[发明专利]基于设备和行为信息的商业办公楼精细化负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于设备和行为信息的商业办公楼精细化负荷预测方法，其特征是：基于人员行为的负荷分类方法，根据各类负荷用能设施的机理与运行特性，采用非侵入式负荷监测和非侵入式负荷分解，建立商业办公楼宇用能设施的能耗模型，结合马尔可夫转移矩阵，模仿商业办公楼宇人员的用能行为，综合考虑自然环境、能源价格和建筑属性的影响因素，具体步骤如下：

1)商业办公楼宇负荷分类

(1)固定负荷

(2)人员行为相关负荷

(3)空调负荷

(4)随机负荷

2)商业办公楼宇用能设备的能耗模型：在商业办公楼宇负荷分类的基础上，综合考虑设备机理与运行特性，建立各类负荷用能设备的能耗模型；

(1)固定负荷用能设备

t时刻的固定负荷用能设备功率P₁(t)，方程式为

其中，P_1,1是t时刻的安全保障措施设备功率；P_1,2是t时刻的楼宇运行保障设备功率；P_1,3是t时刻的不间断用能设备功率；

(2)人员行为相关负荷用能设备

t时刻的人员行为相关负荷用能设备功率P₂(t)，方程式为

其中，P_2,1是t时刻的办公类设备功率；P_2,2是t时刻的照明设备功率；P_2,3是t时刻的电梯功率；P_2,4是t时刻的热水机功率；P_2,5是t时刻的电炊具功率；P_2,6是t时刻的电动汽车充放电功率，即t时刻电动汽车与充电桩的功率交换，充电功率取正值，放电功率取负值；

(3)空调设备

采用等效热参数(ETP)模型建立房屋建筑模型，房屋建筑的等效热参数模型由热阻与热容构成，综合考虑建筑内产热与散热热源的关系，建立基于ETP模型的室内热平衡方程，方程为

Q_in-U_air(T_in-T_out)-U_wall(T_in-T_wall)-C_airdT_in/dt＝0

Q_wall-U_wall(T_wall-T_in)-C_walldT_wall/dt＝0

其中，Q_in和Q_wall分别是室内空气节点的热增益和墙体内表面节点的热增益，W；U_air和U_wall分别是空气节点间的热传递系数和空气与墙体间的热传递系数，W/m²·℃；T_in、T_wall和T_out分别是室内空气节点温度、室内墙体节点温度和室外温度，℃；C_air和C_wall分别是空气热容量和墙体热容量，J/K；

考虑n台空调聚合时，空调聚合系统的室内平均温度的方程式为

仅考虑一台空调时，可通过方程式求解得出室内温度T_in，

T_in＝A₁exp(r₁t)+A₂exp(r₂t)+d/c

其中，a＝C_wallC_air/U_wall；b＝[C_wall(U_air+U_wall)/U_wall]+C_air；c＝U_air；d＝Q_wall+Q_air+U_air*T_out；r₁＝[-b+(b²-4ac)^0.5]/2a；r₂＝[-b-(b²-4ac)^0.5]/2a；A₁＝(r₂T_in,0+dT_in/dt-r₂d/c)/(r₂-r₁)；A₂＝T_in,0-A₁-d/c；T_in,0是t＝0时的室内温度初始值，T_in,i是空调聚合系统第i个房间的室内温度；

空调设备耗能包括新风设备运行功率和制热/冷设备运行功率两个方面，其中，新风设备是利用电风扇实现空气循环，新风设备功率P_HVAC,fun，方程式为

Δp_eq,HVAC＝0.5v²ρ+p_static

其中，m_HVAC是新风设备空气流量；Δp_eq,HVAC是等效总压降；v是空气流速；ρ是空气密度；p_static是压降；η_HVAC,fun和η_HVAC,motor分别是风扇和发动机的运行效率；

当室内温度稳定时，改变温度设定值T_set，空调制热/冷变化量Q_HVAC,h的方程式为

Q_in＝Q_HVAC,h+Q_solar＝ad²T_in/dt²+bdT_in/dt+c(T_in-T_out)-Q_wall

Q_HVAC,h＝ad²T_in/dt²+bdT_in/dt+c(T_in-T_out)-Q_wall-Q_solar

其中，Q_solar是太阳照射热增益

整个空调聚合系统制热/冷变化量方程式为

Q_HVAC,h,i是空调聚合系统第i个房间内的空调制热/冷变化量,

则，空调聚合系统制热/冷消耗的电功率P_HVAC,op，方程式为

其中，C_COP是热电的能效比

空调设备功率P_HVAC方程式为

P_HVAC＝P_HVAC,fun+P_HVAC,op；

(4)随机负荷用能设备

t时刻的随机负荷用能设备功率P₄(t)采用随机预测误差进行模拟；

t时刻的商业办公楼宇负荷用能设备功率P_COB(t)，方程式为

P_COB(t)＝P₁(t)+P₂(t)+P₂(t)+P₄(t)

结合各构成部分的设备实际用能情况，即可预测商业办公楼宇日内任意时间的负荷情况；

3)商业办公楼宇人员日能耗行为模拟

采用非侵入式负荷监测和非侵入式负荷分解方法，结合马尔可夫转移矩阵，分析商业办公楼宇人员的日能耗行为；

(1)商业办公楼宇负荷分解

负荷分解过程采用非侵入式负荷监测和非侵入式负荷分解方法结合累加算法与自举重组的方式，通过功率曲线以及用能设备的额定容量，分析用能设备的启停状态，得出商业办公楼宇人员的主要日常行为；

(2)商业办公楼宇人员行为模拟

采用马尔可夫转移矩阵处理人员个体的随机移动与用能过程的概率性，根据商业办公楼宇人员的主要日常行为，模拟步长表示为{T＝1,2,…,t-1,t,…}，当仿真时间由t-1推进为t时，可能发生状态转移，相关状态转移矩阵，方程式为

其中，p_mn(t)是人员在时段t-1处于状态X_t-1＝m、在时段t处于状态X_t＝n的概率，相关概率值参考负荷分解结果，服从(0，1)上均匀分布；p_mm(t) 是人员在时段t-1处于状态X_t-1＝m、在时段t仍处于状态X_t＝m的概率；k为行为状态总数，k＝8；

4)商业办公楼宇日负荷预测方法具体流程如下：

首先，利用3)的商业办公楼宇人员日能耗行为模拟，得到商业办公楼宇人员行为链，随机抽取商业办公楼宇人员活动链中的人员行为设置为活动状态；

其次，利用3)的商业办公楼宇人员日能耗行为模拟，分析在此人员活动状态下涉及的商业办公楼宇用能设备；

再次，根据其次中涉及的商业办公楼宇用能设备，利用2)的商业办公楼宇用能设备能耗模型，计算人员活动状态下的行为用能情况；

从次，根据3)的商业办公楼宇人员日能耗行为模拟，利用马尔可夫转移矩阵模拟人员下一时段的行为活动状态；

最后，判断迭代时间是否达到目标时间段或终止时刻，如果不是，返回其次；否则终止计算，对日内各个时段的用能情况进行累计，并输出商业办公楼宇日负荷预测结果。