《1 前言》

1 前言

随着能源的紧缺, 空调节能问题日益突出。变风量 (VAV, variable air volume) 空调系统通过调节送入房间的风量来适应室内负荷的变化, 具有显著的节能效果以及灵活性好等优点 [1], 因此得到了广泛的推广。

目前, VAV空调系统的控制主要是基于多个回路的单独设计, 常见的有定静压控制、变静压控制和总风量控制 [2,3] 等。但VAV空调系统中多个回路之间存在一定的耦合关系。在工程实际中, 往往单个回路调试和运行都没问题, 但所有回路都工作时, 整个系统就不稳定了。所以, 回路之间的解耦和协调问题成了VAV控制系统设计的关键。

设计了VAV空调的多智能体系统, 提出了一种基于多智能体的分布式智能控制, 较好地解决了多回路之间的解耦和协调问题。

《2 VAV空调系统概述》

2 VAV空调系统概述

《2.1VAV空调系统的基本结构》

2.1VAV空调系统的基本结构

通常一个变风量空调系统主要是由混风箱、空气处理机组、风机、风道、各种风门/水阀以及若干间被调房间组成 [1], 如图1所示。

《图1》

图1 变风量空调系统结构图

图1 变风量空调系统结构图  

Fig.1 VAV system framework

《2.2VAV空调系统的数学模型》

2.2VAV空调系统的数学模型

对于变风量空调系统的控制是对温度和压力的调节。因此, 建立变风量空调系统的数学模型是要建立各个组成部分的空气流量变化模型、热力特性模型和动力特性模型。

被调房间实质上是一个恒温室, 为了研究方便, 可将其看成是一个单容对象, 且不考虑纯滞后。VAV方式下被调房间的数学模型 [4] 如下所示。

ΨdΔΤn/dΤ+ΔΤn=ΚΔL+ΚΔqf

式中

Ψ=C1/(L0ρc+1/r);Κ=ρc(Τs-Τn0)/(L0ρc+1/r);Κ=1/(L0ρc+1/r);Δqf=Δqn+ΔΤ0/r

其中Ψ为恒温室时间常数 (h) , K′为恒温室调节通道的放大系数 (℃/ (m3/h) ) , K″为恒温室扰动通道的放大系数 (℃/ (kJ/h) ) , Δqf为室内外干扰量的变化换算成室内热量的变化 (kJ/h) , C1为恒温室的容量系数 (kJ/℃) , L0为稳态时的送风量 (m3/h) , ρ为空气密度 (kg/m3) , c为空气定压比热 (kJ/kg·℃) , r为恒温室围护结构的热阻 (h·℃/kJ) , ΔTn为室内温度的增量 (℃) , Ts为送风温度 (℃) , Tn0为稳态下的室内温度 (℃) , ΔL为送风量的增量 (m3/h) , Δqn为室内散热量的增量 (kJ/h) , ΔT0为稳态下室外空气温度的增量 (℃) 。

此外, 文献[5,6]给出了风机模型、风道模型、VAV风门模型和AHU中的表冷器模型。

《3 分布式智能控制》

3 分布式智能控制

分布式智能控制是研究在分散的、具有一定耦合性的网络环境中, 各子系统间相互协作而共同完成一个或多个控制作业任务的技术。这些子系统通常采用智能体 (Agent) 技术来实现。

智能体是一个物理的或抽象的实体, 能感知外界环境, 根据自身所具有的知识, 按照一定的目标做出相应的推理和判断, 从而影响环境和其他智能主体。同时, 也可以通过与其他智能体的协作和交互影响以完成一项复杂的任务或获得更多对于外界环境的知识。

《4 控制系统建模》

4 控制系统建模

《4.1控制系统结构》

4.1控制系统结构

建立的基于Multi-agent的VAV空调控制系统结构如图2所示。由一个协调智能体负责整个智能体系统的管理和智能体之间的协调。

《图2》

图2 VAV空调控制系统结构图

图2 VAV空调控制系统结构图  

Fig.2 Structure of VAV control system

《4.2智能体模型的实现》

4.2智能体模型的实现

该控制系统中的智能体采用了实时智能体模型, 其结构如图3所示。

《图3》

图3 实时智能体模型结构图

图3 实时智能体模型结构图  

Fig.3 Structure of real-time agent model

下面以协调智能体为例, 给出VAV空调系统智能体模型的具体实现。

智能体名称 协调智能体。

状态库 末端装置阀门开度、温度变化量、风机转速、风道压力、冷水阀门开度、冷水温度。

知识库 室温调节任务分为2个子任务:调节风机转速和调节送风温度。

调节风机转速分为3个串行子任务:调节房间末端装置阀门开度, 调节风机转速和保持送风温度不变。

保持送风温度不变任务分为2个并发的子任务:调节冷水阀门开度和调节制冷装置的控制水温。

调节送风温度任务分为2个并发的子任务:调节冷水阀门开度, 调节制冷装置的控制水温。

控制要求 系统能耗最小。

推理机 如图4所示。

《图4》

图4 协调智能体推理机示意图

图4 协调智能体推理机示意图  

Fig.4 Structure of concordance agent reasoning machine

实时控制规则 令Ts (k) 为送风温度值, Rmax (k) 为Ri (k) (i=1, 2, …, n) 序列中的最大值。Ri (k) =Gset, i (k) /Gdesign, i (k) , 其中Gset, i为第i个房间的设定风量, Gdesign, i为第i个房间的设计风量, n为房间总数。

Rmax (k) <0.8, 则Ts (k) =Ts (k-1) +0.5;

Rmin (k) >0.6, 则Ts (k) =Ts (k-1) -0.5;

否则, Ts (k) =Ts (k-1) 。

《4.3各智能体之间的协调》

4.3各智能体之间的协调

多智能体之间的协调机制采用合同网机制 [7]。下面以温度调节为例, 简述各个智能体之间是如何协作的。

当某一房间的温度发生变化时, 房间智能体向协调智能体发出室温调整任务请求, 并将温度偏差参数传递给协调智能体。协调智能体根据知识库中的任务划分和推理机的推理过程完成任务协调。首先, 协调智能体同时向相应的房间温度控制智能体和冷水控制智能体发出调节温度ΔT 的任务请求, 各个房间温度控制智能体根据自身知识库中的关系表查得调节此温度值所需改变的末端装置的开度调节量和管道静压的预测变化量, 并将这2个值作为任务评估的参数返回协调智能体, 协调智能体收到任务评估报告后综合所有的房间开度要求值作为控制参数向风机控制智能体发出转速调节任务要求, 风机控制智能体根据参数值计算出转速的调节量并向协调智能体返回任务评估报告, 此后, 协调智能体再向冷水控制智能体发出保持送风温度不变任务要求并得到相应的调节量;同时, 冷水控制智能体也要对调节温度ΔT的任务请求作出评估, 并将所需调节量返回协调智能体。协调智能体收回所有的任务评估后, 将按照能耗最小原则求出最优解, 并填写任务说明书发送给相应的控制智能体, 至此, 完成了一轮任务协调。

《5 仿真》

5 仿真

《5.1VAV对象仿真模型》

5.1VAV对象仿真模型

以某楼宇中一层平面建筑为例, 建立变风量空调的仿真系统, 如图5所示。整个建筑空间分为5个区域, 每个区域配备一套VAV末端装置, 采用一个空气处理单元 (AHU) 服务该层所有区域。风道距末端1/3处的静压工作点为585 Pa, 风机转速设计工作点为1 120 r/min, 室内送风量工作点为3.71 m3/s, 冷水流量、新风量对送风温度的纯时延均为1拍。

《图5》

图5 仿真实例建筑示意图

图5 仿真实例建筑示意图  

Fig.5 Building planimetric map

《5.2动态仿真软件》

5.2动态仿真软件

针对图5所示仿真建筑, 在CORBA [8]软件总线基础上, 编制了系统的动态仿真程序。该程序包括被控对象仿真模块、控制系统仿真模块和人机交互模块三部分, 如图6所示。其中, 控制系统仿真模块用于进行各个实时控制器智能体的实现;被控系统仿真模块将变风量空调系统各部件模块封装为一个智能体。

《图6》

图6 仿真系统软件结构示意图

图6 仿真系统软件结构示意图  

Fig.6 Software structure of the simulation system

《5.3仿真曲线》

5.3仿真曲线

分别采用基于PID算法的总风量控制方法和基于多智能体的分布式智能控制方法对VAV系统进行控制, 得仿真曲线如图7至图10所示。由于篇幅限制, 这里只给出了房间4的相关参数变化曲线和系统整体参数变化曲线。

《图7》

图7 房间4参数变化曲线 (PID总风量控制)

图7 房间4参数变化曲线 (PID总风量控制)   

Fig.7 Response curves of the 4th room under total air volume control of PID type

《图8》

图8 房间4参数变化曲线 (分布式智能控制)

图8 房间4参数变化曲线 (分布式智能控制)   

Fig.8 Response curves of the 4th room under distributed intelligent control

《图9》

图9 系统整体性能参数变化曲线 (PID总风量控制)

图9 系统整体性能参数变化曲线 (PID总风量控制)   

Fig.9 Response curves of the whole system under total air volume control of PID type

《图10》

图10 系统整体性能参数变化曲线 (分布式智能控制)

图10 系统整体性能参数变化曲线 (分布式智能控制)   

Fig.10 Response curves of the whole system under distributed intelligent control

《6 结论》

6 结论

若采用PID调节的总风量控制方法, 当变风量空调系统中有的房间热负荷变化较大时, 系统会产生振荡。并且由于各回路之间没有协调, 系统的控制主要考虑风机转速的降低对能耗的影响, 而没有考虑冷水机组的冷水流量和温度对系统能耗的影响, 所以整体节能效果不佳。

采用分布式智能控制, 由于各智能体之间采用合同网的协调机制, 系统整体适应能力较强, 当个别房间热负荷变化时, 系统不会产生振荡, 而且系统节能效果十分明显。