基于節能理念的高職“樓宇自動化技術”教學研究

賈曉寶　譚凌峰（深圳職業技術學院，廣東深圳518055）

?

基于節能理念的高職“樓宇自動化技術”教學研究

賈曉寶譚凌峰
（深圳職業技術學院，廣東深圳518055）

摘要：建筑節能的快速發展對從業人員的知識和技能提出了新的要求，相關課程的教學內容也需隨之調整以適應這種新需求。文章探討了在《樓宇自動化技術》課程中如何就中央空調系統節能新技術展開教學工作，主要從節能控制指標、通風系統能耗模型及模型預測控制的優勢等三方面展開論述。

關鍵詞：預計平均熱感覺指數PMV；供熱通風空調系統HVAC；空氣處理設備AHU；能耗模型；模型預測控制MPC

Abstract：Based on the view of energy saving，the paper introduces three kinds of research trend of course contents about building automation technology，index of energy saving control，energy model of air handle unit，andmodel predictive control applied in AHU system.

Key words：predicted mean vote；heating ventilation air conditioning；air handle unit；energy model；model predictive control

引言

近年來隨著智能、綠色建筑以及建筑節能等理念的興起，自動化技術與建筑學科持續深度融合，使得建筑節能手段更加豐富可調，節能效果顯著。作為智能建筑及相關專業的一門必修課程，《樓宇自動化技術》也被賦予了新的教學內容和培養目標，教育從業者為此進行了大量探究。姚衛豐從課程內容、考核方式、學習興趣等方面提出了課程改革的探索［1］；張文靜針對課程的教學方法提出了切實可行的操作方案［2］；段小匯從理論教學環境、基礎實驗教學環境和實踐教學環境分別提出了教改的方案內容［3］；賈小寶從任務引領一體化角度詳細介紹該課程“課證融合”模式設計［4］。

建筑能耗包括建筑生產過程中的耗能和建筑運行維護過程中的耗能，特別是建筑機電設備（供暖、通風、空調等）運行能耗占據建筑耗能的近80%［5］。在這些能耗中，中央空調系統的能耗占據很大部分，其中對空調通風系統的控制指標、能耗管理及控制方法決定著大廈的節能水平。可見，在《樓宇自動化技術》課程中引入中央空調系統節能新技術顯得很有必要。文章從預計平均熱感覺指數、空氣處理單元能耗模型及模型預測控制等三個方面做了詳盡教學內容方面的論述，文章第一部分介紹了人體舒適度指標及其節能意義，第二部分介紹了如何建立AHU能耗模型及其節能應用，第三部分從現代控制理論方面介紹了模型預測控制對空調通風系統節能的意義。

一、以改變空調通風系統控制指標適應樓宇自動化技術節能要求

學生節能意識的培養，首先應認識到影響人體舒適度的因素是多方面的，通過調節傳統意義的室內溫度在保證舒適度前提下并不能最大限度的節能。

（一）室內環境干球溫度指標

我國現行的空調系統室內設計控制參數都是基于《民用建筑供暖通風與空氣調節設計規范》的規定，規范要求為了改善公共建筑的室內環境，合理使用能源，公共建筑空氣調節系統室內參數冬季一般房間溫度20攝氏度，大廳、過道溫度18攝氏度；夏季一般房間溫度25攝氏度［6］。深圳市根據本地實際情況，為了降低能耗要求公共場所夏季室內溫度不低于26攝氏度。上述規范中所指的室內房間溫度從物理學的定義來講指的是氣體的干球溫度，是溫度計在普通空氣中所測出的溫度，即我們一般天氣預報里常說的氣溫。

（二）預計平均熱感覺指數PMV指標及其優點

根據目前國內外的研究結果，影響室內人體舒適度的因素主要有以下六個：人體的新陳代謝率、服裝熱阻、室內空氣流速、空氣溫度、平均輻射溫度、相對濕度。其中前2個參數屬主觀因素，后四個參數屬客觀因素。根據這六個主要的影響因素，丹麥工業大學Fanger教授提出預計平均熱感覺指數PMV （predicted mean vote）指標，該指標將人體感覺分為7級，即PMV為0表示熱感覺適中，PMV為-1表示微涼，PMV為-2表示涼，PMV為-3表示冷，PMV為+1表示微暖，PMV為+2表示暖，PMV為+3表示熱。國際標準化組織ISO 7730推薦PMV指標為-0.5～+0.5時可作為室內環境舒適度合理范圍，同時給出PMV指標具體計算公式［7］。

據上述分析可知，以PMV指標作為空調通風系統的控制指標，實現空調系統控制作用點從室內空氣到人體感受的轉變。同時，以PMV指標作為控制目標的空調系統，能迅速感覺到室內熱環境的變化，促使空調通風系統能夠迅速動作，使室內環境參數不會發生顯著變化，既保證了室內舒適度的要求也起到降低能耗的作用。例如：在夏季，當空調通風系統開啟，按照以往的室內空氣溫度指標控制，當室內空氣溫度達到設定值時，空氣處理單元AHU就會關閉冷凍水調節閥停止工作，若以PMV指標作為空調通風系統的控制目標，雖然室內空氣溫度達到設定值要求，但此時人體的舒適程度仍然沒能達到要求，所以空氣處理單元AHU還會繼續工作，直到人體感到舒適為止。在新的控制平衡形成以后，隨著室外環境參數發生變化，如太陽的輻射照度通過窗戶或玻璃幕墻進入室內，PMV值升高，此時可能不需要通過調節冷凍水調節閥開度降低溫度，而只需控制百葉窗開度調節輻射照度來滿足舒適度的要求，從而降低空調系統的能耗。

圖1　通風系統能耗輸入輸出模型

二、建立空調系統能耗模型以適應樓宇自動化技術節能要求

現代建筑空調通風系統及其自動化控制系統的規模日益龐大，設備種類及數量日益繁多，因而系統復雜程度越來越高。而系統運行過程中，不可避免會出現各種故障。建立空調系統能耗模型為其故障診斷和優化節能提供了可能。

（一）變風量空調通風系統VAV能耗計算示例

根據建筑物中央空調系統能量轉換和消耗原理，鍋爐和冷水機組為建筑物提供冷熱源，冷凍冷卻水泵或熱水泵將冷熱水源傳送到空調通風設備，變頻風機提供壓力將經過制冷或加熱的風送到末端設備。提供給HVAC系統的能源最終轉化為具有一定溫度、濕度、流速和靜壓的空氣或水。所有的HVAC設備單元都共享一個通用的特性：即具備輸入輸出流體，如圖1所示。

根據伯努利定律，連續介質流體在運動過程中滿足機械能守恒。在等高流體傳輸過程中，流體的能量用公式可以表達為：

式中E，流體的能量（J）；V，氣體體積（m3）；T，氣體溫度（k）；Cv，氣體體積熱容比（KJ/Kg.K）；ρ，氣體密度（kg/m3）；v，氣體流速（m/s）；SP，管道靜壓（Pa）。依據伯努利方程作為理論基礎，空氣處理單元AHU送風作為變風量空調VAV的輸入，VAV的輸出又作為空氣處理單元AHU的回風輸入，因此VAV系統能耗公式可以表達如下：

式中△EVAV：指變風量單元VAV消耗的能量（J）；下標RA 指VAV的回風，下標SA指VAV的送風；其它參數所代表的含義參見公式（1）。

（二）變風量空調通風系統AHU能耗計算及能耗模型應用示例

空氣處理單元AHU其工作過程是將室外來的新風與室內的一部分回風混合后，經過濾網濾掉空氣中的粉塵、煙塵等有害物質，再將干凈的空氣經送風機送到表冷器或加熱器進行冷卻或加熱，以達到使人感到舒適、適宜的程度，然后送入房間。詳見圖2。

圖2　空氣處理單元AHU基本工作原理圖

基于VAV能耗計算同樣的原理，雙輸入雙輸出空氣處理單元能耗計算公式如下：

式中DEAHU指空氣處理單元消耗的能量（J）；下標RA指AHU回風，下標SA指AHU送風；下標OA指AHU室外新風，其它參數所代表的含義參見公式（1）。

依據空氣處理單元AHU及變風量控制單元VAV能耗數據的分析計算及評價，對現有建筑空調系統實施故障檢測與診斷并根據需要對大型公共建筑空調系統進行運行節能優化設計提供了可能。舉例來講，一臺VAV單元因風閥被卡住或有風管露風的非正常情況下，通常都需要來自于上一級AHU單元更多的制冷或加熱空氣，即需要消耗更多能源。同時通過能源消耗模型的計算建立能耗監測數據庫管理系統，并實現對數據進行統計與分析，減少建筑物生命周期內各個環節的能耗。

三、融入模型預測控制思想以適應樓宇自動化技術節能的要求

當前對空調通風系統室內環境的控制，大部分樓宇控制產品系統依然采用傳統的比例積分微分（PID）控制，但一些國際著名的大品牌樓宇控制產品中已經開始應用模型預測控制算法控制空調通風系統，為了更好適應新技術對人才的需求，學習模型預測控制理論知識已成為必然。

（一）傳統的比例積分微分（PID）控制思想和優缺點

當前對室內環境的控制，絕大部分系統依然采用傳統的比例積分微分（PID）控制。基于經典控制理論的PID控制技術，以其結構簡單，對模型誤差具有魯棒性及易于操作等優點，在樓宇HVAC控制系統中被廣泛應用。PID控制是基于偏差的調節控制，以房間溫度控制為例，當傳感器反饋回來的房間實際室內溫度?（s）低于或高于設定值r（s）時，PID控制器按照偏差e（s）的大小計算冷凍水（熱水）調節閥的開度?（s），使得室內溫度t（s）達到設定的要求。這種單回路的PID控制器存在以下不足：（1）PID控制器只是滿足了室內溫度的要求，沒有考慮控制優化的問題，及兼顧制冷能耗的約束。僅僅是單回路控制器，不能夠實現更復雜的控制。（2）如果按照室內舒適度PMV指標作為控制對象，涉及風閥開度、水閥開度、風機變頻控制的多輸入多輸出系統控制，PID控制器不能夠實現這種復雜控制的要求。

（二）模型預測控制思想和優缺點

模型預測控制算法是利用被控對象的動態模型預測被控對象的未來輸出，通過對從當前時刻加上預測時域這段時間的某一開環性能指標的優化來確定未來的一系列控制作用。但是每個控制周期僅僅實施當前控制作用，到下一個控制周期根據新的測量值校正后，重復上面的步驟重新計算控制作用的一類控制算法［8］。確切來說，模型預測控制并不是一個復雜的算法，更是一種控制的思想。猶如我們安排某一項工作任務，先有初步的計劃，但在具體的實施過程中會根據每天實際工作量對計劃進行不斷的實時修正。

將模型預測控制的思想應用到空調通風系統AHU控制系統來講，系統輸入變量包括：室內空氣流速、空氣溫度、平均輻射溫度、相對濕度等，具體計算詳見第一節；系統輸出控制變量包括：送風機變頻控制；冷凍水調節閥開度控制；加濕器控制等，系統控制的最終目標是維持室內人體舒適度指標PMV在-0.5～+0.5范圍內，且耗能最小，能耗的模型計算詳見第二節。MPC控制器設計過程包括：首先根據室內動態系統的當前和過去的輸入輸出值得到對象數學模型，其次根據對象特性設定控制器預測時域長度，控制時域長度，及控制量增量加權矩陣等，最后控制器根據目標函數及相關約束優化計算將結果輸出給現場控制對象。因此，模型預測控制MPC非常適合應用在空調通風系統AHU動態特性變化大，控制變量較多，而動態響應慢的對象。國際著名樓宇產品制造商西門子、霍尼韋爾等已經開始在自己的控制系統應用此算法實現對空調通風系統的控制。模型預測控制的唯一不足之處對控制器的硬件要求較高，對現場應用人員的技術水平要求較高，但是隨著計算機硬件水平和學生技能水平的提高，模型預測算法一定會在樓宇空調通風系統的控制中得到更廣泛的應用。

四、結束語

依據樓宇自動化技術的發展趨勢，將中央空調系統節能新技術加入到《樓宇自動化技術》的教學內容中，使之切合當下企業對人才的實際需求。文中提到樓宇自動化技術節能三個方面的內容，作者已經在授課過程中逐步有所講述，通過和往屆學生的比較，本屆學生對節能的意識更加強烈，更有信心適應市場的需求。下一階段，本人將從教具模型方面入手，研發節能控制樓宇自動化技術教學模型，為學生充分理解抽象的能耗數學模型和模型預測控制理論提供物理實驗保證。

參考文獻

［1］姚衛豐.《樓宇自動化技術》課程改革初探［J］.職業教育研究，2006（8）：110-111.

［2］張文靜.關于“樓宇自動化技術”課程教學改革的探討［J］.才智，2014（11）：146.

［3］段小匯.“樓宇自動化技術”課程教學方法探討［J］.中國電力教育，2014（15）：54-57.

［4］賈曉寶.“課證融合”模式在“樓宇自動化技術”課程教學中的應用［J］.職業教育研究，2015（5）：52-54.

［5］華長春.建筑節能技術［M］.北京：北京理工大學出版社，2013.

［6］GB50736.民用建筑供暖通風與空氣調節設計規范［S］.

［7］Cigler J，Samuel，Privara，等.Optimization of Predicted Mean Vote Thermal Comfort Index Within Model Predictive Control Framework［C］//51st Ieee Conference on Decision and Control，20 12：3056-3061.

［8］叢爽，鄧娟.MATLAB環境下的模型預測控制理論的應用［J］.計算機工程與應用，2005（16）：196-198.

中圖分類號：G642

文獻標志碼：A

文章編號：2096-000X（2016）07-0243-03

作者簡介：賈曉寶（1976-），男，碩士，深圳職業技術學院講師，研究方向為樓宇智能化節能技術。譚凌峰（1982-），女，碩士，深圳職業技術學院講師，研究方向為樓宇智能化技術。