空气源热泵热水系统水箱设定温度模糊控制器的研究

第 8卷 增 刊 2 0 0 8年 6月 制 冷 与 空 调 REFRIGERAT10N AND AIR—CONDIT10NING 空气源热泵 热水系 统水箱设定温度模糊 控制器的研究 江乐新” 张学文” 楼静” 黎恢山 ’ ”(中南大学) ’(湖南亿利达实业有限公司) 摘 要 对空气源热泵热水机组制热性能随系统水箱设定温度升高而降低的问题，以环境温度和环境温度 变化量作为输入量，设计水箱设定温度的模糊判定控制系统，运用 MATLAB软件验证模糊控制系统的效 果。结果明，该模糊判定控制系统可根据环境温度和温度变量的变化情况，实时决定设定温度，对提高热 泵 系统的节能性能具有重要的意义。 关键词 空气 源热泵热水系统 设定温度 模糊判定 Fuzzy controller of setting temperature of water tank in air-source heat pump hot-water system Jiang Lexin ’ Zhang Xuewen” Lou Jing Li Huishan (Central South University) (Hunan Ilida Industry Co．，Ltd．) ABSTRACT Designs a fuzzy determination control system of setting temperature of water tank using the environment temperature and its variety as input parameters，in considera— tion of the problem that the COP of air-source heat pump hot—water system increases with the decrease of setting temperature of water tank．Tests the effect of this system by M AT— LAB．The result shows that this fuzzy determination control system can determine the setting temperature in real time according to the environment temperature and its variety， which is benefit to the energy saving of heat pump hot—water supply system． KEY W ORDS air-source heat pump hot—water system；setting temperature~fuzzy deter— m ination 空气源热泵热水机组 由于节 能、安全而得 到 越来越多的重视 ]，但在系统运行过程 中，水箱热 水设定温度对热泵机组 的制热性能有着明显 的影 响。随着水箱热水设定 温度的升高 ，机组 的制热 COP下降非常明显 ]，进而能耗增加，运行费用 加大。根据人们洗澡用热水舒适 度的习惯 ，其水 箱设定温度随着环境 的温度变化也是变化的。如 环境温度高时(30℃)，水箱热水设定温度就低(39 ℃)，如环境温度低时(0℃)，水箱设定温度就偏高 (45℃)。因而，研究设计一款能够随环境温度变 化而实时控制空气源热泵热水机组水箱设定温 度、改善高设定温度对系统不利影响的智能控制 系统，对于提高空气源热泵热水系统的节能性有 着积极的意义。 考虑到空气源热泵热水机组运行过程是一个 时变的、非线性的过程，系统的复杂程度较高，笔 者采用模糊控制取代传统的定温控制方式。采用 目前最为常用的“双人单出”模糊控制器，以被控 变量的3个不同时间点的温度平均值和温度平均 值的变化量输入，输出为水箱热水的设定温度。 1 模糊判定控制系统的设计 1．1 确定模糊语言变量 需要确定的语言变量有3个，每天的室外温度 平均值 ，测量时取 3个时间点(8：O0，10：O0和 12：00)温度的平均值；室外温度平均值的变化量 △ ；输 出为热泵机组系统水箱热水设定温度 T 。 室外温度平均值 T ，其基本论域为[0℃， 30℃]，模糊论域为 X={一3，一2，一1，0，+1，+ 2，+3}。 室外温度平均值变化量 △ ，其基本论域为 ww w. zh ul on g. co m Administrator 新建图章 · 18· 第四届中国制冷空调行业信息大会论文集 [一4℃，+4℃]，模糊论域为Y={一3，一2，～1， 0，+1，+2，+3}。 系统的输出控制量，水箱热水温度设定值 T ，其基本论域为[+39℃，+45℃]，模糊论域 为 Z：{一3，一2，一1，0，+1，+2，+3}。 输入和输出部分相应的语言值见表 1。 1．2 模糊语言值的隶属度函数 对于空气源热泵热水系统，通过大量实验和 应用分析，采用模糊统计法确定其隶属度函 数。考虑到工程实 际应用 ，对隶属度 函数进 行必 要调整后，为方便起见，模糊集隶属度函数以矢量 赋值表形式表示，见表 2～4。 表 2 环境温度 的隶属度 函数 1．3 模糊控制规则表的建立 笔者采用 的是 经验归 纳法 建立模 糊控 制规 则，根据实验结果和控制过程中操作人员与专家 的实际经验，经整理、加工和提炼后构成模糊规则 系统。依据上述要求形成的推理语义规则，即模 糊条件语句，写成一个模糊控制推理规则表，如表 5所示 。 表 5 水箱设定温度 。的模糊控制规则表 1．4 解模糊及模糊控制查询表的建立 对三角分布隶属度 函数，同时考虑工程运算 的简便与快速性，采用 mamdani推理法。此推理 方法是模糊控制系统中最为常见的方法，其模糊 合成运算可直接采用极大极小运算，计算较为 简捷。 经过推理得到： RA= RB= r 0 0．1 0．1 0．4 0．5 1 1 l l 0 ． 1 0．2 0．4 0．5 1 1 1 l l 0 ． 1 0．4 0．5 1 1 1 0．5 l f 0 ． 4 0．5 1 1 1 0．5 0．4 I J 0 ． 5 1 1 1 0．5 0．4 0．1 l I 1 1 1 0 ． 5 0．4 0．2 0．1 I 1 1 0．5 0．4 0．1 0．1 0 广0．4 1 1 1 1 1 1 I 1 0 ． 5 0．7 0．7 0．7 0．7 0．7 0．7 I f 1 1 1 1 1 1 1 I I 1 1 1 1 1 1 1 l I 1 1 1 1 1 1 1 f 1 0 ． 7 0．7 0．7 0．7 0．7 0．7 0．5 J I 1 1 1 1 1 1 0 ． 4 考虑到输出模糊集隶属度函数基本对称，兼 顾理论计算的精确性与编程实现的简洁性，采用 模糊控制系统中应用较为广泛的加权平均法进行 解模糊 ： ： ：曼 ’ ~／2c (wj) ww w. zh ul on g. co m 江乐新 等：空气源热泵热水系统水箱设定温度模糊控制器的研究 ·19· 通过加权平均法进行解模糊 ，即可得到模糊 输入量 和 △ 及所对应的精确输出 T ，由 此可以建立模糊控制查询表(见表 6)。 表 6 模糊控制查询表 2 MATLAB分析结果 为了验证所 采用的模糊控 制规则的可行性 ， 通过设置模糊 推理系统 编辑 器、隶属度 函数 编辑 器和规则编辑器 中不 同参数 ，建立空气源热 泵热 水机组水箱设定温度的模糊控制系统。 规则观察器可以显示特定隶属函数的形式是 如何影响整个模糊推理结果。它描绘 出每条规则 的每个部分，因此是以微观视角观察模糊控制系 统能控性的最佳途径。图1给出了一个观察实例， 输入变量平均温度为 5℃和平均温度变量为 2℃ 时 ，输出变量水箱设定温度为 43．2℃，其结果 符 合人体舒适度和实践经验。这说明所建立的模糊 控制系统在给定论域内改变输入变量可得到较理 想 的输 出结果。 此外，从整体视角考虑 ，系统 的能控性还可 以 通过观察曲面观察器进行验证。由MATLAB处 理并生成三维图形 ，如图 2所示。 通过观察可以发现，所建立的模糊控制器的输 入变量均对水箱设定温度产生明显影响：当输入变 量中的 1项或 2项发生变化时，设定温度在 39~45 ℃范围内波动；无控制失衡现象，鲁棒性能良好。 图 1 模糊规则观 察器观察结果 3 结束语 空气源热泵热水机组的制热性能系数随系统 水箱热水设定温度的提高而降低，定温控制方式 不考虑环 境温度 变化对 热水温度 需求变 化 的影 ww w. zh ul on g. co m ·2O· 第四届中国制冷空调行业信息大会论文集 图 2 环境平均温度和平均温度变化量对水箱设定温度的影响 响，在机组运行时，时常处于高能耗状态下 ，不利 于机组 的节能性。而根据人 们 洗澡用 热水 的习 惯，以环境温度变化[0℃，+30℃]和温度变量 [1] [一4℃，+4℃]为输入量，设定温度为输出量的 模糊判定控制系统的控制效果良好，可实时判定 J 水箱热水的设定温度[+39℃，+45 oC]，部分缓 一一 解了定温控制方式高能耗的不利影响，提高了热 ⋯ 泵系统的节能性 。 参 考 文 献 韩志涛．空气源热泵冷热水器季节性能实验及优化 运行研究．能源技术，2005，26(3)：1 17—1 19．． 江斌 ，陈则韶 ，陈建新．空气 源热泵 热水器 变工况特 性分析．暖通空调 ，2007，37(4)：70—72． E H Mamdani．A pplication of Fuzzy Algorithm for Control of Simple Dynamic Plant}}Proc IEEE．1 974， 21(2)：1585—1588． ww w. zh ul on g. co m