基于负荷预测的冰蓄冷空调系统优化控制研究

摘要

为了更好地平衡电网负荷和缓解城市供电压力，冰蓄冷空调在我国得到了日益广泛的应用。如何最优化的利用冰蓄冷空调，充分发挥冰蓄冷空调移峰填谷的优势，使用户在经济上达到最大的利益，已经成为发展冰蓄冷空调的一个重要问题。近年来，优化控制策略已经逐渐取代了以往简单的单纯依靠主机或冰槽的控制策略，成为冰蓄冷空调系统的主要控制策略。 本文以广州大学城的外融冰盘管式冰蓄冷空调系统为研究对象，通过对如何实现冰蓄冷空调优化控制的研究，提出了冰蓄冷空调系统优化控制的一般过程，给出了进行负荷预测的方法以及负荷优化分配的数学模型。 本文首先介绍了广州大学城采用的冰蓄冷空调系统，包括大学城区域供冷系统、第二冷站冰蓄冷主要设备、运行工况和自控系统，并采集了此工程2007年5～7月份的室外温度和冷负荷数据，将这些数据作为建立负荷预测模型的依据。 其次，准确的逐时负荷预测是实施冰蓄冷系统优化控制的重要前提。本文根据人工神经网络原理，建立了室外温度预测的神经网络模型，使得24小时提前逐时温度预测平均相对误差从ASHRAE计算方法的5.21％降低到了0.71％；针对工作日和假日两种不同日期类型，分别建立了日总冷负荷的神经网络模型，对工作日日负荷预测的平均相对误差是4.71％，对假日日负荷预测为8.62％，这一结果基本满足实际应用的要求：在温度预测模型的基础上，进一步建立了空调提前24小时的逐时负荷ANN预测模型，计算该模型平均绝对误差为188Rth，平均相对误差为5.15％，期望相对误差为2.08％。 最后，建立了优化控制运行费用最小化的数学模型并进行了模型求解。求解结果表明，在日冷负荷小于蓄冰槽蓄冰总量且逐时冷负荷小于融冰供冷最大功率时，优化控制就是融冰单独供冷，蓄冰槽蓄冰量等于预测的日冷负荷再乘以一定的冗余系数。而在日冷负荷大于蓄冰总量，且有逐时负荷大于融冰供冷最大功率时，优化控制就是根据剩余冰量，在保持单台制冷机负荷系数0.7以上(一般为0.8)启动相应冷水机组台数，通过调节融冰供冷来满足时刻负荷需求，蓄冰槽冰量全部蓄满。 同时结合自控系统，在文章的最后一小节给出了冰蓄冷空调系统的一个优化控制方案设计，以此可以用来指导冰蓄冷空调控制的设计应用。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1课题背景

1.2冰蓄冷空调的运行控制策略

1.2.1冰蓄冷空调运行策略

1.2.2冰蓄冷空调控制策略

1.2.3冰蓄冷空调实施优化控制的必要性

1.3本文研究的主要内容和意义

第二章空调负荷数据的获取

2.1广州大学城概况

2.1.1大学城区域供冷系统

2.1.2大学城自控系统网络结构

2.2第二冷站冰蓄冷空调系统

2.2.1冰蓄冷系统设计

2.2.2冰蓄冷系统运行工况

2.2.3冷站自动控制系统

2.3实测温度数据和空调负荷数据示例

2.3.1空调负荷计算公式

2.3.2数据示例

第三章 冰蓄冷空调系统负荷预测研究

3.1负荷预测研究工作的发展

3.1.1国外负荷预测研究

3.1.2国际上两次有影响的负荷预测竞赛

3.1.3国内负荷预测工作

3.2人工神经网络原理

3.2.1人工神经元模型

3.2.2 BP网络的基本结构与学习规则

3.2.3 BP网络的应用问题

3.3室外温度预测模型

3.3.1 ASHRAE系数法

3.3.2神经网络预测模型

3.4日冷负荷预测模型

3.4.1影响日冷负荷的因素

3.4.2日冷负荷预测神经网络结构

3.4.3预测结果和误差分析

3.5逐时负荷预测模型

3.5.1网络训练输入变量的选择

3.5.2逐时负荷预测神经网络结构

3.5.3预测结果和误差分析

第四章冰蓄冷空调系统优化控制研究

4.1最优化理论

4.2优化控制数学模型的建立

4.2.1前提假设

4.2.2目标函数

4.2.3约束条件

4.2.4求解方法

4.3模型求解与结果分析

4.4冰蓄冷空调系统优化控制方案设计

结束语

参考文献

攻读学位期间发表的论文

致谢