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應(yīng)用蒙特卡羅模擬方法預(yù)測區(qū)域建筑負荷

發(fā)布時間:2018-09-05 19:28
【摘要】:目前城市區(qū)域建筑能源規(guī)劃階段單體建筑信息不完備、無法同時使用常規(guī)負荷計算軟件對各建筑進行冷熱電力負荷預(yù)測,本文提出采用蒙特卡羅模擬方法結(jié)合負荷計算原理預(yù)測區(qū)域建筑冷熱電負荷的方法 .該方法首先構(gòu)建適用于新區(qū)多功能建筑的冷熱電負荷預(yù)測隨機模型,并依據(jù)調(diào)研結(jié)果確定預(yù)測模型風險變量的特征分布,再利用蒙特卡羅隨機模擬技術(shù)應(yīng)用MATLAB語言編制程序可求解研究區(qū)域峰值冷熱負荷概率分布、電力峰值分布和全年逐時負荷.論文以某新區(qū)為例,模擬了區(qū)域建筑的負荷特性,仿真結(jié)果表明:區(qū)域建筑負荷預(yù)測隨機模型可以有效地模擬新區(qū)冷熱電峰值負荷的頻數(shù)分布和累積概率,在典型應(yīng)用場景下,研究區(qū)域峰值電力負荷95%置信度下為37 MW,峰值冷負荷為50 MW,比傳統(tǒng)方法下降6%.
[Abstract]:At present, the single building information in urban area energy planning stage is not complete, so it is impossible to use the conventional load calculation software to forecast the cooling and heat power load of each building at the same time. In this paper, a Monte Carlo simulation method combined with the principle of load calculation is proposed to predict the cold, thermal and electric loads of regional buildings. This method firstly constructs a stochastic model of cold, heat and electricity load forecasting for multi-functional buildings in the new area, and determines the characteristic distribution of the risk variables of the prediction model according to the survey results. Using Monte Carlo stochastic simulation technology and MATLAB programming language, the probability distribution of peak cooling and heat load, the peak distribution of electric power and the hourly load of the whole year can be solved. This paper takes a new area as an example to simulate the load characteristics of regional buildings. The simulation results show that the stochastic model of regional building load forecasting can effectively simulate the frequency distribution and cumulative probability of the peak load of cooling and heating electricity in the new area, and it can be used in typical application scenarios. The peak cooling load of 37 MW, at 95% confidence level in the studied area is reduced by 6% compared with the traditional method, and the peak cooling load of 50 MW, is lower than that of the traditional method.
【作者單位】: 上海市建筑科學研究院;同濟大學綠色建筑及新能源研究中心;
【基金】:基金項目:上海市建筑節(jié)能與綠色建筑技術(shù)創(chuàng)新服務(wù)平臺(17DZ2292900)
【分類號】:TU831.2

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本文編號:2225245

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