试验房THIC空调系统原理如图 1所示，高温冷源选用一台额定冷量为14 kW的空气源热泵，夏季供水温度为16 ℃，末端采用毛细管辐射顶板进行辐射供冷；低温冷源选用一台额定冷量为11.5 kW的空气源热泵，夏季制备7 ℃的低温冷水，末端采用地板送风形式将表冷盘管深度除湿后的新风送入室内.试验房THIC空调系统控制逻辑为：当控制系统探测到室内温度小于24 ℃时，关闭温度控制系统，当室内温度大于28 ℃时，开启温度控制系统；当控制系统探测到室内相对湿度高于65%时，开启湿度控制系统，当室内相对湿度低于55%时，关闭湿度控制系统.

根据前述各空调系统部件，在TRNSYS中搭建了空调系统仿真平台，其数据流程如图 2所示.将气象参数、负荷参数导入TRNSYS所建立的建筑模型后，与选定的风冷冷水机组、表冷盘管、新风换气机、管道等部件相连接，进行空气焓湿状态计算，并利用在线图表仪导出计算后的室内温度、相对湿度.

制冷主机的能耗是通过计算其实时名义性能系数(COP_nom)来确定.根据相关参考文献^[5-6]，能耗计算模型的数学描述如式(1)-式(3)所示：

冷水机组实时名义性能系数为

冷水机组制冷量计算公式为

冷水机组耗电量为

COP_rated—冷水机组实时额定性能系数；COP_ratio—冷水机组实时名义COP因子；m—冷水机组冷水质量流量，kg/h；C_p—冷水机组冷水比热容，kJ/kg·K；T_chw，in—冷水机组进水温度，℃；T_chw，set—冷水机组预设出水温度，℃.

在风冷冷水机组中输入气象参数、负荷参数后，根据式(1)-式(3)进行耗电量的计算，并输出至在线图表仪导出计算结果.

根据文献[6-7]，采用逐时模拟值校验比逐月模拟值校验具有更高的准确性.当选用逐时模拟值进行校验时，文献[7]认为与逐时模拟值相对照的实测数据应当选取典型日的逐时测量值.本文选取空调系统运行较平稳的典型日(2017年6月25日)对该试验房的室内温湿度、空调系统逐时耗电量进行了现场测试.为尽量排除气象参数不确定性的影响^[8]，在气象数据文件中选择6月20日至6月30日之间与实测日气象参数最为接近的一天作为模拟日，将其气象参数导入仿真平台中计算出室内温湿度、空调系统逐时耗电量的模拟值，再与现场测试结果进行校验对比.实测与模拟结果对比如图 3-图 5所示，对比结果表明，房间温度、相对湿度及空调系统耗电量的模拟值与实测值变化规律基本一致.

本文采用ASHRAE Guideline14-2014中NMBE(逐时平均偏差)和CV(均方差变异系数)作为运用逐时值进行校验时的判定依据，NMBE为分析时段内模拟值与测量值的误差，反映数据的准确性；CV为标准差与平均数的比值，反映数据的离散性.对比结果表明，房间温度NMBE为-3.46%，CV值为3.64%；房间相对湿度NMBE为3.64%，CV值为3.92%；空调系统耗电量NMBE为9.85%，CV值为15.74%.以上计算结果均满足ASHRAE中关于模拟校验误差|NMBE|≤10%、|CV|≤30%的要求，表明本文拟采用模拟方法是可靠的.

设计工况采用TRNSYS所提供的典型气象年夏季工况日数据进行计算.在气象数据文件中选择试验房所在地的典型年气象参数后，选取第2 880~6 580 h作为夏季工况日，该时段内室外温度及相对湿度如图 6、图 7所示.

设计工况下室内温度、相对湿度的模拟结果如图 8、9所示.图中表明，在夏季供冷周期内，室内平均温度为24.30 ℃、平均相对湿度为59.20%，其中有63.88%时段温度控制在24 ℃~28 ℃区间内，35.31%时段室内温度低于24 ℃，0.81%时段室内温度大于28 ℃；另外有84.52%时段相对湿度控制在55%~65%区间内，9.96%时段相对湿度低于55%，5.52%时段相对湿度大于65%.相对而言，室内相对湿度较为稳定，室内温度波动较大.根据文献[9]，在制冷工况下，当室内温度处于24 ℃~28 ℃、室内相对湿度处于55%~65%时，室内热舒适度较好，而该空调房间有部分时间处于室内温度低于24 ℃、室内相对湿度在55%~65%区间以外的热舒适性较差状态，造成此现象的主要原因是经过表冷盘管后的除湿新风温度较低，该送风将导致室内温度、相对湿度偏离舒适标准.

制冷主机包括温度控制系统主机与湿度控制系统主机，其逐时耗电量模拟结果如图 10所示.根据数据统计结果，制冷主机逐时耗电量主要在2 kW·h以下，其中湿度控制系统主机约有49.38%时段逐时耗电量处于0~1 kW·h之间，37.72%时段耗电量为0 kW·h，8.96%时段逐时耗电量处于1~2 kW·h之间，3.73%时段逐时耗电量为2 kW·h以上；另外温度控制系统主机约有78.73%时段耗电量为0 kW·h，17.18%时段逐时耗电量处于0~1 kW·h之间，2.57%时段逐时耗电量处于1~2 kW·h之间，1.52%时段逐时耗电量为2 kW·h以上.在夏季供冷周期内，湿度控制系统主机约有1 396 h处于停机状态，温度控制系统主机约有2 914 h处于停机状态，二者逐时耗电量之和约为2 424.99 kW·h.由上述分析可知，制冷主机能耗偏高且温度控制系统主机有较长时间处于停机状态，出现此情况的主要原因是主机选型偏大且室内温度较低，从而导致温度控制系统主机停机时段内室内热湿负荷均由制备低温冷水的湿度控制系统主机承担，增大了制冷主机的耗电量.

根据文献[10]，送风温度为影响地板送风和顶板辐射供冷复合系统气流组织、舒适度、能耗水平的主要影响因素之一.为改进设计工况的上述现象，拟适当提高送入室内的新风温度，采用送风再热的优化方式.目前工程上常用的再热方法有电加热、室内排风显热回收、室外新风热回收、利用冷凝热再热^[11].考虑现场改进的技术可行性和经济性，在试验房增设如图 1所示的显热回收装置进行排风显热回收，以降低能耗、提高热舒适性.

经过表冷盘管后的除湿新风与室内排风在显热回收装置内进行热交换，再将温度升高后的除湿新风送入室内.其显热传递量的数学描述如式(4)所示：

Q_sens—新排风显热交换量，kJ/h；ε_sens—设备显热交换效率；C_min—最小热容气流，kJ/h·K；T_exhaust，in—排风进口温度，℃；T_fresh，in—新风进口温度，℃.

结合文中2、3节所述模拟方法，在TRNSYS中对优化工况下的室内温湿度、能耗进行模拟计算.

优化工况下室内温度、相对湿度的模拟结果如图 11、图 12所示.图中表明，在夏季供冷周期内，室内平均温度为24.71 ℃、平均相对湿度为59.02%，其中，72.56%时段室内温度控制在24 ℃~28 ℃区间内，26.43%的时段室内温度低于24 ℃，1%时段室内温度大于28 ℃，相比设计工况，处于24 ℃~28 ℃的温度达标时段增加，室内温度波动减少，热舒适性有明显提升；另外相对湿度有90.67%时段控制在55%~65%区间内，7.98%时段低于55%，1.35%时段大于65%，相比设计工况，处于55%~65%的相对湿度达标时段增加，室内相对湿度水平得到了一定程度的改善.优化后室内热舒适性达标时段增加约13.58%.

优化工况下制冷主机逐时耗电量的模拟结果如图 13所示.根据数据统计结果，制冷主机逐时耗电量主要在2 kW·h以下，其中湿度控制系统主机约有47.67%时段耗电量为0 kW·h，39.58%时段逐时耗电量处于0~1 kW·h之间，9.23%时段逐时耗电量处于1~2 kW·h之间，3.52%时段逐时耗电量为2 kW·h以上；另外温度控制系统主机约有72%时段耗电量为0 kW·h，22.35%时段逐时耗电量处于0~1 kW·h之间，5.17%时段逐时耗电量处于1~2 kW·h之间，0.49%时段逐时耗电量为2 kW·h以上.在夏季供冷周期内，湿度控制系统主机约有1 764 h处于停机状态，温度控制系统主机约有2 664 h处于停机状态.由于送风温度升高，室内热舒适度得到改善，温度控制系统主机运行时间相比设计工况增加约9%，其耗电量略有增加；湿度控制系统主机运行时间相比设计工况减少约26%，其耗电量得到了降低.二者逐时耗电量之和为2 260.26 kW·h，相比设计工况节能约6.79%.

优化方案的经济性分析采用动态投资回收期的评价方法^[12]，动态投资回收期(P′_t)计算公式如式(5)所示：

优化方案所增设设备的期初投资I为1 100元；根据优化后的节能效益，结合重庆市主城区居民用电价格确定投资后每年的净收益R为206.9元；重庆地区标准收益率ic为5%.

可得该方案动态投资回收期(P′_t)为6.3年，小于项目寿命n=15年，表明此方案的经济性合理.

1) 本文通过TRNSYS搭建了试验房THIC空调系统的仿真平台，并在此基础上进行了实测数据与模拟结果的对比校验分析，验证了该仿真平台模拟计算结果的可靠性.

2) 分析表明，采用室内排风显热回收的优化方式可增加室内温度达标时段，减少室内温度的波动，改善室内相对湿度水平.采用该种优化方式后室内热舒适性达标时段比设计工况增加约13.58%.

3) 优化工况下延长了温度控制系统主机的运行时间，充分发挥了温湿度独立控制系统的优点，制冷主机能耗比设计工况降低6.79%；结合优化方案的经济性分析结果，表明此方案技术可行、经济合理.