[发明专利]基于公共建筑能源系统的能效诊断和运行优化方法

权利要求书

1.一种基于公共建筑能源系统智能管控云的能效诊断和运行优化方法，其特征在于：

所述公共建筑能源系统智能管控云包括数据采集子系统、实时监控子系统、数据可视化子系统、运行优化子系统、能效诊断子系统、综合管理子系统；

能效诊断子系统包括能源系统模型模块和能效诊断模块；该能效诊断子系统与数据采集子系统、数据可视化子系统和运行优化子系统相连；能效诊断子系统，通过接收数据采集子系统实时测量的能耗数据，将上述实时能耗数据导入能源系统模型模块的能源系统模型中，进行计算和判断分析；其通过能效诊断模块来进行相关能源的能效等级，并自动生成诊断分析报告；

其中，数据可视化子系统、运行优化子系统、能效诊断子系统设置在云平台部分，数据采集子系统、实时监控子系统设置在本地平台，本地平台和云平台部分之间的网络部分利用MQTT协议实现通信网关与智能管控云之间数据通信；

基于所述的公共建筑能源系统智能管控云的能效诊断方法和运行优化方法包括：

S11对各个用能设备进行建模，模型包含输入变量、输出变量、重要运行参数阈值、效率特性曲线；

S12在对设备建模基础上，对每一个子能源系统建模；

S13计算能效指数，能效指数等于子能源系统在产出某一形式能量过程中，对应同一产出量，理论上可达到的最小能源消耗与实际发生能源消耗的比值；

S14根据能效指数，确定子能源系统处于″过供″、″欠供″、″平衡″或″异常″四个状态之一，并对导致低效的问题加以分类，并基于建立的子能源系统物理模型，自动生成诊断报告；

S21对各子能源系统的运行优化问题分别进行建模，梳理优化目标，确定基础数据；

S22使用归一化、因子化、缺失值处理和去除共线性方法对数据加以清洗，并使用″相关系数″方法筛选出显著特征，采用回归算法进行训练，通过″过拟合″和″欠拟合″对模型进行诊断，并做出调整；最后是误差分析，通过观察误差样本，分析误差产生的原因，确定问题来源；

S23基于灰色模型和Kalman平滑器来进行负荷预测，其中基于灰色模型和Kalman平滑器来进行负荷预测进一步包括：

S231利用频域分解消去负荷序列的周期分量，建立序列的灰色模型；

S232基于灰色模型，将各子能源系统负荷的累加序列作为状态，能源系统总负荷的累加序列作为观测，建立线性离散随机系统模型，利用Kalman平滑器计算各子能源系统负荷累加序列的最优估计值；

S233最后经过累减还原并加上一周期分量得到各子能源系统负荷的预测值；

S234Kalman平滑器利用高准确率的系统负荷预测结果对子能源系统负荷预测进行调整，降低预测误差。

2.根据权利要求1所述的能效诊断和运行优化方法，其特征在于：数据采集子系统包括前置数据采集软件、通信网关、计量仪表。

3.根据权利要求1所述的能效诊断和运行优化方法，其特征在于：实时监控子系统包括实时监控系统、可编程控制器、传感器。

4.根据权利要求1所述的能效诊断和运行优化方法，其特征在于：数据可视化子系统包括能源系统能耗监测模块和能源系统运行监测模块。

5.根据权利要求1所述的能效诊断和运行优化方法，其特征在于：运行优化子系统包括优化算法模块与能源系统仿真模块；该运行优化子系统与数据可视化子系统、能效诊断子系统和数据采集子系统连接。

6.根据权利要求1所述的能效诊断和运行优化方法，其特征在于：运行优化子系统包括优化算法模块与能源系统仿真模块。