基于电等效模型的建筑冷热负荷预测建模研究

发布时间：2017-07-16 13:10

  本文关键词：基于电等效模型的建筑冷热负荷预测建模研究

  更多相关文章： 负荷预测 电等效模型 遗传算法 TRNSYS 数据融合

【摘要】：随着建筑能耗占比的上涨,建筑节能在全球能源局势紧张的情况下已经成为共同关注,亟待解决的问题。根据建筑能耗提出改善建筑设备的控制策略是落实建筑节能减排的一项基本举措。要实现精准建筑能耗预测,以冷热负荷为基准的建筑模拟预测能耗成为当前的研究热点。根据建筑传热的物理特性正向建模,虽然其建模精准,但需要获取十分详细的建筑参数并具备相当丰富的建筑建模知识,因此在工程应用中受到限制。基于数据建立的统计模型因用大量历史数据训练耗时长,难以实现动态预测并应用到实时控制中。本文应用灰箱建模方法结合上述两种模型优点,因此在建筑负荷模型领域有很好的趋势。由于建筑构造及环境描述日益复杂,灰箱模型中的参数的辨识成为影响模型准确性的关键。传统的优化算法的辨识结果普遍呈现较大分散,其辨识结果与实际系统不符,在很大程度上影响模型的准确性。本文以国家自然基金“基于消息云机制的变模态变结构能连网建模机理研究”为课题背景,对基于电等效负荷预测模型的建模方法进行研究,根据建筑传热的物理特性建立电容电阻模型,为了获得与理论传热相符的模型并提高模型的精准度,提出基于遗传算法的模型参辨识方法,该方法可准确描述建筑特征,提高模型的预测效果。论文应用围护结构电等效的方法,基于基尔霍夫定律建立建筑的RC动态负荷模型,提出一种基于遗传算法的优化辨识算法,将墙体传热转化为复杂条件下的非线性规划问题,将经过辨识后的围护结构模型与通过频域回归算法计算出的围护结构理论频域特性进行对比,确定围护结构的R、C参数,获得较好的效果。建模过程中的室内热质量是不可测因素,应用2R2C经验模型,其参数的辨识通过逆建模方法应用建筑负荷数据进行训练。建筑负荷数据由TRNSYS仿真和卷烟厂空调系统实测两部分组成,研究中应用了数据融合方法对负荷数据进行预处理。最后根据能量守恒定律建立建筑的负荷的微分方程模型。根据温度,辐射值和人员占有率等参数输入可计算建筑负荷。应用黔江卷烟厂片烟库的算例验证了RC模型的预测效果。根据预测结果数据对比,分析了导致预测误差的主要因素,介绍了预测误差的分析和计算方法。同时根据电等效模型在负荷预测中的敏感性分析,给出了提高负荷预测精度的方法。
【关键词】：负荷预测 电等效模型 遗传算法 TRNSYS 数据融合
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU831.2;TU111.195
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.1.1 国际能源现状8
• 1.1.2 中国建筑能耗现状8-9
• 1.1.3 进行建筑负荷预测的必要性9-10
• 1.2 建筑负荷预测研究现状及问题10-15
• 1.2.1 建筑负荷预测方法概述10-12
• 1.2.2 建筑负荷预测模型概述12-14
• 1.2.3 现有模型存在的问题14-15
• 1.3 本文研究内容及结构安排15-18
• 2 电等效建筑负荷预测模型建模理论18-28
• 2.1 电等效模型基本理论概述18-22
• 2.1.1 电等效模型的理论基础18-20
• 2.1.2 电等效模型的研究现状20-22
• 2.2 电等效模型物理等效过程22
• 2.3 基于卷烟厂实例的详细传热模型22-26
• 2.3.1 内外墙壁传热模型24-25
• 2.3.2 房间内部热质量传热模型25
• 2.3.3 窗户传热模型25
• 2.3.4 屋顶、地板传热模型25-26
• 2.4 本章小结26-28
• 3 电等效建筑负荷预测模型参数辨识28-48
• 3.1 参数识别算法理论概述29-31
• 3.1.1 序列二次规划法29
• 3.1.2 共轭梯度法29-30
• 3.1.3 最小二乘法30-31
• 3.2 遗传算法辨识参数基础理论31-36
• 3.2.1 遗传算法辨识方法33-35
• 3.2.2 遗传算法辨识工具箱35-36
• 3.3 基于遗传算法的模型参数辨识36-46
• 3.3.1 内外墙壁 3R2C模型参数辨识36-42
• 3.3.2 房间内部热质量 2R2C模型参数辨识42-43
• 3.3.3 屋顶、地板 9R4C模型参数辨识43-46
• 3.4 本章小结46-48
• 4 模型的实际算例应用及仿真验证48-64
• 4.1 建模与仿真对象分析48-52
• 4.1.1 建筑验证实例描述（黔江卷烟厂仓库厂房）48-50
• 4.1.2 TRNSYS建筑能耗仿真软件简介50-52
• 4.2 实验数据收集和处理52-57
• 4.2.1 数据收集52-56
• 4.2.2 数据融合56-57
• 4.3 电等效负荷预测模型仿真与验证57-63
• 4.3.1 模型频域特性验证57-59
• 4.3.2 负荷预测模型验证对比结果59-63
• 4.4 本章小结63-64
• 5 总结与展望64-66
• 5.1 全文总结64-65
• 5.2 研究展望65-66
• 致谢66-68
• 参考文献68-72
• 附录72
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文及专利72
• B. 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目72
• C. 作者在攻读硕士学位期间获得的荣誉72

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本文编号：548805