变风量空调系统智能控制技术和运用

耿启龙

（青岛赛维电子信息服务股份有限公司淄博分公司，山东 淄博255000）

市场化背景下，空调技术在办公楼、演播大厅、大型商场、宴会厅等建筑内得到普遍应用。空调智能控制系统是自动控制管理系统（BAS）的关键构成，设计节能便捷的空调控制方案，满足受众的个性化需求，极具经济价值和社会效益。变风量空调系统是从单风道定风量空调系统演变而来的，与定风量空调方式相比，其有以下特点：第一，空调系统的风量是可变的；第二，各空调区域末端的风量是可变的。由于系统的室内空气质量较好、空调区域温度可控、低温新风冷却节能等优势，在各类办公区域得到广泛应用。但因为变风量空调系统对控制技术的依赖性较高，科学实现变风量空调系统控制设计是该系统设计的重点，同时也是该系统是否成功的关键。

1 变风量空调系统智能控制技术概述

变风量空调系统（Variable Air Volume Air-Conditioning System，VAV）是一种舒适性空调的全空气系统，最先出现在上世纪60年代的美国。变风量空调系统节能效果高，满足了用户的个性化需求，能使用变频装置对风机转速进行调节，在一定程度上减少了风机能耗；其有室内空气品质高、热舒适性好、室内湿度低等优势；能借助室外新风自然冷却，并开展低温送风[1]。但该系统在实现智能控制方面，经历了很长的一段过程，具体如下：

1.1 变风量末端控制

在变风量末端温控区设置方面，每个变风量末端需装置控制器，通过温控区内的室内温控器进行控制。控制器作为控制系统的关键，通过比较定值与被调量，计算偏差值，并参考提前设定的控制规律，对风阀进行调节，近似于给定值[2]。

1.2 系统风量控制

在VAV系统中，为了保证系统内每个末端装置都能正常运行，应确保主风道内各点的静压高于其最低压力。通常情况下，在主风道压力最低处安装静压传感器，便于更好地把握系统风量的变化，并采用控制器对送风机转速进行调控，确保压力能稳定在最小压力值的范围内，这种控制方法被称为“定静压法”[3]。在变风量控制系统中，空调器AHU的风量控制是主要的控制内容，一般情况下，通常使用变定静压法进行控制（见图1）。按照各独立分区的变风量末端装置控制器，得出中央监控系统的数据，结合各区最大静压需求值进行设定，应尽量设置得小些，直到末端装置调节风阀完全打开。在变定静压控制法的使用过程中，应对测定点进行设置，因为静压设定值能结合数据进行重新设定，值得注意的是，应设置在距离空调器出口大约1/3的主送风管上。

图1 变定静压法原理图

2 变风量空调系统控制的内容与特点

变风量空调系统与智能控制有密切关联，各个房间的送风量会随着房间负荷的改变而改变，这对智能控制提出了更高的要求[4]。要想实现预期的节能效果，则应依托智能控制来实现，其系统控制的内容与特点如下：

2.1 变风量系统控制的内容

变风量系统指的是通过自动调节来满足室内温度湿度需求的一种方法，并不是通过送风温度的改变来实现的。变风量空调系统主要是借助变速风机、末端调节风量等实现的，这是由多个控制端构成的系统，能确保室内温度处于最佳状态[5]。变风量系统控制是一个动态化的过程，其主要是借助自动控制系统来实现室内空气的流通，如神经网络、模糊控制等。通过提高空调设备的效能比，对建筑物空调系统模式进行优化，强化对其的自动控制运行管理，能最大限度提高其节能效果。

2.2 变风量系统控制的特点

变风量空调系统借助固定送风温度，调节送风量，以此来满足冷热负荷的变化，风量减少在一定程度上影响了风机的功率能耗，起到了节能效果；能控制单个房间的温度，防止出现过冷过热的情况[6]。相较于定风量，该系统在湿度控制方面存在明显不足，但在一般要求方面并无差别。变风量空调系统是一种全空气系统，能有效控制房屋内部的环境，确保空气均匀分布，降低送风温度，从而实现节能减耗的目标。在空调系统中，每个房间的负荷情况不尽相同，或者其设定值存在差异时，最方便的控制方法就是按照房间温度与设定值间的差距，对末端装置中的风阀进行调节[7]。在这种情况下，某一房间温度在符合要求值的情况下，因为其他房间风量的变化，会引起末端装置内空气压力的变化，确保房间温度处于最佳状态。

3 智能控制技术在变风量空调系统中的应用

伴随智能控制技术的日趋成熟，当前主要分为人工神经网络控制系统、分级阶梯控制系统、模糊控制系统、专家控制系统、学习控制系统等[8]。本文侧重介绍人工神经网络控制系统、模糊控制系统和专家控制系统在变风量空调系统中的应用。

3.1 模糊控制

模糊控制主要是根据模糊集理论，采用模糊语言变量和逻辑推理的工具，依托既有知识经验，把直觉和决策结合起来的一种智能控制法。这主要是按照模糊理论进行设计的，并不需要参照数学模型，同时模糊算法能有效使用专家提供的模糊知识信息，从而解决建模不精确的过程[9]。近几十年来，模糊控制和算法的应用效果显著，这是当前处理非线性不确定系统控制问题的主要方式。总体来看，模糊控制主要有以下特点：第一，能实现对非线性对象、不确定性对象的控制；第二，在被控对象特性参数的变化方面的干扰能力比较强；第三，在控制系统的干扰方面有很强的抑制能力。1974年，英国学者Mamdani最先在蒸汽机和锅炉的控制方面使用模糊控制理论，效果明显，这说明模糊控制已经投入实践应用，体现了模糊控制器的高智能发展[10]。

3.2 人工神经网络

人工神经网络指的是由大量神经元处理单元连接成的网络，复杂程度比较高，是一种非线性动力学系统。该系统通过对人脑的模拟，体现了人脑的基本特点，在不精确的信息处理问题的应用方面有很强的实用性。从本质上看，变风量空调系统是人工神经网络的一种代表，VAV空调系统的节能性较高，便于灵活控制，但该系统需要精心调试，否则可能会出现噪声大、节能效果差、气流组织差等问题。该系统能否正常运转，在一定程度上取决于控制系统，VAV空调系统的控制通常采用变静压变温度法等进行控制（见图2）。因为VAV空调系统是一种高度非线性系统，PID控制在复杂的环境内，其控制效果比较差。所以，应采用智能控制方法控制整个系统，这能有效解决控制回路所带来的控制性能问题。通过神经网络控制的使用，主要是联合PID控制其风量，效果明显。

图2 VAV空调机组变静压控制原理图

3.3 专家系统

专家系统包括知识库、推理机两个版块，这是一种智能背景下的计算机程序系统。依托MAS的协作智能专家系统，能把MAS和专家系统结合起来，并联合神经网络、模糊控制等人工智能技术，构成一个优势互补的系统，对分布式中央空调系统进行优化控制，节能效果显著（见图3）。Agent有社会性、自主性和智能性等优势，实现对系统的全局控制，这有效解决了中央空调系统的协调控制问题，在建构子系统的反应模块时，使用常规的控制方法；针对建模难度大的子系统，借助集成模糊控制、神经网络控制等人工智能技术予以设计，确保对局部子系统的智能化控制，效果显著。

图3 MAS智能专家系统的模型建构

4 变风量空调系统智能控制技术应用前景

20世纪80年代末期，我国在首批智能建筑中应用了VAV系统，但因为在建设过程中存在的问题，未能发挥变风量系统的优势，以失败而告终。近些年来，设计人员又开始了变风量系统的研究，究其原因，主要体现在以下方面：第一，当前国内定风量系统暴露出了许多问题，如定风量系统扩建难度较大，未能满足当前社会发展的需求；第二，变风量系统的节能效果较好，所以人们想要使用变风量系统实现节能目标。因为建筑物中的空调系统能耗较大，所以节能在设备自动化中尤为重要。VAV系统因自身的节能、调控温度的优势，在国外建筑中得到了广泛应用，同时也开始在国内的智能建筑中应用。相较于定风量空调系统，其对相应的冷量进行了控制，这是变风量系统设计最为科学的地方。同时，伴随各房间送风量的改变，系统总送风量也出现转变，这在一定程度上节省了风机转速的能耗。在定风量空调系统中，温度传感器是可控的，一般情况下，一个空调系统受一个参数控制。另外，在变风量空调系统中，每个房间的温度都是通过其末端装置控制的，灵活方便，能把不同温度、不同朝向要求的房间放置在同一个空调系统内，这在改扩建中十分实用。在工业生产过程中，大多使用电机恒速运转，通过关闭风阀降低风机的荷载量，从而对其风量进行控制。在这个环节，电机轴功率和风量呈正相关。该方法的优势在于初期投资少、便于控制，使其在工业生产中得到了普遍使用，但其缺点在于风机设备运行效果较差，未能实现预期的节能减耗目标。相较于风机盘管加新风系统，变风量空调系统的技术优势相对明显，但我们至今尚未普及该系统的应用，除了施工、技术观念和设计等方面的因素外，最关键的在于设备国产化率较低。VAV系统中的关键设备包括变频器、变风量末端装置等，这些均依赖于进口，其价格昂贵，正是在这种背景下，提出了智能控制理论。整体来看，VAV空调系统的应用前景广阔，极具经济价值和社会效益。

综上所述，在当前背景下，智能建筑已是时代发展的必然趋势，这体现了人们对建筑物的功能要求，能实现节能减耗的目标，有助于绿色环境的可持续发展。本文通过分析人工神经网络、专家系统和模糊控制等技术在变风量空调中的应用，指出智能控制技术是未来建筑发展的主要方向，有助于更好地实现节能环保的效果。