基于物联网监测数据的光热系统能效

评估算法的设计与实现

Energy of China - - 卷首语 -

(1. 浙江省能源与核技术应用研究院,浙江 杭州 310012;2. 浙江中新能源科技有限公司,

浙江 杭州 310012)

摘要:本文介绍了集中集热与分散储热(JF)型太阳能热水系统工程中远程监控系统的运行原理及状态数据结构,根据运行特征及远程数据,设计数据处理算法,估测其系统有效热能量及能耗,形成了一种“无表式 ”JF 型光热工程能效评估系统。通过对实际系统的测试,“无表式”能效评估的效能指标与监测的结果误差范围在 ±10% 以内,可适用于实现低成本集中集热与分散储热型光热工程能效初级评估。

关键词:集中集热与分散储热;光热系统;物联网;能效评估

中图分类号:F206 文献标识码:A 文章编号:1003-2355-(2017)07-0045-03 Doi: 10.3969/j.issn.1003-2355.2017.07.009

Abstract: The mechanism of remote monitoring system for JF kind of sunlight water heater system and its status data structure is presented. An energy efficiency evaluation algorithm is proposed to estimate the energy consumption and output of thermal energy. This algorithm can implement so call “meter-free” energy efficiency assessment system for JF water heater system. Compare to “with meter” monitoring result, the error of efficiency index estimated by “meter free” system range from -10% to 10%, this is feasible to implement low cost energy efficiency evaluation of JF system.

Key words: Centralized Heat Collection-Decentralized Heat Storage; Solar-thermal System; Internet of Things; Energy Efficiency Assessment

0 引言

智能化用能监测和诊断技术是推进能源消费智能化的基础,目前正向着水、气、热、电的远程自动采集、多表合一的方向发展。其关键就是要实现计量仪表的远程数据采集及能源系统的远程诊断管理,将传统的仪器仪表进行物联网化、智能化。

用能计量是实施智能化用能监测的必要条件。目前热能计量仪表市场的两种主流热能表分别是机械式热能表和超声式热能表,由于超声式无磨损,不受水质影响,维护简便,是当前市场上主流的热能计量仪表,但相较于机械式热能表,其价格昂贵,不利于以一次性大规模市场投入的方式实施热能计量与管理。机械式热能表虽然价格便宜,在传统热水管网中占据主导地位,但需要

电子化改造或逐步更替。

近年来,在居民供热领域,集中集热与分散储热太阳能热水系统(以下简称JF 系统 )已成为住宅建筑太阳能热水系统的主要形式。目前,相关的行业标准正在制订阶段。随着物联网的兴起及我国“互联网+”智慧能源(以下简称能源互联网)战略的提出,JF系统行业标准中已经对远程监测进行了规范。本研究应用 JF系统后台管理数据进行热能模拟估测,提出了针对JF系统的一种热能、电能数值模拟计算方法,免去了对老旧系统进行升级改造带来的成本提升,实现“无表式”能效评估。

1 集中集热与分散储热太阳能热水系统

集中集热与分散储热太阳能热水系统是近几年发

展起来的,适用于高层住宅的太阳能热水系统,已成为建筑住宅太阳能热水系统应用的主要形式。这类系统是由多个太阳能集热器组成一个集热系统,用多个家用贮水箱储存热量,通过传热介质将太阳能集热器收集的太阳能量输送并通过换热器传递给多个家用贮水箱的太阳能热水系统,系统结构如图1 所示。其中,T1为集热器输出端温度,T2为集热器输入端温度(也称回水温度),T3为环境温度, P为循环泵。系统的基本运行原理为:太阳能集热器出口温度T1达到设定值(如T1 ≥ 30℃)同时满足温差设定值(如T1 - T2 ≥ 8℃)时,启动循环泵,热媒输入热媒干管,向各户输送太阳能热量,通过旁通阻尼器判断,高于水箱温度的热能进入用户贮水箱内换热器,将热能储存于水箱。系统耗能总和Qd,开启时间段,循环泵所消耗的电能为P,系统产生的有效热能Qs 为F(T1,T2 ,τ)的函数值。准确的监测方式可以通过在用户端加装热能表或对用户储水箱获得热能进行测定,在循环泵电源处加装电能表进行计量监测。

2 热能计量系统与能效评估系统的设计

具备远程监控功能,是保障 JF 型太阳能热水系统正常运行,达到设计节能目标的关键技术。通过低成本化设计,综合应用4G Wifi 网络、单片机及轻量化物联网消息传输协议,可使远程监控系统仅占不到整个系统工程造价的1%。远程监控系统具备以下核心功能与特点:(1 )远程管理。包括远程显示、远程操作和运行数据查阅; (2 )故障诊断。包括故障诊断和运维支持;( 3)能效评估。包括能耗监测和能效评估。

本项目的远程监控系统采用 JSON 作为物联网数据交换格式。

为了实现系统整体热能的测量,应分别测量太阳能集热器、辅助热源、耗电量、用户的得热量和用户管路循环损失热量。先将太阳能热水工程系统热能输入分成 3 部分:太阳能集热器回路、辅助热源和耗电量。将热能输出热负荷分成两部分:用户得热量和管路循环损失热量。对不同部分的热量进行热能测量,目的是为了更准确地获取从太阳能转换的能量、由辅助能源提供能量和实际得到的能量,以便计算太阳能保证率、实际节约的能源和减排量等指标。

对于集热回路和水箱之间的传热介质为水的太阳能热水工程系统,可以采用热量表进行测量,热量表的温度和流量传感器要安装在集热器阵列的主管道上。也可以分别测量T1 和 T2,并使用测量流量 Fm的方法来计算得到太阳能供热量。本文所述“无表式”即建立在此计算方法基础上,将流量Fm用系统确定流量 F1和循环泵工作时间τ替代。这是由于 JF系统仅在温差循环期间发生能量输送,即只有在循环泵工作期间,进行能量输送,直到温差变为零时,结束能量传输。在此期间,由于泵的作用,带有旁通阻尼计算的JF 系统可近似认为流量恒定,并根据实验数据或远程数据计算出系统总散热常数K,即可方便地计算出有效热能Q。

s

Q =C ×ρ×F ×τ ×(T - T ) -τ ×K×0.5× s P 1 1 1 2 2

(T1 + T2 - 2×T3) (1)则系统能效比 E 为:

E=Q /(P×τ ) (2)

s 1

式中:

CP—比定压热容,水为 4.18kJ/(kg ℃); ρ—水的密度,1kg/L ;

F —泵的流量,L/min ;

1 τ—泵的工作时间, min ;

1 τ2—一个集热阶段总时间,min

; T3—环境温度,℃ ; P—泵的输入功率,kW。基于远程管理系统开发,本研究为光热节能工程实施及远程化管理提出了物联网标准化解决方案。系统采用低成本单片机系统和4G Wifi 网络为物理层,运用 MQTT 及后台消息接收入库服务程序为数据层,实现了一套低成本、易组网、省流量、高可靠的远程数据采集及数据管理系统。

系统的能效统计算法流程如图 2 所示。

3 系统的测试与计算

3.1 测试系统

测试用户储热水箱为单盘管150L 水箱;集热器为平板型太阳能集热器,规格为2000mm× 1000mm×90mm,集热器总数32块;介质为水。储热水箱集热完毕进行了多次测试,实际储热量为控制仪表显示温差计算出的储热量的85% ;系统流量采用超声波流量计测量,平均流量为 54L/min,水泵额定输入功率为 330W (威乐 PH254E )。循环泵工作条件:T1 ≥ 30℃并 T1 - T2 ≥ 10℃时,开启循环泵,待 T1 - T2 ≤ 3 ℃时,关闭循环泵,远

由表 1可得系统总散热常数K的平均值为21.8kJ/(min · ℃)。

3.4 有效热能 Qs计算值与实际测量误差值

7 月 21 日至 7 月 24 日系统 4 天测试的远程数据统计结果如表 2 所示。

Qs按照记录数据的每小时平均数据计算一个值,计算中发现,回水温度达到最大后,Qs会出现负数,这说明散热量大于供热量,部分散热热量通过介质降温补充。因此,出现 Qs 值负数时,按照 0 处理。按照式( 1 )得到的 Qs 计算值与实际测量值及其误差率的结果如表 3 所示。

从表 3 可以看出:4组数据对比中,第3 组有效热能 Qs的计算值与实际测量值的误差最大,达到 程数据循环泵状态记录每 2min 一次,温度记录每20min 一次。

3.2 系统总散热常数 K 值的确定系统总散热常数K表示管路系统能量损失,这个能量损失实际上是管路系统的综合散热损失,与管道内温度与环境温度的差值成正比。太阳能系统实际运行过程中,集热器产生的能量,一部分输入储热水箱,一部分在输送过程中损失。在夏天,由于太阳能集热产生的能量远大于储热需要的能量,当回水温度达到最高时,说明系统储热已经完毕,后期继续运行的输入管路系统的能量,则全部为散热损失。计算太阳能集热系统回水温度达到最高温后 1 h 左右(按照计算时间段内泵开启后直到最后一次开启前的时间计算)的管路输入热量,此时 Qs=0,输入热量等于散热量。3.3 K 值计算结果

7 月 21 日至 7 月 24 日对系统进行 4 天测试,根据设定时间段测试数据计算得到K 值如表 1所示。

9.11%,其余 3 组误差都不超过 5%,估计 7 月 23日测试时有用户正在使用热水造成工况不稳定,从而出现较大的测试误差。

3.5 系统能效比 E 的计算

根据测试得到的 Qs ,按式( 2 )计算得到系统能效比如表 4 所示。

◆(下转第24 页)

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