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摘要
本项目旨在解决当前空气源热泵调控方式中黑箱模型准确性不高、热泵调控算法待优化等问题，基于热电类比法搭建了能够衡量楼宇储热、散热性能，表征供暖期楼宇传热过程的白箱模型，适配了具有实时动态响应能力的空气源热泵调控算法，研究出一款空气源热泵集群调控仿真工具箱，在使用时只需进行调用、连接和参数设置即可根据需求搭建不同的楼宇系统模型，实现对供暖期空气源热泵机组的运行和调控进行快速准确的预测。
本团队实际搭建了物理房屋模型，用仿真工具箱中的算法控制房屋模型中的加热装置，并对模型的运行状态进行检测，结果显示，仿真曲线与实际曲线相基本吻合，证明该仿真工具箱的结果具有准确性。
使用者可以根据楼宇实际户型、建材、朝向等因素进行自主化、多样化的楼宇建模，快速预测出所需空气源热泵集群的大小并测试相应的空气源热泵控制策略，降低实际运行时间成本和测试成本；为供暖商和算法工程师检验热泵调控方案提供了测试环境，对供热系统的运行状态（如热泵可调功率和可调时间）进行快速准确的评价，为热泵控制方案的进一步优化提供参考。通过优化空气源热泵的调控方式促进错峰用电，将高峰负荷部分转移到低谷期，提升电力系统的调节能力。

研制背景及意义

本项目旨在解决当前空气源热泵调控方式中黑箱模型准确性不高、热泵调控算法待优化等问题，基于热电类比法搭建了能够衡量楼宇储热、散热性能的仿真白箱模型，适配了具有实时动态响应能力的空气源热泵调控算法，研究出一款空气源热泵集群调控仿真工具箱，实现对供暖期空气源热泵机组的运行和调控进行快速准确的预测。

设计方案与工作原理

仿真工具箱包括楼宇建模，空气源热泵模型集群模块建模和热泵控制算法嵌入三部分。

  1. 楼宇建模
    一类围护结构（主要指窗户）具有厚度小的特点，因此主要考虑它的传热性能，储热性能忽略不计。窗体与室内外空气存在对流传热，可以等效为一个热阻，根据窗户的玻璃种类、结构、面积等因素的不同计算出对应的热阻。二类围护结构，例如墙体、室内地板和天花板等，因其厚度大则不仅具有一定的传热能力，其储热能力也不可忽视。特别是随着建筑储热材料的完善与发展，已有相关研究发现具有高储热密度的相变材料可以与建筑围护结构或者建筑材料相结合，比如墙体、砖块、混凝土、石膏板等等。因此二类围护结构的储热能力有了很大提高，从一定程度上可以影响对热能的调度。
  2. 楼宇热量输入
    热量输入主要包括太阳辐射、暖通输入、传输线路三个部分。
  3. 热泵建模
    空气源热泵-1.png
    空气源热泵仿真示意图如上图所示。供热站从管线中接收回水温度t1与水流量数据G，从其他设备接收其他数据，而后对热泵矩阵进行调控。开启的热泵会产生理论产热q，而后根据修正参数得到更为准确的实际产热Q，进而对暖气管线中的水进行加热过程，计算出出水温度t2。
  4. 热泵控制算法
    传统的供热站调峰是简单的将供热站顺序调用，而未考虑到在同一个供热站中，每一台热泵的工况略有不同。因此，如图所示，我们建立了一种新型状态空间分布模型。新算法中，我们将全部供热站中的热泵构成集群，并进行K-means聚类，所有热泵按照工质温度变化、工质温度设定限值、可调功率分为工况相似的若干类，并进而将其分为负载上调温升组、负载下调温升组、负载上调温降组、负载下调温降组四组。在调控时保证了能将对调峰影响更大的热泵优先参与调控，增加控制精度的同时，最大化减少调峰热泵数量。
    空气源热泵-2.png
    如图为算法的调峰过程流程图，在上报响应能力及确认调峰任务后，进行各种准备工作，算法选择出最优的热泵响应方案，而后运行该响应方案进行调峰。
    空气源热泵-3.png
  5. 准确性验证
    为验证楼宇模型及控制算法的准确性，实际搭建了如图所示房屋实物模型，用工具箱中的算法控制房屋中的加热装置，并对模型的运行状态进行检测，而后与仿真结果进行对比，结果显示，仿真曲线与实际曲线基本吻合，证明该仿真工具箱的结果具有准确性。
    空气源热泵-4.jpg

标签: Matlab仿真

已有 9 条评论

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