第9章9.5楼宇多能源系统的需求响应.docxVIP

9.5楼宇多能源系统的需求响应本节我们考虑建筑物的能源供给与需求的协调问题，对与楼宇能源系统的需求响应问题，我们主要基于以下几方面的考虑：第一，需求的多样性。在现有的大多数研究中，住在人员的舒适度模型是根据统计信息提前确定的，如通过预测均值投票模型等，然而，单个楼宇住在人员的舒适度模型往往与统计所得到的人员舒适度模型不同，因此在楼宇节能方面还有很大的潜力；第二，多阶段决策。一个阶段对于需求的能源供给不仅影响本阶段的能耗成本，而且会影响将来的决策和能耗成本，最优的决策涉及多阶段的综合考虑；第三，状态空间和策略空间大。楼宇的能源系统多种多样，能源供给系统包括电网、天然气、冷热电联产系统（CCHP）、光伏系统、太阳热能系统等，同时能源消耗包括供热通风空调系统、照明系统、电梯和电脑；能源存储系统包括蓄电池、储冰系统和储水系统。系统的状态包括所有这些能源系统的状态，维数极大。一个决策规则一个阶段内是一个从状态空间向行动空间的映射，例如，假设有m个能源系统，每个西哦他能够有2个状态，那么状态空间为，如果每个状态对应n个行动，那么一个阶段的决策规则就有，如果有k个阶段，那么总共就有，问题会随着能源系统个数m的增多而指数增长，这使得传统的解决方法如值迭代和策略迭代在运算上是不可行的。第四，能源供给和需求是耦合的。能源供给和需求同时受天气的影响，这又为我们提高建筑能耗效率提供了可能。9.5.1系统模型图9.5.1 建筑内部多能源系统我们考虑如图9.5.1所示的一个建筑多能源系统，这个系统包括电网，光伏电池板，CCHP和储能设备（包括蓄电池和储冰系统）。考虑一个离散时间系统，将24小时离散化为k个阶段，每个阶段一个联合的调度侧路决定了发电的平均成本，用APE表示，在建筑的每个区域，根据APE可以确定驻在人员的舒适度模型，对于每个驻在人员，收费是根据APE进行的，因此每个人会根据APE来调整舒适范围，我么的目标是求得一个最优的联合调度策略，使得总的发电费用最小，同时可以为所有的驻在人员提供要求的室内环境。下面介绍优化的问题的结构和模型。9.5.1.1 驻在人员舒适度模型 APE的定义为发电的平均成本，如式（1）所示，其中，为k时段的APE；，，，分别为电网供电功率，光伏电池板供电功率，电池放电功率和CCHP系统发电功率；为分时电价；，，分别为光伏电池板发电成本，蓄电池放电成本和CCHP发电成本。（1）我们主要关注驻在人员的热舒适度，因为热舒适度是室内环境中影响舒适需求的最重要的因素，驻在人员的舒适温度区间是受电价影响的，为了简化讨论，对于单一的驻在人员，室内舒适温度的上下界假设为APE的阶梯函数，如式（2）所示，其中，，为下界；，，为上界；，为给定参数。，，，，，的数值表示不同电价情况下的舒适温度的范围，这些参数的取值可以通过统计模型和实际的测试来获得，我们在值测试中所使用的人员舒适度模型如表9.5.1所示，与设定点或者设定范围的舒适温度相比，这个舒适度模型在成本和热舒适度之间取了折中，在实际应用中有可能节约更多的能源。（2）当室内温度在D范围内时，驻在人员感觉舒适，否则，驻在人员感觉不舒适时会产生一个惩罚成本如式（3）所示，其中为温度超过舒适区间1度时衡量成本的常数；，为舒适区间D的上下界。（3）表9.5.1人员舒适度模型9.5.1.2房间模型图9.5.2 HVAC系统考虑如图9.5.2所示的HVAC系统，温度和湿度的控制是相互独立的，如室内温度控制是通过FCU来进行的，而室内湿度的控制是通过FAU来进行的。因为我们只考虑热舒适，因此我们使用那个一个较为精细的FCU模型，而HVAC系统的其它部分如冷却塔和泵，我们用性能系数来评估它们的能量消耗。考虑一个具有I个房间的建筑，每个房间都配备有FCU和照明系统，每个时段的供冷量等于FCU输入和输出量的差值，如式（4）所示，其中，i为房间的指示量；k为阶段；，为k时段出入的热值；为每个阶段的时长；，为空气的流速和FCU的输出温度；，为温度和室内空气的绝对湿度；为HVAC系统的容量。（4）单个时间段内FCU所消耗的电能如式（5）所示，其中，为风扇的额定功率；为风扇的流速。（5）我们假设室内的空气是充分混合的，因此，室内的温度是一致的，假设房间是长方形的，如式（6）所示，其中，为每个人的产热量；为窗户和室内空气的对流，为窗户的面积，为前提和室内空气的对流系数，为墙体面积，为室内空气质量；为人员数目，为照明设备的产热量，为内部墙体表面的温度；为室外温度。右边第一部分为驻在人员的产热量，第二部分为照明设备的产热量，第三部分为室外通过窗户与室内的传热量，第四部分为所有通过墙体的传热量，最后一部分为FCU提供的能量。需要指出的是，如果房间不是长方形的，那么右侧的四部分表达式需要在房间所有的面上进行加总。为了简化