办公用能的预测方法
【专利摘要】本发明属于建筑能耗预测领域，为了达到节能目的，提出用能管理方法，修正节能薄弱环节。为此，本发明采取的技术方案是，办公用能的预测方法，包括下列步骤：1.建立人员在室率模型；2.建立设备逐时功率模型；3.建立灯具逐时功率模型；4.基于1得到的逐时人数和2-4得到的逐时功率，计算室内用能逐时功率，结合运行时间，得到目标办公室长期预测中的日平均用电量；5.提出用电优化方案。本发明主要应用于建筑能耗管理。
【专利说明】办公用能的预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于建筑能耗预测领域，具体讲，涉及办公用能的预测方法。 技术背景
[0002] 目前，国内外诸多学者对建筑能耗的估算和预测方法进行了探讨。当前最常用的 办公能耗预测方法是面积指标法，即将设备和照明功率以单位面积为基数，根据具体使用 面积进行预测。这种方法是基于大部分建筑的现有情况总结而来，而通过调研发现，面积指 标法对能耗的预测对于特定的某个建筑或房间是十分粗略的。事实上，设备和灯具的使用 都是由于人员的需求产生的，其能耗主要受人员的使用习惯影响，因此本发明提出以人员 使用习惯为基准的能耗预测方法，方法中的设备和灯具功率预测模型是根据对大量办公室 的实地调研分析总结得出的，符合办公室的实际使用情况。
[0003] 在空调系统冷热负荷方面，更多的研宄侧重于室外条件的影响和计算，而对室内 负荷的计算比较粗粗略，一方面，现行的空调负荷的计算方法将人员与用能设备割裂开来， 忽略了实际使用中人员与设备、照明等散热量之间的联系，另一方面，对内部负荷的计算仍 采用面积指标法，未充分考虑室内用能和室内散热量之间的能量转化与守恒关系，因而不 能准确表示实际中多变的室内发热量，导致空调负荷的设计值偏大，造成"大马拉小车"的 现象。
【发明内容】
[0004] 建筑节能是当前实现节能减排目标的重要课题，对于办公建筑，室内能耗主要来 源于照明插座用能和空调系统用能。对于未投入使用的办公室，为了达到节能目的，业主或 使用者需根据基本信息及使用要求预测办公能耗，进而提出用能管理方法，修正节能薄弱 环节。为克服现有技术的不足，提供办公用能预测方法，一方面实现全面了解办公室用能的 基本信息和分项使用情况，科学合理的对照明插座能耗进行评估和预测，并从根本上找到 节能薄弱环节加以改进，另一方面可以根据能耗数据，提出采暖空调室内负荷计算依据，为 准确估算或预测采暖空调能耗提供依据。为此，本发明采取的技术方案是，办公用能的预测 方法，包括下列步骤：
[0005] 1.建立人员在室率模型，得到逐时在室人数，输入参数为：满座人数；刚刚开始工 作的时刻、达到人员在室率的最大值和出现时间、普通水平的人员在室率的数值和出现时 间、休息或下班的时间及分别对应的在室人数，这4对数据为办公室在稳定使用情况下的 数据；所述输出参数为：人员在室率随时间的变化曲线，此曲线为三次多项式曲线；
[0006] 2.建立设备逐时功率模型，计算室内设备逐时功率，输入变量为：设备类型；各类 型设备的台数及额定功率，对于主要用能设备，还需输入使用时间，输出变量为：办公室稳 定使用时，设备瞬时功率预测值；
[0007] 3.建立灯具逐时功率模型，计算室内灯具逐时功率，输入参数为：灯具数量及功 率；输出参数为：灯具瞬时功率随时间的变化关系；
[0008] 4.基于1得到的逐时人数和2-4得到的逐时功率，计算室内用能逐时功率，结合运 行时间，得到目标办公室长期预测中的日平均用电量；
[0009] 5.提出用电优化方案，输入参数为：用户预期日平均用电量，或用户预期日平均 电费及所在地区办公建筑电价，输出参数为：用电的优化方案，针对设备和灯具在用电时间 和用电强度两个方面提出设计和使用优化建议。
[0010] 建立人员在室率模型具体为：
[0011] yocc=f(t) =at3+bt2+ct+d(I)
[0012] 式中y。。。为人员在室率，为百分比数；
[0013]t为时间，单位小时；
[0014] a，b，c，d:分别是刚刚开始工作的时刻、达到人员在室率的最大值和出现时间、 普通水平的人员在室率的数值和出现时间、休息或下班的时间及分别对应的在室率，由 a，b，c，d得到一天内工作时间的人员逐时在室率随时间的分布曲线，在进行逐月、逐季度或 逐年的长期用能预测中，用式（1)来确定平均逐时人员在室率。
[0015] 建立设备逐时功率模型，包括对主要设备和其他设备功率模型：
[0016](1)以主要设备的用能预测：将蒙特卡洛方法和马尔科夫模型相结合进行改进， 创建适用于办公室平均电脑瞬时功率预测的蒙特卡洛一马尔科夫MCMC方法；
[0017] 设备功率的预测依据对大量调研数据的处理和分析得到的结论，调研和数据处理 的方法如下：
[0018] A.对工作时间的瞬时功率进行记录和统计，用到的仪器为功率计，每10分钟记录 一次瞬时功率，记录时长为使用的无差别工作日1天；样本量大于总数量的1/3,每种类型 的至少选择一台进行记录。将记录数据按照IOW的间隔，统计每个区间的功率出现频率占 总频率的比例，即概率Pi，并取中间值作为小间隔的代表值Xi;
[0019] B.按照人员的需求，将设备工作分为高、中、低和待机4个档位，为了得到各档位 的代表值，据
[0020]
【权利要求】
1. 一种办公用能的预测方法，其特征是，包括下列步骤： 1) 建立人员在室率模型，得到逐时在室人数，输入参数为：满座人数；刚刚开始工作的 时刻、达到人员在室率的最大值和出现时间、普通水平的人员在室率的数值和出现时间、休 息或下班的时间及分别对应的在室人数，这4对数据为办公室在稳定使用情况下的数据； 所述输出参数为：人员在室率随时间的变化曲线，此曲线为三次多项式曲线； 2) 建立设备逐时功率模型，计算室内设备逐时功率，输入变量为：设备类型；各类型设 备的台数及额定功率，对于主要用能设备，还需输入使用时间，输出变量为：办公室稳定使 用时，设备瞬时功率预测值； 3) 建立灯具逐时功率模型，计算室内灯具逐时功率，输入参数为：灯具数量及功率；输 出参数为：灯具瞬时功率随时间的变化关系； 4) 基于1得到的逐时人数和2-4得到的逐时功率，计算室内用能逐时功率，结合运行时 间，得到目标办公室长期预测中的日平均用电量； 5) 提出用电优化方案，输入参数为：用户预期日平均用电量，或用户预期日平均电费 及所在地区办公建筑电价，输出参数为：用电的优化方案，针对设备和灯具在用电时间和用 电强度两个方面提出设计和使用优化建议。
2. 如权利要求1所述的办公用能的预测方法，其特征是，建立人员在室率模型具体为：
式中y。。。为人员在室率，为百分比数； t为时间，单位小时； a，b，c，d:分别是刚刚开始工作的时刻、达到人员在室率的最大值和出现时间、普通水 平的人员在室率的数值和出现时间、休息或下班的时间及分别对应的在室率，由a，b，c，d 得到一天内工作时间的人员逐时在室率随时间的分布曲线，在进行逐月、逐季度或逐年的 长期用能预测中，用式（1)来确定平均逐时人员在室率。
3. 如权利要求1所述的办公用能的预测方法，其特征是，建立设备逐时功率模型，包括 对主要设备和其他设备功率模型： (1)以主要设备的用能预测：将蒙特卡洛方法和马尔科夫模型相结合进行改进，创建 适用于办公室平均电脑瞬时功率预测的蒙特卡洛一马尔科夫MCMC方法； 设备功率的预测依据对大量调研数据的处理和分析得到的结论，调研和数据处理的方 法如下： A. 对工作时间的瞬时功率进行记录和统计，用到的仪器为功率计，每10分钟记录一次 瞬时功率，记录时长为使用的无差别工作日1天；样本量大于总数量的1/3,每种类型的至 少选择一台进行记录。将记录数据按照10W的间隔，统计每个区间的功率出现频率占总频 率的比例，即概率Pi，并取中间值作为小间隔的代表值xi; B. 按照人员的需求，将设备工作分为高、中、低和待机4个档位，为了得到各档位的代 表值，据
式中Xi为变量，为A中各小区间i的中间值，分别为各档功率； PiS各小区间内瞬时功率出现的概率； 如此计算出的数学期望E，即为各档位的功率代表值； C. MCMC方法的核心是计算转移矩阵，将电脑高、中、低和待机4个档位分别用3, 2, 1，0 来表示，将从状态i转移到j的n步转移马尔科夫矩阵记为
数据是i且第（k+n)个数据是j时，计数器count(ij)增加1，全部循环所有的数据，得到状 态i转移到状态j的次数count(ij)，除以总的转换次数
在实际应用中，由于数据统计按照每10分钟记录一次，因此以10分钟为一步步长，计 算一步转移矩阵为式1-4,以20分钟为二步转移步长，依次类推，1小时为六步转移步长；
六步转移步长为最大的稳定转移间隔，从而得到基于马尔科夫链的电脑功率的逐时值 如式（5):
式中X(tk)为第k小时的电脑瞬时功率，W;xaj为初始时刻的电脑瞬时功率，W; 为k小时的转移矩阵； D. 在调研得到的电脑瞬时功率数据最大值和最小值范围内，随机生成一组随机数，随 机数的数目与台数一致，通过式（5)计算得平稳分布的数据，为得到平稳分布的数据，一般 取k>50,在平稳段随机抽样，生成有效样本，对随机抽取的m个有效样本，求蒙特卡洛积分 如式（6-a):
式中中长期预测中，办公室电脑平均瞬时功率，单位瓦； Xi为状态i的代表值，单位瓦； Pi为状态i的稳态概率。 若式（6-a)中实际使用功率的时间序列无法得到，则各状态的代表值和稳态概率都无 法获得，此时可应用式（6-b):
式中只?为稳定状态下，状态i的功率代表值与额定功率之比； RP为电脑额定功率，单位瓦； Pi为状态i的稳态概率，为百分比数； (2)其他设备的功率预测采用对额定功率附加使用率的方法来计算其平均功率，使用 率包括功率和时间两个方面，一是功率系数，将功率系数取〇. 5;二是时间系数，将时间系 数取为0.2。从而得到其他设备的功率预测方法如式（7):
式中￡。&为中长期预测中，办公室其他设备平均瞬时功率，单位瓦； %为功率系数，按0.5计算； 识为时间系数，按0.2计算； EKP为设备额定功率，单位瓦； 将调研数据整理分析后，得到主要设备的功率预测模型为式（6)，在未知电脑实时功率 的情况下，所述输入参数为：电脑使用时间，电脑台数及额定功率，不常使用的设备的功率 预测模型为式（7)，输入参数为：设备类型，每种类型设备的台数及额定功率。
4. 如权利要求1所述的办公用能的预测方法，其特征是，计算灯具逐时功率具体为： 灯具的功率预测模型为"0-1 "模型，即
式中Elig为中长期预测中，办公室灯具平均瞬时功率，单位瓦； 1为办公室内不同的灯具类型； ^为i时刻开启的电灯数量，单位个； EPS每台灯具的额定功率，单位瓦； 以上为灯具逐时功率预测模型，输入参数为：工作区灯具数量及功率，对于未投入使用 的办公室，按工作时间室内办公区灯具全部开启计算。
5. 如权利要求1所述的办公用能的预测方法，其特征是，计算灯具逐时功率，预测办公 室中长期运行的日平均能耗具体为： 通过步骤2)、3)分别得到室内设备和照明的逐时功率，目标房间用电逐时功率见式 (9)，得到工作时间内办公室室内平均每天的用电能耗见式（10):
式中E为中长期预测中，办公室平均每天的逐时功率，单位瓦； EC为中长期预测中，办公室平均每天的耗电量，单位千瓦时；n。。。为满座人数，单位人； E_为稳态电脑功率的预测值，单位瓦；tWOTk为人员正常工作时间，单位小时； y。。。为人员在室率，％ ; Elig为照明功率预测值，单位瓦； Erth为其他设备待机功率预测值，单位瓦； 得到办公室室内平均每天的用电能耗，此能耗可以用来评估或预测中长期的办公室能 耗，如逐月、逐季度或逐年。
6. 如权利要求1所述的办公用能的预测方法，其特征是，提出用能优化建议具体为：决 定耗电量的因素有逐时功率和用电时间，从式（10)得到，以逐时功率P或用电时间t为变 量，耗电量与其呈线性关系，至少需要产生的节能率据式（11)计算：
式中ESR为达到预期能耗目标需要实现的节能率，％; ECgM$达到预期能耗目标时，办公室平均每天的耗电量，kWh; 此节能率从逐时功率和用电时间两者中的一个方面或两个共同作用产生，从功率的 角度，选用节能设备，同时做好设备维护，减缓设备老化，若有老化和高能耗设备，需及时更 换；同时，培养较长时间离开将设备待机或关机的习惯和意识，对降低逐时能耗和减少用电 时间都是有利的；对于不常使用的设备，建议在不用时保持关闭状态，需要时再开启；对于 灯具，一是建议选用节能灯具，二是充分利用自然光，建议灯具控制方式尽量灵活，每个开 关控制区域合理布置，并在不需要人工照明或自然光满足使用要求时，关闭人工光源。根据 式（11)的计算结果，可返回从人员在室率模型、设备逐时功率模型和灯具逐时功率模型的 变量中，分别找到用电薄弱环节，并根据实际情况，提出办公用电节能建议。进一步，在已有 模型的基础上，改变用电薄弱环节的参数，可试算出不同的节能改造方案产生的节能率，为 确定节能改造方案提供节能方面建议。
7. 如权利要求1所述的办公用能的预测方法，其特征是，还包括如下步骤：电器能耗全 部变为热能放出到室内，该部分散热量及人体散热量为逐时室内发热量，根据室内环境的 热平衡，此室内散热量可以为空调系统冷热负荷的计算提供依据，减少粗放型负荷计算方 法带来的负荷过大或过小的情况，从根本上实现空调系统的节能。
【文档编号】G05B17/02GK104483843SQ201410588089
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年10月28日 优先权日:2014年10月28日
【发明者】丁研, 王朝霞, 马涛 申请人:天津大学