[发明专利]一种基于等效RC模型的建筑动态室温预测方法

说明书

本发明公开一种基于等效RC模型的建筑动态室温预测方法。该方法不考虑建筑内扰和通风的影响，考虑了建筑蓄热体的蓄放热效应，将建筑的蓄放热能力视为热容，以类比电路中的电容元件，将建筑的传热阻力视为热阻，以类比电路中的电阻元件，此外，还将太阳辐射和供热(冷)类比为电路中的电流源。该方法应用系统辨识理论，基于建筑热过程建立单栋建筑的等效RC模型结构，用建筑实际运行过程中几个不同阶段的逐时室温监测数据和相应阶段的逐时供热(冷)量历史数据进行模型分步驱动，输入对应的逐时气象条件以及初始条件，通过遗传算法(GA)进行模型参数的分步辨识，从而获得参数确定的等效RC模型，以此进行建筑动态平均室温的预测。

技术领域

本发明涉及建筑动态室温预测技术领域，特别是涉及一种基于等效RC模型参数分步辨识过程的建筑动态室温预测方法。

背景技术

在我国利用可再生能源发电的大背景下，电力在时间维度存在供需不匹配的问题，在用电高峰期电力可能会出现供不应求的现象，而在其他时期电力往往会供大于求。对电力负荷而言，平抑峰荷或削峰填谷是解决此问题的有效方法。

另一方面，建筑作为人们活动的空间需要进行供热或供冷，这对电力的需求巨大。就空调负荷来说，其在夏季高峰期所占电力尖峰负荷的比例已达到30％-40％，并且还在不断攀升。由于建筑材料具有热惰性，通过建筑物自身的蓄热或蓄冷能力存储能量可以在时间维度转移电力负荷，从而实现电力负荷的削峰填谷与能源的有效利用。但是，在利用建筑物进行虚拟储能的同时，不能以牺牲室内的热舒适为代价。

室内空气干球温度是反映建筑空间冷热程度的重要指标，通过简单有效的方法预测建筑动态平均室温十分必要，它可以从热舒适的角度反映出建筑物虚拟储能的效果，从而对供能和用能策略做出指导。

目前，预测建筑室温的方法大致可以分为三类：白箱方法，黑箱方法和灰箱方法。白箱方法需要输入详细的建筑几何信息，具有明确的物理意义，大部分室温模拟软件采用的是此类方法；黑箱方法需要大量的训练数据，物理意义不明确，例如神经网络法、支持向量回归法等属于此类；灰箱方法吸收了前两类方法的优点，只需要粗略的建筑几何信息和少量的训练数据，且具有一定的物理意义，例如等效RC模型等方法属于此类。

这些建筑室温预测方法各有利弊，但是仍存在一些难以解决的问题：

1、方法复杂程度与物理意义可解释性难以协调。现有的方法要么需要输入建筑材料详细的热工参数或基于地区的参数统计结果，用于工程实践中不够便捷，要么无法从传热角度给出合理的解释，缺乏强有力的专业理论依据；

2、现有的室温预测方法适用性不强，难以在多工况下准确预测室温；

3、现有的方法大多没有考虑建筑的蓄热效应，导致忽略了温度波在时间上的延迟效应以及在强度上的衰减效果。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于等效RC模型参数分步辨识过程的建筑动态室温预测方法。该方法不考虑建筑内扰和通风的影响，应用热电类比的思想，考虑了建筑蓄热体的蓄放热效应，将建筑的蓄放热能力视为热容，以类比电路中的电容元件，将建筑的传热阻力视为热阻，以类比电路中的电阻元件，此外，还将太阳辐射和供热(冷)类比为电路中的电流源。该方法应用系统辨识理论，基于建筑热过程建立单栋建筑的等效RC模型结构，用建筑实际运行过程中几个不同阶段的逐时室温监测数据和相应阶段的逐时供热(冷)量历史数据进行模型分步驱动，输入对应的逐时气象条件以及初始条件，通过遗传算法(GA)进行模型参数的分步辨识，从而获得参数确定的等效RC模型，以此进行建筑动态平均室温的预测。该方法不需要输入建筑材料详细的热工参数，方便快捷，适用性强，可以得到比较满意的室温预测结果。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于等效RC模型的建筑动态室温预测方法，包括以下步骤：