基于负荷预测在线修正的冰蓄冷空调系统优化运行研究

【摘要】： 在建筑物中应用冰蓄冷技术是缓解电力供需矛盾，改善电力负荷形状的最有效措施之一。有关研究表明：在解决电力峰谷差的成熟电能储存技术中，冰蓄冷的转换效率最高。然而，EPRI以及ASHRAE RP-766的调查显示：许多冰蓄冷系统由于控制不当，系统效率很低。因此，正确地运用优化和控制技术至关重要。 1．采用动态负荷模拟软件计算了西安地区某办公楼参考年4～9月份的逐时冷负荷，其计算结果成为气象参数和冷负荷预测研究的基本数据。对预测参数的统计分析与数据处理表明：冷负荷与其各影响因素之间呈复杂的非线性关系，室外温度对冷负荷的影响最大。 2．室外逐时气象参数和冷负荷的预测是冰蓄冷系统优化和控制的基础和前提。国内外，几乎所有动态负荷模拟软件都无法计算出任意气象和任意建筑条件下的建筑物逐时冷负荷。因此，必须进行逐时室外气象参数和冷负荷的预测研究。 室外逐时气象参数是确定建筑物逐时冷负荷的基本输入参数。对各种室外逐时温度预测方法的对比分析表明：在短期温度预测中，ASHRAE系数法准确度最高。温度移动平均利用在线温度测量数据来预测下一时刻的温度，其准确度更高。本文还讨论了太阳辐射和含湿量的预测。 3．在国内外，首次采用科学、翔实的参考年逐时气象数据和权威、可靠的动态负荷软件DeST生成人工神经网络的训练数据集。开发了人工神经网络用于预测任意气象条件下建筑物的逐时冷负荷。预测结果正确、可信，并取得了令人满意的效果，其预测准确度与国外同类方法基本持平。 4．冰蓄冷系统是个大系统，大系统的优化必须采用“分解”和“协调”的方法。优化和控制在大系统中的层次、地位和作用是不同的，优化是对各种控制的协调，控制是对优化原则的具体细化。 5．冰蓄冷系统的运行优化控制问题是一个目标函数和约束条件均为非线性的非线性优化问题。基于合理的假设下，建立了冰蓄冷系统运行优化的数学模型，在国内首次采用非线性优化方法对某办公楼冰蓄冷系统进行了运行费用的优化和分析。非线性优化较简化的线性优化更接近实际情况。 6．无论是气象参数预测，还是冷负荷的预测总难免出现偏差，这就需要对短期预测和离 线优化结果进行在线修正。迄今为止，国内外有关文献中，尚未见到关于冰蓄冷系统基于预测 和离线忧化结果在线修汀来指导实际控制的文章。根据近期预测总是优于短期、中期和长期预 测的原则，提出了在线修正的解决办法。即把短期预测、在线测量和近期预测相结合进行预测 结果的在线修小。这种取长补短的结合方法，比较圆满地解决了运行优化控制的问题。最后， 利用图表，举例悦明了冰蓄冷系统某天运行控制的一整套实施步骤。