[发明专利]一种冰蓄冷空调冷负荷需求预测分配方法及系统

说明书

本发明公开了一种冰蓄冷空调冷负荷需求预测分配方法及系统，建立目标建筑时刻冷负荷预测图，将蚁群划分为若干个子蚁群；利用每个子蚁群进行冷负荷需求预测值搜索，将每个子蚁群的冷负荷需求预测值搜索结果按照效用函数值进行排序；根据排序结果获取冷负荷预测值搜索结果中趋于居中的冷负荷需求预测值搜索结果所对应的蚂蚁，将蚂蚁的信息素更新至邻居子蚁群中，比较各个子蚁群搜索到的待调控日当前时刻冷负荷需求预测值，输出待调控日当前时刻的最优冷负荷需求预测值；用曲线拟合，若当前时刻是待调控日的最后一个时刻，得到目标建筑的待调控日的总冷负荷需求预测值，实现冷负荷需求预测分配。本发明提高了冷机运行效率，取得更高的效益。

技术领域

本发明属于空调制冷技术领域，具体涉及一种冰蓄冷空调冷负荷需求预测分配方法及系统。

背景技术

能源问题日益严重，节能减排工作成为各国焦点，空调是建筑中最普遍的耗能设备之一，约占总电力和能源消耗的60％左右。夏季公共建筑电量需求大、空调系统用电再度加重了电网的峰值负荷，导致高峰电力供应不足、低谷过剩、限电停电等电网故障变得更加普遍。冰蓄冷空调以乙烯乙二醇水溶液为载冷剂，与蓄冰装置内的水换热蓄冷，水以显热或相变潜热的形式储存冷量，在电力低谷且低电价时段用电制冷蓄冰，电网负荷高峰期或电价峰值期，使用制冷机组和蓄冰装置联合供冷，实现空调用电“移峰填谷”和节能运行工作。

冰蓄冷公调系统是在时间和空间上分布的大规模系统，其平衡电网压力，降低了空调运行费用。而当前集中式控制结构在暖通空调系统应用中存在控制网络搭建复杂、组态困难和优化算法难以实现等问题，进而使得实际工程中不当的控制策略难以实现，造成了系统效率低、能源浪费等现象。除此之外，随着系统规模增大，数据传输时链路拥塞和运行滞后等问题频频发生。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种冰蓄冷空调冷负荷需求预测分配方法及系统，实现冰蓄冷空调运行能耗最小、运行费用最低、能耗损失最少的目标。

本发明采用以下技术方案：

一种冰蓄冷空调冷负荷需求预测分配方法，包括以下步骤：

S1、建立目标建筑时刻冷负荷预测图，设置蚁群参数，并将蚁群划分为若干个子蚁群；

S2、利用步骤S1划分的每个子蚁群进行冷负荷需求预测值搜索，得到待调控日当前时刻的若干冷负荷需求预测值搜索结果；将每个子蚁群的冷负荷需求预测值搜索结果按照效用函数值进行排序；

S3、根据步骤S2的排序结果获取冷负荷预测值搜索结果中趋于居中的冷负荷需求预测值搜索结果所对应的蚂蚁，将蚂蚁的信息素更新至邻居子蚁群中，令若干子蚁群协同进化；迭代设定次数后，停止蚂蚁搜索，比较各个子蚁群搜索到的待调控日当前时刻冷负荷需求预测值，进行方差分析，输出待调控日当前时刻的最优冷负荷需求预测值；

S4、将步骤S3获得的最优冷负荷需求预测值用曲线拟合，完成目标建筑对应时刻冷负荷需求预测值规划；

S5、若当前时刻是待调控日的最后一个时刻，则停止循环，得到目标建筑的待调控日的总冷负荷需求预测值，实现冷负荷需求预测分配。

具体的，步骤S1中，建立目标建筑时刻冷负荷预测图具体为：

S101、建立冰蓄冷空调系统冷量提供一次侧设备能耗模型，包括冷机、冷却塔、冷却泵和溶液泵；

S102、根据步骤S101得到的能耗建立运行能耗目标函数、运营成本目标函数和能耗损失目标函数；

S103、建立目标建筑的总冷负荷需求预测值约束条件，根据目标函数和约束条件建立目标建筑时刻冷负荷预测图。

进一步的，步骤S101中，冷机能耗模型为：