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基于效率修正的变频压缩机性能模型开发

时间:2024-02-19 10:15:02 来源:网友投稿

赵康佐,周永戬,胡海涛*,管斌

(1-上海交通大学制冷与低温研究所,上海 200240;
2-上海交通大学新能源动力研究所,上海 200240)

[关键字] 效率修正;
变频;
压缩机;
模型

变频空调因其节能和优异的性能,近年来得到了越来越广泛的应用[1],针对变频空调的研究也越来越多[2-3]。与传统的定频空调相比,变频空调的主要区别是采用了变频压缩机。压缩机是系统的核心部件,为整个系统提供动力[4]。因此,研究变频压缩机是研究变频空调系统仿真的关键。

目前常用的压缩机模型主要有理论模型、经验模型和半经验模型。其中,理论模型完全基于理论,主要为全动态模型、准动态模型和全稳态模型。全动态模型考虑到的细节较多,模型比较复杂,会影响计算时间和稳定性[5]。全稳态模型应用于系统仿真可以较好反映流量和功率[6],但是没有考虑压缩机排气温度与压缩机壳体换热之间的关系,导致计算误差较大[7-8]。准动态模型可以反映压缩机的部分动态特性,相较于全动态模型速度较快,但应用于系统仿真中仍过于复杂,无法满足要求[9-10]。经验模型主要为系数拟合模型等[11],如针对定频压缩机的“十系数”模型[12]和针对变频压缩机的“二十系数”模型。经验模型的建立完全基于实验结果,通过拟合得到目标参数与实验参数的关系式,其中的参数没有任何的物理意义[13]。经验模型的优点是计算速度较快,但缺点是在预测实验工况范围之外的工况时,精度会急剧下降[14]。半经验模型从理论模型出发,通过推广理论模型,将其转换为可以进行拟合或修正的形式,将该形式理论模型中的某些性能参数用数据拟合公式表示。半经验模型通过拟合参数提升了计算速度、计算精度和适用范围,具有一定物理意义,因此适用于压缩机的系统仿真[15]。目前已有的半经验模型,大多采用神经网络或多项式拟合[16],缺乏明确的物理意义,数据需求量大,并且没有通用的表达式。

本文在定频半经验模型的基础上,建立了基于效率修正的变频压缩机模型,并对模型的精度进行了验证,分析了模型的拟合性能和外推预测性能。

通过将压缩机容积效率作为中间参数,建立变频压缩机流量与定频压缩机流量联系,进而建立变频压缩机流量模型,具体形式为:

式中,m为质量流量,kg/s;
mref为基准频率下的质量流量,kg/s;
f为频率,Hz;
fref为基准频率,Hz;
ηv为容积效率;
ηv,ref为基准频率下容积效率。

通过将变频压缩机容积效率与频率进行归一化处理,得到归一化容积效率与归一化频率的关系,如图1所示。由图1可知,归一化的容积效率与频率之间的关系可以用二次多项式来表示:

图1 归一化容积效率与频率关系

式中,a1、a2和a3为拟合系数。

定频压缩机理论流量可以表达为:

式中,Vdisp为理论排气量,m3;
vsuc为吸气比容,m3/kg。

容积效率ηv与压缩机压缩比的关系[17]:

式中,pdis为排气压力,kPa;
psuc为吸气压力,kPa;
b1、b2为拟合系数。

因此,基频下压缩机的质量流量可由式(5)计算:

将定频压缩机流量及归一化容积效率代入式(1),即可得到变频压缩机流量显式计算公式:

综上所述,基于效率修正的变频压缩机流量计算模型建立过程为:1)设计压缩机使用工况范围,在范围内进行可能工况的台架实验或仿真计算,将得到的数据作为基于效率修正的质量流量模型数据源;
2)观察数据源并选取合适的基频;
3)在基频下建立压缩机定频率模型并进行拟合得到拟合系数b1和b2;
4)对源数据的容积效率及频率进行归一化处理,并建立变频率归一化容积效率的关系模型,进行拟合得到拟合系数a1、a2和a3。

通过将压缩机等熵效率作为中间参数,建立变频压缩机功率与定频压缩机功率联系,进而建立变频压缩机功率模型,具体形式为:

式中,W为压缩机功率,W;
Wref为基准频率下的压缩机功率,W;
ηis为等熵效率;
ηis,ref为基准频率下的等熵效率。

通过将变频压缩机等熵效率与频率进行归一化处理,得到归一化等熵效率与归一化频率的关系,如图2所示。

图2 归一化等熵效率与频率关系

由图2可知,归一化等熵效率与频率关系式:

式中,c1、c2和c3为拟合系数。

基频下的压缩机功率可以表示为理论输入功率和损耗功率的函数,基频下压缩机的功率为:

式中,Wt为理论输入功率,W;
Wloss为恒定损耗功率,W;
α为损耗系数。

通过引入拟合系数d1、d2,式(9)可简化为:

Wt采用式(11)可以平衡物理模型与多项式回归精度,达到良好的拟合精度[17]:

式中,psuc为吸气压力,kPa;
pdis为排气压力,kPa;
Vsuc为吸气体积流量,m3/s;
n为多变系数。

为了进一步简化理论输入功率Wt的表示形式,降低计算复杂度,将难以显式计算的高阶非线性项以拟合系数进行替代,即令拟合系数d3=(n-1)/n,可将基频下压缩机功率表示为式(12):

式中,d1、d2和d3为拟合系数;
Pr为压缩比。

将定频压缩机功率及归一化等熵效率代入式(7),即可以得到变频压缩机功率显式计算公式:

综上所述,基于效率修正的变频压缩机功率计算模型建立过程为:1)选取压缩机使用工况范围,利用产品数据或其他方式得到用于功率模型拟合的数据源;
2)观察数据源并选取合适的基频;
3)在基频下建立压缩机定频率模型并进行拟合得到拟合系数d1、d2和d3;
4)对源数据的等熵效率及频率进行归一化处理,并建立变频率归一化等熵效率的关系模型,进行拟合得到拟合系数c1、c2和c3。

变频压缩机排气温度可以表示为排气压力及工质出口焓的函数:

式中,Tdis为压缩机排气温度,K;
hdis为压缩机排气焓,kJ/kg;
f为物性计算函数。

通过压缩机的能量平衡建立出口焓值和压缩机做功的关系:

式中,Qamb为压缩机与环境换热量,kW;
hsuc为压缩机吸气焓,kJ/kg。

当确定压缩机功率W,质量流量m,吸气焓值hsuc,换热量Qamb即可计算得到出口焓值hdis。

压缩机与环境的换热量Qamb可以按式(16)计算:

式中,U为压缩机壳体的平均传热系数,kW/(m2·K);
Ashell为压缩机壳体传热面积,m2;
Tshell为压缩机壳体温度,K;
Tamb为环境温度,K。

压缩机壳体温度Tshell可表示为式(17)[18]:

式中,e1、e2和e3为拟合系数。

为验证基于效率修正的变频压缩机流量、功率以及排气温度模型的精度,本文采用文献[16, 19]中的数据与模型预测结果进行对比,工质为R22,压缩机参数及测试工况见表1。

表1 压缩机参数及测试工况

流量模型中,拟合系数a1、a2、a3、b1和b2分别为0.706 7、0.422 9、-0.128 6、0.964 57和-0.045 40;
功率模型中,拟合系数c1、c2、c3、d1、d2和d3分别为0.313 2、1.127 1、-0.439 2、171.978 7、1 270.540 5和0.405 2;
排气温度模型中,拟合系数e1、e2和e3分别为126.053 5、5.942 4和110 296.041。

验证的运行工况为-10~15 ℃,冷凝温度为30、40、50和6 ℃,频率范围为30~120 Hz。

图3~图5所示分别为变频压缩机流量、功率和排气温度模型的精度验证结果。可知对于质量流量,平均误差为0.75%,而最大误差为3.06%,总体误差在±5%以内;
对于功率,平均误差为1.45%,而最大误差为-7.15%,总体误差基本在±5%以内;
对于排气温度,最大误差为4.5 ℃,总体误差基本在±4 ℃以内。因此3个模型均达到较好的预测效果。

图3 变频压缩机质量流量模型精度验证

图4 变频压缩机功率模型精度验证

图5 变频压缩机排气温度模型精度验证

5.1 模型所需数据量的优势分析

为了验证模型在不同数量的源数据下,能否达到拟合的精度要求,需对模型拟合性能进行分析。如果数据量太少,拟合模型无法满足精度要求;
如果数据量太多,不但耗费了多余的时间和人力资源,而且容易发生过拟合现象。为了找到模型欠拟合的临界点,本文分别随机选取10、20、30、40、50和60组数据进行拟合。平均预测误差的计算式为:

式中,E为平均预测误差;
Yexp,i为质量流量或功率的实验值;
Ypred,i为质量流量或功率的预测值。

图6所示为不同拟合数据量下的压缩机模型预测误差。由图6可知,随拟合数据量增加,模型预测偏差快速下降。当数据量达到20组时,预测精度达到稳定,推荐采用20组实验数据拟合模型,这比已有研究[20]下降了50%以上。对于质量流量和功率,平均预测误差分别为0.75%和1.45%,最大预测误差分别为3.0%和7.1%,表明基于理论推导的模型形式能够反映压缩机实际工作的物理过程。

图6 不同拟合数据量下的压缩机模型预测误差

5.2 变频压缩机模型外推预测性能分析

为了研究本文建立的变频压缩机外推预测性能,将变频率工况分为两组,一组用于拟合基于效率修正的变频压缩机模型,一组用于测试模型在未拟合部分数据的预测性能。在30、60、90和120 Hz四组变频数据中分别选取30 Hz、120 Hz组作为测试数据,其余组作为拟合数据。图7所示为30 Hz、120 Hz时质量流量模型验证。图8所示为30 Hz、120 Hz时功率模型验证。由图7和图8可知,在30 Hz和120 Hz测试数据集中,质量流量的平均预测误差分别为1.06%和0.95%,最大预测误差分别为-3.40%和-2.42%;
功率的平均预测误差分别为1.33%和1.55%,最大预测误差分别为-7.84%和6.89%,其中95.9%的预测误差小于±5%。

图7 30 Hz、120 Hz频率时,质量流量模型验证

图8 30 Hz、120 Hz频率时,功率模型验证

综上所述,模型对于外推的预测性能良好,其中模型对于120 Hz的外推性能要优于对30 Hz的外推性能,这说明本模型在考虑拓展应用时应优先考虑高频率外推。

本文建立了基于效率修正的变频压缩机质量流量模型、功率模型和排气温度计算模型,对模型的精度进行了验证,并对模型的拟合性能做出了分析,得出如下结论:

1)对模型的精度验证结果表明,压缩机定频模型对质量流量的预测偏差在±2%以内,对功率的预测偏差在±3%以内,变频模型对质量流量预测偏差小于±5%,对功率的预测偏差基本小于±5%,对排气温度的预测偏差小于±5 ℃;

2)模型在20组及以上拟合数据量下可以达到稳定良好的拟合精度,拟合性能良好;

3)外推验证表明,模型对于质量流量的平均预测误差为1.06%,对于功率的平均预测误差为1.33%,其中95.9%的预测结果在±5%范围内,外推预测性能良好。

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