[發明專利]基于Modelica聯合仿真優化的冷水機房模型校準方法

在審

• 申請號: 201910854595.X
• 申請日: 2019-09-10
• 公開（公告）號: CN110688740A
• 公開（公告）日: 2020-01-14
• 發明（設計）人: 田喆;祝捷;甄誠;牛紀德
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06Q50/08
• 代理公司: 12201 天津市北洋有限責任專利代理事務所
• 代理人: 李素蘭

1.基于Modelica聯合仿真優化的冷水機房模型校準方法，其特征在于包括如下步驟：

步驟一、使用Modelica語言對制冷站的冷水機組、水泵以及冷卻塔分別建模；

其中，冷水機組模型的計算公式為：

P＝P_ref·CAPFT·EIRFT·EIRFPLR

上式中：CAPFT用于描述冷水機組在不同工況下可用制冷量的差異，EIRFT和EIRFPLR分別用于修正冷水機組滿負荷和部分負荷狀態下的耗電輸熱比；通過CAPFT、EIRFT和EIRFPLR三條曲線分別描述冷水機組性能；PLR為冷水機組負載率，P為冷水機組的功率；

其中，T_chw,ou為冷凍水出水溫度,K；T_cw,out為冷卻水離開冷水機組的溫度,K；Q_eva為當前制冷量,kW；Q_ref為參考制冷量,kW；P_chi為當前冷水機組功率；P_ref為參考功率,kW；[a₁...a₆；b₁...b₆；c₁...c₇]為多項式系數；

水泵模型的公式如下：

H＝d₁+d₂Q+d₃Q².

P_pump＝e₁+e₂Q+e₃Q²

其中，H為水泵揚程,mH₂O；P_pump為水泵功率,kW；Q為水泵流量,m3/h；[d₁,d₂,d₃；e₁,e₂,e₃]為多項式系數；

冷卻塔模型的計算公式如下：

T_cw＝T_App+T_wb

其中：T_cw為冷卻水出水溫度,K；T_App,為設計接近溫度,K；T_r為設計進出口溫差,K；T_wb為室外濕球溫度,K；Lgr為液氣比；m_wat,ac為當前冷卻水流量,kg/s；m_wat,no為額定冷卻水流量,kg/s；m_air,ac為當前空氣流量,kg/s；m_air,no為額定空氣流量,kg/s；[f₁...f₂₇]為多項式系數；

步驟二、對各個模型的參數和系數進行優化，具體過程如下：

第一步，確定各設備模型的校準邊界，調節參數和校準目標，具體如下：

冷水機組模型的輸入邊界為冷凍水流量、冷凍水出水溫度、冷凍水回水溫度和冷卻水進水溫度；調節參數為[a₁...a₆；b₁...b₆；c₁...c₇]；校準目標為冷水機組功率；

冷卻塔模型輸入邊界為冷卻水流量、空氣流量、冷卻水進水溫度和室外空氣濕球溫度；調節參數為設計接近溫度和設計進出水溫差；校準目標為冷卻水出水溫度；

水泵模型的輸入邊界為運行臺數、頻率和揚程；調節參數為[d₁,d₂,d₃；e₁,e₂,e₃]；校準目標為流量和功率；

第二步，使用Dymola作為Modelica語言的編譯和計算工具，采用各模型進行仿真計算得到校準目標的仿真結果；

第三步，通過校準目標的實測值和仿真結果計算得到歸一化平均誤差NMBE；

第四步，將第三步校準目標的歸一化平均誤差輸入粒子群優化算法，對模型調節參數進行優化，并輸出新的調節參數值；

第五步，優化腳本調用Dymola，重復第二步和第三步進行聯合仿真，然后重復步驟四以最小化校準目標的歸一化平均誤差作為優化目標不斷對模型進行仿真計算，直到校準目標的歸一化平均誤差達到最小輸出值，結束優化過程；

步驟三、使用歸一化平均誤差、均方根誤差和皮爾遜相關系數對模型校準結果進行綜合評價。