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西昌西站暖通空調系統節能設計

2023-07-17 00:53周昱雯王勝男張涂靜娃彭金燾
制冷與空調 2023年3期
關鍵詞:西昌站房冷凝水

周昱雯 王勝男 張涂靜娃 彭金燾

(1.中鐵二院工程集團有限責任公司 成都 610031;2.中國建筑西南設計研究院有限公司 成都 610041)

0 引言

公共建筑能耗由于具有顯著的節能潛力而受到廣泛關注,目前,國內建筑能源消耗年增長率高達3.7%,城市辦公建筑能耗大約在62.1-166.9kWh/m2,商業建筑的平均能耗為200kWh/m2[1-3]。交通建筑具有空間跨度大、功能復雜、人流密度高和空調系統運行時間長等特點,因此該類建筑的能耗特點及節能改造方向與普通公共建筑相比存在較大差異[4]。大量關于鐵路車站系統能耗研究結果表明,普通車站的暖通空調系統能耗約占到車站總能耗的30-60%,照明系統約占10-20%,電梯系統約占5-10%,其中節能潛力最大的部分是暖通空調系統[5,6]。目前,新建或已開通的鐵路客運站中,中小型站房數量眾多,據調查夏熱冬冷地區鐵路站房每平米能耗指標高達124~170kWh/m2(包含照明、電扶梯),因此應重點關注中小型站房的節能問題[7]。

1 西昌西站概況

西昌西站位于涼山彝族自治州州府西昌市中心城區以西,是成昆鐵路擴能工程中最大客運站,規模為中型站房。西昌西站設到發線10 條(含正線、機走線),預留1 條;設550m×10m×1.25m 基本站臺1 座,550m×11.5m×1.25m 中間站臺3 座,預留站臺1 座。西昌西站采用高架進站地道出站的流線模式,主體由側式站房及高架候車站房兩部分構成,站內可實現立體換乘,站房主要功能分為客運用房、公安用房、設備用房、辦公用房等。

站房按最高聚集人數2500 人設計,總建筑面積14965.72m2,其中,建筑面寬:126.00m,站房建筑進深:114.50m,建筑高度36.035m。地上共三層,從下至上依次為:出站層、進站層、高架層,局部地下一層(消防泵房)。其中,地上一層建筑面積2136.72m2,二層建筑面積2317.50m2,三層建筑面積:9373.44m2,高架候車室夾層建筑面積:909.79m2,地下一層建筑面積228.27m2,車站已于2022 年1 月投入運營,實景圖如圖1 所示。

圖1 西昌西站實景圖Fig.1 Realistic view of Xichang West Railway Station

2 空調系統節能設計

充分考慮所在地能源條件及全年氣候特點,結合中小型鐵路客運站建筑形式及使用規律,系統設計在滿足室內溫度、濕度、空氣品質、合理氣流組織、噪聲等要求的前提下,從空調系統優化、建筑形式調整、智能運行控制等方面開展深入研究,實現全壽命周期更好的經濟性和節能減排,同時采用安全可靠、便于高效運行管理的控制系統。

2.1 全年逐時動態負荷模擬計算

根據國家及鐵路相關規范[8],結合項目具體情況,確定室內設計參數如表1 所示。

表1 室內空調設計參數Table 1 Indoor Air Design Conditions

以西昌地區全年8760h 氣象數據、高鐵站典型日客流量變化情況、以及室內設計參數為計算依據,利用EnergyPlus 軟件進行西昌西站全年逐時動態負荷計算分析,計算模型如圖2 所示。

圖2 西昌西站計算模型圖Fig.2 Calculation model diagram of Xichang West Railway Station

經計算,車站空調面積總計11163.9m2,集中空調冷負荷綜合最大值為2781kW,夏季設計日冷負荷為2256kW,設計單位空調面積冷指標為202.1W/m2;熱負荷綜合最大值為1380kW,冬季設計日熱負荷為1079kW,設計單位空調面積熱指標為96.7W/m2,系統全年負荷變化情況如圖3 所示??梢钥闯?,車站全年以冷負荷為主,且持續時間長,從3 月初持續到10 月底。同時,3 月份出現明顯的冷熱交替變換現象,冷熱負荷波動較大。

2.2 冷熱源及集中空調水系統

高架候車廳、進站廳、公共衛生間采用4 臺螺桿式高效風冷熱泵機組提供冷/熱水,每臺風冷熱泵機組總制冷量498.9kW,制熱量492.4kW??照{水系統為閉式機械循環,冷水供/回水溫度為7/12℃,熱水供/回水溫度為45/40℃。系統每天運行時間為18h,風冷熱泵機組位于站房東北側屋面。貴賓室、辦公、客服商業等采用變頻多聯空調+全熱回收新風機組(帶旁通),空調室外機集中設置在站房兩端混凝土屋面上。通信、信息機房(通信機械室、信息設備間、信息機房)采用冷凝回收自循環恒溫恒濕型機房空調。

空調水系統為一次泵變頻變流量雙管制系統,采用異程式、閉式機械循環,集中空調水系統原理圖如圖4 所示。水系統采用冷量來控制熱泵機組及其對應水泵的運行臺數,通過分、集水器間的自力式壓差平衡閥來控制水系統供回水總管的壓差,使系統保持穩定??照{水系統采用氣壓罐定壓補水,補水采用市政自來水,氣壓罐設于B 端空調機房。熱泵機組、水泵及其進出水電動蝶閥應進行電氣聯鎖啟停。組合式空調機組的出水管上設置動態平衡電動調節閥,通過其來實現控制空調送風溫度及典型房間的相對濕度。動態平衡電動調節閥的理想流量特性為等百分比特性,常閉型。風機盤管的出水管上設置電動二通閥,其控制采用帶三種風速選擇開關、可冬夏季轉換的室溫控制器聯動電動二通閥的自動控制。

圖4 集中空調水系統原理圖Fig.4 Schematic design of centralized air conditioning water system

2.3 旁通變風道全空氣系統的應用

根據氣象數據,西昌隸屬溫和地區,其低于18℃的小時數為3209h(占比36.6%),在18℃~27℃之間的小時數為4538h(占比51.8%),室外干球溫度高于27℃的小時數為1013h(占比11.6%),如圖5 所示。據統計,西昌地區全年總通風利用率為31.7%,其中風壓利用率為13.4%,熱壓利用率為18.3%[9]。為了降低空調系統能耗,應根據站房建筑特點和負荷變化規律,在設計過程中充分利用復合通風技術,消除室內的余熱和余濕,節能降耗。

圖5 西昌典型氣象年各月份溫度分布時間Fig.5 Temperature distribution time of each month in typical meteorological year of Xichang

因此,高架候車廳采用旁通變風道全空氣系統,即采用旁通變風道方式,與一次回風全空氣系統并聯,旁通風道設置變頻風機送風,過渡季節開啟,原理圖如圖6 所示,機房平面圖如圖7 所示。旁通風量按照換氣次數8.5 次/h 計算,該換氣次數下可最大限度延長通風系統使用時間,充分利用過渡季室外“免費冷源”。

圖6 旁通式全空氣系統原理圖Fig.6 Schematic design of the bypass variable air channel system

圖7 高架夾層空調機房平面圖Fig.7 Elevated mezzanine air conditioning room plan

2.4 零機械防排煙系統的應用

通過與建筑專業密切配合,在滿足車站主要流線及使用功能的前提下,確定采用高架站房形式,優化建筑平面布局,在進站層及出站層沿順軌方向橫向布置,保證兩端辦公及設備區均至少有一面外墻可實現自然排煙;在高架層及夾層垂軌方向縱向布置兩列商業及辦公用房,兩側房間仍可保證一面外墻,中部候車大廳則采用頂部開窗自然排煙的方式。嚴格控制不得出現內區超過50m2的有人房間,不得有超過20m 的全封閉內走道。

因此,本工程全部采用自然排煙方式,無機械排煙系統。防煙分區內任一點與最近的自然排煙窗(口)之間的距離不應大于30m,自然排煙窗(口)應設置手動開啟裝置,設置在高位不便于直接開啟的自然排煙窗(口),應設置距地面高度1.3m-1.5m的手動開啟裝置。候車大廳采用電動排煙窗,同時具有自動開啟裝置。同時,樓梯間全部采用自然通風方式,無機械加壓送風系統,并于頂部設置不小于1 平米的可開啟外窗。

2.5 基于機器學習的EBA 建筑設備管理系統

鐵路站房負荷隨客流量變化而不斷波動,空調系統龐大,熱慣性大,導致系統實際運行過程中無法根據現場情況及時動態調整,其溫控系統控制復雜。為了保證系統始終處于最佳工作狀態,常利用PLC 控制、DDC 控制、模糊控制等智能控制措施,促使空調系統達到自動化、智能化控制管理目的,對降低空調系統運行能耗具有重要意義。

因此,車站內設置了一套EBA(Environment/Equipment/Energy Building Administrator)建筑設備管理系統,系統監控點位將近6000 個,監控設備近368 臺,可實現以下四種功能:能耗在線監測、空氣質量監測、舒適環境調節、節能運行控制,系統架構主要由能源管理系統+環境控制系統+云數據平臺三大部分組成,其中環境控制系統下設有主控制模塊,云數據平臺下設有數據分析模塊,以上兩個模塊承擔控制系統主要執行任務,系統架構如圖8 所示。

圖8 EBA 建筑設備管理控制系統構架Fig.8 EBA building equipment management and control system architecture

它可對高鐵站內的用能設備(空調、通風、照明、電梯)進行實時監控,實現遠程終端操作,同時建立建筑能效監管模型,分析能源的使用情況,通過機器學習算法預測系統冷熱負荷,以能源費用最小、人員舒適度最高為原則制定整體運行策略,優化調整機組新風量、送風量、水量、燈光照度、電動外窗開啟數量,降低新風負荷,提高系統能源利用率,達到高效、統一的運維管理模式。

一級控制模塊可根據環境數據采集箱反饋的歷史數據、當前氣象參數等進行數據分析,預測下一時刻冷熱負荷。根據負荷預測結果判定系統工作狀態,從而下發指令至三個子控制模塊(制冷、制熱、通風)中執行。二級控制模塊由三個子項組成:①制冷控制模塊;②制熱控制模塊;③過渡季通風模塊。二級控制模塊負責接收主控制模塊下達的工作狀態指令,分析當前工作狀態下需要執行的系統,并下發指令給三級控制模塊,指定特定系統的運行狀態。三級控制模塊由:冷熱源系統、輸配系統、空調系統、通風系統組成。各系統中的設備均設置就地手動控制裝置,并可通過遠程/就地轉換開關實現控制功能切換。該系統及控制算法已獲批計算機軟件著作權,軟件名稱:大型半封閉建筑物熱舒適度智能控制系統(軟著凳字第6690042號)[10]。系統平臺應用界面詳如圖9 所示。

圖9 EBA 建筑設備管理系統界面Fig.9 EBA building equipment management system interface

2.6 冷凝回收自循環恒溫恒濕型機房空調的應用

鐵路四電(通信、信號、信息、電力)機房內的溫濕度環境對其電子設備的安全運行具有重要影響,繼而影響鐵路行車安全。根據規范要求:機房內溫度應控制在18℃~28℃,相對濕度應控制在40%~70%之間。而調查表明,目前已開通運營的機房內部常常因無法及時補水加濕而導致室內濕度普遍偏低。由于鐵路規范明確規定,不得有任何水管進入四電機房內部,導致機房空調補水系統難以實施。但上述機房規模較小,若采用集中式系統需要設置空調機房,則會造成投資成本增加。

考慮到機房空調運行時會產生大量冷凝水,若能夠將冷凝水回收后再用于加濕,實現設備內部自循環,可有效解決機房內部加濕問題,又可滿足規范強條要求。由于四電機房為無人值守機房,無新風及人員散濕量,室內冷凝水量主要來源僅為室外空氣滲透帶來的加濕量。因此,房間單位面積冷凝水產生量可按下式估算:

式中:W為單位面積冷凝水量,g/(m2·h);ρ為空氣密度,1.20kg/m3;V為房間體積,m3/h;n為滲透風換氣次數,取0.25 次/h;dW為室外空氣含濕量,g/kg;dN為室內空氣含濕量,g/kg;A為房間面積,m3/h。

以房間尺寸(5m×5m×4.5m)為例,選用室內設計參數?。囟?2℃,濕度50%,含濕量8.3g/kg),室外空氣計算參數取成都地區冬/夏季空調室外計算溫濕度(冬季:干球溫度1℃、相對濕度83%、含濕量3.4g/kg;夏季:干球溫度31.8℃、相對濕度73%、含濕量21.9g/kg)。由上述參數可計算得出夏季典型設計日冷凝水量為18.36g/(m2·h),冬季典型設計日冷凝水量為-6.615g/(m2·h)。

計算結果表明,夏季每小時單位面積冷凝水量可達18.36g/(m2·h)以上,冷水量非??捎^。冬季則需要加濕,補水量可根據冷凝水回收量和加濕器加濕水量的差值來確定。同時,對比各種加濕方式可以看出,濕膜加濕和高壓微霧加濕的能耗比電熱加濕低,尤其是濕膜加濕,不僅能耗低,且加濕效率也較高,節能效果明顯。因此,根據理論分析結果,提出機房空調機組自循環濕度調節裝置的設計方案,機組工作模式如下:應用冷凝水盤回收空調機組冷凝水,回收的冷凝水可直接送入濕膜加濕水箱或先回至貯水罐后再送入加濕水箱進行加濕,冷凝水不足時,可以通過補水裝置進行補水,而多余的冷凝水則通過排水管排出。研發的高效冷凝回收自循環恒溫恒濕型機房專用空調機組已獲取實用新型專利一項(專利號:CN201220361449.7)[11],樣機如圖10 所示。研發機組目前已在多個車站機房內成功應用,自循環加濕使機組能夠在適當的濕度控制范圍內正常穩定地運行,室內相對濕度可控制在45%~52%范圍內變化。

圖10 帶冷凝水回收的自循環裝置圖Fig.10 Diagram of condensation recovery self-circulating constant

3 結論

本文通過對西昌地區全年氣象參數及站房動態負荷特征進行分析,依據溫和地區冬溫夏涼、過渡季時間長的特點,介紹所采用的暖通空調系統節能設計方案,得到如下結論與建議:

(1)采用旁通變風道系統可充分利用過渡季室外免費冷源、降低系統運行阻力,建議在候車大廳的全空氣系統中推廣應用;

(2)四電機房內夏季每小時單位面積冷凝水產量可達18.36g/(m2·h)以上,高效自循環恒溫恒濕型機房專用空調機組采用冷凝水回收、濕膜加濕技術,節能增效,技術方案合理可行;

(3)EBA 建筑設備管理控制系統管理便捷、控制精度高、交互性好,可實現智能化管控,系統年節能效果可觀,獲得業主好評。

車站現已開通運營,系統運行效果良好,上述節能技術方案可在同類型鐵路站房中推廣應用。但目前的數據尚不能對系統作全面分析與評價,后續將結合系統實際運行情況進行跟蹤監測,深入探討各系統能耗數據差異,進行量化分析。

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