[发明专利]一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法

说明书

本发明公开了一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法包括，基于卫星遥感技术和神经网络方法识别西南边跨境地区的建筑形态，确认典型建筑形式；基于大数据聚类算法确定典型建筑冷热电负荷模型的输入参数；基于实际历史数据建立数据库；构建西南边跨境地区的所述典型城市典型建筑冷热电负荷模型；基于多层次指标对所述典型建筑冷热电负荷模型进行校准验证。本方法可以解决现有模型无法大规模推广，典型建筑选取、建筑基本信息和数据难以获取，西南边跨境区域的建筑信息数据和资料的搜集整理工作难度大、工作量大，西南边跨境区域负荷仿真模拟的准确性较低的问题。

技术领域

本发明涉及综合能源规划技术领域，尤其涉及一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法。

背景技术

边跨境地区产业受到政策等影响较大，负荷中心在地理上呈现出随机性和迁移性，在时间上呈现季节规律性，还兼具突发性和不可预测性。边跨境区域城市仍存在冷热电多元负荷数据特征不清晰、典型建筑与特色产业供用能负荷数据缺失等问题。

单体建筑负荷动态建模仿真方法大多采用“正向模拟法”和“逆向模拟法”(数据驱动法)。黑箱模型法是最常用的逆向模拟方法，需要建立用户负荷与室外参数、建筑物理特性等因素间的回归模型，包括基于统计方法和基于人工智能算法的建模方法。黑箱模型法仿真负荷简单直接，但是模型的各项系数没有物理意义，且十分依赖数据样本的数量和质量。正向模拟法直接对用户物理过程建立白箱模型，不需要大量的实测数据即可准确模拟用户的动态能源负荷。

现有建筑仿真模型通常基于某具体建筑、某一类型或某一地区的项目进行研究，无法大规模推广，并且对西南边跨境区域典型建筑负荷模型的研究处于空白。典型建筑选取、建筑基本信息和数据难以获取，传统建模方法需要基于大量实际调研和测试的详细建筑信息建模，西南边跨境区域的建筑信息数据和资料的搜集整理工作难度大、工作量大。建筑负荷建模仿真对能源系统模拟的详细程度要求高，涉及建筑全部能源系统关键部件的动态模拟和个别部件的模拟工具的开发。西南边跨境区域典型建筑的研究涉及典型建筑的性状、功能分区、围护结构构造等详细资料，相关研究工作国内外鲜有开展。建筑室内外设计参数和用能习惯作息是影响建筑负荷的重要因素和负荷模型的输入参数，对负荷仿真模拟的准确性具有重要影响，但是现有模型未考虑西南边跨境地区典型城市建筑的室内外设计参数，以及该区域建筑用能特点，现有建筑负荷模型无法直接用于西南变跨境区域负荷仿真预测。四是西南边跨境区域不同典型城市不同功能类型建筑的模型类型多，系统差别大，计算模型数量多，数据整理、分类、处理工作繁琐，为保证数据准确，需对仿真计算数据同建筑实际能耗数据进行对比，并对建筑负荷仿真模型进行校准、修正、验证，验证工作量和工作难度大。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明提供了一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，能够解决现有模型无法大规模推广，典型建筑选取、建筑基本信息和数据难以获取，西南边跨境区域的建筑信息数据和资料的搜集整理工作难度大、工作量大，西南边跨境区域负荷仿真模拟的准确性较低的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，包括：

基于卫星遥感技术和神经网络方法识别西南边跨境地区的建筑形态，确认典型建筑形式；

基于大数据聚类算法确定典型建筑冷热电负荷模型的输入参数；

基于实际历史数据建立数据库；

构建西南边跨境地区的所述典型城市典型建筑冷热电负荷模型；

基于多层次指标对所述典型建筑冷热电负荷模型进行校准验证。