综述：用于低碳和柔性制冷系统的冰蓄冷技术研究进展

本综述系统总结了用于低碳和柔性制冷的冰蓄冷（ITES）技术的最新进展，重点关注系统类型、建筑应用、光伏（PV）耦合、智能控制以及未来的部署路径。研究人员对比了主要的冰蓄冷（ITES）配置，包括盘管结冰式（ice-on-coil）、胶囊封装冰（encapsulated ice）、冰浆（ice slurry）以及新兴的混合概念，如喷射器式冰浆制备、微通道板和泡沫增强结构。传统的盘管式和封装式系统通常提供 35-65 kWh/m³ 的蓄冷密度，而基于冰浆（ice slurry）的系统可达到 70-90 kWh/m³，同时传热增强措施可使结冰和融冰速度提高约 15-40 %。在建筑应用中，相比传统的直接制冷，冰蓄冷（ITES）通常可减少 20-40 % 的高峰制冷需求，并降低 10-30 % 的运行成本，且在存在高额需量电费的情况下可实现更高的资金节省。与“电池+电制冷”策略相比，冰蓄冷（ITES）的通用性较弱，但在以制冷为主的建筑中，它可以直接蓄冷并更有效地缓解空调（AC）峰值负荷。研究人员还表明，经济可行性取决于电价结构、投资回收和利用率，而不仅仅是运行节省。模型预测控制（MPC）、人工智能（AI）辅助预测和混合优化的最新进展改善了调度、可再生能源利用和运行鲁棒性，而光伏（PV）耦合提高了现场自发自用率并减少了晚间电网输电进口。主要障碍仍在于不均匀的相变动力学、集成复杂性、有限的监测、缺乏标准化的模块化产品以及生命周期证据不足。未来的工作应加强长期现场验证、环境评估、与竞争性储能路径的技术经济比较，以及从建筑到区域及多能系统的可扩展协调。

### 2. 冰蓄冷技术（Technologies of ice thermal energy storage）

#### 2.1. 系统类型（System typologies）

##### 2.1.1. 盘管结冰系统（Ice-on-coil systems）
盘管结冰式（IOC）系统由于工程成熟度高、结构简单和运行可靠而得到最广泛的应用。该系统利用淹没在蓄冰槽中的盘管（通常输送低温乙二醇水溶液），在低谷电价时段（充电阶段）在其周围结冰。在放电阶段，冰融化并吸收循环流体的热量从而释放冷量。根据放热机制，盘管结冰式（IOC）系统可分为内融冰和外融冰两类。内融冰系统通过在盘管内循环温热的传热流体（HTF）来实现可控的热交换；而外融冰系统则依赖盘管外部介质（如水或空气）自外向内融化。盘管式系统具有维护成本低、机械鲁棒性强以及与传统冷水机组无缝兼容的优点，但由于盘管几何结构周围存在空间利用率不足的问题，其体积蓄能密度通常较低（约为 35-65 kWh/m³）。

##### 2.1.2. 封装冰系统（Encapsulated ice systems）
封装冰系统由大量填充了水或相变材料（PCM）的塑料或聚合物胶囊（通常称为“冰球”）组成，这些胶囊放置在充当热交换介质（通常为乙二醇水溶液）的蓄冷槽中。在充电阶段，低温传热流体（HTF）流经蓄冷槽，使胶囊内的相变材料（PCM）结冰，以潜热形式储存冷量；在放电阶段，温热的传热流体（HTF）流过，使冰融化并传递冷量。封装冰系统的传热面积显着增加，相变过程更迅速、更均匀。其模块化结构便于在现有暖通空调（HVAC）系统中进行灵活设计和容量扩展。主要技术挑战在于胶囊的高密度堆积可能导致较大的流动阻力和压降，且高密度聚乙烯（HDPE）外壳的低导热性会限制传热速度。

##### 2.1.3. 冰浆系统（Ice slurry systems）
冰浆系统利用细小冰晶（通常质量分数在 10-30 % 之间）悬浮于载冷剂（如乙二醇水溶液）中组成的流体。在低谷电价时段，冰浆由冰浆发生器制备并储存在蓄冷罐中。由于冰浆具有类似液体的流动性，它可以通过复杂的管道系统输送，并能极快地响应多变的冷负荷，适用于需要负荷快速爬坡的场所（如工业设施、医院和数据中心）。在合理的系统设计下，其蓄能密度可达 70-90 kWh/m³，相比于传统的静态冰蓄冷，其运行能耗可降低约 10-50 %。然而，系统在长期运行中面临冰晶相分离导致在罐体和管道内结块或沉淀、高冰浓度导致泵送阻力大以及阀门堵塞等技术瓶颈。

##### 2.1.4. 混合与新型结构（Hybrid and novel structures）
为了克服传统系统的局限性，新一代混合及增强型配置相继出现。其中包括：利用高表面积紧凑型热交换器促进均匀冰形成的微通道板系统；在相变区域嵌入高导热性多孔金属泡沫（如铜或铝泡沫）的泡沫增强结构；通过向相变材料（PCM）中引入高导热性纳米颗粒（如三氧化二铝（Al₂O₃）、氧化铜（CuO）等）或碳纳米管来改善传热性能的纳米增强相变冰浆；以及整合多种热存储策略的混合相变材料（PCM）系统。这些创新设计优化了蓄能紧凑度、传热效率与控制鲁棒性的平衡。

#### 2.2. 热特性与材料（Thermal characteristics and material）

##### 2.2.1. 冰形成与融化的基本原理（Fundamentals of ice formation and melting）
潜热蓄能（LHTES）的结冰和融冰过程涉及复杂的固液界面传热。在充电初期，热量主要通过对流换热移除；一旦局部温度低于冰点，结冰形核并产生薄冰层。随着冰层变厚，导热成为主导机制，由于冰的固有导热系数较低，传热阻力增大，导致结冰速度逐渐变慢。在放电时，融冰速率取决于流体温度、流速以及流动分布的均匀性。解决多次充放电循环中的温度分布不均和流体控制不当，对于防止传热短路、不完全融冰以及维持有效容量至关重要。

##### 2.2.2. 传热增强方法（Heat transfer enhancement methods）
为克服冰和水较低的导热性能，研究人员开发了多种传热增强方法。在结构方面，主要采用扩展表面（如铜翅片）和高导热多孔金属泡沫，以增大接触面积并建立连续的导热通道。在材料方面，则将纳米颗粒掺入相变材料（PCM）基质以提升本体导热系数，或使用微封装相变材料。此外，通过微结构表面工程改善结冰形核和界面传热，以及应用扰流器等流动控制手段，均能加速相变。

##### 2.2.3. 热物性与相变材料选择考虑（Thermal properties and PCM material considerations）
尽管水具有潜热大、成本低、化学稳定和安全环保的优点，但其存在易过冷和冰点固定的问题。因此，常通过混合共晶或添加相变材料（PCM）改性来调控相变温度和结冰一致性。外壳材料方面，高密度聚乙烯（HDPE）因高耐用和低成本而被广泛使用，而金属材料虽然导热性强，但成本与重量更高。此外，由于水结冰时伴随体积膨胀，容器设计需具有机械柔性或防胀胀泄压机制，以保证数千次循环的机械与化学稳定性。


### 3. 在建筑能源系统中的应用（Applications in building energy systems）

#### 3.1. 削峰填谷与分时电价优化（Peak load shifting and time-of-use optimization）
冰蓄冷（ITES）在建筑中最成熟的应用是利用分时电价（TOU）政策实现削峰填谷。全蓄冷策略在高峰时段完全由蓄冷设施提供冷量，使制冷机组停机；半蓄冷策略则协调运行制冷机组和放冷过程，从而在减小蓄冷容器尺寸的同时实现显著的峰值削减。这通常能减少 20-40 % 的高峰制冷电力需求，运行成本降低 10-30 %。然而，经济可行性不仅取决于运行费用的节省，还受到初投资回收期、系统利用率和当地电价结构等因素的制约。在与电池和电制冷联用系统的横向对比中，冰蓄冷（ITES）虽然缺乏电能存储的多用途灵活性，但在高冷负荷建筑中具有更高的直蓄冷效率和空调峰值削减效果。

#### 3.2. 与光伏及可再生能源系统的集成（Integration with photovoltaic and renewable energy systems）
将冰蓄冷（ITES）与分布式光伏（PV）系统耦合，可以将日间充裕但波动的太阳能电力转化为冷能并存储，用于满足下午至晚间的制冷高峰，有效解决了光伏发电与负荷需求在时间上的错配问题。系统配置包括并网交流（AC）耦合和直接供电给变频冷水机组等形式。这种集成能显著提高现场光伏自发自用率，减少弃光，降低晚间电网负荷压力。系统设计需精细平衡蓄能容量与冷水机组额定容量，以便在捕捉光伏峰值发电的同时维持机组的高效运行。

#### 3.3. 不同气候区和建筑类型的能源性能（Energy performance in different climate zones and building types）
冰蓄冷（ITES）的应用性能与当地气候及建筑特性高度关联。在昼夜温差大且夜间干燥凉爽的干热气候区，夜间制冷机组冷凝压力低，充电效率显著提升。在湿热气候区，夜间高湿使冷却塔效率受限，冰蓄冷（ITES）的价值更偏向于电价套利和电网增容减缓。在具有强季节性的温带地区，采用半蓄冷和自适应温度设定值可在过渡季维持较高利用率。
从建筑类型来看，办公楼和学校的负荷规律且白天达到顶峰，适宜采用大比例放冷；商业中心则因人员高流动及周末高峰，需通过分阶段释放策略缓冲负荷波动；医院和酒店等二十四小时运行的场所更强调不间断供冷的可靠性；而数据中心和实验室等高基载设施，其引入冰蓄冷（ITES）的主要目的是容错运行、机组容量合理化以及需量电费的减免；在区域或校园集中供冷网络中，多个建筑的负荷多样性不仅能提高蓄能罐的利用率，还有助于实现电网协调调度。

#### 3.4. 智能控制与运行策略（Intelligent control and operation strategies）

##### 3.4.1. 传统控制与模型预测控制（Conventional and model predictive control）
传统控制主要基于预设的分时电价时段、充电窗口和蓄能状态设置简单的启发式规则。虽然规则控制易于实施，但在面对冷负荷波动或天气突变时缺乏前瞻性，容易导致冷量提前耗尽。模型预测控制（MPC）通过在 12-36 小时的滚动时域内建立包含天气、负荷和电价预测的最优调度方案，显著提高了运行鲁棒性。研究表明，相比于传统的规则控制，模型预测控制（MPC）可在标准电价下降低 10-30 % 的运行成本，在需量电价主导的市场中降幅可达 60-70 %。

##### 3.4.2. AI驱动与基于优化的方法（AI-driven and optimization-based approaches）
基于人工智能（AI）的算法，如人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）和深度强化学习（DRL），被广泛用于冷负荷、电价预测和设备特性的建模，避免了复杂的物理建模过程。为了克服单一人工智能（AI）方法的数据依赖性及“黑盒”不可释性，研究人员提出了结合机器学习预测与混合整数线性规划（MILP）等数学优化的混合架构。案例表明，人工智能（AI）辅助的混合预测控制调度策略能够比传统的固定调度额外实现 13-25 % 的运行成本节省，同时极大提高了复杂工况下的动态响应能力。

##### 3.4.3. 案例研究与实际评估（Case studies and practical evaluation）
实际工程应用证实了先进控制系统的可行性。在一些大型综合体和数据中心的示范工程中，应用模型预测控制（MPC）及鲁棒优化机制的系统成功实现了 24 % 的电网削峰和 11-25 % 的日运行费用节省。这些实践不仅验证了预测控制在稳定室内温度和削减电网电费方面的优势，同时也暴露了由于传感器限制导致的蓄能状态不确定性、物理模型校准耗时、对精细通信系统的依赖等实际部署挑战。


### 4. 挑战、障碍与未来研究方向（Challenges, barriers, and future research directions）

#### 4.1. 技术与运行障碍（Technical and operational barriers）
目前冰蓄冷面临的技术瓶颈主要在于相变动力学的不均匀性使得储冷罐的实际可利用容量仅占理论标称值的 70-85 %。尽管添加翅片、金属泡沫等可使结冰和融冰加速 15-40 %，但这显著增加了制造成本。在运行层面，由于缺乏能够在线监测蓄冰槽实时蓄冷量或冰浆冰晶浓度的可靠监测手段，精细化的控制算法难以充分施展。此外，在冰浆系统中，冰晶颗粒结块沉淀不仅增加了管道阀门的堵塞风险，还可能带来高达 20-30 % 的输送泵电耗惩罚。

#### 4.2. 与区域及多能系统的集成（Integration with district and multi-energy systems）
在区域尺度上，冰蓄冷（ITES）可与其他多能系统协同。多建筑联合调度能利用负荷的多样性降低对单一储能规模的要求。通过将储冷与电网侧需求响应（DR）和多余可再生能源消纳相结合，能够显著增强城市微电网的灵活性。然而，分布式节点间的复杂协调、多利益相关方的目标冲突以及异构系统预测误差的累积，是实现大规模多能集成的核心难点。

#### 4.3. 标准化、模块化与可扩展性（Standardization, modularity, and scalability）
由于缺乏统一的设计、测试标准和模块化接口，现有的冰蓄冷工程多数为个性化定制。这抬高了前期的工程设计和集成成本，且极大限制了中小规模建筑的推广。研究人员提出，未来的发展亟需推动冰蓄冷系统的标准化设计、开发即插即用型的模块化蓄冰设备，并制定统一的设备性能认证和跨系统通信协议，以大幅降低部署门槛、缩短投资回收期，实现规模化应用。

#### 4.4. 研究空白与未来路径（Research gaps and future pathways）
未来研究需填补以下空白：首先是缺乏长达数年、涵盖全生命周期的现场实测数据，难以评估储冷材料和容器在长期热循环下的衰减与环境影响；其次，需在碳足迹衡量中建立将能量节省、碳排放减少和电网弹性增益等多目标融合的综合评估模型；再者，在未来的微电网及智慧城市框架下，亟需依托数字双生（Digital Twins）等先进物理-信息融合系统对多区域冰蓄冷（ITES）系统进行大范围优化调度；最后，需要从投资者视角提供更全面的经济性指标，包括系统初投资增量、全生命周期收益率以及与电化学储能的跨技术路线比较，为推动全球城市制冷系统的低碳与柔性化转型提供有力支撑。