基于冷量预测的商业综合体冰蓄冷系统控制方法研究

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.

关键词：冰蓄冷、冷量预测、预测控制、数据驱动、需求响应

所属期刊栏目：38

分类号：TU831(房屋建筑设备)

资助基金：国家重点研发计划;建筑清洁能源冷热电联供关键技术及示范项目

在线出版日期：2023-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：7-16,66