[发明专利]一种基于模拟仿真和冷负荷预测模型的区域供冷系统冷站优化算法

说明书

本发明实施例提供一种基于模拟仿真和冷负荷预测模型的区域供冷系统冷站优化算法，可以得到实际运行状态下的冷机和水泵的能耗情况并精确预测冷负荷，实现冷站的节能运行。该算法充分利用历史数据构建冷水机组和水泵的能耗模型，克服了冷水机组和水泵的运行工况偏离设计工况导致的模型精确度不足的问题；又构建精度更高的冷负荷预测数据模型，取代了复杂度高、模型精度低的物理模型；最后，以冷水机组和水泵的总能耗最低为目标优化冷水机组的冷冻水出水温度，冷冻循环水泵和冷却水泵的频率，提高了冷机和水泵的运行效率，对区域供冷系统高效的动态优化运行和需求侧响应研究具有重要的理论和实践意义。

技术领域

本发明设计区域供冷系统冷站优化领域，特别是涉及一种基于模拟仿真和冷负荷预测模型的区域供冷系统冷站优化算法。

背景技术

区域供冷系统主要由能源站、输配管网、换热站组成，主要的能耗是能源站的冷水机组和水泵的功耗。而能源站的现场运维一般是由运维人员根据经验控制，经常性地会出现冷水机组冷冻水出水温度偏低或者水泵频率偏高，导致能源站的供冷量远大于末端用户冷负荷，即“过冷”现象；也经常性地会出现冷水机组冷冻水供水温度偏高或者冷冻水循环泵频率偏低，导致能源站的供冷量远小于末端用户冷负荷，即“过热”现象。区域供热供冷系统需求侧时空不确定性大以及水力热力过程高度耦合使得高效的动态优化运行和需求侧响应显得尤为重要。当前的优化运行和需求侧响应方法高度依赖于精确的水力热力模型和冷负荷预测模型，但由于实际中存在大量不确定性因素，物理建模费时费力，而且模型精确度往往不高，难以达到预期效果。因此，突破当前方法的束缚，开发基于数据的模拟仿真和冷负荷预测模型是该领域未来的重要研究方向。因此，要想解决“过冷”和“过热”问题，必须构建冷水机组和水泵的机理模型并且精准预测区域供冷系统的冷负荷，以冷水机组和水泵的总能耗最低为目标优化冷水机组的冷冻水出水温度，冷冻循环水泵和冷却水泵的频率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：一种基于模拟仿真和冷负荷预测模型的区域供冷系统冷站优化算法，快速高效的实现了冷机和水泵的优化运行，缓解了冷站供需不平衡的问题，提高了冷站能源利用效率。

本发明的目的通过以下方案实现，一种基于模拟仿真和冷负荷预测模型的区域供冷系统冷站优化算法，包含以下步骤：

步骤一：收集区域供冷系统冷站的历史运行数据和天气预报数据，建立数据库；

步骤二：对收集的数据进行预处理，剔除异常数据并填充缺失值；

步骤三：根据预处理后的历史运行数据，建立冷机和水泵的能耗模型；

步骤四：根据预处理后的历史运行数据和天气预报数据建立冷负荷预测模型；

步骤五：根据区域供冷系统的系统形式构建优化问题。

步骤六：求解步骤五所述的最优化问题，得到区域供冷系统总能耗最低时的冷冻水供水温度、冷冻侧流量、冷却测流量。

作为本发明实例的进一步改进，所述步骤三中具体包括：筛选出构建冷机和水泵能耗模型的具体参数，根据式(1)构建冷机模型，根据式(2)构建水泵模型：

P＝f₁+f₂G+f₃G²                   式(2)

式中，T_E和T_C分别为冷水机组的蒸发温度和冷凝温度，a、b、c为冷水机组的运行数据曲线拟合得到的相关系数，G_chp为水泵流量，f₁-f₃为模型未知参数；