公共建筑用能与回收系统的综合设计与优化

摘要： 本文针对公共建筑用热温位要求多、运行工况多的特点，提出了一种多工况建筑用能系统综合与设计的方法，以提高系统的能量利用效率。首先，通过对用能温度品位高低进行分类，将各温位的热需求和废（余）热以冷、热物流的形式组成了能量回收再利用网络。考虑用能情况的季节差异建立多周期模型，采用夹点分析和数学规划相结合的方法，建立换热网络的MINLP模型来优化建筑能量回收再利用系统，并对比了考虑换热网络优化前后系统总费用的变化情况。

Abstract： Based on the features of public buildings" multi-requirement for heat temperature and multi-condition operating， this paper proposes a method of integrating and designing multi-condition building energy using system to improve the energy efficiency of the system. First of all， through the classification of temperature grade， organizes a energy recycling network by convert the heat requirements of each temperature level and waste heat into the form of cold， heat logistics. Considering the seasonal difference of energy-using， the paper builds a multi-period model， using method of combing pinch analysis and mathematical programming， establishes the MINLP model of heat exchanger networks to optimize building energy recycling system， and describes the changes of total cost before and after the optimization of the changing heat network.

关键词： 公共建筑；夹点分析；优化方法；多周期

Key words： public building；pinch analysis；optimization method；multiple period

中图分类号：TU201.5 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）10-0061-03

0 引言

随着建筑总量的不断增加和人们对居住条件要求的提高，对建筑能量的需求也越来越多，其能耗大约已经占到了世界总能耗的28%，成为了全世界关注的一个焦点问题[1]。公共建筑因其高能耗的特点成为建筑节能减排的重点。面对这种现状，必然要采取一定的应对措施，所以越来越多的基础优化方法出现在我们的面前。第一次把这种方法应用到医院换热网络的是Herrera[2]，它是以能耗为目标，把最优的夹点温差和换热匹配方案都确定下来，大概节能38%。而Zheng[3]等针对酒店能量系统的季节性特征，建立了各季节的夹点分析模型并得到各周期的最优夹点温差。本文将夹点分析法和数学规划法结合起来对大型公共建筑的换热网路进行优化设计。

1 公共建筑能量回收再利用换热网络物理模型

公共建筑的用能需求主要有三种，分别是电、热、冷。如果按照温度高低可以把建筑需求分成四种，分别是用于洗浴、洗衣及器具清洗的中温热水（35～60℃）、用于消毒、熨烫的蒸汽（0.1～0.3MPa）、用于厨房、消毒及洗衣的高温热水（80～100℃）和可回收利用的空调冷凝热对应制冷剂（80～90℃）。

将上述不同的热需求组成能量回收再利用网络，如图1（a）所示：其中需要冷却的热物流是高温废水、制冷剂流、蒸汽凝结水、中温废水，需要加热的热物流是高温热水、中温热水、蒸汽。

绘制如图1（b）所示的温焓图需要掌握三个参数，那就是能量回收再利用网络中的物流初始温度、目标温度和热容流率，该图中虚线代表冷负荷曲线，实线代表热负荷曲线，阴影部分面积代表换热匹配量，如果改变最小传热温差，换热匹配量也会随之改变。

该系统由于受气候的影响很大，所以它的物流热负荷是动态变化的，因为气候一方面影响冷物流的进口温度（Tw）即自来水温度，另一方面它对空调冷负荷的影响巨大。本文仅考虑季节变化所带来的自来水温度、空调冷负荷、洗浴热水负荷的变化。将系统在一年中按照季节分为三个周期，夏季、冬季、过渡季。

2 建筑能量回收再利用系统模型结构

使用数学规划法优化数换热网络，为了有效地解决问题，应该首先建立一个科学的超结构，说明时假设冷、热物流都有两股对模型的超结构。

如图2所示，模型分为两个阶段，冷热公用工程的输入在结构的两端，结构左端的温度是最低的，为冷物流的进口和热物流的出口[4]，结构左端的温度最高，为热物流的进口和冷物流的出口。

3 建筑能量回收再利用系统优化设计数学规划模型

这个模型的宗旨就是最大程度的降低总费用。物流在各温度区间的温度和各物流在各周期的热负荷是可以优化的变量。

该模型有几下几点要求[5]：①非等温混合；②热容流率在各周期内为常数；③换热系数为常数；④无物流股分支；⑤换热器为逆流式换热器。

周期跨度不同的多周期换热网络设计都是该模型的适用范围。

3.1 目标函数 本文采用的换热网络综合使用的目标函数是最小年度总费用，其综合考虑了投资费用和运行费用。

min cost=

AF*■■CCE■*Y■+■CCS■*Y■■+■CCW■*Y■■+

■TID■/■TID■*■Co■*QHC■+■Co■*QHS■ （1）

式中：AF是运行年数的倒数，CCEi，j，CCSj，CCWi，分别为换热器、加热器、冷却器的投资费用，可分别按式（2）-（4）计算。Yi，j，k，Y■■，Y■■均为二元变量，表示物流的匹配，值为1表示匹配存在，值为0表示匹配不存在。

CCE■=ACa+b■AE■■ （2）

CCS■=ACa+bAS■■ （3）

CCW■=ACa+bAC■■ （4）

该模型中，换热面积均取各周期面积的最大值，式（5）-（7）。有关资料显示，取最大面积相比区平均面积优化效果更好。

AE■=maxAE■ （5）

AS■=maxAS■ （6）

AC■=maxAC■ （7）

各周期各温度区间的面积由式（8）-（10）计算。

AE■=■ （8）

AS■=■ （9）

AC■=■ （10）

因为对数平均温差的计算式在分母上包含对数，所以MINLP模型很难求解，这时可以采用对数平均温差通过文献[6]的方法求解。

3.2 约束条件 等式可以保证各个层次的能量平衡，不等式可以保证模型的可行和定义逻辑运算，这两者组成了约束条件。

为了保证总体物流的能量守恒，式（11）、（12）可以确定各物流在各周期得到的热量或冷量总和以及与公用工程间的能量平衡。

T■■-T■■·F■=■■Q■+Q■■ （11）

T■■-T■■·F■=■■Q■+Q■■ （12）

引入各温度区间内的能量平衡式（13）、（14），即可以确定每个温度区间的温度变量的值又可以计算在任何温度区间内物流吸收或放出的热量。

T■-T■·F■=■Q■ （13）

T■-T■·F■=■Q■ （14）

每个换热器两端的换热温差的下限为最小传热温差，即夹点温差DTmin，如式（15）：

dt■？叟DT■ （15）

4 案例分析与讨论

选取一家酒店为例，其冷负荷为671kW，运行时间为每年1290小时，热负荷为789kW，运行时间为每年1380小时。根据运行特性的不同可以分成三个周期，详细的参数如表1所示。不难发现H1-H3是三股热物流，C1-C4是四股冷物流。

7/12℃的冷却水和0.3MPa的蒸汽是系统需要的冷、热公用工程。27500+5625A0.9[3]是换热器的投资费用，它的运行年数是10年，冷、热公用工程的价格分别为130￥/kW和500￥/kW每年。多周期MINLP模型用GAMS20.2编程并求解。

关于最优夹点温度三个周期都是10℃，对各个匹配换热器和加热公用工程换热器的最大值，这个换热网络有4个匹配换热器，4个加热器，一共8个换热器，具体如图3所示，采用该方法与原先相比能够节约19.5%的总费用。

优化前的最小总年运行费用为189623.65￥/年，优化后的最小总年运行费用为172698.65￥/年，每年可节约16925￥，节约了8.9%的年度总费用。

以上结果说明采用数学规划法来优化大型公共建筑的用能与回收系统是非常有实效性的，对大型公共建筑，将建筑能量利用系统和热回收系统集成是有效并且必要的。

5 结论

本文提出的综合与优化方法，得到了最优设计方案以及各周期的换热匹配方案，与未考虑系统综合和优化设计的结果相比，年度总费用节约了8.9%，说明本文提出的方法在建筑能量系统应用中具有一定的实用性和有效性。

参考文献：

[1]李志生，张国强等.广州地区大型办公类公共建筑能耗调查与分析[J].重庆建筑大学学报，2008，30（5）：112-117.

[2]A Herrera， J Islas， A Arriola. Pinch technology application in a hospital[J].Applied Thermal Engineering， 2003， 23（2）： 127-139.

[3]Zheng Mei-Ling， Wang Wen， Seasonal energy utilization optimization in an enterprise [J]. Energy， 2010， 35 （9）： 3932-3940.

[4]Juha Aaltola. Simultaneous synthesis of flexible heat exchanger network[J]. Applied Thermal Engineering， 2002， 22（8）： 907-918.

[5]W Verheyen， N Zhang， Design of flexible heat exchanger network for multi-period operation[J]. Chemical engineering science， 2006， 61（23）： 7730-7753.

[6]A J Isafiade， D M Fraser， Interval based MINLP superstructure synthesis of heat exchanger networks for multi-period operations[J]. Chemical Engineering Research and Design， 2010， 88（10）： 1329-1341.

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