失效
面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法及系统
梁安琪、李香龙、曾爽、丁屹峰、段大鹏、邢其敬、邱明泉、陈平、马麟、牛焕娜、葛绪伍、李宗晟、段夏云
国网北京市电力公司
梁
梁安琪
机构 暂无技术领域 暂无
李
李香龙 专利 582
国网北京市电力公司其他用途模型信息通信行业流程商务信息处理
曾
曾爽
机构 暂无技术领域 暂无
丁
丁屹峰 专利 230
北京鼎诚鸿安科技发展有限公司其他用途模型教学演示用具行政管理
段
段大鹏 专利 248
国网北京市电力公司电性能及故障测电磁测量测量与测试
邢
邢其敬 专利 45
国网北京市电力公司物理仪器商务信息处理计算技术
邱
邱明泉 专利 37
国网北京市电力公司物理仪器电子数据处理计算技术
陈
陈平 专利 150
国网北京市电力公司商务信息处理物理仪器计算技术
马
马麟
机构 暂无技术领域 暂无
牛
牛焕娜 专利 25
中国农业大学行政管理信息通信行业流程商务信息处理
葛
葛绪伍 专利 7
中国农业大学信息通信行业流程商务信息处理CAD技术细节
李
李宗晟 专利 8
中国农业大学信息通信行业流程商务信息处理行政管理
段
段夏云 专利 6
中国农业大学行政管理信息通信行业流程商务信息处理
摘要
本发明提供一种面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法及系统,包括:构建面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化模型;其中,建筑温控负荷优化模型以综合舒适度最大为目标,综合舒适度根据体感舒适度和经济舒适度确定,经济舒适度根据建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿确定,体感舒适度根据建筑内室内空间的室内温度确定;基于小生境粒子群算法对建筑内温控负荷优化模型进行求解,将建筑内温控负荷优化模型的最优解作为各温控负荷在预设时段中各时段的最优用电功率。本发明实现更为客观的描述建筑内温控负荷参与用电调控的行为,提高建筑内温控负荷参与用电调控的可行性,优化制定各温控负荷的用电计划。
1.一种面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法,其特征在于,包括:构建面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化模型;其中,所述建筑内温控负荷优化模型以所述综合舒适度最大为目标,以所述建筑内温控负荷的运行功率约束和体感舒适度约束为约束条件,所述综合舒适度根据体感舒适度和经济舒适度确定,所述经济舒适度根据所述建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿确定,所述体感舒适度根据建筑内室内空间的室内温度确定;基于小生境粒子群算法对所述建筑内温控负荷优化模型进行求解,将所述建筑内温控负荷优化模型的最优解作为各温控负荷在预设时段中各时段的最优用电功率;所述经济舒适度根据所述建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿确定的公式为:其中,F2为经济舒适度,ΔW和ΔM分别为建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿,U为建筑内负荷未参与用电调控的用电费用;所述建筑内负荷参与用电调控后的节电费用的公式为:其中, 为所述节电费用,t1为所述预设时段中的任一第一预设时段,t2为所述预设时段中的任一第二预设时段,j表示所述建筑内第j个室内空间,J为所述建筑内室内空间的总数量,J j 为所述第j个室内空间中温控负荷的总数量, 和 分别为所述第j个室内空间中第i个温控负荷在t1时段和t2时段参与用电调控后的用电功率, 和 分别为温控负荷在第一预设时段和第二预设时段未参与用电调控的用电功率,T peak 为预设时段内第一预设时段的数量,T valley 为预设时段内第二预设时段的数量,μ peak 和μ valley 分别为第一预设时段和第二预设时段的电费价格;所述建筑内负荷参与用电调控后的经济补偿的公式为:其中,ΔM为建筑内负荷参与用电调控后的经济补偿,ρ为电网给予建筑内负荷参与用电调控的补偿费率,v为建筑内负荷参与用电调控后的贡献度指标,v re 为v归一化后的值;其中,其中, 和 分别为在t1时段和t2时段电网侧的总负荷功率, 为建筑内负荷参与用电调控后,调节效果达到最优时的贡献度指标值,max(·)和min(·)分别为最大值函数和最小值函数, 为贡献度指标, 和 分别为建筑内所有负荷在t1时段和t2时段的负荷功率, 为建筑内所有负荷在预设时段的平均负荷功率, 为电网侧在预设时段的平均负荷功率;其中, 的其他负荷在t1时段和t2时段的总用电功率。
2.根据权利要求1所述的面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法,其特征在于,所述建筑内温控负荷优化模型的目标函数为:maxF3=ω 1 F1 day +ω 2 F2;其中,maxF3为目标函数,F3为综合舒适度,F1 day 为建筑内所有温控负荷在预设时段内参与用电调控后的体感舒适度的总和,F2为经济舒适度,ω 1 和ω 2 为权重系数;其中,其中,j为所述建筑内第j个室内空间,J为所述建筑内室内空间的总数量,t1为所述预设时段中任一第一预设时段,t2为所述预设时段中任一第二预设时段,T peak 为预设时段内第一预设时段的数量,T valley 为预设时段内第二预设时段的数量,α j,t1 和α j,t2 为权重系数,F1 j,t1 和F1 j,t2 分别为第j个室内空间在t1时段和t2时段的体感舒适度。
3.根据权利要求2所述的面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法,其特征在于,所述体感舒适度根据建筑内室内空间的室内温度确定的公式为:其中,F1 t 为t时段的体感舒适度,ET t 为t时段的有效温度指数;其中,其中,ET t 为t时段的有效温度指数,T t 为所述建筑内室内空间在t时段的室内温度,RH t 为所述室内空间在t时段的相对湿度。
4.根据权利要求3所述的面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法,其特征在于,所述室内温度根据室内空气热平衡模型和所述温控负荷的用电功率确定;所述室内空气热平衡模型包括温控负荷在夏季供冷工况下的室内空气热平衡模型和在冬季供热工况下的室内空气热平衡模型;其中,所述温控负荷在夏季供冷工况下的室内空气热平衡模型的公式为:ρ j C j V j (T j,t -T j,t+1 )=Q cold,j,t -Q cl,j,t ;Q cl,j,t =k wall,j F wall,j (T out,t -T j,t )+k win,j F win,j (T out,t -T j,t )+I j,t F win,j SC j +Q in,j,t ;其中,j为所述建筑内第j个室内空间,ρ j C j V j 为室内空间j中空气的热容,ρ j 为室内空间j的空气密度,C j 为室内空间j的空气比热容,V j 为室内空间j的空气容量,Q cold,j,t 为t时段室内空间j中温控负荷向室内送入的冷量,Q cl,j,t 为t时段室内空间j在夏季供冷时的建筑能耗,k wall,j F wall,j (T out,t -T j,t )为室内空间j的建筑墙体与室外传递的冷量,k wall,j 为室内空间j的建筑墙体传热系数,F wall,j 为室内空间j的建筑墙体面积,T out,t 为t时段的建筑的室外温度,T j,t 为t时段室内空间j的室内温度,k win,j F win,j (T out,t -T j,t )为室内空间j的窗户向室外传递的冷量,k win,j 为室内空间j的窗户传热系数,F win,j 为室内空间j的窗户面积,I j,t F win,j SC j 为室内空间j的太阳热辐射向建筑室内传递热量后对应所需温控设备的制冷量,I j,t 为t时段室内空间j的太阳辐射度,SC j 为室内空间j的遮阳系数,Q in,j,t 为t时段室内空间j的热源发热量对应所需的制冷量;所述在冬季供热工况下的室内空气热平衡模型的公式为:ρ j C j V j (T j,t+1 -T j,t )=Q heat,j,t -Q hl,j,t ;Q hl,j,t =k wall,j F wall,j (T j,t -T out,t )+k win,j F win,j (T j,t -T out,t )-I j,t F win,j SC j -Q in,j,t ;其中,Q heat,j,t 为t时段室内空间j中温控负荷向室内送入的热量,Q hl,j,t 为t时段室内空间j在冬季供热时的建筑能耗;其中,其中,Q cold,j,t 为制冷类温控负荷向室内送入的冷量,J j 为室内空间j中制冷类温控负荷的总数量,P af,j,i,t 为室内空间j中制冷类温控负荷i参与用电调控后在t时段的用电功率,Cop cold,j,i 为室内空间j中制冷类温控负荷i的能效比,Q heat,j,t 为制热类温控负荷向室内送入的热量,Cop cold,j,i 为室内空间j中制热类温控负荷i的能效比,t1为所述预设时段中任一第一预设时段T1,t2为所述预设时段中任一第二预设时段T2, 和 分别为室内空间j的温控负荷i参与用电调控后在t1时段和t2时段的用电功率,Δt为任一时段的长度,m为每小时内时段的数量。
5.根据权利要求1-4任一所述的面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法,其特征在于,所述基于小生境粒子群算法对所述建筑内温控负荷优化模型进行求解,将所述建筑内温控负荷优化模型的最优解作为各温控负荷在预设时段中各时段的最优用电功率,包括:S1、获取初始参数,所述初始参数包括所述建筑内各室内空间在各时段的相对湿度、所述建筑包含的室内空间数量、预设时段内第一预设时段的总数、预设时段内第二预设时段的总数、第一预设时段和第二预设时段的电费价格、电网给予建筑内负荷参与用电调控的补偿费率、建筑的参数、温控负荷的参数、建筑内温控负荷的运行功率的最大值和最小值,以及体感舒适度的最大值和最小值;S2、置初始迭代次数s=1,利用随机函数产生初始种群;S3、根据所述初始种群中任意两个粒子之间的距离,确定每个粒子所属的小生境群体;S4、计算每个粒子的个体适应度、个体最优解和全局最优解;S5、选择各小生境群体中的最优粒子形成超级种群;S6、利用小生境竞争策略对各小生境群体进行更新;S7、根据当前惯性权重对各小生境群体中各粒子的速度和位置进行更新;S8、判断是否满足预设终止条件,所述终止条件为迭代次数s是否达到预设最大迭代次数或综合适应度是否大于综合舒适度的最小可接受值;若满足所述预设终止条件,则结束计算并输出最优解,所述最优解包括建筑内各室内空间各温控负荷在第一预设时段和第二预设时段的最优用电功率;S9、若不满足预设终止条件,则置迭代次数s=s+1,并执行步骤S4以进入下一轮循环优化。
6.根据权利要求5所述的面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化方法,其特征在于,所述当前惯性权重的公式为:其中,w为所述当前惯性权重,w max 和w min 分别为预设的最大惯性权重和最小惯性权重,exp(·)为指数函数,s为当前迭代次数,s max 为所述预设最大迭代次数,γ为预设调节系数。
7.一种面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化系统,其特征在于,包括:构建模块,用于构建面向综合舒适度的建筑内温控负荷优化模型;其中,所述建筑内温控负荷优化模型以所述综合舒适度最大为目标,以所述建筑内温控负荷的运行功率约束和体感舒适度约束为约束条件,所述综合舒适度根据体感舒适度和经济舒适度确定,所述经济舒适度根据所述建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿确定,所述体感舒适度根据建筑内室内空间的室内温度确定;优化模块,用于基于小生境粒子群算法对所述建筑内温控负荷优化模型进行求解,将所述建筑内温控负荷优化模型的最优解作为各温控负荷在预设时段中各时段的最优用电功率;所述经济舒适度根据所述建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿确定的公式为:其中,F2为经济舒适度,ΔW和ΔM分别为建筑内负荷参与用电调控后的节电费用和经济补偿,U为建筑内负荷未参与用电调控的用电费用;所述建筑内负荷参与用电调控后的节电费用的公式为:其中, 为所述节电费用,t1为所述预设时段中的任一第一预设时段,t2为所述预设时段中的任一第二预设时段,j表示所述建筑内第j个室内空间,J为所述建筑内室内空间的总数量,J j 为所述第j个室内空间中温控负荷的总数量, 和 分别为所述第j个室内空间中第i个温控负荷在t1时段和t2时段参与用电调控后的用电功率, 和 分别为温控负荷在第一预设时段和第二预设时段未参与用电调控的用电功率,T peak 为预设时段内第一预设时段的数量,T valley 为预设时段内第二预设时段的数量,μ peak 和μ valley 分别为第一预设时段和第二预设时段的电费价格;所述建筑内负荷参与用电调控后的经济补偿的公式为:其中,ΔM为建筑内负荷参与用电调控后的经济补偿,ρ为电网给予建筑内负荷参与用电调控的补偿费率,v为建筑内负荷参与用电调控后的贡献度指标,v re 为v归一化后的值;其中,其中, 和 分别为在t1时段和t2时段电网侧的总负荷功率, 为建筑内负荷参与用电调控后,调节效果达到最优时的贡献度指标值,max(·)和min(·)分别为最大值函数和最小值函数, 为贡献度指标, 和 分别为建筑内所有负荷在t1时段和t2时段的负荷功率, 为建筑内所有负荷在预设时段的平均负荷功率, 为电网侧在预设时段的平均负荷功率;其中,的其他负荷在t1时段和t2时段的总用电功率。



