连续回热型吸附式空调/热泵循环特性与动态性能(Ⅱ)结果与讨论

根据非平衡吸附条件下系统的动态方程计算了系统各参数的动态变化规律 ,并与实验值进行了对比 ,验证了理论模型的正确性 ,同时通过计算确定了吸附床传热系数、吸附床滞留传热介质量、吸附床加热与冷却介质热容、热源温度、冷却水温度、循环周期等对连续回热型吸附式空调 /热泵系统运行 p -t-x图的影响以及它们对系统运行SCP与COP的影响 ,分析了产生这些影响的机理 ,为该类机型的优化设计与运行奠定了基础     

基于模糊PID的低温环境试验系统控制特性研究

将模糊控制和增量式PID控制相结合，针对双调节阀协同工作的液氮蒸发制冷低温环境模拟试验系统，设计了一种模糊PID温度控制策略。通过开展预试验与系统辨识，确定了被控对象的状态空间模型，并在此基础上对试验系统的温度控制特性进行仿真研究。结果表明，和传统PID控制相比，模糊PID控制调节迅速、控制精度高。在此基础上，基于某实际试验系统开展了温度控制试验。试验和仿真结果证明，模糊PID方法在大型低温环境模拟试验系统温度控制中具有良好的精度和稳定性，该控制方法易于应用于同类试验系统，对相关应用中温度控制策略的设计具有指导意义。     

变容量家庭能源中心单独制热水模式的实验研究

提出了可全年供应空调和热水需要的变容量家庭能源中心系统,并提出单独制热水模式下的性能系数计算方法。通过对该模式瞬时动态特性的研究,指出变容量压缩机可以有效地保证机组的安全可靠运行。实验研究了单独制热水模式在不同环境温度、不同压缩机负荷条件下的性能。结果表明,在同一压缩机负荷条件下,热水性能系数均随环境温度的升高而升高,与传统热泵热水器的变化趋势相同。而压缩机负荷变化对机组热水性能系数的影响在不同的环境温度下呈现不同的规律,因此,可根据不同的环境温度优化控制压缩机负荷,以提高制热水效率,节约能源。     

建筑冷热电联产系统方案分析

冷热电联产系统(CCHP)是一种高效的能源利用方式,用于建筑楼宇的冷热电联产系统是以后的发展方向。为了研究适用于建筑的冷热电联产系统方案,结合一个工程样例,提出了三套发电功率不同的方案,分析比较了不同方案之间的差别,并从年运行小时数,天然气价格,电价等方面评价了这些因素对于冷热电联产系统运行效果的影响,计算结果发现,联产系统年运行小时数越多,其经济性越好,而选择合适的发电功率可以减小能源价格波动的影响。     

微型分布式冷热电联产系统的热力过程综合优化

运用热力过程分析理论,对微型分布式冷热电联产系统的户式示范工程的典型工况进行热力过程分析。其中的夹点分析（PA）理论对系统中的换热网络（HEN）进行了最优化的改进设计,换热网络的改进能实现最小公用事业这一能量目标以及相应的经济目标。在夹点分析的基础上,进一步运用分析,对微型冷热电联产系统的能量梯级利用原理展开讨论,并结合热机与热泵的热力学特性,得出它们在换热网络系统中最佳的设置方法。通过热力过程最优分析及其再设计,改进后的分布式冷热电联产系统获得了更佳的热力学性能与经济效益。     

建筑冷热电联产系统的自动控制与控制策略分析

建筑冷热电联产系统（BCHP）为建筑用能提供冷、热、电,是一种高效能源利用方式。由于系统所涉及的设备多,且由于季节的差别,不同用户的差别,导致了系统运行的复杂性,因此采用集散控制系统是非常必要的。本文结合一个工程实例,完成了一个基于现场可编程序控制器和上位控制计算机,并进行了建筑冷热电联产系统的控制策略分析,实现了整个系统的自动优化控制。     

可移动式微型冷热电联产系统热电运行分析

介绍了一种集成可移动式微型冷热电联产系统,该系统采用了16kW的发电机组,集成式热管理器以及热水驱动的硅胶-水吸附式冷水机组,系统在发电的同时,回收发电机组缸套水余热和烟气余热,实现冷、热、电综合供能.对该系统在冬季运行工况下了运行性能进行了试验研究分析,确定了系统的运行规律,及其产生这些运行规律的原因,为认识该系统并对系统实施进一步的优化提供了依据.     

基于Labview的区域性能量监控管理中心研究

采用美国国家仪器公司的Labview软件,对区域性能量监控管理中心的建设进行了总体设计。设计的能量监控管理中心总系统共分为8个子系统,可以完成能量管理中心在能源生产、配送和使用各阶段上提高综合利用效率的功能。最后,给出了用Labview编制的程序界面。     

冷热电联供系统的优化运行分析

对一个基于燃气内燃机的冷热电三联供系统(CCHP)运行了进行策略分析。该系统由燃气内燃机、硅胶-水吸附式制冷机,电制冷机和燃气锅炉等部分组成。根据天然气与电力能源价格情况,在满足用户变冷热电负荷需求条件下,运用混合整型(0-1)单目标规划方法,建立了联供系统的优化模型[1],得到了系统的最优运行策略。该模型的目标是运行费用最低,模型采用C++与Lingo9.0软件混合编程获得优化结果[2]。     

ANFIS实现依据人数变化来预测建筑负荷

为了实现依据人员的数量和逗留来预测建筑实时负荷,采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立模型,来研究其应用的可行性与实用性。通过平均误差和可决系数(R 2)来评估模型的性能，结果表明该模型是一种有效的应用模型，准确率达到99.8%。进而针对商场类建筑，可以实现根据人员的数量和逗留时间来调控隔间实时负荷，与传统的温湿度控制实现整个空间来适应负荷的变化相比，新方法可以迅速改变局部环境以满足顾客舒适性要求，充分实现了节能。