摘要：暖通空调是现代建筑中必不可少的一部分，但是它增加了能源的消耗。在我国的建筑中，暖通空调的能源消耗占到了整个建筑的20%以上，而暖通空调的能源消耗中有一半以上是因为制冷系统。文章从暖通空调制冷系统的工作原理入手，首先分析了暖通空调制冷系统的优化控制方法，然后研究了暖通空调制冷系统的最优控制组合。
关键词：暖通空调；制冷系统；优化控制
1导言
在我国大部分商用及民用建筑中，暖通空调制冷系统的年能耗量，占据了建筑总能耗量25%~50%左右。因此，有必要加强对空调制冷系统的优化控制，以有效降低建筑能耗，促进我国社会经济的健康与和谐发展。暖通空调是现代化建筑中，用于创造洁净、舒适的生活、工作环境所不可或缺的重要基础设备。但同时它也是建筑物能耗最大的设备之一，在给人们带来舒适的内部环境的同时，也产生了大量的能源消耗，加剧了我国能源供需之间矛盾。尤其是暖通空调的制冷系统，它作为暖通空调的核心元件，也是能耗量最大的设备，必须加强对空调制冷系统的节能优化控制，以尽可能的降低系统能耗，提高系统的运行效率。
2暖通空调制冷系统的工作原理
暖通空调的制冷系统是通过制冷剂实现热量的交换，制冷剂在压缩机、冷凝器、蒸发器和节流阀四个元件中不断循环，自身的状态发生变化，进而实现吸收热量与释放热量。制冷剂在蒸发皿中吸收热量，这时的制冷剂由液体变为了低压低温的气体。气化的冷却剂被压缩机吸入，进而压缩成高温高压的气体，这些气体在冷凝器中将自身的热量传递给空气或者水，变为最初的液体状态。这就是一个基本的循环，多次进行这个循环就可以实现热量的交换，达到降温的目的。
除了制冷剂循环外，暖通空调还有冷却水循环、冷冻水循环和室内空气循环。这三种循环都直接或者间接与冷却剂发生热量交换，帮助把室内空气的温度降低，实现制冷的效果。从暖通空调制冷系统的工作原理来看，制冷系统是能源消耗最大的部分，对其进行优化控制可以最大限度地降低能量损耗。
3暖通空调制冷系统性能优化控制的方法
3.1BP神经网络在暖通空调制冷系统中的应用
BP神经网络是一种多层反馈的网络系统，可以解决多层网络的隐藏单元连接问题。而且BP神经网络在解决非线性的映射问题时，有着不可替代的作用。根据BP神经网络的特性，它主要用在以下三个方面：（1）模式的识别与分类。在计算机的数据中，可以将信息分为文字、图片和语言等类型，BP神经网络可以根据不同数据的特征进行识别，然后把信息针对性的归类，有助于加快信息的处理；（2）函数系统控制。BP神经网络可以利用其自身非线性的特点进行函数建模，建模后的系统就可以广泛应用在工业控制中，如机器人的运动轨迹控制等；（3）压缩数据。BP神经网络可以对数据进行压缩，减少数据所占据的内存空间。另外，BP神经网络还可以对数据的特征进行抽取，方便数据的分析。
根据BP神经网络的上述特征，可以将这种神经网络应用在暖通空调的制冷系统中，实现对空调制冷系统中制冷机吸气压力的模拟。因为暖通空调制冷机的能耗有很强的非线性特点，所以在收集其能耗状态时很难保证精确性。基于此，可以发挥BP神经网络的作用，实现对真实数据的模拟。BP神经网络可以模拟任意的连续非线性函数，利用神经网络模型来逼近实际值。BP神经网络在暖通空调中可以实现制冷机状态的监测，方便后续的调整和控制。
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3.2自适应模糊算法在制冷系统优化控制中的具体应用
1）系统结构及功能。该优化控制系统，主要由控制模块、执行模块以及信息采集模块这三大功能模块所构成。a.控制模块的功能。控制模块的核心是智能化的模糊控制器，它是一台内置有专业的自适应模糊优化控制软件的计算机设备，主要任务是完成偏差量、偏差变化量（输入量）的模糊化，完成模拟关系运算以及模糊决策的处理等重要过程。b.执行模块的功能。该优化控制系统的执行模块，主要包括了具有变频调速功能的风机智能控制柜、水泵智能控制柜。通过执行模块，能对冷却水流量Gc和冷却风量Gf进行动态化调节，从而使实际冷却水温度接近最佳温度Tcm。c.信息采集模块的功能。信息采集模块主要由各种传感器设备所构成，它需要负责对进水温度、出水温度、湿球温度、冷水机组功率、冷却水系统功率等相关参数信息进行实时采集，并将采集到的参数信息转换为相应的电信息。2）主要应用过程。自适应模糊算法在制冷系统优化控制中的应用过程，主要包括了以下流程：a.数据处理与COP计算。信息采集模块所得到的参数信息，传递到数据处理器中，然后经数据处理器将各类数据进行综合处理，并计算当前制冷系统的性能COP，再将计算结果传递到数据库与比较器中。b.计算模糊控制值。智能模糊控制器通过对偏差量的比较，并利用数据库中的模糊规则表，通过模糊逻辑理论计算得出当前工况下COP最大时，冷却水最佳温度Tcm，然后再根据Tcm得出冷却水流量、冷却风量的模糊控制值Gc和Gf。c.制冷系统调节。根据推论所得出的模糊控制值Gc和Gf，再将其进行解模糊化处理以得出精确的控制值，再利用执行模块以实时控制与调节冷却水流量与冷却塔风量，从而使实际冷却水温度接近于最佳温度值Tcm。3）实践应用分析。a.节能控制系统的主要构成。BKS系列空调中，其节能控制系统设备主要包括了集中控制中心设备、制冷系统控制设备以及末端控制设备这三个部分。以制冷系统的节能控制设备为例，它主要包括了设备管理软件、数据服务器、模糊控制柜、辅助设备（打印机、扫描仪等）。其中，模糊控制柜作为该空调节能控制系统中的核心设备，在柜内配置有模糊控制器、智能控制单元、通信协议转换单元、开关电源以及系统控制软件等，它能实现对制冷系统运行参数的动态调整与控制，从而确保制冷系统在任何负荷条件下，都能始终保持高效运行。b.主要技术优势。该节能控制系统的主要技术优势，表现为：一是先进性。该系统充分利用了当代最新科技成果，采用具有智能控制功能、能进行类似 人脑知识处理和推理的自适应模糊控制技术，使系统具有自学习、自寻优和自适应的优化控制功能。同时，还能全面实现对空调冷冻水系统、冷却水系统、冷却塔风机等各个环节进行全面控制，并利用集成技术将各个控制子系统在物理上、逻辑上和功能上互连在一起，以此全面实现空调制冷系统的整体协调运行和综合性能优化。二是开放性与易扩展性。该系统具有良好的兼容性和开放性，能够与支持BACnet/IP协议的BA系统实现集成，以达到信息交流与资源共享。同时，系统是基于组态软件、数据库和专家系统技术的一种先进的自动化控制装置，具有强大的组态功能，其适应性强，无论用制冷系统需要扩展或是变更，都无需进行二次软件编制，从而避免了软件二次编制的技术风险，其调试与维护也非常简便。
结束语
随着社会的发展，人们对生活质量的要求越来越高，暖通空调已经成为建筑物中不可缺少的一部分。但是由于暖通空调的制冷剂运作问题，其能耗一直较高，进一步恶化了我国能源的供求关系，不满足可持续发展的战略。而暖通空调中能耗最大的就是制冷系统，对其进行优化的控制有着重要意义。本文以BP神经网络和自适应模糊控制系统方面为主，分析现代化技术在暖通空调制冷机控制中的应用，希望可以给相关的研究提供一定的参考意见。
参考文献
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论文作者:全一斌
论文发表刊物:《基层建设》2017年第25期
论文发表时间:2017/12/6
标签：神经网络论文; 暖通空调论文; 制冷系统论文; 模糊论文; 冷却水论文; 模块论文; 系统论文; 《基层建设》2017年第25期论文;