冷水机组的电力负荷优化卸载控制策略研究

1 引言

在现代社会，电力的稳定供应是保障生产生活正常运转的基石。然而，随着经济的快速发展与各类电气设备的广泛应用，电力负荷需求不断攀升，峰谷差日益增大，给电力系统的运行带来了严峻挑战。冷水机组作为大型商业建筑、工业厂房等场所的重要制冷设备，其耗电量巨大，且运行特性复杂，对电力负荷的波动有着显著影响。

2 现有冷水机组控制策略分析

2.1 常规控制策略

2.1.1 温度控制法

温度控制法是较为常见的一种冷水机组控制方式，其原理是通过监测冷冻水的回水温度来控制冷水机组的运行状态。当回水温度高于设定值时，表明冷负荷增加，控制系统会增加冷水机组的制冷量，如提高压缩机的转速或开启更多的压缩机；当回水温度低于设定值时，则减少制冷量或关停部分机组。这种控制策略简单直接，易于实现，但存在一定的局限性。由于回水温度的变化具有一定的滞后性，可能导致冷水机组的响应不及时，无法快速准确地匹配实际冷负荷需求，从而造成能源浪费或室内舒适度下降。在部分负荷工况下，该策略难以保证冷水机组运行在最佳能效点，降低了能源利用效率。

2.1.2 负荷控制法

负荷控制法通过测量冷冻水的供回水温度和流量，计算出实际冷负荷，然后根据冷负荷的大小来控制冷水机组的运行台数或负荷率。当实际冷负荷接近或超过单台冷水机组的额定冷负荷时，开启新的机组；当冷负荷降低时，逐步关停部分机组。相较于温度控制法，负荷控制法能够更准确地反映冷负荷需求，但在实际应用中，由于测量误差、系统动态特性等因素的影响，冷负荷计算的准确性可能受到影响。该方法同样未充分考虑冷水机组在不同负荷下的能效特性，容易导致机组在部分负荷工况下运行效率低下。

2.2 节能控制策略

2.2.1 基于能效比（COP）的控制策略

能效比（COP）是衡量冷水机组性能的重要指标，它反映了单位输入功率所产生的制冷量。基于COP的控制策略旨在使冷水机组在运行过程中始终保持较高的COP值，以实现节能的目的。通过实时监测冷水机组的运行参数，如制冷量、输入功率等，计算出当前的COP值，并根据COP值的变化调整机组的运行状态。当某台机组的COP值下降到一定程度时，控制系统会调整其负荷分配，将部分负荷转移至其他COP值较高的机组，或者对该机组进行卸载甚至关停。这种控制策略在一定程度上提高了能源利用效率，但在实际复杂的运行环境中，仅以COP为单一优化目标可能无法全面兼顾电力负荷优化与制冷需求的平衡。

2.2.2 群控策略

群控策略主要应用于多台冷水机组并联运行的系统，通过对各台机组的协调控制，实现整个冷水机组系统的优化运行。群控系统能够根据实际冷负荷需求，合理分配各机组的负荷，使机组组合运行在最佳工况。在部分负荷情况下，可以选择开启部分高效机组，关闭低效机组，或者通过调整各机组的负荷率，使整个系统的能耗最低。群控策略还可以考虑设备的运行时间均衡、维护需求等因素，延长设备使用寿命。

3 冷水机组电力负荷优化卸载控制策略设计

3.1 基于智能算法的求解方法

针对构建的多目标优化模型，采用智能算法进行求解。以粒子群优化算法（PSO）为例，其基本原理是通过模拟鸟群觅食行为，在解空间中搜索最优解。在算法初始化阶段，随机生成一组粒子，每个粒子代表一个可能的解，即冷水机组的运行组合与负荷分配方案。粒子具有位置和速度两个属性，位置表示解的具体参数，速度决定粒子在解空间中的移动方向和步长。在迭代过程中，粒子根据自身历史最优位置和群体历史最优位置不断更新速度和位置，逐步向最优解靠近。通过设置合适的算法参数，如惯性权重、学习因子等，平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力，提高求解效率与精度。将多目标优化模型的目标函数作为粒子群优化算法的适应度函数，经过多次迭代计算，最终得到一组Pareto最优解，决策者可根据实际需求从Pareto最优解集中选择合适的优化方案。

3.2 控制策略实施流程

基于多目标优化模型和智能算法求解结果，设计冷水机组电力负荷优化卸载控制策略的实施流程。控制系统实时采集冷水机组的运行参数、冷冻水供回水温度与流量、室内外环境参数等信息，通过负荷预测模型预估未来一段时间内的冷负荷需求。将采集到的实时数据和预测负荷输入到多目标优化模型中，利用智能算法求解得到当前最优的冷水机组运行组合与负荷分配方案。控制系统根据优化结果，向各冷水机组发送控制指令，调整机组的运行状态，如启停控制、负荷率调节等。在运行过程中，持续监测系统的运行状态，实时评估优化效果，若实际运行情况与预期出现偏差，及时调整优化模型与控制策略，确保系统始终处于最优运行状态。

4 仿真与实验验证

4.1 仿真平台搭建

利用MATLAB/Simulink软件搭建冷水机组电力负荷优化卸载控制策略的仿真平台。在仿真模型中，详细构建冷水机组的热力学模型、动态特性模型以及电力负荷模型，考虑压缩机、冷凝器、蒸发器、水泵等设备的运行特性与相互耦合关系。根据实际建筑的冷负荷特性，建立相应的冷负荷模型，模拟不同工况下的冷负荷变化情况。同时，搭建智能电网环境下的电力系统模型，包括电源、输电线路、负荷等部分，以准确评估冷水机组优化卸载控制策略对电力系统的影响。将设计的多目标优化模型与基于智能算法的求解模块嵌入到仿真平台中，实现对控制策略的仿真验证。

4.2 仿真结果分析

在不同的冷负荷场景下进行仿真实验，对比优化卸载控制策略与传统控制策略的性能表现。在典型的夏季工作日负荷场景中，传统温度控制策略下，冷水机组的电力负荷曲线与冷负荷曲线基本同步，在中午高峰时段，电力负荷峰值较高，且由于控制滞后，部分时段存在过冷或欠冷现象。而采用优化卸载控制策略后，通过合理调整冷水机组的运行组合与负荷分配，电力负荷峰值明显降低，且在全天运行过程中，系统总能耗显著减少。从能效比指标来看，优化后的系统平均COP值较传统策略有显著提升，表明能源利用效率得到了有效提高。通过对制冷量偏差的统计分析发现，优化卸载控制策略能够更准确地跟踪设定制冷量，保证室内制冷效果的稳定性。

6 结论

未来需要进一步研究如何提高控制策略的鲁棒性与适应性。随着智能电网技术和物联网技术的不断发展，将人工智能、大数据等新兴技术深度融合到冷水机组控制领域，实现更精准的负荷预测、更智能的设备协同控制，将是未来研究的重要方向。通过持续优化冷水机组的电力负荷控制策略，有望为电力系统的高效、稳定、绿色运行做出更大贡献。

参考文献：

[1] 陈泓光, 黄翔.制冷机房多台冷水机组运行优化节能控制研究[J]. 建筑节能,2024,52(10):106-111.

[2] 李勇, 王峰. 基于智能算法的冷水机组群控系统优化策略研究[J]. 流体机械,2023,51(12):78-84.

[3]张悦,赵耀华.考虑电力负荷特性的冷水机组优化控制策略及应用[J].暖通空调,2022,52(11):104-110.