基于节能理念的高职“楼宇自动化技术”教学研究

贾晓宝　谭凌峰（深圳职业技术学院，广东深圳518055）



基于节能理念的高职“楼宇自动化技术”教学研究

贾晓宝谭凌峰
（深圳职业技术学院，广东深圳518055）

摘要：建筑节能的快速发展对从业人员的知识和技能提出了新的要求，相关课程的教学内容也需随之调整以适应这种新需求。文章探讨了在《楼宇自动化技术》课程中如何就中央空调系统节能新技术展开教学工作，主要从节能控制指标、通风系统能耗模型及模型预测控制的优势等三方面展开论述。

关键词：预计平均热感觉指数PMV；供热通风空调系统HVAC；空气处理设备AHU；能耗模型；模型预测控制MPC

Abstract：Based on the view of energy saving，the paper introduces three kinds of research trend of course contents about building automation technology，index of energy saving control，energy model of air handle unit，andmodel predictive control applied in AHU system.

Key words：predicted mean vote；heating ventilation air conditioning；air handle unit；energy model；model predictive control

引言

近年来随着智能、绿色建筑以及建筑节能等理念的兴起，自动化技术与建筑学科持续深度融合，使得建筑节能手段更加丰富可调，节能效果显著。作为智能建筑及相关专业的一门必修课程，《楼宇自动化技术》也被赋予了新的教学内容和培养目标，教育从业者为此进行了大量探究。姚卫丰从课程内容、考核方式、学习兴趣等方面提出了课程改革的探索［1］；张文静针对课程的教学方法提出了切实可行的操作方案［2］；段小汇从理论教学环境、基础实验教学环境和实践教学环境分别提出了教改的方案内容［3］；贾小宝从任务引领一体化角度详细介绍该课程“课证融合”模式设计［4］。

建筑能耗包括建筑生产过程中的耗能和建筑运行维护过程中的耗能，特别是建筑机电设备（供暖、通风、空调等）运行能耗占据建筑耗能的近80%［5］。在这些能耗中，中央空调系统的能耗占据很大部分，其中对空调通风系统的控制指标、能耗管理及控制方法决定着大厦的节能水平。可见，在《楼宇自动化技术》课程中引入中央空调系统节能新技术显得很有必要。文章从预计平均热感觉指数、空气处理单元能耗模型及模型预测控制等三个方面做了详尽教学内容方面的论述，文章第一部分介绍了人体舒适度指标及其节能意义，第二部分介绍了如何建立AHU能耗模型及其节能应用，第三部分从现代控制理论方面介绍了模型预测控制对空调通风系统节能的意义。

一、以改变空调通风系统控制指标适应楼宇自动化技术节能要求

学生节能意识的培养，首先应认识到影响人体舒适度的因素是多方面的，通过调节传统意义的室内温度在保证舒适度前提下并不能最大限度的节能。

（一）室内环境干球温度指标

我国现行的空调系统室内设计控制参数都是基于《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》的规定，规范要求为了改善公共建筑的室内环境，合理使用能源，公共建筑空气调节系统室内参数冬季一般房间温度20摄氏度，大厅、过道温度18摄氏度；夏季一般房间温度25摄氏度［6］。深圳市根据本地实际情况，为了降低能耗要求公共场所夏季室内温度不低于26摄氏度。上述规范中所指的室内房间温度从物理学的定义来讲指的是气体的干球温度，是温度计在普通空气中所测出的温度，即我们一般天气预报里常说的气温。

（二）预计平均热感觉指数PMV指标及其优点

根据目前国内外的研究结果，影响室内人体舒适度的因素主要有以下六个：人体的新陈代谢率、服装热阻、室内空气流速、空气温度、平均辐射温度、相对湿度。其中前2个参数属主观因素，后四个参数属客观因素。根据这六个主要的影响因素，丹麦工业大学Fanger教授提出预计平均热感觉指数PMV （predicted mean vote）指标，该指标将人体感觉分为7级，即PMV为0表示热感觉适中，PMV为-1表示微凉，PMV为-2表示凉，PMV为-3表示冷，PMV为+1表示微暖，PMV为+2表示暖，PMV为+3表示热。国际标准化组织ISO 7730推荐PMV指标为-0.5～+0.5时可作为室内环境舒适度合理范围，同时给出PMV指标具体计算公式［7］。

据上述分析可知，以PMV指标作为空调通风系统的控制指标，实现空调系统控制作用点从室内空气到人体感受的转变。同时，以PMV指标作为控制目标的空调系统，能迅速感觉到室内热环境的变化，促使空调通风系统能够迅速动作，使室内环境参数不会发生显著变化，既保证了室内舒适度的要求也起到降低能耗的作用。例如：在夏季，当空调通风系统开启，按照以往的室内空气温度指标控制，当室内空气温度达到设定值时，空气处理单元AHU就会关闭冷冻水调节阀停止工作，若以PMV指标作为空调通风系统的控制目标，虽然室内空气温度达到设定值要求，但此时人体的舒适程度仍然没能达到要求，所以空气处理单元AHU还会继续工作，直到人体感到舒适为止。在新的控制平衡形成以后，随着室外环境参数发生变化，如太阳的辐射照度通过窗户或玻璃幕墙进入室内，PMV值升高，此时可能不需要通过调节冷冻水调节阀开度降低温度，而只需控制百叶窗开度调节辐射照度来满足舒适度的要求，从而降低空调系统的能耗。

图1　通风系统能耗输入输出模型

二、建立空调系统能耗模型以适应楼宇自动化技术节能要求

现代建筑空调通风系统及其自动化控制系统的规模日益庞大，设备种类及数量日益繁多，因而系统复杂程度越来越高。而系统运行过程中，不可避免会出现各种故障。建立空调系统能耗模型为其故障诊断和优化节能提供了可能。

（一）变风量空调通风系统VAV能耗计算示例

根据建筑物中央空调系统能量转换和消耗原理，锅炉和冷水机组为建筑物提供冷热源，冷冻冷却水泵或热水泵将冷热水源传送到空调通风设备，变频风机提供压力将经过制冷或加热的风送到末端设备。提供给HVAC系统的能源最终转化为具有一定温度、湿度、流速和静压的空气或水。所有的HVAC设备单元都共享一个通用的特性：即具备输入输出流体，如图1所示。

根据伯努利定律，连续介质流体在运动过程中满足机械能守恒。在等高流体传输过程中，流体的能量用公式可以表达为：

式中E，流体的能量（J）；V，气体体积（m3）；T，气体温度（k）；Cv，气体体积热容比（KJ/Kg.K）；ρ，气体密度（kg/m3）；v，气体流速（m/s）；SP，管道静压（Pa）。依据伯努利方程作为理论基础，空气处理单元AHU送风作为变风量空调VAV的输入，VAV的输出又作为空气处理单元AHU的回风输入，因此VAV系统能耗公式可以表达如下：

式中△EVAV：指变风量单元VAV消耗的能量（J）；下标RA 指VAV的回风，下标SA指VAV的送风；其它参数所代表的含义参见公式（1）。

（二）变风量空调通风系统AHU能耗计算及能耗模型应用示例

空气处理单元AHU其工作过程是将室外来的新风与室内的一部分回风混合后，经过滤网滤掉空气中的粉尘、烟尘等有害物质，再将干净的空气经送风机送到表冷器或加热器进行冷却或加热，以达到使人感到舒适、适宜的程度，然后送入房间。详见图2。

图2　空气处理单元AHU基本工作原理图

基于VAV能耗计算同样的原理，双输入双输出空气处理单元能耗计算公式如下：

式中DEAHU指空气处理单元消耗的能量（J）；下标RA指AHU回风，下标SA指AHU送风；下标OA指AHU室外新风，其它参数所代表的含义参见公式（1）。

依据空气处理单元AHU及变风量控制单元VAV能耗数据的分析计算及评价，对现有建筑空调系统实施故障检测与诊断并根据需要对大型公共建筑空调系统进行运行节能优化设计提供了可能。举例来讲，一台VAV单元因风阀被卡住或有风管露风的非正常情况下，通常都需要来自于上一级AHU单元更多的制冷或加热空气，即需要消耗更多能源。同时通过能源消耗模型的计算建立能耗监测数据库管理系统，并实现对数据进行统计与分析，减少建筑物生命周期内各个环节的能耗。

三、融入模型预测控制思想以适应楼宇自动化技术节能的要求

当前对空调通风系统室内环境的控制，大部分楼宇控制产品系统依然采用传统的比例积分微分（PID）控制，但一些国际著名的大品牌楼宇控制产品中已经开始应用模型预测控制算法控制空调通风系统，为了更好适应新技术对人才的需求，学习模型预测控制理论知识已成为必然。

（一）传统的比例积分微分（PID）控制思想和优缺点

当前对室内环境的控制，绝大部分系统依然采用传统的比例积分微分（PID）控制。基于经典控制理论的PID控制技术，以其结构简单，对模型误差具有鲁棒性及易于操作等优点，在楼宇HVAC控制系统中被广泛应用。PID控制是基于偏差的调节控制，以房间温度控制为例，当传感器反馈回来的房间实际室内温度ø（s）低于或高于设定值r（s）时，PID控制器按照偏差e（s）的大小计算冷冻水（热水）调节阀的开度ø（s），使得室内温度t（s）达到设定的要求。这种单回路的PID控制器存在以下不足：（1）PID控制器只是满足了室内温度的要求，没有考虑控制优化的问题，及兼顾制冷能耗的约束。仅仅是单回路控制器，不能够实现更复杂的控制。（2）如果按照室内舒适度PMV指标作为控制对象，涉及风阀开度、水阀开度、风机变频控制的多输入多输出系统控制，PID控制器不能够实现这种复杂控制的要求。

（二）模型预测控制思想和优缺点

模型预测控制算法是利用被控对象的动态模型预测被控对象的未来输出，通过对从当前时刻加上预测时域这段时间的某一开环性能指标的优化来确定未来的一系列控制作用。但是每个控制周期仅仅实施当前控制作用，到下一个控制周期根据新的测量值校正后，重复上面的步骤重新计算控制作用的一类控制算法［8］。确切来说，模型预测控制并不是一个复杂的算法，更是一种控制的思想。犹如我们安排某一项工作任务，先有初步的计划，但在具体的实施过程中会根据每天实际工作量对计划进行不断的实时修正。

将模型预测控制的思想应用到空调通风系统AHU控制系统来讲，系统输入变量包括：室内空气流速、空气温度、平均辐射温度、相对湿度等，具体计算详见第一节；系统输出控制变量包括：送风机变频控制；冷冻水调节阀开度控制；加湿器控制等，系统控制的最终目标是维持室内人体舒适度指标PMV在-0.5～+0.5范围内，且耗能最小，能耗的模型计算详见第二节。MPC控制器设计过程包括：首先根据室内动态系统的当前和过去的输入输出值得到对象数学模型，其次根据对象特性设定控制器预测时域长度，控制时域长度，及控制量增量加权矩阵等，最后控制器根据目标函数及相关约束优化计算将结果输出给现场控制对象。因此，模型预测控制MPC非常适合应用在空调通风系统AHU动态特性变化大，控制变量较多，而动态响应慢的对象。国际著名楼宇产品制造商西门子、霍尼韦尔等已经开始在自己的控制系统应用此算法实现对空调通风系统的控制。模型预测控制的唯一不足之处对控制器的硬件要求较高，对现场应用人员的技术水平要求较高，但是随着计算机硬件水平和学生技能水平的提高，模型预测算法一定会在楼宇空调通风系统的控制中得到更广泛的应用。

四、结束语

依据楼宇自动化技术的发展趋势，将中央空调系统节能新技术加入到《楼宇自动化技术》的教学内容中，使之切合当下企业对人才的实际需求。文中提到楼宇自动化技术节能三个方面的内容，作者已经在授课过程中逐步有所讲述，通过和往届学生的比较，本届学生对节能的意识更加强烈，更有信心适应市场的需求。下一阶段，本人将从教具模型方面入手，研发节能控制楼宇自动化技术教学模型，为学生充分理解抽象的能耗数学模型和模型预测控制理论提供物理实验保证。

参考文献

［1］姚卫丰.《楼宇自动化技术》课程改革初探［J］.职业教育研究，2006（8）：110-111.

［2］张文静.关于“楼宇自动化技术”课程教学改革的探讨［J］.才智，2014（11）：146.

［3］段小汇.“楼宇自动化技术”课程教学方法探讨［J］.中国电力教育，2014（15）：54-57.

［4］贾晓宝.“课证融合”模式在“楼宇自动化技术”课程教学中的应用［J］.职业教育研究，2015（5）：52-54.

［5］华长春.建筑节能技术［M］.北京：北京理工大学出版社，2013.

［6］GB50736.民用建筑供暖通风与空气调节设计规范［S］.

［7］Cigler J，Samuel，Privara，等.Optimization of Predicted Mean Vote Thermal Comfort Index Within Model Predictive Control Framework［C］//51st Ieee Conference on Decision and Control，20 12：3056-3061.

［8］丛爽，邓娟.MATLAB环境下的模型预测控制理论的应用［J］.计算机工程与应用，2005（16）：196-198.

中图分类号：G642

文献标志码：A

文章编号：2096-000X（2016）07-0243-03

作者简介：贾晓宝（1976-），男，硕士，深圳职业技术学院讲师，研究方向为楼宇智能化节能技术。谭凌峰（1982-），女，硕士，深圳职业技术学院讲师，研究方向为楼宇智能化技术。