变风量空调系统及智能控制技术的引入

赵鹏 孟凡光

【摘要】变风量空调系统通过调节送风量来控制空调区域温度的一种比较先进的空调系统。由于特殊的硬件设备结构，其控制方式与传统的以调节送风温度的空调系统有所区别。本文着重分析了变风量空调存在的控制问题，并进行了空调系统的特点分析，论证了在变风量控制系统中引入智能方法的必要性，并简要介绍了常见的空调智能控制方法。

【关键词】变风量；空调系统；智能控制；神经网络

空调系统是建筑重要组成部分，其能耗占整个建筑能耗的60%-70%，由于空调系统具有大滞后、大惯性、非线性特性，所以常规控制方法，有一定的局限性，使系统供给的能量与负载所需能量不匹配，能量供求不平衡，浪费大量电能。变风量空调的出现很大程度上解决了能源节约问题。

变风量空调系统是通过改变送风量，而不是改变送风温度来调节和控制某一空调区域温度的一种空调系统[1]。随着科学技术的不断发展，空调技术也不断进行设备改进。传统的空调系统是通过调节送风温度来进行控制区域温度的，因此，传统的空调控制器需要安装在房间里。而变风量控制则采用专用的变风量末端设备进行送风量的控制。这样设计的目的是可以避免冷热抵消，降低能量消耗。另一方面，由于空调风量可以根据制冷或者制热负荷进行一个合理设置，根据负荷变化而调节风量，从这一角度讲可以提高风机的节能运行状态。相比较传统的通过调节送风温度调节室温的方法，其风量是固定不变的，无论负荷如何变化，其风量始终是处于一个较高负荷状态下，因此，大量的实际工程运行数据表明，变风量与传统的定风量系统相比可以大大降低能耗。

1.变风量空调系统的控制及存在问题

空调装置设备的容量一般是通过计算设计负荷确定的，设定之后不再变化。实际上，在不同季节或者不同时段，空调系统并不需要经常处于设计负荷状态。如果可以根据实际的运行情况调节负荷状态是可以进行节能的。空调自动控制的任务是在最大限度节能和安全生产的条件下，自动调节各种装置的实际输出量与实际负荷，使它们相适应，以满足生产工艺和人们在工作和生活中对空气参数（温度、湿度、压力以及清新度等）的要求[2]。因此，变风量空调系统并不是一种全新的问题调节方式，只是在空调设备上进行改造，使传统的定风量改造为根据实际情况变化的变风量。由于进行温度控制的空调系统本身具有较大的大滞后、非线性、湿度和温度耦合的复杂特性，基于变风量空调系统的自动控制方法很少有成功的应用。

由于变风量空调系统有别于传统的定风量控制系统，无论是执行机构还是控制方法都有所区别[3]。为了最大限度地节约能源，变风量空调控制系统通过采集监测房间的实际温度，判断实际温度与设定值之间的偏差，不断调节变风量末端箱的风阀开度，从而改变送风量的大小，最终使得房间温度被控制在理想的设定值附近。可以在冷风风道设置电动调节风门，根据温度偏差进行冷风风门开度的调节。当室内温度偏高使，通过检测信号判断应该加大冷风风门开度，加大送入房间的冷风量，使室内温度下降到预先设定好的理想温度。为了保证室内空气质量，还需要对新风进行控制。这一控制可以通过在新风管道上设置送风温度传感器，通过检测送风温度和室外温度，从而决定混风阀门的开度大小。如果房间温度较高，则可以减少混风阀门开度，从而保证房间的新风温度被控制在一定范围内[4]。另一方面，风机的启停控制也可以提高空调系统的节能效果。设置临时或者永久设定是最简单的方法。实际上，可以根据不同的假期或者不同季节，设置合适的风机启停时间表。

可以看出，变风量空调系统具有很多优点，但控制系统的设计很复杂。变风量空调系统的控制方法大部分仍采用传统的PID控制。如果房间处于比较恒定的环境之下，房间温度控制系统特性变化不大，这种情况下PID的控制可以取得较好的效果。但实际上房间环境不可能恒定不变，例如春夏秋冬四季对空调的风量要求不尽相同，变风量空调系统是一个大滞后、高度非线性、多变量耦合的复杂过程，采用传统的PID控制方法很难获得较好的温度控制。在空调控制过程中，经常会出现各种随机干扰，而PID算法对干扰较为敏感，容易产生积分饱和。如果自动控制器中的控制参数设置不当，有可能使系统产生震荡，影响系统的稳定性，控制器使整个温度控制过程产生更多的过程噪声。例如积分项、比例项参数设置不当会使得控制系统产生较大波动。

2、在变风量空调系统引入智能控制策略

随着在技术上日益成熟，特别是计算机工业的发展，使先进的控制方法引入到空调控制系统成为可能及趋势。传统的自动控制系统的理论得到极大发展，具有自适应能力，并走向智能控制的方向。将智能技术引入到空调控制系统中不仅推动了空调自动控制系统的发展和完善，而且可以进行智能技术的应用研究。由于空调控制系统很难用精确的数学模型进行描述，采用传统的控制技术很难获得较好的控制。而空调智能控制系统擅长处理具有变化环境、复杂控制目标的过程控制，并具有一定的智能行为，能够有效处理复杂过程的非线性映射。具体说，空调智能控制系统对于设定的温度，温度控制器具有一定的智能行为，能够找到合适的风量。温度与风量之间的关系不能用数学的方法精确的加以描述，因此，空调智能控制系统实际上是一种不依赖于模型的自适应估计。智能技术相比较于传统的经典控制理论，智能控制技术更擅长处理复杂环境下的非线性映射问题，智能控制是针对系统的复杂性、非线性、不确定性而提出来的。

将智能控制技术引入到变风量空调系统中，首先要保证系统的稳定运行。才能对系统中的温湿度、风系统和水系统的流量、压力等按照一定的控制策略进行控制。首先要满足系统负荷，实现空调系统健康、节能的运行。由于智能空调控制系统设计理念是使空调系统的负荷随变化的外界环境与室内温度变化而变化，这种设计方式可以使空调系统工作在最佳工况下运行，设定的温度环境同时也使得空调负荷的变化而变化，进而实现节能控制。另外，空调系统具有多变量耦合关系，一旦温度的设定点发生变化，空调系统的变量之间会由于相互影响而增加系统的控制难度，因此，变风量空调系统具有较高的自动化控制要求，这也促进了智能控制技术需要被引入到变风量空调系统的控制中来，对变风量空调系统进行优化控制和管理，寻找最佳的运行模式，以便能够更好的满足人们对空调系统的要求，这在实际变风量空调系统设计中具有十分重要的现实意义。

在空调智能控制系统中引入的较为成熟的智能技术为模糊控制、专家推理系统、人工神经网络、遗传算法等方法。模糊控制是借鉴操作员的成功控制经验，并规则化，从而实现空调的模糊控制，这一方法不需要建立精确的数学模型，并具有较强的鲁棒性，控制院里符合人们对过程控制作用的直观描述和思维逻辑[6]；而基于神经网络的空调控制器，其控制问题本质上是一类模式识别问题[5]。另外一个思路是采用启发式全局寻优的群优化算法，实现对整个系统的能耗寻优以获得较好的节能效果。另外，针对变风量空调系统下位机设定点变动时，整个系统完全达到稳态时间过长，且各子系统易出现超调的问题，可以考虑采用迭代学习控制（ILC）的设定值序列优化方法，利用迭代学习期望轨迹改善空调子系统的动态特性。如果适当的提高冷冻水出口温度，降低冷却水的出口温度，并采用智能调节方法对多台制冷机和水泵的启动顺序合理调配，采用BP网络预测最小预热（冷）期和最长提前停机时间，对制冷压缩机进行最优启停控制。为了提高人体热舒适度、节约能源，研究基于热舒适度的节能型空调控制算法。以热舒适度算法为系统核心，通过算法得到PMV值，根据PMV值给出了自适应调节的控制，实现系统需要的自适应热舒适度的目标要求，调整算法参数以达到最佳效果。也有人提出采用回归正交试验的方法，得出空调系统耗电与其主要影响因素参数之间的函数关系，可以通过优化计算出最佳的空调系统运行参数。

3.结论

本文介绍了变风量空调概念，并分析了变风量自动控制系统存在的问题，通过分析变风量空调系统的特点，论证了在空调控制系统中引入智能技术的必要性，简要介绍了常见的空调智能控制理论。

参考文献

[1]朱进桃.变风量空调系统的节能运行.暖通空调，2014，5（44）：97-103

[2]廖丽红.变风量空调系统设计中若干问题的探讨.暖通空调，2014，44（8）：18-24.

[3]李俊民.变风量VAV控制方法探讨.现代建筑电气，2013，S1：303-307

[4]张红娣.变风量空调系统的几种控制方法科技创新导报，2008，08：126-126

[5]王茹，陶泽炎.基于模糊前馈解耦的变风量空调控制方法研究，计算机测量与控制2015，23（2）：450-454.

[6]郭晓岩.变风量空调系统的模糊神经网络预测控制沈阳工业大学学报，2013，35（01）：99-103.