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[摘 要]叙述了一种太阳能与空气源热泵耦合热水系统，提高太阳能保证率的预测方法。通过建立预测规则实现实际输出值能够跟随期望输出值，研究一种基于模糊控制的预测控制方法。通过分析历年运行数据，预测空气源热泵开启时间，在保证末端使用需求的情况下，尽量提高太阳能保证率。
[关键词]太阳能保证率 预测控制系统 模糊控制
中图分类号：TU639 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）12-0037-02
0 引言
随着太阳能热水系统的广泛应用，如何提高太阳能保证率成为研究热门。本文基于某太阳能与空气源热泵耦合热水系统，分析影响太阳能保证率的各项因素。通过因果分析图法，确认其中主要影响因素，从而基于主要影响因素建立网格预测模型。通过合理分析太阳能热水系统的各项指标，进一步利用模糊控制的预测与分析，极大的提高了太阳能保证率。
1 系统的构成
以杭州某干部学校太阳能与空气源热泵耦合热水系统为依据，通过实验数据反应预测系统对太阳能保证率的提升效果。干部学校热水系统的系统流程图如图一所示，（1）、密闭式集热水箱（2）、集热水泵（3）、空气源热泵（4）、热泵循环水泵（5）、密闭式供热水箱（6）、供热水循环泵（7）及其他附件等组成。通过空气源热泵机组的通讯接口，全面实现机组内部参数的无缝读取，并能够提供功能完善的机组的远程监测、设定、控制和保护；监控内容包括：
太阳能系统供回水温度监测；
换热器温度监测及高、低温度报警；
换热器液位监测及高、低液位报警；
供热水箱温度监测及水箱温度高、低报警；
供热水箱液位监测及高、低液位报警；
生活热水回水温度监测；
环境温度监测；
混合循环电动阀控制；
集热循环泵启停控制，水泵运行状态、故障状态和手自动状态监测，备用泵自动切换投入；
供热循环泵启停控制，水泵运行状态、故障状态和手自动状态监测，备用泵自动切换投入；
热泵循环泵启停控制，水泵运行状态、故障状态和手自动状态监测，备用泵自动切换投入；
空气源热泵、热泵循环泵、集热循环泵、热水循环泵等运行时间累计；
2 预测模型的建立
2.1 主要影响因素分析
太阳能集热器采光面上所截获的太阳辐射度主要取决于天文因素、地理因素、物理因素和几何因素，结合上述集中因素对太阳能可利用资源进行预测。热水系统热源包括太阳能及热泵系统提供的热量，每日热水使用量为固定值，根据当日冷水进出水焓差及热水需求体积，可计算出当日热量需求。
因为除天文因素外，其他三种因素均是固定参数，不参与系统优化策略，本文主要阐述天文因素的影响。对干部学校而言，保证末端热水使用需求需要考虑这几个因素。当日热水需求量预测，全年热水日使用量根据天气状况及季节变化均有变化，如何保证热水系统既能提供足够的热水，也能不生产过多的热水，从而不造成能源的浪费。
2.2 预测模型
2.21模糊控制网格建立
将日用水分为五个档次，少、较少、正常、较多、多；对应用水量为可调参数，系统可根据历年运行参数分析，自动进行参数再设，增加系统预测与实际运行的匹配度。太阳照度根据计算分析划分五个档次，该数据与实时日照强度、日照时间、集热器表面的太阳辐射量相关。瞬时得热量计算式如下：
根据取得的瞬时得热量及热水需求量，采集实际太阳能日照时间，从而计算出热泵开启时间。
如下表：系統根据热水使用量及日照强度预测热泵开启时间。
2.3 预测系统软件界面
3 小结
通过一种网格化预测模糊控制的结构，降低运行数据与实际期望值的偏差。日热水量根据历史运行数据综合分析得出，采集历史同期热水使用量及同时段热水日消耗最高量与最低量，综合评估后对数据进行模糊化处理，太阳能照度累积量则根据实时天气与历史同期数据得出当日太阳照度强度关系，将结果进行模糊化，最后根据模糊规则表具体输出热泵运行开始时间运行及台数。该系统通过实际项目验证对太阳能保证率有较大的提高，增加了清洁能源的使用比例。另外，该系统调试比较复杂，初始参数设计对设计人员有较大考验，初始值的合理设置是保证该系统的稳定运行的保证。
参考文献
[1]丁宝苍.预测控制的理论与方法[M].北京：机械工业出版社，2008.
[2]席欲庚.预测控制[M].北京：国防工业出版社，1993.
[3]王伟，南晓红，等.空气源热泵与太阳能热水系统集成设计探讨. 制冷与空调，第25卷第5期，211年10月
*浙江省科技厅重大科技专项（编号：2014C01002）（可再生能源在建筑中的规模化应用关键技术研究与示范）
[关键词]太阳能保证率 预测控制系统 模糊控制
中图分类号：TU639 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）12-0037-02
0 引言
随着太阳能热水系统的广泛应用，如何提高太阳能保证率成为研究热门。本文基于某太阳能与空气源热泵耦合热水系统，分析影响太阳能保证率的各项因素。通过因果分析图法，确认其中主要影响因素，从而基于主要影响因素建立网格预测模型。通过合理分析太阳能热水系统的各项指标，进一步利用模糊控制的预测与分析，极大的提高了太阳能保证率。
1 系统的构成
以杭州某干部学校太阳能与空气源热泵耦合热水系统为依据，通过实验数据反应预测系统对太阳能保证率的提升效果。干部学校热水系统的系统流程图如图一所示，（1）、密闭式集热水箱（2）、集热水泵（3）、空气源热泵（4）、热泵循环水泵（5）、密闭式供热水箱（6）、供热水循环泵（7）及其他附件等组成。通过空气源热泵机组的通讯接口，全面实现机组内部参数的无缝读取，并能够提供功能完善的机组的远程监测、设定、控制和保护；监控内容包括：
太阳能系统供回水温度监测；
换热器温度监测及高、低温度报警；
换热器液位监测及高、低液位报警；
供热水箱温度监测及水箱温度高、低报警；
供热水箱液位监测及高、低液位报警；
生活热水回水温度监测；
环境温度监测；
混合循环电动阀控制；
集热循环泵启停控制，水泵运行状态、故障状态和手自动状态监测，备用泵自动切换投入；
供热循环泵启停控制，水泵运行状态、故障状态和手自动状态监测，备用泵自动切换投入；
热泵循环泵启停控制，水泵运行状态、故障状态和手自动状态监测，备用泵自动切换投入；
空气源热泵、热泵循环泵、集热循环泵、热水循环泵等运行时间累计；
2 预测模型的建立
2.1 主要影响因素分析
太阳能集热器采光面上所截获的太阳辐射度主要取决于天文因素、地理因素、物理因素和几何因素，结合上述集中因素对太阳能可利用资源进行预测。热水系统热源包括太阳能及热泵系统提供的热量，每日热水使用量为固定值，根据当日冷水进出水焓差及热水需求体积，可计算出当日热量需求。
因为除天文因素外，其他三种因素均是固定参数，不参与系统优化策略，本文主要阐述天文因素的影响。对干部学校而言，保证末端热水使用需求需要考虑这几个因素。当日热水需求量预测，全年热水日使用量根据天气状况及季节变化均有变化，如何保证热水系统既能提供足够的热水，也能不生产过多的热水，从而不造成能源的浪费。
2.2 预测模型
2.21模糊控制网格建立
将日用水分为五个档次，少、较少、正常、较多、多；对应用水量为可调参数，系统可根据历年运行参数分析，自动进行参数再设，增加系统预测与实际运行的匹配度。太阳照度根据计算分析划分五个档次，该数据与实时日照强度、日照时间、集热器表面的太阳辐射量相关。瞬时得热量计算式如下：
根据取得的瞬时得热量及热水需求量，采集实际太阳能日照时间，从而计算出热泵开启时间。
如下表：系統根据热水使用量及日照强度预测热泵开启时间。
2.3 预测系统软件界面
3 小结
通过一种网格化预测模糊控制的结构，降低运行数据与实际期望值的偏差。日热水量根据历史运行数据综合分析得出，采集历史同期热水使用量及同时段热水日消耗最高量与最低量，综合评估后对数据进行模糊化处理，太阳能照度累积量则根据实时天气与历史同期数据得出当日太阳照度强度关系，将结果进行模糊化，最后根据模糊规则表具体输出热泵运行开始时间运行及台数。该系统通过实际项目验证对太阳能保证率有较大的提高，增加了清洁能源的使用比例。另外，该系统调试比较复杂，初始参数设计对设计人员有较大考验，初始值的合理设置是保证该系统的稳定运行的保证。
参考文献
[1]丁宝苍.预测控制的理论与方法[M].北京：机械工业出版社，2008.
[2]席欲庚.预测控制[M].北京：国防工业出版社，1993.
[3]王伟，南晓红，等.空气源热泵与太阳能热水系统集成设计探讨. 制冷与空调，第25卷第5期，211年10月
*浙江省科技厅重大科技专项（编号：2014C01002）（可再生能源在建筑中的规模化应用关键技术研究与示范）