1 冷水机组群控的意义
1.1 节能
- 按负荷大小精准决定开机台数,直接降低电耗与运行费。
- 同步停泵或变频降速,把输配能耗压到最低。
1.2 长寿命运转
合理的启停逻辑可减少压缩机启停次数,降低机械磨损,整体设备寿命随之拉长,资产利用效率同步上升。
1.3 设备保护
避免过冷或流量过低导致蒸发器结冰,末端舒适度更易落在设计区间,报警边界也更清晰。
2 常见群控模式拆解
以下七种方法在工程现场均有案例,但表现差异显著。
2.1 回水温度控制法
原理:在空调水系统回水总管上布置温度传感器,以回水温度的高低作为增减机组的主要判据。
流程:图1所示,温度信号送入DDC,与设定阈值比较,再驱动继电器或通讯指令启停机组。
分析:
- 系统简单,硬件成本低;
- 当供回水温差偏小时,温度变化迟钝,误差放大,节能收益被稀释;
- 可兼任“低温报警”功能;
- 由于判据单一,容易出现“多机同开”或“反复启停”现象,逻辑边界模糊。
2.2 流量控制法
原理:用电磁或超声波流量计测得冷冻水实时流量,将该值与单台冷水机组的额定流量比对,进而决定机组台数。
隐含假设:
① 负荷与流量成正比;
② 供回水温差恒定;
③ 系统始终运行在设计工况。
分析:
- 三大假设在真实建筑中无一成立,更不可能同时成立;
- 盘管侧换热量与流量呈对数关系,且受冷冻水入口温度、盘管结构、迎面风速、表面积等多因素耦合,呈非线性曲面;
- 可确保最低流量,防止蒸发器结冰,但无法追踪负荷漂移,节能效果有限;
- 在部分负荷区间易出现“流量够但冷量过剩”或“冷量够但流量不足”的尴尬。
2.3 热量控制法
原理:同步测得供回水温度差及流量,按Q = c·m·ΔT 计算实时需冷量,再与在线机组额定制冷量比较,决定启停。
流程:温度与流量信号接入DDC,运算后输出增减机指令。
分析:
- 直接追踪“冷量”这一终极目标,节能效果显著;
- 无法保证最低流量,若无附加防冻逻辑,蒸发器仍有结冰风险;
- 需额外配置高精度流量计,初投资高于回水温度法。
2.4 流量/热量联合控制法
原理:把“流量下限”与“冷量需求”同时纳入判据,取长补短。该思路在不少商业楼宇BAS中被直接采用。
控制流程:
- 采集冷冻水总管流量、供回水温差、机组实时功率;
- 以“双阈值”算法判断增机或减机时机。
判据1(增机):
a) 当前实际负荷 > 在线机组总制冷量;
b) 当前流量需求 > 在线机组可提供的最大流量;
满足a或b即可触发增机。
判据2(减机):
a) N-1台机组的额定制冷量 ≥ 当前负荷;
b) N-1台机组可提供的流量 ≥ 当前流量需求;
a与b同时满足方可减机。
机组排序:
- 增机时,可选“停运时间最长者优先”“累计运行最少者优先”或“轮询”;
- 减机时,可选“运行时间最长者优先”“累计运行最长者优先”或“轮询”;
目的:让每台机组尽量在40 %–100 %的高效区段运行。
2.5 压差控制法
原理:在分水器与集水器之间的旁通管上安装压差传感器,当用户侧负荷下降、流量减少,供回水压差上升,旁通阀开大;反之则关小。
分析:
- 压差信号可来自两只压力传感器计算,也可直接用压差变送器;
- 每个项目的水系统拓扑、管径、末端阻力各异,导致压差设定值无法统一;
- 国内外部分论文指出:仅凭压差进行台数控制“判据不清”,容易误判,已逐渐被边缘化。
2.6 压差/流量联合控制法
原理:在压差法基础上,于旁通管增设流量计及水流开关,形成“压差+流量”双信号。
流程:
- 压差信号负责粗调旁通阀;
- 流量计及水流开关提供明确启停边界:当旁通流量超过单台机组额定流量一定比例且持续若干分钟,即可减机;反之则增机。
分析:
- 判据清晰,现场调试相对容易;
- 要求空调水系统水力设计合理,水泵流量、扬程选型恰当,否则易出现“假流量”或“震荡启停”。
2.7 与冷冻机数据接口相结合的群控
背景:Carrier、Trane、York 等主流厂商均提供专用数据端口,如Carrier DATAPORT。BAS 供应商(如KMC)会开发协议转换模块(如KMD-5540系列),实现双向通讯。
注意事项:
- 厂家级控制系统仅对自家机组负责,若将其直接当作系统级群控,极易忽视水泵、冷却塔、末端阀门的协同,导致整体能耗上升;
- 合理利用机组原生数据接口,可减少BAS硬件点数,降低初投资,同时让BAS获得蒸发器/冷凝器趋近温度、油压、电流百分比等深层信息,为后续诊断与优化提供数据。
2.8 若干特殊控制方法
- 基于机器学习的历史负荷预测法;
- 结合天气预报的“前馈-反馈”混合算法;
- 利用蓄冷罐放冷曲线的“削峰填谷”策略。
因篇幅所限,本文不展开,但可作为未来升级方向。
3 总结与提高
1) “一套图纸包打天下”不可行,必须针对具体水系统拓扑、末端形式、负荷特性进行个性化乃至艺术化设计。
2) 更优的策略需借助专家支持系统:将设计经验、运行日志、故障案例沉淀为知识库,再通过算法实时给出推荐。
3) 理论模型必须与现场数据持续闭环——前期仿真、中期调试、后期运维三个阶段反复校正,才能让群控策略真正落地并持续节能。
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