文档介绍：中国工程热物理学会传热传质学
学术会议论文编号:123161
基于迭代动态规划的压缩机驱动吸附制冷系统多目标优化研究
董震赖艳华吕明新岳虹潘继红
(山东大学能源与动力工程学院,山东济南 250061)
(Tel:**********, Email: ******@sdu.)
摘要针对压缩驱动吸附制冷系统的两个主要评价参数COP和SCP呈现制约竞争关系的问题,以体积流率和循环时间为控制变量,以COP和SCP最大为目标建立该类系统的多目标动态优化模型,综合最大最小及加权法的思想,将多目标优化问题转化为单目标优化问题。在此基础上,利用迭代动态规划算法求解了该模型,证实了迭代动态规划算法用于该类模型的有效性,并获得了不同权重下最优循环时间及最优体积流率控制曲线,从而有效地实现不同工况下压缩驱动吸附制冷系统的最优控制。
关键词迭代动态规划;压缩机;吸附;制冷循环
0 引言
出于环境保护需要,严重破坏臭氧层及导致温室效应的氟利昂等人工制冷剂逐渐被禁用,缺乏环保高效制冷剂已成为传统蒸汽压缩制冷系统面临的主要难题之一。研发可高效利用天然制冷剂的新型制冷系统已成为制冷领域研究热点。压缩机驱动吸附制冷(CDAC)系统结构简单紧凑、工作温度范围大、系统运行效率高及制冷剂为天然制冷剂等优点,被认为是最有潜力的替代产品之一[1]。与传统的热驱动吸附制冷类似,CDAC系统的主要评价指标包括制冷性能系数COP和单位质量吸附剂制冷功率SCP等参数[2]。然而随着压缩机体积流率或循环时间变化时,COP和SCP两个评价指标多呈现制约竞争关系。现有的CDAC系统研究成果多集中在吸附工质对的研发、吸附床的设计及系统动态特性研究等方面,对该类系统压缩机转速及循环时间的动态优化研究几乎没有。
基于最优化原理发展出的迭代动态规划方法(IDP)是一种可以寻找到全局最优解的少数方法之一,对控制变量的初值选取依赖性较小。虽然IDP计算效率偏低,但却易于实现并行计算[3]。本文将IDP应用于研究CDAC系统中压缩机变频及循环时间控制问题。
1 压缩机驱动吸附制冷系统及其动态模型

CDAC系统由四通阀、两个填充相同吸附剂的吸附床及连接它们的压缩机组成。如图1所示,吸附床A吸附了大量制冷剂,由于压缩机的抽吸作用,吸附床吸热解吸,产生冷量;同时,解吸出的制冷剂经压缩机升压进入吸附床B,被其中吸附剂吸附并向环境放出热量。当吸附/解吸完成,通过四通阀改变压缩机与吸附床的连接顺序,重复以上过程,完成一个制冷循环。
基金项目:国家自然科学基金(No. 51106091);山东大学自主创新基金()
作者简介:董震(1985—),男,博士生,主要从事吸附制冷及最优化控制方面的研究。
Qad
1
Qde
1
四向阀
吸附床A
1
吸附床B
1
压缩机
1
Wcom
1
Tcold
Tamb
图1 压缩驱动吸附制冷系统原理图
Fig. 1 schematic diagram of pressor-driven adsorption system
本文研究用的吸附床为套管式结构。其中内管为外翅片管,翅片中填充吸附剂,管内为传热流体通道,吸附剂与外管之间留有制冷剂传输通道。吸附床内管直径10mm,吸