含 ASHP 结霜–除霜与 WSHP 启停模型的优化 PVT/ASHP–WSHP 系统年度经济与环境评估

《Journal of Cleaner Production》：Annual economic and environmental assessment of an optimized PVT/ASHP–WSHP system incorporating ASHP frosting–defrosting and WSHP start–stop models

　　•建立了考虑低温热源波动的PVT/ASHP-WSHP系统协同启动模型，并提出了WSHP机组的分级启动策略。
•开发了PVT串联-并联补热模式，并应用新提出的ASHP结霜-除霜模型评估其在低太阳辐照条件下的性能增益。
•构建了基于NSGA-II的系统多目标优化模型，并集成蒙特卡洛方法验证优化配置的经济稳健性。

引言

全球能源需求的快速增长和化石燃料的大量使用，加剧了能源安全、环境污染和气候变化等挑战（Noorollahi等，2017）。电力和天然气分别约占全球终端能源消费的20%和16%，而住宅和商业建筑能耗占总能耗的40%以上（运行模式性能与优化）。供暖、通风和空调（HVAC）系统是建筑能耗的主要来源之一，约占建筑总能耗的45%（Li等，2024），并产生大量二氧化碳排放（Wang等，2022）。为应对日益增长的能源供需压力和碳中和目标，降低供暖能耗和提高可再生能源占比已成为建筑行业的关键策略（Liu等，2019）。因此，对既有建筑进行改造并替换低效的化石燃料供暖系统，对于提高能效和减少碳排放至关重要。

可再生能源系统在缓解能源危机和环境压力方面发挥着关键作用。空气源热泵（ASHP）因其取热方便、安装灵活和适应性强而被广泛应用（?stergaard和Andersen，2018）。与燃气锅炉相比，ASHP具有更低的碳排放（Xu等，2020）。然而，其性能受室外条件影响显著。在低温和高湿环境下，室外换热器结霜会降低传热能力、增加能耗，并损害供暖性能和运行稳定性（Maddah等，2020；Bai等，2018）。

为改善空气源热泵（ASHP）在寒冷气候下的性能，已开发了多种技术，包括双级压缩（Jin等，2012）、喷气增焓和智能除霜控制（Zhu等，2015a），在缓解低环境温度和结霜条件下的性能衰减方面取得了显著进展。然而，这些技术主要侧重于强化内部制冷循环和优化单个热泵机组的运行，而供暖系统的整体性能还受到当地能源资源、建筑供暖负荷以及能源供需匹配的影响。因此，提高中国既有建筑供暖系统的能效并减少碳排放，不仅需要提升热泵性能，还需要协调利用不同能源，并考虑结霜和除霜过程对系统运行的影响（Heinz和Rieberer，2021）。

太阳能作为一种丰富且广泛可用的可再生能源，在建筑供暖方面具有巨大潜力。将太阳能与ASHP集成可以减少热泵承担的供暖需求，而ASHP可以弥补太阳能间歇性的不足，从而提高系统整体性能。因此，太阳能辅助ASHP供暖系统引起了广泛关注，现有研究主要集中在系统配置、运行模式和控制策略方面（Zhang等，2024）。在这些技术中，光伏热（PVT）集热器可以同时发电和产热，在提供辅助热能的同时抵消部分系统电力需求，从而提高太阳能的整体利用效率（Terashima等，2023）。在此背景下，将PVT集热器、ASHP和水源热泵（WSHP）集成，为实现多种能源的互补利用提供了一种可行途径。然而，不同热源的供热能力和热泵机组的运行效率受到太阳辐照度、环境温度和建筑供暖负荷变化的共同影响。因此，基于不同热源的热特性、热泵机组的运行特性和动态供暖需求，实现多热源的有效匹配并优化其协调运行，仍是提高混合供暖系统整体性能的重要研究课题。

太阳能辅助已通过多种热源配置与ASHP集成，而强化传热过程是提高系统效率的另一种潜在途径。在此背景下，多孔介质中的流体流动和传热因其在建筑供暖和制冷、地源热泵系统以及太阳能利用中的应用而受到广泛关注（Al-Rashed等，2020）。进一步理解和优化这些过程可能为强化传热和改善太阳能辅助ASHP性能提供新机遇。在生活热水方面，Ma等（2023）报道了太阳能辅助系统中ASHP的COP可达3.93，并通过系统优化降低了年用电量和运行成本。Chinnasamy等（2024）比较了双源热泵热水器中的太阳能-空气和纯空气运行模式，发现太阳能-空气模式具有更高的COP和更短的加热时间。在建筑供暖方面，Hasan等（2021）研究了利用建筑集成PVT面板预热ASHP送风。Wang等（2024）比较了风冷和水冷聚光PVT-ASHP配置；风冷配置使热泵的年平均COP相对于传统ASHP提高了22.8%。

已研究了双源蒸发器、灵活运行模式和互补热源来改善太阳能辅助热泵性能。Zhang等（2019）提出了一种带三流体换热器的PV/T-空气双源热泵，相对于传统ASHP将供暖季能耗降低了13.1%。Cai等（2017）将PV/T和空气源蒸发器并联连接，表明随着冷凝温度升高，PV/T蒸发器可以补偿空气源蒸发器的性能损失。Wan等（2026）开发了一种PVT辅助ASHP，可在预热、串联和并联模式之间切换，相对于西藏住宅案例研究中考虑的传统供暖系统，CO2排放量减少了76.7%。Wang等（2015）报道了实验性PV/T-空气双源生活热水系统的平均热泵COP为4.08。Qu等和Meng等（Qu等，2026；Meng等，2024）进一步研究了级联PVT/ASHP-WSHP和太阳能辅助地源热泵系统中的互补热源集成。前者在负荷侧串联配置下实现了3.43的季节性能系数，而后者相对于串联和并联参考配置分别将系统COP提高了20%和13.7%。这些研究共同表明热源耦合和运行模式选择对热泵及系统级性能的影响。

太阳能辅助已被研究作为一种通过改善蒸发器运行条件来限制ASHP结霜的手段。Jiang等（2023）将太阳能空气集热器与ASHP耦合，在所考察条件下报告了霜层累积减少和除霜事件减少。Huang等（2019）开发并实验验证了直膨式太阳能辅助热泵的动态结霜模型，表明太阳辐照可以延迟结霜形成。Kong等（2020）同样发现较高的太阳辐照改善了供暖性能并降低了集热器-蒸发器的结霜速率。除太阳能输入外，Bisengimana等（2022）综述了抑霜和除霜方法，而Suresh等（2026）强调了相变蓄热在缩短除霜时间和稳定热泵运行方面的潜力。Conte等（2024）通过实验和数值方法研究了以PVT和空气为同时热源的CO2热泵，发现在测试条件下联合运行相对于任一单源模式提高了COP。这些研究确立了太阳能辅助和互补热源的价值，同时推动了对寒冷潮湿条件下PVT耦合ASHP系统中结霜、除霜和运行稳定性的进一步分析。

尽管PVT辅助ASHP系统已报告性能增益，但增加专用蒸发器、换热器或控制硬件的配置可能增加改造成本和复杂性。其在具有现有ASHP供暖系统的大型建筑中的应用仍不太成熟。分时电价带来了进一步的运行挑战：蓄热通常在电价低的夜间时段进行，此时太阳能热量不可用，ASHP仍暴露在结霜条件下。在ASHP-WSHP系统中，ASHP的结霜和除霜也可能与WSHP启动相互作用，但其对系统性能的联合影响受到的关注有限。当ASHP向低温蓄能罐充能时，罐温升高会减小PVT集热可用的温差，从而限制有用的太阳能热量输入。在设计PVT/ASHP-WSHP改造的运行策略时，需要综合考虑这些相互作用。

为解决这些相互作用，本研究开发了一种用于改造现有供暖站的PVT/ASHP-WSHP混合能源系统。其性能模型结合了实验表征的WSHP启动和停机行为以及基于文献的ASHP结霜和除霜修正。研究比较了PVT集成模式，以评估热源匹配和协调运行在不同太阳条件下对系统性能的影响。随后使用多目标优化和Pareto前沿分析选择设备配置，并评估由此产生的能源、经济和运行CO2结果。这些分析共同为评估所提出的寒冷地区建筑改造方案提供了基础。

章节片段

系统描述

如图1所示，本研究考察了一个为天津渤化研发实验室建筑服务的集成供暖、制冷和电力系统。该建筑空调面积约13,400平方米，使用风机盘管机组满足冬季供暖和夏季制冷需求。该建筑位于中国寒冷气候区的天津，如图2(a)所示。建筑围护结构根据适用的国家和地方节能标准设计，包括

数据收集方法

分析使用了2025-2026年期间从天津渤化项目收集的运行数据。监测系统以1分钟间隔记录测量值，包括蒸发器和冷凝器侧的进水和出水温度、循环水流量以及各机组的电耗。表3列出了主要传感器的规格。

部件性能和动态模型

(1)ASHP性能曲线和理论结霜/除霜模型

ASHP在不同供水温度下运行

ASHP-WSHP模式削峰运行模式性能分析

如图13所示，提高HEST温度会增加所需的温度提升量，并降低直接ASHP模式和ASHP-WSHP联合模式的模拟供暖性能。随着室外温度下降，联合模式的衰减幅度较小。在所评估的条件下，当室外温度低于约-5至-4°C时，ASHP-WSHP模式的性能优于直接ASHP运行。

在结霜过程中，ASHP的供热能力和COP下降；在

结论

以天津渤化工程项目为案例，本研究评估了考虑ASHP结霜和除霜的PVT/ASHP-WSHP集成能源系统。纳入了WSHP启动模型，以考察ASHP除霜、LEST温度波动和WSHP循环对系统运行的影响。随后评估了串联和并联PVT补热模式对低温热源的支撑能力。最后，采用了Pareto前沿多目标搜索

研究局限与未来展望

本研究使用模拟的年天气和负荷评估了天津的一栋建筑。经济结果取决于所述的电价、补贴和设备成本。基于政策和生命周期敏感性分析，未来研究可使用其他建筑和气候条件下的长期数据来评估所选配置的适用性。ASHP结霜和除霜模型为系统级仿真提供了基于文献的修正。项目监测

CRediT作者贡献声明

Lesheng Liu：写作——审阅与编辑，写作——初稿。Zhenhua Quan：写作——审阅与编辑。Yaohua Zhao：可视化。Yubo Wang：方法论。Ze Bai：可视化。Bofan Shi：可视化。Tong Liu：可视化，软件。

利益冲突声明

作者声明没有已知的竞争经济利益或个人关系可能影响本文报告的工作。

Lesheng Liu|Zhenhua Quan|Yaohua Zhao|Yubo Wang|Ze Bai|Bofan Shi|Tong Liu