基于冷量预测的商业综合体冰蓄冷系统控制方法研究

作     者：王潇 康旭源 燕达 秦蓉 WANG Xiao;KANG Xuyuan;YAN Da;QIN Rong

作者机构：清华大学建筑节能研究中心北京100084 

基　　金：国家重点研发计划“低碳社区 建筑清洁能源冷热电联供关键技术及示范”项目(2019YFE0104900) 

出 版 物：《建筑科学》 (Building Science)

年 卷 期：2022年第38卷第12期

页      码：7-16,66页

摘      要：冰蓄冷系统使得大型商业综合体的用冷需求具备一定的柔性,通过适宜的能源系统管理,在分时电价的引导下,可以降低能源需求与能源供给的不匹配程度。基于数据驱动的冷负荷预测可以挖掘冷负荷与气象等复杂因素的联系,实现冷负荷的准确预测,进而辅助冰蓄冷系统运行控制。本研究利用商业综合体能源大数据,采用机器学习方法进行冷负荷预测,并对冷负荷预测形式、输入参数组合、训练集历史样本量进行优化。根据预测冷负荷,本研究综合考虑分时电价、冷站设备性能,设计了基于规则的冰蓄冷系统预测控制方法。研究以北京某大型商业综合体为例,基于数据驱动的冷量预测模型平均绝对误差变异系数为13.0%,基于预测冷负荷的冰蓄冷系统运行控制方法可以使冷站节约23.9%的能源费用,使冷站电力需求与电网电力供给的匹配程度提高。

主 题 词：冰蓄冷 冷量预测 预测控制 数据驱动 需求响应 

学科分类：080705[080705] 08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2022.12.02

馆 藏 号：203116053...