[发明专利]智能建筑中基于热量预测管理的能耗控制方法

摘要

本发明提供了一种智能建筑中基于热量预测管理的能耗控制方法，包括步骤1建立建筑物中热量模型；步骤2建立状态空间下的热力学模型；步骤3进行可调度性测试，判定在给定能耗负载预算budget下，该建筑物的热量负载是否具有可调度性；步骤4运行基于模型预测控制MPC的热量控制策略，解出相应的控制输出变量。本发明对于建筑物中HVAC系统进行调节，使其在房间温度较小变动、满足任务处理约束等各项约束的同时，降低峰值功率。并且，系统能够很好地进行可调度性分析，对于当前的能耗预算是否能够满足要求，进行良好地判断和修正。

主权项

一种智能建筑中基于热量预测管理的能耗控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：建立建筑物中热量模型；步骤2：建立状态空间下的热力学模型；步骤3：进行可调度性测试，判定在给定负载预算budget下，该建筑物的热量负载是否具有可调度性；步骤4：运行基于模型预测控制MPC的热量控制策略，对式(10)进行最小化求解，解出相应的控制输出变量；其中，所述步骤4具体如下：对于式(11)表示的目标函数，在满足式(10)中的约束下，采用求解标准的整数最小二乘优化问题的方式进行求解：其中，表示温度参考向量，表示表示F个区域加热器参考功率输入速率矩阵，表示预算参考向量，Wc(k)表示扰动向量，L表示加热器个数，N表示预测长度，表示状态预测向量，表示状态模型参数，表示状态模型参数，表示第j个区域第i个加热器的ON/OFF状态，Up(k)表示式(10)变形后使用的新的系统输入变量；式(10)中代式的含义如下：其中，M表示预测长度，Yr(k+M|k)表示第k个时间后第M个采样间隔的状态预测；X(k+M|k)表示第k个时间后第M个采样间隔的状态预测，M表示预测长度，N表示预测长度，U(k+N‑1|k)表示第k个时间后第N‑1个采样间隔的状态预测，表示第F个区域的外部空气温度，X(k)表示k时刻系统状态，R表示两区域间等效电阻，Ψ表示F个区域加热器功率输入速率矩阵，G表示离散状态空间模型参数，H表示离散状态空间模型参数，Φ表示离散状态空间模型参数，表示建筑物中的总功率预算数，表示第F个区域加热器的功率输入速率向量；其中，SQ表示平方根矩阵，表示SQ转置矩阵，SR表示平方根矩阵，表示SR转置矩阵，Up(k)表示式(10)变形后使用的新的系统输入变量；Q和R分别是用来对时间误差和输入功率的补偿矩阵；所述热量模型，具体如下：对于有n个加热器的第j个区域来说，通过能量守恒定律，得到热平衡方程式为t表示时间，F表示区域个数，Nj表示区域j中加热器个数，σj表示维纳噪声变量，Tj表示第j个区域内部温度，表示第j个区域同外部的热电阻，Cj表示第j个区域的热容，表示第j个区域外部温度，表示第i个区域和第j个区域的热电阻，Ti表示第i个区域内部温度，表示太阳辐射量Φs能够进入的有效窗户面积，表示太阳辐射产生的能量变化,表示第j个区域内第n个加热器的功率，ωj表示标准维纳噪声；在第j个区域的系统模型中，系统状态是室内空气温度，系统输入是加热器功率；扰动因数包含三个方面，外界温度、太阳辐射热量、标准维纳噪声；加热器的控制输入遵循不同的操作情况表示为其中表示加热器关，表示加热器开；用表示相应加热器的功率，则为其中，开状态下，加热器的功率为常数；所述热力学模型，具体如下：X(k)＝ΦX(k‑1)+GU(K‑1)+HW(k‑1)，Y(k)＝X(k)，   （4）X(k)表示k时刻系统状态，Φ表示离散状态空间模型参数，X(k‑1)表示k‑1时刻系统状态，G表示离散状态空间模型参数，U(k‑1)表示k‑1时刻系统输入量，H表示离散状态空间模型参数，W(k‑1)表示k‑1时刻系统扰动量，Y(k)表示k时刻系统控制输出量；其中，是第k次采样间隔Ts下系统状态，离散时间系统模型矩阵表示为Φ＝eATs和其中，Ts表示时间间隔，e表示常数e，s表示积分项，A表示状态空间模型参数，B表示状态空间模型参数，D表示状态空间模型参数，G表示离散状态空间模型参数，H表示离散状态空间模型参数；所述步骤3包括如下步骤：步骤3.1：通过可调度性测试算法，得到需要满足的最小的负载预算budgetmin；步骤3.2：如果当前得到的负载预算budget＜budgetmin，则执行步骤3.3，否则，执行步骤3.4；步骤3.3：请求增加能耗负载预算，得到一个新的负载预算budget′，重新执行步骤3.1，或是放松热量限制，得到一个新的最小的负载budget′min，重新执行步骤3.2；步骤3.4：执行步骤4；所述可调度性测试算法，具体为：首先，将可调度性问题设计成为下列优化问题：s.t. ‑CA‑1(DW+Bη)∈int(Safe).   ⑺其中，s.t.表示受约束于；定义存在η＝[ηj]∈[0,1]F，使得ηj表示存在的[0,1]区间中的一个数，[·]F表示F维向量，F表示F‑可调度性，Nj表示第j个区域加热器个数，表示第j个区域第i个加热器的存在的η值，表示功率输入速率；A表示状态空间模型参数，B表示状态空间模型参数，D表示状态空间模型参数，W表示系统扰动，C表示状态空间模型参数；集合Safe定义为其中，表示第F个区域加热器的下界向量，表示第F个区域加热器的上界向量；最小的负载预算budgetmin通过该优化问题求解得到；budgetmin应为不小于目标函数值的负载预算数budget，设置优化问题中的限制是线性的，被表示为：Yl+CA‑1DW＜‑CA‑1BPη＜Yu+CA‑1DW.   (8)其中，Yl表示控制输出变量的下界，Yu表示控制输出变量的上界，P表示功率输入向量；其中该优化问题通过线性规划求解；B＝diag(B1 B2 …BF)，D＝diag(D1 D2 … DF)AF表示A矩阵中变量参数名，由下式定义，CF表示F个区域相应热容，BF表示B矩阵中变量参数名，由下式定义，DF表示D矩阵中变量参数名，由下式定义；对于j＝1，2，…，F其中，表示功率输入速率，表示维纳噪声变量，R表示两区域间等效电阻。