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题名变流量水源热泵系统频率与阀开度联合调控策略
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作者
章轻歌
陶乐仁
程哲铭
丁夏杰
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机构
上海理工大学能源与动力工程学院
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室
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出处
《化学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期77-81,94,共6页
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基金
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室基金资助项目(1N-15-301-101)
国家高科技研究发展计划项目(2008AA05Z204)。
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文摘
为提高变流量水源热泵系统在实际应用过程中的运行性能,分别进行恒定压缩机频率变膨胀阀开度和恒定阀开度变频率实验,提出一种频率-阀开度联合调控的策略并进行协同控制实验,研究该策略对于水源热泵系统性能的影响,并与仅使用电子膨胀阀或压缩机频率调控进行对比。结果显示:较低频率下电子膨胀阀的调节区间减小,适当增加冷冻水温度可以扩大其调控范围,最高制热量和最优性能系数C_(OP)对应的阀开度相同;频率为45—55 Hz时,调控区间较小,改变冷冻水进水温度对频率的调节特性影响不大,制热量随着频率的升高而升高,C_(OP)随着频率的升高而降低,可根据用户的不同需求选择较优的频率值;频率-阀开度的联合调控策略使系统在2个工况下的最高C_(OP)比仅使用阀开度调节提高了10%和9.9%,比使用频率调节提高了6.5%和7.6%。
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关键词
水源热泵
压缩机
电子膨胀阀
联合调控
性能系数
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Keywords
water source heat pump
compressor
electronic expansion valve
collaborative control
C_(op)
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分类号
TH3
[机械工程—机械制造及自动化]
TB663
[一般工业技术—制冷工程]
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题名变频滚动转子压缩机变吸气状态等熵效率建模及验证
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作者
程哲铭
陶乐仁
黄理浩
章轻歌
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机构
上海理工大学能源与动力工程学院
周口师范学院基建处
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室
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出处
《化学工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期51-56,共6页
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基金
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室研究项目(13DZ2260900)
国家高科技研究发展计划项目(2008AA05Z204)。
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文摘
通过变频滚动转子压缩机变吸气状态实验台,分析频率、压比、吸气过热度、吸气干度、蒸发温度和冷凝温度对等熵效率的影响机理以及变化规律,并建立变频滚动转子压缩机变吸气状态等熵效率模型。结果表明:等熵效率随压缩机吸气过热(10 K)至湿压缩段(吸气干度约0.9)不断减小,其减小幅度在8%—10%之间,且湿压缩段减小斜率大于吸气过热段;相同压缩机吸气状态,压缩机等熵效率分别随频率和压比的升高而减小,两者减小幅度均为非等比减小;相同压缩机吸气状态,冷凝温度变化对等熵效率的影响程度远高于蒸发温度。经实验验证,所建变频滚动转子压缩机变吸气状态等熵效率模型计算值与实验值最大相对误差和最小相对误差分别为1.85%、0.0162%,证明该模型具有一定的可靠性。
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关键词
变频滚动转子
等熵效率
两相
模型
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Keywords
variable frequency rolling rotor
isentropic efficiency
two-phase
model
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分类号
TK124
[动力工程及工程热物理—工程热物理]
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题名基于灰色关联机理组合模型的压缩机电功率预测
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作者
程哲铭
陶乐仁
黄理浩
章轻歌
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机构
上海理工大学能源与动力工程学院
周口师范学院
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室
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出处
《流体机械》
CSCD
北大核心
2024年第4期87-94,共8页
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基金
国家高科技研究发展计划项目(2008AA05Z204)
上海市动力工程多相流动与传热重点实验室开放基金项目(13DZ2260900)。
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文摘
为了精确获得压缩机电功率,通过变频滚动转子制冷系统实验台,根据灰色关联(GRM(1,m))预测模型样本需求量少、预测精度高与机理(Mechanism)模型能够反映系统本质特性的特点,利用Matlab语言编程建立GRM(1,m)-Mechanism组合预测模型。通过3种模型对压缩机电功率进行预测,结果表明:GRM(1,m)-Mechanism组合模型的预测精确性和适用性更好,其最大相对误差、平均相对误差分别为4.05%,1.71%;比机理模型分别降低了1.29%,1.09%;比灰色关联(GRM(1,m))预测模型降低了1.02%,2.19%。最后,通过压缩机变转速试验验证组合模型预测平均相对误差在1.9%以内,进一步证明GRM(1,m)-Mechanism组合模型的精确性和适用性。
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关键词
变频滚动转子
电功率
灰色关联
机理
预测
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Keywords
variable frequency rolling rotor
electrical power
gray relational
mechanism
prediction
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分类号
TH12
[机械工程—机械设计及理论]
TB65
[一般工业技术—制冷工程]
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