[發明專利]一種基于模型預測控制的智能樓宇用能靈活性調控方法

在審

• 申請號: 201811183951.1
• 申請日: 2018-10-11
• 公開（公告）號: CN109270841A
• 公開（公告）日: 2019-01-25
• 發明（設計）人: 陳厚合;姜濤;李雪;李澤寧;李國慶;張儒峰;李本新;王長江;張嵩;李曙光;李曉輝
• 申請（專利權）人: 東北電力大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04;H02S20/23
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 李林娟

本發明公開了一種基于模型預測控制的智能樓宇用能靈活性調控方法，所述方法包括：根據樓宇蓄熱特性，構建考慮樓宇內部不同制熱區域的智能樓宇能耗預測模型，并將樓宇系統作為靈活可控單元集成到配電網中；基于模型預測控制，通過樓宇內部暖通空調系統在溫度舒適度范圍內對室溫進行優化調節，實現樓宇系統的能耗靈活管理，降低樓宇運行成本；對不同暖通空調控制下的樓宇集群進行優化調度分析，并對比分析了樓宇集群優化調度對于配電網運行狀態的影響。本發明在保證溫度舒適度的前提下可充分發掘智能樓宇的需求響應潛力，降低樓宇運行成本，同時可有效解決由可再生能源出力預測數據誤差而導致的樓宇日前調控方案與實際運行場景偏差較大的問題。

技術領域

本發明涉及配電網領域，尤其涉及一種基于模型預測控制的智能樓宇用能靈活性調控方法。

背景技術

近年來，國內外學者針對大型建筑的能耗預測展開了一系列的工作。能耗預測模型主要分為物理模型、數據驅動模型和灰箱模型。使用簡化的物理模型可以減少驗證數據量并節省計算時間^[1]。

由于樓宇可控負荷運行方式靈活，電力調度中心可通過直接控制或價格激勵措施，有效管理樓宇系統能耗，降低樓宇運行成本，提高電網運行經濟性和安全性^[2]。但現階段關于智能樓宇靈活負荷需求管理方法時，未能充分挖掘樓宇靈活負荷的需求響應潛力，且隨著預測時間尺度增加，可再生能源和負荷預測的不確定性持續擴大，預測數據累積誤差逐漸增大，進而導致日前優化調度結果較難滿足系統實際運行需求，給基于樓宇用能靈活性的配電網運行帶來了較大阻礙。

因此構建完善的智能建筑能耗預測模型仍是現階段智能樓宇優化調度研究的重點。

發明內容

本發明提供了一種基于模型預測控制的智能樓宇用能靈活性調控方法，本發明在保證溫度舒適度的前提下可充分發掘智能樓宇的需求響應潛力，降低樓宇運行成本，同時可有效解決由可再生能源出力預測數據誤差而導致的樓宇日前調控方案與實際運行場景偏差較大的問題，在預測不確定性環境下具有較強的魯棒性，詳見下文描述：

一種基于模型預測控制的智能樓宇用能靈活性調控方法，所述方法包括：

根據樓宇蓄熱特性，構建考慮樓宇內部不同制熱區域的智能樓宇能耗預測模型，并將樓宇系統作為靈活可控單元集成到配電網中；

基于模型預測控制，通過樓宇內部暖通空調系統在溫度舒適度范圍內對室溫進行優化調節，實現樓宇系統的能耗靈活管理，降低樓宇運行成本；

對不同暖通空調控制下的樓宇集群進行優化調度分析，并對比分析了樓宇集群優化調度對于配電網運行狀態的影響。

進一步地，所述智能樓宇能耗預測模型具體為：

表示墻壁的熱容；表示該墻壁相鄰的所有節點集合；T_j代表節點j的溫度；代表該墻體的溫度；表示節點i與節點j間的熱阻；α_i,j代表此墻壁的吸熱率；代表此面墻體的表面積；代表該面墻體所對應的光照強度；

表示制熱區域的熱容；表示該制熱區域的室溫；表示第i號制熱區域相鄰的所有節點；代表該制熱區域的送風質量流量；c_p代表該制熱區域空氣的比熱容；表示該制熱區域的送風溫度；表示節點i與j間的窗體熱阻；表示該面墻壁窗體的透射率；表示此窗戶的表面積；與分別表示窗體所對應的光照強度與制熱區域的內熱源發熱。

其中，所述基于模型預測控制，通過樓宇內部暖通空調系統在溫度舒適度范圍內對室溫進行優化調節具體為：

基于模型預測控制，構建智能樓宇的暖通空調系統優化調控模型，進一步得到暖通系統能耗負荷；