[发明专利]一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法

说明书

本发明公开了一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法，所述方法包括：根据楼宇蓄热特性，构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型，并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中；基于模型预测控制，通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节，实现楼宇系统的能耗灵活管理，降低楼宇运行成本；对不同暖通空调控制下的楼宇集群进行优化调度分析，并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。本发明在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力，降低楼宇运行成本，同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题。

技术领域

本发明涉及配电网领域，尤其涉及一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法。

背景技术

近年来，国内外学者针对大型建筑的能耗预测展开了一系列的工作。能耗预测模型主要分为物理模型、数据驱动模型和灰箱模型。使用简化的物理模型可以减少验证数据量并节省计算时间^[1]。

由于楼宇可控负荷运行方式灵活，电力调度中心可通过直接控制或价格激励措施，有效管理楼宇系统能耗，降低楼宇运行成本，提高电网运行经济性和安全性^[2]。但现阶段关于智能楼宇灵活负荷需求管理方法时，未能充分挖掘楼宇灵活负荷的需求响应潜力，且随着预测时间尺度增加，可再生能源和负荷预测的不确定性持续扩大，预测数据累积误差逐渐增大，进而导致日前优化调度结果较难满足系统实际运行需求，给基于楼宇用能灵活性的配电网运行带来了较大阻碍。

因此构建完善的智能建筑能耗预测模型仍是现阶段智能楼宇优化调度研究的重点。

发明内容

本发明提供了一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法，本发明在保证温度舒适度的前提下可充分发掘智能楼宇的需求响应潜力，降低楼宇运行成本，同时可有效解决由可再生能源出力预测数据误差而导致的楼宇日前调控方案与实际运行场景偏差较大的问题，在预测不确定性环境下具有较强的鲁棒性，详见下文描述：

一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法，所述方法包括：

根据楼宇蓄热特性，构建考虑楼宇内部不同制热区域的智能楼宇能耗预测模型，并将楼宇系统作为灵活可控单元集成到配电网中；

基于模型预测控制，通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节，实现楼宇系统的能耗灵活管理，降低楼宇运行成本；

对不同暖通空调控制下的楼宇集群进行优化调度分析，并对比分析了楼宇集群优化调度对于配电网运行状态的影响。

进一步地，所述智能楼宇能耗预测模型具体为：

表示墙壁的热容；表示该墙壁相邻的所有节点集合；T_j代表节点j的温度；代表该墙体的温度；表示节点i与节点j间的热阻；α_i,j代表此墙壁的吸热率；代表此面墙体的表面积；代表该面墙体所对应的光照强度；

表示制热区域的热容；表示该制热区域的室温；表示第i号制热区域相邻的所有节点；代表该制热区域的送风质量流量；c_p代表该制热区域空气的比热容；表示该制热区域的送风温度；表示节点i与j间的窗体热阻；表示该面墙壁窗体的透射率；表示此窗户的表面积；与分别表示窗体所对应的光照强度与制热区域的内热源发热。

其中，所述基于模型预测控制，通过楼宇内部暖通空调系统在温度舒适度范围内对室温进行优化调节具体为：

基于模型预测控制，构建智能楼宇的暖通空调系统优化调控模型，进一步得到暖通系统能耗负荷；