基于粒子群算法的空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化研究

孫 銳，崔紅社，劉 龍，馬倩倩，吳筱晗，林 巍，羅思義，左宗良

（青島理工大學(xué) 環(huán)境與市政工程學(xué)院，山東 青島 266000）

0 引言

隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn)及居民生活水平的不斷提高，北方城鎮(zhèn)集中供暖的面積逐年增長(zhǎng)，這也導(dǎo)致了其消耗的能源不斷增加。北方城鎮(zhèn)集中供暖能耗占全國(guó)總能耗的21%，碳排放占全國(guó)建筑碳排放的26%[1]，因此，有必要實(shí)施相應(yīng)措施以達(dá)到節(jié)能減排的目的。清潔取暖是實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的有效途徑。在清潔取暖推行過(guò)程中，被納為可再生能源[2]的空氣源熱泵因其操作簡(jiǎn)便、潔凈等優(yōu)勢(shì)[3]，在我國(guó)中小型建筑的空調(diào)系統(tǒng)應(yīng)用中占比已達(dá)45%[4]。空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行控制策略的優(yōu)化，對(duì)進(jìn)一步降低建筑能耗、減少碳排放具有重要意義。

諸多學(xué)者在空氣源熱泵供暖系統(tǒng)的控制優(yōu)化方面進(jìn)行了研究。Zhang[5]、孟新巍[6]、楊佳林[7]得出了空氣源熱泵供暖系統(tǒng)間歇運(yùn)行控制策略，以滿足在室內(nèi)熱舒適的前提下降低系統(tǒng)運(yùn)行能耗。除對(duì)系統(tǒng)的啟停及運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行控制外，更多學(xué)者將控制優(yōu)化的重點(diǎn)集中到了熱泵機(jī)組的出水溫度上，建立供暖系統(tǒng)動(dòng)態(tài)方程，根據(jù)負(fù)荷需求調(diào)整空氣源熱泵出水溫度，可有效減少空氣源熱泵機(jī)組運(yùn)行費(fèi)用[8]。薛匯宇[9]提出了一種適用于定流量空氣源熱泵-風(fēng)機(jī)盤管供暖系統(tǒng)的基于供需匹配的最佳供水溫度設(shè)定點(diǎn)的變水溫控制方法，在室外工況變化時(shí)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)供水溫度，整個(gè)供暖季可節(jié)省13.1%的能源消耗。魏澤輝[10]采用正交實(shí)驗(yàn)法和極差分析法對(duì)影響供熱系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，所提出的運(yùn)行策略對(duì)降低年運(yùn)行費(fèi)用有明顯效果。Jiang[11]采用模糊控制制定了空氣源熱泵出水溫度隨室外溫度變化的模糊表，經(jīng)能耗模擬，這種控制方式比定水溫控制節(jié)能11.3%。此外，調(diào)整供暖系統(tǒng)中循環(huán)水泵的頻率以改變系統(tǒng)水流量，可實(shí)現(xiàn)按需供能、減少能源消耗的目的[12]。上述研究提出的運(yùn)行優(yōu)化策略能夠在一定程度上降低空氣源熱泵供暖系統(tǒng)的能耗，但在實(shí)際運(yùn)行中，熱泵的出水溫度和循環(huán)水泵頻率相互耦合，共同決定系統(tǒng)的能耗，僅對(duì)單一變量進(jìn)行優(yōu)化無(wú)法找到系統(tǒng)運(yùn)行的最佳工況。

本文基于青島市某辦公建筑空氣源熱泵供暖系統(tǒng)實(shí)例，建立空氣源熱泵機(jī)組、循環(huán)水泵模型，在保證室內(nèi)熱舒適的前提下以系統(tǒng)整體能耗最低為目標(biāo)，采用粒子群算法對(duì)空氣源熱泵供水溫度及循環(huán)水泵頻率進(jìn)行尋優(yōu)，得到在不同環(huán)境參數(shù)時(shí)系統(tǒng)的最佳運(yùn)行參數(shù)，實(shí)現(xiàn)水溫和流量多參數(shù)同時(shí)優(yōu)化。通過(guò)模擬與實(shí)例運(yùn)行對(duì)比得出控制方案的節(jié)能效果。

1 空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行模型

1.1 空氣源熱泵機(jī)組

空氣源熱泵的性能受熱泵出水溫度及環(huán)境溫度的影響，在進(jìn)行空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化研究時(shí)，需綜合考慮熱泵性能的影響因素以進(jìn)行準(zhǔn)確建模。熱泵機(jī)組制熱性能與熱泵供水溫度密切相關(guān)，機(jī)組供水溫度每降低1℃，其COP提高2%～4%[13]。環(huán)境溫度也對(duì)熱泵機(jī)組的制熱性能有很大影響，在相同出水溫度下，機(jī)組能效隨環(huán)境溫度的降低而降低[14]。

空氣源熱泵制熱模式運(yùn)行時(shí)，當(dāng)環(huán)境溫度小于5℃，相對(duì)濕度高于65%時(shí)，易發(fā)生結(jié)霜現(xiàn)象[15]，結(jié)霜會(huì)影響系統(tǒng)的運(yùn)行效率，降低熱泵制熱能力。圖1為全球氣候數(shù)據(jù)庫(kù)（Meteonorm）中青島地區(qū)供暖季（11月15日-次年4月5日）環(huán)境溫度、相對(duì)濕度。由圖可得，供暖季中環(huán)境相對(duì)濕度大于65%，環(huán)境溫度低于5℃的時(shí)間占供暖季總時(shí)間的32%。故空氣源熱泵在青島地區(qū)運(yùn)行時(shí)其結(jié)霜問(wèn)題不容忽視。

圖1 青島地區(qū)供暖季的環(huán)境溫度、相對(duì)濕度Fig.1 Ambient temperature and relative humidity in heating season in Qingdao

空氣源熱泵在運(yùn)行時(shí)，分為非結(jié)霜工況和結(jié)除霜工況，但熱泵廠家提供的運(yùn)行性能曲線一般不包含結(jié)除霜時(shí)的情況，因此本文建立的空氣源熱泵模塊將考慮兩種運(yùn)行工況。非結(jié)霜工況下機(jī)組的運(yùn)行依照廠家提供的機(jī)組的運(yùn)行性能曲線，確定不同環(huán)境溫度和不同熱泵出水溫度時(shí)機(jī)組的制熱量、COP和功率。結(jié)除霜工況時(shí)，機(jī)組的實(shí)際制熱量、COP和功率受環(huán)境溫度、熱泵出水溫度以及環(huán)境濕度同時(shí)影響。根據(jù)文獻(xiàn)[16]中提出的結(jié)除霜工況時(shí)熱泵制熱量的修正模型，確定在結(jié)除霜工況時(shí)空氣源熱泵運(yùn)行的制熱量Qreal為

式中：Qrate為非結(jié)霜工況時(shí)空氣源熱泵的制熱量，kW；T為環(huán)境溫度，℃；RH為環(huán)境相對(duì)濕度，%。依據(jù)文獻(xiàn)[17]提出的結(jié)霜圖譜判斷當(dāng)前工況是否為結(jié)除霜工況。

空氣源熱泵的COP在結(jié)、除霜工況下也有明顯變化，本文依據(jù)文獻(xiàn)[18]中提出的經(jīng)驗(yàn)公式對(duì)熱泵運(yùn)行COP進(jìn)行修正，當(dāng)室外溫度高于7℃和低于7℃時(shí)，在結(jié)、除霜工況下空氣源熱泵機(jī)組的性能系數(shù)COPreal分別為

式中：COPrate為非結(jié)霜工況下空氣源熱泵的性能系數(shù)。

結(jié)、除霜工況下空氣源熱泵運(yùn)行功率Preal為

基于TRNSYS建立空氣源熱泵機(jī)組模塊Type233，通過(guò)C++將上述經(jīng)驗(yàn)公式寫入模塊代碼中。依據(jù)熱泵機(jī)組廠家提供的不同熱泵出水溫度、不同環(huán)境溫度下熱泵制熱量與COP的性能曲線制作外部文件。模塊在運(yùn)行時(shí)，首先根據(jù)環(huán)境溫度與出水溫度在外部文件的性能曲線上確定當(dāng)前工況下無(wú)霜時(shí)的運(yùn)行性能，然后判斷當(dāng)前環(huán)境溫度與濕度是否位于結(jié)霜區(qū)間，選擇是否采用式（1）～（3）對(duì)空氣源熱泵的制熱量與COP進(jìn)行修正。熱泵的實(shí)際運(yùn)行性能通過(guò)其內(nèi)部代碼及外部文件共同確定。Type233模塊包括基本參數(shù)（額定制熱量、額定制熱COP、流體熱容）、輸入部分（熱泵回水溫度、水流量、熱泵出水設(shè)定溫度、環(huán)境溫度、環(huán)境濕度、控制信號(hào)）、輸出部分（熱泵出水溫度、水流量、機(jī)組耗電量、機(jī)組制熱量、制冷機(jī)組功耗、實(shí)際COP）。

1.2 循環(huán)水泵

在既有建筑的暖通空調(diào)系統(tǒng)中，由于熱負(fù)荷隨環(huán)境參數(shù)及建筑室內(nèi)熱擾的變化而變化，采用變頻水泵在負(fù)荷變化時(shí)改變頻率進(jìn)而調(diào)整水流量以實(shí)現(xiàn)按需供能及降低水泵能耗的目的。循環(huán)水泵選用Type110模塊，水泵的能耗與流量成三次方關(guān)系為

式中：P0，P1分別為水泵變頻前、后水泵電機(jī)功率，kW；Q0，Q1分別為水泵變頻前、后水流量，m3/h；b1，b2，b3，b4為水泵性能系數(shù)，依據(jù)水泵廠家性能曲線進(jìn)行擬合得到。

2 基于粒子群優(yōu)化的空氣源熱泵供暖系統(tǒng)多目標(biāo)尋優(yōu)模型

粒子群算法是一種通過(guò)模仿昆蟲、獸群等群集行為進(jìn)行復(fù)雜空間中最優(yōu)變量搜尋的全局尋優(yōu)算法。粒子群算法不存在交叉與變異，僅依靠粒子自身更新即可完成搜索，具有收斂速度快、易于工程實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)。其在暖通空調(diào)系統(tǒng)中耦合變量多目標(biāo)尋優(yōu)方面有著良好應(yīng)用。

粒子群尋優(yōu)算法的尋優(yōu)原理及過(guò)程：以粒子表示優(yōu)化問(wèn)題的候選解，對(duì)給定的N維空間中的粒子進(jìn)行初始化，以位置與速度表示粒子的特征，粒子的飛行過(guò)程即為通過(guò)迭代尋找最優(yōu)解的過(guò)程，在每一次迭代中，粒子根據(jù)個(gè)體極值與全局極值來(lái)更新粒子位置與速度，個(gè)體極值為粒子本身找到的最優(yōu)解，全局極值為目前整個(gè)種群找到的最優(yōu)解。根據(jù)這兩個(gè)極值不斷迭代，更新速度和位置，直到得到滿足終止條件的最優(yōu)解。粒子的速度和位置的更新方程式為

式中：Vib（k）為粒子i在第k次迭代中第b維的速度；Yib（k）為粒子i在第k次迭代中第b維的位置；Pibbest（k）為粒子i個(gè)體最優(yōu)位置；Pgbbest（k）為整個(gè)粒子群全局最優(yōu)位置；c1，c2為學(xué)習(xí)因子；w，k為慣性因子和迭代次數(shù)；N1，N2為0～1隨機(jī)數(shù)。

本文采用粒子群算法對(duì)供暖系統(tǒng)的熱源設(shè)備運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化，未考慮末端風(fēng)機(jī)盤管的運(yùn)行及系統(tǒng)壓力變化對(duì)水泵產(chǎn)生的影響。空氣源熱泵供暖系統(tǒng)的熱源部分能耗部件主要包括空氣源熱泵機(jī)組和循環(huán)水泵，前述指出當(dāng)環(huán)境溫度一定時(shí)，空氣源熱泵的制熱能耗隨熱泵出水溫度的降低而降低，循環(huán)水泵能耗隨水泵頻率的降低而降低，但水泵頻率的降低會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)流量減少，需提高空氣源熱泵出水溫度以滿足建筑的熱負(fù)荷需求。因而系統(tǒng)整體能耗受出水溫度及水泵頻率兩個(gè)耦合變量影響。采用粒子群算法進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu)，得到當(dāng)環(huán)境參數(shù)一定時(shí)，熱源系統(tǒng)能耗最低的熱泵出水溫度、循環(huán)水泵頻率。

供暖系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)尋優(yōu)基于TRNSYS中TRNOPT模塊外接的GenOpt的JAVA程序?qū)崿F(xiàn)。通過(guò)設(shè)置自變量的定義、目標(biāo)函數(shù)、約束條件、尋優(yōu)算法等，求解最優(yōu)化的自變量值。自變量為熱泵機(jī)組的出水溫度、循環(huán)水泵頻率，目標(biāo)函數(shù)為供暖系統(tǒng)整體能耗。為保證機(jī)組、水泵安全運(yùn)行，控制水泵最低頻率為35 Hz[19]。根據(jù)GB 50736—2012《民用建筑供暖通風(fēng)與空氣調(diào)節(jié)設(shè)計(jì)規(guī)范》，舒適性空調(diào)室內(nèi)設(shè)計(jì)溫度為18～24℃。優(yōu)化算法為帶慣性權(quán)重的粒子群優(yōu)化算法。

空氣源熱泵供暖系統(tǒng)粒子群尋優(yōu)平臺(tái)的完整搭建，除前述的空氣源熱泵、循環(huán)水泵、TRNOPT模塊之外，還需要風(fēng)機(jī)盤管模塊（Type753）、建筑模塊（Type56）、天氣文件讀取模塊（Type109）以及結(jié)果輸出模塊（Type65）等輔助模塊。

3 實(shí)例分析

3.1 建筑概況

本文基于實(shí)際項(xiàng)目進(jìn)行控制方案設(shè)計(jì)及仿真模擬。實(shí)例建筑為青島某辦公樓，空調(diào)面積為1.5萬(wàn)m2，表1為建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)。該建筑東、南、西、北4個(gè)方向的窗墻比依次為0.35，0.35，0.3，0.3。

表1 建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)Table 1 Heat transfer coefficient of building envelope

該建筑采用8臺(tái)額定制熱量為160 kW，額定COP為3.64的空氣源熱泵機(jī)組，分為兩組作為建筑熱源，通過(guò)2臺(tái)輸入功率為15 kW的變頻水泵進(jìn)行能量傳輸，室內(nèi)末端為風(fēng)機(jī)盤管，無(wú)新風(fēng)系統(tǒng)。圖2為本文所用空氣源熱泵機(jī)組隨環(huán)境溫度、熱泵出水溫度性能變化曲線。將其作為TRNSYS中模塊外部文件進(jìn)行模擬及尋優(yōu)。圖3為循環(huán)水泵流量-功率性能曲線。根據(jù)曲線擬合得性能系數(shù)b1，b2，b3，b4分別為0.318 51，0.733 37，-0.405 46，0.351 01。

圖2 空氣源熱泵機(jī)組性能曲線Fig.2 Air source heat pump performance curve

圖3 循環(huán)水泵流量-功率性能曲線Fig.3 Flow-power performance curve of pump

3.2 模擬及尋優(yōu)

為簡(jiǎn)化系統(tǒng)模型，提高粒子群尋優(yōu)速度，將末端換熱器（風(fēng)機(jī)盤管）作為整體考慮。空氣源熱泵及水泵的運(yùn)行時(shí)間為7：00-17：00，現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行控制策略：空氣源熱泵機(jī)組定回水溫度運(yùn)行，回水溫度控制在45℃；循環(huán)水泵定頻運(yùn)行，頻率控制在42 Hz；機(jī)組與水泵一一對(duì)應(yīng)，環(huán)境溫度高于6℃時(shí)，運(yùn)行1臺(tái)，環(huán)境溫度低于6℃時(shí)，運(yùn)行2臺(tái)。依據(jù)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行建立能耗模擬平臺(tái)如圖4所示。

圖4 能耗模擬及尋優(yōu)平臺(tái)Fig.4 Energy consumption simulation and optimization platform

為檢驗(yàn)?zāi)K及能耗模擬平臺(tái)的準(zhǔn)確性，選取2020年12月1-2日24樓房間號(hào)為G的室內(nèi)溫度、供暖系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與模擬仿真進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖5所示。由圖5可知，模擬與實(shí)際運(yùn)行的室內(nèi)溫度、熱泵出水溫度、COP及運(yùn)行能耗有著相同的趨勢(shì)。隨著環(huán)境因素的變化，系統(tǒng)的逐時(shí)運(yùn)行能耗呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢(shì)，這是由于建筑的熱負(fù)荷是隨環(huán)境溫度的升高而逐漸減小。隨著環(huán)境溫度的升高及熱泵出水溫度的降低，系統(tǒng)的COP逐漸升高，這與機(jī)組的運(yùn)行性能曲線相符。通過(guò)對(duì)比仿真與實(shí)際的運(yùn)行參數(shù)可得，在相同環(huán)境參數(shù)下，TRNSYS仿真運(yùn)行與實(shí)際運(yùn)行日平均熱泵出水溫度及日平均系統(tǒng)COP相當(dāng)，兩日累計(jì)能源消耗誤差為2.4%，該仿真模擬平臺(tái)搭建準(zhǔn)確，可作為粒子群尋優(yōu)平臺(tái)使用。

圖5 模擬與實(shí)際對(duì)比Fig.5 Simulation and actual comparison

表2為粒子群優(yōu)化參數(shù)設(shè)置。經(jīng)粒子群尋優(yōu)得到對(duì)應(yīng)不同負(fù)荷率時(shí)，最優(yōu)的熱源設(shè)備設(shè)定參數(shù)使系統(tǒng)整體能耗最低。

表2 粒子群尋優(yōu)參數(shù)設(shè)置Table 2 Parameters setting of particle swarm optimization

圖6為該項(xiàng)目12月運(yùn)行時(shí)段內(nèi)設(shè)定出水溫度及循環(huán)水泵頻率的尋優(yōu)結(jié)果。

圖6 運(yùn)行參數(shù)尋優(yōu)結(jié)果Fig.6 Optimization results of operating parameters

圖中橫坐標(biāo)為運(yùn)行時(shí)間，建筑日運(yùn)行時(shí)間為7：00-17：00，周末及節(jié)假日停機(jī)。由圖6可知，當(dāng)環(huán)境溫度、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度升高時(shí)，一定程度地降低熱泵的出水溫度、水泵的運(yùn)行頻率可以使系統(tǒng)運(yùn)行處于最佳狀態(tài)。當(dāng)某一時(shí)刻環(huán)境參數(shù)確定時(shí)，可以得到當(dāng)前時(shí)刻使熱源系統(tǒng)能耗最低的熱泵出水溫度設(shè)定值、循環(huán)水泵頻率設(shè)定值。

3.3 優(yōu)化運(yùn)行能耗模擬

為驗(yàn)證上述優(yōu)化控制方法的可行性及節(jié)能性，以項(xiàng)目實(shí)際運(yùn)行供暖季2020年12月1-2日作為典型日進(jìn)行模擬，典型日逐時(shí)環(huán)境溫度、相對(duì)濕度、太陽(yáng)輻射如圖7所示。典型日平均環(huán)境溫度、相對(duì)濕度分別為4.6℃，61%；3.4℃，72%，環(huán)境參數(shù)狀態(tài)點(diǎn)位于結(jié)霜區(qū)間。

圖7 典型日逐時(shí)環(huán)境參數(shù)Fig.7 Hourly environmental parameters for typical days

逐時(shí)運(yùn)行參數(shù)及能耗模擬結(jié)果如圖8所示。

圖8 典型日供暖系統(tǒng)運(yùn)行仿真逐時(shí)參數(shù)Fig.8 Simulation hourly parameters of heating system on typical days

表3為典型日供暖系統(tǒng)運(yùn)行仿真結(jié)果。

表3 典型日供暖系統(tǒng)運(yùn)行仿真結(jié)果Table 3 Simulation results of typical day heating system

對(duì)比圖8和表3供暖系統(tǒng)優(yōu)化后24樓G房間的室內(nèi)溫度，采用粒子群優(yōu)化后的系統(tǒng)參數(shù)指導(dǎo)供暖系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，室內(nèi)溫度與原有運(yùn)行相比有所下降，但仍在舒適性空調(diào)室內(nèi)設(shè)計(jì)溫度范圍（18～24℃）內(nèi)。

對(duì)比2個(gè)典型日模擬與實(shí)際運(yùn)行時(shí)優(yōu)化前后的能源消耗量可知，隨著室外溫度、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、相對(duì)濕度的變化，依據(jù)尋優(yōu)結(jié)果調(diào)整熱泵出水溫度、水泵頻率，系統(tǒng)能耗呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢(shì)。經(jīng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，在室外氣象參數(shù)變化時(shí)，改變熱泵出水溫度及水泵頻率，可有效實(shí)現(xiàn)按需供能，減少過(guò)量供熱引起的能源浪費(fèi)，典型日累計(jì)能源消耗量分別可減少18.4%，17.8%，節(jié)能效益可觀。

對(duì)比2個(gè)典型日模擬與實(shí)際運(yùn)行時(shí)優(yōu)化前后系統(tǒng)綜合COP可知，上午7：00供暖系統(tǒng)開(kāi)始運(yùn)行時(shí)，系統(tǒng)綜合COP最低，隨著環(huán)境溫度升高，太陽(yáng)輻射增強(qiáng)，綜合COP趨于平穩(wěn)，在傍晚時(shí)分，隨著太陽(yáng)輻射及溫度下降，系統(tǒng)COP逐漸減小。對(duì)比可得，典型日平均綜合COP分別提高7.5%，10.7%。與原有定水溫、定頻的運(yùn)行方式相比，經(jīng)粒子群優(yōu)化得到的系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)指導(dǎo)項(xiàng)目運(yùn)行對(duì)系統(tǒng)綜合能效的提升有顯著效果。

對(duì)12月的建筑供暖系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制模擬，優(yōu)化前后逐日累計(jì)能耗、逐日平均COP對(duì)比結(jié)果如圖9所示。

圖9 供暖系統(tǒng)逐日能耗及COP仿真與實(shí)際對(duì)比Fig.9 Simulation and actual comparison of daily energy consumption and COP of heating system

表4為12月優(yōu)化前后供暖系統(tǒng)累計(jì)能耗及平均COP。結(jié)合圖9與表3可知，相比于原有定水溫、定流量的運(yùn)行方式，本文所提出的經(jīng)粒子群優(yōu)化的變水溫、變流量的控制方式，可以有效提高空氣源熱泵供暖系統(tǒng)的運(yùn)行效率，減少能源消耗，降低建筑碳排放。

表4 12月份優(yōu)化前后累計(jì)能耗、平均COPTable 4 Cumulative energy consumption and COP in December before and after optimization

本文所提出的基于粒子群優(yōu)化的運(yùn)行控制策略可在實(shí)際工程中應(yīng)用，根據(jù)所建立的粒子群尋優(yōu)平臺(tái)，以當(dāng)天天氣預(yù)報(bào)的環(huán)境參數(shù)作為外部文件輸入到平臺(tái)中進(jìn)行實(shí)時(shí)尋優(yōu)，得到最佳的運(yùn)行參數(shù)后對(duì)出水溫度及頻率進(jìn)行調(diào)整。對(duì)于不同建筑不同形式的空氣源熱泵供暖系統(tǒng)，需結(jié)合實(shí)際建立對(duì)應(yīng)的粒子群尋優(yōu)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)供暖系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化。

4 結(jié)論

論文基于粒子群算法提出空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化策略，基于TRNSYS能耗模擬平臺(tái)進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu)，在保證室內(nèi)熱舒適的前提下，得到在環(huán)境參數(shù)一定時(shí)，使熱源系統(tǒng)整體能耗最低的運(yùn)行參數(shù)。以實(shí)際項(xiàng)目為例進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)并進(jìn)行仿真模擬。得到以下結(jié)論。

①以空氣源熱泵實(shí)際運(yùn)行性能及影響因素、循環(huán)水泵性能曲線為基礎(chǔ)建立的TRNSYS能耗模擬平臺(tái)，能準(zhǔn)確模擬系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行，能耗誤差率為2.4%。

②采用粒子群算法以熱源系統(tǒng)整體能耗最低為目標(biāo)進(jìn)行耦合變量尋優(yōu)，可得到空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行在不同環(huán)境參數(shù)時(shí)熱泵出水溫度、循環(huán)水泵頻率的最佳設(shè)定參數(shù)。

③經(jīng)模擬，以粒子群優(yōu)化得到的系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)指導(dǎo)項(xiàng)目運(yùn)行可為用戶減少10.6%的能源消耗，可使空氣源熱泵供暖系統(tǒng)運(yùn)行COP提高9.0%。本文所提出的優(yōu)化運(yùn)行策略對(duì)提高熱泵系統(tǒng)能效、減少建筑運(yùn)行能耗具有一定的指導(dǎo)意義。