### 中文标题 区域供冷系统相对于分散式基准的最大供冷距离确定：一种供给侧能量等效方法

《Energies》：Determining the Maximum Cooling Distance of a District Cooling System Relative to a Decentralized Benchmark: A Supply-Side Energy-Equivalent Approach

　　

区域供冷系统的服务范围受供给侧管网中冷水分配能耗的强烈影响。随着供冷距离增加，泵运行能耗、泵诱导温升损失以及管道冷却损失均会增大，这可能削弱集中供冷的供给侧分配能量优势。本研究提出了一种基于供给侧能量等效边界（supply-side energy-equivalent boundary）确定区域供冷系统最大供冷距离的方法。该边界定义为：在相同负荷条件下，区域供冷系统的总供给侧能量消耗等于分散式供冷系统总供给侧能量消耗时的距离。与基于成本的评价方法不同，所提出的准则不依赖电价、材料成本、建设成本或维护成本等经济参数，而是基于供给侧能量消耗确定边界。以广州的区域供冷系统为例进行案例研究。在基准条件下，最大供冷距离为1564 m。将供回水温差从7 °C增加至12 °C，可使最大供冷距离增加294.38%。将分散式系统主干管长度从250 m增加至600 m，可使最大供冷距离增加约175%。当用户数量从8个增加至12个时，距离增加23.1%。与均匀布局相比，高负荷用户的前端集中布局可使距离增加36.93%。所提出的方法为冷源选址、用户连接范围确定以及区域供冷管网方案评估提供了基于能量的规划参考。

### 论文解读文章

#### 研究背景与问题

随着城市密集区域冷却需求持续增长，高效供冷方案对于建筑集群至关重要。区域供冷系统（District Cooling System, DCS）通过集中冷站向多栋建筑供应冷水，相比独立建筑级分散式供冷系统（Decentralized Cooling System, DEC），可在高负荷混合功能区实现设备集中配置、协调运行与能量综合利用。然而，DCS的服务范围受到供给侧管网中冷水分配能耗的显著限制。随着供冷距离增加，泵运行能耗、泵诱导温升损失以及管道冷却损失均会增大，这些分配惩罚可能抵消集中供冷的供给侧优势。现有研究多基于投资成本、运行成本、生命周期成本或压力降等经济指标进行评价，但这些指标对当地电价、材料价格、施工方法、地质条件等敏感，难以实现跨项目或跨区域的直接比较。在规划阶段，基于能量的比较方法可减少对局部经济参数的依赖。因此，需要一种统一的方法来确定区域供冷系统相对于分散式基准的最大供冷距离，即供给侧能量等效边界。

#### 研究内容与结论

本研究提出了一种基于供给侧能量等效边界的区域供冷系统最大供冷距离确定方法。该方法将供冷距离评估转化为集中式与分散式供冷模式之间的供给侧能量边界问题，考虑了泵运行能耗、泵诱导温升损失和管道冷却损失三项分布能量项。以广州某区域供冷系统为案例，采用DeST软件模拟的年逐时建筑冷负荷数据，并基于前期优化获得的管径配置方案。基准条件下，最大供冷距离为1564 m。参数分析表明：供回水温差从7°C增至12°C时，距离增加294.38%；分散式系统主干管长度从250 m增至600 m时，距离增加约175%；用户数从8个增至12个时，距离增加23.1%；高负荷用户前端集中布局相比均匀布局，距离增加36.93%。Morris全局敏感性筛选进一步识别出分散式系统主干管长度及两系统的附加扬程为主要影响因素。该方法为冷源选址、用户连接范围确定及管网方案评估提供了基于能量的规划参考。论文发表在《Energies》。

#### 主要关键技术方法

本研究采用的主要技术方法包括：
1. **供给侧能量等效边界定义**：构建了供侧能量消耗比（R_E）指标，定义当R_E = 1时对应的距离为最大供冷距离（L_max）。
2. **供给侧能量模型**：分别建立DCS和DEC的年度逐时能量模型，涵盖泵运行能耗、泵诱导温升损失和管道冷却损失三项，采用标准水力与传热公式计算。
3. **分散式系统基准构建**：每个建筑用户独立配置冷源与局部管网，基于相同逐时冷负荷计算，采用地上管道传热模型。
4. **Morris全局敏感性筛选**：选取10个输入因子（包括分散式系统主干管长度、两系统附加扬程、土壤温度、环境温度、绝热导热系数、制冷剂密度、绝热层厚度、管内流速上限、供回水温差、用户数），采用6级水平、20条轨迹进行220次模型评估，以平均绝对基本效应μ*排序因子重要性。
案例样本队列来源：广州某区域供冷系统，包含办公、商业、酒店三类建筑，年逐时冷负荷由DeST软件模拟生成。

#### 研究结果

**4.1 基线案例下的能量等效供冷距离**
在优化管径配置下，DCS总供给侧能量随供冷距离单调增加。通过对比DCS与DEC的能量消耗，计算得到最大供冷距离为1564 m，该值表示在规定逐时负荷、管径、热边界及DEC基准下的能量等效边界，而非固定经验距离。

**4.2 供回水温差的影响**
当供回水温差从7°C增至12°C时，L_max增加294.38%。增大温差降低了所需流量，从而减少泵能耗和温升损失，使DCS能量曲线下移，能量等效点向更远距离移动。但需协调用户侧换热能力与热舒适性。

**4.3 分散式系统主干管长度的影响**
分散式系统主干管长度从250 m增至600 m时，L_max增加约175%。较长的DEC管道增加了其自身能耗，使DCS需达到更远距离才能相等。该结果表明L_max是DCS与DEC之间的相对边界，应依据实际建筑布局设定DEC参数。

**4.4 冷却用户数量的影响**
用户数从8个增至12个（总冷负荷同步增加）时，L_max从926.48 m增至1140.83 m，增加约23.1%。多用户高负荷密度区域更易形成规模效应，但主泵流量增加也限制了距离的无限扩展。

**4.5 用户空间分布的影响**
比较四种布局：前端集中、中部集中、后端集中与均匀分布。前端集中布局下L_max为1914 m，比均匀分布的1398 m高36.93%；后端集中布局则略低。高负荷用户靠近冷源可减少长距离大流量输送，提高分配效率。

**4.6 Morris全局敏感性筛选**
Morris分析显示，分散式系统主干管长度（X1）和两系统附加扬程（X2、X3）是控制L_max不确定性的主导因子，热边界条件（土壤温度、环境温度、绝热导热系数等）的影响虽居次要但不可忽略。因此，规划阶段应优先精确化DEC管道长度和附加扬程参数。

#### 讨论与结论

**讨论部分**：本研究提出的L_max可作为规划阶段的能量边界，而非固定经验距离。冷源选址应与高负荷用户空间分布协调；供回水温差需兼顾用户侧换热与热舒适；DEC基准必须基于项目具体条件设定。若所需供冷距离小于L_max，DCS方案可保留优化；若接近或超过，则应考虑缩短管道路径、重新选址、分区供冷或对远端用户采用DEC。局限性包括：仅考虑供给侧管网分配能量，未包含冷机、冷却塔、用户侧换热器等；未考虑成本与碳排放；传热计算采用固定土壤温度与空气温度；模型尚未经现场运行数据验证。

**结论翻译**：本研究开发了一种供给侧能量等效边界方法，用于确定区域供冷系统的最大供冷距离，该方法在相同逐时建筑负荷边界下比较DCS与DEC，考虑了泵运行能耗、泵诱导温升损失和管道冷却损失。在基准条件和优化管径配置下，最大供冷距离为1564 m，该值代表项目特定的供给侧分配能量边界，而非通用经验距离。最大供冷距离受运行和规划参数强烈影响：供回水温差从7°C增至12°C使距离增加294.38%；分散式子系统主干管长度从250 m增至600 m使距离增加约175%；用户数从8个增至12个使距离增加23.1%；前端集中用户布局比均匀布局增加36.93%。Morris筛选进一步识别出分散式子系统主干管长度及两系统附加扬程为研究范围内影响L_max的主导输入因子。这些结果表明，所提出的方法可支持初步供冷范围评估、冷源选址和用户连接规划。