5　总结与展望

5.1　总结

本文针对目前已建地源热泵项目大多数没有监测系统或监测条件不足而无法提供计算评价指标所需要的全部参数等问题，提出了基于较小参数集来计算地源热泵系统的重要评价指标，机组COP和系统COP。为此本文建立了以热泵机组的蒸发器进出口水温和冷凝器进出口水温4个易测参数为输入，以地源热泵机组COP和系统COP为输出的ANN和ANFIS计算模型。为了提供ANN及ANFIS模型所需要的训练样本和测试样本，本文基于TRNSYS软件建立了冷却塔—地埋管混合式地源热泵系统，并得到了夏季6月1～9月30日一共1030组运行数据，为ANN及ANFIS模型的训练和验证提供了有力的支持。接着基于两个实际的地源热泵项目的实测数据对模型进行了验证，证明了其在实际项目中应用的可行性。本文得出的结论如下:

（1）基于模拟数据建立了ANN计算模型。经过反复试验尝试，最终选取了最优的ANN模型结构，热泵机组COP测试结果RMS=0.028645274，R2=0.999950581。 ANN模型计算值与真实值之间的相对误差在-0.026～0.012之间，相对误差全部在1%以内的数据有1010组，占总数的98%。地源热泵系统COP的测试结果为RMS=0.030840231，R2=0.999933233。 ANN模型计算值与真实值之间的相对误差在-0.039～0.044之间，相对误差全部在2%的数据有1008组，占总数的97.9%。由此可见由蒸发器出口温水、冷凝器进出口水温3个参数作为输入的ANN计算模型经过训练后可较准确地计算出地源热泵机组COP和地源热泵系统COP。

（2）基于模拟数据建立了ANFIS计算模型。经过反复试验尝试，最终选取了最优的ANFIS模型结构，测试结果为热泵机组COP测试结果RMS=0.005674218，R2=0.999998044。 ANFIS模型计算值与真实值之间相对误差在0.008～0.022之间，相对误差均在2%之内的数据为1028组，占总数据的99.8%。地源热泵系统COP的测试结果为RMS =0.017836717，R2=0.999977667。 ANN模型计算值与真实值之间的相对误差在-0.015 ～0.031之间，且相对误差在2%以内的数据有1022组，占总测试样本数的99.2%。由此可见由蒸发器出口温水、冷凝器进出口水温3个参数作为输入的ANFIS计算模型，经过训练后可以很准确地计算出地源热泵机组COP和地源热泵系统COP。

（3）对基于相同的模拟数据所建的ANN计算模型和ANFIS计算模型作了对比。结果发现，ANFIS模型计算精度高于ANN计算模型，在利用蒸发器进出口水温和冷凝器进出口水温4个参数计算机组COP和系统COP方面性能更优越。

（4）基于武汉某科研大楼地下水源热泵空调系统1天的实测数据，以地源热泵机组蒸发器进出口水温差、冷凝器进出口水温差为输入、以机组COP为输出建立了ANN及AN-FIS模型，验证了模型的可靠性。

（5）基于浙江绍兴某地源热泵空调系统7月1～26日共729组实际运行数据，选取了7月1～17日共424组数据作为训练样本，取7月1～26日的全部数据作为测试样本。首先建立了以2号机组蒸发器侧和冷凝器侧进出口水温4个参数为输入、以2号机组COP为输出的ANN及ANFIS模型，经过训练后，模型能够以很高的精度基于较小的参数集计算出机组COP。以1号及2号冷凝器侧进出口水温和系统用户侧进出口水温6个参数为输入、以地源热泵空调系统系统COP为输出建立了ANN及ANFIS模型，经过训练后，模型能够以很高的精度基于较小的参数集计算出系统COP。证明了该模型在实际工程中应用的可行性。

（6）基于相同的实际运行数据建立的ANN及ANFIS模型，经过训练后均有较高的计算精度，ANFIS模型的计算准确度稍高于ANN模型。