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只看楼主倒序阅读使用道具楼主发表于: 2010-04-03

1 现有的中央空调冷冻水变流量控制技术的局限性

　　随着人们对空调节能的日益重视，变流量水系统在空调工程中的应用越来越多。目前，最常见的冷冻水系统变流量控制方式，主要有恒压差控制和恒温差控制两种。它们以冷冻水系统的压差或温差为被控参量，采用PID(或PI)算法控制变频器调节水泵的运行频率，使水泵流量跟随被控参量变化，从而达到水泵节能的目的。但这两种控制方式都存在较大的局限性：一是被控参量自身的局限性，二是控制技术方面的局限性。

　　1.1 被控参量自身的局限性

　　(1)恒压差控制的局限性

　　恒压差控制，是在冷冻水系统管路的适当位置上安装压差传感器ΔP，检测其供回水压差并传送至程序逻辑控制器(PLC)，PLC作为控制器，将实测压差值与设定压差值相比较，根据偏差大小采用PID(或PI)算法控制变频器的输出频率，驱动水泵变速运行，从而实现流量调节的目的。

　　恒压差控制的优点在于，当负荷侧流量波动频繁时，由于压差响应的时滞性较小，能够较快跟随流量的变化而相应变化，调节时间较短。

　　恒压差控制的最大缺点，也是它的致命缺点，就在于冷冻水系统的负荷与压差之间没有直接的关系，空调负荷的变化不能准确地通过压差的变化来描述，同样，压差的变化也不能准确地反映空调负荷的变化。因此，以一个并不能完全反映空调负荷变化的压差作为被控变量来调节冷冻水流量，显然不可能保证冷冻水流量准确地跟随负荷变化而变化。

　　冷冻水系统中末端负载的压差或供回水管路之间的压差，是由其阻力所产生的，如果其水流阻力不发生变化(即水流量不发生变化)，压差是不会改变的。因此，当系统的水流量保持不变，而冷冻水的温度随着人流量或室外气温的变化而大幅度变化时，空调负荷已经变化了，但压差并没有变化。此时，恒压差控制将使系统控制完全失效。因此，恒压差控制只适用于负荷变化并伴随有明显的水流量变化(即有压差变化)的场合，否则，其控制将是失效的。

　　(2)恒温差控制的局限性

　　恒温差控制，是在冷冻水的供、回水干管上分别装设温度传感器，检测供、回水温度并传送至PLC，PLC作为控制器，将实测的温差值与设定的温差值相比较，根据偏差大小采用PID(或PI)算法控制变频器的输出频率，驱动水泵变速运行，从而实现流量调节的目的。

　　恒温差控制的优点是，冷冻水供回水温差的变化直接反映了空调负荷的变化。所以，将冷冻水供、回水温差作为被控制变量，可以获得正确的控制结果。

　　恒温差控制的缺点在于，由于温度采集点离末端换热点有一定的距离，冷冻水要经过一个循环后，其温度变化才能反映出来。空调管路通常又比较长，冷冻水循环周期长达几分钟至几十分钟。无论任何时刻，所测量到的回水温度TD2实际上是过去几分钟至几十分钟前空调供水温度TD1作用的结果，它反映的是一个循环周期之前的负荷情况，因此，用同一时刻所检测的供、回水温度差，作为被控参量进行冷冻水流量调节，显然是有问题的。

　　另一方面，因为冷冻水系统的热容量大、惰性大，温度反应慢。当负荷发生突变的时候，也要等到温度缓慢地反应出来后才能产生相应的调节动作，存在较大的控制时间滞后，影响了控制的及时性和快速性。

　　1.2 PID控制技术的局限性

　　目前，无论是冷冻水流量的恒压差控制还是恒温差控制，都采用了经典的PID控制。

　　PID控制，又称PID调节，是控制规律为比例、积分、微分的控制，由P、I、D三个环节的不同组合构成。PID历史悠久，结构简单，使用方便，适应性广，鲁棒性强，投资较低，在工业生产过程自动控制领域获得了广泛的应用，成为工业控制的主要技术之一。

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只看该作者沙发发表于: 2010-04-03

PID控制是一种负反馈控制，是按被控参数偏差信号的比例、积分和微分量进行控制，就是根据系统的偏差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制。其控制器的结构和参数必须根据工程经验和现场调试来确定。对于给定精确模型的被控对象或线性对象，它无疑是一种比较理想的控制方式。

　　在PID控制中，存在着比例、积分和微分三种控制作用。

　　比例控制(即P控制)的优点是，偏差一旦产生，控制器立即就有控制作用，使被控变量朝着减小偏差的方向变化，其控制作用的强弱取决于比例系数Kp。

　　比例控制的缺点是，对于具有自平衡性(即系统阶跃响应终值为一有限值)的被控对象存在静态偏差。加大Kp可以减小静态偏差，但Kp过大时，会导致动态性能变坏，甚至会使闭环系统不稳定。

　　积分控制(即I控制)的优点是，它能对偏差进行记忆并积分，有利于消除静态偏差。

　　积分控制的缺点是：积分作用具有滞后特性，积分控制作用太强会使控制的动态性能变差，以至于使系统不稳定。

　　微分控制(即D控制)的优点是，它能对偏差进行微分，敏感出偏差的变化趋势。增大微分控制作用可加快系统的响应，使超调量减小，增加系统的稳定性。

　　微分控制的缺点是，它对于干扰同样敏感，使系统抑制干扰的能力降低。

　　PID控制的应用过程中，需要根据不同被控对象对比例系数Kp、积分时间常数Ti和微分时间常数TD三个工程参数进行整定。实践证明，这种整定参数的过程，实际上是对比例、积分和微分三部分控制作用的折衷。应当指出，虽然存在许多PID参数的整定方法和经验公式，但是，这种整定工作不仅费时间，而且参数之间相互影响，往往难以收到预期的效果。

　　PID控制无法解决稳定性与准确性之间的矛盾。加大控制作用，可以使偏差减小，准确性提高，但降低了稳定性。反之，为保证稳定性，限制控制作用，却又降低了控制的准确性。

　　而且，即使对被控对象整定了一组较满意的PID控制参数，当系统负荷或对象特性发生变化时，控制性能将大大变差，往往又需要重新进行参数整定。

　　对于中央空调冷冻水系统这样的被控对象(或过程)来说，由于它本身固有的非线性和滞后特性，以及外部环境扰动的不确定性和时变性等因素，使冷冻水系统控制较为困难。一般说来，采用PID这种线性控制方式，难以获得理想的控制效果，需要采用新的控制技术和方法。基于负荷预测的冷冻水流量动态控制技术，就是这样一种新的控制技术和方法。

　　2 基于负荷预测的冷冻水流量动态控制的基本思想

　　冷冻水系统由于循环周期较长，再加上冷冻水的热容量很大，因此，既存在传递滞后，又存在容量滞后。对这种大滞后系统，控制的难度在于控制过程的不可控性和易变性。往往控制指令发出之后，一个水循环周期tτ尚未结束，或者被控参量(如温度)还未来得急响应，系统负荷或运行工况可能又发生了变化。控制系统采集到新的变化后，又会发出新的控制指令，从而导致系统运行紊乱或振荡，难以达到人们所预期的控制要求。

　　为了改善大滞后系统的控制品质，早在1957年，史密斯(O.J.M.Smith)就提出了一种以模型为基础的预估器补偿控制方法。其设计思想是，预先估计出过程在基本扰动作用下的动态响应，然后由预估器进行补偿，使被延迟了滞后时间τ的被控变量超前反馈到控制器，使控制器提前动作，从而大大加速了调节过程，并降低了超调量。

　　Smith预估补偿控制方法主要适用于给定信号变化引起系统输出变化的场合。其最大的弱点是对过程模型的误差十分敏感。如果模型的时滞时间τ与实际值相差较大，则系统的控制品质将大大降低。而空调冷冻水系统变流量运行时，其循环周期是变化的，其时滞时间τ也是变化的，因而不能简单地采用Smith预估器控制。

　　空调冷冻水系统的这种大时滞特性是客观存在的，无法改变也无法消除，控制系统的输出总是要经过时间τ才起作用。但受Smith预估器控制方法的启发，解决控制滞后的一个有效办法，就是使控制作用“超前”，就是提前实施控制动作。

　　其实，提前实施控制动作的做法，很多空调管理和操作人员都在运用。例如，在早晨上班之前，很多空调系统就被提前启动。提前启动的时间往往根据实践经验进行判断决定，这个提前就是为了克服冷冻水系统的滞后(特别是容量滞后)。而提前开机的冷水机组台数，又取决于操作人员对未来时段空调负荷(需冷量)的预测判断。如果天气变化较大或负荷变化较大(如安排有大型会议等)。就适当增加开机台数或调整提前开机时间。

　　显然，人工提前控制可以较好地克服系统滞后的不利影响。如果采用计算机技术和现代控制技术代替人来实现这种负荷预测和提前控制，就产生了一种全新的冷冻水变流量控制模式——负荷预测控制。

　　“负荷预测控制”，就是基于对空调系统负荷的预测而对冷冻水系统的流量进行控制。其基本思想是，通过全面的系统参数检测和历史数据的分析判断，预测和推理“未来时刻”系统的负荷及其优化运行参数，再根据系统的实时时滞时间τ，对冷冻水系统提前进行控制。

　　“负荷预测控制”完全不同于目前空调节能控制领域所流行的恒压差控制与恒温差控制模式。恒压差控制与恒温差控制模式都属于“跟随控制”，也就是跟随被控变量的偏差进行控制。只有当压差或温差有偏差信号产生时，控制系统才会有控制信号输出。这种跟随控制模式，一般只适用于无时滞的被控对象或过程，因为没有时间滞后，偏差一旦产生立即就可以得到纠正。压差控制虽然时滞较小，但不能准确反映空调负荷的变化;温差控制能反映负荷变化，但又时滞太大，控制作用总是落后于偏差发生时间一个时滞τ，使得恒压差控制与恒温差控制都难以获得良好的控制效果。

　　而“负荷预测控制”是一种“超前控制”，它与跟随控制有本质的不同。它通过对冷冻水系统供水温度、回水温度、流量、压差等参数和室外环境温度的检测，利用数据库对各项运行参数进行统计、分析、运算，并在历史数据(如当前时刻、前一日同时刻、前一周同日同时刻的数据)的基础上，推理预测出空调系统“未来时刻”的负荷(需冷量)，提前一个时间τ产生控制动作，对冷冻水流量进行调节，使系统提供的冷量与负荷需求的冷量相匹配，以消除供需间偏差的产生。

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只看该作者板凳发表于: 2010-04-03

　可见，“负荷预测控制”不是被动地跟随偏差信号动作，而是通过负荷预测主动地提前一个时间τ动作，以保证系统供冷与负荷用冷在数量上相等、在时间上同步，从而消除供需之间冷量的数量差与时间差。

　　3 空调负荷的动态预测

　　应用“负荷预测控制”技术的一个关键就在于空调负荷的准确预测，它决定了控制的效果和品质。

　　由于受外部气象参数变化和内部人员流动性等因素的影响，空调负荷总是变化的，为了给系统控制提供依据，就必需对空调系统负荷进行动态预测，或者说对负荷变化进行预测，它是“负荷预测控制”的基本前提条件。

　　在控制过程中，主要是预测未来一日或一周内的负荷变化曲线，即短期预测。由于空调负荷受到天气和工作制等周期性变化因素的影响，往往呈现出周期性变化规律，每周的同日之间及每日的同时刻之间的负荷曲线存在很大的相似性。因此，可采用短期动态预测的常用方法，即经典的季节性指数平滑模型或改进型季节性指数平滑模型。

　　指数平滑法是根据预测对象本身的历史数据来进行预测的，属于时间序列预测技术范畴，它简单易行，且有较好的预测精度。改进型指数平滑法，是在以上方法的基础上，结合建筑物空调负荷和影响因素之间的关系——空调日负荷和日平均气温之间的强烈相关性，对部分因子进行了修正，可以进一步提高负荷预测的精度，且降低了预测模型的应用难度。

　　空调日负荷一般受到建筑物内部和外部两方面因素的影响。建筑物内部的影响来自于内部各种生产工艺设备、电气设备、照明设备、人体等所产生的热、湿量。建筑物外部的影响则来自于太阳辐射进入的热量和室内外空气温差经围护结构传入的热量。在这些影响因素中，内部因素相对而言较为稳定，波动幅度较小，而外部因素是不稳定的，波动幅度较大且随季节而变化。

　　空调负荷的动态预测，需要建立一个数据较准确的、内容较丰富的数据库，因此，必须对空调系统的实际运行情况进行大量的数据收集。即通过各种传感器，实时采集空调系统的运行参数(如冷冻水的供水温度、回水温度、流量及压差等)和室外环境温度等。根据这些采集数据，控制系统可以获得空调系统在整个空调季节内每天逐时的实际负荷和每天逐时的实际气温数据，并利用计算机技术和数据库技术进行统计、记录和贮存，以供负荷预测使用。

　　空调负荷的动态预测就是根据历史的逐时负荷数据和实际采集的各种数据，必要时，可以参考典型建筑物的逐时负荷系数，估算空调系统未来的逐时负荷和日总负荷。

　　利用实测的完整的负荷和气温数据，还可以充分地验证和修正空调负荷动态预测模型，不断提高负荷预测的准确性。由于负荷预测中总有部分不可预见的因素或难以考虑的因素，因此要做到100%的准确度是不现实的，但通过努力做到90%左右的负荷预测精度还是可能的，即负荷的预测值与实测值的偏差可以控制在±10%左右。这样，基本上消除了冷冻水系统变流量控制的盲目性和时滞性，获得了令人满意的控制效果。

　　通过对不同地区、不同类型中央空调系统的大量工程项目的数据收集，可以得到适用于宾馆饭店、商场、机场、办公大楼、写字楼、工厂等各种类型中央空调系统负荷动态预测的模型和典型数据库，建立起典型建筑物空调负荷的时间分布曲线，包括日负荷分布曲线与年负荷分布曲线，为“负荷预测控制”这一先进的控制模式的推广应用创造良好的条件。

　　4 基于负荷预测的冷冻水流量动态控制技术

　　(1)基于负荷预测的冷冻水流量动态控制工作原理

　　“负荷预测控制”是一种动态控制，采用PID控制是无法实现的，需要采用新的控制技术——智能模糊控制技术。

　　基于负荷预测与智能模糊控制技术的控制系统，其构成原理方框图，如图1所示。

　　注意：传感器环境温度Tf 保护限制 TD1min GDmin △P min △P max 模糊控制规则库复合数据库负荷预测模糊化处理模糊推理(决策) 清晰化处理

　　执行器(智能控制柜) 广义对象(冷冻水系统) 信息处理与负荷计算传感器供水温度TD1 回水温度TD2 水流量GD 供水温度TD2 供回水压差△P

　　基于负荷预测的模糊控制，其基本思想就是让计算机模拟人脑的智能决策行为实现冷冻水流量的动态控制，它没有一个事先确定的固定不变的被控参量给定值，而是以负荷预测的输出值作为模糊控制器的控制依据(给定值)。

　　基于负荷预测的模糊控制过程如下：

　　当系统运行时，通过各种传感器采集与控制相关的各运行参量并传送至信息处理器，采集的参量包括从冷水机组蒸发器流出的冷冻水供水温度TD1，从末端换热器流回冷水机组蒸发器的冷冻水回水温度TD2，冷冻水流量GD，冷冻水供回水压差ΔP，室外环境温度Tf等。

　　信息处理器完成各种信息的综合处理及当前空调系统负荷Q的计算，并传送至负荷数据库、负荷预测器和比较器。负荷数据库中储存有大量的历史负荷数据，包括近期的和早期的。

　　负荷预测器依据系统的历史负荷数据、当前负荷数据和影响负荷的室外环境温度等，根据空调负荷动态预测模型，预测出空调系统未来时刻(如冷冻水循环一周的总时滞时间τ)的负荷(需冷量)QD，传送给模糊控制器。

　　模糊控制器通过比较得到被控负荷变量的偏差及偏差变化量，利用模糊控制规则库中的推理规则或规则表，模仿人类下判断时的方法，运用模糊逻辑和模糊推论法进行推论，得到可获得预期冷量QD的系统优化运行参数(如冷冻水流量GD)的模糊控制值。

　　推论所得到的优化运行参数模糊控制值，经清晰化(解模糊化)处理转换为精确的控制值，通过执行器(即水泵智能控制柜)去控制被控对象(冷冻水泵)的台数和转速，以调节冷冻水的循环流量，为时间τ以后的时刻提供空调系统所需的冷量QD。

　　然后，检测时间τ以后的实际负荷(冷冻水的供冷量)并与预测负荷QD进行比较，对负荷预测控制效果进行评估,并根据比较和评估情况，进行相应的修正调节：

　　当检测到的实际负荷大于预测负荷时，则提高冷冻水泵的转速，增大冷冻水流量，以增加冷量供应，保证末端对冷量的需要。

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只看该作者地板发表于: 2010-04-03

　当检测到的实际负荷小于预测负荷时，则降低冷冻水泵的转速，减小冷冻水流量，以减少冷量供给，减少多余的冷量传送。

　　通过不断地反复检测、反复比较、反复修正调节，就可以实现冷冻水系统冷量供应与末端负荷需求相适应，保障在各种负荷条件下，冷冻水系统均处于最佳冷量供应状态，减少不必要的冷量浪费。同时，因为冷冻水泵采用了变频调速技术，可以大幅度降低水泵电机的能源消耗。

　　(2)基于负荷预测的冷冻水流量动态控制的优点

　　基于负荷预测的冷冻水流量动态控制是中央空调控制领域的一项创新技术，它更适合于中央空调这种无法建立精确数学模型的复杂系统，能够有效克服冷冻水系统的惰性和时滞的不利影响，从而获得既平稳又节能的最佳控制效果。主要优点有：

　　基于负荷预测的模糊控制具有强大的在线计算功能，它通过检测的冷冻水流量及温差计算空调的负荷(需冷量)，并直接采用空调负荷(冷量)作为被控变量，有效解决了现有控制技术中以温差或压差来表征空调负荷的不足之处。正如GB 50189-2005《公共建筑节能设计标准》第5.5.4条中指出的：“目前许多工程采用的是总回水温度来控制，但由于制冷机组的最高效率点通常位于该机组的某一部分负荷区域，因此采用冷量控制的方式比采用温度控制的方式更有利于制冷机组在高效率区域运行而节能，是目前最合理和节能的控制方式。”

　　基于负荷预测的冷冻水流量动态控制，是一种“超前控制”。它采用数据库对空调负荷的变化情况进行记录、统计、分析、运算和推理，基于过去时段内的空调负荷及其变化趋势，并考虑到建筑物空调负荷特性、室外环境温度、冷冻水循环周期等因素的影响，对未来时段的空调负荷进行预测，并按预测负荷“提前”调节冷冻水流量，有效解决了大时滞、大惰性系统的控制滞后问题，提高了系统运行的稳定性。

　　基于负荷预测的冷冻水流量动态控制，是一种“最佳输出能量控制”，即基于末端服务质量的“能量平衡控制”。它根据空调负荷的预测值与实测值的偏差，调节冷冻水的流量，并对调节效果进行动态评估及修正，在保证服务质量的前提下实现了冷量供给与冷量需求的匹配。

　　参考文献

　　1 李士勇.模糊控制·神经控制和智能控制论，哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1998

　　2 易继锴，侯媛彬.编著.智能控制技术，北京：北京工业大学出版社，2001

　　3 王勇领.预测计算方法，北京：科学出版社，1986

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