基于模型预测控制的建筑供冷负荷节能优化策略研究

发布时间：2020-06-02 01:42

【摘要】：大型公共建筑中央空调系统能耗占建筑总能耗的比例高达40%以上,中央空调系统的节能优化控制是建筑节能的重点。虽然现阶段我国的中央空调节能运行受到广大学者的关注,但是建筑供冷负荷的控制多以经验调节为主,缺乏相应的理论支撑,容易导致室内热舒适性难以满足需求且能耗存在浪费现象,因此,完善建筑供冷负荷的控制策略,对于指导中央空调的节能优化运行具有重要意义。本文提出建筑供冷负荷的模型预测控制策略,通过分析建筑热工特性,建立基于等效电路法的建筑热模型,并在此模型基础上,综合考虑空调能耗和建筑热舒适性,设计供冷负荷的模型预测控制策略,以广东省某大型办公建筑为研究对象验证了该控制策略的有效性,此外,还开发了“建筑供冷负荷节能优化软件平台”,为建筑供冷负荷模型预测控制提供了相应的软件平台。本文的主要研究工作包括:(1)大型公共建筑的围护结构十分复杂,难以从机理出发进行热工特性建模,本文将建筑的非稳态传热过程简化为等效的RC电路,建立三阶状态方程形式的建筑热模型,然后根据实测数据,通过递推最小二乘法(Recursive Least Squares,RLS)对模型参数进行在线辨识,构造伪测量值,利用卡尔曼滤波(Kalman Filtering,KF)对室温预测值进行校正。结果表明,相比单一RLS算法,RLS-KF算法的室温预测精度和稳定性更高,当采样周期为15 min时,期望误差百分比降低80.3%。(2)大型公共建筑是具有大惯性、非线性、时变性的非稳态热工系统,常规控制策略难以满足实时性和稳定性的控制要求,本文提出了建筑供冷负荷的模型预测控制策略,并基于预测步数和权重矩阵超参数寻优的整定控制器性能。首先,利用状态方程和天气预报信息,递推演绎室温多步预测方程;然后构造权衡热舒适性和能耗的代价函数,通过求解带约束的二次规划问题,实现空调供冷负荷的滚动优化;同时,引入参数辨识和状态观测作为反馈校正环节。仿真结果表明:相比PID控制,模型预测控制的温控精度更高,并且能够降低8.5%的能耗。(3)此外,中央空调系统的相关运行数据在采集、传输和存储过程中,由于传感器故障、通信干扰、网络延迟等原因,难免产生异常,为避免对控制系统造成干扰,提出基于自回归模型的异常数据在线识别和修复方法,该方法对异常数据的平均识别率达到97.2%,修复的均方误差为0.413。(4)结合工程实际,开发一套“建筑供冷负荷节能优化软件平台”,对数据在线预处理方法、建筑热工特性建模方法以及空调供冷负荷的模型预测控制方法进行封装,为中央空调操作人员提供有效的数据分析和模型预测控制平台。
【图文】：

围护结构,参数,用电,概述研究

详述控制算法所需数据的采集技术及与评估工作准备高质量的数据集。首先概述研究对和参数，介绍数据采集系统的相关技术和传感器布处理技术，包括异常数据的在线识别与修复方法、大型办公建筑为研究对象。广东地处夏热冬暖地区公建筑总面积为 14.67 万 m2，共 20 层，地下 2 层主要为办公用房和公共区域。建筑朝向坐北朝南，，主要围护结构参数如表 3-1 所示。该建筑常驻办中央空调用电、照明和插座用电、动力设备用电和

界面图,数据预处理,界面,模块

“起始条件” AND “筛选项” <= “终止条件”图 5-7 数据检索模块的功能示意5.2.3 数据预处理模块原始数据中含有大量不规范的因素，数据预处理模块负责消除不规范因素，为建筑热工特性分析和空调供冷负荷控制的算法设计提供高质量的数据支撑。按功能划分，，数据预处理模块由“异常值处理”、“归一化”和“数据平滑”三个子模块构成，不同于数据选择模块有完整的操作步骤，数据预处理模块的各个子模块相对独立，用户可根据需求选择使用，也没有严格的使用顺序。数据预处理模块的界面如图 5-8 所示。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU831

【参考文献】