[发明专利]一种楼宇级冷热电联供系统主动能源供应方法

权利要求书

1.一种楼宇级冷热电联供系统主动能源供应方法，其特征在于，采用神经网络对未来负荷进行预测，提前向供能端反馈用户需求，实现冷热电联供系统主动式功能，所述方法包括如下步骤：

(1)利用相关历史数据作为输入，以及对应时段的热/冷负荷作为输出，对神经网络进行训练；

(2)利用传感器采集的实时数据，通过训练好的神经网络预测下一时段系统内的热/冷负荷；

(3)神经网络每隔一定周期对下一时段的热/冷负荷进行一次预测，并由得到的预测值，根据热回收装置与辅助锅炉的性能参数，确定系统所需要的能源需求量；

(4)根据所确定的能源需求量，由联供系统对用户进行提前的能源供给，以满足用户热需求为基准，对于向用户所输送的电力能源，相比用户的电需求，多则向大电网进行输送；少则向大电网索取，补足缺少的电力供应量。

2.如权利要求1所述的楼宇级冷热电联供系统主动能源供应方法，其特征在于：步骤(1)中所述相关历史数据包括空气温度、空气湿度、太阳辐射、风速。

3.如权利要求1所述的楼宇级冷热电联供系统主动能源供应方法，其特征在于：步骤(2)中所述实时数据包括空气温度、空气湿度、太阳辐射、风速。

4.如权利要求3所述的楼宇级冷热电联供系统主动能源供应方法，其特征在于：步骤(2)中所述预测下一时段系统内的热/冷负荷实现原理是：

由冷热电联供系统工作流程及结构可知，热负荷Q_h、冷负荷Q_c满足下列公式

Qhrh=Qhηh---(1)]]>

Eec=QcCOPec---(2)]]>

Q_r＝Q_hrh (3)

Fpgu=Qr(1-ηpgu)ηhrs---(4)]]>

Epgu=Qr(1-ηpgu)ηhrsηpgu=Qh/ηh(1-ηpgu)ηhrsηpgu---(5)]]>

E_user＝E_pgu-E_p-E_ec (6)

其中η_h为供暖机组效率，COP_ec为电制冷装置效率，η_pgu为发电机组效率，η_hrs为热回收装置效率。

由式(5)、(6)可知，根据神经网络预测出的热/冷负荷，能够得出发电机组发出的电能总量E_pgu，以及用户最终能接收到的电能总量E_user，因此实现了“以热定电”。