基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化.pdf

第43卷第10 期2023年10 月建筑供暖空调通风热环境煤气与热力GAS&HEATVol.43No.10Oct.2023基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化王玉1？，郑文科1？，王晔12，赵晓，姜益强？，孙澄12（1.哈尔滨工业大学建筑学院，黑龙江哈尔滨150 0 0 1；2.寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室（哈尔滨工业大学），黑龙江哈尔滨150 0 0 1；3.中国核电工程有限公司，北京10 0 8 40）摘要：针对风机盘管空调系统，建立冷水系统用能设备（主要为冷水机组、冷水泵、风机盘管）功耗模型。结合核电站核岛厂房冷负荷特点，针对原方案提出优化方案1、2，以用能设备总功耗最低为目标，采用遗传算法计算方案在负荷率6 0%10 0%范围内的用能设备总功耗、分项功耗。与原方案相比，优化方案1冷水泵采用变频运行，通过调节供水温度、冷水流量、风机盘管送风量，改变风机盘管送风温度，适应负荷变化。优化方案2 在优化方案1基础上，对常温房间（供冷室内设计温度为2 6 2 9）、高温房间（供冷室内设计温度大于等于30）分别配置冷水机组。3种方案用能设备总功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，原方案用能设备总功耗最高，优化方案1、2 的用能设备总功耗均低于原方案,且基本接近。与原方案相比，两种优化方案的节能率均在10%左右。与原方案相比，虽然优化方案2 在冷水机组方面不具备节能效果，但在冷水泵、风机盘管方面具有显著节能效果。关键词：核电站；核岛厂房；风机盘管空调系统；功耗；水系统中图分类号：TU831.61概述经济迅速发展与人民生活水平提高，使电力需求不断增长，各国开始探索发电新技术。目前,我国核电事业正处于前所未有的发展时期，“华龙一号”核电站的建设更使我国成为拥有独立知识产权的三代核电技术的国家，成功身世界核电大国行列。自19 9 4年，我国首台核电机组于秦山核电厂投入商业运行以来，我国累计核发电量达2.6 10 12kWh,等效碳减排量约2 110 tl。根据2 0 2 1年发布的BP世界能源统计年鉴，我国2 0 2 0 年核电占比仅为4.7%，而法国的核电占比高达7 1.7%2。由此可知,我国核电占比相对较低，核电行业具有广阔的发展空间。核电站空调系统运行能耗较大，结合核电站厂房冷负荷特点，优化核电站空调系统设文献标志码：A计,降低核电站空调系统能耗,提高运行灵活性,对推动核电事业的发展非常重要。空调系统优化控制方面的研究比较多，于军琪等人3对集中式空调系统的并联冷水泵提出一种分布式概率估计优化算法，在满足末端负荷需求的前提下，优化配置并联冷水泵数量及转速。魏晶亮4分析集中式空调系统的工作原理、设备特性，建立主要设备能耗模型,采用改进的蚁群算法，对空调系统进行冷水流量及风量的优化，并进行了算法可行性的实验验证。在众多优化算法中,遗传算法的应用最为广泛，对于群体数量大、目标非线性的优化问题,具有效率高、全局化、准确率高等优点，适用于空调系统的优化研究5。19 9 6 年，Wright首先将遗传算法应用于文章编号：10 0 0-4416(2 0 2 3)10-0 A20-06第一作者简介：王玉，女，硕士,研究方向为建筑节能与新能源。收稿日期：2 0 2 2-0 5-0 4；修回日期：2 0 2 2-0 7 17A空调系统优化中,并指出约束函数的有效使用可以提高算法的收敛性与鲁棒性。Nassif 等人7-8 研究了空调系统中双目标的遗传算法，以能源使用与热舒适性为优化目标，对建筑空调系统的送风温度、送风管静压等参数进行了优化。Khorram 等人9 以某办公楼为研究对象,提出了一种多周期优化算法，以建筑耗电量作为目标函数，加入用户舒适度作为约束条件，实现在保持用户舒适度水平的同时降低建筑能耗。也有学者在遗传算法基础上加入其他算法进行优化算法的改进，解决空调系统节能优化的相关问题10-1目前,国内外已有优化方法多针对空调系统中某个设备，对于冷水系统优化的研究也多集中于已有的单一末端的集中式空调系统。本文针对风机盘管空调系统（简称空调系统），建立冷水系统用能设备（主要为冷水机组、冷水泵、风机盘管)功耗模型。结合核电站核岛厂房冷负荷特点，针对原方案提出优化方案1、2,以用能设备功耗最低为目标，采用遗传算法计算方案在负荷率6 0%10 0%范围内的用能设备总功耗、分项功耗。2核岛厂房冷负荷特点及供冷方案“华龙一号”核电站核岛主要供冷厂房大多数为无人或人员短暂停驻的设备用房，冷负荷主要由设备散热形成,其他因素引起的冷负荷占比极低甚至为0,厂房内无新风需求12 核岛厂房空调系统原方案为：冷水供、回水温度为7、12。冷水泵定频运行,采用定供回水温差控制法，冷负荷变化时通过调节二通阀实现水量调节。末端采用风机盘管,风机盘管定风温运行,根据室内负荷的变化调节送风量。核岛主要供冷房间包括反应堆厂房、安全厂房、电气厂房、核燃料厂房。供冷室内设计温度有2 6、35、40 等，存在明显的供冷室内设计温度跨度。因此，按供冷室内设计温度将房间划分为常温房间、高温房间，常温房间的供冷室内设计温度范围为2 02 9，高温房间的供冷室内设计温度大于等于30王玉，等：基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化tew(Ci1C12C13C21C22C23C31C32C33C=C41C42C43C51C52C53C2,风机盘管k参数，由参数辨识确定tmix.h-风机盘管k混合空气温度（室内温度与送风温度平均值），tew.k风机盘管k进出口冷水平均温度，-风机盘管k冷水流量，m/hqcw,h3.3设设备选型与运行参数以核岛电气厂房冷水系统作为研究对象,核岛电气厂房共12 间供冷房间,其中3间常温房间（供冷室内设计温度为2 6，编号为1 3）,9 间高温房间（其中3间供冷室内设计温度为35，编号为46;6间供冷室内设计温度为40，编号为7 12）。常温房间总设计冷负荷为52 0 kW，设置3台风机盘管。高温房间总设计冷负荷为510 kW，设置煤气与热力9台风机盘管。冷却水通过换热器与海水进行换热，冷却水供水温度取35。基于设计参数，根据冷水机组样本以及冷水泵、风机选型软件进行设备选型。原方案与优化方案1设备选型相同，仅冷水泵不设置变频器。优化方案1、2 主要设备选型分别见表1、2。用能设备功耗模型中待定参数采用最小二乘法进行参数辨识（通过MATLAB实现）。3种方案的风机盘管配置方案一致，12 台风机盘管额定送风量范围为150 0 9 30 0 0m/h，额定输人电功率范围为0.35 34.7 5kW。最小、最大冷水供水温度，表1优化方案1设备选型最小、最大冷水流量，m/h设备名称风机盘管k最小、最大送风额定制冷量1135kW，额定输人电功率冷水机组温度,204 kW额定流量2 0 0 m/h，额定扬程50 m，额定输冷水泵人电功率33.6 4kW表2 优化方案2 设备选型房间类型 设备名称冷水机组leupc,Atew3 设备参数设备参数额定制冷量539 kW，额定输入电功率10 2 kW常温房间额定流量10 0 m/h,冷水泵额定扬程50 m，0.8额定输人电功率17.9 3kW额定制冷量539 kW，冷水机组额定输人电功率10 2 kW高温房间额定流量10 0 m/h,冷水泵额定扬程50 m,额定输人电功率17.9 3kW原方案运行参数设定条件：tew=7 Atew=5 tr,h=17,k=1 12优化方案1运行参数设定条件：5t e w 154A t w 6 15 t r,19 ,k =1 315 t r,2 3,k=4 615 t r,;2 8 ,=7 12优化方案2 运行参数设定条件：5t c w.19 9t e w.2 154A t e w.16 A式中tew.,tew.2Atew,I/Atew,l3.4优化算法通过对用能设备功耗模型、运行参数设定条件的分析可以发现,用能设备功耗模型变量多且相互耦合,是非线性的能耗模型。针对这一特性,考虑采用人工智能算法寻优。人工智能算法中的遗传算法应用领域广泛，主要应用于函数优化和组合优化中，对一些非线性、多模型、多目标函数优化问题,遗传算法可以得到较好的结果15-16 1。因此,笔者采用人工智能算法中的遗传算法，优化计算用能设备功耗。4计算结果与分析考虑到核岛厂房冷负荷主要由设备发热导致，且冷负荷随时间变化波动小，因此参考数据中心冷负荷变化范围17,负荷率变化范围取6 0%10 0%。3种方案用能设备总功耗随负荷率的变化见图1。由图1可知,3种方案用能设备总功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时,原方案用能设备总功耗最高，优化方案1、2 的用能设备总功耗均低于原方案，且基本接近。与原方案相比，两种优化方案的节能率均在10%左右。300一原方案一优化方案2一优化方案125020015010060图13种方案用能设备总功耗随负荷率的变化3种方案冷水机组、冷水泵、风机盘管功耗随负荷率的变化分别见图2 4。由图2 可知,3种方案冷水机组功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定王玉，等：基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化4A t e w,2 6 15 t r,19 ,k=1 315 t r,2 3 ,h=4 615 t r,2 8 ,k=7 12常温房间冷水机组、高温房间冷水机组冷水供水温度，常温房间冷水机组、高温房间冷水机组供回水温差，7080负荷率/%第43卷第10 期时，优化方案2、原方案的冷水机组功耗接近，且高于优化方案1。与原方案相比，优化方案1冷水机组平均节能率为4.9%，优化方案2 在冷水机组上不具备节能效果。200r一优化方案2一原方案一优化方案1180F160F140F120F10060图2 3种方案冷水机组功耗随负荷率的变化由图3可知,3种方案冷水泵功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时,原方案冷水泵功耗最大,其次为优化方案1，优化方案2 最小。与原方案相比，优化方案1冷水泵平均节能率为36.3%，优化方案2 冷水泵平均节能率为50.9%。25一原方案一优化方案1一优化方案220F15105060图33种方案冷水泵功耗随负荷率的变化由图4可知,3种方案风机盘管功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，原方案风机盘管功耗最大,其次为优化方案1,优化方案2 最小。与原方案相比，优化方案1风机盘管平均节能率为90100A23一7080负荷率/%7080负荷率/%17.3%，优化方案2 风机盘管平均节能率为23.0%。优化方案1、2 风机盘管节能率均随负荷率增大而增大。5结论3种方案用能设备总功耗均随负荷率增大9090100100第43卷第10 期80一原方案优化方案1优化方案270605040302060图43种方案风机盘管功耗随负荷率的变化而增大。负荷率一定时，原方案用能设备总功耗最高，优化方案1、2 的用能设备总功耗均低于原方案，且基本接近。与原方案相比,两种优化方案的节能率均在 10%左右。与原方案相比,虽然优化方案2 在冷水机组方面不具备节能效果,但在冷水泵、风机盘管方面具有显著节能效果。参考文献：1号张廷克核能：从研发原子弹到路身核电大国J.中国经济周刊,2 0 2 1(12):6 5-6 7.2BP.BP Statistical Review of World Energy 2021R.London:Whitehouse Associates,2021:65.3于军琪，张瑞，赵安军，等。中央空调系统并联水泵节能优化群智能控制算法J控制理论与应用，2020(10):2155-2162.4魏晶亮，中央空调风系统节能优化控制算法的研究（硕士学位论文）D.沈阳：沈阳工业大学，2 0 14：2 4-33.5朱婵中央空调系统的优化控制算法研究进展J.山西建筑,2 0 16(2 3);12 1-12 2.62ZHANG C,WANG R,ZHANG B.Genetic Algorithmsfor the QoS Based Multicast Routing and WavelengthAllocation Problem in WDM NetworkJ.Optik-In-ternational Journal for Light and Electron Optics,2014(14):3774-3780.7NASSIF N.Modeling and Optimization of HVAC Sys-tems Using Artificial Neural Network and Genetic Algo-rithmJ.Building Simulation,2014(3):133-140.8 NA SSIF N,K A JL S,SA BO U RINR.O p t i mi z a t i o n o fHVAC Control System Strategy Using Two-objectiveGenetic AlgorithmJ.HVAC&R Research,2011(3):煤气与热力459-486.9KHORRAM M,FARIA P,ABRISHAMBAF O,et al.AirConditioner Consumption Optimization in an OfficeBuilding Considering User Comfort J.Energy Re-ports,2020,6:120 126.10陈立达基于遗传蚁群混合算法的中央空调水系统节能优化研究（硕士学位论文）D青岛：山东科技大学,2 0 2 0:43-6 1.11王伟，苏双，基于混合遗传算法的中央空调空调水系统控制方法J电子测试,2 0 17（15）：2 9-31.1217080负荷率/%90100A24邢继,吴琳中国自主先进压水堆技术“华龙一号”M 北京：科学出版社,2 0 2 0:19 2-19 4.13LU L,CAI W J,SOH Y C,et al.HVAC System Optimi-zation-condenser Water Loop J.Energy Conversionand Management,2004(4):613-630.14陆安平基于粒子群算法的中央空调系统操作优化研究(硕士学位论文)D杭州：杭州电子科技大学,2 0 19:2 7.15WANG Y W,CAI W J,SOH Y C,et al.A SimplifiedModeling of Cooling Coils for Control and Optimization ofHVAC Systems J.Energy Conversion and Manage-ment,2003(18):2915-2930.16张春霞,王蕊基于遗传算法求解TSP问题的算法设计J安阳工学院学报,2 0 0 7（4):57 6 0.17雷奥君.基于Trnsys 的数据中心湖水源自然冷却系统的模拟研究（硕士学位论文）D长沙：湖南大学,2 0 18:36.Energy-saving Optimization of NuclearIsland Air-conditioning Cooling WaterSystem Based on Genetic AlgorithmWANG Yu,ZHENG Wenke,WANG Ye,ZHAO Xiao,JIANG Yiqiang,SUN ChengAbstract:For the fan coil air conditioning sys-tem,the power consumption model of the energy-consu-ming equipment of the cooling water system(mainlywater chiller,cold water pump and fan coil)is estab-lished.Combined with the characteristics of the coolingload of the nuclear island plant of the nuclear powerplant,the optimization schemes 1 and 2 are proposedfor the original scheme.With the goal of the lowest to-tal power consumption of the energy-consuming equip-ment,the genetic algorithm is used to calculate the totalpower consumption and sub-power consumption of theenergy-consuming equipment in the range of 60%to100%of the load rate.Compared with the scheme,the cold water pump in the optimizationscheme 1 adopts frequency conversion operation,andchanges the air supply temperature of the fan coil byadjusting the water supply temperature,cold waterflow,and fan coil air supply volume to adapt to the loadchange.On the basis of the optimization scheme 1,theoptimization scheme 2 configures water chillers forroom with normal temperature(design temperature ofcooling room is 26 to 29 )a n d r o o m w i t h h i g h t e m-perature(design temperature of cooling room is greaterthan or equal to 30 ).T h e t o t a l p o w e r c o n s u mp t i o nof energy-consuming equipment in the three schemesincreases with the increase of load rate.When the loadrate is fixed,the total power consumption of the energy-consuming equipment in the original scheme is the王玉，等：基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化第43卷第10 期highest,and the total power consumption of the energy-consuming equipment in the optimized schemes 1 and 2is lower than that in the original scheme respectively,and both is basically close.Compared with the originalscheme,the energy saving rate of the two optimizationschemes is about 10%.Compared with the originalscheme,although the optimization scheme 2 has no en-ergy-saving effect on the water chiller,it has significantenergy-saving effect on the cold water pump and fancoil.Key words:nuclear power plant;nuclear islandplant;fan coil air conditioning system;power consump-tion;water system（本文责任编辑：贺明健）(上接第A06页）Outdoor temperature has a great influence on the heat-ing coefficient of performance of air-source heat pump,and the heating coefficient of performance decreaseswith the decrease of outdoor temperature.When theoutdoor temperature is-15 C,the heating coefficientof performance of the air source heat pump is above2.3.As the outdoor temperature decreases,the heatingcoefficient of performance of the ground-source heatpump increases.When the outdoor temperature is low-er than-25 ,t h e h e a t i n g c o e f f i c i e n t o f p e r f o r ma n c eof the ground-source heat pump can be kept above4.4.The temperature difference between the supplyand return water has a greater impact on the heatingcoefficient of performance of the ground-source heatpump,but has less impact on the heating coefficient ofperformance of the air-source heat pump.When thestart-stop switching temperature of the air-source heatpump and ground-source heat pump is the outdoor dailyaverage temperature of-15 ,t h e a v e r a g e h e a t i n gperformance coefficient of the heat pump system duringthe entire heating period reaches a maximum of 4.2,aminimum of 2.4,and an average of 3.28.On thepremise of ensuring the soil heat balance,the system e-conomy and energy saving are optimized by adjustingthe running time of the air source heat pump and theground source heat pump.Key words:air-source heat pump;ground-source heat pump;phase-change heat storage;TRNSYSsimulation;coupling system（本文责任编辑：李欣雨）第十五届中国土木工程詹天佑奖获奖工程：重庆国际博览中心A25.