一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法和系统与流程

1.本发明属于溴化锂空调系统节能技术领域，涉及一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法和系统。


背景技术：

2.溴化锂吸收式设备因其高效、低污染的特点是目前普遍使用的中央空调设备之一，此外，溴化锂吸收式设备在废弃能源的再利用方面有很重要的应用价值，最主要的是对火力发电厂排放的热水和蒸汽的二次利用，已经在实际项目中产生了巨大的经济价值。
3.现有的以溴化锂吸收式冷水设备为主要冷热源设备的中央空调系统，在实际运行过程中，与传统的空调系统相似，依旧存在“大流量，小温差”的问题，以夏季运行工况为例，即冷冻水的流量过大，而供给到用户端的冷冻水温度和返回到溴化锂设备的冷冻水温度之间温差过小。因此，在水泵上产生了较多的能耗浪费。此问题本质上是流量与用户负荷之间需求的不匹配。为了解决这一运行优化问题，即为了实现“大温差，小流量”的节能理念，传统的中央空调系统有定流量系统和从经验得出的五度温差系统，这两种运行系统虽然能在一定程度减少流量，满足负荷需求，但仍然存在不足之处，大致包括：1)定流量空调系统往往是在最不利设计工况下选取的固定流量值，必然造成过大负荷的流量供给，在部分负荷工况下，依旧是“大温差，小流量”；2)五度温差系统来自于人工经验，理论基础不足，另外依赖设备底层具体控制操作的实现，控制的温差精度往往实现不了，导致节能效果大打折扣。
4.近年来，最优控制理论逐渐的应用在各种控制背景中，人们清楚的认识到“五度温差”并不一定是系统的最佳状态。溴化锂空调系统是随着外界负荷变化而改变状态的高度耦合的系统，实时的对系统进行优化分析，找到合理的设定值，才能保证系统最优。所以，随着中央空调运行优化研究的进步，机组制造工艺水平的不断提升，计算机运算性能和各种寻优算法不断的涌现，为中央空调系统运行优化技术进一步获得了提升空间。以夏季为例，在当前负荷下，如果减小冷却塔的水流量，会造成机组冷凝器换热恶化，效率降低，溴化锂机组能耗增高，但是冷却水泵功耗就会降低。这就说明了只有从系统的角度进行分析，合理的寻找流量的最优值，继而确定温差的设定值，才能使系统的总能耗降至最低。简而言之，需要溴化锂吸收式制冷系统从系统整体性的角度出发，使能源的消耗在各个设备上保持一个最优的匹配，从而使总的系统能耗最小，这样也可以避免在水泵上的能源支出过大，当然这要在满足用户对冷水系统负荷需求的前提下进行。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服上述现有技术中，缺少对溴化锂吸收式制冷系统整体进行调控导致能耗浪费的缺点，提供一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法和系统。
6.为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
7.一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法，包括如下步骤：
8.步骤1)建立溴化锂机组各部件的模型，包括高压发生器模型、低压发生器模型、吸
收器模型、高温溶液换热器模型、低温溶液换热器模型、蒸发器模型和冷凝器模型；
9.步骤2)基于溴化锂机组各部件的模型，获取实际溴化锂机组的运行数据，基于运行数据建立溴化锂机组的变工况仿真模型；
10.步骤3)建立冷却塔模型；
11.步骤4)对冷却塔模型与溴化锂机组的变工况仿真模型进行耦合，得到一个完整的溴化锂制冷系统；
12.以冷却水流量和冷水流量为待寻优参数，对溴化锂制冷系统进行变量寻优，以寻优值作为设定值进行闭环控制，完成溴化锂空调系统的整体性优化。
13.优选地，步骤1)中，
14.高压发生器模型的输入变量为：高压发生器产生水蒸气流量、流入高压发生器的稀溴化锂溶液流量、流入高压发生器的中间浓度溴化锂溶液流量、烟气流量、流入高压发生器的稀溴化锂溶液的浓度百分比、流入高压发生器的中间浓度溴化锂溶液的浓度百分比、烟气入口温度、稀溴化锂溶液高压发生器入口温度、传热面积与传热系数；
15.高压发生器模型的输出变量为：烟气出口温度、流出高压发生器的中间浓度溴化锂溶液温度、高压发生器的换热量和高压发生器产生水蒸汽温度；
16.低压发生器模型的输入变量为：流入低压发生器的溶液流量、流入低压发生器的中间溶度溴化锂溶液的浓度百分比、低压发生器产生水蒸汽流量、流入低压发生器的冷剂流量、高压发生器产生水蒸汽流量、高压发生器产生水蒸汽温度、中间浓度溴化锂溶液低压发生器入口温度、浓溴化锂溶液低压发生器出口温度、换热系数和换热面积；
17.低压发生器模型的输出变量为：高压发生器产生水蒸汽换热后温度、低压发生器产生水蒸汽温度、低压发生器的换热量；
18.吸收器模型的输入变量为：吸收器吸收水蒸汽流量、流入吸收器的稀溴化锂溶液流量、流入吸收器的浓溴化锂溶液流量、流入吸收器的冷却水流量、流入吸收器的稀溴化锂溶液百分比、流入吸收器的浓溴化锂溶液百分比、吸收器入口冷却水温度、吸收器吸收水蒸汽温度、吸收器的传热面积与传热系数；
19.吸收器模型的输出变量为：吸收器出口冷却水温度、流出吸收器的浓溴化锂溶液温度及吸收器的热负荷；
20.高温溶液换热器模型的输入变量为：稀溴化锂溶液在低温溶液换热器一侧换热前温度、稀溴化锂溶液经高温溶液换热器一侧换热后温度、高温溶液换热器的换热系数和换热面积、高压发生器产生水蒸汽流量、流入高温溶液换热器的稀溴化锂溶液流量；
21.高温溶液换热器模型的输出变量为：中间浓度溴化锂溶液从高压发生器一侧换热前温度、中间浓度溴化锂溶液从高压发生器一侧换热后温度、高温溶液换热器的热负荷。
22.低温溶液换热器模型的输入变量为：稀溴化锂溶液吸收器出口温度、浓溴化锂溶液吸收器入口温度、换热系数和换热面积、冷剂流量、稀溴化锂溶液流量；
23.低温溶液换热器模型的输出变量为：稀溴化锂溶液在低温溶液换热器一侧换热前温度、浓溴化锂溶液低温溶液换热器入口温度、低温溶液换热器热负荷；
24.蒸发器模型的输入变量为：流入蒸发器的冷剂流量、流入蒸发器的冷水流量、蒸发温度、流入蒸发器的冷水入口温度和管外径；
25.蒸发器模型的输出变量为：蒸发器换热量、流出蒸发器的冷剂温度和流出蒸发器
的冷水温度；
26.冷凝器模型的输入变量为：流入冷凝器的冷剂流量、流入冷凝器的冷却水流量、冷凝温度、流入冷凝器的冷却水温度和管外径；
27.冷凝器模型的输出变量是冷凝器换热量、流出冷凝器的冷剂温度和冷却水温度。
28.优选地，步骤2)中，溴化锂机组的变工况仿真模型的输入变量为：输入负荷，烟气的流量、烟气入口温度、冷却水入口温度、溴化锂溶液的充注量、冷水流量、冷却水流量以及冷剂流量和各部件的换热面积和换热系数；
29.机组的变工况仿真模型的输出变量为：机组能耗、冷凝器的热负荷、冷却水出口温度、冷水出口温度。
30.优选地，溴化锂机组的变工况仿真模型运算过程中，还输入有假设变量，假设变量包括：稀溴化锂溶液吸收器出口温度、中间浓度溴化锂溶液百分比、蒸发温度、冷凝温度、稀溴化锂溶液百分比、中间浓度溴化锂溶液流量、稀溴化锂溶液高压发生器入口温度；
31.步骤2)的运行数据在参与运算之前首先进行滤波处理。
32.优选地，步骤3)中，
33.冷却塔模型的输入变量为：冷却塔入口温度、冷却水流量、空气换热前温度、空气换热前含湿量；
34.冷却塔模型的输出变量为：冷却塔出口温度、空气换热后温度、空气换热后含湿量、冷却塔换热量。
35.优选地，步骤4)的耦合过程中，以夏季冷负荷、冷却水流量、冷水流量、冷水入口温度和空气换热前温度作为输入变量进行。
36.优选地，步骤4)的寻优过程以粒子群算法进行；
37.寻优过程的具体操作为：
38.首先输入假设的冷却水入口温度，经过溴化锂机组的变工况仿真模型计算后，得到冷却水出口温度，再将冷却水出口温度作为冷却塔入口温度，经过冷却塔模型计算得到冷却塔出口温度；
39.然后比较冷却塔出口温度与假设的冷却水入口温度，
40.当冷却塔出口温度与假设的冷却水入口温度相同，则完成溴化锂空调系统的整体性优化控制；当冷却塔出口温度与假设的冷却水入口温度不同，则返回步骤2)继续迭代。
41.优选地，步骤4)的寻优过程中，冷却水、冷水流量分别大于溴化锂机组的最低流量；
42.水泵频率不低于35hz。
43.一种溴化锂空调系统整体性优化控制系统，包括：
44.部件模型建立模块，用于建立溴化锂机组中各部件的模型；
45.变工况仿真模型建立模块，与部件模型建立模块相交互，基于部件模型，建立溴化锂机组的变工况仿真模型；
46.冷却塔模型建立模块，用于建立冷却塔模型；
47.耦合模块，分别与变工况仿真模型建立模块和冷却塔模型建立模块相交互，用于对冷却塔模型与溴化锂机组的变工况仿真模型进行耦合，得到一个完整的溴化锂制冷系统；
48.寻优模块，与耦合模块相交互，以冷却水流量和冷水流量为待寻优参数，对溴化锂制冷系统进行变量寻优，以寻优值作为设定值进行闭环控制，完成溴化锂空调系统的整体性优化。
49.优选地，部件模型建立模块包括若干个部件，分别为高压发生器、低压发生器、吸收器、高温溶液换热器、低温溶液换热器、蒸发器和冷凝器。
50.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
51.本发明公开了一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法，通过对溴化锂机组与冷却塔建模，应用优化算法对冷冻水流量以及冷却水流量进行寻优，将寻优后的值作为设定值提供给底层闭环控制，使溴化锂空调系统在最优状态点运行。通过对串联型双效溴化锂直燃机的工作原理进行了分析，并提出一些需要它与传统压缩式冷热水机组仿真不同的地方，确定了要建立溴化锂机组机理模型的实际设备参数。通过对机组内各部件采取机理建模的方式建立了单独可靠的部件模型，并且利用各个部件之间存在的热力学和传热学耦合条件为机组下一步的变工况模拟奠定基础。建立了蒸发器和冷凝器的稳态分步参数模型，建立了高压发生器，低压发生器，吸收器，高温溶液换热器，低温溶液换热器的稳态集中参数模型，这些传热模型的建立具有代表性与一定的准确性。本发明通过对溴化锂空调系统高压发生器，蒸发器，冷却塔的建模分析，结合粒子群寻优算法确定了一种全新的溴化锂空调系统整体性控制策略，期间充分考虑到外部干扰与控制策略本身对系统的影响，设置了相应的修正补偿措施，具有较强的工程实际意义，在实际运行过程中相对定流量运行策略节能12.1％，相对传统五度温差控制策略节能5.3％，对于节约溴化锂空调系统的运行能耗具有重要意义。
52.进一步地，对于实际采集到的溴化锂设备运行带来的数据进行了预先的处理，包括去除掉非正常的波动值以及得到数据变化的一个趋势，另外，还对其中的数据进行了一定运算，得到了可供后续模型验证和分析的性能参数值。在实际数据分析的基础之上，得到了在不同状态之下机组不同部件中的的参数值，为之后的运行仿真打下基础。
53.进一步地，在实际使用基础上设置约束条件，即保证仿真模拟结果具有工程实际意义。具体体现在冷水流量、冷却水流量应满足溴化锂冷水设备厂家要求的最低流量以及最高流量限制，保证系统运行稳定度；蒸发器出水温度应该大于厂家要求的最低限值，防止蒸发温度过低，蒸发器内发生冻结；冷水循环水泵、冷却水循环水泵变频运行时，频率不能过低，一般频率变化不超过35hz。若频率过低会造成水泵效率严重下降，或者造成扬程不足。
54.进一步地，通过加和确定系统总功耗，以总功耗为对比参数，与定流量控制策略、五度温差控制策略为参考，体现本发明控制策略的节能效果。
55.进一步地，采用粒子群算法，模拟鸟类寻找未知事物过程，每一个待优化问题的解，即待优化用户侧流量以及地埋测流量(二维解)可以看作是一只“鸟”，称为粒子。每一个粒子都内含两个重要参数，一个是位置向量，代表粒子在空间解的位置，另一个是速度向量，代表下次飞行的方向与速度。在迭代的过程中，粒子会计算适应度函数，判断自己与最优解的距离，同时会根据自身搜索经验以及粒子群中最优粒子的搜索经验来调整飞行的方向与速度。若干次迭代后，粒子最后会逐渐向最优位置集中。使用该方法，可迅速地，动态地完成最优解的求解过程，以保证溴化锂空调系统整体优化性控制策略具有即时性的最优节
能效果。
附图说明
56.图1为本发明串联型双效溴化锂机组模型图，其中，sheⅰ为高温溶液换热器，sheⅱ为低温溶液换热器，hpg为高压发生器，lpg为低压发生器，condenser为冷凝器，evoporator为蒸发器，absorber为吸收器；
57.图2为本发明蒸发器模型示意图；
58.图3为本发明吸收器模型示意图；
59.图4为溴化锂机组高压发生器模型示意图；
60.图5为溴化锂机组低压发生器模型示意图；
61.图6为溴化锂机组高温溶液换热器模型示意图；
62.图7为溴化锂机组低温溶液换热器模型示意图；
63.图8为溴化锂机组变工况算法设计流程图；
64.图9为冷却塔换热微元示意图；
65.图10为溴化锂空调系统耦合流程图；
66.图11为粒子群算法程序逻辑框图；
67.图12为本发明方法与定流量控制方法、五度温差控制方法的对比图。
具体实施方式
68.下面结合附图对本发明做进一步详细描述：
69.实施例1
70.一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法，包括如下步骤：
71.步骤1)建立溴化锂机组各部件的模型，包括高压发生器模型、低压发生器模型、吸收器模型、高温溶液换热器模型、低温溶液换热器模型、蒸发器模型和冷凝器模型；
72.步骤2)基于溴化锂机组各部件的模型，获取实际溴化锂机组的运行数据，基于运行数据建立溴化锂机组的变工况仿真模型；
73.步骤3)建立冷却塔模型；
74.步骤4)对冷却塔模型与溴化锂机组的变工况仿真模型进行耦合，得到一个完整的溴化锂制冷系统，以冷却水流量和冷水流量为待寻优参数，对溴化锂制冷系统进行变量寻优；
75.以寻优值作为设定值进行闭环控制，完成溴化锂空调系统的整体性优化。
76.实施例2
77.一种溴化锂空调系统整体性优化控制方法，包括如下步骤：
78.s1、对于溴化锂机组采用分部件建模，然后将内部各个部件耦合的思路，耦合图如图1所示，其中对于蒸发器采用稳态分布参数模型，蒸发器换热过程可表达为(冷凝器模型同理)，原理如图2所示：
79.m
q
c
p
(t
q2
‑
t
q1
)＝θm
z
(h
z1
‑
h
z2
)
ꢀꢀꢀ
(1)
80.其中，m
q
为冷水流量/kg
·
s
‑1；c
p
为比热容/kj
·
(kg
·
k)
‑1；t
q2
为冷剂的出口温度/℃；t
q1
为蒸发温度/℃；θ为散热系数；m
z
为冷剂的流量/kg
·
s
‑1；h
z1
为冷剂入口的焓值/kj
·
kg
‑1；h
z2
为冷剂出口的焓值/kj
·
kg
‑1。
81.冷水的换热系数为：
[0082][0083]
其中，α
q
为冷水的对流换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；a
q
为其物理性质综合参数值；θ1，θ2为冷水流动时受到结构力学影响的参数；a2为管外径/m。
[0084]
冷剂的换热系数为：
[0085][0086]
其中，α
q
为冷剂的对流换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；re为雷诺数；pr为普朗克数；λ为导热系数/w/(m
·
k)；a3为该设备的换热面积/m2。
[0087]
即蒸发器模型的输入变量为：流入蒸发器的冷剂流量、流入蒸发器的冷水流量、蒸发温度、流入蒸发器的冷水入口温度和管外径；经过蒸发器模型的计算，输出变量是蒸发器换热量、流出蒸发器的冷剂温度和流出蒸发器的冷水温度。
[0088]
冷凝器模型
[0089]
m
r
c
p
(t
q2
′‑
t
q1
′
)＝θm
z
′
(h
z1
′‑
h
z2
′
)
ꢀꢀꢀ
(4)
[0090]
其中，m
r
为冷却水流量/kg
·
s
‑1；c
p
为比热容/kj
·
(kg
·
k)
‑1；t
q2
′
为冷剂的出口温度/℃；t
q1
′
为冷凝温度/℃；θ为散热系数；m
z
′
为冷剂的流量/kg
·
s
‑1；h
z1
′
为冷剂入口的焓值/kj
·
kg
‑1；h
z2
′
为冷剂入口的焓值/kj
·
kg
‑1。
[0091]
冷却水的换热系数可表达为：
[0092][0093]
其中，α
r
为冷却水的对流换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；a
s
为其物理性质综合参数值；θ1，θ3为冷却水流动时受到结构力学影响的参数；a2为管外径/m。
[0094]
冷凝器中冷剂的换热系数可表达为：
[0095][0096]
其中，α
q
为冷剂的对流换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；re为雷诺数；pr为普朗克数；λ为导热系数/w/(m
·
k)；a3′
为该冷凝器设备的换热面积/m2。
[0097]
即冷凝器模型输入变量是流入冷凝器的冷剂流量、流入冷凝器的冷却水流量、冷凝温度、流入冷凝器的冷却水温度和管外径；经过凝器模型的计算，输出变量是冷凝器换热量、流出冷凝器的冷剂温度和冷却水温度。
[0098]
溴化锂机组高压发生器模型，低压发生器模型，高温溶液换热器模型，低温溶液换热器模型，吸收器模型采用稳态集中参数模型，其中吸收器换热过程可表达：
[0099]
如图3所示，吸收器模型如下；
[0100]
q
x
＝m
lb
h1 m
r
h2‑
m'
lb
h3ꢀꢀꢀ
(7)
[0101]
其中：m
lb
为浓溴化锂溶液流量/kg
·
s
‑1；m
r
为吸收器吸收水蒸汽流量/kg
·
s
‑1。m'
lb
为稀溴化锂溶液流量/kg
·
s
‑1；q
x
为吸收器的热负荷/kw。
[0102]
q
y
＝m
y
(h
win
‑
h
wout
)
ꢀꢀꢀ
(8)
[0103]
其中：q
y
为冷却水换热量/kw；h
wout
为出口冷却水比焓/kj
·
kg
‑1；h
win
为入口冷却水比焓/kj
·
kg
‑1。m
y
为冷却水流量/kg
·
s
‑1。
[0104]
q
z
＝ksdt
in
ꢀꢀꢀ
(9)
[0105]
其中:q
z
为吸收器的传热量/kw；ks为吸收器的传热面积与传热系数的乘积/kw
·
℃
‑1；dt
in
为吸收器的传热温差/℃。
[0106]
m
lb
ζ
lb
＝m'
lb
ζ'
lb
ꢀꢀꢀ
(10)
[0107]
其中：ζ
lb
为浓溴化锂溶液百分比；ζ'
lb
为稀溴化锂溶液百分比。
[0108]
即吸收器模型的输入变量是：吸收器吸收水蒸汽流量、流入吸收器的稀溴化锂溶液流量、流入吸收器的浓溴化锂溶液流量、流入吸收器的冷却水流量、流入吸收器的稀溴化锂溶液百分比、流入吸收器的浓溴化锂溶液百分比、吸收器入口冷却水温度、吸收器吸收水蒸汽温度、吸收器的传热面积与传热系数。经过吸收器模型的计算，可得到输出变量：吸收器出口冷却水温度、流出吸收器的浓溴化锂溶液温度及吸收器的热负荷。
[0109]
如图4所示，其中高压发生器模型：
[0110]
q1＝m
b
h4 m
r1
h5‑
m'
lb h6ꢀꢀꢀ
(11)
[0111]
其中：q1为高压发生器的热负荷/kw；m
b
为中间浓度溴化锂溶液流量/kg
·
s
‑1；m
r1
为高压发生器产生水蒸汽流量/kg
·
s
‑1；m'
lb
为稀溴化锂溶液流量/kg
·
s
‑1；h4为中间浓度溴化锂溶液比焓/kj
·
kg
‑1；h5为高压发生器产生水蒸汽比焓/kj
·
kg
‑1；h6为稀溴化锂溶液比焓/kj
·
kg
‑1。
[0112]
q2＝m
z
(h
zin
‑
h
zout
)
ꢀꢀꢀ
(12)
[0113]
其中：q2为烟气换热量/kw；h
zin
为出口烟气比焓/kj
·
kg
‑1；h
zout
为入口烟气比焓/kj
·
kg
‑1。m
z
为烟气流量/kg
·
s
‑1。
[0114]
q3＝ksdt
in
ꢀꢀꢀ
(13)
[0115]
其中:q3为高压发生器的传热量/kw；ks为高压发生器的传热面积与传热系数的乘积/kw
·
℃
‑1；dt
in
为高压发生器的传热温差/℃。
[0116]
m
b
ζ
b
＝m'
lb
ζ'
lb
ꢀꢀꢀ
(14)
[0117]
其中：ζ
b
为中间浓度溴化锂溶液百分比；ζ'
lb
为稀溴化锂溶液百分比。
[0118]
即高压发生器模型的输入变量是：高压发生器产生水蒸气流量、流入高压发生器的稀溴化锂溶液流量、流入高压发生器的中间浓度溴化锂溶液流量、烟气流量、流入高压发生器的稀溴化锂溶液的浓度百分比、流入高压发生器的中间浓度溴化锂溶液的浓度百分比、烟气入口温度、稀溴化锂溶液高压发生器入口温度、传热面积与传热系数。经过高压发生器模型的计算，可得到输出变量：烟气出口温度、流出高压发生器的中间浓度溴化锂溶液温度、高压发生器的换热量和高压发生器产生水蒸汽温度。
[0119]
如图5所示，溴化锂机组低压发生器模型如下。
[0120]
m1ζ1＝(m1‑
m3)ζ
z1
ꢀꢀꢀ
(15)
[0121]
式中：m1为流入低压发生器的溶液流量/kg
·
s
‑1；ζ1为中间溶度溴化锂溶液的浓度百分比/％；m3为低压发生器产生水蒸汽流量/kg
·
s
‑1；ζ
z1
为浓溴化锂溶液的浓度百分比/％。
[0122]
m3＝m
‑
m2ꢀꢀꢀ
(16)
[0123]
式中:m为冷剂流量/kg
·
s
‑1。m2为高压发生器产生水蒸汽流量/kg
·
s
‑1。
[0124]
循环倍率
[0125]
q
s
＝m2(h1‑
h2)＝m3[(f1‑
1)h3‑
f1h4 h5]
ꢀꢀꢀ
(18)
[0126]
式中：q
s
为低压发生器的换热量/kw。h1为流入低压发水蒸气的比焓/kj
·
kg
‑1；h2为流出低压发生器水蒸气的比焓/kj
·
kg
‑1。h3为浓溴化锂溶液比焓/kj
·
kg
‑1。h4为中间浓度溴化锂溶液比焓/kj
·
kg
‑1。h5为低压发生器产生水蒸汽比焓/kj
·
kg
‑1。
[0127]
同时；q
s
＝k
s
a
s
δt
s
ꢀꢀꢀ
(19)
[0128]
式中：k
s
为此设备的换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；a
s
为此设备的换热面积/m2；δt
s
为传热温差。
[0129]
即低压发生器模型的输入变量是：流入低压发生器的溶液流量、流入低压发生器的中间溶度溴化锂溶液的浓度百分比、低压发生器产生水蒸汽流量、流入低压发生器的冷剂流量、高压发生器产生水蒸汽流量、高压发生器产生水蒸汽温度、中间浓度溴化锂溶液低压发生器入口温度、浓溴化锂溶液低压发生器出口温度、换热系数和换热面积。经过低压发生器模型的计算，得到输出变量是：高压发生器产生水蒸汽换热后温度、低压发生器产生水蒸汽温度、低压发生器的换热量。
[0130]
如图6所示，高温溶液换热器模型如下；
[0131]
高温溶液换热器热负荷：
[0132]
q
d4
＝(h
10
‑
h
11
)(m4‑
m2)＝h
12
m4‑
h8m4ꢀꢀꢀ
(20)
[0133]
式中：h
10
为中间浓度溴化锂溶液从高压发生器一侧换热前比焓/kj
·
kg
‑
1；h
11
为中间浓度溴化锂溶液从高压发生器一侧换热后比焓/kj
·
kg
‑
1。h
12
为稀溴化锂溶液从低温溶液换热器一侧换热前比焓/kj
·
kg
‑
1；h8为稀溴化锂溶液从低温溶液换热器一侧换热后比焓/kj
·
kg
‑
1；m4为稀溴化锂溶液流量/kg
·
s
‑1；m2为高压发生器产生水蒸汽流量/kg
·
s
‑1。
[0134]
高温溶液换热器的换热量：
[0135]
q
d4
＝k
d4
a
d4
δt
d4
ꢀꢀꢀ
(21)
[0136]
其与热负荷相等。
[0137]
式中：k
d4
为此设备的换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；a
d4
为此设备的换热面积/m2；δt
d4
为此设备的传热温差。
[0138]
即高温溶液换热器模型的输入变量是：稀溴化锂溶液在低温溶液换热器一侧换热前温度、稀溴化锂溶液经高温溶液换热器一侧换热后温度、高温溶液换热器的换热系数和换热面积、高压发生器产生水蒸汽流量、流入高温溶液换热器的稀溴化锂溶液流量。经过高温溶液换热器模型的计算，得到高温溶液换热器的输出变量是：中间浓度溴化锂溶液从高压发生器一侧换热前温度、中间浓度溴化锂溶液从高压发生器一侧换热后温度、高温溶液换热器的热负荷。
[0139]
如图7所示，低温溶液换热器模型如下：
[0140]
低温溶液换热器热负荷：
[0141]
q
d3
＝(h3‑
h7)(m4‑
m3‑
m2)＝h4m4‑
h8m4ꢀꢀꢀ
(22)
[0142]
式中：h3为浓溴化锂溶液经低温溶液换热器换热后比焓/kj
·
kg
‑
1；h7为浓溴化锂溶液在低温溶液换热器换热前比焓/kj
·
kg
‑
1。h4为稀溴化锂溶液吸收器出口比焓/kj
·
kg
‑
1；h8为稀溴化锂溶液从低温溶液换热器一侧换热后比焓/kj
·
kg
‑
1；m4为稀溴化锂溶液流量/kg
·
s
‑
1；m2为高压发生器产生水蒸汽流量/kg
·
s
‑
1；m3为低压发生器产生水蒸汽流量/kg
·
s
‑
1。
[0143]
低温溶液换热器的换热量：
[0144]
q
d3
＝k
d3
a
d3
δt
d3
ꢀꢀꢀ
(23)
[0145]
其与热负荷相等。
[0146]
式中：k
d3
为此设备的换热系数/w
·
(m2·
℃)
‑1；a
d3
为此设备的换热面积/m2；δt
d3
为此设备的传热温差。
[0147]
即低温溶液换热器模型的输入变量是：稀溴化锂溶液吸收器出口温度、浓溴化锂溶液在低温溶液换热器换热前温度、换热系数和换热面积、冷剂流量、稀溴化锂溶液流量、低压发生器产生水蒸汽流量。经过低温溶液换热器模型的计算，得到的输出变量是：稀溴化锂溶液从低温溶液换热器一侧换热后温度、浓溴化锂溶液经低温溶液换热器换热后温度、低温溶液换热器热负荷。
[0148]
s2、如图8所示，在根据溴化锂吸收式机组在双效和串联设计下，以及各个部件分别建立稳定，高准确度的单个模型之后，需要考虑建立机组变工况仿真模型。
[0149]
机组变工况仿真模型如下所示：
[0150]
首先输入变量，包括：负荷，烟气的流量、烟气入口温度、冷却水入口温度、溴化锂溶液的充注量、冷水流量、冷却水流量以及冷剂流量、各个部件的换热面积和换热系数。
[0151]
再假设稀溴化锂溶液吸收器出口温度、中间浓度溴化锂溶液百分比、蒸发温度、冷凝温度、稀溴化锂溶液百分比、中间浓度溴化锂溶液流量、稀溴化锂溶液高压发生器入口温度。
[0152]
即溴化锂机组变工况仿真模型的输入变量是：输入负荷，烟气的流量、烟气入口温度、冷却水入口温度、溴化锂溶液的充注量、冷水流量、冷却水流量以及冷剂流量和各部件的换热面积和换热系数。假设变量：稀溴化锂溶液吸收器出口温度、中间浓度溴化锂溶液百分比、蒸发温度、冷凝温度、稀溴化锂溶液百分比、中间浓度溴化锂溶液流量、稀溴化锂溶液高压发生器入口温度。经过溴化锂机组变工况仿真模型的计算，可得到输出变量：机组能耗、冷凝器的热负荷、冷却水出口温度、冷水出口温度。
[0153]
s3、如图9所示，对于冷却塔模型，采用传热效能传热单元数法。
[0154]
传热效能为
[0155][0156][0157][0158]
式中：a1为储热率；c
v，e
为空气的定压比热/kj
·
(kg
·
k)
‑1；c
p,c
为水的定压比热/
kj
·
(kg
·
k)
‑1；ntu为冷却塔的性能系数；a
1,m
为设备传热传质的综合常系数。a2为冷却塔的传热面积/m2；m
e
为空气流量/kg
·
s
‑1；m
c
为冷却塔内的冷却水流量/kg
·
s
‑1。
[0159]
质量平衡方程:
[0160]
m
e
(d
e,1
‑
d
e,2
)＝m
c,2
‑
m
c,1
ꢀꢀꢀ
(27)
[0161]
式中：m
e
为空气流量/kg
·
s
‑1；m
c,1
、m
c,2
为冷却水换热前后的流量/kg
·
s
‑1；d
e,2
、d
e,1
为空气换热前后的含湿量/g/g。
[0162]
空气侧换热量:
[0163]
q
e
＝ηm
e
(h
f,c,2
‑
h
e,2
)＝m
e
(h
e,1
‑
h
e,2
)
ꢀꢀꢀ
(28)
[0164]
式中：h
f,c,2
为湿球温度下的比焓/kj
·
kg
‑1；h
e,2
，h
e,1
为空气换热前后的比焓/kj
·
kg
‑1；。
[0165]
水侧换热量:
[0166]
q
c
＝m
c,2
h
c,2
‑
m
c,1
h
c,1
ꢀꢀꢀ
(29)
[0167]
式中：m
c,1
、m
c,2
为冷却水换热前后的流量/kg
·
s
‑1；h
c,2
，h
c,1
为冷却水换热前后的比焓/kj
·
kg
‑1。
[0168]
综上所述，冷却塔模型的输入变量是冷却塔入口温度、冷却水流量、空气换热前温度、空气换热前含湿量。经过冷却塔模型的计算，得到冷却塔的输出变量：冷却塔出口温度、空气换热后温度、空气换热后含湿量、冷却塔换热量。
[0169]
s4、应用优化算法对冷水流量以及冷却水流量寻优。
[0170]
如图10所示，将冷却塔与溴化锂机组进行耦合，负荷、冷水入口温度、空气换热前温度为慢干扰，待寻优参数为冷却水流量以及冷水流量。冷却水从冷却塔出口流出，对应从溴化锂机组冷凝器一侧入口流入，因此两者的流量以及温度是相同的。与此同时，根据能量守恒，冷凝器的换热量和冷却塔的换热量也应当是相同的。因此，一个完整的溴化锂空调系统需要将冷却塔与溴化锂机组进行耦合。在计算过程中，程序中只需输入负荷、冷却水流量、冷水流量、冷水入口温度、空气换热前温度即可。冷却水入口温度由一开始输入一个假设值，由溴化锂机组模型计算出冷却水出口温度后，将此值赋给冷却塔入口温度，再通过冷却塔模型计算出冷却塔出口温度，该出口温度应与假设的冷却水入口温度相同，如不同，返回继续迭代。
[0171]
综上所述，经过耦合后的溴化锂空调系统模型，输入变量是夏季冷负荷、冷却水流量、冷水流量、冷水入口温度、空气换热前温度。假设变量是冷却水入口温度。输出变量是机组能耗、冷却水水泵能耗、冷水水泵能耗、冷水出口温度。
[0172]
为了防止蒸发器、冷凝器传热过程恶化造成机组损坏以及水泵频率过低引起水泵效率严重下降，在寻优过程中有如下约束条件：
[0173]
(1)冷却水、冷水流量满足机组最低流量限制；
[0174]
(2)水泵频率不低于35hz。
[0175]
目标函数为溴化锂机组功耗、冷却水水泵功耗、冷水水泵功耗达到最低；即：
[0176]
min(p
sum
)＝p1 p2 p3ꢀꢀꢀ
(30)
[0177]
其中，p
sum
为溴化锂空调系统总能耗，p1为溴化锂机组能耗，p2为冷水水泵功耗，p3为冷却水水泵功耗。
[0178]
如图11所示，优化算法采用粒子群算法，每个粒子的两个重要参数，即速度和位
置，更新如下所示：
[0179]
v
i,ewk 1
＝wv
i,ewk
c1r1(p
i,ewk
‑
m
i,ewk
) c2r2(p
g,ewk
‑
m
i,ewk
)m
ꢀꢀꢀ
(31)
[0180]
m
i,ewk 1
＝m
i,ewk
v
i,ewk 1
ꢀꢀꢀ
(32)
[0181]
式中：v
i,ewk
为第i个粒子、冷却水流量在k次循环的速度；w为权重，用于调整搜索性能；c1、c2为加速度；p
i,ewk
为第i个粒子，冷却水流量在k次循环的最优位置；p
g,ewk
为冷却水流量在k次循环的全局最优位置；m
i,ewk
为第i个粒子，冷却水流量在k次循环的位置。
[0182]
s3、将优化结果作为设定值供底层调节层调节。
[0183]
底层冷水流量以及冷却水流量均为消除快速扰动的闭环控制，其设定值为上述优化过程计算出的值。
[0184]
实施例3
[0185]
对于如下溴化锂空调系统：设计参数如表1所示。
[0186][0187][0188]
假定某一天的负荷为：
[0189][0190]
将上述数据带入溴化锂空调系统优化控制方法中，并结合当地空气换热前温度30℃。
[0191]
利用优化算法计算最佳冷却水流量以及冷水流量为：
[0192]
时刻冷却水侧流/kg
·
s
‑
1冷水流量/kg
·
s
‑
18：3052.1668.78
9：3053.4569.7010：3053.3469.4011：3052.5669.0512：3052.4869.2613：3051.4969.1214：3051.7168.6915：3051.3968.9116：3052.3668.76
[0193]
利用优化算法计算最佳冷却水侧以及冷水侧温差为：
[0194][0195][0196]
应用上述优化控制，与定流量控制与五度温差控制对比结果如图12所示，由该图可知，相比于定流量控制，平均节约能耗12.1％，相比于五度温差控制又可节约5.3％，节能效果显著。
[0197]
实施例4
[0198]
一种溴化锂空调系统整体性优化控制系统，包括：
[0199]
部件模型建立模块，用于建立溴化锂机组中各部件的模型；
[0200]
部件模型建立模块包括若干个部件，分别为高压发生器、低压发生器、吸收器、高温溶液换热器、低温溶液换热器、蒸发器和冷凝器。
[0201]
变工况仿真模型建立模块，与部件模型建立模块相交互，基于部件模型，建立溴化锂机组的变工况仿真模型；
[0202]
冷却塔模型建立模块，用于建立冷却塔模型；
[0203]
耦合模块，分别与变工况仿真模型建立模块和冷却塔模型建立模块相交互，用于对冷却塔模型与溴化锂机组的变工况仿真模型进行耦合，得到一个完整的溴化锂制冷系统；
[0204]
寻优模块，与耦合模块相交互，以冷却水流量和冷水流量为待寻优参数，对溴化锂制冷系统进行变量寻优，以寻优值作为设定值进行闭环控制，完成溴化锂空调系统的整体性优化。
[0205]
综上所述，本发明的溴化锂空调系统优化控制方法，通过对溴化锂空调系统模型的分析，应用优化算法对冷却水流量以及冷水流量进行寻优，将寻优后的值作为设定值提供给底层闭环控制，整个系统在最优状态点运行，使溴化锂空调系统总能耗达到最低，水泵
节能效果显著，对比定流量控制系统，五度温差控制系统，可以大大促进溴化锂空调系统运行控制技术的发展；并且由于空调系统耗能巨大，从水泵中节约的能耗数量将是十分可观的，对节能事业的发展具有非常重要的现实意义。
[0206]
以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。