本發(fā)明涉及冷卻塔出風防霧方法，尤其涉及基于智能算法的冷卻塔出風防霧方法。

背景技術：

冷卻塔利用空氣與水傳熱傳質過程，帶走工業(yè)或空調(diào)系統(tǒng)廢熱，成為空調(diào)系統(tǒng)的重要組成部分。熱水利用盤管與冷空氣通過熱傳遞散熱的冷卻塔稱為干式；直接將熱水噴淋在填料上，讓空氣與水滴直接接觸散熱的冷卻塔稱為濕式冷卻塔。干式冷卻塔可消除循環(huán)水的損失，但冷卻效率低，冷卻極限為空氣干球溫度；濕式冷卻塔冷卻效率高，冷卻極限為空氣濕球溫度，冷卻效果好，因此得到廣泛運用。

干冷空氣在濕式冷卻塔中與噴淋水通過熱交換后，成為高焓值的飽和空氣。過度季節(jié)來臨時，空氣干燥，露點溫度低，冷卻塔出風溫度達到露點，進入霧區(qū)，形成白霧，形態(tài)像起火造成的白煙，部分居民不了解誤以為是火災，有的甚至報警，造成不必要的恐慌與麻煩。

技術實現(xiàn)要素：

為解決上述技術問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于螢火蟲算法能耗優(yōu)化的冷卻塔出風防霧方法。

本發(fā)明的目的通過以下的技術方案來實現(xiàn)：

一種基于螢火蟲算法能耗優(yōu)化的冷卻塔出風防霧方法，該方法是基于冷卻塔出風成霧機理數(shù)學模型、冷卻塔出風與周邊環(huán)境參數(shù)測量及多目標螢火蟲優(yōu)化算法實現(xiàn)，具體包括如下步驟：

A采集冷卻塔出風溫度、相對濕度和風速以及出風口周邊環(huán)境干球溫度、相對濕度和風速；

B計算混合氣體溫度和絕對濕度；若混合氣體的飽和濕度高于絕對濕度，則不進行防霧處理；若混合后的飽和濕度低于絕對濕度，則啟動補風裝置來提高冷風供風量；

C采用螢火蟲算法多目標優(yōu)化得到冷風供風量值，實現(xiàn)低能耗的冷卻塔出風防霧。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的一個或多個實施例可以具有如下優(yōu)點：

根據(jù)冷卻塔出風成霧機理建立數(shù)學模型，只需采集冷卻塔出風及其周邊環(huán)境的干球溫度、相對濕度、風速，自動優(yōu)化冷風供風量，即可實現(xiàn)低能耗的冷卻塔出風防霧，保證了冷卻塔的熱力性能。

附圖說明

圖1是基于螢火蟲算法能耗優(yōu)化的冷卻塔出風防霧方法流程圖；

圖2是冷卻塔出風成霧與防霧機理；

圖3是基于螢火蟲算法能耗優(yōu)化的冷卻塔出風防霧方法程序框架圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合實施例及附圖對本發(fā)明作進一步詳細的描述。

如圖1所示，為基于螢火蟲算法能耗優(yōu)化的冷卻塔出風防霧方法，該方法包括如下步驟：

步驟1采集冷卻塔出風溫度、相對濕度、風速，監(jiān)測出風口周邊環(huán)境干球溫度、相對濕度、風速；

步驟2計算混合空氣溫度、絕對濕度，若混合空氣的飽和濕度高于絕對濕度，則不進行防霧處理；若混合后的飽和濕度低于絕對濕度，則啟動補風裝置提高冷風供風量；

步驟3采用螢火蟲算法多目標優(yōu)化得冷風供風量值，實現(xiàn)低能耗的冷卻塔出風防霧。

圖2是冷卻塔出風成霧與防霧機理。

如圖3，上述步驟1具體包括：在冷卻塔出風口內(nèi)部安裝溫度傳感器、濕度傳感器測量出風的溫度T_o、相對濕度獲取出風風機風量Q_o；在冷卻塔上風處安裝溫度傳感器、濕度傳感器、風速儀分別獲取環(huán)境溫度T_e、相對濕度風速v_e。

上述步驟2的混合空氣溫度T_m、絕對濕度ρ_m計算方法為:

若冷卻塔出風口截面積為A_t，混合空氣的絕對濕度ρ_w為：

設水的潛熱為i_w，根據(jù)出風口溫度T_o得到出風的最高濕度ρ_omax、空氣的定壓比熱容C_pao、水蒸氣的定壓比熱容C_pwo；則出風焓值I_o為：

根據(jù)環(huán)境溫度T_e得到大氣的最高濕度ρ_emax、空氣的定壓比熱容C_pae、水蒸氣的定壓比熱容C_pwe；則冷風焓值I_e為：

混合空氣的定壓比熱容C_pam、水蒸氣的定壓比熱容C_pwm，則混合空氣的溫度T_m為：

根據(jù)T_m得到混合空氣的最高濕度ρ_mmax，則：

上述步驟3具體包括：

當冷風風機風量為Q_n時，混合空氣的絕對濕度ρ′_w為：

則啟動風機后的冷風焓值I_e′為：

則啟動風機后的混合空氣定壓比熱容C′_pam、水蒸氣的定壓比熱容C′_pwm，則混合空氣的溫度T_m′為：

根據(jù)T_m′、ρ′_m得到混合空氣的最高濕度ρ′_mmax、露點溫度T′_md，則濕度飽和差值Δρ′_m、露點溫度差值ΔT_m′：

Δρ′_m＝ρ′_mmax-ρ′_m

ΔT_m′＝T′_md-T_m′

設風機風壓為h_n、效率η_n，則風機軸功率P_n為

將Q_n作為螢火蟲算法的控制變量，向量[Δρ′_m,ΔT_m′,P_n]為螢火蟲算法的優(yōu)化目標，權重向量A＝[a_ρ,a_T,a_P]^T，優(yōu)化結果的得分R為：

由算法尋找到使得R最大的Q_n。

雖然本發(fā)明所揭露的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬技術領域內(nèi)的技術人員，在不脫離本發(fā)明所揭露的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細節(jié)上作任何的修改與變化，但本發(fā)明的專利保護范圍，仍須以所附的權利要求書所界定的范圍為準。