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基于遺傳算法優(yōu)化的太陽能供暖系統(tǒng)研究

2021-04-16 02:05孫琦琦
關鍵詞:保證率集熱器熱泵

孫琦琦, 孫 倩

(1.西北工業(yè)大學 動力與能源學院,陜西 西安 710129;2.中共湖南省委黨校(湖南行政學院) 圖書館,湖南 長沙 410006)

供暖是公共建筑能耗的主要方式之一,據(jù)統(tǒng)計,我國目前供暖能耗占建筑總能耗的24.8%左右,并且隨著建筑面積以每年10%的速度增加,供暖能耗量還將繼續(xù)上漲.為了降低建筑能耗,陜西地區(qū)大力推廣“煤改電”及可再生能源供暖工作,因而利用清潔高效的太陽能空氣源熱泵供暖系統(tǒng)具有重要的意義.太陽能供暖系統(tǒng)中集熱器面積、安裝傾角、水箱容積、輔助熱源功率等均會影響供暖系統(tǒng)的運行性能.為了充分發(fā)揮太陽能供暖系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)勢,系統(tǒng)設計的合理性尤為重要.

目前,國內(nèi)外研究者對供暖系統(tǒng)重要參數(shù)配比做了一定的研究,Kamil等[1]搭建太陽能熱泵系統(tǒng),基于二次定律效率的極限設計方法確定最小集熱器面積;Hawlader等[2]建立了太陽能熱泵熱水系統(tǒng)數(shù)學模型得出了集熱面積與水箱容積最優(yōu)配比;Zhao等[3]通過搭建太陽能相變蓄熱加熱系統(tǒng)探究了太陽輻射利用率和供水溫度之間的關系;劉雨曦[4]利用計算費用法對空氣源熱泵輔助太陽能系統(tǒng)進行了整體優(yōu)化,得出了集熱器面積與熱泵功率的最佳匹配值;姚盼等[5]基于TRNSYS軟件按照節(jié)省費用最大值和輔助熱源最小值原則優(yōu)化集熱器面積與水箱容積;王蓮蓮等[6]基于熱量平衡建立了供熱面積、集熱器集熱面積、蓄熱水箱容積三者之間的數(shù)學關系;曾乃暉等[7]利用TRNSYS軟件搭建了太陽能熱水模型并利用Hooke-Jeeves算法基于系統(tǒng)生命周期成本最小值優(yōu)化集熱器面積、水箱容積、集熱器傾角和熱泵功率等參數(shù);李玥等[8]根據(jù)實測運行數(shù)據(jù)對供暖系統(tǒng)的蓄熱罐體積、集熱器面積以及供水流量進行了相應的優(yōu)化.

以上研究僅考慮了單一地區(qū)的供熱情況,且在優(yōu)化供熱系統(tǒng)過程中,對于目標函數(shù)要求較高,計算室外溫度和輻射量差異較大的地區(qū)過程復雜.因此,本文以榆林市、西安市和漢中市作為陜西嚴寒地區(qū)B區(qū)、寒冷地區(qū)和夏熱冬冷地區(qū)的典型城市,以系統(tǒng)運行性能和太陽能保證率為目標函數(shù),采用遺傳算法探究了空氣源熱泵輔助太陽能供暖系統(tǒng)的優(yōu)化配比問題.

1 氣象參數(shù)及熱負荷計算

1.1 氣象參數(shù)

陜西省位于中國西北地區(qū)(E105°29′~115°15′,N31°42′~39°35′),境內(nèi)氣候由北向南漸次過渡為溫帶、暖溫帶和北亞熱帶.陜北以榆林為代表城市,地處中溫帶區(qū),全年溫差較大,冬季平均氣溫為-7.8~-4.1 ℃,極端氣溫為-32.7 ℃;關中地區(qū)以西安為代表城市,西安市1月份平均溫度為-0.3 ℃~-1.3 ℃,年極端最低溫度為-16 ℃;陜南地區(qū)以漢中為代表城市,年最冷月1月最低氣溫為-12.4 ℃,平均氣溫為0~3 ℃.

陜西省具有豐富的太陽能資源,全省太陽能年均總輻射量為4 410~5 400 MJ/m2,太陽能資源呈空間帶狀分布,由北向南逐漸遞減.榆林全年總輻射量為6.04×104MJ/m2,全年日照時數(shù)約為2 593.5~2 914.2 h;西安全年總輻射量4.46×104MJ/m2,全年日照時數(shù)為1 983.4~2 267.3 h;漢中年總輻射量為4.18×105MJ/m2,全年日照時數(shù)為1 477.6~1 890.4 h.具體情況見圖1.

1.2 建筑熱負荷

以獨棟多功能教學樓為例分析建筑熱負荷,該教學樓共計6層,單層層高為3.6 m,建筑總面積為502.44 m2.依據(jù)《砌體結構設計規(guī)范》[9]和《鋁合金門窗》[10]確定建筑模型外墻寬為370 mm,內(nèi)墻寬為240 mm;外窗C1,C2尺寸為1.5 m×2.1 m,GC為1.8 m×1.5 m;外門M1,M2,M3參數(shù)分別為2.1 m×1.5 m,2.1 m×1.5 m,2.7 m×1.0 m.具體建筑結構見圖2.

根據(jù)《公共建筑節(jié)能設計標準》[11]確定建筑圍護結構中外墻傳熱系數(shù)為1.1 W/(m2·℃),內(nèi)墻傳熱系數(shù)為1.34 W/(m2·℃),外窗傳熱系數(shù)為7.304 W/(m2·℃),窗戶太陽能得熱修正系數(shù)為0.44,冷風滲透修正系數(shù)為0.3,內(nèi)門和外門傳熱系數(shù)為均6.4 W/(m2·℃),冷風滲透系數(shù)與外窗相同,太陽能得熱修正系數(shù)為1.依據(jù)《民用建筑供暖通風與空氣調(diào)節(jié)設計規(guī)范》[12]確定門廳、走廊等敞開式空間溫度為16 ℃,樓梯間為14 ℃,其余普通房間為18 ℃.取榆林、西安、漢中地區(qū)最寒冷季節(jié)1月份的建筑逐時熱負荷值(圖3).

由圖3可知:陜西省境內(nèi)氣候差異很大,榆林地區(qū)屬于嚴寒地區(qū)B區(qū),冬季需熱量較多,1月逐時熱負荷值變化均勻,波動具有周期性,最大日負荷值為211 279.08 W;西安屬于寒冷地區(qū),1月逐時熱負荷波動范圍主要集中在60 000~120 000 W,最大日負荷值為124 428.21 W;漢中屬于夏熱冬冷地區(qū),日溫度變化范圍大,導致熱負荷量波動嚴重,最大日負荷值為113 478.55 W,最小熱負荷值為41 500 W.

圖3 建筑逐時熱負荷值

根據(jù)建筑熱負荷對集熱器面積進行初步設計,為了彌補太陽能系統(tǒng)的不穩(wěn)定性,確保極端天氣下室內(nèi)溫度依然達到設定溫度,熱泵按每天開啟時間上限值為13 h,即冬季最大熱負荷值設計.結果顯示:榆林地區(qū)集熱器面積為207 m2,熱泵功率為5.4 kW,安裝傾角為38.3°;西安地區(qū)集熱器面積為169 m2,熱泵功率為3.2 kW,安裝傾角為34.2°;漢中地區(qū)集熱器面積為148 m2,熱泵功率為2.9 kW,安裝傾角為32.2°.

2 供暖系統(tǒng)

供暖系統(tǒng)以太陽能系統(tǒng)為主,空氣源熱泵系統(tǒng)為輔,末端采用地板輻射散熱,根據(jù)文獻[13]可知采用輻射散熱,儲熱水箱出口溫度為50 ℃,回水溫度為40 ℃.系統(tǒng)模型搭建由瞬態(tài)軟件Trnsys實現(xiàn),主要部件有氣象數(shù)據(jù)模型、集熱器模型、儲熱水箱模型、熱泵模型、循環(huán)水泵模型以及負荷計算模型.太陽能供暖系統(tǒng)模塊見圖4.

圖4 太陽能供暖系統(tǒng)模塊圖

供暖系統(tǒng)主要由2個PID溫度控制器控制運行.第一個溫控器是由集熱器進出口溫差控制,當溫差小于5 ℃,集熱器循環(huán)水泵開啟,太陽能系統(tǒng)開始制熱;當溫差小于2 ℃時,水泵關閉.第二個溫控器是由儲熱水箱頂部溫度控制,設定水箱頂部溫度為55 ℃,當溫度低于設定值,熱泵啟動補充能量;否則熱泵處于關閉狀態(tài).

3 遺傳算法的系統(tǒng)優(yōu)化

求解函數(shù)優(yōu)化問題的常規(guī)數(shù)值計算法是利用函數(shù)的導數(shù)信息,根據(jù)導函數(shù)的單調(diào)性確定最小值,這種方法不僅對目標函數(shù)的要求較高,且容易受局部最優(yōu)解的影響,具有一定的局限性.遺傳算法(Genetic Algorithm)是根據(jù)自然界生物進化原理開發(fā)出的一種全局優(yōu)化隨機搜索算法[14].它借鑒了生物遺傳學的觀點,只需函數(shù)值信息,不需要函數(shù)的連續(xù)或函數(shù)的可導性,通過“生成+檢測”的迭代過程實現(xiàn)個體適應性的提高,在設計空間的較大范圍內(nèi)搜索獲得全局最優(yōu)解.遺傳算法流程[15]見圖5.

圖5 遺傳算法流程圖

集熱器面積和熱泵功率是影響太陽能供暖系統(tǒng)的兩個重要參數(shù).集熱器面積增加,會增加太陽能供熱量,提高太陽能保證率,但也會造成系統(tǒng)的投資增加;集熱器面積減少則會導致系統(tǒng)供熱量不足,熱泵功率和供熱時間增加,系統(tǒng)的運行性能系數(shù)減小.因此,確定不同地區(qū)的最優(yōu)集熱器面積和熱泵功率配比就是在確保滿足熱負荷的同時,尋求最大運行性能參數(shù)和最小的系統(tǒng)投資值.為此,可以將復雜的實際問題轉(zhuǎn)化成多目標組合函數(shù)的優(yōu)化問題,求解函數(shù)最值所對應的組合變量值.

多目標優(yōu)化數(shù)學模型[16]如下:

(1)

式中:V-min表示向量極小化,即向量目標函數(shù)f(x)=[f1(x),f2(x),…,fn(x)]T中的各個子目標函數(shù)都達到極小化;X為多目標優(yōu)化模型的約束集;Rm是多目標優(yōu)化的目標函數(shù)集.

由于系統(tǒng)費用涉及初投資成本、運行成本以及廢棄處理等多個經(jīng)濟參數(shù),優(yōu)化過程中變化較為復雜.為此,可以用太陽能供暖系統(tǒng)經(jīng)濟評價指標—太陽能保證率作為目標函數(shù)的替代值,為了進一步簡化問題,將太陽能保證率作為約束條件,以系統(tǒng)運行性能參數(shù)為唯一的目標函數(shù),使多目標組合優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化成單目標約束優(yōu)化問題,從而求解集熱器面積和熱泵功率最優(yōu)值.

太陽能保證率f表達式[17]為

(2)

系統(tǒng)運行性能系數(shù)為

(3)

式中:Qu為集熱器集熱量;QH為采暖負荷;Qr為熱泵供熱量;Wr為熱泵的耗電量;FR為集熱器轉(zhuǎn)移因子;Ac為集熱器面積;Iθ為傾斜面單位表面積上的輻射強度;τ為集熱器罩投射系數(shù);α為集熱器吸收板表面的吸收系數(shù);UL為集熱器熱耗系數(shù);Tf為集熱器入口溫度;Ta為環(huán)境溫度.

文獻[18]探究了不同太陽能保證率設計值與系統(tǒng)初投資收益之間的關系,當供熱系統(tǒng)側重采暖季使用時,太陽能保證率的設計值取50%~60%.綜上可得單目標優(yōu)化約束問題模型為

(4)

式中:A的范圍由逐日熱負荷的最值決定;B的范圍由逐日熱負荷的最值和啟動時間決定.

利用MATLAB優(yōu)化工具箱調(diào)用遺傳算法GA函數(shù),將trnsys與MATLAB連接,進行數(shù)據(jù)交互,設定適應度函數(shù)、變量個數(shù)以及約束條件,并按照適應度比例法確定雙精度實數(shù)編碼,根據(jù)隨機均勻函數(shù)確定每個個體的父輩.變異大小由約束條件決定,變異概率為0.2,交叉概率為0.7.運行后的優(yōu)化結果見圖6.

圖6 目標函數(shù)優(yōu)化結果

由圖6可知:目標函數(shù)的平均值在前20步內(nèi)衰減速度極快,迅速向最優(yōu)值靠攏,之后,變化波動減小并逐漸趨于穩(wěn)定.榆林地區(qū)迭代步數(shù)為68時,得到運行性能系數(shù)最優(yōu)值為5.87;西安地區(qū)步數(shù)為82時,運行性能系數(shù)最優(yōu)值為5.65;漢中地區(qū)迭代步數(shù)為70時,運行性能系數(shù)最優(yōu)值為5.16.各地區(qū)性能系數(shù)最優(yōu)值所對應的集熱器面積和熱泵功率值見表1.

表1 優(yōu)化前后的參數(shù)變量

為了進一步確定優(yōu)化結果的可靠性,對迭代過程中榆林、西安和漢中地區(qū)太陽能保證率曲線的變化關系進行分析(圖7).

由圖7可知,在優(yōu)化初期,太陽能保證率波動較大且無規(guī)律,隨著迭代次數(shù)的增加,個體適應性較低的值被一一剔除,適應度高的個體被多次復制,優(yōu)良基因得以保存,目標函數(shù)趨于最優(yōu)值.從而太陽能保證率也逐漸趨向于設定范圍50%~60%,這表明了優(yōu)化方法的可靠性.

圖7 太陽能保證率變化圖

4 結論

本文基于遺傳算法優(yōu)化了陜西省不同地區(qū)太陽能供暖系統(tǒng)的集熱器面積和熱泵功率值,分析結果總結如下:

1)根據(jù)室外逐時溫度和輻射量確定榆林、西安、漢中地區(qū)逐時熱負荷值及集熱器面積和熱泵功率的初始值,并基于TRNSYS建立了太陽能供暖系統(tǒng)模型.

2)通過遺傳算法優(yōu)化了集熱器面積和熱泵功率值:榆林地區(qū)集熱器面積為175 m2,熱泵功率為6.5 kW時,系統(tǒng)性能參數(shù)為5.87;西安地區(qū)集熱器面積為150 m2,熱泵功率為3.5 kW時,系統(tǒng)性能參數(shù)為5.65;漢中地區(qū)集熱器面積為140 m2,熱泵功率為3.1 kW時,系統(tǒng)性能參數(shù)為5.16.

3)為了驗證優(yōu)化方法的可靠性,對太陽能保證率的變化進行分析,結果顯示:隨迭代次數(shù)的增加,太陽能保證率的變化趨于穩(wěn)定,并最終穩(wěn)定在設定值范圍.

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