面向随机用能行为的区域建筑动态空调冷负荷预测模型研究-以高校校园为例

With the large-scale development of eco-community at home and abroad, regional energy planning is gaining more and more importance. A sound design plan and optimized operation of regional energy supply systems are based on the precise prediction of the annual dynamic loads, which is directly determined by the appliance operation rules, especially for the HVAC load with obvious seasonal variance and daily dynamic characteristics. It becomes a big barrier to quantify the dynamic characteristics and uncertainties of appliances operation, for the precise prediction of the dynamic loads of regional buildings. Hence it remains a basic research problem that urges a good solution..The university, as a key energy-intense unit, is taken as the important demonstration of eco-community construction in China. There are various types of buildings on campuses, and each type has its own timeliness and regularity of energy use, and hence it leads to the complexity of campus energy use. Aiming at this, in this project, taking the HVAC system on university campus as the research subject,the HVAC operation rules based on the spatial and temporal distribution on campus are revealed by the human behavior dynamics theory with social interaction. On this base, by using the agent-based model, a stochastic simulation model of operation behaviors of HVAC system is developed. Finally, by coupling the stochastic HVAC operation behavior, a forecasting model of dynamic cooling load for HVAC system is further developed. By taking the campus buildings as the example to establish HAVC load predicting model, it will offer the effective support for reasonable design and optimization of the operation of regional energy supply systems, and regional energy management as well.

随着生态社区的大规模开发，区域能源规划已越来越重要。区域能源系统合理设计和优化运行的基础是区域建筑全年动态负荷的准确预测。区域建筑负荷的动态特性与设备使用规律直接相关；特别是空调负荷具有更明显的季节性和日间动态特性。如何量化设备使用的动态特性和不确定性，是当前准确预测区域建筑动态负荷的障碍，成为该领域亟待解决的应用基础问题。.高校是用能大户，也是生态社区建设的重要示范区。高校建筑类型多样，各类建筑用能有其各自的时间性和规律性，造成校园能耗特征复杂。本项目以高校校园空调系统为对象，利用社会交互的人类行为动力学理论，揭示校园建筑中基于时空分布的空调使用行为特征及规则；采用多主体建模的方法，建立校园建筑空调随机使用行为模拟模型。并耦合空调随机使用行为，建立高校建筑动态空调冷负荷预测模型。以校园为代表建立区域建筑空调负荷预测模型，将为区域能源系统的合理配置、优化运行、及区域用能管理提供有效支持。

空调系统运行具有很大的随机性，如何准确量化区域建筑空调系统运行的动态特性和不确定性，从而准确预测区域建筑空调系统的负荷水平和动态变化特征，对于区域能源系统合理设计和优化运行具有重要意义。本项目以高校校园空调系统为对象，通过大规模调研和实测，掌握了各类校园建筑中基于时空分布的空调使用行为特征及使用规则，建立校园建筑空调随机使用行为模拟模型。并耦合空调随机使用行为，建立了高校建筑动态空调冷负荷预测模型。主要成果包括：(1)建立了校园建筑群空调随机使用行为的模拟方法。根据各类校园建筑的房间和空调数量的对应关系建立校园建筑的物理模型；将建筑内人员进行分类，建立各类人员的人流规律、空调随机使用特征以及各类人员的交互规律；根据多主体建模的思路，利用Netlogo模拟软件建立空调随机使用行为的模拟模型，并进行校核。在此基础上，对案例校园各类建筑的人员流动规律和空调使用行为特征的问卷调研和室外温度实测，利用上述方法对该校园建筑的空调使用行为进行模拟应用。结果表明，该方法模拟精度符合要求，适用于校园建筑群空调随机使用行为的模拟。(2)建立区域建筑动态空调冷负荷预测模型。首先利用Dymola软件建立围护结构负荷预测模块、室内人员散热、设备散热等内扰模块，以及各类用能设备的使用行为（schedule）模块，形成了可以耦合随机行为的单体建筑动态空调负荷预测模型，并通过了模型校核；在此基础上，利用单体建筑空调负荷简化预测模型对每个建筑进行降阶处理后再将它们连接起来求得总负荷值，从而减少输入参数，提高运算速度；(3) 针对案例高校校园，利用空调动态负荷预测模型，耦合该校园建筑空调随机使用的模拟结果，模拟得出该高校校园建筑群的动态空调冷负荷。建立区域建筑空调负荷特征指标体系，利用GIS系统对区域空调冷负荷的时空特征进行可视化。以校园为代表建立区域建筑空调负荷预测模型，将为区域能源系统的合理配置、优化运行、及区域用能管理提供有效的理论方法支持。