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作 者:张振 聂建春 萨仁高娃 牛格图 阿如汉 杨正良 李晨霞 ZHANG Zhen;NIE Jianchun;SAREN Gaowa;NIU Getu;A Ruhan;YANG Zhengliang;LI Chenxia
机构地区:[1]内蒙古电力(集团)有限责任公司内蒙古电力经济技术研究院分公司,内蒙古呼和浩特010020
出 处:《节能》2025年第1期61-65,共5页Energy Conservation
基 金:内蒙古电力经济技术研究院科技项目(项目编号:2023-5-37)。
摘 要:针对现有地源热泵系统运行效率低的问题,以天津市建筑设计院地源热泵系统为研究对象,利用实验和模拟的方法对该系统进行优化研究,并介绍地源热泵系统运行性能;采用BP神经网络对地源热泵系统性能系数(COP)进行预测研究,并获得最佳预测模型;对地源热泵系统进行优化,并与未优化工况进行对比研究。结果表明,供冷季地源热泵系统的系统COP在4.50以上,供热季的系统COP在3.45以上;利用BP神经网络预测结果较好;经优化后,地源热泵系统的热泵机组总耗电量较优化前降低4.5%以上,水泵总耗电量较优化前降低8.0%以上。Aiming at the low operating efficiency of the existing ground source heat pump system,this paper takes the ground source heat pump system of Tianjin Architectural Design Institute as the research object,uses the method of experiment and simulation to optimize the system,and introduces the operating performance of the ground source heat pump system.BP neural network is used to predict the COP of ground source heat pump system,and the best prediction model is obtained.The ground source heat pump system is optimized and compared with the unoptimized condition.The results show that the COP of the ground source heat pump system is above 4.50 in the cooling season and above 3.45 in the heating season.BP neural network is used to predict the results better.After optimization,the total power consumption of the heat pump unit of the ground source heat pump system is reduced by more than 4.5%and the total power consumption of the water pump is reduced by more than 8.0%.
分 类 号:TU83[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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