作者：郑晓敏
区域供冷能够同时为多个建筑或用冷区域提供冷量，这样的供冷模式将冷量集中处理，有利于采用容量大、能效高的制冷设备，同时相对于分散的供冷方式，有利于降低主机的装机功率。因此，作为一项绿色节能的技术措施，区域供冷受到了广泛的关注。
然而，在实际应用中，区域供冷仍存在一定的问题。不少学者对国内不同地区的住宅建筑空调能耗状况展开调研，如图1所示。测试结果的对比表明，无论在何地区，采用区域供冷系统的空调能耗情况普遍高于分散式空调，其能耗差别最大能够达到近10倍。
为了分析区域供冷系统在住宅建筑中的适用性问题，本文首先以一个住宅小区的区域供冷实测数据为例，分析该小区区域供冷系统的实际状况及运行中出现的问题。从实测数据发现，用户的空调使用行为对小区供冷系统的实际运行效果具有较大影响。不同用户间使用空调的方式具有较大的不一致性。因此，基于实测的用户使用模式，本文进一步研究了不同的末端用户使用模式对住宅建筑区域供冷系统能耗及能效的影响，并对区域供冷系统在住宅建筑中的适用性展开分析。
1 实测案例介绍
该住宅小区位于河南省灵宝市，于2009年落成，小区占地面积27 944 m 2，建筑面积41 200 m2。小区共有12栋楼，每栋楼5层，住户总数为294户，居民入住率为75%。建筑外观及小区内建筑及机房的位置情况如图2所示。
水系统形式为一次泵定流量系统，用户末端采用无电磁阀的风机盘管，水量无调控。供冷系统主要包括：
1)系统空调主机：2台螺杆式热泵机组，其中l号主机额定制冷量为1 463.6 kW，额定制冷功率为226.0 kW;2号主机额定制冷量为542.4 kW，额定制冷功率为89.7 kW；
2)冷冻水泵：2用1备，额定流量190 m3/h，扬程38 m，转速1480 r/min，额定功率27 kW；
3)冷却水泵：2用2备，1号、2号泵额定功率为27 kW，3号、4号泵额定功率为22 kW。
系统示意图如图3所示。
供冷系统的运行时间为10：00至次日2:00。供冷费用除了公摊外，根据实测的风机盘管风机运行的高、中、低速时间，分别按照不同价格收费，风机停止时免费。
笔者研究团队于2011年供冷季（7月—9月）对该供冷系统的运行情况展开测试调研。测试内容包括：各栋建筑的供回水温度及流量，各台冷机冷冻侧及冷却侧的供回水温度及流量，冷机及水泵的电耗。供冷系统各部分设备的耗电量测试结果及用户的耗冷量情况如表1所示。从测试中发现，2011年供冷季，该住宅小区用户侧耗冷量为7.5 kW h/m2，单位面积耗电量为7.6 kW h/m2。其中冷水机组的耗电量占总耗电量的58%，其余部分为循环泵的电耗。
从表1数据分析该住宅小区采用的供冷系统的运行状况，可以得到如下结论：
1)用户侧供冷季耗冷量为7.5 kW -IilTr12，供冷量水平大大低于一般集中式空调系统。
根据文献[12]的调研测试数据，集中式空调系统中的空调能耗均不低于16 kW h/m2，若考虑这些系统的系统能能效比( Energy Efficiency Ratio，EER)为1，则空调耗冷量均不低于16 kW h/m2；同时，河北地区采用分体机供冷的住宅耗冷量大致为6 kW h/m2。因此该采用区域供冷系统的住宅小区供冷季供冷量水平较低，接近采用分体空调时的水平。
2)该冷水机组整个供冷季的平均的性能系数（Coefficient of Performance，COP）为2.0，运行性能大大低于其额定工况。
整个供冷季，冷冻水泵电耗为1.5 kW h/m2，用户侧供冷量为7.5 kW．h/m2，故冷水机组供冷量为9.0 kW．h/m2。同时，冷水机组耗电量为4.4 kW．h/m2；据此可以计算得到冷水机组整个供冷季平均COP为2.0，而机组额定COP为6.4。同时该设计负荷下的电制冷冷水机组供冷季累计工况下COP运行效率限值为4.8。这些数据均表明该冷水机组在整个供冷季的运行效率很低。
3)冷冻水泵及冷却水泵的输送系数分别为6.0和8.0，大大低于相关标准规定。
如上文提及，用户侧供冷量为7.5 kW．h／m2，冷冻水泵耗电量为1.5 kW h/m2，冷却水泵耗电量为1.7 kW．h/m2。因此，冷水机组供冷量为9.0 kW．h/m2，冷却水泵输送热量为15.1 kW．h/m2。据此计算可得到冷冻水泵输送系数为6.0；冷却水泵输送系数为8.9。而文献[13]规定，用于全年累计工况评价时，冷冻水泵输送系数的限值为30，冷却水泵输送系数的限值为25。因此，该小区的水泵输送系统的实际效率远低于标准要求。
4)供冷系统整个供冷季EER为1.18，系统性能过低。
由表1数据可知，整个供冷季系统耗电量为7.6 kW - h/m2，同时，冷水机组供冷量为9.0 kW．h/m2。据此可以计算得到供冷系统EER=1.18。而在住宅建筑中采用分体空调的COP -般都在2.3以上。这说明该系统的总体能效偏低，甚至低于普通分体空调的性能。
因而，从测试数据可以看出，该供冷系统正处在低供冷量、低能效的运行状况下，其系统EER大大低于设计预期。针对以上发现的问题，本研究分别从用户使用状况、输配系统、机组效率3个方面展开调研测试，并对影响供冷系统的因素进行分析和研究。
2 影响因素分析
针对该住宅小区供冷系统运行性能偏低的现象，本研究于2012年7月11~14日对该小区的供冷系统进行典型工况的测试调研，从用户使用状况、输配系统、机组效率等3个方面对供冷系统的影响因素展开分析和讨论。测试内容包括：由各户风机盘管计量系统记录的各户风机盘管开启时长，室外温度情况，典型户主卧及客厅温度情况，各楼及冷机供回水温度及流量，冷机及水泵电耗。
2.1 用户的使用状况调研测试
测试期间，室外气温情况如图4所示，室外气温的平均值为29.6℃，尖峰值达到36.9℃，气温较高，属于典型的盛夏时间。图5是实测的4个典型住户在2012年7月12日这一天内风机盘管的开启时间统计。从图5中可以发现，用户开启空调末端的时间普遍较短，并且不同用户对于空调的使用习惯差异显著。一方面，用户习惯开启风机盘管的房间类型不同，例如，有些用户习惯开启卧室的风机盘管，而有些用户趋向于开启客厅的风机盘管；另一方面，不同用户开启风机盘管的时长也很不一致，以7月12日为例，在这天中用户开启风盘管的时长最多可达12 h，最少则不到2h。
进一步对2012年7月1日至20日该小区内客厅空调末端的开启率（所有客厅风机盘管的总开启时长／（所有客厅的风机盘管数×机组运行的总时长））进行统计，如图6所示。有近80位用户在这段时间内没有开启房间的风机盘管，超过1/3的用户的空调开启率低于10%。经过计算，所有用户对空调末端的使用率均值仅为7%，因此实际情况中用户的同时使用系数远低于设计工况的考虑。这种使用方式对供冷系统的运行能耗和运行能效具有较大影响。大多数风机盘管在大部分时间关闭，末端的运行模式与分散空调及其类似。这主要是因为小区根据风机盘管开启状况确定用户的空调费用，且末端具备调节和关闭能力，因此尽管采用的是中央空调系统，几乎所有的用户也都是按照“部分时间、部分空间”的模式运行房间内的风机盘管。
因此，通过对实测状况的调研及实测数据的分析，可以看到在末端可调的空调系统及按供冷量情况收费的实际状况下，小区内用户对空调系统的使用率较低。
2.2输配系统状况调研测试
整个供冷季制冷系统的能耗拆分图如图7所示。整个夏季水泵折合单位面积电耗3.2 kW．h／m2，相当于热泵机组电耗的72%。而这部分电耗全部转换为热量，又抵消掉大约27%的冷量。因此，输配电耗应引起重视。
本文对2012年7月11~14日该小区循环冷冻水的供回水温度进行了测试，供回水温差的统计结果如图8所示。测试期间循环冷冻水的供回水温差在1℃左右，而设计的冷冻水供回水温差为5℃。这样，冷冻水系统处在“大流量，小温差”的运行状况下，进而引起循环水泵的电耗成为用电量的主要部分。
引起冷冻水系统处在“大流量，小温差”的运行状况下的一个主要原因为用户对空调末端采用“部分时间、部分空间”的使用模式。这样选择的结果导致绝大部分时间内系统中仅有少数风机盘管运行，多数盘管的风机不开，在水系统为定流量系统情况下，冷冻水系统的供回水温差变小。因此形成了现有的不太理想的水系统运行状况。
因此，受小区用户需求及水系统流量不可调节的限制，在该小区的供冷系统中，水泵运行在“大流量小温差”的状况下，水泵输配能耗占系统总能耗比例大。
2.3机组效率状况调研测试
7月11~14日，实测得到的机组COP曲线如图9所示。在测试运行期间，机组COP的均值为2. 93，最大值为3.24，最小值为2.0。而该机组的额定COP为6.4。因此，测试期间，机组效率状况并不理想。
引起机组自身运行效率不高的主要原因在于不同住户的空调需求差异很大，在时间上不同步，大多数时刻末端总负荷较低。如图10所示，在测试期间，机组负载率的均值仅为30%，最大值为36%，最小值为17%。在末端开启率低的情况下，机组本身将长期处在低负荷率下运行，影响了其自身性能。
2.4 实测分析总结
综合以上测试结果可以看到，该小区的供冷系统EER仅为1.18。这主要由于在该住宅建筑中，使用者对空调末端具有调控能力且存在相应的收费机。此时，用户的空调同时使用率很低，实测得到的用户空调开启率仅为7%，远低于设计工况下考虑的同时使用系数。在小区末端用户低使用率的情况下，供冷系统长期处在低负荷率下运行，整个供冷季机组平均COP仅为2.0，远小于额定值。同时输配系统运行状况偏离设计工况，水泵输送能效很低，输送能耗比例增大，进而造成整个系统能效偏低。即使冷源机组自身的COP能够保持在额定水平6.4，但受限于水泵电耗，整个系统的EER也仅能达到1. 95，提高的空间十分有限，低于分体空调的一般效率（2.5以上）。因此，在末端用户使用率低的情况下，供冷系统中水泵电耗成为影响系统性能的一大原因。
同时，这个案例表明，即便是高效的集中式区域供冷系统，由于末端用户坚持“部分时间、部分空间”的使用方式，如果集中式系统的调节能力有限，不能解决输配系统和冷源系统在低负荷率下的运行调节方式，则集中的高效系统在实际运行中很有可能不能实现高效，整个系统的实际能效状况并不比采用分散式系统的方式具有优势。故在选用设备系统的过程中，需要充分考虑用户的使用模式特征；当住宅用户的空调使用模式为“部分时间，部分空间”的分散模式时，不适应采用调节性有限的区域供冷系统。
3 区域供冷系统运行性能模拟分析
为了研究用户使用模式对区域供冷系统的影响，本文采用清华大学开发的建筑能耗模拟分析软件DeST对不同使用方式下的区域供冷系统能耗及能效情况进行了模拟分析。模拟分析的技术路线如图11所示。
基于问卷及典型户室内温度测试可以得到几类典型用户使用模式，从风机盘管计量数据中可以得到这几类典型用户的平均空调使用时长。基于整个小区所有用户的风机盘管使用时长数据，可以将所有用户区分成各类典型用户，进而得到各类典型用户的数据比例。将以上行为特征参数（空调末端开启时间、开启温度、设定温度等）及用户比例信息作为建筑能耗模拟软件的输入条件进而得到模拟的小区耗冷量结果，并与实测数据对比，完成校核验证过程。进而基于该合理化模型对区域供冷系统在住宅建筑中的适用性情况展开分析讨论。
3.1 输入条件调研及计算结果校核
于2012年7月11日19：00—7月14日19：00期间对该住宅小区住户的室内温度及空调使用方式展开调研测试，小区内住户的空调使用方式主要可以分为五类，如表2所示。
同时，通过该小区空调末端的计量系统可以得到小区内各种使用模式用户的数量比例大致如图12所示。
基于以上分析，可以得到各类型用户的负荷曲线及各类用户的数量比例，进而模拟小区用户负荷情况。模拟冷量与实测冷量的对比结果如图13所示。从总量对比上可以看到，模拟结果与实测数据比较接近，误差为5%。因此，该种模拟方式大体上具有预测实际用户的负荷情况的能力，可用于进一步的分析讨论。
为了剥离系统设计的影响，对该小区的区域供冷系统进行重新设计。根据用户尖峰负荷选用3台型号一致的离心式冷机作用冷源，在实际运行过程中采用台数控制保证所有冷机运行在尽可能高的负荷率下。同时水侧增加调节阀，水泵采用变频控制，尽可能保证供回水温差在5℃，变频范围为30~50 Hz。
本文对表2中用户模式的不同组成情况进行了模拟分析，每种模式的比例以10%的间隔从0至100%进行变换。因此，共有3 003种不用的用户组成，具体研究案例情况如图14所示。
另外，文中针对5种典型的用户模式进行了模拟分析，如表3所示。通过不同行为方式下整个供冷季（7月—9月）区域供冷系统的能耗及能效情况的对比，对人行为的影响进行定量化刻画及评价。
3.2不同使用模式下供冷系统适应性分析
在图14的不用用户组成下，该住宅小区的区域供冷系统EER结果如图15所示。图14中的研究案例被分成5个系列，其中系列1中用户为空调模式1的比例是最大的，从系列2至系列5，空调模式为2至5的人数比例分别为最大的。
从图15的计算结果中可以看到，人员的空调使用模式对区域供冷系统的效率具有较大影响，在不同的行为模式下，供冷系统的EER的变化范围可以达到1~4.5。当大多数人员采用空调模式1或者2的时候（即大多数用户采用部分时间部分空间的使用模式），用户的组成情况对空调系统的运行性能影响更大，当大多数人采用的是空调模式5的时候（即全时间全空间的使用模式），系统性能较为稳定，EER大致在4.5左右。
进一步，本文对表3中的5个案例进行深入分析。如图16所示，五个案例的耗冷量差异显著。在空调使用模式5主导的用户组成下和空调使用模式1主导的用户组成下两者的耗冷量差异可以达到10倍以上。同时，这种用户组成的差异也体现在空调耗电量的差别上。如图17所示，由于用户组成差异造成的空调耗电量差异可以达到2倍左右。由于不同用户之间空调使用方式差异显著，传统的设计方法中将所有用户视为完全一致的做法将导致设计条件与实际情况具有较大区别。受用户空调使用方式的影响，同一时刻不同用户的空调需要不同，这种空调负荷的不一致性将导致区域供冷系统的运行调节变得十分复杂，进而导致其运行性能偏离设计工况。因此，在进行区域供冷系统适宜性评价的过程中应加入各用户间空调行为的差异的考虑。
当将空调系统耗电量（见图17）与系统EER（见图18）进行对比时，可以发现，在用户组成5下，区域供冷系统的耗电量是最高的，但对应的系统效率也是最高的。同时，随着空调耗电量的降低，系统效率也随之下降。如图19所示，从用户组成l到用户组成5，冷机和水泵的效率逐渐增加，这也造成了系统EER的逐渐增加，如图18所示。
图17及图18的对比表明，对于区域供冷系统而已，高能效对应着高能耗。这个发现表明，区域供冷系统的高效运行需要适用性的前提。当系统负荷率较高且用户负荷集中时，区域供冷系统将更为节能。但在低负荷率且用户负荷较为分散的情况下，区域供冷系统无法发挥其优势，甚至造成资源的浪费。
以上模拟结果表明人员用能行为对区域供冷系统的适用性具有影响。本文进一步分析了如果该小区采用分体空调进行供冷的案例，并将其与采用区域供冷系统的方案进行对比，如图20所示。当用户组成为1时，使用分体机时消耗的电量较少，但当用户组成为5时，可以看到，采用区域供冷系统更为适宜。该模拟结果表明，不同的使用模式下适宜的技术和系统形式不同。为了对技术适宜性进行合理的评价，需要将人员用能行为的影响加入考虑中。否则，技术适宜性评价结果将可能与事实相反，甚至造成能源和投资的浪费。
3.3模拟分析总结
从以上的模拟分析中可以发现，小区区域供冷系统这种供冷模式只有在用户侧的负荷水平较大且负荷集中程度较高时，才能取得较好的系统能效结果。此时在末端高负荷需求的情况下，冷源机组的负荷率处在较高的水平，可以保证机组自身较高的运行性能。同时水泵的供回水温差接近设计值，水泵的输送能效较高。因此，整个系统的运行工况接近设计情况，区域供冷系统可以实现较好的运行效果。
但小区冷负荷情况受用户使用模式的影响很大。在用户对空调末端可调控的情况下，大部分用户将选择“部分时间，部分空间”的调控方式。此时末端用户的空调开启率较低，实际呈现的用户负荷处在较低的水平，且负荷分散。在这种末端负荷的情况下，区域供冷系统的运行工况偏离设计值，加上系统的调节能力较低，无法在部分负荷的工况下实现有效的调控，造成冷源机组自身性能下降，水系统输送能效降低等问题。
同时，从模拟分析中进一步发现，在住宅建筑中采用区域供冷时，系统高能效对应的是高平米电耗的结果，即系统能效随着平米空调电耗的增加而提高。
4 结论
本文针对一个采用区域供冷系统的住宅小区展开调研测试，并利用模拟分析的方法对影响区域供冷系统运行状况的关键因素进行分析和讨论。通过本文的研究，主要得到如下结论：
1)通过实测调研与模拟分析，研究发现造成案例中区域供冷系统能效偏低的主要原因为人员用能行为。用户侧负荷需求不同步、负荷率低的特征将对区域供冷系统的能耗及能效状况造成重要影响。
2)通过模拟分析发现，在模拟的小区区域供冷方式下，只有随着用户侧负荷强度的增大以及集中程度的提高，冷机COP及水泵的输送能效才能大幅度提高，进而得到比较高的系统能效。但在该种系统形式下，系统高能效对应的是高平米能耗的结果，即系统能效随着平米空调电耗的增加而提高。
3)人行为不仅对区域供冷系统能耗量具有影响，其对区域供冷系统的技术适宜性评价同样具有重要作用。在对区域供冷系统的技术适宜性进行评价的过程中，需要对人员用能行为的组成及影响进行考虑，以免造成能源和投资的浪费。
5[摘要]
本文针对某区域供冷的住宅小区展开调研测试，通过实测数据分析该区域供冷系统在夏季供冷情况下的能耗状况及性能情况，并结合模拟手段对区域供冷系统在住宅建筑中的适用性展开分析和讨论。研究发现用户的空调使用方式将极大地影响区域供冷系统的能耗及能效情况。在部分负荷的状况下，区域供冷系统的输配能耗成为制约系统能效的主要原因。由于人员用能行为对区域供冷系统的能耗及能效情况具有重要影响，在进行技术适宜性评价的过程中，应充分考虑人行为对区域供冷系统能耗及能效的影响。在住宅建筑中采用区域供冷方案时，需要充分考虑用户侧负荷需求不同步、负荷率低的特征，解决输配系统和冷源系统在低负荷率下的运行调节方式，以实现较好的运行效果。
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