中国APF标准中低温制热的影响

变频冷暖式空调的全年能源效率APF评价方法兼顾了空调器的制冷、制热性能,由于国内空调使用习惯的原因,低温制热在APF评价中所占权重较大。结合案例分析了低温制热性能对中国APF标准的影响。     

基于EN14825标准规定下的房间空调器季节能效计算方法解析及变频空调器性能设计方法探讨

对EN14825-2016房间空调器关于SEER/SCOP的计算方法进行了解析;对家用房间空调器在欧盟能效标准约束条件下的性能设计方法进行了探讨。欧盟房间空调器的制冷SEER与制热SCOP测试时,重点关注测试B点工况的能力能效。在测试制冷模式与制热模式下的B、C、D各工况点时,要根据变频空调功率分布特征,调整风机转速,制冷系统的节流机构参数,使能力能效达到最优。在进行D点工况测试时,应适当调高压缩机的回转速度,避免压缩机在低频运行区段造成的高功耗,从而影响SEER与SCOP。     

有关热泵型房间空调器热冷比的分析

分析了热泵型房间空调器室内外侧换热器面积和空气循环量对空调器热冷比以及制冷和制热性能系数的影响。分析结果表明,要提高空调器的热冷比,应适当增加室内侧换热器面积和空气循环量,而减少室外侧换热器面积和空气循环量。     

GA-BP网络在钢轨磨损量预测中的应用

基于GA算法及BP神经网络优点,将GA算法优化的BP网络应用于钢轨磨损量预测。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得不同曲线半径、轴重、运行速度工况下对应的钢轨磨损量,即神经网络所需样本,建立GA算法优化三层BP神经网络,对钢轨磨损量进行预测。结果表明:GA算法优化的BP神经网络对钢轨磨损量具有良好的预测性能,较好地反映了曲线半径、轴重、运行速度对钢轨磨损量的影响规律。     

焓差实验台远程测控系统开发

为了实现空调器与热泵机组等系统的远程检测,以焓差法空调性能测试装置为核心,开发了一个可对多种制冷空调设备进行实时在线监测的远程测控系统。该系统结合网络监控技术,与B／S技术有机结合,解决了测试系统分散与远程监测等问题,实现了集检测、网络通讯、测试于一体的功能。在共享硬件资源的条件下,该学院可远程完成对房间空调器、风机盘管、热泵热水器机组、冰箱制冷器具等制冷空调设备的多项性能测试实验。试验结果表明,该系统可实现不同制冷设备在不同的工况下,远程监控的稳定运行。     

一种全新循环的多功能空调器试验研究

为了提高空调器的利用率,并达到节能减排的目的,设计了一种具有制冷、供暖、全天候提供热水和冷凝热回收制取热水4种功能的多功能空调器。并对所研制的多功能空调系统的热力性能进行了试验研究。结果表明:设计的多功能空调系统运行性能良好,夏季制冷和冬季供暖功能正常;夏季实现冷凝热回收功能时,该系统的平均制热水能效系数为3.57,制冷能效系数为3.31,总能效系数可达6.88;单独制热水时,其制热功率和性能系数是随着进水温度的升高而降低。在20,7,2℃的环境温度条件下,其制热功率分别为:15.572,10.57,9.02 k W,性能系数分别为:4.21,3.09,2.73。     

空调热泵用FH系列全封闭制冷压缩机

FH系列全封闭制冷压缩机是日本日立公司（HITACHI）八十年代投产的一种新颖高效制冷压缩机,它用于空调设备,也可作为热泵压缩机用于夏季制冷、冬季制热。 日立公司生产各种类型的全封闭制冷压缩机为各类制冷设备配套之用。如VS、V系列滑管式压缩机,配于家用冰箱、冷水器、冷藏箱等;TF、TM、TU、TB系列回转式压缩机,配于房间空调器、去湿机、冷水机等;W、M系列活塞式制冷压缩机,配于房间空调器、去湿机等;FH系列活塞式制冷压缩机,配于各类立柜式空调机组……。     

有关热泵型空间空调器热冷比的分析

分析了热泵型房间空调器室内外侧换器面积和空气循环量对空调器热冷比以及制冷和制热性能系数的影响。分析结果表明,要提高空调器的热冷比,应适当增加室内侧换热器面积和空气循环量,而减少室外侧换热器面积和空气循环量。     

基于PSO-BP算法的动态空调负荷预测建模

根据空调负荷的非线性特点,提出了一种基于粒子群算法优化误差反向传播(BP)神经网络的空调负荷预测方法,针对BP网络训练容易出现麻痹和易陷入局部极值,以及其预测空调负荷时精度不够理想等现象,将粒子群算法的随机全局优化和梯度下降局部优化结合,达到改善神经网络泛化能力和提高空调负荷预测精度的目的。用该方法对的空调系统冷负荷与室外空气的干球温度、含湿量和太阳辐射照度的关系进行建模和预测,通过实例验证了该优化算法优于BP网络,能更加有效地处理动态空调负荷中的非线性问题,获得更可靠的预测结果。     

变频空调实际运行模式识别及数据挖掘

变频空调的长期运行数据是空调在实际环境中运行状态最直接的反映,空调运行的内在规律潜藏在其长期的运行数据中,分析其长期运行数据时,由于数据冗余、存在异常数据等原因,需要采用数据挖掘的方法进行研究。采用聚类算法进行分析,空调的运行模式可总结为三种模式,即上午高负荷模式、下午高负荷模式以及低频平稳模式,三种模式下空调的送风温度都比较接近,但室外温度有所区别。上午(下午)高负荷模式中,室外温度在上午(下午)最高,功率及制冷性能系数(Energy efficiency ratio, EER)分别处于峰值及谷值,低频平稳模式下,室外温度并不高,开机后空调运行比较稳定,运行参数变化不大。此后,采用控制变量法和多项式拟合来分析环境工况参数对空调性能的影响,室外侧环境温度、空调回风温度的升高均导致空调的功率增加,而空调的EER随着回风温度的升高而增加,随着室外温度及空调的功率(运行频率)的增加而下降。采用神经网络算法,研究基于空调送风侧参数预测变频空调性能的方法,并建立神经网络预测模型,该方法的预测误差在15%以内,可以通过控制空调运行时的送风侧参数,达到控制空调性能的目的。最后,根据以上研究成果,提出变频空调控制优化方法,提高空调在线长期运行能效。