住宅小区集中供冷系统冷却水利用的探讨

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1、。128·技术交流暖通空调HV&AC2007年第37卷第11期地源热泵机组冬季运行性能预测南华大学刘泽华青上海电子工程设计研究院有限公司张信树北京萨斯特能源技术公司陈北领上海电子工程设计研究院郁良公司李香梅摘要探讨了人工神经网络应用于地源热泵机组性能预浏的可行性,建立了地源热泵机组性能预浏模型并对机组的冬季运行特性进行了模拟与预浏,模拟值与实测值的偏差系数在2.63%以内。关键词地源热泵BP算法人工神经网络性能预浏Performanceforecastofground-sourceheatpumpunitsinwinter8八iuZehuo*,ZhongXinshu,ChenBettinga

2、ndLiXiongnePresentsthepraccthiccaabbitlhittyyoofapplyingartifir+RIneuranetworktoforecastperformanceofground-sourceheatpumpunitsEstablishestheforecastingmodelandsimulatesandforecaststheoperatingperformanceofawilt.Thedeviationcoefficientbetweenthesimulatingvalueandexperimentalvalueislessthan2.63%.Key

3、wordsground-sourceheatpump,BParithmetic,artificialneuralnetwork.performanceforecast★NanhuaUniversity.Hengyang,HumnProvince,China0引言JB/T4329-97规定的名义工况相差很大,因此,地源热泵技术是一种节能、环保和可持续发展工程应用中热泵机组与整个地源热泵系统的匹配的空调技术,20世纪90年代末在国内开始得到应情况和运行稳定性应该受到关注.用,现已在国内建成多个工程应用项目。地源热泵目前,国内对地源热泵机组在整个系统中的运系统用地埋管换热器与土壤换热,由于地埋管换

4、热行特性的相关研究较少,大多还只是在实验研究阶器与岩土之间是非稳态、无限大区域内的换热,受段,有学者提出了地源热泵机组运行特性分析模诸多非线性因素的影响,在不同地区会产生不同的型阁。由于工程应用中地源热泵机组结构复杂,影换热效果。而换热过程的强弱必然使地埋管换热响机组运行特性的因素较多,传统建模方法很难达器的进出口水温发生变化,变化的水温又将导致热到精度要求。本文利用人工神经网络具有的良好泵系统的冷凝器或蒸发器的工作温度发生变化,从的映射逼近能力和对解决复杂问题的良好适应性,而影响整个热泵系统的工作性能。地源热泵机组在北京某地源热泵机组冬季运行测试数据的基础不仅要和空调末端系统负荷相匹配,还

5、要和地下土壤的温度变化特性相适应。地源热泵机组在国内☆刘泽华,男,1966年1月生,硕士研究生,工学硕士,教授,院长还是一种新设备,缺乏相关生产标准,多数厂家依421001朔南省衡阳市南华大学城市建设学院(0734)8282141照《容积式冷水(热泵)机组》(JB/T4329-97)的e-ill1z忙1966@126.com标准进行生产[[u实际上,地源热泵的运行工况与收稿日期2007-01-22修回日期:2007-10-06万方数据暖通空调HV&AC2007年第37卷第11期技术交流·129·上建立了地源热泵机组的预测模型,对地源热泵机本文研究的目的是预测某地源热泵机组在具组性能进行模拟和

6、预测,弥补了传统建模方法的不体工况下的工作特性,包括蒸发温度、冷凝温度、耗足。电量以及制冷量等运行参数的变化特性。对制冷1基于日户算法的神经网络剂在流道内的热力状态和流动状态变化等内容不1.1BP网络的学习过程做研究。误差反向传播((backpropagation)算法[3](简冬季,在结构参数和蒸发器、冷凝器容水量一称BP算法)是最为常用,也是最为成熟的MLP网定的情况下,机组的制热量和轴功率仅与运行工况络连接权系数学习算法。其具体的算法流程如图有关,运行工况(蒸发温度、冷凝温度)变化受CV31所示[[4],网络学习过程实质是不断地对网络权值与CV1,CV4与CV2之间换热情况的影响。。和

7、阐值0进行修正,使误差函数E沿负梯度方向对冷凝器的空调水侧,如果忽略冷凝器的热损下降,最后达到设定的期望误差。。失,根据能量守恒定律有Mzc=,(d4t,adt}二Q一G,cp.(t‘一tcw3)2、dr(1)式中ME为冷凝器内空调水质量,kg;cp,为水的比定压热容,kJ/(kg。`C);t-=t、分别为冷凝器进、出口空调水温度,℃汀为时间,s;q为冷凝器的散热量,kW;G.为冷凝器中空调水质量流量,kg/

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