适于暖通空调系统节能/储能的负荷预报新方法的建立与应用

Based on the fact that Heating Ventilating and Air Conditioning (HVAC) system has tremendous energy conservation potential, the exploitation of universal theory and critical technology can give a good service for energy transmission and utilization in the field of energy storage and conservation affiliated to the electrical engineering discipline..Load prediction plays a critical role in energy conservation/storage, and a novel integrated set approach to HVAC load prediction applying load composition and impact factors is proposed aiming at its intrinsic nonlinearity with high inertia & delay and external disturbances with randomness, in which Support Vector Machine (SVM) and Information Granulation (IG) are employed to adapt the nonlinear and random characteristics in HVAC load, respectively. .In this project, we first determine the relationships among load composition factors, and furthermore analyze the dynamic characteristics of HVAC in theoretical aspect. Secondly, a set prediction technology framework with extensive adaptability is constructed to enhance the accuracy and reliability of load prediction. Thirdly, to improve the flexibility and feasibility of the new approach, an engineering algorithm is employed for energy conservation/storage in application. Therefore the proposed approach is expected to lay an important theoretical/technical foundation for HVAC optimization operation, energy-saving control and the energy storage of Demand Side Management (DSM).

暖通空调系统的节能潜力巨大，探求相关的能量传输及使用共性理论与关键技术，系电气工程学科- - 电能储存与节电技术领域的重要基础性研究问题。.鉴于负荷预报对暖通空调系统节能/储能的关键作用，针对暖通空调系统负荷大惯性/大滞后的自身非线性特性和外扰的随机性特征，本项目拟建立一种基于信息粒化及支持向量机理论的负荷预报新方法。新方法的主要构成要素为：1）依据负荷构成及影响因素选择样本数据；2）利用信息粒化适应负荷外扰的随机性；3）利用支持向量机适应负荷的自身非线性。.理论上，确定出负荷构成因素的相互作用关系，掌握暖通空调系统的主要动力学特征；技术上，构建一种具有广泛适应性的集合预报技术框架，提高负荷预报的准确性/可靠性；应用上，给出适于暖通空调系统节能/储能应用的工程化算法，提高方法的实用性/易用性。为暖通空调系统负荷优化调度、节能控制及电力需求侧管理储能提供一种重要的理论/技术支撑。

当前，为减缓全球气候变暖，节能减排放成为世界各国面临的重要课题。世界能源组织（IEA）预测，到2030年中国总能耗将达到58.1亿tce，其中建筑能耗将达到15.2亿tce，2000年到2010年，我国建筑年运行商品用能从2.89亿tce（吨标准煤）增到了6.77亿tce，随着城市化的不断发展，我国建筑总能耗还在不断攀升。.暖通空调系统能耗占建筑总能耗的50%以上，其“供应侧”和“需求侧”能耗供需不平衡、节能潜力巨大，探求基于“需求侧”出发的能量传输及使用共性理论与关键技术，系建筑、能源、电气学科交叉的应用基础研究课题。.本项目“适于暖通空调系统节能/储能的负荷预报新方法的建立与应用”，系一种基于“需求侧”的理论与方法。项目通过提出的负荷预报新方法，“感知”用户侧的“负荷需求”，“供应侧”根据感知的“负荷需求”可进行优化控制，从而使“需求侧”和“供应侧”实现动态平衡，达到节能的目的。.本项目将该方法拓展研究，应用于电梯交通流预测问题，可使群控系统准确的跟踪交通流变化以采取有效的调度策略，可提高电梯群控系统性能的同时实现节能。特别是，随着物联网、大数据、云计算等技术的发展，精确实时“感知”用户的“需求”成为可能，基于该研究思路的技术，具有较好推广性和应用前景。可见，基于“需求侧”的思路，与目前我国推进的“供应侧”改革思想一致。.此外，课题组结合国际建筑节能工程领域的学术前沿和国家节能减排的重大战略需求，在分布式能源利用、建筑能源微网、建筑电气节能与直流配电技术方面开展了拓展研究，主要包括 (a)基于需求侧区域建筑能源微网研究：涉及分布式能源高效利用、暖通空调系统节能及区域能源规划等领域；(b)面向能源互联网的建筑直流微电网：以直流配电、直流微网和蓄电等技术为手段，以可再生能源利用和建筑电气节能为目标，涉及建筑光伏BIPV、光伏水泵系统，电梯再生电能利用等。.本项目及相关拓展研究，可为建筑节能减排、能源系统优化、节能控制及需求侧管理提供一定的理论依据和技术支撑。