CN107576015A - 一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置 - Google Patents

一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN107576015A
CN107576015A CN201710861340.7A CN201710861340A CN107576015A CN 107576015 A CN107576015 A CN 107576015A CN 201710861340 A CN201710861340 A CN 201710861340A CN 107576015 A CN107576015 A CN 107576015A
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
building
control area
controlled
comfort level
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710861340.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107576015B (zh
Inventor
王玉亮
肖珲
李新春
刘晓龙
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xinzhi Energy System Control Co Ltd
Original Assignee
Xinzhi Energy System Control Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xinzhi Energy System Control Co Ltd filed Critical Xinzhi Energy System Control Co Ltd
Priority to CN201710861340.7A priority Critical patent/CN107576015B/zh
Publication of CN107576015A publication Critical patent/CN107576015A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107576015B publication Critical patent/CN107576015B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Abstract

本申请提出一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置,涉及室内环境控制领域,所述方法包括:收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。

Description

一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置
技术领域
本发明涉及室内环境控制领域,具体涉及一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置。
背景技术
我国是能源消费大国,其中建筑能源消费在整个社会总能源消费中占比高达25%,而且此比例仍在逐年上升,而空调系统的能耗一直占建筑能耗中的很大部分。随着人们对建筑舒适度以及节能的要求日益提高,如何控制空调系统末端设备在满足人们舒适度要求的情况下,实现尽可能的节能,越来越受到关注。
目前传统的暖通空调控制策略较为粗放化,忽略了时间、空间对建筑空调能耗需求的影响,例如建筑的各个区域因所在的方位、功能、照度和与供能设备之间的关联不同,在保证人体舒适度的前提下,所需要的冷热负荷、控制策略也是不同的。通过精细化的控制策略是可以实现在满足舒适度的前提下减少能耗的目的。
申请号201410199657.5,发明名称为《一种基于模型降阶和多模型预测控制的室内热环境控制方法》的专利申请公开了一种室内环境控制方法,对建筑区域的温度变化进行分段,通过流体力学软件(CFD)以及本征正交分解技术进行建筑热环境的建模,运用模型预测控制的方法进行区域温度的精确控制。
但是,利用流体力学软件(CFD)进行建筑区域以及空调设备的物理建模是十分复杂的,需要建筑区域的几何尺寸、建材属性,空调送风口、回风口的位置尺寸等,还需要进行网格划分。当目标建筑及其配套的空调系统非常复杂时,此建模方式的实现需要专业人员付出巨大的工作量,在工程实践中往往很难实现。而没有准确的动态热模型,对于复杂建筑环境空调系统的模型预测控制也是空谈。
申请号201110163317.3,发明名称为《一种滞后时间预测的中央空调系统智能控制方法》的专利申请过公共开了一种空调控制方法,通过采集室外实时温度、室内实时温度、室内设定温度,计算室内外温差以及室内实时温度与需求温度的温差。利用以上数据建立滞后时间预测模型,基于此模型,实现中央空调的智能化控制,解决控制技术中存在的滞后性问题,实现“按需供能”。
此技术虽然通过实际数据采集建立中央空调供能滞后时间预测模型,从而解决了控制技术中存在的滞后性问题,但是此控制方法只能针对中央空调的启停状态进行粗略优化。由于缺乏设备控制模型及定量的能耗模型,无法对空调系统的运行参数进行优化控制,也无法针对空调系统供能端以及用户个性化的需求进行及时的优化策略调整,从而大大制约了控制系统的应用场景,从而影响优化节能效果。
综上所述,在已有的空调系统控制技术中,通过模型预测控制解决空调控制中存在的滞后性等时间、空间差异性的问题。但是普遍由于模型的制约,大大影响此控制技术的使用效果。过于复杂的机理性建模,由于实现难度较大,可实施性较低,在工程实际的控制系统中很难落地。而过于简化的抽象模型会影响控制系统的优化精度及应用场景,制约控制系统的优化节能效果。
发明内容
本发明提供一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置,对建筑整体、空调支路、区域进行能源消耗限制,实现空调末端设备的优化控制。
为了实现上述发明目的,本发明采取的技术方案如下:
第一方面,本发明提供一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法,包括:
收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;
根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;
根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。
优选地,根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测包括:
根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量确定所述预测周期内的所述控制区域的温度变化情况;
根据所述控制区域的舒适度区间和所述温度变化情况,确定建筑空调末端设备所述预测周期内的输出冷热负荷。
优选地,根据所述控制区域的预测结果,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件包括:
根据用户的所述控制区域的功率第一预设条件和所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷;
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件包括:
根据用户的所述被控建筑的功率第二预设条件和所述被控建筑的每个控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷。
优选地,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷包括:
当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件;根据用户的每个所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向每个所述控制区域内输入的冷热负荷;
当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率超出第二预设条件;按照舒适度优先级低至舒适度优先级高的顺序,使得最少的所述控制区域超出舒适度区间;或者,使得一个或者多个所述控制区域的温度超出所述舒适度区间预设范围以内。
优选地,所述方法之前还包括:
将被控建筑划分为一个或者多个控制区域。
优选地,将被控建筑划分为一个或者多个控制区域包括:根据被控建筑的物理结构、空调系统及区域功能,将被控建筑划分为一个或者多个控制区域。
优选地,所述历史热环境数据包括:空调系统历史运行数据和历史气象数据。
优选地,空调系统历史运行数据包括以下至少之一:区域室内温度、区域室内温度设定值、区域冷负荷、区域热负荷、区域电负荷、人数、新风比、用能设备运行参数、空调开关状态;
历史气象数据包括以下至少之一:温度、湿度、辐射度、风向、风速;
预测变量包括以下至少之一:气象预测数据、区域人数、新风比。
第二方面,本发明还提供一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制装置,包括:
采集模块,设置为收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;
预测模块,设置为根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;
控制模块,设置为根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。
优选地,所述控制模块设置为:
根据用户的所述控制区域的功率第一预设条件和所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷;
或者,
根据用户的所述被控建筑的功率第二预设条件和所述被控建筑的每个控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷。
本发明和现有技术相比,具有如下有益效果:
本发明的技术方案,采用模型预测优化控制的方法,在尽量满足用户舒适度的前提下,可根据用户对建筑整体、区域的能源消耗限制要求作为第一、二预设条件,将空调系统的能耗限制在一定范围内,用户可对控制时域内任意时段任意区域或建筑整体进行能源消耗限制,从而可以实现需求侧响应的功能。此方法具有计算简单、结果合理、易于实现且应用价值高等优点。。
附图说明
图1为本发明实施例的实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法的流程图;
图2为本发明实施例的预测输入输出示意图;
图3为本发明实施例的控制区域划分示意图;
图4为本发明实施例的实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的发明目的、技术方案和有益效果更加清楚明了,下面结合附图对本发明的实施例进行说明,需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例和实施例中的特征可以相互任意组合。
如图1和图2所示,本发明实施例提供一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法,包括:
S101、收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;
S102、根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;
S103、根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。
本发明可以对各个区域的输入功率预先进行设定,例如办公室的电脑等器材较多,而且办公室的温度要求让办公人员舒适,如果因为建筑空调末端设备输入功率过大,而造成电路问题,造成的损失较大,因此,需要控制办公室的空调末端设备的输入功率。每个控制区域预先设定对应的输入功率,在所述控制区域,要求空调末端设备的输出使得所述控制区域的输入功率满足对应的要求和条件。
其中,步骤S102中根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测包括:
根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量确定所述预测周期内的所述控制区域的温度变化情况;
根据所述控制区域的舒适度区间和所述温度变化情况,确定建筑空调末端设备所述预测周期内的输出冷热负荷。
步骤S103根据所述控制区域的预测结果,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件包括:
根据用户的所述控制区域的功率第一预设条件和所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷;
步骤S103根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件包括:
根据用户的所述被控建筑的功率第二预设条件和所述被控建筑的每个控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷。
本发明实施例中预测周期一般可以取24小时,即预测未来24小时内的所述控制区域的温度变化情况。对建筑空调末端设备进行控制的步长可以取15分钟,即每15分钟对建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷调整一次。
其中,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷包括:
当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件;根据用户的每个所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向每个所述控制区域内输入的冷热负荷;
当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率超出第二预设条件;按照舒适度优先级低至舒适度优先级高的顺序,使得最少的所述控制区域超出舒适度区间;或者,使得一个或者多个所述控制区域的温度超出所述舒适度区间预设范围以内。
由于不同区域的功能不同,所以各个区域的舒适度需求也存在差异。本发明可以对各个区域的舒适度优先级预先进行设定,例如办公室的舒适度要求要高于卫生间、楼梯间的舒适度要求。可通过预先的设定来实现优先保证舒适度要求高的区域。
在每个控制区域预先设定对应的舒适度区间,当用户有更高的输入功率要求时,可以通过牺牲某些区域的舒适度,例如卫生间、楼梯间在夏季不供应冷热负荷,相当于关闭空调末端设备,还可以通过更改对应的舒适度区间实现,例如超出舒适度区间2℃,或者超出舒适度区间10%,这样可以达到减少功率输入的目的。
本发明实施例步骤S102中根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测,可以利用现有的满足热力学定律的模型进行预测,将历史热环境数据作为可控变量和预测变量作为不可控变量输入至预测模型,经过预测模型的计算输出对应预测周期内的所述控制区域的温度变化情况和对应的输出冷热负荷。
然后,基于预测结果,根据舒适度要求和控制区域或者被控建筑的输入功率要求,对预测结果进行优化,本发明实施例中可以利用构建目标函数的方式:
在保证舒适度的前提下,考虑到功率要求的优化目标,进行优化计算的目标函数如下:
Argmin(JD+JC)
其中,Argmin表示求函数的最小值,JD代表输入功率指标,此指标限制输入功率在一定范围内,当超出输入功率要求范围时,将会做出惩罚,超出输入功率要求范围越大,惩罚越大,JD越大,超出输入功率要求范围越小,惩罚越小,JD越小,在输入功率要求范围之内,不做出惩罚,JD为定值,且最小。
对于被控建筑的输入功率为所述被控建筑的全部被控区域的输入功率的和,由于不同控制区域的功能不同,所以各个区域的舒适度需求也存在差异。本发明实施例可以对各个控制区域的舒适度优先级进行设定,例如办公室的舒适度优先级要高于卫生间、楼梯间的舒适度优先级。当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率超出第二预设条件时;通过优先级的设定来实现优先保证优先级高的区域的舒适度。
JC代表舒适度指标,舒适度指标要求控制区域的预测结果处于舒适度区间内,当超出舒适度区间时,将会做出惩罚,由于不同区域的功能不同,所以各个区域的舒适度需求也存在差异。本发明实施例对各个控制区域的舒适度预先进行设定,可通过预先的设定来实现优先保证舒适度要求高的区域。超出舒适度范围越大,惩罚越大,JC越大,超出舒适度范围越小,惩罚越小,JC越小,在舒适度范围之内,不做出惩罚,JC为定值,且最小。
步骤S101之前还包括:
将被控建筑划分为一个或者多个控制区域。
具体地,将被控建筑划分为一个或者多个控制区域包括:根据被控建筑的物理结构、空调系统及区域功能,将被控建筑划分为一个或者多个控制区域。
如图3所示,被控建筑依据物理结构和空调分布系统,被分为9个控制区域。
其中,所述历史热环境数据包括:空调系统历史运行数据和历史气象数据。
空调系统历史运行数据包括以下至少之一:区域室内温度、区域室内温度设定值、区域冷负荷、区域热负荷、区域电负荷、人数、新风比、用能设备运行参数、空调开关状态;
历史气象数据包括以下至少之一:温度、湿度、辐射度、风向、风速;
预测变量包括以下至少之一:气象预测数据、区域人数、新风比。
如图4所示,本发明实施例还提供一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制装置,包括:
采集模块,设置为收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;
预测模块,设置为根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;
控制模块,设置为根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。
所述控制模块设置为:
根据用户的所述控制区域的功率第一预设条件和所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷;
或者,
根据用户的所述被控建筑的功率第二预设条件和所述被控建筑的每个控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷。
虽然本发明所揭示的实施方式如上,但其内容只是为了便于理解本发明的技术方案而采用的实施方式,并非用于限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员,在不脱离本发明所揭示的核心技术方案的前提下,可以在实施的形式和细节上做任何修改与变化,但本发明所限定的保护范围,仍须以所附的权利要求书限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法,其特征在于,包括:
收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;
根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;
根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。
2.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于:根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测包括:
根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量确定所述预测周期内的所述控制区域的温度变化情况;
根据所述控制区域的舒适度区间和所述温度变化情况,确定建筑空调末端设备所述预测周期内的输出冷热负荷。
3.如权利要求2所述的控制方法,其特征在于:根据所述控制区域的预测结果,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件包括:
根据用户的所述控制区域的功率第一预设条件和所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷;
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件包括:
根据用户的所述被控建筑的功率第二预设条件和所述被控建筑的每个控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷。
4.如权利要求3所述的控制方法,其特征在于:确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷包括:
当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件;根据用户的每个所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向每个所述控制区域内输入的冷热负荷;
当满足所述被控建筑的全部控制区域的舒适度区间时,所述被控建筑的输入总功率超出第二预设条件;按照舒适度优先级低至舒适度优先级高的顺序,使得最少的所述控制区域超出舒适度区间;或者,使得一个或者多个所述控制区域的温度超出所述舒适度区间预设范围以内。
5.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于:所述方法之前还包括:
将被控建筑划分为一个或者多个控制区域。
6.如权利要求5所述的控制方法,其特征在于:将被控建筑划分为一个或者多个控制区域包括:根据被控建筑的物理结构、空调系统及区域功能,将被控建筑划分为一个或者多个控制区域。
7.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于:所述历史热环境数据包括:空调系统历史运行数据和历史气象数据。
8.如权利要求7所述的控制方法,其特征在于:空调系统历史运行数据包括以下至少之一:区域室内温度、区域室内温度设定值、区域冷负荷、区域热负荷、区域电负荷、人数、新风比、用能设备运行参数、空调开关状态;
历史气象数据包括以下至少之一:温度、湿度、辐射度、风向、风速;
预测变量包括以下至少之一:气象预测数据、区域人数、新风比。
9.一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制装置,其特征在于,包括:
采集模块,设置为收集被控建筑的控制区域的历史热环境数据,所述被控建筑包括一个或者多个控制区域;
预测模块,设置为根据所述控制区域的所述历史热环境数据和预测变量对所述控制区域的预设的预测周期内的热环境进行预测;
控制模块,设置为根据所述控制区域的预测结果和舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述控制区域的输入功率满足第一预设条件;或者,
根据所述被控建筑全部控制区域的预测结果和每个控制区域的舒适度要求,在所述预设的预测周期内控制建筑空调末端设备向所述被控建筑的输入总功率满足第二预设条件。
10.如权利要求9所述的控制装置,其特征在于:所述控制模块设置为:
根据用户的所述控制区域的功率第一预设条件和所述控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述控制区域内输入的冷热负荷;
或者,
根据用户的所述被控建筑的功率第二预设条件和所述被控建筑的每个控制区域的舒适度区间要求,确定所述预设的预测周期内建筑空调末端设备向所述被控建筑内输入的冷热负荷,并确定向每个所述控制区域输入的冷热负荷。
CN201710861340.7A 2017-09-21 2017-09-21 一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置 Active CN107576015B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710861340.7A CN107576015B (zh) 2017-09-21 2017-09-21 一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710861340.7A CN107576015B (zh) 2017-09-21 2017-09-21 一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107576015A true CN107576015A (zh) 2018-01-12
CN107576015B CN107576015B (zh) 2020-06-23

Family

ID=61035817

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710861340.7A Active CN107576015B (zh) 2017-09-21 2017-09-21 一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107576015B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109270841A (zh) * 2018-10-11 2019-01-25 东北电力大学 一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法
CN109899935A (zh) * 2019-02-22 2019-06-18 珠海格力电器股份有限公司 一种轨道交通制冷系统及其智能调节方法、装置
CN111998505A (zh) * 2020-08-10 2020-11-27 武汉蜗牛智享科技有限公司 基于RSM-Kriging-GA算法的泛园区空调系统能耗优化方法及系统
CN112611087A (zh) * 2020-12-17 2021-04-06 西安交通大学 一种空调系统的敷设面积工程计算方法、系统、装置及存储介质
CN113551399A (zh) * 2021-07-22 2021-10-26 珠海格力电器股份有限公司 一种空调新风量控制方法、装置及空调
CN114234370A (zh) * 2021-12-14 2022-03-25 珠海格力电器股份有限公司 一种多联机空调控制方法、装置及多联机空调

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04257644A (ja) * 1991-02-08 1992-09-11 Noritz Corp 空気調和機の制御方法
CN102779228A (zh) * 2012-06-07 2012-11-14 华南理工大学 商场建筑中央空调冷负荷在线预测方法及系统
CN102812303A (zh) * 2009-12-16 2012-12-05 国家科学和工业研究组织 Hvac控制系统和方法
CN104571034A (zh) * 2014-12-29 2015-04-29 中国机械工业企业管理协会 暖通空调系统冷热联合供给的智能管控设备及其控制方法
CN105320118A (zh) * 2015-12-07 2016-02-10 张迎春 基于云平台的空调系统电力需求响应控制方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04257644A (ja) * 1991-02-08 1992-09-11 Noritz Corp 空気調和機の制御方法
CN102812303A (zh) * 2009-12-16 2012-12-05 国家科学和工业研究组织 Hvac控制系统和方法
CN102779228A (zh) * 2012-06-07 2012-11-14 华南理工大学 商场建筑中央空调冷负荷在线预测方法及系统
CN104571034A (zh) * 2014-12-29 2015-04-29 中国机械工业企业管理协会 暖通空调系统冷热联合供给的智能管控设备及其控制方法
CN105320118A (zh) * 2015-12-07 2016-02-10 张迎春 基于云平台的空调系统电力需求响应控制方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109270841A (zh) * 2018-10-11 2019-01-25 东北电力大学 一种基于模型预测控制的智能楼宇用能灵活性调控方法
CN109899935A (zh) * 2019-02-22 2019-06-18 珠海格力电器股份有限公司 一种轨道交通制冷系统及其智能调节方法、装置
CN111998505A (zh) * 2020-08-10 2020-11-27 武汉蜗牛智享科技有限公司 基于RSM-Kriging-GA算法的泛园区空调系统能耗优化方法及系统
CN111998505B (zh) * 2020-08-10 2021-07-30 武汉蜗牛智享科技有限公司 基于RSM-Kriging-GA算法的泛园区空调系统能耗优化方法及系统
CN112611087A (zh) * 2020-12-17 2021-04-06 西安交通大学 一种空调系统的敷设面积工程计算方法、系统、装置及存储介质
CN112611087B (zh) * 2020-12-17 2022-01-25 西安交通大学 一种空调系统的敷设面积工程计算方法、系统、装置及存储介质
CN113551399A (zh) * 2021-07-22 2021-10-26 珠海格力电器股份有限公司 一种空调新风量控制方法、装置及空调
CN113551399B (zh) * 2021-07-22 2022-07-26 珠海格力电器股份有限公司 一种空调新风量控制方法、装置及空调
CN114234370A (zh) * 2021-12-14 2022-03-25 珠海格力电器股份有限公司 一种多联机空调控制方法、装置及多联机空调

Also Published As

Publication number Publication date
CN107576015B (zh) 2020-06-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107781947A (zh) 一种建筑空调系统冷热源预测控制方法和装置
CN107576015A (zh) 一种实现需求侧响应的建筑空调模型预测控制方法和装置
CN111237989B (zh) 一种基于负荷预测的楼宇通风空调控制方法及装置
CN107726555A (zh) 一种建筑空调模型预测控制方法和装置
US20210123625A1 (en) Low-cost commissioning method for the air-conditioning systems in existing large public buildings
Braun Load control using building thermal mass
Zhou et al. Achieving energy efficient buildings via retrofitting of existing buildings: a case study
Xue et al. Multi-objective optimization of building design for life cycle cost and CO2 emissions: A case study of a low-energy residential building in a severe cold climate
CN102043907B (zh) 空调房间实时冷负荷确定方法
CN105320118B (zh) 基于云平台的空调系统电力需求响应控制方法
Zhang et al. DeST—An integrated building simulation toolkit Part II: Applications
CN108321793B (zh) 集成智能楼宇灵活负荷的主动配电网建模及优化调度方法
Hong et al. Updates to the China Design Standard for Energy Efficiency in public buildings
CN104121666B (zh) 用于中央空调风系统的逐时变频供风系统及控制方法
Keeney et al. A simplified method for determining optimal cooling control strategies for thermal storage in building mass
CN109974218B (zh) 一种基于预测的多联机空调系统调控方法
CN110264080A (zh) 一种绿色建筑运行性能评价方法、装置、设备及存储介质
Henze et al. Sensitivity analysis of optimal building thermal mass control
Zhou et al. Parametric analysis of active and passive building thermal storage utilization
CN109595742A (zh) 一种既有大型公共建筑空调系统的低成本调适方法
CN108197404A (zh) 一种基于时间遗传特性的建筑负荷预测方法
Luo et al. Study on dual-objective optimization method of life cycle energy consumption and economy of office building based on HypE genetic algorithm
Chebotarova et al. Comparative analysis of efficiency energy saving solutions implemented in the buildings
CN105737342A (zh) 一种办公楼宇内节能控制的方法
Cui et al. Application potential analysis of different control strategies for radiant floor cooling systems in office buildings in different climate zones of China

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant