能源效率在加热、通风和空调(HVAC)系统是一个主要关注过程的项目,因为空调的能源消费比例最高的所有进程。没有牺牲的热舒适,重新设置合适的操作参数,如空气湿度和温度,可以节能。本文所述的仿真优化方法有效的节能空调系统用于工业过程。由于空调系统参数的复杂关系,有必要建议最佳设置不同的操作以响应动态冷却负荷和多变的气候条件在一年。Proportional-integral-derivative (PID)编程开发可有效处理离散、非线性和高度约束优化问题。能源效率过程已经由控制的替代目前的通风和排气扇(AC)驱动程序,根据提供的空气流量和空气压力差之间的供应和排气。监督控制器软件开发利用可编程序控制器和人机界面(HMI)单位。新的设计暖通空调控制系统将节省约40%的潜力比现有的操作设置,没有任何额外的费用。
几项研究已经在过去的几年中进行最小化能量消耗与暖通空调系统的控制有关。空调单位用于工业过程有很高的能源消耗。据估计,40%的总能量是消耗在暖通空调系统中对织物的植物。能源效率是最重要的作用在暖通空调系统中。因此,一个设计良好的能源控制系统提高了能源效率(
近年来,许多研究人员已经研究了暖通空调系统的动态模型及其组件使用理论或实验方法建筑在地面上。然而,地面建筑和半开口建立空间已经成为都市居民的主要空间使用(
暖通空调系统是由大量的子系统;每个人都可能出现非线性特征。与天气系统的参数变化、负载,和过程占用。在很多情况下,无法获得系统的精确模型,但可以导出的近似模型。这些复杂性可以通过使用一个设计良好的控制技术,消除操作策略和最优条件不同的空调设备和子系统。
现代控制方法如proportional-integral-derivative (PID)控制器广泛应用于流程工业;它们的有效性通常是有限的由于调差;另一方面,他们可以很容易地实现低成本和可靠的恶劣的现场条件。PID控制技术可用于模范自由和基于模型的控制系统(
是非常有用的考虑应对问题的仿真优化方法有效的能源效率。在植物的背景下服务和暖通空调系统,各种转移功能已经开发根据问题,像所有的年能耗,生命周期成本、热舒适、植物调度,设计参数,路由和分布。此外,越来越多的应用程序的仿真模型为决策的目的,和一个multicriterion优化方法是采用一些多变的系统能力,而不是单一的解决方案将提供决策。
介绍了一种新型仿真优化技术应用于设计一个重置计划空气流空气供应和排气温度和气压差的暖通空调控制系统在工业织物制造工厂。设计控制系统被用于织物组织是一个最大的面料公司在土耳其。整个系统是首先由LUWA公司。机械系统是没有改变,但完整的控制系统被设计和新控制系统被代替旧的传统控制系统。在设计控制系统操作后,四个单位的能源消耗降低了大约40%。能源效率进行了通风和排气的控制驱动逆变器根据微分空气压力之间的空气供应和排气和空气流量测量每秒变化。控制器系统由四个可编程控制器模块、人机界面(HMI)四个单位,和计算机系统。每个空调系统控制取决于四个参数:加湿器加湿泵控制器,新鲜和旁路挡板控制器温度控制,排气扇控制器微分空气压力的稳定,对空气流量和通风风扇控制器。这些参数是由四个控制回路PID控制器中实现可编程控制器。监控软件开发来分析和控制整个系统的人机界面接口。 In addition, energy and mass balance equations are applied to derive a dynamic model of single-zone HVAC system and a simulation example has been proposed to investigate different PID control algorithms on the derived mathematical model of the controlled zone. The results from the proposed simulation-optimization technique were used to evaluate the existing operational settings and suggest the possible saving potential from the newly optimized information.
系统等主要部件的面料工厂的空调房间,新鲜,绕过,和排气空气阻尼器,阻尼器致动器,通风和排气风扇,增湿器泵、驱动逆变器加湿、温度、湿度、气流、微分空气压力传感器和控制器。图
暖通空调控制系统的总体框图。
冷却过程是利用冷水用于执行加湿混合提供从室外新鲜空气阻尼器在织物空调系统。加热过程已经由室内空气流通,产生的热量从机器,灯光,和人民使用旁路调节阀。根据价值所需的温度,温度控制器指导BELIMO商标的挡板执行机构比例伺服电机有40 Nm扭矩,2到10 v直流控制信号和反馈信号。如果控制区域的温度,控制器命令来绕过阻尼器的方向打开位置,相反方向的新鲜、排气调节阀关闭位置。开启和关闭的速度值必须相同的室内和室外之间的平衡气压值。
湿度控制使用加湿器泵及其驱动程序已经完成了逆变器有22千瓦的力量,喷水流量的78米3/ h,喷嘴压力2.1酒吧。加湿器泵的任务是提供必要的湿度蒸发水从水池供给。蒸发的水已经被提供的空气混合通风风扇,然后进行室内加湿空间。
空气流量控制器装置控制所需提供的空气的体积流率确定空气每秒变化的控制工厂的需要。空气流量的变化取决于植物的大小,数量的机器,和植物的类型,如织物或纱线。空气流量控制器已经完成的通风设备18.5千瓦的力量和103.000米的能力3/ h空气流量。所需的空气流量是由专家决定的运营商。
室内和室外的空气压力区别必须平衡产品类型的空调系统。压差控制器补偿气压基于差压变送器使用37千瓦排气扇的司机。增湿器泵、喷嘴、新鲜空气阻尼器、排气空气阻尼器、通风、排气风扇控制系统如图
一般的加湿和空气控制系统的供应商单位。
机器和植物气流通道的控制区域。
以前设计的控制器由LUWA公司只有温度和湿度控制器。通风和排气迷们在固定的转速。能源消耗的通风和排气扇对应于总能源的40%花在一个工厂。减少能源消耗,司机逆变器已用于速度控制的通风和排气扇司机根据所需的空气流量和微分空气压力控制系统设计。
旧的传统和新设计控制器系统图所示
(一)单区,旧的传统控制系统(b)新单层设计的控制系统。
四个独立的控制器被设计为每个空调单元如图
设计控制系统的结构。
发达程序接口进行控制和分析单元从一个人机界面。
由于暖通空调区域的结构复杂热力系统结构和实际的空调系统是多变量,很难确定其精确的模型,但近似整体组成的单层HVAC系统的动态模型可以得到所有的组件模型。整个植物模型能反映空调系统完全不同的设备和子系统的动态操作整个年度操作小时冷却需求。每小时的不同设备和子系统的控制和操作,有四组输入数据文件:总和空间负荷,天气状况,水温,专门为水冷式空调系统的组件模型。总冷负荷被用来确定水温和水泵压力操作。此外,焓控制是用来决定免费冷却技术的实现模式,这将要求自由冷却风扇操作,以相同的速度的其他操作的粉丝。这种动态控制和操作算法必须提供必要的系统响应不同的加载和气候条件,尽管这将增加程度的非线性,限制,和离散的系统性能,特别是对能源效率的水和空气系统。暖通空调优化问题,因此需要一个有效的方法可以处理非线性、离散,高度受限的特点。
根据热力学能量平衡原则,一个简单的单层HVAC系统能量方程可以写在(
热方程来源于热力学第一定律和能量守恒。任何改变能源
为了找到传递函数的控制区域,温度区域(
proportional-integral-derivative (PID)方法用于控制空气流量和压差通过控制风扇转速的通风系统。PID控制器是广泛用于反馈控制回路在大多数工业过程由于其结构简单、鲁棒性,容易实现,和良好的性能
比例项
积分项
导数项
到目前为止,许多优化方法被开发出来,包括Ziegler-Nichols (zn)方法,内模控制(IMC),时间加权的积分误差的绝对值为一阶加上时间延迟模型调优规则(ITAE)。在这篇文章中,这三种方法实施优化节能暖通空调控制系统的控制器。如果可以获得系统的模型,很容易设计PID控制器。
增益系数
FOPDT的响应模型如图
(一)FOPDT系统的时间响应,(b) FOPDT系统的奈奎斯特图。
关键的获得
zn优化方法是一种非常有用的经验优化公式。zn的PID控制器参数优化算法可以从表中找到
zn优化公式。
| 控制器类型 | 阶跃响应 | 频率响应 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
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| P |
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| π |
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| PID |
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Chien-Hrones-Reswick(杆)方法强调监管设置点或干扰排斥。总结了空空的PID控制器优化公式表
空空的方法优化公式。
| 控制器类型 | 设定值调节 | 抗干扰性 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
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| P |
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| π |
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| PID |
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另一个zn类型优化算法是Cohen-Coon优化公式。在这个算法时间常数
Cohen-Coon方法优化公式。
| Cont.类型 | 设定值调节 | ||
|---|---|---|---|
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| P |
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| π |
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| PID |
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Wang-Juang-Chan调优方法是基于一个最佳ITAE(的积分时间乘以绝对误差)标准。如果
Zhuang-Atherton方法最佳优化公式。
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0.1 - 1 | 1.1 - 2 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 标准 | 伊势 | ISTE | 坚持2E | 伊势 | ISTE | 坚持2E |
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1.048 | 1.042 | 0.968 | 1.154 | 1.142 | 1.061 |
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−0.897 | −0.897 | −0.904 | −0.567 | −0.579 | −0.583 |
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1.195 | 0.987 | 0.977 | 1.047 | 0.919 | 0.892 |
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−0.368 | −0.238 | −0.253 | −0.220 | −0.172 | −0.165 |
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0.489 | 0.385 | 0.316 | 0.490 | 0.384 | 0.315 |
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0.888 | 0.906 | 0.892 | 0.708 | 0.839 | 0.832 |
内模控制(IMC)算法是基于事实,一个精确的模型的过程会导致一个鲁棒控制器的设计和性能的稳定。
使用IMC的第一步(λ)调优相关性计算闭环时间常数
本研究的目的是评估暖通空调的节能控制系统,以确定一个最优控制策略和它的调优参数为了维持一个有效的温度、湿度和压力条件在一个工业织物空间。第一步,温度,湿度,压力控制系统,使用Matlab / Simulink实现。在第二步中,四个温度控制系统的结构设计是基于zn优化算法模型。基于zn的调优算法模型建立的动力学过程用数学表达式。一个这样的表达式是一个传递函数的拉普拉斯变换之比过程输出和过程的输入。
完全的四个工厂的面积有22.000米3使用PI控制器所控制。最大的参数如下。
区域的体积
不同类型的PI控制器参数。
| 调优方法 |
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|---|---|---|
| zn | 13.5 | 66.6 |
| Cohen-Coon | 14.3 | 57.9 |
| Wang-Juang-Chan | 8.4 | 310年 |
| IMC | 7.5 | 310年 |
PI控制器为控制参数图。
比较四个PID控制器的方法。
zn Cohen-Coon方法有快速的响应时间,但约20%发生如图过头了
现代流程工业过程控制问题是由非线性,时变行为,干扰和不确定性。然而,超过90%的植物是行之有效的PID控制器在工业自动化和控制的过程,直到今天
完全22 PI控制器开发的一个可编程控制器。这些控制器参数调整用zn调优方法。一个软件程序开发的快速优化PID参数控制器。基于zn的调优算法开发的软件如图
zn基于优化的PID控制器算法。
发达zn基于优化的PID优化程序。
完整的空调系统可以由一个人机界面控制单元。操作员可以输入的温度、湿度、气流、微分空气压力设置点值的软件。设置点是由经营者决定后,控制器将系统参数保持在所需的设置点值。下面的实验进行了观察控制系统的性能。
如上所述,控制器的响应取决于室外气候条件。当室外温度在21°C,系统温度增加从28°C到31°C在12分钟加热位置。在同等条件下,温度降低了31°C到28°C的只有5分钟冷却的位置。加热过程是由回风循环,因此加热过程发生的更慢。冷却过程是由新鲜的空气。因此,系统响应取决于室外温度,如图
室外的温度控制器响应条件21°C (a)和室外的温度控制器响应条件34°C (b)。
如果室外温度很低,然后快速冷却过程发生;另一方面,如果室外温度高,冷却过程比较缓慢。如果设置点的温度确定32°C时,室外温度是34°C,然后冷却过程非常缓慢和加热过程更快速,如图
喷洒水的冷却过程利用温度混合提供的室外空气。湿度控制器从室外湿度比受到影响。但事实上加湿性能通常取决于泵的能力,控制系统的结构,和单位。加湿器泵在设计系统的技术规范是:流量是78米3/ h,泵头率是3条,喷水流量是78米3/ h,喷嘴压力是2.1酒吧,最大转速为3000 rpm,和每个单元的喷嘴直径6毫米。
两个实验是为了测试湿度控制器的性能。第一个实验已经完成36%室外湿度条件的比率。取得所需的湿度设定值在15分钟。区域的湿度从62%上升到70%在这个时间间隔。再次降低湿度从70%到62%在10分钟进行,如图
的湿度控制器响应户外条件在36%湿度(a)和湿度控制器响应的户外条件在28%湿度(b)。
差压控制器进行了通过设置37千瓦排气风扇的速度根据微分空气压力变送器的测量值。差压变送器测量室内和室外空气压力之间的区别。图
供应和排气的空气压力差9个小时的时间。
空气流量控制器操作取决于空气的要求变化(m每秒的植物3/ s)。空气供应使用通风设备通过调整它的旋转速度。空气流量控制器具有快速响应如图
空气流量控制器响应。
单位阶跃派生的近似传递函数的图形反应系统图所示
在古老的传统控制系统、排气和通风风扇驱动速度常数。差压传感器、风速计和驱动逆变器排气和通风风扇已经添加到新的设计控制系统。在这种方式中,排气和通风球迷的速度控制根据工厂的要求条件。专家运营商只有进入由操作员面板所需的参数监控系统。在控制系统的设计,整体能耗测量用能量分析仪来确定设计四个暖通空调系统的能源效率速度通过表
节能在植物1。
| 功耗在旧传统系统 | 后能耗控制系统而设计的 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 小时 | 千瓦 | 日期 | 小时 | 千瓦 |
| 14.11.2013 | 10:30:00 | 108.21 | 05.01.2014 | 19:00:00 | 59.08 |
| 14.11.2013 | 11:00:00 | 109.53 | 05.01.2014 | 19:15:00 | 67.05 |
| 14.11.2013 | 11:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 19:30:00 | 65.72 |
| 14.11.2013 | 12:00:00 | 109.2 | 05.01.2014 | 19:45:00 | 65.06 |
| 14.11.2013 | 12:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 20:00:00 | 60.74 |
| 14.11.2013 | 13:00:00 | 108.21 | 05.01.2014 | 20:15:00 | 65.72 |
| 14.11.2013 | 13:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 20:30:00 | 65.72 |
| 14.11.2013 | 14:00:00 | 108.54 | 05.01.2014 | 20:45:00 | 65.39 |
| 14.11.2013 | 14:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 21:00:00 | 65.72 |
| 14.11.2013 | 15:00:00 | 108.54 | 05.01.2014 | 21:15:00 | 65.06 |
| 14.11.2013 | 15:30:00 | 108.54 | 05.01.2014 | 21:30:00 | 67.05 |
| 14.11.2013 | 16:00:00 | 109.2 | 05.01.2014 | 21:45:00 | 66.05 |
| 14.11.2013 | 16:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 22:00:00 | 63.06 |
| 14.11.2013 | 17:00:00 | 109.53 | 05.01.2014 | 22:15:00 | 65.72 |
| 14.11.2013 | 17:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 22:30:00 | 65.39 |
| 14.11.2013 | 18:00:00 | 109.53 | 05.01.2014 | 22:45:00 | 66.38 |
| 14.11.2013 | 18:30:00 | 109.2 | 05.01.2014 | 23:00:00 | 67.05 |
| 14.11.2013 | 19:00:00 | 105.55 | 05.01.2014 | 23:15:00 | 66.38 |
| 14.11.2013 | 19:30:00 | 105.88 | 05.01.2014 | 23:30:00 | 65.39 |
| 14.11.2013 | 20:00:00 | 106.88 | 05.01.2014 | 23:45:00 | 66.05 |
| 14.11.2013 | 20:30:00 | 109.2 | 05.01.2014 | 就是 | 66.05 |
| 14.11.2013 | 21:00:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 00:15:00 | 65.39 |
| 14.11.2013 | 21:30:00 | 108.87 | 05.01.2014 | 00:30:00 | 65.72 |
| 平均 |
|
平均 |
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||
平均功耗:老= 108.55,新= 65.26,利润= 39.88%。
节能装置2。
| 功耗在旧传统系统 | 后能耗控制系统而设计的 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 小时 | 千瓦 | 日期 | 小时 | 千瓦 |
| 13.07.2013 | 10:00:00 | 107.7 | 06.01.2014 | 10:30:00 | 79.99 |
| 13.07.2013 | 11:00:00 | 106.7 | 06.01.2014 | 10:45:00 | 80.32 |
| 13.07.2013 | 12:00:00 | 104.2 | 06.01.2014 | 11:00:00 | 79.66 |
| 13.07.2013 | 13:00:00 | 107.5 | 06.01.2014 | 11:15:00 | 82.65 |
| 13.07.2013 | 14:00:00 | 107.4 | 06.01.2014 | 11:30:00 | 76.67 |
| 13.07.2013 | 15:00:00 | 107年,7 | 06.01.2014 | 11:45:00 | 75.35 |
| 13.07.2013 | 16:00:00 | 108.3 | 06.01.2014 | 12:00:00 | 75.01 |
| 13.07.2013 | 17:00:00 | 108年 | 06.01.2014 | 12:15:00 | 71.36 |
| 13.07.2013 | 18:00:00 | 108.4 | 06.01.2014 | 12:30:00 | 72.03 |
| 13.07.2013 | 19:00:00 | 108.2 | 06.01.2014 | 12:45:00 | 71.69 |
| 13.07.2013 | 20:00:00 | 107.9 | 06.01.2014 | 13:00:00 | 71.69 |
| 13.07.2013 | 21:00:00 | 107.9 | 06.01.2014 | 13:15:00 | 72.03 |
| 13.07.2013 | 22:00:00 | 108.4 | 06.01.2014 | 13:30:00 | 74.02 |
| 13.07.2013 | 23:00:00 | 107.8 | 06.01.2014 | 13:45:00 | 74.68 |
| 13.07.2013 | 就是 | 107.9 | 06.01.2014 | 14:00:00 | 74.68 |
| 13.07.2013 | 01:00:00 | 107.2 | 06.01.2014 | 14:15:00 | 75.68 |
| 13.07.2013 | 02:00:00 | 106.7 | 06.01.2014 | 14:30:00 | 75.01 |
| 13.07.2013 | 03:00:00 | 106.3 | 06.01.2014 | 14:45:00 | 76.34 |
| 13.07.2013 | 04:00:00 | 106.5 | 06.01.2014 | 15:00:00 | 74.68 |
| 13.07.2013 | 05:00:00 | 106.8 | 06.01.2014 | 15:15:00 | 75.35 |
| 13.07.2013 | 06:00:00 | 106.8 | 06.01.2014 | 15:30:00 | 75.35 |
| 13.07.2013 | 07:00:00 | 106.2 | 06.01.2014 | 15:45:00 | 75.01 |
| 13.07.2013 | 08:00:00 | 106.2 | 06.01.2014 | 16:00:00 | 75.01 |
| 平均 |
|
平均 |
|
||
平均功耗:老= 107.25,新= 75.40,利润= 29.69%。
节能装置3。
| 功耗在旧传统系统 | 后能耗控制系统而设计的 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 小时 | 千瓦 | 日期 | 小时 | 千瓦 |
| 16.11.2013 | 10:30:00 | 85.64 | 06.01.2014 | 18:00:00 | 43.81 |
| 16.11.2013 | 11:00:00 | 85.3 | 06.01.2014 | 18:30:00 | 43.81 |
| 16.11.2013 | 11:30:00 | 85.64 | 06.01.2014 | 19:00:00 | 43.48 |
| 16.11.2013 | 12:00:00 | 84.97 | 06.01.2014 | 19:30:00 | 42.82 |
| 16.11.2013 | 12:30:00 | 84.97 | 06.01.2014 | 20:00:00 | 43.15 |
| 16.11.2013 | 13:00:00 | 84.97 | 06.01.2014 | 20:30:00 | 48.13 |
| 16.11.2013 | 13:30:00 | 84.97 | 06.01.2014 | 21:00:00 | 43.48 |
| 16.11.2013 | 14:00:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 21:30:00 | 43.81 |
| 16.11.2013 | 14:30:00 | 84.31 | 06.01.2014 | 22:00:00 | 40.83 |
| 16.11.2013 | 15:00:00 | 83.98 | 06.01.2014 | 22:30:00 | 42.15 |
| 16.11.2013 | 15:30:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 23:00:00 | 49.12 |
| 16.11.2013 | 16:00:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 23:30:00 | 43.81 |
| 16.11.2013 | 16:30:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 就是 | 43.15 |
| 16.11.2013 | 17:00:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 00:30:00 | 44.81 |
| 16.11.2013 | 17:30:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 01:00:00 | 39.5 |
| 16.11.2013 | 18:00:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 01:30:00 | 43.81 |
| 16.11.2013 | 18:30:00 | 83.31 | 06.01.2014 | 02:00:00 | 39.5 |
| 16.11.2013 | 19:00:00 | 83.98 | 06.01.2014 | 02:30:00 | 44.15 |
| 16.11.2013 | 19:30:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 03:00:00 | 36.51 |
| 16.11.2013 | 20:00:00 | 83.64 | 06.01.2014 | 03:30:00 | 38.83 |
| 16.11.2013 | 20:30:00 | 83.98 | 06.01.2014 | 04:00:00 | 41.16 |
| 16.11.2013 | 21:00:00 | 84.31 | 06.01.2014 | 04:30:00 | 42.15 |
| 16.11.2009 | 21:30:00 | 83.98 | 06.01.2014 | 05:00:00 | 38.83 |
| 平均 |
|
平均 |
|
||
平均功耗:老= 84.22,新= 42.64,利润= 49.37%。
节能在植物4。
| 功耗在旧传统系统 | 后能耗控制系统而设计的 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 日期 | 小时 | 千瓦 | 日期 | 小时 | 千瓦 |
| 17.11.2013 | 10:30:00 | 46.8 | 07.01.2014 | 11:00:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 11:00:00 | 46.8 | 07.01.2014 | 11:15:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 11:30:00 | 46.47 | 07.01.2014 | 11:30:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 12:00:00 | 46.47 | 07.01.2014 | 11:45:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 12:30:00 | 46.47 | 07.01.2014 | 12:00:00 | 20.25 |
| 17.11.2013 | 13:00:00 | 47.8 | 07.01.2014 | 12:15:00 | 19.92 |
| 17.11.2013 | 13:30:00 | 44.81 | 07.01.2014 | 12:30:00 | 19.92 |
| 17.11.2013 | 14:00:00 | 46.47 | 07.01.2014 | 12:45:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 14:30:00 | 46.47 | 07.01.2014 | 13:00:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 15:00:00 | 45.81 | 07.01.2014 | 13:15:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 15:30:00 | 45.81 | 07.01.2014 | 13:30:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 16:00:00 | 46.47 | 07.01.2014 | 13:45:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 16:30:00 | 46.14 | 07.01.2014 | 14:00:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 17:00:00 | 45.81 | 07.01.2014 | 14:15:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 17:30:00 | 43.81 | 07.01.2014 | 14:30:00 | 23.9 |
| 17.11.2013 | 18:00:00 | 45.81 | 07.01.2014 | 14:45:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 18:30:00 | 45.14 | 07.01.2014 | 15:00:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 19:00:00 | 45.14 | 07.01.2014 | 15:15:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 19:30:00 | 45.14 | 07.01.2014 | 15:30:00 | 22.24 |
| 17.11.2013 | 20:00:00 | 45.47 | 07.01.2014 | 15:45:00 | 19.92 |
| 17.11.2013 | 20:30:00 | 45.47 | 07.01.2014 | 16:00:00 | 20.25 |
| 17.11.2013 | 21:00:00 | 43.48 | 07.01.2014 | 16:15:00 | 21.78 |
| 17.11.2013 | 21:30:00 | 45.14 | 07.01.2014 | 16:30:00 | 21.78 |
| 平均 |
|
平均 |
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平均功耗:老= 45.79,新= 21.80,利润= 52.39%。
介绍了一种新型仿真优化技术应用于设计一个重置计划空气流空气供应和排气温度和气压差的暖通空调控制系统在工业织物制造工厂。由于空调系统参数的复杂关系,有必要建议最佳设置不同的操作以响应动态冷却负荷和多变的气候条件在一年。Proportional-integral-derivative (PID)编程开发可有效处理离散、非线性和高度约束优化问题。为了解决这个问题,暖通空调控制系统已经成功地设计和控制区域的动态模型已经得到准确在土耳其一个集成的大工厂。仿真和实际控制器响应已经观察到,分别。当结果进行比较,系统取得了同样的反应。监控软件是控制整个系统的开发使用主机计算机和可编程控制器。所有的控制单元可以与主机通信的MODBUS TCP / IP以太网协议。因此,系统参数可以观察和控制单一中心点主机和一个操作符。
大约40%的能源效率获得了设计控制系统。这种能量效率数量显然是验证通过测量每个工厂的能源消耗如表所示
总花费控制系统= 47781美元;
总能量效率每小时= 140千瓦;
1千瓦电力成本= 0.087美元/千瓦时;
每月能源效率= 140千瓦时
系统的折旧时间= 47781/8770 = 5.44个月。
体积流率的空气(m3/秒)
空气比热容(kJ /公斤
质量密度的空气(公斤/米3)
区域的体积(m3)
每小时换气次数
对流传热系数,(W / m2
水分空气生产空气加湿器
传导传热系数(W / m
增益系数(°C
发射率常数
玻耳兹曼常量(W / m2
质量流率
加湿器的整体热容
供应空气温度(°C)
加湿器的整体透射区域因素(kJ / s
体积的加湿器
供应空气湿度比(公斤/公斤)
空气湿度比供应(公斤/公斤)
时间常数
时间延迟。
作者宣称没有利益冲突有关的出版。