Mô Hình Hóa và Kiểm Soát Trong Hệ Thống Điều Hòa Không Khí

Mô hình hóa và điều khiển trong hệ thống điều hòa không khí giúp tối ưu hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho các ứng dụng hiện đại.

Trường đại học

Shanghai Jiao Tong University

Chuyên ngành

Mechanical Engineering

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

thesis

2017

496
0
0

Phí lưu trữ

75 Point

Mục lục chi tiết

Preface

1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION

1.1. Modeling Approaches in HVAC Field

1.1.1. Physics-Based Modeling Approach

1.1.2. Data-Driven Modeling Approach

1.1.3. Hybrid Modeling Approach

1.2. State-Space Modeling

1.2.1. State-Space Modeling

1.2.2. Graph-Theory Modeling

1.2.3. Combined Forecasting Modeling

1.2.4. Decomposition–Coordination Algorithm for Global Optimization Model

1.2.5. Virtual Calibration for HVAC Sensors

1.2.6. Model-Based Predictive Control (MPC)

1.3. Organization of This Book

2. CHƯƠNG 2: COMPONENT MODELING WITH STATE-SPACE METHOD

2.1. Basic Knowledge About State-Space Modeling Method

2.2. Modeling for HVAC Components

2.2.1. Water-to-Air Heat Exchanger

2.2.5. Air-Conditioned Room Modeling

2.3. Modeling for HVAC System

2.3.1. Component Model Connection

2.3.2. State-Space Representation for HVAC System

3. CHƯƠNG 3: DYNAMIC SIMULATIONS WITH STATE-SPACE MODELS

3.1. On Water-to-Air Surface Heat Exchanger

3.1.1. Subjected to Different Perturbations

3.1.2. For Different Initial Conditions

3.2. For Different Initial Conditions

3.3. On Cooling Tower

3.3.1. Subjected to Different Perturbations

3.3.2. For Different Initial Conditions

3.4. On Duct and Pipe

3.4.1. On Straight-Through Duct

3.4.2. On Straight-Through Pipe

3.5. On Air-Conditioned Room

3.5.2. Subjected to Different Perturbations

4. CHƯƠNG 4: GRAPH-THEORY MODELING AND STRUCTURE-MATRIX ANALYSIS

4.1. Graph-Theory Modeling for HVAC Component State-Space Models

4.2. Graph-Theory Modeling for HVAC System

4.3. Structure-Matrix Analysis Approach

4.3.1. Model Structural Matrix

4.3.2. Reachability Analysis of Model Input–Output

4.3.3. Controllability/Observability Analysis of Model

5. CHƯƠNG 5: VIRTUAL MEASUREMENT MODELING

5.1. Development Methodology for Virtual Sensing

5.2. Methodology of Virtual In Situ Calibration

6. CHƯƠNG 6: CONTROL DESIGN BASED ON STATE-SPACE MODEL

6.1. Model-Based Predictive Control (MPC)

6.1.1. Introduction of MPC

6.1.2. MPC in Broad Definition

6.1.3. Applications of MPC in HVAC Field

6.1.3.1. Control of a Hybrid Ventilation Unit
6.1.3.2. Control of Space Thermal Conditioning

6.2. State-Space Feedback Control System Design

6.2.1. Control System Design for Water-to-Air Heat Exchanger

6.2.2. MATLAB Simulation of the Control System

6.2.3. Control System Design for Refrigeration System

7. CHƯƠNG 7: COMBINED FORECASTING MODELS FOR AIR-CONDITIONING LOAD PREDICTION

7.1. Principles of the Combined Forecasting Method

7.2. Determining Weights by Analytic Hierarchy Process (AHP)

7.3. Combined Forecasting Model for Hourly Cooling Load Prediction Using AHP

7.4. Forecasting Model Based on Neural Network and Combined Residual Error Correction

8. CHƯƠNG 8: ENERGY ANALYSIS MODEL FOR HVAC SYSTEM

8.1. Energy Models for HVAC Components

8.1.3. Pump and Fan

8.1.5. Water-to-Air Heat Exchanger

8.2. Energy-Saving Analysis on VAV Air-Conditioning System

8.2.1. Evaluation Program for Energy Saving of VAV System

8.2.3. Energy Analysis on VAV Air-Conditioning System with Different Air-Side Economizers

8.2.3.1. Scheme for Air Economizer Cycle

9. CHƯƠNG 9: OPTIMAL CONTROL OF HVAC SYSTEM AIMING AT ENERGY CONSERVATION

9.1. Air-Side Synergic Control

9.1.1. Background and Basic Idea

9.1.2. Mathematic Deduction of Synergic Control Model

9.1.3. Control Logic Details

9.2. Global Optimization Control

9.2.1. Decomposition–Coordination Algorithm for Model Solution

10. CHƯƠNG 10: MODELING AND CONTROL STRATEGIES FOR VAV SYSTEMS

10.1. Background and Research Status

10.2. Modular Modeling with Simulink Tool

10.3. Model Library for Components of VAV System

10.3.1. VAV Terminal Unit

10.3.2. Variable Speed Fan

10.3.4. Other Local Resistance Components

10.3.5. Application of Component Model Library: Case Study

10.4. Control Strategies for VAV System

10.4.1. Constant Static Pressure Method

10.4.2. Total Air Volume Method

10.4.3. Variable Static Pressure Method Based on Trim-and-Respond Logic

10.5. Control Sequences for VAV System with Different Terminal Units

10.5.1. For Cooling-Only Terminal Unit

10.5.2. For Reheat Terminal Unit

10.5.3. For Series Fan-Powered Terminal Unit

10.6. Test Script for VAV Control Study

10.6.2. General Inspection of Air-Handling and Distribution System

10.6.3. Trend Data Review

About the Authors

Abbreviations

Nomenclature

Tóm tắt

I. Tổng quan về Mô Hình Hóa và Kiểm Soát Hệ Thống Điều Hòa Không Khí

Mô hình hóa và kiểm soát hệ thống điều hòa không khí (HVAC) là một lĩnh vực quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất năng lượng và cải thiện chất lượng không khí trong các tòa nhà. Hệ thống HVAC tiêu tốn một lượng lớn năng lượng, chiếm khoảng 18.34% tổng năng lượng tiêu thụ ở Mỹ. Việc áp dụng các phương pháp mô hình hóa tiên tiến giúp cải thiện hiệu suất và giảm thiểu chi phí vận hành.

1.1. Khái niệm cơ bản về hệ thống HVAC

Hệ thống HVAC bao gồm các thiết bị và công nghệ để điều chỉnh nhiệt độ, độ ẩm và chất lượng không khí. Các thành phần chính bao gồm máy lạnh, quạt, và bộ điều khiển tự động.

1.2. Tầm quan trọng của mô hình hóa trong HVAC

Mô hình hóa giúp dự đoán hiệu suất của hệ thống HVAC trong các điều kiện khác nhau, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu cho việc tiết kiệm năng lượng.

II. Vấn đề và Thách thức trong Kiểm Soát Hệ Thống Điều Hòa Không Khí

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc kiểm soát hệ thống HVAC là sự biến đổi của nhu cầu năng lượng theo thời gian và điều kiện môi trường. Các yếu tố như nhiệt độ bên ngoài, độ ẩm và số lượng người trong không gian đều ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống. Việc không kiểm soát hiệu quả có thể dẫn đến lãng phí năng lượng và giảm chất lượng không khí.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất hệ thống

Nhiệt độ bên ngoài, độ ẩm và lưu lượng không khí là những yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống HVAC. Việc không điều chỉnh kịp thời có thể dẫn đến tiêu tốn năng lượng không cần thiết.

2.2. Thách thức trong việc duy trì chất lượng không khí

Chất lượng không khí trong nhà có thể bị ảnh hưởng bởi ô nhiễm từ bên ngoài và các nguồn ô nhiễm trong nhà. Việc kiểm soát không khí tươi và lọc bụi là rất cần thiết.

III. Phương Pháp Mô Hình Hóa Hệ Thống Điều Hòa Không Khí Hiệu Quả

Có nhiều phương pháp mô hình hóa khác nhau được áp dụng trong hệ thống HVAC, bao gồm mô hình hóa dựa trên vật lý, mô hình hóa dữ liệu và mô hình hóa kết hợp. Mỗi phương pháp có ưu điểm và nhược điểm riêng, và việc lựa chọn phương pháp phù hợp là rất quan trọng để đạt được hiệu suất tối ưu.

3.1. Mô hình hóa dựa trên vật lý

Phương pháp này sử dụng các nguyên lý vật lý để mô tả hành vi của hệ thống HVAC. Nó giúp hiểu rõ hơn về các quá trình nhiệt động lực học trong hệ thống.

3.2. Mô hình hóa dữ liệu

Mô hình hóa dữ liệu sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu thu thập từ hệ thống. Phương pháp này có thể dự đoán hiệu suất dựa trên các điều kiện thực tế.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Mô Hình Hóa trong Hệ Thống HVAC

Mô hình hóa không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất mà còn hỗ trợ trong việc phát triển các chiến lược kiểm soát thông minh. Các ứng dụng thực tiễn bao gồm việc sử dụng cảm biến ảo và điều khiển dự đoán để cải thiện hiệu suất năng lượng và chất lượng không khí.

4.1. Cảm biến ảo trong hệ thống HVAC

Cảm biến ảo giúp thu thập dữ liệu mà không cần thiết bị vật lý, từ đó giảm chi phí và tăng tính linh hoạt trong việc kiểm soát hệ thống.

4.2. Chiến lược kiểm soát dự đoán

Sử dụng các mô hình dự đoán để điều chỉnh hoạt động của hệ thống HVAC theo nhu cầu thực tế, giúp tiết kiệm năng lượng và cải thiện sự thoải mái cho người sử dụng.

V. Kết Luận và Tương Lai của Mô Hình Hóa Hệ Thống HVAC

Mô hình hóa và kiểm soát hệ thống HVAC sẽ tiếp tục phát triển với sự tiến bộ của công nghệ. Các phương pháp mới như trí tuệ nhân tạo và Internet of Things (IoT) sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng. Tương lai của hệ thống HVAC hứa hẹn sẽ mang lại nhiều lợi ích cho cả người sử dụng và môi trường.

5.1. Xu hướng công nghệ trong HVAC

Công nghệ mới như AI và IoT sẽ giúp cải thiện khả năng kiểm soát và tối ưu hóa hệ thống HVAC, từ đó nâng cao hiệu suất và giảm thiểu tác động đến môi trường.

5.2. Tầm quan trọng của nghiên cứu và phát triển

Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực HVAC là rất cần thiết để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về hiệu suất năng lượng và chất lượng không khí.

14/07/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Energy and Environment Research in China Ye Yao Yuebin Yu Modeling and Control in Air- conditioning Systems Energy and Environment Research in China More information about this series at http://www.com/series/11888 Ye Yao Yuebin Yu • Modeling and Control in Air-conditioning Systems 123 Ye Yao Yuebin Yu Shanghai Jiao Tong University University of Nebraska–Lincoln Shanghai Lincoln China USA ISSN 2197-0238 ISSN 2197-0246 (electronic) Energy and Environment Research in China ISBN 978-3-662-53311-6 ISBN 978-3-662-53313-0 (eBook) DOI 10.1007/978-3-662-53313-0 Jointly published with Shanghai Jiao Tong University Press, Shanghai, China Library of Congress Control Number: 2016948282 © Shanghai Jiao Tong University Press and Springer-Verlag GmbH Germany 2017 This work is subject to copyright. All rights are reserved by the Publishers, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed. The use of general descriptive names, registered names, trademarks, service marks, etc. in this publication does not imply, even in the absence of a specific statement, that such names are exempt from the relevant protective laws and regulations and therefore free for general use.

The publishers, the authors and the editors are safe to assume that the advice and information in this book are believed to be true and accurate at the date of publication. Neither the publishers nor the authors or the editors give a warranty, express or implied, with respect to the material contained herein or for any errors or omissions that may have been made. Printed on acid-free paper This Springer imprint is published by Springer Nature The registered company is Springer-Verlag GmbH Germany The registered company address is: Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, Germany Preface With the global warming and the rapid improvement of people’s living standards, energy consumption by air-conditioning (AC) systems in buildings is on the rise. According to the US Energy Information Administration (EIA) and the US Department of Energy, the consumption of electrical energy by HVAC (heating, ventilation, and air-conditioning) systems in the residential, commercial, and industrial sectors corresponds to 18.34 % of the total elec- trical energy consumed in the USA, respectively (totalizing 37.

In China, building sector accounted for 23.4 % and 28 % of total energy use in 2011 and 2012, respectively, and about half of total building energy is consumed by HVAC systems. Thus, energy conservation in HVAC systems will play an important role in search of solutions to meet the growing global energy demand. Any techno- logical measures for HVAC systems’ energy consumption reduction require effective models based on which the high-performance HVAC systems and optimal control schemes for highly efficient operations can be designed. This book mainly concerns about modeling and control in air-conditioning systems.

Some advanced modeling methods including state-space method, graph-theory method, and structure-matrix method, as well as combined forecasting method, are employed for the modeling of air-conditioning systems. The virtual sensor calibration and virtual sensing methods (which will be very useful for the real system control) are illustrated together with the case study. The model-based predictive control and the state-space feedback control are introduced to the air-conditioning systems for a better local control, and the air-side synergic control scheme and the global optimization strategy with the decomposition-coordination method are developed aiming at energy conservation of the entire system. Lastly, control strategies for VAV systems including the total air volume control and the trim-and-response static pressure control are investigated with practice.

The book comprises ten chapters that are summarized as below: Chapter 1 (written by Dr. Ye Yao and Dr. Yuebin Yu) introduces background of the topic related to this book, gives a literature overview about modeling approaches in HVAC field, and presents proposed methods to be used in this book. v vi Preface Chapter 2 (written by Dr.

Ye Yao) illustrates in detail the modeling process for HVAC components and system with the state-space modeling method. Chapter 3 (written by Dr. Ye Yao) presents simulation results on transient responses of HVAC components with the state-space models under different per- turbations and initial conditions. Chapter 4 (written by Dr.

Ye Yao and Dr. Yuebin Yu) is related to development of graph-theory approach for modeling HVAC components and system, and introduces the structure-matrix analysis method to study control characteristics of HVAC state-space models. Chapter 5 (written by Dr. Yuebin Yu and Dr.

Ye Yao) deals with the virtual sensor calibration and virtual sensing methods. Chapter 6 (written by Dr. Yuebin Yu and Dr. Ye Yao) is about control design based on the state-space model.

Chapter 7 (written by Dr. Ye Yao) is about forecasting models for air-conditioning load prediction. The two original forecasting models based on the combined principle are introduced. Chapter 8 (written by Dr.

Ye Yao) deals with energy models for HAVC com- ponents based on which the energy analysis program is developed and used for the energy analysis on variable-air-volume (VAV) air-conditioning systems. Chapter 9 (written by Dr. Ye Yao and Dr. Yuebin Yu) is about optimal control of HVAC system aiming at energy conservation.

Chapter 10 (written by Dr. Ye Yao and Dr. Yuebin Yu) mainly deals with modular modeling, control strategies, and sequences as well as test script for VAV system. Acknowledgement The study work related to the book has been financially supported by several National Nature Science Foundations (No.

Shanghai, China Ye Yao June 2016 Contents 1 Introduction .2 Modeling Approaches in HVAC Field .1 Physics-Based Modeling Approach .2 Data-Driven Modeling Approach .3 Hybrid Modeling Approach .1 State-Space Modeling .2 Graph-Theory Modeling .3 Combined Forecasting Modeling .4 Decomposition–Coordination Algorithm for Global Optimization Model .5 Virtual Calibration for HVAC Sensors .6 Model-Based Predictive Control (MPC) .4 Organization of This Book. 21 2 Component Modeling with State-Space Method .1 Basic Knowledge About State-Space Modeling Method .2 Modeling for HVAC Components .1 Water-to-Air Heat Exchanger .5 Air-Conditioned Room Modeling .3 Modeling for HVAC System .1 Component Model Connection .2 State-Space Representation for HVAC System. 108 vii viii Contents 3 Dynamic Simulations with State-Space Models .1 On Water-to-Air Surface Heat Exchanger .1 Subjected to Different Perturbations .2 For Different Initial Conditions .1 Subjected to Different Perturbations .2 For Different Initial Conditions .3 On Cooling Tower .1 Subjected to Different Perturbations .2 For Different Initial Conditions .4 On Duct and Pipe .1 On Straight-Through Duct .2 On Straight-Through Pipe .5 On Air-Conditioned Room .2 Subjected to Different Perturbations. 152 4 Graph-Theory Modeling and Structure-Matrix Analysis .1 Graph-Theory Modeling for HVAC Component State-Space Models .2 Graph-Theory Modeling for HVAC System .3 Structure-Matrix Analysis Approach .1 Model Structural Matrix .2 Reachability Analysis of Model Input–Output .3 Controllability/Observability Analysis of Model.

188 5 Virtual Measurement Modeling .2 Methodology of Virtual In Situ Calibration .1 Development Methodology for Virtual Sensing. 218 Contents ix 6 Control Design Based on State-Space Model .1 Model-Based Predictive Control (MPC) .1 Introduction of MPC .2 MPC in Broad Definition .2 Applications of MPC in HVAC Field .1 Control of a Hybrid Ventilation Unit.2 Control of Space Thermal Conditioning .3 State-Space Feedback Control System Design .2 Control System Design for Water-to-Air Heat Exchanger .3 MATLAB Simulation of the Control System .4 Control System Design for Refrigeration System. 295 7 Combined Forecasting Models for Air-Conditioning Load Prediction .2 Combined Forecasting Model Based on Analytic Hierarchy Process (AHP) .1 Principles of the Combined Forecasting Method .2 Determining Weights by Analytic Hierarchy Process (AHP) .3 Combined Forecasting Model for Hourly Cooling Load Prediction Using AHP .3 Forecasting Model Based on Neural Network and Combined Residual Error Correction. 327 8 Energy Analysis Model for HVAC System .1 Energy Models for HVAC Components .3 Pump and Fan .5 Water-to-Air Heat Exchanger .2 Energy-Saving Analysis on VAV Air-Conditioning System .1 Evaluation Program for Energy Saving of VAV System .3 Energy Analysis on VAV Air-Conditioning System with Different Air-Side Economizers .1 Scheme for Air Economizer Cycle [27].

356 9 Optimal Control of HVAC System Aiming at Energy Conservation .1 Air-Side Synergic Control .1 Background and Basic Idea .2 Mathematic Deduction of Synergic Control Model .3 Control Logic Details .2 Global Optimization Control .2 Decomposition–Coordination Algorithm for Model Solution. 420 10 Modeling and Control Strategies for VAV Systems .1 Background and Research Status .2 Modular Modeling with Simulink Tool .3 Model Library for Components of VAV System .1 VAV Terminal Unit .2 Variable Speed Fan .4 Other Local Resistance Components .5 Application of Component Model Library: Case Study .4 Control Strategies for VAV System .1 Constant Static Pressure Method .2 Total Air Volume Method .3 Variable Static Pressure Method Based on Trim-and-Respond Logic .5 Control Sequences for VAV System with Different Terminal Units .1 For Cooling-Only Terminal Unit .2 For Reheat Terminal Unit .3 For Series Fan-Powered Terminal Unit .6 Test Script for VAV Control Study .2 General Inspection of Air-Handling and Distribution System .3 Trend Data Review. 477 About the Authors Dr. Ye Yao is an Associate Professor at the School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, China.

He received his Ph. from Shanghai Jiao Tong University (SJTU), China. He was promoted as Associate Professor of SJTU in December 2008. From September 1, 2009 to September 1, 2010, he performed his research work in Ray W.

Herrick Lab at Purdue University (PU), USA. He was awarded as Excellent Reserve Youth Talent and SMC Excellent Young Faculty by SJTU, respectively, in the year 2009 and 2015, and got Shanghai Pujiang Scholars Talent Program in the year 2012. His current research interests mainly include (a) HVAC modeling and optimal control for energy conservation; (b) Heat and mass transfer enhancement assisted by ultrasound. He has successfully published about 100 academic publications and two academic books (first author) and owns 30 Chinese patents.

He is now the peer reviewer of many international academic journals such as ‘International Journal of Heat and Mass Transfer’, ‘International Journal of Thermal Sciences’, ‘International Journal of Refrigeration’, ‘Energy’, ‘Building and Environment’, ‘Energy and Buildings’, and ‘Applied Energy’. Yuebin Yu is an Assistant Professor in the Durham School of Architectural Engineering and Construction at University of Nebraska-Lincoln, USA. He received his Ph. degree in Building Performance and Diagnostics from Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA.

He devotes his research efforts to the fields including (a) smart building technology, including automated continuous commis- sioning and advanced controls, automated fault detection and diagnosis, virtual sensing and virtual calibration; (b) active utilization of renewable energy for heating, ventilation and air-conditioning, including low-grade energy, solar and geothermal thermal energy, active phase change material, bionic building enclosure; and (c) built environment modeling and evaluation. At UNL, he maintains a state-of-the-art laboratory with well-instrumented facilities and advanced web-based AFDD platform for smart buildings and advanced building envelope studies. He is an active and voting member in the Technical Committee TC7.5 for Smart Building xiii xiv About the Authors Systems and serves as the sub-committee chair of Fault Detection and Diagnostics in ASHRAE. He participated in the revision of ASHRAE Handbooks on Fault Detection and Diagnostics and Energy Estimating and Modeling Methods.

He has published about 50 academic publications.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ