超低能耗建筑暖通空调冷水温度优化控制方法

引言

在全球能源危机与气候变化背景下，建筑节能已成为各国关注的焦点。超低能耗建筑凭借其卓越的保温隔热性能与高效能源系统，大幅降低了建筑运行能耗。暖通空调系统作为建筑中的主要能耗单元，其节能潜力巨大。冷水系统是暖通空调的冷源核心，其供水温度的设定策略不仅关系到冷水机组本身的运行效率，更影响到水泵、末端装置乃至整个系统的能耗水平。

1 超低能耗建筑冷水系统特性分析

超低能耗建筑围护结构热工性能卓越，其冷负荷强度显著低于常规建筑，且峰值负荷出现频率低、持续时间短。负荷构成中，内部得热占比相对提升，而外部太阳辐射及围护结构传热影响减弱。这使得冷水系统长期处于部分负荷工况下运行，负荷率波动平缓。该特性要求系统具备更精细的调节能力与更宽的高效运行区间。冷水温度的设定不仅影响机组本身能效，更对水泵能耗及末端换热效率产生连锁影响，因此其优化控制成为实现系统整体节能的关键环节。

2 传统冷水温度设定方法的局限性

2.1 固定温度设定的能量浪费问题

传统暖通空调系统普遍采用固定的冷水供水温度设定值，该方式忽略了建筑实际负荷需求的动态变化以及外部环境参数的持续影响。在部分负荷工况下，尤其是过渡季节或夜间，建筑实际需冷量远低于设计最大值。若仍维持较高的冷水温度设定值，会导致冷水机组运行效率偏离最佳工况，压缩机功耗增加。固定的温度设定也使得水泵等输配系统始终运行于较高能耗状态，无法根据实际需求进行调节，造成显著的能源浪费。这种粗放的控制模式与超低能耗建筑精细化节能运行的宗旨背道而驰。

2.2 忽视系统耦合性与末端需求多样性

传统方法通常将冷水机组、水泵、冷却塔及末端装置视为独立个体进行控制，缺乏系统协同观念。冷水温度的单一设定难以同时满足所有末端的多样化需求。辐射空调末端为实现舒适性与避免结露，所需冷水温度较高；而新风处理机组为深度除湿，则需要较低温度的冷水。固定温度的冷水供应迫使部分末端通过再热等方式进行二次调节，产生冷热抵消现象，造成能源品质的浪费。该方法未考虑水温变化对水泵扬程及流量的影响。

3 超低能耗建筑暖通空调冷水温度的优化控制方法

3.1 基于模型预测控制的动态优化策略

模型预测控制是一种先进的前馈控制方法，适用于超低能耗建筑冷水温度的优化。构建包含建筑热惰性、冷水机组性能、管网特性及室外气象参数在内的系统预测模型。控制器以未来一段时间内的天气预报、建筑使用计划作为输入，通过滚动优化算法，预测未来建筑负荷变化趋势，并据此动态计算出逐时的最优冷水温度设定值。该方法的优势在于其前瞻性，能够提前调整系统运行状态，避免因环境突变导致的控制滞后与能耗波动。在预测到午后冷负荷将显著上升时，可提前适度降低冷水温度设定值，储备冷量，从而避免机组在高效区间外突然加载。模型预测控制实现了系统能耗与舒适度的多目标优化，是提升超低能耗建筑能源管理水平的有效手段。

3.2 基于负荷反馈的自适应调节方法

基于负荷反馈的自适应调节方法通过实时监测建筑冷负荷的实际变化，动态调整冷水温度设定值。该系统以末端阀门的开度、供回水温度差及流量等参数作为负荷率的判断依据。当系统检测到实际负荷率较低时，可自动适当提高冷水供水温度设定值。较高的供水温度有利于提升冷水机组的制冷效率，降低压缩机功耗，同时减少水泵因克服较高温差所需提供的扬程，从而降低输配系统能耗。反之，当负荷率升高时，则需适当降低供水温度以满足末端换热需求。该方法的核心在于建立负荷率与最优供水温度之间的对应关系模型，并通过闭环控制不断修正该模型，使系统始终

朝着能效最高的方向运行。

3.3 考虑末端特性的分阶段温度优化设定

针对超低能耗建筑末端形式的多样性，可采用分阶段温度优化设定方法。该方法将冷水系统根据服务末端的不同分为多个阶段，例如初级阶段服务于对水温要求不高的辐射盘管，中级阶段服务于新风处理机组，高级阶段则服务于有特殊低温需求的工艺空调。系统为不同阶段设置不同的基础温度设定值。中央控制器通过监测各阶段的实时需求，协调冷源侧的总供水温度。在总冷量需求不大时，可采用较高的供水温度，优先满足辐射末端的需求。当除湿需求增加时，则启动低温冷源，优先保障新风机组。这种分阶段控制方法通过灵活配置冷源输出，最大限度地减少了末端再热需求，避免了能源品质的浪费，实现了冷量的按需分配与梯级利用，显著提升了系统整体能效。

3.4 与自然冷源协同运行的集成控制方法

超低能耗建筑强调被动式设计，充分利用自然冷源是其重要特点。集成控制方法将机械制冷与自然冷源利用相结合，根据室外气候条件智能切换运行模式并优化冷水温度。当室外空气焓值低于室内空气焓值时，控制系统可判断具备利用冷却塔进行免费供冷的条件。此时，系统会尽提高冷水温度设定值，甚至完全关闭冷水机组，仅通过板换利用冷却塔产生的低温水来满足建筑冷需求。免费冷却是实现超低能耗目标的关键技术之一。集成控制方法通过实时比较机械制冷与免费制冷的经济性，动态决策最优运行模式与温度设定点，在保障室内环境的前提下，最大限度地利用自然冷源，降低机械制冷设备的运行时间与能耗。

3.5 基于人工智能的冷水温度智能寻优控制

人工智能是基于大量历史运行数据，利用机器学习算法训练出冷水温度、室外参数、建筑负荷与系统总功耗之间的复杂非线性关系模型。训练完成的AI 模型能够根据实时采集的室外温湿度、太阳辐射强度、建筑内区人数等特征参数，快速推理出当前时刻使系统总能耗最低的最优冷水温度设定值。随着运行数据的不断积累，模型能够进行自学习与持续优化，从而适应建筑使用模式的变化与设备性能的衰减。人工智能控制不依赖于精确的物理模型，其优势在于能够处理系统的高度非线性与不确定性，发现人脑难以直观发现的优化规律，实现超低能耗建筑冷水系统能效的深度挖掘。

结束语

总之，冷水温度优化是提升超低能耗建筑暖通空调能效的核心。本文分析了其负荷特性与传统固定温度设定法在能效和协同方面的局限，进而提出了模型预测、负荷反馈、分阶段设定、自然冷源集成及人工智能寻优等多种动态调控方法。这些注重系统整体能效、与实际需求及环境协同的解决方案，为显著降低运行能耗提供了有效途径。未来研究应聚焦于多方法融合应用及工程长期验证，以推动超低能耗技术的深入发展。

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