CN109447368A - 一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法，包括如下步骤:步骤一：采用皮尔森相似度理论，选取温度和湿度两种与空调日负荷具有强相关性的气象参数来参与预测；步骤二：选取被预测日的典型相似日；步骤三：采用BP神经网络得到各幢公共楼宇中央空调系统在预测日96个调控时段的基线负荷值。本发明有效地对各幢公共楼宇的中央空调系统进行基线负荷预测，计算出各幢公共楼宇空调负荷的可调度容量范围，为电力公司的调度中心设置电网日前调峰指令提供参考。
Description
技术领域
本发明属于降低空调负荷技术领域，具体涉及一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法。
背景技术
近年来，空调负荷已经成为造成电网负荷尖峰的主要因素之一；单纯的依靠不断增加传统调峰机组的装机容量来满足短暂的尖峰用电，平均发电成本会很高。公共楼宇中央空调负荷占据了城市空调负荷的很大一部分比例，且其集中可控。
为了使得早、晚用电高峰时段内的区域电网负荷得到有效削减，虚拟调峰机组在全日调峰时段内的总用电量降幅；为此本发明提供一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法，有效地对各幢公共楼宇的中央空调系统进行基线负荷预测。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法，包括如下步骤：
步骤一：采用皮尔森相似度理论，分析各种气象参数与公共楼宇中央空调日负荷的相关性，最终选取温度和湿度两种与空调日负荷具有强相关性的气象参数来参与预测；
步骤二：综合考虑温、湿度参数对公共楼宇空调负荷的累积效应，以加权温湿度指数(WTHI)的值为判断依据，选取被预测日的典型相似日；
步骤三：将多个典型相似日的相关气象和负荷数据作为训练样本，采用BP神经网络得到各幢公共楼宇中央空调系统在预测日96个调控时段的基线负荷值。所述公共楼宇中央空调负荷等效热参数模型，等效热参数模型公式为： Tin为屋内设计温度；qch为中央空调制冷机组的逐时制冷量；Ak，Bk，Xk均由建筑参数决定。
本发明的有益效果是：本发明有效地对各幢公共楼宇的中央空调系统进行基线负荷预测，计算出各幢公共楼宇空调负荷的可调度容量范围，为电力公司的调度中心设置电网日前调峰指令提供参考；用于计算各幢公共楼宇中央空调系统参与电网调控的补偿电费，以作为建立虚拟调峰机组参与下的电网日前调度决策模型的重要参数之一；公共楼宇中央空调基线负荷预测的准确度影响着公共楼宇空调负荷参与电网日前调控的优化组合结果。
具体实施方式
一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法，包括如下步骤：
步骤一：采用皮尔森相似度理论，分析各种气象参数与公共楼宇中央空调日负荷的相关性，最终选取温度和湿度两种与空调日负荷具有强相关性的气象参数来参与预测；
步骤二：综合考虑温、湿度参数对公共楼宇空调负荷的累积效应，以加权温湿度指数(WTHI)的值为判断依据，选取被预测日的典型相似日；
步骤三：将多个典型相似日的相关气象和负荷数据作为训练样本，采用BP神经网络得到各幢公共楼宇中央空调系统在预测日96个调控时段的基线负荷值。
根据研究目标的不同，目前楼宇空调负荷建模主要包括等效负荷静/动态建模、气候敏感负荷建模、设备各组成部件建模以及等效热参数建模等方式，楼宇空调负荷虚拟调峰机组来响应电网的调峰指令，中央空调负荷建模的目的是使其更方便地参与直接负荷控制，建立考虑房屋建筑参数的公共楼宇中央空调负荷等效热参数模型，建模的理论基础是：为了保持公共楼宇内温度的恒定，根据能量守恒定律，在任意时段内，楼宇的瞬时得热量、护围结构的蓄热量及新风负荷之和应等于空调系统的制冷量，对于某单幢公共楼宇而言，在制冷期，中央空调制冷机组持续供冷使室温不断降低；在停机期，中央空调制冷机组停止工作，由于楼宇内外热源的放热作用以及楼宇内墙的蓄热作用，室温不断上升。
所述公共楼宇中央空调负荷等效热参数模型，等效热参数模型公式为： Tin为屋内设计温度；qch为中央空调制冷机组的逐时制冷量；Ak，Bk，Xk均由建筑参数决定。
本发明有效地对各幢公共楼宇的中央空调系统进行基线负荷预测，计算出各幢公共楼宇空调负荷的可调度容量范围，为电力公司的调度中心设置电网日前调峰指令提供参考；用于计算各幢公共楼宇中央空调系统参与电网调控的补偿电费，以作为建立虚拟调峰机组参与下的电网日前调度决策模型的重要参数之一；公共楼宇中央空调基线负荷预测的准确度影响着公共楼宇空调负荷参与电网日前调控的优化组合结果。
Claims (2)
1.一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法，其特征在于：
包括如下步骤：
步骤一：采用皮尔森相似度理论，分析各种气象参数与公共楼宇中央空调日负荷的相关性，最终选取温度和湿度两种与空调日负荷具有强相关性的气象参数来参与预测；
步骤二：综合考虑温、湿度参数对公共楼宇空调负荷的累积效应，以加权温湿度指数(WTHI)的值为判断依据，选取被预测日的典型相似日；
步骤三：将多个典型相似日的相关气象和负荷数据作为训练样本，采用BP神经网络得到各幢公共楼宇中央空调系统在预测日96个调控时段的基线负荷值。
2.根据权利要求1所述的一种对中央空调系统进行基线负荷预测的方法，其特征在于：所述公共楼宇中央空调负荷等效热参数模型，等效热参数模型公式为：Tin为屋内设计温度；qch为中央空调制冷机组的逐时制冷量；Ak，Bk，Xk均由建筑参数决定。
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