本文關(guān)鍵詞：基于電等效模型的建筑冷熱負(fù)荷預(yù)測(cè)建模研究

  更多相關(guān)文章： 負(fù)荷預(yù)測(cè) 電等效模型 遺傳算法 TRNSYS 數(shù)據(jù)融合

【摘要】：隨著建筑能耗占比的上漲,建筑節(jié)能在全球能源局勢(shì)緊張的情況下已經(jīng)成為共同關(guān)注,亟待解決的問(wèn)題。根據(jù)建筑能耗提出改善建筑設(shè)備的控制策略是落實(shí)建筑節(jié)能減排的一項(xiàng)基本舉措。要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)建筑能耗預(yù)測(cè),以冷熱負(fù)荷為基準(zhǔn)的建筑模擬預(yù)測(cè)能耗成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)。根據(jù)建筑傳熱的物理特性正向建模,雖然其建模精準(zhǔn),但需要獲取十分詳細(xì)的建筑參數(shù)并具備相當(dāng)豐富的建筑建模知識(shí),因此在工程應(yīng)用中受到限制�；跀�(shù)據(jù)建立的統(tǒng)計(jì)模型因用大量歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練耗時(shí)長(zhǎng),難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)并應(yīng)用到實(shí)時(shí)控制中。本文應(yīng)用灰箱建模方法結(jié)合上述兩種模型優(yōu)點(diǎn),因此在建筑負(fù)荷模型領(lǐng)域有很好的趨勢(shì)。由于建筑構(gòu)造及環(huán)境描述日益復(fù)雜,灰箱模型中的參數(shù)的辨識(shí)成為影響模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法的辨識(shí)結(jié)果普遍呈現(xiàn)較大分散,其辨識(shí)結(jié)果與實(shí)際系統(tǒng)不符,在很大程度上影響模型的準(zhǔn)確性。本文以國(guó)家自然基金“基于消息云機(jī)制的變模態(tài)變結(jié)構(gòu)能連網(wǎng)建模機(jī)理研究”為課題背景,對(duì)基于電等效負(fù)荷預(yù)測(cè)模型的建模方法進(jìn)行研究,根據(jù)建筑傳熱的物理特性建立電容電阻模型,為了獲得與理論傳熱相符的模型并提高模型的精準(zhǔn)度,提出基于遺傳算法的模型參辨識(shí)方法,該方法可準(zhǔn)確描述建筑特征,提高模型的預(yù)測(cè)效果。論文應(yīng)用圍護(hù)結(jié)構(gòu)電等效的方法,基于基爾霍夫定律建立建筑的RC動(dòng)態(tài)負(fù)荷模型,提出一種基于遺傳算法的優(yōu)化辨識(shí)算法,將墻體傳熱轉(zhuǎn)化為復(fù)雜條件下的非線性規(guī)劃問(wèn)題,將經(jīng)過(guò)辨識(shí)后的圍護(hù)結(jié)構(gòu)模型與通過(guò)頻域回歸算法計(jì)算出的圍護(hù)結(jié)構(gòu)理論頻域特性進(jìn)行對(duì)比,確定圍護(hù)結(jié)構(gòu)的R、C參數(shù),獲得較好的效果。建模過(guò)程中的室內(nèi)熱質(zhì)量是不可測(cè)因素,應(yīng)用2R2C經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?其參數(shù)的辨識(shí)通過(guò)逆建模方法應(yīng)用建筑負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。建筑負(fù)荷數(shù)據(jù)由TRNSYS仿真和卷煙廠空調(diào)系統(tǒng)實(shí)測(cè)兩部分組成,研究中應(yīng)用了數(shù)據(jù)融合方法對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。最后根據(jù)能量守恒定律建立建筑的負(fù)荷的微分方程模型。根據(jù)溫度,輻射值和人員占有率等參數(shù)輸入可計(jì)算建筑負(fù)荷。應(yīng)用黔江卷煙廠片煙庫(kù)的算例驗(yàn)證了RC模型的預(yù)測(cè)效果。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)對(duì)比,分析了導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差的主要因素,介紹了預(yù)測(cè)誤差的分析和計(jì)算方法。同時(shí)根據(jù)電等效模型在負(fù)荷預(yù)測(cè)中的敏感性分析,給出了提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度的方法。
【關(guān)鍵詞】：負(fù)荷預(yù)測(cè) 電等效模型 遺傳算法 TRNSYS 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU831.2;TU111.195
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-18
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.1.1 國(guó)際能源現(xiàn)狀8
• 1.1.2 中國(guó)建筑能耗現(xiàn)狀8-9
• 1.1.3 進(jìn)行建筑負(fù)荷預(yù)測(cè)的必要性9-10
• 1.2 建筑負(fù)荷預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀及問(wèn)題10-15
• 1.2.1 建筑負(fù)荷預(yù)測(cè)方法概述10-12
• 1.2.2 建筑負(fù)荷預(yù)測(cè)模型概述12-14
• 1.2.3 現(xiàn)有模型存在的問(wèn)題14-15
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排15-18
• 2 電等效建筑負(fù)荷預(yù)測(cè)模型建模理論18-28
• 2.1 電等效模型基本理論概述18-22
• 2.1.1 電等效模型的理論基礎(chǔ)18-20
• 2.1.2 電等效模型的研究現(xiàn)狀20-22
• 2.2 電等效模型物理等效過(guò)程22
• 2.3 基于卷煙廠實(shí)例的詳細(xì)傳熱模型22-26
• 2.3.1 內(nèi)外墻壁傳熱模型24-25
• 2.3.2 房間內(nèi)部熱質(zhì)量傳熱模型25
• 2.3.3 窗戶傳熱模型25
• 2.3.4 屋頂、地板傳熱模型25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-28
• 3 電等效建筑負(fù)荷預(yù)測(cè)模型參數(shù)辨識(shí)28-48
• 3.1 參數(shù)識(shí)別算法理論概述29-31
• 3.1.1 序列二次規(guī)劃法29
• 3.1.2 共軛梯度法29-30
• 3.1.3 最小二乘法30-31
• 3.2 遺傳算法辨識(shí)參數(shù)基礎(chǔ)理論31-36
• 3.2.1 遺傳算法辨識(shí)方法33-35
• 3.2.2 遺傳算法辨識(shí)工具箱35-36
• 3.3 基于遺傳算法的模型參數(shù)辨識(shí)36-46
• 3.3.1 內(nèi)外墻壁 3R2C模型參數(shù)辨識(shí)36-42
• 3.3.2 房間內(nèi)部熱質(zhì)量 2R2C模型參數(shù)辨識(shí)42-43
• 3.3.3 屋頂、地板 9R4C模型參數(shù)辨識(shí)43-46
• 3.4 本章小結(jié)46-48
• 4 模型的實(shí)際算例應(yīng)用及仿真驗(yàn)證48-64
• 4.1 建模與仿真對(duì)象分析48-52
• 4.1.1 建筑驗(yàn)證實(shí)例描述（黔江卷煙廠倉(cāng)庫(kù)廠房）48-50
• 4.1.2 TRNSYS建筑能耗仿真軟件簡(jiǎn)介50-52
• 4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集和處理52-57
• 4.2.1 數(shù)據(jù)收集52-56
• 4.2.2 數(shù)據(jù)融合56-57
• 4.3 電等效負(fù)荷預(yù)測(cè)模型仿真與驗(yàn)證57-63
• 4.3.1 模型頻域特性驗(yàn)證57-59
• 4.3.2 負(fù)荷預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證對(duì)比結(jié)果59-63
• 4.4 本章小結(jié)63-64
• 5 總結(jié)與展望64-66
• 5.1 全文總結(jié)64-65
• 5.2 研究展望65-66
• 致謝66-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 附錄72
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及專利72
• B. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目72
• C. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間獲得的榮譽(yù)72

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