张丽珠 章超波 陈琦 赵阳

(1 浙江大学制冷与低温研究所 杭州 310027；2 浙江省能源集团有限公司 杭州 310007)

作为中央空调系统的重要组成部分，冷水机组能耗约占中央空调系统的40%～50%[1]。由于冷水机组组成部件多且机理复杂，构建准确可靠的仿真模型往往较为困难。目前，已有许多学者对冷水机组仿真建模方法进行了研究，并开发了一些冷水机组性能模型。该领域早期研究关注于基于系统内部复杂热动力学方程的冷水机组建模方法。J.P.H.Bourdouxhe等[2]提出了ASHRAE Primary Toolkit 模型，该模型通过对冷凝器、蒸发器、压缩机和膨胀阀等组成部件分别建模，最终实现对冷水机组的整体建模。该类模型的构建难度较高，且系统的变工况特性需要反复迭代求解。该方面研究逐渐转向半经验或经验冷水机组仿真模型的研究。常见的半经验模型有Gordon-NG模型和Lee 模型，两者均通过对设备传热过程公式进行简化来得到关于冷水机组性能系数COP 的模型[3－4]。冷水机组经验模型主要包含简单一次线性回归模型(SL 模型)[5]、二次线性回归模型(BQ 模型)[6]、DOE-2 模型[7]和多元多项式回归模型(MP 模型)[8]。该类模型构建难度低且计算速度快，常被用于冷水机组性能预测和故障诊断[9]。此外，具有强大的非线性学习能力和较高的预测精度的人工神经网络等机器学习算法也开始被广泛应用于冷水机组建模[10－11]。

相比于上述几种方法，DOE-2 模型的输出包括冷水机组冷却水出口温度、冷冻水供水温度和功率，和实际仿真需求相符且具有一定的物理意义，因此被广泛应用于冷水机组仿真建模，DOE-2、EnergyPlus 和Dymola 等软件均采用了该模型。……