Tóm tắt luận án tiến sĩ nghiên cứu giải pháp tiết kiệm năng lượng cho hệ thống điều hòa không khí chiller bằng phương pháp phân phối phụ tải tối ưu

MỞ ĐẦU

Tính thời sự và cấp thiết.
Với sự phát triển của xã hội nhu cầu năng lượng ngày càng tăng lên nhanh
chóng ở các nước trên thế giới cũng như ở Việt nam. Vậy, vấn đề bức thiết đặt ra
là phải sử dụng năng lượng sao cho tiết kiệm và hiệu quả, đặc biệt là trong các hệ
thống điều hòa không khí (ĐHKK), một trong những hộ tiêu thụ lớn điện năng
trong điều kiện khí hậu nhiệt đới nóng ẩm như nước ta (chiếm 50% - 60% tổng
công suất điện tiêu thụ trong các công trình dân dụng và thương mại [19]). Vậy,
việc nghiên cứu tìm các giải pháp để sử dụng tiết kiệm năng lượng trong ĐHKK
có một ý nghĩa hết sức quan trọng, góp phần làm giảm nhu cầu tiêu thụ năng
lượng của toàn xã hội.
Trong lĩnh vực ĐHKK hiện nay nổi lên một giải pháp tiềm năng để tiết kiệm
năng lượng mà chưa được nghiên cứu đầy đủ. Đó là vấn đề tối ưu hóa chế độ vận
hành hệ thống ĐHKK, trong đó bài toán phân phối phụ tải (PPPT) giữa các tổ máy
máy lạnh cùng làm việc có một ý nghĩa rất quan trọng. Bài toán tương tự trong các
nhà máy nhiệt điện đã được giải quyết hiệu quả, dựa theo cách tiếp cận tối ưu hóa
đa mục tiêu và áp dụng thuật toán vượt khe [12,15,16,20].
Mục tiêu nghiên cứu.
Từ sự phân tích trên, mục tiêu của luận án đặt ra là xây dựng phương pháp
luận giải quyết bài toán tối ưu hóa chế độ làm việc của trạm lạnh trung tâm
(TLTT) chiller với trọng tâm là tối ưu hóa PPPT giữa các tổ máy máy lạnh làm
việc song song nhằm cực tiểu hóa tiêu thụ điện năng.
Nội dung của phương pháp luận xây dựng trên cơ sở phát triển ứng dụng lý
thuyết tối ưu hóa hệ thống lớn và phương pháp tối ưu hóa toán vượt khe, tương
thích để giải quyết bài toán trên.
Kết quả nghiên cứu nhằm làm cơ sở cho việc thiết lập chế độ vận hành hợp
lý các TLTT chiller..
Đối tượng của đề tài hướng tới là các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller
được sử dụng phổ biến ở Việt Nam, trọng tâm nhằm vào TLTT chiller, nơi tiêu tốn
phần lớn lượng điện tiêu thụ của toàn hệ thống.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn.
Phát triển phương pháp luận trên cơ sở ứng dụng lý thuyết tối ưu hóa hệ
thống lớn và thuật toán vượt khe vào giải quyết bài toán tối ưu hóa PPPT một hệ
thống năng lượng lớn, như TLTT chiller nói riêng và hệ thống ĐHKK trung tâm
chiller nói chung.
Áp dụng thành công phương pháp luận đề xuất cho hệ thống ĐHKK điển
hình là cụm máy lạnh trung tâm (MLTT) chiller tại tòa nhà Mipec Tower (Hà nội),
hiệu quả tiết kiệm thu được là 8 - 10% điện năng tiêu thụ của cụm MLTT chiller,
tương đương tiết kiệm 95 000 ~ 119 000 kWh/năm, tương ứng với mức giảm phát
thải 53 ~ 66,7 Tấn CO2/năm. Đã đề xuất một quy trình vận hành áp dụng kết quả
PPPT tối ưu cho hệ thống ĐHKK trung tâm chiller
1


CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1 Các hệ thống điều hòa không khí trung tâm chiller
Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller là một hệ thống phức hợp bao gồm nhiều
thành phần cấu thành và có hoạt động liên động chặt chẽ với nhau. Trong hệ thống
ĐHKK trung tâm chiller, TLTT chiller là nơi tiêu hao phần lớn năng lượng tiêu
thụ trong hệ thống là đối tượng chính của nghiên cứu này..
Hệ thống điều hòa không khí trung tâm chiller

Cấu trúc hệ
thống

Máy lạnh trung tâm chiller

Cung cấp năng
lượng

Các bộ xử lý không khí (FCU, AHU)

Xử lý không khí

Hệ thống bơm phân phối nước lạnh, nước giải nhiệt, tháp giải nhiệt

Phân phối nước

Hệ thống quạt phân phối và vận chuyển không khí

Phân phối không
khí

Các thiết bị và hệ thống điện, điện điều khiển
Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller giải
nhiệt nước

Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller giải
nhiệt gió

Điều hòa tiện nghi

Điều hòa công nghệ

Hệ thống 1 đường ống gió

Hệ thống 2 đường ống gió

Hệ thống lưu lượng gió không đổi

Hệ thống lưu lượng gió thay đổi

Hệ thống lưu lượng nước không đổi

Hệ thống lưu lượng nước thay đổi

Hệ thống 2
đường ống nước

Hệ thống 3
đường ống nước

Hệ thống hồi
ngược

Hệ thống 4
đường ống nước

Điện và điều
khiển

Phân loại theo loại
máy lạnh

Phân loại theo
ứng dụng

Phân loại theo
đường ống khí

Phân loại theo
đường ống khí
Phân loại theo
HT đường ống
nước
Phân loại theo
đường ống nước

Hình 1.1 Tóm tắt cấu trúc và phân loại hệ thống ĐHKK trung tâm chiller
1.2 Phân phối phụ tải trong vận hành trạm lạnh trung tâm chiller
Phụ tải lạnh của hệ thống ĐHKK trung tâm chịu nhiều yếu tố tác động ngẫu
nhiên (như điều kiện thời tiết vùng miền, thời gian trong ngày hay trong mùa, tính
chất đồng thời tác động của các phụ tải khác như con người, thiết bị...) và cả các
yếu tố tác động được (giá trị đặt điều kiện tiện nghi trong nhà...) nên luôn có tính
thay đổi. Để đáp ứng được tính chất thay đổi của phụ tải lạnh, TLTT chiller cần
phải có một chế độ vận hành hợp lý, an toàn và hiệu quả. Do vậy các TLTT chiller
thường có cấu trúc nhiều MLTT chiller hoạt động song song để tăng độ an toàn và
dải điều chỉnh năng suất lạnh phù hợp với sự thay đổi của phụ tải lạnh. Đi kèm với
2


MLTT chiller là các thiết bị phụ trợ như bơm, tháp giải nhiệt... cũng có cấu trúc
tương tự.
Các giải pháp tiết kiệm năng lượng (TKNL) áp dụng cho TLTT chiller có ý
nghĩa quan trọng trong việc giảm chi phí năng lượng tiêu thụ trong toàn hệ thống
ĐHKK trung tâm chiller. Giải pháp TKNL bằng phương pháp phân phối phụ tải
(PPPT) tối ưu liên quan đến chế độ vận hành trong TLTT chiller đóng một vai trò
quan trọng trong việc giảm chi phí vận hành của TLTT chiller nói riêng và hệ
thống ĐHKK trung tâm chiller nói chung.
1.3 Tình hình nghiên cứu trong nước và trên thế giới

Hầu hết các nghiên cứu của các tác giả trong nước mới dừng lại ở việc tìm
kiếm các giải pháp thiết bị, công nghệ hay lựa chọn hệ thống ĐHKK TKNL hơn
[4, 8~11]. Các nghiên cứu chủ yếu để phục vụ cho công tác xây dựng hệ thống
mới ở giai đoạn tư vấn lập dự án đầu tư hay giai đoạn thiết kế [5~ 8]. Hiện chưa
thấy có nghiên cứu nào về phương pháp thay đổi chế độ vận hành để nâng cao
hiệu quả sử dụng năng lượng.
Weijiang và T. Agami Reddy đề xuất áp dụng các kết quả mô hình hóa toán
học của hiệu suất năng lượng từng thành phần thiết bị chính. Mô hình bán thực
nghiệm Gordon Ng cho chiller, mô hình mật độ dòng động hiệu quả của B. Braun
cho tháp giải nhiệt và mô hình hàm đa thức bậc 3 cho bơm, quạt được sử dụng.
Phương pháp giải tích xác định gắn liền việc lựa chọn đặc tuyến thiết bị ở phụ tải
cho phép, đồng thời với việc xác định các biến điều khiển cài đặt thông qua tổng
hợp các tối ưu phi tuyến để hội tụ nhanh nhất [70].
Các nghiên cứu của Thomas Hartman cho đối tượng là hệ thống ĐHKK
trung tâm chiller biến tần toàn bộ [56, 59, 61, 63] với đề xuất nguyên lý hiệu quả
biên đồng đều [3, 58] và Harman LOOP [56, 59]. Phương pháp điều khiển mạch
kín được thay thế bằng phương pháp điều khiển theo nhu cầu [61, 64] hay giới hạn
nhu cầu tải [35]. Các kết quả nghiên cứu của ông đã được ứng dụng thực tiễn. Hạn
chế cơ bản nhất là hệ thống cần phải được thiết kế đúng nguyên lý Harman.
Năm 2002, K.T Chan và F.W Yu nghiên cứu nâng cao hiệu suất năng lượng
của TLTT chiller giải nhiệt gió ở chế độ bán tải [40]. Các tác giả đã xây dựng
được đặc tuyến phụ tải, đặc tuyến thời tiết và đặc tuyến nhiệt bằng phương pháp
mô hình hóa ở các tòa nhà văn phòng và khách sạn điển hình trong khu vực thời
tiết cận nhiệt đới. Đến năm 2004, hai tác giả tiếp tục công bố kết quả nghiên cứu
điều khiển nhiệt độ ngưng tụ để nâng cao hiệu suất của chiller giải nhiệt gió. Kết
quả tổng thể đã giảm được 18.4% điện năng tiêu thụ hàng năm của chiller [41].
Năm 2005, Lu Lu cùng cộng sự nghiên cứu phân chia hệ thống thành năm
mạch vòng tuần hoàn nhiệt, xây dựng mô hình hóa đặc tuyến lưới bằng ANFIS –
mô hình hóa mạng nơ ron trên cơ sở lý thuyết mờ. Xây dựng bài toán tối ưu tiêu
thụ năng lượng của hệ thống, sử dụng thuật toán biến đổi năng lượng để giải. Kết

quả đã đưa ra được đặc tuyến của các thành phần chính và mối liên hệ giữa chúng,
tìm ra điểm cài đặt tối ưu cho điều khiển lưu lượng thay đổi.
Nghiên cứu xây dựng mô hình hóa đặc tuyến của chiller dựa trên đường đặc
tuyến B-spline được Tzu-Chi Liu, Ming-Hsiu Hsu, Kwo-Tung Lin thực hiện năm
3


2011 [68]. Nghiên cứu dựa trên dữ liệu giám sát vận hành thời gian thực để xây
dựng mô hình đặc tuyến động trực tuyến của chiller. Kết quả áp dụng thử trong cả
năm đã giúp giảm tổng tiêu hao điện năng của hệ thống 3-5%, tiết kiệm khoảng
7,5% tiêu thụ điện khi nhiệt độ ngoài trời tăng 8,5%.
Emmanuel C. Nsofor và Veera Vijay công bố kết quả nghiên cứu mô hình
hóa TKNL cho các MLTT chiller trong các tòa nhà thương mại bằng hệ thống
giám sát năng lượng thực tế [29]. T.T Chow, , Z. Lin. C.L. Song đã tiến hành tối
ưu hóa tổng thể cho máy lạnh hấp thụ bằng thuật toán di truyền (generic
algorithm) và mạng nơ ron [65]. Nghiên cứu của V. Vakiloroaya, Q. P. Ha, B,.
Samali theo tài liệu [69] công bố năm 2013 ở Úc đã tiến hành trên mô hình thực
nghiệm MLTT giải nhiệt gió và áp dụng thuật toán tối ưu gradient để giải. Joseph
Ballet và Michel Karol Grabon đã nghiên cứu và đăng ký bản quyền
US20100094434A1 thuật toán tối ưu điều khiển đối với MLTT chiller giải nhiệt
gió để xác lập chế độ vận hành hiệu quả [38].
Christopher Summers cũng nghiên cứu tối ưu hệ thống ĐHKK trung tâm
chiller dựa trên đặc tuyến bán tải của tháp giải nhiệt [26]. James W. Furlong và
Frank T. Morrison tiến hành nghiên cứu tối ưu hóa cho tổ hợp chiller giải nhiệt
nước và tháp giải nhiệt [36]. Scot M. Duncan đã nghiên cứu và đăng ký bản quyền
US20110137468A1 về thuật toán tối ưu điều khiển tháp giải nhiệt dựa trên đặc
tuyến phụ tải tòa nhà. Từ đó xác lập chế độ vận hành hiệu quả của hệ thống [52].
Năm 2013, Kriti Kapoor cùng cộng sự nghiên cứu nâng cao vận hành trạm
lạnh cỡ lớn bằng tối ưu năng lượng [42]. Kết quả của nghiên cứu cho phép tiết
kiệm được 8,57% bằng tối ưu hóa PPPT của chiller so với chính hệ thống trước

khi tối ưu. Năm 2008, Truong X. Nghiem và cộng sự nghiên cứu chế độ PPPT
giữa nhiều TLTT chiller có sử dụng các bình tích lạnh bằng thuật toán “Green
Scheduling” – Thuật toán PPPT tiết kiệm [66, 67]. Kết quả đã giảm được tổng tải
đỉnh của cả hệ thống và nâng cao hiệu suất của các trạm lạnh có bộ tích lạnh.
Thuật toán tối ưu hóa di truyền ứng dụng trong bài toán tối ưu hóa hệ thống
điều khiển ĐHKK được nghiên cứu trong tài liệu [49]. Nabil Nasil, Stanislaw và
Robert Sabourin nghiên cứu tối ưu hệ thống điều khiển ĐHKK bằng thuật toán di
truyền nhiều đối tượng [46]. Còn Francisco Ortiz cùng cộng sự giải quyết bài toán
tối ưu di truyền nhiều phản hồi [30]. Kết quả chung của các nghiên cứu để tìm ra
các điểm cài đặt tối ưu như nhiệt độ gió cấp, áp suất tĩnh, tối thiểu hóa cấp không
khí tươi… duy trì ổn định điều kiện tiện nghi có tính đến năng lượng tiêu thụ.
Năm 2009, P.R Anstrong và cộng sự tiến hành nghiên cứu trên chiller biến
tần, bộ tích lạnh và các thiết bị xử lý không khí bằng công nghệ “giảm độ chênh
làm mát hiệu quả” và mô hình hóa thiết bị bằng phần mềm mô phỏng DOE2-2,
BLAST hay EnergyPlus cho đối tượng nghiên cứu là hệ thống chiller biến tần giải
nhiệt gió và chiller có máy nén hai tốc độ [50, 51]. Kết quả khẳng định hệ thống
chiller biến tần toàn bộ mang lại hiệu quả tiết kiệm cao nhất ở tất cả các vùng khí
hậu khác nhau trong nước Mỹ.
Năm 2010, Yongjun Sun và cộng sự tiến hành nghiên cứu tối ưu khởi động
của các chiller trong TLTT nhiều chiller bằng thuật toán tối ưu dựa trên mô hình
4


hóa. Mục đích nghiên cứu là tìm ra chế độ khởi động tối ưu của chiller để TKNL.
Kết quả của nghiên cứu đã cho phép mô hình hóa quá trình khởi động và giảm tiêu
hao năng lượng trong giai đoạn này của TLTT nhiều chiller [73].
Năm 2010, Terrence Morris và Steve Blaine nghiên cứu tối ưu hóa trạm
lạnh chiller. Mô hình hóa đặc tuyến của chiller, bơm và tháp giải nhiệt, sử dụng
thuật toán gradient tổng quát để giải. Kết quả thu được có thể tiết kiệm được
khoảng 4% công suất tiêu thụ của trạm lạnh bằng cách dịch chuyển giảm điểm làm

việc của bơm và tháp giải nhiệt [55]. Năm 2006, Peter Anstrong và cộng sự cũng
tiến hành nghiên cứu tối ưu độ chênh nhiệt độ nước lạnh. Nghiên cứu dựa trên mô
hình đơn giản nhất gồm một máy lạnh, một bơm nước lạnh với lưu lượng thay đổi
để nghiên cứu ảnh hưởng của độ chênh nhiệt độ đến COP của chiller [49]. Năm
2004, Hugh Crowther và James W. Fulong nghiên cứu tối ưu hóa tổ hợp MLTT
giải nhiệt nước và tháp giải nhiệt, để tìm ra chế độ lưu lượng nước giải nhiệt phù
hợp trên cơ sở ảnh hưởng của nhiệt độ bầu ướt của môi trường [32].
1.4 Các vấn đề tồn tại và nội dung nghiên cứu
Tổng kết lại ta có thể thấy, TKNL trong hệ thống ĐHKK trung tâm là một
vấn đề quan trọng và đang được quan tâm nghiên cứu. Nhiều phương pháp nghiên
cứu cùng lời giải đã được thực hiện. Phương pháp giải tích xác định thể hiện nhiều
hạn chế. Các phần mềm mô hình hóa như DOE2-2, BLAST hay EnergyPlus [50,
51] hay các phương pháp mô hình hóa dự đoán chi phí [21], mô hình hóa mạng nơ
ron trên cơ sở lý thuyết mờ [43, 65, 70, 71] đều được áp dụng và cho kết quả khích
lệ. Nghiên cứu dựa trên quy hoạch bất định là một hướng đi đúng để tối ưu hóa
vận hành trong hệ thống ĐHKK trung tâm chiller.
Phương pháp chung để giải bài toán tối ưu là sử dụng các thuật toán tối ưu
để giải. Hầu hết các thuật toán tối ưu hóa đã được sử dụng. Xét về tổng thể, các
nghiên cứu trên cho kết quả tích cực. Phương pháp tối ưu hóa chế độ PPPT là
phương pháp hiệu quả và dễ làm, chi phí thấp, mang lại lợi ích thực tiễn rất thiết
thực nhưng chưa được quan tâm nghiên cứu đầy đủ. Phương pháp tối ưu hóa dựa
trên thuật toán vượt khe [12~16, 20, 48] thể hiện sự hiệu quả và đã áp dụng rất
thành công để giải các bài toán tối ưu PPPT trong các nhà máy nhiệt điện lớn ở
Việt Nam, mang lại hiệu quả kinh tế thiết thực. Tuy nhiên, phương pháp chưa
được phát triển ứng dụng vào bài toán tối ưu chế độ vận hành trong các hệ thống
ĐHKK trung tâm. Trên cơ sở đó, tôi lựa chọn đề tài luận án “Nghiên cứu giải
pháp tiết kiệm năng lượng cho hệ thống điều hòa không khí chiller bằng
phương pháp phân phối phụ tải tối ưu”.
CHƯƠNG 2. PHÁT TRIỂN ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TỐI ƯU HÓA
VƯỢT KHE CHO HỆ THỐNG CHILLER

2.1 Các hàm mục tiêu trong vận hành và bài toán phân phối phụ tải tối ưu
trong trạm lạnh trung tâm chiller
Các hàm mục tiêu trong vận hành trạm lạnh trung tâm chiller
Trong thực tế vận hành hệ thống ĐHKK trung tâm chiller nói chung và
TLTT chiller nói riêng, mục tiêu quan trọng nhất là chỉ tiêu tiêu hao năng lượng
5


nhỏ nhất, đồng thời đảm bảo tốt nhất chỉ tiêu về độ tin cậy và các thông số vận
hành của thiết bị, hệ thống. Bên cạnh đó là mục tiêu về giảm thiểu phát thải ra môi
trường xung quanh [14, 20]. Chỉ tiêu tiêu hao năng lượng chính là lượng điện năng
tiêu thụ hoặc lượng điện năng tiêu thụ tương đương quy đổi để đáp ứng được mức
phụ tải lạnh xác định. Đây là mục tiêu cốt lõi của vấn đề vận hành và là mục tiêu
chính của nghiên cứu này.
Bài toán phân phối phụ tải tối ưu trong trạm lạnh trung tâm chiller
Trong thực tế các TLTT chiller được cấu hình từ các thiết bị làm việc song
song (nhiều chiller, nhiều bơm, nhiều tháp giải nhiệt…). Do yêu cầu, tính chất vận
hành của hệ thống, các thiết bị thường phải làm việc ở chế độ năng suất (phụ tải)
thay đổi để đáp ứng với nhu cầu của vận hành. Do vậy, với một hệ thống gồm
nhiều thiết bị làm việc song song với nhau, ngoài việc vận hành thiết bị an toàn và
đảm bảo tuổi thọ và đạt hiệu suất cao nhất tại phụ tải đó, thì việc PPPT (năng suất)
giữa các máy theo tỷ lệ tối ưu, thì đó là một vấn đề quan trọng cần phải giải quyết
trong bài toán tối ưu PPPT.
Cấp tổ hợp

Trạm lạnh trung tâm chiller

Cấp cụm thiết bị nhỏ

Cụm máy

lạnh trung
tâm chiller

Cụm bơm
nước lạnh

Cụm bơm
nước giải
nhiệt

Cụm tháp
giải nhiệt

Cấp cơ sở

Từng máy
lạnh trung
tâm chiller

Từng máy
bơm nước
lạnh

Từng
máy bơm
nước giải
nhiệt

Từng
tháp giải

nhiệt

Hình 2.1 Sơ đồ phân cấp giải bài toán phân phối phụ tải
Nguyên tắc chung để xây dựng và giải bài toán PPPT tối ưu theo phương
pháp phân cấp. Cấu trúc của sơ đồ phân cấp của bài toán tối ưu PPPT được thể
hiện ở hình 2.1.
Cấp cơ sở: Đây là bước quan trọng xây dựng đặc tuyến năng lượng và đặc tuyến
làm việc của từng thiết bị cụ thể: AHU, bơm, chiller, tháp giải nhiệt... Bài toán ở
cấp này chủ yếu là các hàm 1 hoặc 2, 3 biến. Phương pháp giải ở cấp cơ sở chủ
yếu sử dụng hàm xấp xỉ từng khúc, xây dựng hàm mục tiêu không điều kiện rằng
buộc tương đương với phương pháp tiếp cận chọn mục tiêu chính và ghép với bài
toán vượt khe để giải.
Cấp cụm thiết bị nhỏ: Đây là cấp tối ưu các cụm thiết bị hoạt động song song, ví
dụ như cụm bơm nước lạnh, cụm MLTT chiller, cụm tháp giải nhiệt làm việc song
song… Kết quả là xây dựng đặc tuyến của cụm thiết bị khi làm việc song song.
Kết quả hay giá trị tối ưu của cấp dưới (cấp cơ sở) được sử dụng để giải bài toán
tối ưu ở cấp này.
6


Cấp tổ hợp: Đây là bài toán PPPT giữa các tổ máy. Kết quả của bài toán là xây
dựng đặc tuyến làm việc của các cụm máy: cụm máy liên động giữa MLTT chiller
cùng bơm nước lạnh, bơm nước giải nhiệt và tháp giải nhiệt.
Trong thực tế, đặc tuyến làm việc cũng như đặc tuyến năng lượng của các
thiết bị được xác định từ các số liệu và thông số vận hành thực tế của thiết bị hay
cụm thiết bị. Việc xác lập đặc tuyến làm việc, đặc tuyến năng lượng của các thiết
bị hay cụm các thiết bị là bước cơ sở để xây dựng và giải bài toán tối ưu.
2.2 Phát triển ứng dụng lý thuyết tối ưu hóa vượt khe
Xây dựng bài toán mô hình hóa đặc tính năng lượng của thiết bị
Cách làm hiệu quả và vạn năng nhất là sử dụng mô hình trơn từng khúc, ở

đây là hàm đa thức từng khúc, để mô hình hóa đặc tuyến năng lượng của thiết bị.
Mô hình đa thức từng khúc cho phép xấp xỉ với độ chính xác rất cao mà không cần
nâng cao bậc của mô hình. Để tăng độ chính xác, có thể tăng số đoạn biến thiên và
mỗi đoạn được xấp xỉ bởi đa thức tương ứng. Trong mỗi khoảng giữa các điểm
gẫy, đặc tính năng lượng của tổ máy có thể xấp xỉ bởi một đa thức không quá bậc
hai [13~15, 20]. Mô hình hàm trơn từng khúc, đặc tuyến năng lượng cho một
MLTT chiller được biểu diễn trong biểu thức (2.1):
= (

, B) =

(

, B)

(2.2)

trong đó: Qo là năng suất lạnh của MLTT chiller; NCH là công suất điện của MLTT
chiller; fi(Qo,B) là đa thức xấp xỉ trong đoạn Di, xác định với điều kiện fi(Qo,B) ≡ 0
nếu Qo  Di; B = {bo, b1, b2, ..., bn} - vec tơ tham số cần tìm.
Đặc thù vận hành của các MLTT chiller trong hệ thống ĐHKK trung tâm là
đặc tính năng lượng của chúng không phụ thuộc vào nhau, nghĩa là các MLTT
hoạt động độc lập và không phụ thuộc lẫn nhau về khả năng sản xuất năng lượng
(công suất lạnh). Điều đó làm đơn giản bài toán nhận dạng mô hình. Xét về bản
chất, số lượng đoạn trơn i mà càng tăng thì mô hình thu được sẽ càng chính xác,
dự đoán được vị trí điểm nối giữa các đoạn càng chính xác thì mô hình thu được
cũng sẽ càng chính xác. Ví dụ số đoạn trơn là 3 đoạn: D1, D2, D3 [13~15, 20]:
D1={Qo,min  Qo,1}, D2={Qo,1  Qo,2}, D3={Qo,2  Qo,max}; trong đó, Qo,min, Qo,max giới hạn dưới và trên của dải phụ tải cho phép của MLTT chiller; Qo,1, Qo,2 - giới
hạn hay điểm gẫy giữa các đoạn. Qo,0=Qo,min, Qo,3=Qo,max.
Đặc tính năng lượng của MLTT chiller được biểu diễn bởi các đa thức từng

khúc bậc hai với 3 thành phần như sau [20]:
f1(Qo), nếu Q0,min ≤ Qo ≤ Qo,1
NCH = f(Qo, B) =
f2(Qo), nếu Qo,1 ≤ Qo ≤ Qo,2
(2.3)
f3(Qo), nếu Qo,2 ≤ Qo ≤ Qo,3
trong đó, f1(Qo) = b10 + b11(Qo-Qo,min) + b12(Qo-Qo,min)2 – đa thức xác định trong
đoạn D1={Qo,min  Qo,1}; f2(Qo) = b20 + b21(Qo-Qo,1) + b22(Qo-Qo,1)2 – đa thức xác
định trong đoạn D2={Qo,1Qo,2}; f3(Qo) = b30 + b31(Qo-Qo,2) + b32(Qo-Qo,2)2 – đa
7


thức xác định trong đoạn D3={Qo,2Qo,max}; BCH = {b10, b11, b12, b20, b21, b22, b30,
b31, b32} - vec tơ các tham số.
Để mô hình f(Qo) là tập hợp của các hàm fi(Qo), i = 13, là một hàm liên tục
(gẫy nhưng không đứt), ta bổ sung điều kiện liên tục giữa điểm đầu đoạn này với
điểm cuối của đoạn sau, tức là:
f1 (Qo,1) = f2 (Qo,1) và f2 (Qo,2) = f3 (Qo,2), ta nhận được:
b20 = b10 + b11 (Qo,1 -Q0,min) + b12 (Qo,1 - Q0,min)2
(2.4)
2
b30 = b20 + b21 (Qo,2 –Qo,1) + b22 (Qo,2 – Qo,1)
(2.5)
Với các điều kiện (2.4), và (2.5) hàm f(Qo, B) sẽ là một hàm liên tục và vec
tơ các tham số trở thành: B = {b10, b11, b12, b21, b22, b31, b32}
Hàm tổng các độ lệch bình phương giữa giá trị thu được từ mô hình và các
số liệu thống kê, có dạng:
(B) =

( )

,B −

( )

(2.6)

trong đó NCH(t) - công suất điện tiêu thụ thống kê ở công suất lạnh thứ t, Qo(t) của
MLTT chiller với các điều kiện hạn chế: Q (t)o,min  Qo(t)  Q(t)o,max.
Đặc tính tiêu hao năng lượng thu được từ (2.3) được được viết gọn lại:
NCH(Qo) = b0 + b1 Qo + b2 Qo2 ,
(2.7)
trong đó NCH(Qo) - hàm công suất điện tiêu thụ của MLTT chiller phụ thuộc vào
năng suất lạnh Qo.
Vec tơ các tham số cần tìm B = {b0, b1, b2} được xác định khi cực tiểu hoá
hàm sai số theo độ lệch bình phương của công suất điện tiêu thụ theo mô hình và
theo thực tế (số liệu thống kê) ở công suất lạnh tương ứng [14, 15]:
(B) =

( )

,B −

( )

→ min

(2.8)

Trong thực tế vận hành, MLTT chiller không hoạt động độc lập, mà cần

thêm các thiết bị thành phần đảm bảo cho hoạt động của TLTT chiller như bơm
nước lạnh, bơm nước giải nhiệt và tháp giải nhiệt... Các thiết bị thành phần này
cũng là các thiết bị tiêu thụ năng lượng để đảm bảo một năng suất lạnh đầu ra Qo
của trạm lạnh. Do đó, để tối ưu hóa triệt để thì cũng rất cần thiết khảo sát cả đặc
tuyến năng lượng của các thiết bị thành phần mà bản chất chính là đặc tuyến làm
việc của các thiết bị tương ứng. Phương pháp vạn năng để xây dựng đặc tuyến làm
việc của các thiết bị này là sử dụng mô hình đa thức từng khúc đã được trình bày ở
trên. Kết quả ta sẽ thu được một hàm đặc tuyến năng lượng hay hàm đặc tính làm
việc của từng thiết bị như trong (2.2) và bộ vec tơ các hệ số đặc trưng cho các tham
số vận hành của các thiết bị tương ứng.
Xây dựng bài toán tối ưu hóa chế độ vận hành
Một trong những vấn đề chính của quá trình vận hành hệ thống điều khiển
chế độ làm việc của các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller là bài toán PPPT tối ưu
giữa các tổ hợp làm việc song song của chúng. Dạng toán học của bài toán PPPT
tối ưu TLTT chiller cho bởi (2.9) ~ (2.11).
8


F1 (x)   f1i (Qoi , Qik )  min
n

x

i=1
n

F2 (x)   f 2i (Qoi , Q ik )  min
x

i =1

n

F3 (x)   f 3i (Qoi , Q ik )  max
x

i=1

(2.9a)
(2.9b)
(2.9c)

với điều kiện rằng buộc là:
- Điều kiện giới hạn năng suất lạnh và công suất nhiệt của TLTT chiller

 Qoi  Q0, ,
n

i1

Q
n

i 1

i
k

 Qk ,  ,

(2.10)

, j = 1, 2, 3

(2.12)

- Điều kiện giới hạn khả năng làm việc của từng máy lạnh chiller trong
trạm lạnh:
Qio, min  Qio  Qio, max, Qik, min  Qik  Qik, max, i=1,2,…,n, (2.11)
Trong đó: F1(x), F2(x), F3(x) – lần lượt là các chỉ tiêu tiêu hao năng lượng
(điện năng), chỉ tiêu về lượng phát thải ra môi trường xung quanh và và chỉ tiêu độ
tin cậy của thiết bị; f1i(Qio), f2i(Qio), f3i(Qio) – lần lượt là đặc tính năng lượng, đặc
tính lượng phát thải ra môi trường xung quanh và đặc tính độ tin cậy của tổ máy
lạnh chiller thứ i trong hệ thống; Qio , Qik – Năng suất lạnh và công suất nhiệt của
thành phần máy lạnh chiller thứ i trong hệ thống; Qo, , Qk, – tổng năng suất lạnh,
năng suất nhiệt của trạm lạnh theo yêu cầu tiêu thụ; Qio,min , Qio,max , Qik,min , Qik,max
– giới hạn làm việc về năng suất lạnh, năng suất nhiệt cho phép của máy lạnh
chiller thứ i; x ={x1,…,xn} = {Qo1, Qo2,…,Qon, Qk1, Qk2,…,Qkn} – vectơ biến số tối
ưu hoá – chính là vectơ các thông số vận hành của TLTT chiller.
Hàm mục tiêu về TKNL mục tiêu chính trong bài toán tối ưu hóa PPPT
trong TLTT biểu thức (2.9) rút gọn chỉ còn biểu thức (2.9a), mục tiêu về độ tin cậy
trong biểu thức (2.9c) coi như nằm trong giới hạn cho phép và được bỏ qua, mục
tiêu còn lại trong biểu thức (2.9b) được xác định từ mục tiêu chính trong biểu thức
(2.9a).
Cách giải bài toán
Phương pháp luận giải bài toán này thực hiện theo trình tự sau [20]:
Chuẩn hóa chỉ tiêu tối ưu: Biến đổi chỉ tiêu ban đầu thành dạng chuẩn hoá không
thứ nguyên dưới dạng:
H j ( x) 

Fj (x)  Fjmin

Fjmax  Fjmin

trong đó Fjmin , Fjmax là các giới hạn dưới và trên của chỉ tiêu thứ j.
Từ đó nhận được bài toán tương đương với (2.9) là:
H1 (x), H 2 (x), H 3 (x)  min
x

(2.13)

Chuyển đổi bài toán: Thiết lập chỉ tiêu thống nhất dưới một trong những phương
pháp: Phương pháp trọng số: Phương pháp min – max hoặc phương pháp chọn
mục tiêu chính.
9


Thiết lập bài toán không điều kiện rằng buộc tương đương: Bài toán tối ưu hoá
tương ứng với chỉ tiêu thống nhất có dạng toán học như sau:
(2.17)
f ( x )  min , x = {x1,x2,…,x2n},
x

với các điều kiện rằng buộc:
- Điều kiện rằng buộc theo lựa chọn chỉ tiêu thống nhất theo quan điểm
chọn chỉ tiêu chính:
(2.18)
H j ( x )  H jmax , 1  j  2, j  i ,
- Điều kiện rằng buộc theo các phương trình cân bằng năng lượng:
Qo,   xi  0, Qk ,   x ni  0 ,
n

n

i=1

i =1

- Điều kiện rằng buộc theo khả năng làm việc của thiết bị:

(2.19)

(2.20)
trong đó: xi  Qi0 ; xn+j  Qik ; ximin  Qio,min ; xn+jmin  Qn+jk,min ; xn+jmax  Qn+jk,max , j
= 1,2,…,n. Si là tổng công suất phát tải lạnh Qio và tải nhiệt Qik của máy lạnh thứ i,
Simax là tổng công suất phát lớn nhất cả tải lạnh và tải nhiệt của chiller thứ i.
Bài toán tối ưu có rằng buộc (2.17)~(2.20) được giải bằng cách chuyển đổi
sang hàm mục tiêu không điều kiện rằng buộc tương đương bằng các hàm phạt.
J (x)  f (x)  c  (x)  c H H (x)  cx x (x)  S (x)  ,
(2.21)
trong đó cΣ , cx , cH là các hệ số phạt; ΨΣ , Ψx , ΨH là các hàm phạt: ΨH khống chế
các chỉ tiêu phụ không vượt quá giới hạn khả năng làm việc của từng thiết bị; ΨΣ
đảm bảo cân bằng năng lượng; Ψx khống chế lời giải trong miền tải cho phép của
mỗi đơn vị năng lượng hay chính là khả năng làm việc của thiết bị; ΨS(x) đảm bảo
tổng công suất của mỗi máy hoặc tổ hợp máy không vượt giới hạn cho phép theo
thiết kế.
Để nhận được lời giải của bài toán tối ưu có điều kiện rằng buộc
(2.17)~(2.20), áp dụng thuật toán tối ưu hóa “Vượt khe” [12, 14, 15, 20] để cực
tiểu hoá hàm mục tiêu không điều kiện rằng buộc tương đương (2.21). Đây cũng
chính là lời giải của bài toán ban đầu (2.9)~(2.11). Thuật toán tối ưu hóa vượt khe
được áp dụng để giải.
Nguyên tắc phân phối phụ tải tối ưu

Nguyên tắc phân phối phụ tải tối ưu áp dụng thuật toán tối ưu hóa vượt khe
là một thuật toán con bao gồm hai bước lặp liên tục: Lựa chọn số lượng thành
phần MLTT chiller có thể đưa vào hoạt động và gọi bài toán tối ưu hóa bên trên để
tìm ra chế độ PPPT có tiêu hao năng lượng nhỏ nhất.
Ở mỗi mức phụ tải lạnh yêu cầu, cần phải lựa chọn tổ hợp những khả năng
số lượng MLTT chiller cần hoạt động sao cho mức phụ tải lạnh yêu cầu phải lớn
hơn tổng năng suất lạnh nhỏ nhất, đồng thời nhỏ hơn tổng năng suất lạnh lớn nhất
của các MLTT chiller phải tham gia vận hành. Đây chính là sự đảm bảo các điều
kiện giới hạn năng suất lạnh và công suất nhiệt của TLTT chiller (2.10) và điều
kiện biên giới hạn khả năng làm việc của từng MLTT chiller (2.11), nghĩa là:
i
i
i
xmin
 x i  xmax
, x i  x ni  S max
, i = 1,2,..., n

Qio, min  Qio,   Qio, max
10

(2.26)


Trong đó: Qio, min là tổng công suất lạnh nhỏ nhất của các MLTT chiller
tham gia vận hành ; Qio, max tổng công suất lạnh lớn nhất của các MLTT chiller
tham gia vận hành; Qio,  là mức phụ tải lạnh yêu cầu. Nếu ký hiệu n là số lượng
MLTT chiller cần vận hành trong tổng số m MLTT chiller trong TLTT ở mức phụ
tải lạnh xác định, số lượng phương án vận hành đáp ứng được điều kiện (2.26) là
tổ hợp chập n của m các phương án khả năng Cnm.

Trong mỗi phương án vận hành được chọn trong tổng số Cnm phương án
phải giải bài toán tối ưu hóa để tìm ra phương án có tiêu hao điện năng nhỏ nhất
của phương án vận hành tương ứng. Trong tất cả các phương án được chọn, bài
toán tối ưu hóa một lần nữa lại được áp dụng để tìm ra phương án vận hành được
chọn có lời giải tiêu hao điện năng nhỏ nhất ở mức phụ tải lạnh yêu cầu. Đây
chính là lời giải toàn cục và cuối cùng để đưa vào biểu đồ PPPT tổng. Tập hợp các
phương án vận hành được chọn có tiêu hao điện năng nhỏ nhất tương ứng ở các
mức phụ tải lạnh yêu cầu khác nhau chính là biểu đồ PPPT tổng của TLTT. Để
tăng tốc độ tính toán, thuật toán PPPT tối ưu cũng bao gồm thuật toán con để loại
trừ các phương án chọn tổ hợp số lượng các MLTT chiller có tổng tiêu hao điện
năng lớn hơn tổng tiêu hao điện năng trong chế độ PPPT đều cho các MLTT tham
gia vận hành ở mức phụ tải lạnh yêu cầu.
Kết quả của thuật toán PPPT tối ưu tìm ra được biểu đồ PPPT tổng và đặc
tuyến tiết kiệm công suất điện tiêu thụ, so với chế độ PPPT đều, tương ứng với
mỗi mức phụ tải lạnh yêu cầu:
∆

= (

,

)

(2.27)

Trong đó: ΔNi là công suất điện tiêu thụ tiết kiệm được ở mức phụ tải tải thứ
i, kW; Qio,  là mức phụ tải của trạm lạnh hay năng suất lạnh của trạm lạnh, kW
2.3

Phương pháp tối ưu hóa vượt khe
Trong phần này áp dụng kết quả nghiên cứu trong [12,14,15, 20,48].
2.4 Đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải
Thuật toán tối ưu hóa vượt khe đã được cụ thể hóa bằng chương trình phần
mềm máy tính Power trong công trình [16]. Kết quả tối ưu hóa trong [16] xây
dựng được đặc tuyến PPPT tối ưu và đặc tuyến tiết kiệm công suất điện tiêu thụ
ứng với mỗi công suất phụ tải, ở đây là năng suất lạnh Qio,Σ được xác định trong
biểu thức (2.27)
Để tính được điện năng tiết kiệm được E trong một khoảng thời gian nào đó,
thường là cả mùa hay cả năm, cần thiết phải xác định tổng thời gian xuất hiện của
mỗi mức phụ tải trong cả mùa hay cả năm vận hành. Đây là tích phân của hàm
f(Qio, τ) theo biến là thời gian chạy τ ở mức phụ tải Qio. Biểu diễn toán học của
phép tính hiệu quả TKNL được biểu diễn bằng công thức (2.32).
=

(

, )

(2.32)

11


Tuy nhiên, trong thực tế thì (2.30) thu được từ lời giải trong [16, 20] lại là
một hàm ẩn hay phiếm hàm, do đó ta chỉ có thể tính gần đúng (2.32) như sau:
Xác định hiệu quả tiết kiệm điện năng theo đặc tuyến phụ tải lạnh.
Trong trường hợp ta có được dữ liệu đặc tuyến phụ tải lạnh của hệ thống, ta
sẽ xác định tổng số giờ mà hệ thống vận hành trong một dải công suất xác định
nào đó. Biểu thức (2.32) có thể được tính xấp xỉ bằng:

≅

(2.33)

Trong đó τi là tổng thời gian hệ thống vận hành ở dải năng suất lạnh Qio đến Qoi+1,
ΔNitb là công suất điện tiết kiệm trung bình trong dải năng suất lạnh Qio đến Qoi+1,
1
(2.34)
)
= (∆ + ∆
2
Với ΔNi , ΔNi+1 là công suất điện tiết kiệm được ở năng suất lạnh Qoi và
Qoi+1 tương ứng; Q1o = Qo,min ; Qon+1 = Qo,max ; i = 1,2, ..., n
Cách tính này sẽ càng chính xác nếu khoảng chia dải công suất phụ tải càng
nhỏ.
Xác định hiệu quả tiết kiệm điện năng theo đặc tuyến tiêu thụ năng lượng.
Trong trường hợp ta chỉ biết được đặc tuyến tiêu thụ năng lượng Q (kWh)
của hệ thống trong một khoảng thời gian theo mùa hay cả năm thì ta cũng có thể
tính được điện năng tiết kiệm được bằng cách xác định tỷ lệ phần trăm xuất hiện
ετi của dải phụ tải {Qio ~ Qoi+1} tương ứng bước khoảng chia thời gian Δτi trong
suốt khoảng thời gian tính toán.
≅

∆

(2.35)

=1

(2.36)

ΔEi là điện năng tiêu thụ tiết kiệm được trong dải phụ tải {Qio ~ Qoi+1}
(2.37)
∆ ≅ ∆ ∆
Với Δτi là bước khoảng chia thời gian hệ thống vận hành trong dải phụ tải
i
{Q o ~ Qoi+1}; Q1o = Qo,min ; Qon+1 = Qo,max ; i = 1,2, ..., n
Cách tính này sẽ càng chính xác nếu bước khoảng chia thời gian càng nhỏ,
đồng nghĩa là tần suất lấy mẫu càng cao càng chính xác.
Xác định lượng phát thải tiết kiệm.
Theo tài liệu [1], lượng phát thải tiết kiệm được xác định theo hệ số phát
thải được quy định hàng năm của Cục khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu, Bộ
tài nguyên và môi trường và được xác định theo biểu thức (2.38):
EQ = E. EF
(2.38)
Trong đó: EQ là lượng phát thải tiết kiệm được, Tấn CO2; EF là hệ số phát thải
lưới điện, được quy định trong tài liệu [1], EF = 0,5603 Tấn CO2/MWh.
12


2.5

Kết luận chương 2
Kết quả nghiên cứu đạt được trình bày trong chương 2 gồm những điểm sau:
- Trên cơ sở mô hình đa thức từng khúc với đa thức bậc hai đã xây dựng đặc
tuyến năng lượng của các thiết bị chính trong TLTT chiller để giải quyết
bài toán tối ưu PPPT đã xác lập.
- Đã xây dựng bài toán tối ưu PPPT cho hệ thống ĐHKK trung tâm gồm
nhiều MLTT chiller làm việc song song. Bài toán đã được giải bằng việc
sử dụng thuật toán tối ưu vượt khe hướng chiếu Affine.

- Trên cơ sở các đặc tuyến năng lượng, đã hình thành và giải bài toán tối ưu
bằng phương pháp chọn mục tiêu chính cực tiểu hóa tiêu hao năng lượng.
- Phát triển mở rộng phần mềm Power để tính toán hiệu quả TKNL và giảm
phát thải của các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller trên cơ sở thuật toán
phân tích đặc tuyến phụ tải lạnh hoặc đặc tuyến tiêu thụ năng lượng của hệ
thống.

CHƯƠNG 3: TRẠM LẠNH TRUNG TÂM CHILLER VÀ PHƯƠNG PHÁP
THU THẬP, XỬ LÝ SỐ LIỆU
3.1 Lựa chọn đối tượng nghiên cứu điển hình
Khảo sát tại các tòa nhà quy mô vừa và lớn cho riêng địa bàn Hà Nội như
thống kê ở phụ lục 2 cho thấy, hầu hết các công trình vừa và lớn, các công trình
trọng điểm đều sử dụng các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller, trong đó có trên
70% các công trình này sử dụng hệ thống ĐHKK trung tâm chiller giải nhiệt nước.
Hệ thống ĐHKK trung tâm chiller giải nhiệt nước tại công trình trung tâm
thương mại, văn phòng và dịch vụ công cộng Mipec Tower tại địa chỉ 229 Tây
Sơn, Đống Đa, Hà Nội được lựa chọn làm đối tượng nghiên cứu thử nghiệm. Đây
là công trình có quy mô lớn, cấu trúc phức tạp và tiêu thụ năng lượng lớn. Hệ
thống ĐHKK trung tâm chiller ở đây mang đầy đủ các đặc điểm điển hình của một
hệ thống ĐHKK trung tâm chiller phức hợp, đã được áp dụng các giải pháp kỹ
thuật TKNL, hệ thống điều khiển tự động hiện đại, tuy nhiên đang gặp rất nhiều
vấn đề trong công tác vận hành, khai thác hệ thống một cách hiệu quả và tiết kiệm.
Trong tòa nhà Mipec Tower, hệ thống ĐHKK trung tâm chiller có tổng năng
suất lạnh là 9800 kW, tổng công suất điện cung cấp cho riêng hệ thống điều hòa là
4000 KVA . Đây là một công trình phức hợp với nhiều phân khu chức năng độc
lập: Khối văn phòng, khối trung tâm thương mại và khu vực rạp chiếu phim và
dịch vụ công cộng.
Các thiết bị chính trong TLTT chiller Mipec Tower bao gồm: 4 tổ máy trung
tâm chiller ly tâm của hãng Carrier model 19XR676745FLFH52 có năng suất lạnh
danh định 750RT (2450kW); công suất điện tiêu thụ 485kW; 5 bơm nước lạnh

tuần hoàn (4 bơm chạy và 1 bơm dự phòng) của hãng Grundfos model NKG 125100-200/204.7 -B BAQE có lưu lượng 301 m3/h, cột áp 50 mH2O, động cơ bơm
75 kW; 5 bơm nước giải nhiệt tuần hoàn (4 bơm chạy và 1 bơm dự phòng) của
hãng Grundfos model NKG 125-100-200/212.1 -B BAQE có lưu lượng 360 m3/h,
cột áp 50 mH2O, động cơ bơm 75 kW; 6 tháp giải nhiệt vuông loại ngang dòng
13


của hãng OCEAN model YC-900S có năng suất giải nhiệt mỗi tháp là 3150 kW.
Mỗi tháp giải nhiệt gồm 2 quạt giải nhiệt, mỗi quạt công suất 5,5kW được điều
khiển bằng biến tần. Các tháp giải nhiệt được ghép nhóm thành 1 khối tháp hoạt
động đồng thời; hệ thống sử dụng sơ đồ đường ống nước có lưu lượng thay đổi.
Bơm nước lạnh và bơm nước giải nhiệt tuần hoàn được điều khiển biến tần.
Chế độ vận hành đang được sử dụng của hệ thống là phân phối đều đúng
như thiết kế. Hệ thống hoạt động từ 7:30 đến 24:00 hàng ngày và có điều chỉnh
theo mùa vận hành. Hệ thống đã được vận hành từ tháng 4/2011 đến nay.
Hệ thống điều khiển tự động và phương pháp thu thập dữ liệu vận hành
TLTT chiller tòa nhà Mipec Tower được trang bị hệ thống giám sát và điều
khiển tự động (BAS) tiên tiến. Bảng điểm điều khiển của hệ thống BAS cho TLTT
chiller tòa nhà Mipec Tower được cho ở phụ lục 3. Dữ liệu vận hành được hệ
thống BAS lập kế hoạch lấy mẫu và lưu trữ dữ liệu theo thời gian thực (trendlog).
Thời gian lấy mẫu và lưu trữ có thể đặt được, khoảng từ 30 giây đến hàng giờ. Dữ
liệu ghi được được lưu thành file dạng Microsoft access hoặc SQL và có thể xuất
ra các file excel phục vụ cho công tác lưu trữ, xử lý dữ liệu vận hành và quản lý
cần thiết.
Hệ thống BAS được trang bị cho TLTT chiller nói riêng, hay cả hệ thống
ĐHKK nói chung cũng chính là mô hình thực nghiệm thực tế để thu thập và quản
lý các dữ liệu vận hành của hệ thống. Các thông số không được giám sát từ hệ
thống BAS có thể thực hiện được thông qua các thiết bị đo bên ngoài như: đo lưu
lượng nước giải nhiệt qua van cân bằng và bộ đo lưu lượng, đo công suất điện qua
các bộ đồng hồ đo điện...

3.2 Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu
Sử dụng tính năng ghi lịch sử dữ liệu vận hành (trendlog) của hệ thống BAS
làm bộ thu thập dữ liệu vận hành thực tế của từng thiết bị trong TLTT chiller. Các
số liệu ở mỗi điểm đo cần thu thập được đặt lịch để ghi lại với thời gian lấy mẫu là
10 phút một giá trị. Mỗi một điểm đo trong một ngày sẽ có 144 giá trị và được lưu
thành tệp dữ liệu riêng cho từng ngày, một năm sẽ là 52 560 giá trị và 365 tệp dữ
liệu cho một điểm đo. Với TLTT chiller của tòa nhà Mipec Tower, tổng số điểm
điều khiển và giám sát từ hệ thống BAS là 279 điểm. Tổng số điểm đo cần thu
thập dữ liệu vận hành là 99 điểm đo tương tự và 110 điểm trạng thái tín hiệu số;
dữ liệu thu được là trên 5 triệu giá trị tương tự và trên 5 triệu giá trị trạng thái được
lưu trong 76 285 tệp dữ liệu trong một năm. Đây là một bộ dữ liệu khổng lồ, đòi
hỏi phải có phương pháp và thuật toán cần thiết mới có thể xử lý được. Các macro
trong excel đã được sử dụng để xử lý dữ liệu.
3.3 Kết luận chương 3
Tóm lại, nội dung chương 3 đã trình bày bao gồm các điểm sau:
 Trên cơ sở khảo sát các hệ thống ĐHKK trung tâm ở khu vực Hà Nội, hệ thống
ĐHKK trung tâm chiller giải nhiệt nước tại tòa nhà Mipec Tower được chọn
làm đối tượng điển hình để áp dụng cho phương pháp luận trình bày ở chương
2.
14


 TLTT chiller tòa nhà Mipec Tower và các đặc điểm điển hình cho cả các TLTT
chiller tương tự khác đã được diễn giải chi tiết, đầy đủ. Đối tượng được chọn
hội tụ đầy đủ các điều kiện cần thiết để áp dụng được kết quả bài toán tối ưu
PPPT.
 Phát triển phương pháp xử lý số liệu đầu vào thu được từ số liệu vận hành thô
thực tế của chính đối tượng làm cơ sở cho việc xây dựng đặc tuyến năng lượng
trên dữ liệu thực của các thiết bị thành phần trong TLTT chiller, bước nền tảng
quan trọng để thực hiện giải bài toán tối ưu chế độ vận hành cho TLTT chiller.

CHƯƠNG 4: TỐI ƯU HÓA PHÂN PHỐI PHỤ TẢI TRẠM LẠNH
TRUNG TÂM CHILLER
4.1 Xử lý số liệu
Kết quả, đã xử lý dữ liệu cho các thiết bị TLTT chiller tòa nhà Mipec Tower
với bộ dữ liệu sau xử lý gồm hơn 1000 trang dữ liệu. Dữ liệu này dùng cho việc
đánh giá, xây dựng các mô hình đặc tuyến năng lượng và đặc tuyến làm việc của
thiết bị.
4.2 Mô hình đối tượng thiết bị chính
Sử dụng mô hình đa thức từng khúc để xây dựng đặc tuyến năng lượng của
các MLTT chiller và đặc tuyến làm việc của các bơm nước lạnh, bơm nước giải
nhiệt ở tòa nhà Mipec Tower với bộ số liệu đã xử lý thu được từ quy trình xử lý số
liệu ở trên.
Mô hình đặc tuyến năng lượng của máy lạnh trung tâm chiller
Kết quả mô hình đặc tuyến năng lượng của các MLTT chiller bằng mô hình
đa thức từng khúc với đa thức bậc hai không điểm gẫy với dữ liệu vận hành thực
tế của các MLTT chiller thể hiện hình 4.5, hàm mô hình đặc tuyến cho từng chiller
tương ứng như công thức (4.1) ~ (4.4). Đặc tuyến COP thực tế của các MLTT
chiller ở hình 4.6.

Hình 4.5 Đặc tuyến năng lượng của 4 chiller
15


Hình 4.6 Đường đặc tuyến COP thực tế của 4 chiller

Chiller số 1: NCH,1 = 17,968 + 0,006 Qo,1 + 0,0004722(Qo,1 )2
(4.1)
2
2

Σe = 752,385
|Gradient| = 0,04 R = 0,91227
Chiller số 2: NCH,2 = 10,285 + 0,168 Qo,2 – 0,0001049 (Qo,2 )2
(4.2)
2
2
Σe = 1272
|Gradient| = 0,06 R = 0,733206
Chiller số 3: NCH,3 = 11,36 + 0,112 Qo,3 + 0,0001609 (Qo,3)2
(4.3)
2
2
Σe = 2925
|Gradient| = 0,52 R = 0,863389
Chiller số 4: NCH,4 = 10,013 + 0,135 Qo,4 + 0,0001293 (Qo,4)2
(4.4)
2
2
Σe = 4295
|Gradient| = 1,65 R = 0,829706
Ta có nhận xét rằng:
 Mô hình đa thức từng khúc với đa thức bậc hai cho phép nhận được lời giải là
một hàm tường minh rất nhanh, hiệu quả, đáp ứng được yêu cầu đòi hỏi một
phương tiện toán học đủ nhanh và mạnh dùng cho xử lý một bộ số liệu vận
hành thực tế lớn.
 So sánh với đường đặc tuyến IPLV và COP theo nhà sản xuất công bố như
trong phụ lục 9 cho MLTT chiller, ta chỉ thấy được sự tương đồng của đường
đặc tuyến COP của chiller số 1 so với công bố của nhà sản xuất, COP đạt cực
đại trong khoảng phụ tải lạnh 65~80%. COP của chiller số 3 và 4 chỉ tương
đồng với công bố của nhà sản xuất cho đến khoảng phụ tải lạnh 65~70%. Ở

mức năng suất lạnh trên 70%, COP của các chiller 3 và 4 này vẫn tiếp tục tăng
nhưng chậm hơn và sai khác với nhà sản xuất công bố. Đường COP của chiller
2 gần như tuyến tính trong suốt dải làm việc lớn hơn 50% tải của nó.
 Đặc tuyến năng lượng của bốn chiller có sự sai khác. Chiller số 1 có đường đặc
tuyến năng lượng thấp nhất và tốt nhất trong khoảng phụ tải lạnh 40% ~ 85%.
Trong khi đó đặc tuyến năng lượng của chiller 2 lại thấp nhất ở khoảng tải dưới
50% còn chiller 4 lại cao nhất ở khoảng tải lạnh trên 50%. Chiller 3 có đường
16


đặc tuyến năng lượng trung bình so với các chiller còn lại trong toàn dải phụ tải
của nó. Điều này có thể giải thích do đặc tuyến năng lượng của mỗi chiller phụ
thuộc vào điều kiện vận hành và tình trạng thiết bị thực tế liên quan đến chế độ
bảo dưỡng, vận hành như: độ bám cáu cặn của dàn ống bình ngưng, dàn ống
bình bay hơi, nhiệt độ nước lạnh vào/ra của bình bay hơi, của bình ngưng...
Mô hình đặc tuyến làm việc của bơm nước lạnh và bơm nước giải nhiệt
Kết quả mô hình đặc tuyến làm việc của các bơm nước lạnh, bơm nước giải
nhiệt bằng mô hình đa thức từng khúc với đa thức bậc hai trơn với dữ liệu vận
hành thực tế được thể hiện trong hình 4.7 và hình 4.8 và hàm mô hình đặc tuyến
cho từng thiết bị tương ứng như công thức (4.5) ~ (4.12). Lưu ý rằng trong các
công thức hàm mô hình hóa (4.5) ~ (4.12) thì đơn vị tính của công suất điện tiêu
thụ là kW, đơn vị tính của lưu lượng nước là L/s , giới hạn lưu lượng nước của
bơm nước lạnh LNL,min = 50 L/s, LGN,min = 60 L/s như yêu cầu lưu lượng nước tối
thiểu của MLTT chiller Carrier, LNL,max = 83,7 L/s, LGN,max = 100 L/s như tài liệu
kỹ thuật của nhà sản xuất bơm nước Grundfos. Bơm nước lạnh số 5 và bơm nước
giải nhiệt số 5 đang bị lỗi nên không lấy được số liệu.

Hình 4.7 Đặc tuyến làm việc của 4
Hình 4.8 Đặc tuyến làm việc của 4 bơm
bơm nước lạnh

nước giải nhiệt
Bơm nước lạnh số 1: NNL,1 = 67,081 – 1,859LNL,1 + 0,014 (LNL,1)2
(4.5)
2
2
Σe = 7,601 |Gradient| = 0,02 R = 0,803222
Bơm nước lạnh số 2: NNL,2 = – 23,933 – 0,459 LNL,2 + 0,009 (LNL,2)2
(4.6)
2
2
Σe = 4,153 |Gradient| = 0 R = 0,837321
Bơm nước lạnh số 3: NNL,3 = 150,652 – 3,388 LNL,3 + 0,02 (LNL,3)2
(4.7)
2
2
Σe = 3,427 |Gradient| = 0,01 R = 0,828248
Bơm nước lạnh số 4: NNL,4 = 190,514 – 4,118 LNL,4 + 0,024 (LNL,4)2
(4.8)
2
2
Σe = 4,227 |Gradient| = 0,02 R = 0,9994151
Bơm nước giải nhiệt số 1: NGN,1 = 24,859 - 0,793 LGN,1 – 0,012 (LGN,1)2
(4.9)
2
2
Σe = 2,613 |Gradient| = 0 R = 0,99762
Bơm nước giải nhiệt số 2: NGN,2 = 23,2 – 0,718 LGN,2 + 0,012 (LGN,2)2
(4.10)
2
2

Σe = 1.154 |Gradient| = 0 R = 0,0,958246
Bơm nước giải nhiệt số 3: NGN,3 = 13,354 – 0,375 LGN,3 + 0,001 (LGN,3)2 (4.11)
Σe2 = 1,152 |Gradient| = 0 R2 = 0,9896
17


Bơm nước giải nhiệt số 4: NGN,4 = 12,221 – 0,4 LGN,4 + 0,01 (LGN,4)2
(4.12)
2
2
Σe = 0,84 |Gradient| = 0 R = 0,999203
Kết quả mô hình đặc tuyến làm việc của các bơm nước lạnh và bơm nước
giải nhiệt ở TLTT chiller Mipec Tower cho thấy:
 Mô hình đặc tuyến làm việc thu được là một hàm trơn hoàn toàn hoặc gần như
trơn hoàn toàn khi |Gradient| của nó đều bằng hoặc xấp xỉ bằng không phản ảnh
đúng tính chất đặc tuyến làm việc của bơm được điều khiển bằng biến tần.
 Mô hình đặc tuyến làm việc thu được từ số liệu vận hành thực tế cho thấy, điểm
làm việc của bơm nước giải nhiệt và cả bơm nước lạnh đang khác với điểm làm
việc như thiết kế. Công suất điện tiêu thụ của các bơm nước giải nhiệt thực tế
dao động trong khoảng 55 ~ 65 kW phù hợp với công bố của nhà sản xuất
trong khoảng 50 ~ 61 kW. Trong khi thực tế các bơm nước giải nhiệt luôn hoạt
động thực tế dưới lưu lượng nước thiết kế, chỉ khoảng 85 ~ 95 L/s so với yêu
cầu 100 L/s như thiết kế, chứng tỏ đặc tuyến lưới của hệ thống đường ống nước
giải nhiệt đang lớn hơn so với thiết kế, tổng cột áp làm việc thực tế của bơm >
50 mH2O. Đây là một trong những nguyên nhân dẫn đến MLTT chiller không
tăng được năng suất lạnh trong thực tế vận hành khi phía phụ tải lạnh yêu cầu
lớn hơn.
 Ngược lại với bơm nước giải nhiệt, điểm làm việc của các bơm nước lạnh khác
với điểm làm việc trong thiết kế 83,7 L/s, cột áp 50 mH2O, khi thực tế bơm
nước lạnh đang hoạt động ở lưu lượng khoảng 120 ~ 135 L/s; công suất điện

tiêu thụ thực tế dao động trong khoảng 50 ~ 55 kW khá phù hợp với thiết kế là
49,3 ~ 52,1 kW. Điều này chứng tỏ đặc tuyến lưới của hệ thống đường ống
nước lạnh đang nhỏ hơn so với thiết kế là 50 mH2O.
 Điểm làm việc thực tế của bơm nước lạnh và bơm nước giải nhiệt sai khác đi so
với thiết kế và yêu cầu của MLTT chiller. Điều này cũng làm tăng chi phí điện
năng tiêu thụ của hệ thống bơm và cả chiller khi chưa khai thác hết được khả
năng và sự phối hợp làm việc của cả TLTT chiller như một hệ thống liên động
khép kín. Nó dẫn đến việc kéo dài thời gian mất ổn định cân bằng năng lượng
của hệ thống, đặc biệt ở trong giai đoạn khởi động hệ thống ở đầu mỗi ngày
làm việc. Đây cũng là nguyên nhân khiến người vận hành hệ thống ĐHKK tại
tòa nhà Mipec Tower thường xuyên phải tăng cường thêm bơm nước giải nhiệt
ở mỗi đầu ngày khởi động hay khi phụ tải lạnh tăng cao trong ngày.
4.3 Hàm mục tiêu tiết kiệm năng lượng và đường đặc tuyến phân phối phụ
tải cho trạm lạnh trung tâm chiller
Hàm mục tiêu tiết kiệm năng lượng
Áp dụng phương pháp luận đã trình bày trong chương 2 và nền tảng cơ sở
kết quả xây dựng đặc tính năng lượng của từng thiết bị trong cụm MLTT chiller,
hàm mục tiêu tối ưu cho TLTT chiller tòa nhà Mipec Tower trên cơ sở chọn mục
tiêu chính là TKNL. Hàm mục tiêu TKNL được xác lập bằng phương pháp cực
tiểu hóa tổng mức điện năng tiêu thụ của TLTT chiller ở mỗi mức phụ tải lạnh
khác nhau với các điều kiện biên là giới hạn làm việc và giới hạn công suất của
18


từng thiết bị thành phần, cụ thể ở đây là 4 MLTT chiller. Và sử dụng thuật toán tối
ưu hóa vượt khe được tích hợp trong phần mềm Power để giải.
Đường đặc tuyến năng lượng cho cụm máy lạnh trung tâm chiller

Hình 4.9 Đặc tuyến năng lượng của cụm MLTT chiller tại tòa nhà Mipec Tower
Kết quả đường đặc tuyến năng lượng (ĐTNL) cho cụm MLTT chiller của

tòa nhà Mipec Tower được thể hiện trong hình 4.9 và phụ lục 6. Đường ĐTNL
cụm MLTT chiller là tổ hợp của các chế độ vận hành khác nhau của các MLTT
chiller thành phần để có được năng suất lạnh đầu ra đáp ứng được phụ tải lạnh.
Đường ĐTNL cao nhất trong hình 4.8 thể hiện chế độ phân phối kém, hoạt động
của các MLTT chiller thành phần không theo một quy luật nào. Đường ĐTNL
nằm giữa thể hiện chế độ phân phối đều của các MLTT chiller thành phần, nghĩa
là ở một mức năng suất lạnh tổng đầu ra nhất định, sẽ được chia đều cho các
MLTT chiller tham gia vận hành, các MLTT chiller tham gia hoạt động ở cùng
một mức năng suất lạnh. Đây là chế độ PPPT điển hình cho hầu hết các TLTT
chiller ở Việt Nam. Đường ĐTNL nằm thấp nhất là đường ĐTPT tối ưu với hàm
mục tiêu tối ưu là TKNL. Khoảng chênh lệnh giữa đường phụ tải theo chế độ phân
phối đều và PPPT tối ưu chính là công suất điện có khả năng tiết kiệm được khi
vận hành các MLTT ở chế độ PPPT tối ưu.
Đường đặc tuyến PPPT tối ưu cho cụm MLTT chiller
Đường đặc tuyến PPPT tải tối ưu cho cụm MLTT chiller tại tòa nhà Mipec
Tower được thể hiện trong hình 4.10. Trong chế độ PPPT tối ưu, các MLTT
chiller tham gia hoạt động phải được vận hành để đạt được mức phụ tải lạnh tổng
nào đó được quy định trong đường đặc tuyến PPPT tối ưu hình 4.10 và bảng 4.1.
19


Hình 4.10 Tổng hợp đặc tuyến phân phối phụ tải tối ưu của 4 chiller
Mỗi điểm nút trong hình 4.10 của mỗi MLTT chiller được định nghĩa là một
điểm làm việc ở mức năng suất lạnh mà MLTT chiller sẽ phải hoạt động để đạt
được mức phụ tải lạnh tổng yêu cầu. Một điểm làm việc trên đường đặc tuyến phụ
tải tối ưu là giao điểm của đường gióng giữa năng suất lạnh tổng trên trục hoành
và đường gióng trên trục tung của năng suất lạnh mà chiller đó tham gia vận hành
để đạt được năng suất lạnh tổng đó. Các điểm làm việc của các chiller khác nhau
mà trùng nhau hay giao nhau thì thể hiện cả hai chiller đó hoạt động ở cùng một
mức năng suất lạnh như chế độ PPPT đều. Các điểm làm việc nằm trên trục hoành

thể hiện thiết bị sẽ không tham gia vận hành ở mức phụ tải yêu cầu đó. Các điểm
làm việc trong chế độ PPPT tối ưu có thể là các điểm liên tục liền nhau, hoặc cũng
có thể là những điểm rời rạc như trong hình 4.9. Mỗi điểm làm việc này đều có ý
nghĩa quan trọng trong các đóng góp hiệu quả TKNL ở mức phụ tải lạnh tổng
tương ứng vì chỉ làm việc ở điểm làm việc đó thì khả năng NTKL mới đạt được
mức tiết kiệm tương ứng. Chế độ PPPT tối ưu cho phép khai thác triệt để khả năng
và hiệu suất của từng thiết bị thành phần tham gia trong chế độ phân phối đó nên
hiệu quả TKNL sẽ là cao nhất.
4.4 Đặc tuyến tiết kiệm năng lượng và đánh giá hiệu quả TKNL
Đặc tuyến tiết kiệm năng lượng
Kết quả PPPT tối ưu mang lại hiệu quả TKNL so với chế độ phân phối đều và
được thể hiện bằng đường đặc tuyến TKNL trong hình 4.14. Thực chất đây là mức
chênh công suất tiêu thụ điện tiết kiệm được giữa đường đặc tuyến phụ tải ở chế
độ PPPT đều tối ưu và chế độ PPPT đều ở một mức phụ tải lạnh xác định. Mức
tiết công suất điện tiêu thụ chỉ có ý nghĩa thực tế nếu ta tính toán được hay định
lượng được điện năng tiết kiệm được ở mỗi mức phụ tải lạnh trong một khoảng
20


thời gian xác định. Để làm được điều này, ta cần phải khảo sát đặc tuyến phụ tải
lạnh tổng hay còn gọi là đặc tuyến phụ tải tòa nhà.

Hình 4.11 Đặc tuyến tiết kiệm theo chế độ phân phối phụ tải tối ưu của cụm
chiller tại tòa nhà Mipec Tower
Đặc tuyến phụ tải tòa nhà
Đặc tuyến phụ tải tòa nhà thể hiện sự thay đổi năng suất lạnh, năng suất sưởi
tổng của cả tòa nhà theo thời gian trong ngày, trong tháng hay trong cả mùa, cả
năm. Khảo sát đặc tuyến phụ tải tòa nhà sẽ cho ta biết được sự thay đổi của năng
suất lạnh tổng trong từng khoảng thời gian xác định. Từ đó ta sẽ biết mức phân bố
phụ tải tòa nhà trong cả ngày, cả tháng, cả năm để kết hợp với đường đặc tính

TKNL thu được từ kết quả PPPT tối ưu để tính ra được hiệu quả TKNL của hệ
thống trong khoảng thời gian xác định. Khảo sát đặc tuyến phụ tải tòa nhà Mipec
tower trong một ngày nắng nóng điển hình của tháng 7 như trong hình 4.1 (Đơn vị
tính kW).
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…

07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/26/2013…
07/27/2013…

0

Hình 4.12 Đặc tuyến phụ tải tòa nhà Mipec Tower ngày 26/7/2013
21


Đặc điểm phụ tải của tòa nhà tương đối ổn định khiến cho 1 điểm làm việc
rời rạc của từng chiller trong đường đặc tuyến PPPT tối ưu cũng có ý nghĩa quan
trọng trong khả năng khai thác triệt để hiệu quả TKNL ở chế độ PPPT tối ưu.
Điểm làm việc này trở nên không có ý nghĩa khi mức tiết kiệm công suất tiêu thụ
quá nhỏ ở mức phụ tải tòa nhà ổn định.
Đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải
Cách tính gần đúng thực tế hơn là chia khả năng công suất thành những

khoảng công suất, ví dụ là bước phụ tải 500kW hay 1000 kW, và xác định thời
gian hoạt động của hệ thống ở mỗi dải mức phụ tải lạnh này. Kết quả tính toán
hiệu quả TKNL từ đặc tuyến PPPT tối ưu và đặc tuyến phụ tải tòa nhà năm 2013
được trình bày trong phụ lục 7. Hiệu quả TKNL ở mức khoảng 11,6%.
Cũng phải nói thêm rằng, PPPT tối ưu cho hệ thống đang PPPT đều sẽ có
nhiều hạn chế do thực tế mức phụ tải phân phối cho các MLTT chiller hoạt động
đồng thời mà quá chênh lệch nhau thì hệ thống hiện tại không áp dụng được và
cần phải có thay đổi trong cấu trúc TLTT chiller. Ngoài ra, trong thực tế vận hành,
tính ổn định của mức phụ tải lạnh chỉ là ở sự dao động trong một biên độ vừa phải
chứ không phải là một giá trị xác định như kết quả của PPPT tối ưu. Chế độ PPPT
tối ưu luôn chọn thiết bị có đặc tuyến năng lượng tốt nhất ở mức phụ tải đó, điều
này không phải khi nào cũng thực hiện được khi thiết bị cần có thời gian nghỉ để
bảo trì, bảo dưỡng, sửa chữa nên không thể hoạt động được những lúc yêu cầu. Do
đó, tác giả đánh giá hiệu quả TKNL ở mức 8 ~ 10%, tương đương 95000 ~
119000 kWh/năm, tương ứng với mức giảm phát thải 53 ~ 66,7 Tấn CO2/năm.
Đây là đóng góp đáng kể chỉ từ biện pháp đơn giản nhất là khai thác triệt để khả
năng vận hành của thiết bị hiện có – Biện pháp áp dụng chế độ PPPT tối ưu.
4.5 Đề xuất quy trình vận hành tối ưu năng lượng cho hệ thống điều hòa
không khí trung tâm tại tòa nhà Mipec Tower
Đề xuất quy trình vận hành tối ưu năng lượng cho TLTT chiller tại tòa nhà
Mipec Tower nói riêng, cho hệ thống ĐHKK trung tâm chiller nói chung, trên cơ
sở kết quả PPPT tối ưu cả trạm lạnh qua các bước như sau:
- Bước 1: Lập biểu đồ đặc tính phụ tải tòa nhà và khu vực làm tài liệu tham khảo
để dự đoán mức phụ tải tòa nhà theo ngày, tuần, tháng, mùa và cả năm;
- Bước 2: Sử dụng biểu đồ PPPT tối ưu hình 1 hoặc bảng lựa chọn công suất lập
sẵn trên cơ sở hình 1 xác định chế độ công suất vận hành vận hành cho từng
MLTT chiller;
- Bước 3: Đặt và vận hành các MLTT chiller theo giá trị công suất lạnh tối ưu đã
xác định ở bước 2;
- Bước 4: Định kỳ cập nhật số liệu vận hành và đánh giá lại đặc tuyến năng lượng

của từng thiết bị thành phần.
- Bước 5: Đánh giá hiệu quả TKNL của chế độ vận hành tối ưu theo chu kỳ / mùa
vận hành. Đồng thời xác định lại biểu đồ vận hành tối ưu hình 4.10 cho chu kỳ
tiếp theo.
22


4.6

Kết luận chương 4
Phương pháp luận thành lập và giải bài toán PPPT tối ưu sử dụng thuật toán
tối ưu hóa vượt khe tích hợp trong phần mềm Power để giải đã được tính toán thử
nghiệm trên mô hình và hệ thống thiết bị tại tòa nhà Mipec Tower 229 Tây Sơn,
Hà nội đã được trình bày trong chương này với các nội dung quan trọng sau:
 Trên cơ sở xử lý số liệu vận hành thực tế, đã mô hình hóa được đặc tuyến năng
lượng của các MLTT chiller và đặc tuyến làm việc của các bơm nước lạnh, các
bơm nước giải nhiệt trong TLTT chiller tòa nhà Mipec Tower bằng mô hình đa
thức từng khúc bậc hai.
 Xây dựng được phiếm hàm mục tiêu tối ưu toàn cục cho TLTT chiller giải
nhiệt nước.
 Trên cơ sở sử dụng thuật toán vượt khe hướng chiếu Affine tích hợp trong phần
mềm Power đã giải thành công bài toán tối ưu PPPT cho cụm MLTT chiller tại
tòa nhà Mipec Tower.
 Trên cơ sở đặc tuyến năng lượng và đặc tuyến làm việc của các thiết bị chính
trong TLTT chiller tại tòa nhà Mipec Tower đã đánh giá được thực tế đặc tuyến
làm việc của thiết bị so với các công bố của nhà sản xuất, cũng như trả lời đầy
đủ các khó khăn gặp phải trong vận hành hệ thống tại tòa nhà.
 Đã xây dựng được thuật toán tính toán TKNL, cho kết quả TKNL 8 ~ 10% điện
năng tiêu thụ cho MLTT chiller, tương đương 95 000 ~ 119 000 kWh/năm,
tương ứng với mức giảm phát thải 53 ~ 66,7 Tấn CO2/năm, khi áp dụng chế độ

PPPT tối ưu. Kết quả TKNL này có nhiều khả năng tăng lên khi thực hiện tối
ưu tổng thể và triệt để đến từng cụm thiết bị trong TLTT chiller như cụm bơm
nước lạnh và cụm bơm nước giải nhiệt / tháp giải nhiệt.
 Đã đề xuất được quy trình vận hành áp dụng kết quả PPPT tối ưu cho hệ thống
ĐHKK trung tâm chiller tại tòa nhà Mipec Tower.
 Phương pháp luận PPPT tối ưu ứng dụng thuật toán tối ưu hóa vượt khe đã
được áp dụng thành công để giải bài toán tối ưu hóa PPPT cho TLTT tòa nhà
Mipec Tower. Phương pháp luận này hoàn toàn áp dụng được trong các bài
toán PPPT tương tự trong các hệ thống ĐHKK trung tâm chiller.
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT

Kết luận
Nội dung nghiên cứu đã giải quyết được mục tiêu đặt ra của luận án thể hiện
thông qua các kết quả quan trọng như sau:
 Đã phát triển ứng dụng phương pháp luận tối ưu hóa hệ thống lớn vào giải bài
toán tối ưu hóa chế độ vận hành hệ thống ĐHKK trung tâm chiller. Phân tích
hệ thống theo quan điểm tối ưu hóa nêu trên để xây dựng bài toán tối ưu cho
trường hợp hệ thống ĐHKK với trọng tâm là TLTT chiller giải nhiệt nước.
 Đã xây dựng phương pháp xác định đặc tuyến năng lượng của các thiết bị chính
trong TLTT chiller trên cơ sở mô hình đa thức từng khúc bậc hai và thuật toán
vượt khe. Đã đánh giá đặc tuyến làm việc thực tế của thiết bị so với các công
bố của nhà sản xuất để giải quyết các khó khăn trong vận hành.
23


 Đã thiết lập bài toán tối ưu hóa vận hành của TLTT chiller theo cách chọn mục
tiêu chính là cực tiểu hóa tiêu hao năng lượng. Đồng thời, đưa bài toán về dạng
hàm mục tiêu vô điều kiện cho phép áp dụng thuật toán vượt khe để xác định
biểu đồ phụ tải tối ưu của từng thiết bị theo phụ tải tổng yêu cầu.
 Đã phát triển bổ sung phần mềm “Power” chức năng phân tích đặc tuyến phụ

tải cũng như đặc tuyến tiêu thụ năng lượng của hệ thống để tính toán hiệu quả
TKNL và giảm phát thải trong vận hành hệ thống ĐHKK trung tâm chiller.
 Đã áp dụng thành công phương pháp luận đề xuất cho hệ thống ĐHKK điển
hình là cụm MLTT chiller của tòa nhà Mipec Tower (Hà nội). Hiệu quả tiết
kiệm thu được là 8 - 10% điện năng tiêu thụ của MLTT chiller, tương đương
tiết kiệm 95 000 - 119 000 kWh/năm, tương ứng với mức giảm phát thải 53 66,7 Tấn CO2/năm.
 Đưa ra quy trình giải bài toán tối ưu hóa cụm MLTT chiller theo nguyên tắc hệ
phân cấp, cho phép tối ưu hóa triệt để. Đó là tối ưu hóa từng cụm thiết bị thành
phần ở cấp dưới, kết quả nhận được là đặc tuyến năng lượng tối ưu của mỗi
cụm thiết bị, làm cơ sở để giải bài toán PPPT tối ưu cho cấp trên kế tiếp. Cuối
cùng là giải bài toán PPPT tối ưu cho các thiết bị chính và thu được biểu đồ
(bảng) PPPT tối ưu cho toàn hệ thống.
 Kết quả của luận án khẳng định sự thành công việc phát triển áp dụng lý thuyết
tối ưu hóa vượt khe vào giải quyết bài toán tối ưu hóa chế độ vận hành một hệ
thống năng lượng lớn như hệ thống ĐHKK trung tâm chiller nói chung và
TLTT chiller nói riêng.
Đề xuất
Đề xuất phát triển quy trình thiết kế vận hành hệ thống ĐHKK trung tâm
chiller trong tài liệu [25, 27] nhằm phát huy hiệu quả áp dụng chế độ PPPT tối ưu
vào thực tiễn trên cơ sở cực tiểu hóa tiêu hao năng lượng với các bước như sau:
 Bước 1: Phân tích đặc tuyến phụ tải của khu vực và đặc tuyến phụ tải tòa nhà ở
công trình tương tự đang vận hành làm cơ sở dữ liệu tham chiếu cho tính toán
thiết kế.
 Bước 2: Tính toán phụ tải tòa nhà được thiết kế theo điều kiện thời tiết và đặc
tuyến phụ tải của khu vực và cơ sở dữ liệu tham chiếu thu được ở bước 1.
 Bước 3: Khảo sát đặc tuyến phụ tải của hệ thống được thiết kế trên cơ sở bước
1 và bước 2 và đặc tính hoạt động của tòa nhà được thiết kế.
 Bước 4: Lựa chọn hệ thống và thiết bị phù hợp với đặc tuyến phụ tải thay đổi
và PPPT tối ưu để khai thác triệt để hiệu quả TKNL có được do PPPT tối ưu.
 Bước 5: So sánh hiệu quả TKNL giữa hai phương án: PPPT đều và PPPT tối

ưu, trên cơ sở đặc tuyến năng lượng do nhà sản xuất thiết bị công bố.
 Bước 6: Kiểm tra đánh giá hiệu quả TKNL thực tế của hệ thống khi đưa vào
vận hành để hoàn thiện cơ sở dữ liệu tham chiếu cho các bước thực hiện bên
trên cho các công trình khác.
 Bước 7: Thực hiện định kỳ kiểm toán và hiệu chỉnh chế độ vận hành phù hợp
để triệt để khai thác hiệu quả TKNL của hệ thống bằng tối ưu hóa PPPT.
24