办公建筑变流量中央空调冷冻水系统的优化控制技术

周伟军

（北京市建筑设计研究院有限公司成都分公司，四川 成都）

现阶段办公建筑中央空调冷冻水系统大多采取定流量控制，由最大冷负荷决定冷冻水量，无论空调负载如何变化，冷冻水流量始终为定值。这种“大马拉小车”的运行方式导致中央空调能耗较高，造成了严重的能源浪费。随着自动控制和人工智能技术的成熟，变流量控制在中央空调控制系统中得到了应用，可以根据负荷的大小灵活调节冷冻水流量。从实际应用效果来看，使用了变流量控制技术的中央空调，除了达到节能降耗效果外，还具有办公建筑室内温度相对稳定，舒适性更好，以及冲击电流小，设备运行更加安全等优势。

1 变流量中央空调冷冻水系统控制原理

在变流量中央空调系统中，将冷冻水的供水、回水温度作为常量，将负荷作为变量，通过改变负荷的大小达到调节冷冻水流量的目的。基于此，为了让办公建筑中央空调维持高效率、低能耗的运行状态，可以预测空调房间制冷需要的负荷，然后根据预测值灵活调节冷冻水流量，在满足房间制冷需要的前提下，让中央空调的能耗达到最低。基于变流量技术的冷冻水系统控制原理如图1 所示。

图1 变流量中央空调冷冻水系统的控制原理

由图1 可知，该系统主要由比较器、调节器、执行器等5 部分组成。其中，调节器本质上是1 台冷冻水泵，通过改变泵的功率调节回水温度，用t 表示；冷冻水回水温度的设定值，用T 表示；改变回水温度的因素，用f 表示。由于办公建筑内温度在不同时段会发生改变，受到热交换的影响，回水温度也会相应变化，从而造成设定值T 与实际值t 之间产生偏差，用c 表示，并且存在c=T-t[1]。根据负荷计算公式：

式中，Q 表示冷冻水系统的冷负荷，单位为kJ/h；λ 表示水的比热，这里取4.2 kJ/(kg·℃)；ρ 表示水的密度，以1 000 kg/m3计；GD表示中央空调冷冻水系统中循环水的体积流量，单位为m3/s。根据这一公式可知，在预测下一时刻的负荷后，可以改变水泵的功率，或者运行数量调节冷冻水流量，最终让冷冻水回水温度的实际值等于设定值。

2 变流量中央空调冷冻水系统的常规PID 控制技术

2.1 常规PID 控制的实现方式

中央空调冷冻水系统的常规PID 控制原理如图2所示。

图2 常规PID 控制原理

如图2 所示，在常规PID 控制模式下，以给定值R(t)和输出值C(t)的差值作为控制依据，这里的差值用e(t)表示。将e(t)的比例、微分和积分通过线性组合得到控制量，然后作用于被控对象，从而在循环比较中不断优化控制，直到控制对象的运行工况达到预期[2]。控制规律可以用下式表示：

式中，K 表示比例系数；T 表示积分系数；P 表示微分系数。3 项参数对冷冻水系统性能的影响如下：

（1） 比例系数K 可反映冷冻水系统在任意时刻输出值与设定值的偏差，并通过改变K 值改变输出值的大小，使其逼近或等于设定值，从而减小或消除偏差。K 值变大有助于提升冷冻水系统的快速性，但是K值变大将造成超调量增大，这时系统会出现明显震荡。通常来说，K 值设定为最大值的60%～70%。

（2） 积分系数T 发挥了消除系统静差、增强控制精度的作用。适当增加T 值，有助于保持冷冻水系统的稳定性，降低超调量，同样的，T 值过大将导致系统发生震荡。通常来说，T 值设定为最大值的30%左右。

（3） 微分系数P 的作用是在偏差尚未形成时及时将其消除，P 值越大其作用越强。同样的，P 值设定为最大值的30%左右[3]。

2.2 常规PID 控制的仿真结果

本文使用Matlab 仿真软件中的Simulink 模块创建了常规PID 控制器的仿真模型，根据预测到的中央空调下一时刻的负荷，调节冷冻水流量，观察是否能够达到所需负荷。设定初始参数如下：K=0.2，T=0.02，P=0.33。预测负荷与实际负荷随时间的变化曲线如图3 所示。

图3 空调负荷变化曲线

由图3 可知，本文设计的PID 控制仿真系统，在一段时间后冷冻水的回水温度达到了设定值，即实际负荷与预测负荷相等。该仿真系统首先经过50 s 的空载运行，在系统运行稳定后从第50 s 开始调节负荷。在第350 s 时达到预测负荷与实际负荷相等的稳定状态，调节用时300 s。其中，在第100 s 时达到峰值，最大负荷达到了1.37 kW，超调量为37%。由此可见，使用常规的PID 控制器进行中央空调冷冻水系统的控制，虽然最终也能达到控制目标，但是存在超调量较大、调节用时偏长等问题。为了进一步优化控制效果，本文在常规PID 控制的基础上，提出了一种基于自适应模糊控制的PID 控制技术。

3 变流量中央空调冷冻水系统自适应模糊PID 控制技术

相比于常规的PID 控制器，自适应模糊控制器基于模糊规则和推理算法，分别对比例系数、积分系数、微分系数3 个控制参数进行调整。除了能够消除设定值与实际值的偏差率，达到控制目标外，还能使被控制对象表现出良好的动态和静态性能。需要注意的是，基于模糊规则生成的模糊语言无法直接被PID 控制器识别，必须要经过模糊化转化，使其变为模糊变量。常用的转化方法有加权平均法、取中位数法、最大隶属度法等。

3.1 自适应模糊PID 控制器的结构组成

变流量中央空调属于大惯性、大滞后的非线性动态系统，为了根据实际需求达到自动调节冷冻水流量进而改变温度的效果，将自适应模糊控制器应用到了变流量中央空调的冷冻水系统中，该控制器的结构组成如图4 所示。

图4 自适应模糊PID 控制器的结构框图

本文在设计自适应模糊PID 控制器时，创新性的添加了3 个功能模块，即图4 中虚线部分的性能测量模块、控制量校正模块和控制规则修正模块。性能测量的作用是收集实际输出值，与预期值（设定值）进行对比，计算两者的差值作为确定输出响应的校正量。控制量校正则是将输出响应的校正量转换成对应的控制量，最后利用控制规则修正控制量，提高了控制的精确性[4]。

3.2 自适应模糊PID 控制的实现方式

假设办公建筑变流量中央空调冷冻水的回水温度设定为10℃，利用前端温度传感器实时采集管道内回水温度，并记为X。计算X 与10 ℃的差，作为判断办公建筑室内负荷的依据。如果两者之差为正，说明实际温度高于设定温度，需要增加冷冻水流量，通过热交换在单位时间内带走更多的热量，从而达到降低办公建筑室内温度的效果。在这一过程中，每隔一段时间重新判断一次回水温度差，直到X=10 ℃，则暂时结束控制；当重新检测到X≠10 ℃后，自适应模糊PID 控制器启动，再次进行调整，重复上述过程。自适应模糊PID 控制原理如图5 所示。

图5 自适应模糊PID 控制器原理

基于自适应模糊控制的冷冻水系统控制优化，其核心是模糊化运算。本文使用加权平均法精神模糊化运算，计算公式如下：

利用上式求得PID 控制器的各项参数，将这些参数作为输入变量完成控制优化。根据输出量u 实现对冷冻水系统中冷冻水实时流量的调节，从而满足办公建筑各个房间的负荷要求。

3.3 自适应模糊PID 控制的仿真结果

使用Matlab 仿真软件中的Simulink 模块搭建基于自适应模糊PID 控制的变流量中央空调冷冻水系统，设定初始参数K=0.08，T=0.001，P=0.1，输入论域e=[-6,6]，输出论域ec=[-3,3]。首先让仿真系统空载运行50 s，在系统达到稳定后开始加入负荷，观察自适应模糊PID 控制器的负荷调节效果[5]。预测负荷与实际负荷随时间的变化曲线如图6 所示。

图6 空调负荷变化曲线

由图6 可知，基于自适应模糊PID 控制的冷冻水系统，在接收的调节指令后响应速度更快，在第150 s时即可达到稳定，即实际负荷等于预测负荷。相比于上文的常规PID 控制，系统从开始调节到达到稳态，用时缩短了200 s。在超调量方面，基于自适应模糊PID 控制的冷冻水系统，同样在第100 s 时出现了峰值，最大负荷达到了1.02 kW，超调量2%。相比于上文的常规PID 控制，系统最大超调量从37%下降到了2%，超调量更小，减少了负荷调节过程中对冷冻水系统电气设备的冲击影响，对保障设备运行安全、延长设备使用寿命有显著效果。

综上，本文基于自适应模糊PID 控制技术对变流量中央空调冷冻水系统进行优化控制，相比于未优化前的冷冻水系统，表现出负荷波动较小、调节用时较短、系统响应更加迅速等优势，达到了控制优化目标。

结束语

在办公建筑中，中央空调作为“能耗大户”，是节能优化的重点对象。针对常规PID 控制下中央空调冷冻水系统存在的超调量大、调节用时长等问题，本文提出了一种基于自适应模糊理论的PID 控制技术。通过仿真实验可以发现，将自适应模糊PID 控制器应用与中央空调冷冻水系统后，能够将超调量降低至2%，几乎不存在超调现象；同时，只需要100 s 的时间就能使实际值达到设计值，调节用时更短。由此可见，基于自适应模糊PID 控制的冷冻水系统，可以使中央空调在满足制冷需要的前提下，达到节能运行目的。