The model predictive control strategy of the transcritical CO2 air conditioning system used in railway vehicles

跨临界二氧化碳热泵研究进展与应用综述

“…进行优化。Chen 等 [90] 针对电动汽车制热的中间冷却双级 CO2 热泵系统提出了一种基于 COP 最优的控 制策略。该策略使制热量和 COP 随环境温度降低而显著提高，COP 提高了 18.9%-61.9%。Zhang 等 [91] 采用模型预测控制策略，优化了铁路车辆中超临界 CO2 空调系统的运行，相比 PID 控制策略，平 均 COP 提高了 7.4%。Wang 等 [92] 设计了一种新颖的模型预测控制器，用于电动汽车的超临界 CO2 车 舱热管理系统，相比于 PI 控制器，能耗降低了 13.33%-20.27%。Wang 等 [93] 提出了一种新颖的无霜控 制策略，用于解决电动汽车热泵结霜导致的性能下降问题，发现无霜控制策略在运行时间超过 60 min 时是最佳选择。Yin 等 [94] [95] 。因此，寻找一种更高效、更节能的干燥技术已经成为了一个重要的研究方向。 CO2 跨临界热泵干燥系统具有加热温度高(最高加热温度 110 ℃左右)、系统响应快、高效节能 及运行成本低等优势 [96] 。图 14 展示了跨临界 CO2 热泵烘干机的系统原理，通过气体冷却器加热空 气，加热了的空气再通入干燥室进行干燥。早在上个世纪末，德国 Essen 大学的研究人员就发现， CO2 在热泵在洗衣房干燥衣物方面比 R134a 更节能，其 COP 达到 5.5，节能率高达 55% [97] 。Sian 等 [98] 等也证实了 CO2 干燥器比 R134a 干燥器有更高的滚筒出口空气温度和衣物温度，且其比湿度提取率 和 COP 都有所提高，干燥时间缩短了 15%。此外，Li 等 [99] 也发现两级干燥系统的比湿度提取率高于 单级干燥 CO2 系统，能源利用效率高于电力干燥器。 研究。周安仁等 [96] 研究了其在烘茶技术方面的性能，发现该技术可以大幅度降低烘茶的负荷和峰值 负荷比，同时还能保证茶叶的品质。Zhang 等 [100] 研究了 CO2 热泵烫虾系统，与传统的燃料烫虾系统 相比，该系统可以显著降低能耗和运行成本，同时还能提高虾的经济价值。另一方面，夏飞等 [101] 设 计了适用于中药材干燥要求的 CO2 热泵干燥装置，该装置不仅环保、节能，适用范围广，而且能满 足中药材干燥的特殊要求，保证其有效成分和药效。 在仿真研究方面，Sarkar 等 [102] 对 CO2 热泵干燥器的进行了模拟研究，并探讨了各种参数对系统 性能的影响。结果表明干燥效率、再循环空气比、环境温度和空气质量流量等参数对系统性能有显 著影响，而旁路空气比和环境相对湿度的影响较小。Erdem 等 [103] 建立了一个基于 MATLAB 软件的 CO2热泵滚筒干燥器的理论模型，并分析了不同的工作参数对系统性能的影响。结果表明 CO2作为工 质具有良好的物理和环保特性，通过优化参数可以显著降低干燥时间和能耗。Jokiel 等 [104] 基于…”

Research progress and applications of transcritical carbon dioxide heat pumps: A review

“…This strategy resulted in a significant increase in heat production and COP with decreasing ambient temperature, with COP increased by 18.9%-61.9%. Zhang et al [91] used a model predictive control strategy to optimize the operation of a supercritical CO2 air-conditioning system in railroad vehicles, which resulted in an average COP increase of 7.4% compared with that of the PID control strategy. Wang et al [92] designed a novel model predictive controller for a supercritical CO2 cabin thermal management system for electric vehicles, which reduced energy consumption by 13.33%-20.27% compared with that of the PI controller.…”