大型公建负荷预测及空调冷冻站需求响应节能运行研究

【摘要】：近年来,我国正处于工业化、城市化快速发展的阶段,由于人们对居住舒适度要求的不断提高,未来几年内大型公共建筑(简称为“大型公建”)将急剧增加,而我国90%以上的大型公建是典型的耗能大户,随着建筑能耗比例的攀升,能源和发展的矛盾将日益突出。探讨需求响应技术在大型公建系统中的应用对缓解能源与发展的矛盾具有重要的意义。 本文基于北京市某大型公建空调冷冻站系统展开研究。首先从建筑能耗特点入手对建筑进行分类,分析大型公建能耗的特点、种类、节能设计的必要性及综合解决方案；其次采用BP神经网络对空调系统的冷负荷进行预测,预测的结果结合良好的节能运行策略,不仅能满足系统负荷要求,而且有利于系统运行方案的经济性和可靠性；再次,在研究冷冻站系统仿真部分重要部件的数学模型及数字仿真器的建立方法的基础之上,采用TRNSYS软件搭建基于冷机单独供冷工况下的冰蓄冷系统动态仿真平台,在此平台上完成系统仿真及结果分析；最后,研究冷水机组的控制模式及部分负荷率下冷水机组的比功率和运行能耗,在Matlab环境中完成冷机节能运行模糊专家系统仿真。 【关键词】：大型公共建筑 负荷预测 蓄冷空调系统 神经网络 模糊专家系统
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU831
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-16
• 1.1 课题研究背景及意义8-11
• 1.2 需求响应研究现状及发展动态分析11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状及发展趋势12-13
• 1.3 冰蓄冷空调系统负荷预测13-14
• 1.3.1 蓄冷空调系统负荷特性及预测必要性13
• 1.3.2 冰蓄冷空调系统负荷预测方法13-14
• 1.4 冷水机组节能运行策略14-15
• 1.5 论文主要研究内容与章节安排15
• 1.6 本章小结15-16
• 第2章 大型公建能耗及研究对象数据获取16-26
• 2.1 建筑分类16-17
• 2.2 大型公建能耗17-18
• 2.2.1 大型公建能耗的特点17
• 2.2.2 大型公建能耗的种类17-18
• 2.3 大型公建节能设计的必要性18
• 2.4 大型公建节能的综合管理解决方案18-19
• 2.5 空调负荷数据的获取19-25
• 2.5.1 工程项目概况19
• 2.5.2 冰蓄冷系统设计19-21
• 2.5.3 冰蓄冷系统运行工况21-22
• 2.5.4 冷冻站数据采集系统22
• 2.5.5 冷冻站的运行控制22-23
• 2.5.6 气象、电气负荷和空调负荷数据23-25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 冰蓄冷空调系统负荷预测研究26-47
• 3.1 BP人工神经网络26-32
• 3.1.1 BP神经网络概述27-31
• 3.1.2 BP算法的应用问题31-32
• 3.2 BP网络在冰蓄冷空调系统负荷预测中的应用32-36
• 3.2.1 室外气象参数及内扰的预测32-34
• 3.2.2 空调逐时冷负荷预测模型34-35
• 3.2.3 数据样本集的设计35-36
• 3.3 冰蓄冷空调系统负荷预测结果分析36-46
• 3.3.1 预测结果分析36-46
• 3.3.2 预测误差来源分析46
• 3.4 本章小结46-47
• 第4章 基于TRNSYS的冰蓄冷空调系统建模与仿真47-66
• 4.1 建筑空调系统模拟47-51
• 4.1.1 建筑模拟的必要性47
• 4.1.2 建筑模拟技术的发展47-48
• 4.1.3 建筑模拟技术在系统性能预测中的应用48
• 4.1.4 建筑模拟常用工具及方法48-49
• 4.1.5 TRNSYS软件简介49-51
• 4.2 主要部件数学模型51-55
• 4.2.1 离心式冷水机组51-53
• 4.2.2 冷却塔53-54
• 4.2.3 水泵54
• 4.2.4 水管54-55
• 4.2.5 水阀55
• 4.3 动态数字仿真器55-59
• 4.3.1 创建TRNSYS新模块55-59
• 4.3.2 部件模型的连接59
• 4.4 冰蓄冷空调系统动态仿真59-65
• 4.4.1 冰蓄冷空调系统仿真平台59-60
• 4.4.2 冰蓄冷空调系统仿真结果及分析60-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第5章 基于模糊专家系统的冷机节能运行研究66-84
• 5.1 模糊专家系统概述66-68
• 5.1.1 模糊专家系统的特征66
• 5.1.2 模糊理论概述66-67
• 5.1.3 模糊专家系统的理想结构67-68
• 5.1.4 课题采用模糊专家系统的原因68
• 5.2 冷水机组控制模式及部分负荷性能68-73
• 5.2.1 部分负荷时间频数68-69
• 5.2.2 冷水机组控制模式的选择69-71
• 5.2.3 部分负荷下冷水机组的比功率71-72
• 5.2.4 部分负荷下冷水机组的运行能耗72-73
• 5.3 冷机节能运行模糊专家系统的知识库73-79
• 5.3.1 冷机节能运行模糊专家系统的知识获取74
• 5.3.2 冷机节能运行模糊专家系统的知识表示74
• 5.3.3 冷机节能运行参数的模糊化74-78
• 5.3.4 冷机节能运行模糊专家系统的规则库78-79
• 5.4 冷机节能运行模糊专家系统的推理机及仿真结果79-83
• 5.4.1 专家系统的推理技术79-80
• 5.4.2 冷机节能运行模糊专家系统的推理机制80
• 5.4.3 冷机节能运行模糊专家系统仿真结果80-83
• 5.5 本章小结83-84
• 第6章 总结与展望84-85
• 参考文献85-89
• 致谢89-90
• 发表论文及参与科研情况说明90-91
• 附录91-97
• 附录A91-92
• 附录B92-95
• 附录C95-97

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