大中型铁路客运站空调节能技术的研究与分析

常福跃，王伟晗 ，尹守迁 ，郭 浩，陈志春 ，曹 斌 ，王清成

（1上海应用技术大学 硕士研究生，上海 201418；2上海应用技术大学 讲师，上海 201418；3中国铁路上海局集团有限公司科长，上海 200071；4上海应用技术大学 硕士研究生，上海 201418；5上海芯云电子科技有限公司 总经理，上海 200240；6中国铁路上海局集团有限公司 科长，上海 200071；7上海应用技术大学 副教授，上海 201418）

0 引言

中央空调绝大多数情况下的使用现状是：预先设置好主机的工作状态，让空调自主运行[1-4]。这样的空调运行方式存在很多缺陷，主要包括以下几个方面内容。

1）管理缺乏科学性。对于设置的状态是否合理无法做到精细化控制，靠人为经验或主观判断的设置也不科学。人们感觉冷或热的时候通常只会去改变和调节末端设备（如风机盘管）的工作状态，来达到终端想要的温度，而这对于主机的运行状况丝毫没有影响。

2）末端反应不及时。即使有少部分空调会根据回水温度和设置的回水温度做对比，从而去调节出水温度，但周期太长，因为大型中央空调水循环系统循环一圈是以小时来计的。在这一小时中可能环境所需温度已经发生多次变化，而主机接收到的信号都是已经滞后的调节需求，而且水温在运行过程中的损耗更是无从计量。所以主机无法准确工作，存在大量浪费。

3）人为管理缺乏理论依据。即使是有专门管理人员进行管理，即根据环境温度需求去调节主机工作状态，但这种调节方式主要依靠主观判断，缺少理论依据。

4）末端变化难以把控。外部气温高低晴雨，内部人流量多寡都是动态的，要靠人为去了解各个环节的温度动态变化，很难做到及时性和准确性。

对于以上存在的问题，提出一种智能化节电系统，以常州北站为例进行试点实验。

1 项目概况

常州北站高铁站台为地上二层，地面为候客以及售票区，站房总建筑面积13 000 m2；长途客运站设置在高铁站屋西南侧，规划发车位为30个，停车位约200个；公交枢纽站场布置在高铁站屋西侧，规划设有10条公交线路。常州北站的主要用能设备分为三个大类：照明类、电梯类、空调类。

常州北站照明类用电设施主要包括各类照明用具2 736盏。电梯类使用设备包括：扶梯6部，额定功率为12 kW；垂直电梯2部，额定功率为9.6 kW。空调类用能设备如表1所示。

表1 常州北站空调类设备明细

根据上述情况，照明类主要是节能照明灯，由于大中型客运站对于光照等需求，节能潜力有限；而对于电梯类用能设备，由于客流量等原因，电梯类设备节能通常通过自动化控制进行。空调类用能设备能耗占整个车站后期管理运营能耗的60%～80%，同时中央空调系统是大中型铁路建筑物中最耗能的系统，而系统中的空调“主机”又占整个系统能耗的50%～70%。因为能耗大，同时结合存在的问题，主机节能具很大的潜力。

2 中央空调主机智能节电系统的原理

以用户末端温度需求为主机功率输出依据[5]。用户末端所需温度设定后，室内末端会因人流量增减而产生热源变化[6-7]；出、回水管线长短，水管保温是否良好，水的流速，室外天气温度变化等因素，均会导致出现多种变量而造成负荷不同[8-10]。智能节电管理系统根据各种变量的变化，通过建立多变量的控制模型，根据不同站房面积、客站人流量、热交换情况等实时动态调节主机负载，以满足末端负荷的需求。主机的能耗可以快速、准确、合理、适度地加载减载，直接与末端需求相适应[11-12]。通过对中央空调系统末端的动态监测，并参考室外温湿度、室内环境温度需求，实现空调主机负载率跟随末端负荷需求而同步变化，从单纯生产变成以需定产。智能节电系统可以减少不同中央空调主机的反应时间，同时根据不同的温度变化提供合适的加载减载。智能节电管理平台系统见图1。

图1 智能节电管理系统平台管理模式示意图

2.1 初步形成数据模型

首先利用先进的大数据计算工具对内、外部环境温度变化值和终端温度需求值以及空调主机运行方式的输出值进行科学计算，从既满足需求又能耗最低的角度建立相匹配的数据模型（该工作通过每一个项目在不停地进行，对于老的模型在修正，对于新的模型在建立，目前已达数百种，该系统有自学习的能力），从而形成数据模型库。其中数据库模型来源见图2。

图2 数据库模型来源

2.2 模型计算和选择

由于智能节电系统本身是对空调主机系统进行优化调节的，后由建立的模型选择能耗最优的情况确定模型，冷水机组的能耗数学模型如下：

式中：Pchiller为多台冷水机组的总能耗，kW；Qnom,i为第i台机组的制冷量容量，kW；COPnom,i为第i台机组在某一负荷率下的效率；PLRadj,i为第i台机组的负荷率；Tempadj,i为第 i台机组温度调节系数；Qchiller，i为第i台机组在某一负荷下的实际制冷量，kW；Qk，l为建筑物某一回路的实际冷负荷；TCHWS为冷水机组冷冻水供水温度，℃；TCWS为冷水机组冷却水供水温度，℃。

通过上述模型的建立，得到冷水机组的能耗消费情况，根据能耗消费情况选定合理的智能节电系统的模型。

2.3 收集外部信息，实现节能

实际应用时，通过各个传感器采集所需的一切环境温、湿度变化情况，结合设定的温度需求，从数据模型库里快速匹配出最佳运行方案，直接将最合理的运行参数给主机，主机按此调节负载，确保空调主机始终处于最优化、最合理、最节能的运行状态，始终以最小的能耗满足使用需求，从而达到节能的目的。具体操作情况见图3。

图3 智能节电管理系统流程图

3 常州北站智能节能管理方案

常州北站按照原来的供能布置方式，合理布置测点。本次测点的布置主要分布在站厅的内部，原则是能够切实反映常州北站的温度、湿度、站内人流量变化，保证温度的不失真。通过合理结合主机的型号和功率等影响因素，匹配测试数据库的合理数据模型，结合常州北站现状形成常州北站特定的数据模型。安装智能节能管理系统进行数据测试，通过1～2天的数据比对，选定合理的数据模型进行节能分析。

3.1 机组配置和设备安装

车站采用顿汉布什水地源热泵机组，机组型号：wcfxhp42rdn，1台，其制冷输入功率160 kW，制冷量866 kW，制热输入功率196 kW，三相四线制，机组上级配电柜内装有500：5的CT及老式电表，主机为出水控制，出水温度传感器为PT100。

另有约克冷水机组1台，型号yrtdtbt155oc，额定制冷量840 kW（功率153 kW），满载电流273 A，三相四线制，配电柜有500：5的CT及老式电表，主机出水控制，出水温度传感器为NTC型，无电路图。另外几台小模块机因功率太小不做节能考虑。

顿汉布什水地源热泵机组24小时运转，夏季出水设定8℃，冬季出水设定45℃；约克冷水机组只制冷，冬季不使用，常在夏季作为顿汉布什水地源热泵机组的备用机组。两台机组每年春秋季会停机保养，停机时间四个月左右(3月、4月、10月和11月）。

3.2 施工安装

在站台内部合理地排布测点，通常放在温度不失真的区域，即远离出风口和回风口，保证布点测试数据的准确性。通过布点进行布线将数据收集到智能节能系统CQi内，智能节能系统安装在与配电柜在同一房间的合理位置，方便控制与主机的连接和操作，也便于后期的节能检测。具体施工情况如图4所示。

图4 施工示意图

3.3 测试数据分析

通过2018年8月和9月的运行，选择工作条件相似的两天进行数据对比测试，具体的测试数据见表2。

表2 2018年8月至9月常州北站节能测试数据

通过表2的测试数据，将对应的相邻两天组合成一个完整的改造前后的对比数据，对于改造前后的能耗情况进行分析，见图5。

图5 2018年8月—9月智能节能系统对比分析图

由图5可以得出，刚开始调试阶段，改造前后用电量随着时间来回波动，这是由于在选择合适的数据模型造成的。在通过测试后，改造后的用电量低于改造前的用电量，随后确定了一个合理的模型。模型确定后，改造前的用电量明显比改造后的用电量要高。在这些测试点中再合理匹配合适的数据模型，并于9月11日至9月13日和9月15日至9月17日进行对比测试。

根据对比测试的原则和常州北站的主机开启原则，将测试方案分为四个工况：开启1#约克主机，智能控制模式；开启1#约克主机，手动控制模式；开启1#约克主机+2#顿汉布什主机，智能控制模式；开启1#约克主机+2#顿汉布什主机，手动控制模式。手动控制模式为改造前的控制方式，智能控制模式为改造后的控制方式。在进行改造前后测试时，应在室内外温湿度大致相同，且车站人员情况大致相同的相邻两天进行。具体测试情况见表3。

表3 各个工况设备开启一览表

通过合理时间区间的测试数据得出相关设备的耗电量，在对比情况下收集不同工况下设备的耗电情况，分析智能节能系统的节电率，结果如表4所示。

表4 节能情况计算表

4 结论

大中型铁路客站有建筑面积大、能耗高等特点，是节能的重点；中央空调能耗占客站总能耗的60%～80%，是节能的关键点。

本文以常州北站为例，通过对常州北站中央空调系统的主机 （1#约克冷水主机+2#顿汉布什主机）采取安全智能节能系统，将实时的温度变化及时高效地反馈给空调主机，给主机匹配合适的加减载幅度，使得常州北站中央空调系统1#约克冷水机得到约17.3%的节电率，1#约克冷水机+2#顿汉布什机获得约16.5%的节电率。

将这种技术在大中型客站进行推广应用，可降低我国铁路大中型枢纽客站的中央空调系统能耗，进而减少大中型客站的建筑能耗，提高我国建筑能耗水平，并提高能源安全性能。