CN115264775A - 一种供能系统设备配置方法、装置及供能系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种供能系统设备配置方法、装置及供能系统,方法包括:获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据;基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。本发明的技术方案能够在保证区域内各建筑供能需求的同时,降低供能系统设备成本。

Description

一种供能系统设备配置方法、装置及供能系统
技术领域
本发明涉及建筑供能技术领域,具体而言,涉及一种供能系统设备配置方法、装置及供能系统。
背景技术
随着居民生活水平的不断提高,冬季供暖、夏季供冷已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。区域供能系统是对一定区域内的建筑物群进行集中供暖和供冷的系统,因其具有良好的节能效果和较低的运行成本,得到了广泛关注。
为了规模化利用可再生能源,缓解能源压力及降低环境污染,如今,常采用光伏光热系统与热泵系统联合运行的方式为区域内的建筑供暖、供冷,以及提供部分电能,其中,光伏光热系统能够通过光热转换和光电转换,为建筑提供热能和电能;热泵系统能够将低位热源的热能转移至高位热源,为建筑提供热能和冷能。
但是,目前在设计供能系统时,仅根据设定温度统一配置供能系统设备,为了保证各个建筑内均能达到设定温度,通常需要配置至少高一级别的供能系统设备,容易造成性能过剩,成本较高。
发明内容
本发明解决的问题是如何合理配置供能系统设备以在保证区域内各建筑供能需求的同时,降低供能系统设备成本。
为解决上述问题,本发明提供一种供能系统设备配置方法、装置及供能系统。
第一方面,本发明提供了一种供能系统设备配置方法,包括:
获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据;
基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;
根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。
可选地,所述建筑数据包括所述目标区域内的建筑类型,所述第一负荷计算规则包括预设冷负荷计算公式和预设热负荷计算公式,所述基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值包括:
采用预设的组合预测模型对所述目标区域内所述建筑类型相同的建筑的所述历史人员活动数据进行拟合,得到所述建筑类型对应的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值;
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据、所述建筑数据以及所述室内设计温度,通过所述预设冷负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时冷负荷数值,并通过所述预设热负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时热负荷数值;
根据所有所述建筑类型的所述全年逐时冷负荷数值确定所述冷负荷预测值,并根据所有所述建筑类型的所述全年逐时热负荷数值确定所述热负荷预测值。
可选地,所述建筑数据还包括各种所述建筑类型对应的建筑面积,所述通过所述预设冷负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时冷负荷数值,并通过所述预设热负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时热负荷数值包括:
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据和所述室内设计温度,分别计算不同冷负荷来源下各种所述建筑类型的单位面积冷负荷,并分别计算不同热负荷来源下各种所述建筑类型的单位面积热负荷;
根据对应的所述建筑面积和所述单位面积冷负荷计算出各种所述建筑类型的所述全年逐时冷负荷数值,并根据对应的所述建筑面积和所述单位面积热负荷计算出各种所述建筑类型的所述全年逐时热负荷数值。
可选地,所述建筑数据还包括各种所述建筑类型分别对应的热水用水定额和室内人员密度,所述气象数据包括水温与室外空气温度的关联参数,所述基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值包括:
基于所述第二负荷计算规则,根据所述热水用水定额、所述室内人员密度、所述热水设计温度和所述关联参数分别确定各种所述建筑类型下的热水负荷数值,根据所有所述建筑类型的所述热水负荷数值确定所述目标区域的热水负荷预测值。
可选地,所述热泵系统设备配置方案的数量为至少一种,所述根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案之后,还包括:
以所述热负荷预测值和所述光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值为约束,对所述热泵系统设备配置方案进行筛选,获得筛选后的热泵系统设备配置方案。
可选地,所述光伏光热系统设备配置方案的数量为至少一种,所述获得筛选后的热泵系统设备配置方案之后,还包括:
根据所述筛选后的热泵系统配置方案的冷负荷提供值和所述光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值,计算供能系统中的动力设备耗电量;
根据所述室内设备运行数据预测值和单个设备的耗电量计算所述供能系统中的室内设备耗电量;
根据所述动力设备耗电量和所述室内设备耗电量确定所述供能系统的电力负荷需求值;
以所述电力负荷需求值为约束,对所述光伏光热系统设备配置方案进行筛选,获得筛选后的光伏光热系统设备配置方案。
可选地,所述光伏光热系统设备配置方案和所述热泵系统设备配置方案的数量分别为至少一种,所述根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案之后,还包括:
分别确定各种不同的供能方案在预先拟定的多个评价指标下的评价数据,其中,一种所述供能方案包括一种所述光伏光热系统设备配置方案和一种所述热泵系统设备配置方案;
采用层次分析法确定各个所述评价指标的第一指标权重,采用熵权法确定各个所述评价指标的第二指标权重;
根据预设比例将所述第一指标权重和所述第二指标权重进行组合,获得综合指标权重;
根据各个所述评价指标对应的所述综合指标权重和所述评价数据确定各种所述供能方案的评价结果;
根据所述评价结果确定最优的供能方案。
第二方面,本发明提供了一种供能系统设备配置装置,包括:
获取模块,用于获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据;
计算模块,用于基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;
配置模块,用于根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。
第三方面,本发明提供了一种供能系统,基于如第一方面任一项所述的供能系统设备配置方法进行设备配置,包括光伏光热系统、地源热泵系统、储水箱、换热器和用户侧设备;所述光伏光热系统与所述储水箱连通,所述储水箱分别与所述换热器和所述用户侧设备连通,所述换热器与所述地源热泵系统连通,所述地源热泵系统与所述用户侧设备连通。
可选地,所述地源热泵系统包括冷凝器、蒸发器、压缩机、四通换向阀和膨胀阀,所述冷凝器与所述换热器连通,所述冷凝器的第一端口通过所述四通换向阀与所述蒸发器的第一端口连通,所述四通换向阀还与所述压缩机连通,所述冷凝器的第二端口通过所述膨胀阀与所述蒸发器的第二端口连通,所述蒸发器与所述用户侧设备连通,所述冷凝器的第一端口和所述冷凝器的第二端口还分别与地埋管连通,形成水循环回路。
可选地,所述光伏光热系统包括光伏光热组件,所述光伏光热组件与所述地埋管连通,形成水循环回路。
可选地,所述光伏光热系统还包括储能系统,所述储能系统与所述光伏光热组件电连接,且所述储水箱内设置有电加热器。
本发明的供能系统设备配置方法、装置及供能系统的有益效果是:获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据,其中,气象数据、建筑数据和人员活动数据对供能系统供给能量的损耗有影响。基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值,在保证建筑室内供热需求、供冷需求的同时,考虑了供热过程中天气、建筑结构和人员活动等造成的热能损耗,以及供冷过程中天气、建筑结构和人员活动等造成的冷能损耗。基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、气象数据和建筑数据确定热水负荷预测值,在保证建筑热水供给的同时,考虑了热水供给过程中天气、建筑结构和人员活动等造成的热水损耗。根据热负荷预测值和热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案,设计得到的光伏光热系统设备配置方案和热泵系统设备配置方案综合考虑了建筑供能需求和供能过程中的能量损耗,能够在保证建筑供能需求的同时,避免性能过剩,降低设备成本。
附图说明
图1为本发明实施例的一种供能系统的结构示意图;
图2为本发明另一实施例的一种供能系统设备配置方法的流程示意图;
图3为本发明又一实施例的一种供能方案优化方法的流程示意图;
图4为本发明又一实施例的一种供能系统设备配置装置的结构示意图。
附图标记说明:
A-光伏光热组件,B-储能系统,C-储水箱,D-电加热器,E-换热器,F-冷凝器,G-蒸发器,H-压缩机,I-膨胀阀,J-用户侧设备,P1-第一水泵,P2-第二水泵,P3-第三水泵,P4-第四水泵,P5-第五水泵,P6-第六水泵,V1-第一阀门,V2-第二阀门,V3-第三阀门,V4-第四阀门,V5-第五阀门,V6-第六阀门。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂,下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。虽然附图中显示了本发明的某些实施例,然而应当理解的是,本发明可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是,本发明的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本发明的保护范围。
应当理解,本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”;术语“可选地”表示“可选的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意,本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
如图1所示,本发明实施例提供的一种供能系统,基于如下所述的供能系统设备配置方法进行设备配置,包括光伏光热系统、地源热泵系统、储水箱C、换热器E和用户侧设备J;所述光伏光热系统与所述储水箱C连通,所述储水箱C分别与所述换热器E和所述用户侧设备J连通,所述换热器E与所述地源热泵系统连通,所述地源热泵系统与所述用户侧设备J连通。
本实施例中,光伏光热系统可为建筑提供部分电能和热能,地源热泵系统可为建筑提供热能和冷能,二者相互补充,能够提高供能的稳定性。光伏光热系统能够进行光电转换,实现光伏发电,为建筑提供部分电能;并且,光伏光热系统能够进行光热转换,将水加热后存入储水箱C,为用户供给热水;还可以通过间接换热的方式并联在地源热泵系统的蒸发器G上,通过换热为用户供给热能。地源热泵系统为用户提供冷能,在阴天和雨天等光照强度较差的天气下,还可对光伏光热系统的热能供给进行补充,能够充分利用太阳能和地热能,提高能量利用率。
可选地,所述地源热泵系统包括冷凝器F、蒸发器G、压缩机H、四通换向阀和膨胀阀I,所述冷凝器F与所述换热器E连通,所述冷凝器F的第一端口通过所述四通换向阀与所述蒸发器G的第一端口连通,所述四通换向阀还与压缩机H连通,所述冷凝器F的第二端口通过所述膨胀阀I与所述蒸发器G的第二端口连通,所述蒸发器G与所述用户侧设备J连通,所述冷凝器F的第一端口和所述冷凝器F的第二端口还分别与地埋管连通,形成水循环回路。
可选地,所述光伏光热系统包括光伏光热组件A,所述光伏光热组件A与所述地埋管连通,形成水循环回路。
可选地,所述光伏光热系统还包括储能系统B,所述储能系统B与光伏光热组件A电连接,所述储水箱C内设置有电加热器D。
具体地,光伏光热组件A的第一端口通过第一水泵P1与储水箱C连通,光伏光热组件A的第二端口与储水箱C连通,形成水循环回路;光伏光热组件A的发电端与储能系统B电连接,储能系统B可包括逆变器和储能设备。储水箱C的第一端口与用户侧设备J连通,并通过第一阀门V1与换热器E连通,储水箱C的第二端口通过第二水泵P2分别与换热器E和用户侧设备J连通。换热器E的第一端口通过第六阀门V6与冷凝器F连通,换热器E的第二端口通过第三水泵P3与冷凝器F连通。冷凝器F的第一端口通过第四水泵P4与地埋管连通,冷凝器F的第二端口直接与地埋管连通,循环水从地埋管经过第四水泵P4流入冷凝器F的第一端口,并从冷凝器F的第二端口流回到地埋管中。地埋管还通过第五阀门V5和第六水泵P6与光伏光热组件A的第一端口连通,光伏光热组件A的第二端口直接与地埋管连通。冷凝器F的第一端口通过第二阀门V2连接至第三阀门V3(四通换向阀)的一个端口,第三阀门V3(四通换向阀)的另一个端口连接至蒸发器G,第三阀门V3的剩下两个端口与压缩机H连接,冷凝器F的第二端口通过膨胀阀I与蒸发器G连通。蒸发器G的第一端口通过第四阀门V4与用户侧设备J连通,蒸发器G的第二端口通过第五端口与用户侧设备J连通。
本可选的实施例中,光伏光热组件A与地埋管连通,可利用地埋管中的热泵循环水为光伏光热系统冷却降温,提高了能量利用率。当处于阴天和雨天等光照条件较差的天气时,可通过电加热器D对储水箱C内的水进行加热,能够对光热转换的热水供给进行补充,提高了热水供给的稳定性。
通过光伏光热系统和地源热泵系统的联合运行能够实现能量梯度利用,提高能量利用率。
示例性地,春秋季节,光伏发电模式包括通过光伏光热系统进行光伏发电,为系统设备(例如水泵等)供给电能,多余电能可存储在储能系统B中,用于在光照强度较差(例如夜晚、雨天等)时供给系统设备用电;光伏光热组件加热产生的热水通过水泵存于储水箱C中,从储水箱C直接供给用户侧设备J,储水箱C供给量大于用户侧需求时,第一阀门V1打开,热水进入换热器E,通过热交换热量通过第六阀门V6送入冷凝器F,在冷凝器F中对循环水直接接触加热,循环水流回地埋管位置进行热量储存;此时地源热泵系统不运行,第二阀门V2、第四阀门V4和第五阀门V5关闭;若光伏光热组件A加热热水达不到温度要求时,可启动电加热器D辅助加热热水。
夏季,光伏发电模式同春秋季节,在此不再赘述;光伏光热组件产生的热水存于储水箱C中直接供给用户侧设备J,地源热泵系统提供冷负荷,即第一阀门V1、第六阀门V6关闭,第二阀门V2、第三阀门V3打开,地埋管中循环水通过第四水泵P4进入冷凝器F进行换热后再流回地埋管,传热介质在冷凝器F中被冷却后依次进入膨胀阀I、蒸发器G和压缩机H,在蒸发器G中与用户侧设备J进行换热,吸取室内热量。此外,考虑到夏季室外高温对光伏系统的影响,可通过第六水泵P6抽一部分地埋管中循环水对光伏光热组件A进行冷却降温;若光伏光热组件A加热热水达不到温度要求时,可采用电加热器D辅助加热热水。
冬季,光伏发电模式同春秋季节,在此不再赘述;光伏光热组件A产生的热水存于储水箱C中直接供给用户侧设备J,储水箱C供给量大于用户侧需求的热水可通过换热器E将热量送入冷凝器F,与地埋管中循环水共同加热传热介质,加热后的传热介质依次通过压缩机H、蒸发器G、膨胀阀I,在蒸发器G中与用户侧设备J进行换热,供给室内热量;若光热转换加热热水达不到温度要求时,采用电加热器D辅助加热热水。
可通过光伏光热系统和地源热泵系统的联动,提高供能系统的供能稳定性和能量利用率。
示例性地,发电侧:可在储能系统B中增设控制程序,自动获取当地气象局发布的未来几天太阳光光照强度等气象数据,在程序中模拟得到预测的未来几天光伏光热系统发电量,将预测的发电量与供能系统的历史日平均耗电量进行对比,预判发电量是否能够满足历史日平均耗电量,若不满足,则可在夜晚谷电时间调控外电网为储能系统B充电储能,从而供给接下来白天峰电时间用电量;
供热水侧:可在光伏光热组件A位置设置日射强度计,并在储水箱C的热水入口侧a处、储水箱C的热水出口侧b处及用户侧设备J热水入口c处设置温度传感器,将采集数值返回到电加热器D的处理器中,处理器可根据采集的温度和设定热水温度自动调节加热器运行功率;例如:在储热阶段,若a处温度低于设定热水温度,则根据a处温度与设定热水温度的差值及储热水量计算值,与日射强度计计量的太阳光照强度推算的可供热量与设定的储水箱C所需热量的差值,取二者的较大值计算得到加热功率并调整电加热器D功率到该值;在释热阶段,若b处和c处温度低于设定热水温度,则根据c处温度与设定温度的差值及用水流率调整电加热器D加热功率,以减少热源与用户侧运输过程热损失产生的影响;在此期间通过温度传感器返回值的更新,当采集温度逐渐接近设定温度,电加热器D运行功率逐渐减小至可维持水温至设定温度的发热量;
供热侧:对第三水泵P3、第四水泵P4和第五水泵P5、压缩机H增设控制系统,第五水泵P5的功率的变化会引起第三水泵P3、第四水泵P4的变化;由于能量梯度的设定,地源热泵系统会优先采用光热间接传热到蒸发器G的热量,故第三水泵P3优先运行,当光热传递给蒸发器G的热量能够满足用户侧用热需求时,地埋管循环水连接的第四水泵P4功率较小;随着用户侧热需求增大,第五水泵P5功率增大,相应地埋管循环水连接的第四水泵P4功率及压缩机H频率增大;当光热热量严重不足时,第三水泵P3停止运行,第四水泵P4继续运行,并将功率调整到热量平衡值。
如图2所示,本发明另一实施例提供的一种供能系统设备配置方法,包括:
步骤S100,获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据。
具体地,气象数据可包括室外逐时干球温度、室外空气逐时焓值、室外风速、太阳光光照强度、太阳辐照时间和散射辐射等,建筑数据可包括目标区域内的建筑类型、建筑面积、边长、高度、建筑窗墙比、层高、各功能面积等)、围护结构参数和各种建筑的负荷来源等。历史人员活动数据可包括逐时在室人口数,逐时在室人口数等人员活动情况会对空调、照明等室内设备的运行造成影响。
步骤S200,基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;
步骤S300,根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。
具体地,可根据热负荷预测值和热水负荷预测值设计满足用户侧供热需求的至少一种光伏光热系统设备配置方案,可根据冷负荷预测值设计满足用户侧供冷需求的至少一种热泵系统设备配置方案。热泵系统可为地源热泵系统,还可为水源热泵系统和空气源热泵系统等。
本实施例中,获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据,其中,气象数据、建筑数据和人员活动数据对供能系统供给能量的损耗有影响。基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值,在保证建筑室内供热需求、供冷需求的同时,考虑了供热过程中天气、建筑结构和人员活动等造成的热能损耗,以及供冷过程中天气、建筑结构和人员活动等造成的冷能损耗。基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、气象数据和建筑数据确定热水负荷预测值,在保证建筑热水供给的同时,考虑了热水供给过程中天气、建筑结构和人员活动等造成的热水损耗。根据热负荷预测值和热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案,设计得到的光伏光热系统设备配置方案和热泵系统设备配置方案综合考虑了建筑供能需求和供能过程中的能量损耗,能够在保证建筑供能需求的同时,避免性能过剩,降低设备成本。
可选地,所述建筑数据包括所述目标区域内的建筑类型,所述第一负荷计算规则包括预设冷负荷计算公式,所述基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值包括:
采用预设的组合预测模型对所述目标区域内所述建筑类型相同的建筑的所述历史人员活动数据进行拟合,得到所述建筑类型对应的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值。
具体地,历史人员活动数据可包括过去不同季节的人员活动数据(逐时在室人口数等),例如夏季的历史人员活动数据和冬季的历史人员活动数据等。历史人员活动数据可通过实测记录得到,利用历史人员活动数据通过组合预测模型能够预测未来的人员活动情况和室内设备运行规律等。人员活动数据预测值包括逐时在室人口数的预测值等,室内设备运行数据预测值包括设备功率密度和运行时间的预测值等。
由于冷负荷主要包括夏季的供冷造成的负荷,因此,预测冷负荷预测值时,可采用夏季的历史人员活动数据进行拟合预测。
对于任一类型的建筑,可通过调研采样获得目标区域同类建筑的历史人员活动数据,利用预设的组合预测模型对历史人员活动数据进行拟合,得到目标区域内该建筑类型的建筑的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值,其中,组合预测模型可采用基于层次分析法的LR(逻辑回归模型)、LGB(轻梯度提升机模型)和ANN(人工神经网络)模型综合权重得到的,也可采用其它能够进行数据预测的机器学习模型,在此不做限制,组合预测模型的构建和训练过程为现有技术,在此不再赘述。
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据、所述建筑数据以及所述室内设计温度,通过所述预设冷负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时冷负荷数值;根据所有所述建筑类型的所述全年逐时冷负荷数值确定所述冷负荷预测值。
可选地,所述建筑数据还包括各种所述建筑类型对应的建筑面积,所述通过所述预设冷负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时冷负荷数值包括:
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据和所述室内设计温度,分别计算不同冷负荷来源下各种所述建筑类型的单位面积冷负荷;根据对应的所述建筑面积和所述单位面积冷负荷计算出各种所述建筑类型的所述全年逐时冷负荷数值。
具体地,考虑建筑类型、负荷来源及负荷不确定性因素;其中建筑类型包括:办公类、宾馆饭店类、医院类、学校类、商场类及住宅类;冷负荷来源:围护结构、新风、人员、照明及电器设备;目标区域的建筑总冷负荷CL(冷负荷预测值)的计算公式如公式一所示:
Figure BDA0003700624240000121
式中,n表示建筑类型,n=1,…,6依次为办公类、宾馆饭店类、医院类、学校类、商场类及住宅类;
Figure BDA0003700624240000131
—第n类建筑单位面积第i类冷负荷指标(W/m2),i=1,…,5依次为围护结构、新风、人员、照明及电气设备,例如
Figure BDA0003700624240000132
表示目标区域内医院类建筑新风对应的冷负荷;A—面积,㎡。
1)围护结构单位面积冷负荷的计算公式如公式二所示:
Figure BDA0003700624240000133
式中,a表示建筑边长,h表示建筑高度,h0为标准层高;m表示建筑底边长宽比(建筑数据);T表示温度,Tj为逐时干球温度(气象数据),TI n为第n类建筑的室内设计温度,Tw为夏季空调室外计算干球温度;K表示传热系数,K1表示墙体传热系数,K2表示屋面传热系数,K3表示外窗传热系数;Δt表示冷负荷温差,Δt1表示外墙冷负荷温差,Δt2表示屋面冷负荷温差,Δt3表示外窗冷负荷温差;
Figure BDA0003700624240000134
表示建筑各朝向平均窗墙比;CLQ表示冷负荷系数;Dj,max表示日射得热因数的最大值,W/m2;Cz表示窗玻璃的综合遮挡系数。
2)新风冷负荷的计算公式如公式三所示:
Figure BDA0003700624240000135
式中,hj为室外空气逐时焓值(气象数据),hI n为第n类建筑室内设计焓值,hw为夏季空调室外计算干球温度对应焓值,J/g;
Figure BDA0003700624240000136
表示第n类建筑室内人员密度,人/m2
Figure BDA0003700624240000137
表示第n类建筑的人员逐时在室率(人员活动数据预测值);Gn表示第n类建筑的新风量,m3/(人·h);ρ表示空气密度,kg/m3
3)人员冷负荷的计算公式如公式四所示:
Figure BDA0003700624240000138
式中,φn表示第n类建筑的群集系数(人员活动数据预测值);C3,LQ表示人体散热冷负荷系数。
4)照明冷负荷的计算公式如公式五所示:
Figure BDA0003700624240000139
式中,
Figure BDA00037006242400001310
表示第n类建筑的照明设备逐时使用率(室内设备运行数据预测值);C4,LQ表示照明散热冷负荷系数。
5)电器设备冷负荷的计算公式如公式六所示:
Figure BDA0003700624240000141
式中,
Figure BDA0003700624240000142
表示第n类建筑的设备电器逐时使用率(室内设备运行数据预测值);C5,LQ表示设备电器冷负荷系数。
本可选的实施例中,获取目标区域的历史人员活动数据,然后采用组合预测模型对不同建筑类型对应的历史人员活动(人员行为和设备运行规律)数据进行拟合,以得到不同建筑类型的室内人员密度及人员行为(人员活动数据预测值)、照明功率密度及运行时间表、空调系统和其他设备的功率密度及运行时间表预测值(室内设备运行数据预测值),对于任一建筑类型,将其对应的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值代入冷负荷计算公式(公式一至公式六),结合气象数据、建筑数据及室内设计温度,计算出目标区域内该建筑类型的全年逐时冷负荷数值,将目标区域所有建筑类型的全年逐时冷负荷数值相加获得所述冷负荷预测值。计算冷负荷总数值的过程中,不仅考虑了目标区域内各种冷负荷来源和各种类型建筑的结构带来的损耗,还通过历史人员活动数据预测未来的人员活动数据,考虑未来人员活动带来的损耗,更加全面地考虑了冷负荷的损耗情况,提高了冷负荷总数值的计算准确性,进而能够保证建筑的供能需求。
可选地,所述第一负荷计算规则包括预设热负荷计算公式,所述基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值包括:
采用预设的组合预测模型对所述目标区域内所述建筑类型相同的建筑的所述历史人员活动数据进行拟合,得到所述建筑类型对应的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值。
具体地,由于热负荷主要包括冬季供热造成的负荷,因此,预测热负荷预测值时,可采用冬季的历史人员活动数据进行拟合预测。
对于目标区域的任一类型的建筑,可通过调研采样获得目标区域同类建筑的历史人员行为和设备运行规律数据(历史人员活动数据),利用组合预测模型(可为基于层次分析法的LR、LGB和ANN模型综合权重得到的组合预测模型)对历史人员活动数据拟合预测得到本类建筑的室内人员密度及人员行为(人员活动数据预测值)、照明功率密度及运行时间表、空调系统和其他设备的功率密度及运行时间表预测值(室内设备运行数据预测值)。
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据、所述建筑数据以及所述室内设计温度,通过所述预设热负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时热负荷数值,并根据所有所述建筑类型的所述全年逐时热负荷数值确定所述热负荷预测值。
可选地,所述通过所述预设热负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时热负荷数值包括:
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据和所述室内设计温度,分别计算不同热负荷来源下各种所述建筑类型的单位面积热负荷,并根据对应的所述建筑面积和所述单位面积热负荷计算出各种所述建筑类型的所述全年逐时热负荷数值。
具体地,考虑建筑类型、负荷来源及负荷不确定性因素;其中建筑类型与冷负荷一致;热负荷来源:围护结构、外门窗缝隙冷空气渗入、外门开启冲入冷风及附加耗热量。目标区域的建筑热负荷HL(热负荷预测值)的计算公式如公式七所示:
Figure BDA0003700624240000151
式中,
Figure BDA0003700624240000152
表示第n类建筑第j时刻第k类耗热量(W),k取1、2、3、4时依次对应围护结构、外门窗缝隙冷空气渗入、外门开启冲入冷风及附加耗热量,例如
Figure BDA0003700624240000153
表示目标区域内医院类建筑第j时刻外门窗缝隙冷空气渗入对应的耗热量。
1)围护结构热负荷的计算公式如公式八所示:
Figure BDA0003700624240000154
式中,t表示温度,tn表示第n类建筑室内空气计算温度,tj表示第j时刻室外空气温度(气象数据);α1表示温差修正系数,K表示围护结构换热系数,F表示围护结构换热面积(建筑数据)。
2)外门窗缝隙冷空气渗入耗热量的计算公式如公式九所示:
Figure BDA0003700624240000161
式中,cp表示室外温度下空气比热容(气象数据);V表示渗透空气体积流量,可采用如下公式确定:
V=∑(lLM),
l为房间某朝向上的门窗缝隙长度,L为每米门窗缝隙的基准缝隙长度进入室内空气量,M为门窗缝隙的渗风量综合修正系数,其中,
Figure BDA0003700624240000162
d表示在风压单独作用下,渗透冷空气量的朝向修正系数;b=0.67;
Figure BDA0003700624240000163
为门窗的中心线标高;c表示作用于门窗上的有效热压差与有效风压差之比。
3)外门开启冲入冷风耗热量的计算公式如公式十所示:
Figure BDA0003700624240000164
式中,βkq表示外门开启冲入冷风耗热量附加率(人员活动数据预测值)。
本可选的实施例中,计算热负荷的具体过程与冷负荷的计算过程相似,在此不再赘述。获取目标区域的历史人员行为和运行规律数据,然后采用组合预测模型对历史人员活动数据进行拟合预测,以得到不同建筑类型的室内人员活动数据预测值,再将这些参数代入热负荷计算公式,结合气象数据、建筑数据及室内设计温度和室内设备运行数据预测值,对于任一建筑类型,将其对应的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值代入冷负荷计算公式(公式七至公式十),结合气象数据、建筑数据及室内设计温度,计算出目标区域内该建筑类型的全年逐时热负荷数值,将目标区域所有建筑类型的全年逐时热负荷数值相加获得所述热负荷预测值。计算过程中不仅考虑了目标区域内各种热负荷来源和各种类型建筑的损耗,还通过历史人员活动数据预测未来的人员活动数据,考虑未来人员活动带来的损耗,更加全面地考虑了热负荷的损耗情况,提高了热负荷总数值的计算准确性,进而能够保证建筑的供能需求。
可选地,所述建筑数据还包括各种所述建筑类型分别对应的热水用水定额和室内人员密度,所述气象数据包括水温与室外空气温度的关联参数,所述基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值包括:
基于所述第二负荷计算规则,根据所述热水用水定额、所述室内人员密度、所述热水设计温度和所述关联参数分别确定各种所述建筑类型下的热水负荷数值,根据所有所述建筑类型的所述热水负荷数值确定所述目标区域的热水负荷预测值。
具体地,第二负荷计算规则可采用第十一公式表示:
Figure BDA0003700624240000171
式中,TCL,j=f(Tj)表示通过测试获得的冷水温度和室外空气温度的关系;
Figure BDA0003700624240000172
表示第n类建筑的热水用水定额,L/人·d,可按《建筑给水排水设计标准GB50015-2019》选取最高日用水定额;
Figure BDA0003700624240000173
表示第n类建筑的室内人员密度,人/m2;Thw表示热水设定温度。其中,室内人员密度为未来时刻室内的人员密度预测值,其可通过实测的历史人口密度的实际值或历史人口密度的经验值预测得到,当采用实测的历史人口密度的实际值通过组合预测模型预测得到时,其与人员活动数据预测值中的逐时在室人口数的预测值相同。
可选地,所述热泵系统设备配置方案的数量为至少一种,所述根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案之后,还包括:
以所述热负荷预测值和所述光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值为约束,对所述热泵系统设备配置方案进行筛选,获得筛选后的热泵系统设备配置方案。
具体地,可根据热负荷预测值和热水负荷预测值拟定光伏光热系统负荷,可根据冷负荷预测值拟定热泵系统负荷。由于不仅光伏光热系统能够为用户侧供热,热泵系统也能为用户侧供给部分热能,因此根据热负荷预测值和各种光伏光热系统设备配置方案能够提供的热负荷之间差值,对热泵系统设备配置方案进行筛选,以保证供能系统供热的稳定性和可靠性,其中,热负荷预测值为满足用户侧供热需求对应的负荷。
本可选的实施中,以热负荷预测值和初步确定的各种光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值为约束,对初步确定的各种热泵系统设备配置方案进行筛选,能够筛选出满足用户侧供热需求的热泵系统设备配置方案,保证供热的稳定性和可靠性,提高能量利用率。并且缩小了热泵系统设备配置方案的选择范围,能够提高后续对方案进行寻优的效率。
可选地,所述光伏光热系统设备配置方案的数量为至少一种,所述获得筛选后的热泵系统设备配置方案之后,还包括:
根据所述筛选后的热泵系统配置方案的冷负荷提供值和所述光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值,计算供能系统中的动力设备耗电量;
根据所述室内设备运行数据预测值和单个设备的耗电量计算所述供能系统中的室内设备耗电量;
根据所述动力设备耗电量和所述室内设备耗电量确定所述供能系统的电力负荷需求值;
以所述电力负荷需求值为约束,对所述光伏光热系统设备配置方案进行筛选,获得筛选后的光伏光热系统设备配置方案。
具体地,根据筛选后的热泵系统配置方案的冷负荷提供值(筛选后的热泵系统配置方案为至少一种,对应的冷负荷提供值可为一个范围)和光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值(光伏光热系统设备配置方案为至少一种,对应的热负荷提供值为至少一种),可根据冷热负荷(制冷、制热能力)选取热泵和水泵等动力设备的型号,根据确定型号的设备功率参数及预测的室内设备运行数据预测值采用当量满负荷运行时间法确定对应的动力设备的耗电量,具体内容包括根据预测的室内设备运行数据预测值得到当量满负荷运行时间,从而计算负荷率,再结合动力设备额定功率计算动力设备的耗电量其中,热泵耗电量可参考第十二公式所示,变流量水泵的耗电量可参考公式十三所示:
PHP=(∑NHP)τ, (式十二)
式中,PHP为热泵耗电量,NHP为热泵额定轴功率,τ为热泵的满负荷运行时间。
Figure BDA0003700624240000191
式中,PP为水泵耗电量,NP为水泵额定轴功率,ε为水泵负荷率,np为水泵设备数,tp水泵累计运行时间,从节能角度考虑动力设备的控制可采用直流变频技术。
室内设备包括照明设备和室内电器,室内设备耗电量就包括照明耗电量和电器耗电量,所述照明耗电量和所述电器耗电量可参考公式十四所示:
Figure BDA0003700624240000192
式中,
Figure BDA0003700624240000193
表示第n类建筑的照明设备逐时使用率(室内设备运行数据预测值);C4,P表示照明功率密度;
Figure BDA0003700624240000194
表示第n类建筑的设备电器逐时使用率(室内设备运行数据预测值);C5,P表示设备电器功率密度。
本可选的实施例中,以计算的供能系统的电力负荷需求值为约束,对光伏光热系统设备配置方案进行筛选,例如可筛选发电能力更好的光伏光热系统设备配置方案,以充分利用太阳能发电,节能环保,并且能够提高后续供能方案优化的效率。
可选地,如图3所示,所述光伏光热系统设备配置方案和所述热泵系统设备配置方案的数量分别为至少一种,所述根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案之后,还包括:
步骤S410,分别确定各种不同的供能方案在预先拟定的多个评价指标下的评价数据,其中,一种所述供能方案包括一种所述光伏光热系统设备配置方案和一种所述热泵系统设备配置方案。
具体地,评价指标可参见表1所示。
表1评价指标
Figure BDA0003700624240000195
Figure BDA0003700624240000201
其中:
用户侧度电碳排放强度:用户侧每消耗一度电产生的碳排放量,即统计期间系统碳排总量/统计期间总耗电量,其中碳排指的是系统范围二的碳排放量,主要是外购电碳排放;
零碳能源利用比例:统计期间用户侧消耗的光伏发电量占统计期间总耗电量的比例;
一次能源供热比例:(统计期间光热系统供热量+统计期间地源热泵供热量)/(统计期间光热系统供热量+统计期间地源热泵供热量+统计期间电加热供热量);
外购能源成本:外购电电价*统计期间外购电电量;
碳排放成本:统计期间总碳排放量*单位碳排成本;
冷热源取用成本:考虑到环境因素,在选用不同热泵方案时为获取冷热源所用的成本;例如地源热泵的冷热源取用成本为地埋管设备购买、安装、维护成本;
度电成本:统计期间(系统投资成本+系统运维成本-系统残值)/统计期间总耗电量,包括系统初始采购与安置成本、系统设备正常运行的检修、维护成本;
光储收益:光伏发电、储能系统放电产生的收益,现如今实现平价上网,即统计期间耗电量*当地电网电价;
投资回收期:统计期间系统总收益/统计期间系统总成本;
内部收益率:资金流入现值总额与资金流出现值总额相等、净现值等于零时的折现率;
供冷热效率:(统计期间总冷负荷+统计期间总热负荷)/统计期间总总耗电量;
系统故障率:统计期间发生故障的设备数量/统计期间使用的设备数量;
负荷满足可靠率:统计期间负荷满足的时间/统计总时间;
光伏热电比例:统计期间光伏光热热能供给量/统计期间光伏发电总电量。
步骤S420,采用层次分析法确定各个所述评价指标的第一指标权重,采用熵权法确定各个所述评价指标的第二指标权重。
具体地,层次分析法中各个评价指标的重要程度比较打分可由项目投资方和目标客户群体共同打分,可根据具体需要设置不同人群打分结果的权重,例如项目投资方和目标客户群体打分结果的比重各占一般,汇总不同人群对各个评价指标的打分结果,就可得到各个评价指标的第一指标权重,各个评价指标的第一指标权重可组成权重向量wi,其中,让项目方案的直接受众参与到方案评选中,能够贴近方案直接受众的需求,并且通过层次分析法能够弱化个人主观性,强化群体主观性,贴近群体的意见。
信息熵是利用熵权法计算指标本身存在的不确定性,通过客观信息熵改善评估指标的分配权重,具体流程如下:
通过归一法对各个评价指标的评价数据进行预处理,对效益型指标(例如光储收益、投资回收期等),归一化法计算公式如第十五公式所示:
Figure BDA0003700624240000211
其中,cij表示评价数据aj的归一化结果,aj表示评价指标i对应的任一评价数据,min(aj)表示评价指标i对应的最小评价数据,max(aj)表示评价指标i对应的最大评价数据。
对成本型指标(例如外购能源成本、碳排放成本等),归一化公式如第十六公式所示:
Figure BDA0003700624240000221
其中,cij表示评价数据aj的归一化结果,aj表示评价指标i对应的任一评价数据,min(aj)表示评价指标i对应的最小评价数据,max(aj)表示评价指标i对应的最大评价数据。
在指标归一化的基础上,计算指标数据的出现概率,计算公式如第十七公式所示:
Figure BDA0003700624240000222
其中,pij表示评价数据aj的出现概率,n表示评价指标i对应的评价数据数量。
计算系统中第i个评价指标的系统熵ei,计算公式如第十八公式所示:
Figure BDA0003700624240000223
其中,ei表示第i个评价指标的系统熵。
计算系统中第i个指标的熵权vi,计算公式如第十九公式所示:
Figure BDA0003700624240000224
其中,vi表示第i个评价指标的熵权,即第i个评价指标的第二指标权重,m为待评估的评估指标数。
通过第十九公式可计算得到各个评价指标的第二指标权重,进而得到权重系数法中的指标权重向量:v=(v1,v2,…,vm)。
通过熵权法确定各个评价指标的第二指标权重,能够从成本和效益等经济性角度,客观地评估各个评价指标的重要性。
步骤S430,根据预设比例将所述第一指标权重和所述第二指标权重进行组合,获得综合指标权重。
具体地,对于任一评价指标,可按照预设比例将该评价指标的第一指标权重和第二指标权重进行组合,获得该评价指标的综合指标权重。组合过程可采用第二十公式表示:
ωi=k1wi+k2vi, (式二十)
其中,ωi表示评价指标i的综合指标权重,wi表示评价指标i的第一指标权重,vi表示评价指标i的第二指标权重,k1表示第一指标权重所占比例(即层次分析法对应的权重系数),k2表示第二指标权重所占比例(即熵权法对应的权重系数),k1+k2=1;
其比例可调整,可根据项目投资方和目标客户群体的投票结果决定,若二者的投票结果差异较大可适当降低层次分析法的权重占比,更偏重具有客观性的熵权法权重影响,一般默认选取两个方法各0.5的比例,即k1=0.5(层次分析法)、k2=0.5(熵权法)。
步骤S440,根据各个所述评价指标对应的所述综合指标权重和所述评价数据确定各种所述供能方案的评价结果。
具体地,对于每种供能方案,将该供能方案对应的评价数据和对应的各个评价指标的综合指标权重进行加权求和,得到该供能方案的评分。
步骤S450,根据所述评价结果确定最优的供能方案。
具体地,在所有评价结果中确定评分最高的供能方案为最优的供能方案。
本可选的实施例中,从低碳性、经济型和稳定性角度对各种供能方案进行评价,从多种维度对各种供能方案进行综合评价,能够提高筛选得到的供能方案的全面性。并利用层次分析法和熵权法来确定各种评价指标的权重,不仅能够融合投资方和目标客户群体的主观意见,贴合用户需求,还可以客观地评估各种供能方案的优劣,根据评价结果能够直观地反映各种供能方案的优先级,能够从所有供能方案中筛选出最优的供能方案。
如图4所示,本发明又一实施例提供的一种供能系统设备配置装置,包括:
获取模块,用于获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据;
计算模块,用于基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;
配置模块,用于根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。
本实施例的供能系统设备配置装置用于实现如上所述的供能系统设备配置方法,其有益效果与上述的供能系统设备配置方法的有益效果相对应,在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory,RAM)等。在本申请中,所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
虽然本发明公开披露如上,但本发明公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本发明公开的精神和范围的前提下,可进行各种变更与修改,这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种供能系统设备配置方法,其特征在于,包括:
获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据;
基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;
根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。
2.根据权利要求1所述的供能系统设备配置方法,其特征在于,所述建筑数据包括所述目标区域内的建筑类型,所述第一负荷计算规则包括预设冷负荷计算公式和预设热负荷计算公式,所述基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值包括:
采用预设的组合预测模型对所述目标区域内所述建筑类型相同的建筑的所述历史人员活动数据进行拟合,得到所述建筑类型对应的人员活动数据预测值和室内设备运行数据预测值;
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据、所述建筑数据以及所述室内设计温度,通过所述预设冷负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时冷负荷数值,并通过所述预设热负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时热负荷数值;
根据所有所述建筑类型的所述全年逐时冷负荷数值确定所述冷负荷预测值,并根据所有所述建筑类型的所述全年逐时热负荷数值确定所述热负荷预测值。
3.根据权利要求2所述的供能系统设备配置方法,其特征在于,所述建筑数据还包括各种所述建筑类型对应的建筑面积,所述通过所述预设冷负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时冷负荷数值,并通过所述预设热负荷计算公式计算出各种所述建筑类型下的全年逐时热负荷数值包括:
基于所述人员活动数据预测值、所述室内设备运行数据预测值、所述气象数据和所述室内设计温度,分别计算不同冷负荷来源下各种所述建筑类型的单位面积冷负荷,并分别计算不同热负荷来源下各种所述建筑类型的单位面积热负荷;
根据对应的所述建筑面积和所述单位面积冷负荷计算出各种所述建筑类型的所述全年逐时冷负荷数值,并根据对应的所述建筑面积和所述单位面积热负荷计算出各种所述建筑类型的所述全年逐时热负荷数值。
4.根据权利要求2所述的供能系统设备配置方法,其特征在于,所述建筑数据还包括各种所述建筑类型分别对应的热水用水定额和室内人员密度,所述气象数据包括水温与室外空气温度的关联参数,所述基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值包括:
基于所述第二负荷计算规则,根据所述热水用水定额、所述室内人员密度、所述热水设计温度和所述关联参数分别确定各种所述建筑类型下的热水负荷数值,根据所有所述建筑类型的所述热水负荷数值确定所述目标区域的热水负荷预测值。
5.根据权利要求1至4任一项所述的供能系统设备配置方法,其特征在于,所述热泵系统设备配置方案的数量为至少一种,所述根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案之后,还包括:
以所述热负荷预测值和所述光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值为约束,对所述热泵系统设备配置方案进行筛选,获得筛选后的热泵系统设备配置方案。
6.根据权利要求5所述的供能系统设备配置方法,其特征在于,所述光伏光热系统设备配置方案的数量为至少一种,所述获得筛选后的热泵系统设备配置方案之后,还包括:
根据所述筛选后的热泵系统配置方案的冷负荷提供值和所述光伏光热系统设备配置方案的热负荷提供值,计算供能系统中的动力设备耗电量;
根据所述室内设备运行数据预测值和单个设备的耗电量计算所述供能系统中的室内设备耗电量;
根据所述动力设备耗电量和所述室内设备耗电量确定所述供能系统的电力负荷需求值;
以所述电力负荷需求值为约束,对所述光伏光热系统设备配置方案进行筛选,获得筛选后的光伏光热系统设备配置方案。
7.根据权利要求1至4任一项所述的供能系统设备配置方法,其特征在于,所述光伏光热系统设备配置方案和所述热泵系统设备配置方案的数量分别为至少一种,所述根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案之后,还包括:
分别确定各种不同的供能方案在预先拟定的多个评价指标下的评价数据,其中,一种所述供能方案包括一种所述光伏光热系统设备配置方案和一种所述热泵系统设备配置方案;
采用层次分析法确定各个所述评价指标的第一指标权重,采用熵权法确定各个所述评价指标的第二指标权重;
根据预设比例将所述第一指标权重和所述第二指标权重进行组合,获得综合指标权重;
根据各个所述评价指标对应的所述综合指标权重和所述评价数据确定各种所述供能方案的评价结果;
根据所述评价结果确定最优的供能方案。
8.一种供能系统设备配置装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标区域的气象数据、建筑数据以及历史人员活动数据;
计算模块,用于基于第一负荷计算规则,根据预设的室内设计温度、所述气象数据、所述建筑数据以及所述历史人员活动数据确定冷负荷预测值和热负荷预测值;基于第二负荷计算规则,根据预设的热水设计温度、所述气象数据和所述建筑数据确定热水负荷预测值;
配置模块,用于根据所述热负荷预测值和所述热水负荷预测值确定光伏光热系统设备配置方案,根据所述冷负荷预测值确定热泵系统设备配置方案。
9.一种供能系统,其特征在于,基于如权利要求1至7任一项所述的供能系统设备配置方法进行设备配置,包括光伏光热系统、地源热泵系统、储水箱、换热器和用户侧设备;所述光伏光热系统与所述储水箱连通,所述储水箱分别与所述换热器和所述用户侧设备连通,所述换热器与所述地源热泵系统连通,所述地源热泵系统与所述用户侧设备连通。
10.根据权利要求9所述的供能系统,其特征在于,所述地源热泵系统包括冷凝器、蒸发器、压缩机、四通换向阀和膨胀阀,所述冷凝器与所述换热器连通,所述冷凝器的第一端口通过所述四通换向阀与所述蒸发器的第一端口连通,所述四通换向阀还与所述压缩机连通,所述冷凝器的第二端口通过所述膨胀阀与所述蒸发器的第二端口连通,所述蒸发器与所述用户侧设备连通,所述冷凝器的第一端口和所述冷凝器的第二端口还分别与地埋管连通,形成水循环回路。
11.根据权利要求9所述的供能系统,其特征在于,所述光伏光热系统包括光伏光热组件,所述光伏光热组件与地埋管连通,形成水循环回路。
12.根据权利要求11所述的供能系统,其特征在于,所述光伏光热系统还包括储能系统,所述储能系统与所述光伏光热组件电连接,且所述储水箱内设置有电加热器。
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