本文针对制冷机房优化需求，
提出以制冷机房整体能耗、机房全年评价效率ＡＣＰＥＣ、实际综合
部分负荷性能系数ＩＰＬＶＲ 作为评价指标，
简单清晰地评价制冷机房性能，优化制冷机房设计方法。
（本图仅为参考，不对应文章任何产品信息）
基于目前能耗分析工具的不足，
结合互联网平台对各设备信息的共享存储能力，
通过简化输入输出参数、建立简化计算模型，
整合制冷机房相关软件的计算流程，
提出针对高效制冷机房的网页计算工具（ｓｍａｒｔｃｈｉｌｌｅｒ
ｐｌａｎｔｔｏｏｌ，下文简称ＳｍａｒｔＣＰ），
实现便捷、快速估算制冷机房全年整体能效的功能，
促进制冷机房在设计阶段的高效优化。
为了验证ＳｍａｒｔＣＰ的计算精确度，
本 文 分 别 使 用 ＳｍａｒｔＣＰ 和 ＴＲＡＣＥ７０
０计算了案例 能 耗，并 对 比２种 计 算 结果的相对误差。
１ 高效制冷机房优化设计方法
目前高效制冷机房系统的设计思路及能效提升关键技术主要为：高效
设备、低流量低阻力水系统、管网优化、系统控制策略优化及可靠的
高精度数据监测。
对于制冷机房能效评价，Ｈａｒｔｍａｎ 提出的制冷机房年平均
运行效率包含了冷水机组、冷却水泵和冷却塔３种设备的综合运行效
率，如图１所示。
为了全面评价制冷机房的整体性能，以机房整体作为能效判断依据。
使用制冷机房整体评价指标，便于对制冷机房总能耗进行整体优化，
实现冷水机组、冷水泵、冷却水泵、冷却塔等设备的最优化匹配。
本文提出以机房年均运行效率评价指标ＡＣＰＥＣ、实际综合部分负
荷性能系数ＩＰＬＶＲ作为高效制冷机房评价指标，
实现对机房整体性能的横向、纵向对比。
ＡＣＰＥＣ为主要能耗判断指标，适用于方案比选；
而ＩＰＬＶＲ 为辅助判断指标，适用于机组选型。
机房全年评价效率 ＡＣＰＥＣ为制冷机房全年制冷量与制冷机房全
年耗电量的比值。ＡＣＰＥＣ在借鉴美国ＡＳＨＲＡＥ定义的ＡＣＰ
Ｅ 指标基础上，增加冷水泵能耗作为制冷机房能耗的一部分，
有效地反映制冷机房的全年运行能效，计算式见式（１）。
实际综合部分负荷性能系数ＩＰＬＶＲ是以各负荷区下累计负荷比例
为权重的机组能效平均值，计算式见式（２）。
ＩＰＬＶＲ 能体现冷水机组在实际项目负荷频率分布影响下的综
合能效，比ＩＰＬＶ 指标更能反映建筑负荷特性、机组台数、运行
时间等因素对机组性能的综合影响。
结合制冷机房整能耗、机房全年评价效率ＡＣＰＥＣ、实际综合部分
负荷性能系数ＩＰＬＶＲ 进行制冷机房系统设计方案的比选，
不仅能科学有效地反映制冷机房全年运行实效，
同时也能考虑到不同气象条件、负荷特性、机房配置、运行时间等
因素下机组的实际部分负荷性能。
２ 高效制冷机房计算分析工具
本文针对制冷机房的优化需求及现有计算分析工具的缺陷，
采用ＡＣＰＥＣ、ＩＰＬＶＲ作为高效制冷机房评价指标，
基于网页端开发了一个高效制冷机房的能耗计算分析工具（Ｓｍａｒ
ｔＣＰ），将各种支持快速计算的模块进行整合，
实现简单、清晰地比较制冷机房各设计方案的优劣及快速计算分析制
冷机房能耗、评价指标。
２．１ 前端设计与构建
ＳｍａｒｔＣＰ主要分为前端和后端。
前端采用ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ构建ＨＴＭＬ网页，
实现用户与后端计算模块的快速交互，其总体架构见图２。
在项目配置的过程中，先输入设备信息参数，建立通用的设备模型；
再先后输入项目信息参数和机房配置信息，
创建制冷机房方案来计算能耗。
ＳｍａｒｔＣＰ借助互联网容易信息共享的特点建立了制冷机房设备
的数据库，便于用户获取冷水机组功率变化曲线。
根据建筑地点和建筑类型，ＳｍａｒｔＣＰ预留了多种建筑类型的
典型负荷曲线。在保留原有负荷分布规律的前提下，
通过改变最大冷负荷来修正原有典型建筑负荷的峰值，
从而生成合理的建筑负荷曲线，见图３。
同时，还可以基于负荷计算软件来估算制 冷机房的全年逐时负荷，
简化了计算暖通负荷的步骤。
最后，按照制冷机房各设备的搭配顺序选择设备种类，
输入关键的机房设备参数和项 目经济参数，
从而创建不同的制冷机房方案。
２．２ 后端算法与实现
采用Ｊａｖａ作为后端语言，有利于实现制冷机房能耗的快速计算。
后端可细分为计算模块和设备信息模块。
基于理论公式推导，并进行了简化，
计算内核参考了ＥｎｅｒｇyＰｌｕｓ能耗模拟软件、ＴＲＡＣＥ７
００能耗模拟软件及 ＭyＰＬＶ冷水机组选型工具。
２．２．１ 设备负荷率计算
ＳｍａｒｔＣＰ默认制冷机房采用“一机对一泵”的布置形式，
并采用负荷平均分配的方式来确定设备的负荷率。
平均分配负荷是制冷机房内各设备的常见运行方式，
能保持水泵和冷水机组流量相等；
同时，也可兼容水泵运行台数与冷水机组运行台数一致的制冷机房。
根据建筑逐时负荷，ＳｍａｒｔＣＰ将冷负荷数据中的建筑冷负荷赋
值为当前时刻制冷机房的整体冷负荷来计算设备运行台数。
考虑到冷量小的冷水机组能效比通常较大，计算默认启动“小机组”，
在运行机组冷量不足时，按冷量倒序增加１台机组，
并按照负荷率平均分配的逻辑确定各台运行冷水机组的负荷率，
根据流量关系确定冷却塔、水泵 的设备负荷率。
２．２．２ 建立设备模型
ＳｍａｒｔＣＰ提供了基于厂家设备数据建立设备功率变化曲线的方
法，选择半经验模型、拟合多项式对制冷机房设备进行建模，
实现快速计算的目的。
根据设备厂商提供的实际运行数据、设备测试数据，
得到设备能耗与各输入物理量的关系，进而拟合得到设备的数学模型。
多数建筑能耗计算工具包括 ＥｎｅｒｇyＰｌｕｓ、ＤＯＥ－２和
ＤｅＳＴ等软件都以二次多项式或多次多项式计算设备的能耗，
此方法适用于绝大多数冷水机组类型。
ＳｍａｒｔＣＰ在此基础上使用最小二乘法来拟合冷水机组、水泵、
冷却塔等制冷机房设备能耗与负荷率的关系，
并提出设备拟合系数的在线求解流程，
实现用简单的方法直接获取拟合系数，
方便根据实际设计调整设备部分负荷工况下的能效参数。
当用户自行输入设备的冷凝器进水温度固定工况或冷凝器进水温度变
化工况下的数据时，ＳｍａｒｔＣＰ会自动计 算出模型的拟合系数，
从而建立设备的数学模型，即可进行准确的暖通设备能耗计算。
２．２．２．１ 冷水机组模型的建立与求解
冷水机组功率与负荷率、冷水机组压缩机进出 水温差呈多次项关系，
见式（３）。
冷水机组压缩机 进出水温差可同时反映冷却水侧和冷水侧的水温变
化。在实际项目中，冷水温度相对固定，
冷却水温度变化和负荷率的变化是影响冷水机组的主要 因素。
为了降低拟合过 程的复杂程度，
ＳｍａｒｔＣＰ 冷水机组模型将冷水机组功率拆分为２组拟合关
系相乘，对各项分别进行拟合，见式（４）。
在冷凝器出水温度固定工况下，
冷水机组功率变化主要受冷 水机组负荷率影响，见式（５）；
在冷凝器出水温度变化的工况下，
冷水机组功率变化主要受压缩机进出 水温差的影响，见式（６）。
根据式（４）～（６）和设备的额定参数（冷水供回水温度、冷却水
供回水温度），以及冷凝器出水温度变化工况下的冷却水回水温度、
冷水机组功率，ＳｍａｒｔＣＰ通过计算冷水机组冷凝器流量来计算
冷水机组压缩机进出水温差 Δｔ，结合冷水机组负荷率，
使用最小二乘法确定拟合系数，从而确定冷水机组的功率模型。
此外，ＳｍａｒｔＣＰ根据制冷机房 设备的实际运行限制，
考虑了冷水机组最小开启率、水泵最低运行流量及冷水机组冷凝器最
小流量等参数设置。当负荷率较小时，
冷凝器的实际流量按照３个物理量（冷却水泵最小运行流量、冷水机
组冷凝器最小流量、由负荷率计算的水泵流量）的最大值选取，
见式（７）。该数值会影响冷水机组压缩机进出水温差的大小，
改变冷水机组模型的建模 过程。
２．２．２．２ 水泵、冷却塔模型的建立与求解
根据ＤＯＥ－２的半经验模型，
水泵、冷却塔的功率与负荷率呈多次项的函数关系。
在一机对一泵情况下，ＳｍａｒｔＣＰ认为水泵和冷却塔的负荷率等
同于对应冷水机组的负荷率，
并使用最小二乘法拟合不同负荷率下水泵、冷却塔的功率变化曲线，
拟合式见式（８）。
２．２．３ 制冷机房能耗计算
２．２．３．１ 计算冷却塔逼近度
ＳｍａｒｔＣＰ通过计算冷却塔逼近度求解冷却塔出水温度。
冷却塔逼近度公式参考某公司开发的ＴＲＡＣＥ６００软件，
认为理论逼近度与湿 球温度有关。冷却塔的理论最佳逼近度为：
２．２．３．２ 计算设备功率
ＳｍａｒｔＣＰ根据项目的负荷率和压缩机进出水温差计算冷水机组
功率，并采用试算法求解进出水温差。
通过假设冷水机组的功率，确定冷水机组的 制冷量Ｑ，
根据式（１１）确定冷凝器出水温度，从而 计算温差。
采用式（３）计算出冷水机组的功率，
并对冷水机组功率的假设值和计算值进行比较。
若两者相差很小（小 于 １ｋＷ），
则认为功率假设值近似等于实际值；
若两者相差较大，则根据相差的趋势，增大或减小假设值，反复迭代，
使功率假设值接近计算值。根据式（８），
通过项目瞬时负荷率可以求出冷却水泵、冷水泵、冷却塔的功率，
将８７６０ｈ功率相加，即可得到制冷机房的全年能耗。
２．２．４ 制冷机房评价指标、经济性分析
依据机房年均运行效率评价指标ＡＣＰＥＣ、实 际综合部分负荷
性能系数ＩＰＬＶＲ 评价指标计算式（式（１）、（２））可以简
单清晰地评价各制冷机房系统设计方案。
此外，经济性是制冷机房方案选择的重要因素。
ＳｍａｒｔＣＰ通过输入初投资和运行费用等 参数，
可以反映各制冷机房方案的经济性，
为制冷 机房方案的经济性比较提供数据支持。
３ 案例验证
３．１ 案例概况
为了验证ＳｍａｒｔＣＰ的计算精确度，
本文分别使用ＳｍａｒｔＣＰ和ＴＲＡＣＥ７００软件计算案例建
筑能耗，对比２种计算工具计算结果的相对误差。
选取１栋大型办公建筑作为研究案例。
案例建筑位于杭州，最大负荷为１６９００ｋＷ。
案例建筑制冷机 房配置见表１。
为了验证ＳｍａｒｔＣＰ在方案对比、节能优化方面的能力，
设置了４种制冷机房 优化方案，见表２。
３．２ 案例结果与分析
表３显示了４种案例下制冷机房网页计算工具ＳｍａｒｔＣＰ和能耗
模拟软件ＴＲＡＣＥ７００的计算结果，
其中负值代 表 ＳｍａｒｔＣＰ的计算值比ＴＲＡＣＥ７００
的计算值小。 上述案例显示，
ＳｍａｒｔＣＰ预测得到的全年能耗比ＴＲＡＣＥ７００低。
２种分析工具的制冷机房整体能耗、冷水机组和水泵能耗计算结果相
对误差小于６％，满 足工程需求。
冷水机组相对误差在－５.６５％～－２.５７％之间。
为了让能耗预测逻辑 更 符合实际工程情况，
ＳｍａｒｔＣＰ提供了冷水机组最低开启率设置。
在ＳｍａｒｔＣＰ的 计算过程中，只有当建筑负荷率大于２０％时，
才启动冷水机组，造成冷水机组预测值比ＴＲＡＣＥ７００低。
各冷水泵和冷却水泵的预测值较精准，相对误差小于 ３％。
冷却塔预测值与 ＴＲＡＣＥ７００相差较大，
相对误差约为－２４％。相对误差主要来源于ＳｍａｒｔＣＰ在简化
过程中未考虑冷却塔控制策 略的变化和免费制冷等控 制 措 施，
导致冷却塔的预测能耗偏低。
４种方案的ＡＣＰＥＣ评价指标依次为４．３２、４．４９、 ４．
５９、４．７４，可简单直观地评价各方案制 冷机房的整体能效。
内容整理自近道网老站，原始发布于 2023 年 5 月 17 日。
