高层级中央设施优化的制作方法
【专利摘要】一种用于中央设施的优化系统包括配置为接收负荷预测数据和公用事业费率数据的处理电路，所述负荷预测数据指示建筑物用能负荷，所述公用事业费率数据指示由所述中央设施的设备消耗来为所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多种资源的价格。所述优化系统包括高层级优化模块，所述高层级优化模块配置为生成目标函数，所述目标函数因变于所述公用事业费率数据和由所述中央设施设备消耗的一种或多种资源的量表示在优化时段上运行所述中央设施的总财务成本。所述高层级优化模块配置为受制于对所述中央设施设备的负荷等式约束条件和能力约束条件，在所述优化时段上优化所述目标函数，以确定所述建筑物用能负荷在多组所述中央设施设备上的最优分配。
【专利说明】
高层级中央设施优化
[0001] 相关专利申请的交叉引用
[0002] 本申请主张2015年2月27日提交的美国专利申请No. 14/634,609的权益和优先权， 该美国专利申请No. 14/634，609又主张2014年5月1日提交的美国临时专利申请No. 61/987， 361的权益和优先权。美国专利申请No . 14/634，609和美国临时专利申请No. 61/987，361二 者都通过引用而整体合并于此。
技术领域
[0003] 本公开总体上涉及用于对建筑物热能负荷提供服务的中央设施的运行。本公开更 具体地涉及用于在多个配置为对建筑物热能负荷提供服务的子设施之间分配建筑物热能 负荷的系统和方法。
【背景技术】
[0004] 中央设施可包括配置为对建筑物或园区（campus)(即，多个建筑物的系统）的热能 负荷提供服务的各种类型设备。例如，中央设施可包括加热器、制冷器、热回收制冷器、冷却 塔、或其它类型的配置为向建筑物提供加热或冷却的设备。中央设施可消耗来自公用事业 的资源(例如，电、水、天然气等）以加热或冷却工作流体(例如，水、乙二醇等），工作流体循 环到建筑物或者被储存以供稍后使用以向建筑物提供加热或冷却。流体管道一般将加热或 制冷的流体传递到位于建筑物屋顶(rooftop)的空气处理器或者传递到建筑物的各个楼层 或区域。空气处理器推送空气经过工作流体流过的热交换器(例如，加热盘管或冷却盘管） 以向空气提供加热或冷却。然后，工作流体返回到中央设施以接受进一步的加热或冷却，并 且该循环继续。
[0005] 高效率设备可有助于减少中央设施消耗的能源的量;然而，这种设备的有效性非 常依赖于用于在多个子设施之间分配负荷的控制技术。例如，当能源价格高时，运行热栗制 冷器而非常规制冷器以及水加热器可以更具成本效益。确定应在何时和在何种程度上使用 多个子设施中的每个子设施以最小化能源成本是有难度和挑战性的。如果考虑到电力需求 费用，则该优化甚至更为复杂。
[0006] 热能储存可用于存储能量以供稍后使用。当与实时电价和需求费用相结合时，热 能储存提供了一定程度的灵活性，其可用于通过将生产转移到低成本时间或其它电负荷较 低的时间从而不会设置新的峰值需求量，来大大降低能源成本。将热能储存和具有多个子 设施的中央设施相集成并且与多个子设施协同地优化对热能储存的使用以最小化能源成 本，这是困难和有挑战性的。
【发明内容】
[0007] 本公开的一种实施方式是一种用于配置为对建筑物用能负荷提供服务的中央设 施的优化系统。所述优化系统包括配置为接收负荷预测数据和公用事业费率数据的处理电 路，所述负荷预测数据指示优化时段中的多个时阶的建筑物用能负荷，所述公用事业费率 数据指示在所述多个时阶中的每个时阶处由所述中央设施的设备消耗来对所述建筑物用 能负荷提供服务的一种或多种资源的价格。所述优化系统还包括高层级优化模块，所述高 层级优化模块配置为生成目标函数，所述目标函数将在所述优化时段上运行所述中央设施 的总财务成本表示为在所述多个时阶中的每个时阶处所述公用事业费率数据和由所述中 央设施设备消耗的一种或多种资源的量的函数。所述高层级优化模块配置为依据对所述中 央设施设备的负荷等式约束条件和能力约束条件，在所述优化时段上优化所述目标函数， 以确定在所述多个时阶中的每个时阶处，所述建筑物用能负荷在多组所述中央设施设备上 的最优分配。
[0008] 在一些实施例中，所述高层级优化模块使用线性规划来生成和优化所述目标函 数。所述目标函数可包括具有成本变量的成本向量，所述成本变量表示与在所述多个时阶 中的每个时阶处由所述中央设施设备消耗来为所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多 种资源中的每种资源相关联的财务成本。所述目标函数还可包括包含负荷变量的决策矩 阵，所述负荷变量表示在所述多个时阶中的每个时阶处用于多组所述中央设施设备中的每 个组的用能负荷。所述高层级优化模块可配置为确定用于所述决策矩阵中的负荷变量的最 优值。
[0009] 在一些实施例中，所述中央设施包括多个子设施。多组所述中央设施设备的每个 组可对应于所述多个子设施之一。在一些实施例中，所述多个子设施包括热的热能储存子 设施和冷的热能储存子设施中的至少一个。所述热能储存子设施可配置为储存在所述多个 时阶中的一个时阶中生成的热能以供在所述多个时阶中的另一个时阶中使用。
[0010] 在一些实施例中，所述高层级优化模块配置为生成用于所述多个子设施中的每个 子设施的子设施曲线。每条子设施曲线可指示所述多个子设施之一的资源消耗和负荷产生 之间的关系。所述高层级优化模块可使用所述子设施曲线来公式化子设施曲线约束条件， 并且可依据所述子设施曲线约束条件来优化所述目标函数。在一些实施例中，生成所述子 设施曲线包括以下各项中的至少一项:将非线性子设施曲线转换为包括一个或多个分段式 线性片段的线性子设施曲线；以及将非凸子设施曲线转换为凸子设施曲线。在一些实施例 中，生成所述子设施曲线包括:基于与子设施对应的设备组的制造商数据，接收初始子设施 曲线；以及使用来自所述中央设施的实验数据来更新所述初始子设施曲线。
[0011] 本公开的另一实施方式是一种用于配置为对建筑物用能负荷提供服务的中央设 施的级联优化系统。所述级联优化系统包括中央设施控制器、高层级优化模块和低层级优 化模块，所述中央设施控制器配置为使用动态规划来将所述中央设施的优化问题划分成高 层级优化和低层级优化，所述高层级优化模块配置为执行所述高层级优化，所述低层级优 化模块配置为执行所述低层级优化。所述高层级优化包括确定建筑物用能负荷在多组中央 设施设备上的最优分配。所述低层级优化包括确定所述多组中央设施设备中的每个组内的 各个装置的最优运行状态。
[0012] 在一些实施例中，由所述高层级优化模块确定的所述建筑物用能负荷的最优分配 优化在优化时段上运行所述中央设施的财务成本。由所述低层级优化模块确定的最优运行 状态可优化由多组所述中央设施设备中的每个组消耗的能源的量，以实现由所述高层级优 化模块确定的所述建筑物用能负荷的最优分配。
[0013] 在一些实施例中，所述低层级优化模块配置为生成用于多组中央设施设备中的每 个组的子设施曲线。每条子设施曲线可指示多组所述中央设施设备中的一个组的资源消耗 和负荷产生之间的关系。所述高层级优化模块可配置为使用所述子设施曲线来公式化子设 施曲线约束条件，并且依据所述子设施曲线约束条件来确定所述建筑物用能负荷的最优分 配。
[0014] 本公开的另一实施方式是一种用于优化配置为对建筑物用能负荷提供服务的中 央设施的成本的方法。所述方法包括在中央设施优化系统的处理电路处接收负荷预测数据 和公用事业费率数据，所述负荷预测数据指示优化时段中的多个时阶的建筑物用能负荷， 所述公用事业费率数据指示在所述多个时阶中的每个时阶处由所述中央设施的设备消耗 以对所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多种资源的价格。所述方法还包括由所述中央 设施优化系统的高层级优化模块生成目标函数，所述目标函数将在所述优化时段上运行所 述中央设施的总财务成本表示为在所述多个时阶中的每个时阶处所述公用事业费率数据 和由所述中央设施设备消耗的一种或多种资源的量的函数。所述方法还包括由所述高层级 优化模块依据对所述中央设施设备的负荷等式约束条件和能力约束条件，在所述优化时段 上优化所述目标函数，以确定在所述多个时阶中的每个时阶处，所述建筑物用能负荷在多 组所述中央设施设备上的最优分配。
[0015] 在一些实施例中，所述高层级优化模块使用线性规划来生成和优化所述目标函 数。所述目标函数可包括具有成本变量的成本向量，所述成本变量表示与在所述多个时阶 中的每个时阶处由所述中央设施设备消耗来对所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多 种资源中的每种资源相关联的财务成本。所述目标函数还可包括包含负荷变量的决策矩 阵，所述负荷变量表示在所述多个时阶中的每个时阶处多组所述中央设施设备中的每个组 的用能负荷。所述高层级优化模块可配置为确定用于所述决策矩阵中的负荷变量的最优 值。
[0016] 在一些实施例中，所述方法包括使用用于所述中央设施设备的所述建筑物用能负 荷和能力极限来生成所述负荷等式约束条件和所述能力约束条件。所述负荷等式约束条件 可确保所述最优分配在所述多个时阶中的每个时阶处都满足所述建筑物用能负荷。所述能 力约束条件可确保多组所述中央设施设备在所述多个时阶中的每个时阶处都运行在所述 能力极限以内。
[0017] 在一些实施例中，所述中央设施包括多个子设施。多组所述中央设施设备中的每 个组可对应于所述多个子设施之一。在一些实施例中，所述方法包括生成用于所述多个子 设施中的每个子设施的子设施曲线。每条子设施曲线可指示所述多个子设施之一的资源消 耗和负荷产生之间的关系。所述方法还可包括使用所述子设施曲线来公式化子设施曲线约 束条件；以及依据所述子设施曲线约束条件来优化所述目标函数。在一些实施例中，生成所 述子设施曲线包括以下各项中的至少一项:将非线性子设施曲线转换为包括一个或多个分 段式线性片段的线性子设施曲线；以及将非凸子设施曲线转换为凸子设施曲线。
[0018] 在一些实施例中，所述方法还包括使用动态规划来将所述优化处理划分成高层级 优化和低层级优化。所述高层级优化可包括确定所述建筑物用能负荷在多组所述中央设施 设备上的最优分配。在一些实施例中，所述建筑物用能负荷的最优分配优化在所述优化时 段上运行所述中央设施的财务成本。所述低层级优化可包括确定多组所述中央设施设备中 的每个组内的各个装置的最优运行状态。在一些实施例中，所述最优运行状态优化由多组 所述中央设施设备中的每个组消耗的能源的量，以实现所述建筑物用能负荷的最优分配。
[0019] 本领域技术人员将意识到，本
【发明内容】
部分仅是示意性的，而无意以任何方式成 为限制。如仅由权利要求限定的、这里描述的装置和/或处理的其它方面、发明特征和优点， 将在这里阐述并且结合附图进行的详细说明中变得明显。
【附图说明】
[0020] 图1是根据一示例性实施例的具有多个子设施的中央设施的示意图，所述多个子 设施包括加热器子设施、热回收制冷器子设施、制冷器子设施、热的热能储存子设施、以及 冷的热能储存子设施。
[0021] 图2是示出根据一示例性实施例的中央设施系统的框图，所述中央设施系统包括 可用于控制图1的中央设施的中央设施控制器。
[0022] 图3是更详细地示出根据一示例性实施例的图2的中央设施系统的一部分的框图， 其显示了负荷/费率预测模块、高层级优化模块、低层级优化模块、建筑物自动化系统、以及 中央设施设备。
[0023] 图4是更详细地示出根据一示例性实施例的图3的高层级优化模块的框图。
[0024]图5A-5B是根据一示例性实施例的子设施曲线，其示出了子设施的资源消耗和子 设施负荷之间的关系，并且其可由图4的高层级优化模块使用以优化图1的中央设施的性 能。
[0025] 图6是根据一示例性实施例的非凸和非线性的子设施曲线，其可从实验数据生成， 或者通过组合中央设施的各个装置的设备曲线而生成。
[0026] 图7是根据一示例性实施例的线性化子设施曲线，其可通过将非凸和非线性的子 设施曲线转换成分段式线性片段(linearsegment)而从图6的子设施曲线生成。
[0027] 图8是示出根据一示例性实施例的一组子设施曲线的曲线图，所述一组子设施曲 线可由图3的高层级优化模炔基于来自低层级优化模块的针对多种不同环境条件的实验数 据而生成。
[0028] 图9是根据一示例性实施例的包含图3的高层级优化模块的计划系统(planning system)的框图。
[0029]图10是示出根据一示例性实施例的图9的计划系统的操作的图。
[0030] 图11是根据一示例性实施例的可由图2的中央设施控制器或图9的计划系统执行 的用于优化中央设施成本的处理的流程图。
【具体实施方式】
[0031] 总体上参照附图，示出了根据一示例性实施例的用于优化中央设施的系统和方 法。中央设施可包括配置为对建筑物或园区（即，多个建筑物的系统）的热能负荷提供服务 的各种类型设备。例如，中央设施可包括加热器、制冷器、热回收制冷器、冷却塔、或配置为 向建筑物或园区提供加热或冷却的其它类型设备。中央设施设备可被划分为配置为执行特 定功能的各种组。这样的中央设施设备组这里称为子设施。例如，中央设施可包括加热器子 设施、制冷器子设施、热回收制冷器子设施、冷的热能储存子设施、热的热能储存子设施等。 子设施可消耗来自一个或多个公用事业的资源(例如，水、电、天然气等）以对建筑物或园区 的用能负荷提供服务。对中央设施进行优化可包括以导致对建筑物用能负荷提供服务的最 低财务成本的方式来运行各种子设施。
[0032] 在一些实施例中，中央设施优化是包括高层级优化和低层级优化的级联优化处 理。高层级优化可确定用能负荷在各子设施之间的最优分配。例如，高层级优化可确定在优 化时段中的每个时间元(time element)处要由每个子设施产生的热能负荷。在一些实施例 中，高层级优化包括优化高层级成本函数，所述高层级成本函数将运行子设施的财务成本 表示为子设施在优化时段的每个时间元处消耗的资源的函数。低层级优化可使用由高层级 优化确定的最优负荷分配来确定每个子设施内的各个装置的最优运行状态。最优运行状态 可包括例如每个子设施的各个装置的通/断状态和/或运行设定点。低层级优化可包括优化 低层级成本函数，所述低层级成本函数将子设施的能源消耗表示为子设施的各个装置的 通/断状态和/或运行设定点的函数。
[0033] 本公开着重于高层级优化，并描述了用于执行高层级优化的系统和方法。高层级 优化模块可执行高层级优化。在各种实施例中，高层级优化模块可以是配置为用于物理设 施的实时控制的中央设施控制器的部件，或者是配置为优化仿真设施(例如，用于计划或设 计目的）的计划工具的部件。
[0034] 在一些实施例中，高层级优化模块使用线性规划框架来执行高层级优化。有利地， 线性规划能高效地处理复杂优化场景，并且能以较短时帧(例如，秒、毫秒等)进行较长优化 时段(例如，日、周、年等)上的优化。在另一些实施例中，高层级优化模块可使用各种其它优 化框架(例如，二次规划、线性分式规划、非线性规划、组合算法等）中的任何框架。
[0035] 定义高层级优化问题的目标函数可以在线性规划框架中表示为： _6]紅 gmtod.遵守 Ax<b，Hx=g A ' 5
[0037]其中，c是成本向量，x是决策矩阵，A和b(分别）是描述对决策矩阵x中的变量的不 等式约束条件的矩阵和向量，而H和g(分别）是描述对决策矩阵x中的变量的等式约束条件 的矩阵和向量。决策矩阵x中的变量可包括在优化时段中的每个时间元处分配给各种子设 施的子设施负荷和/或子设施的资源消耗量。高层级优化模块可定义成本向量c和优化约束 条件(例如，矩阵A和H以及向量b和g)，并且求解优化问题以确定用于决策矩阵x中的变量的 最优子设施负荷值。
[0038]高层级优化模块可将在优化时段中的每个时间元的用于建筑物或园区的预测或 计划用能负荷，接收作为输入。高层级优化模块可使用预测或计划负荷来公式化对高层级 优化问题的约束条件(例如，定义矩阵A和H以及向量b和g)。高层级优化模块还可接收定义 由中央设施消耗来对用能负荷提供服务的每种资源的成本的公用事业费率(例如，能源价 格、水价、需求收费等）。公用事业费率可以是随时间变化的费率(例如，在不同的时间定义 不同的费率)并且可包括用于各种时间段的需求收费。高层级优化模块可使用公用事业费 率来定义成本向量c。
[0039]高层级优化模块可接收或生成用于每个子设施的子设施曲线。子设施曲线将子设 施的资源消耗定义为子设施产生的负荷的函数。子设施曲线可由低层级优化模块生成，或 由高层级优化模炔基于从低层级优化模块接收到的操作数据点而生成。高层级优化模块可 使用子设施曲线来(例如，基于子设施产生的负荷)将每个子设施的资源消耗约束到沿对应 的子设施曲线的某个值。例如，高层级优化模块可使用子设施曲线来定义对高层级优化问 题的优化约束条件(例如，矩阵A和H以及向量b和g)。
[0040]在一些实施例中，高层级优化模块配置为将需求收费引入到高层级优化处理中。 需求收费是某些公用事业供应商在可适用的需求收费时段内基于资源消耗的最大费率强 加的附加收费。例如，需求电费可被提供为每单位电力的成本Cdemand并且可乘以需求收费时 段内的峰值用电max(p elec,k)以确定需求收费。归因于用于计算需求收费的非线性max()函 数，常规系统尚不能将需求收费引入到线性优化框架中。
[0041]有利地，本公开的高层级优化模块可配置为通过修正决策矩阵X、成本向量c、和/ 或描述不等式约束条件的A矩阵和b向量，而将需求收费引入到线性优化框架中。例如，高层 级优化模块可通过增加表示优化时段中的峰值电力消耗的新决策变量x peak来修正决策矩 阵X。高层级优化模块可用需求收费费率cdemand来修正成本向量c，以使得需求收费费率 Cd_nd乘以峰值电力消耗Xpe5ak。高层级优化模块可生成和/或施加约束条件以确保峰值电力 消耗X P(3ak大于或等于需求收费时段中的每个时阶的电需求量，并且大于或等于需求收费时 段内的其先前值。
[0042]在一些实施例中，高层级优化模块配置为将负荷变化惩罚引入到高层级优化处理 中。负荷变化惩罚可表示由于分配给子设施的负荷的快速变化而导致的成本增加(例如，设 备劣化等）。高层级优化模块可通过修正决策矩阵X、成本向量c和/或优化约束条件来引入 负荷变化惩罚。例如，高层级优化模块可通过为每个子设施增加负荷变化变量S来修正决策 矩阵X。负荷变化变量可表示从一个时间元到下一个时间元每个子设施的子设施负荷变化。 高层级优化模块可修正成本向量c以增加与改变子设施负荷相关联的成本。在一些实施例 中，高层级优化模块增加将负荷变化变量S约束到子设施负荷的对应变化的约束条件。对高 层级优化处理的这些和其它增强可被引入到线性优化框架中，如下面更详细地描述的那 样。
[0043]现在参照图1，示出根据一示例性实施例的中央设施10的图。中央设施10图示为包 括多个子设施，所述多个子设施包括加热器子设施12、热回收制冷器子设施14、制冷器子设 施16、冷却塔子设施18、热的热能储存(TES)子设施20、以及冷的热能储存(TES)子设施22。 子设施12-22消耗来自公用事业的资源(例如，水、天然气、电等)来对建筑物或园区的热能 负荷(例如，热水、冷水、供暖、制冷等)提供服务。例如，加热器子设施12可配置为加热热水 回路24中的水，热水回路24将热水在中央设施10和建筑物(未示出）之间循环。制冷器子设 施16可配置为对冷水回路26中的水进行制冷，冷水回路26将冷水在中央设施10和建筑物之 间循环。热回收制冷器子设施14可配置为将热量从冷水回路26传递到热水回路24以提供对 热水的附加加热和对冷水的附加冷却。冷凝水回路28可吸收来自制冷器子设施16中的冷水 的热量并且排出冷却塔子设施18中吸收的热量，或者将该吸收的热量传递到热水回路24。 热TES子设施20和冷TES子设施22分别储存热的和冷的热能以供随后使用。
[0044]热水回路24和冷水回路26可将加热和/或制冷的水传递到位于建筑物屋顶的空气 处理器或者传递到建筑物的各个楼层或区域。空气处理器推送空气经过水流过的热交换器 (例如，加热盘管或冷却盘管）以向空气提供加热或冷却。加热或冷却的空气可被传递到建 筑物的各个区域以为建筑物的热能负荷提供服务。然后，水返回到中央设施10以在子系统 12-22中接受进一步的加热或冷却。
[0045] 虽然将中央设施10图示和描述为加热和冷却水以用于循环到建筑物，但是将理 解，可以代替水或者除了水之外附加地使用任何其它类型的工作流体(例如，乙二醇、C02 等)来向热能负荷提供服务。在另一些实施例中，中央设施10可直接向建筑物或园区提供加 热和/或冷却，而不需要中间热传递流体。中央设施10可与子设施12-22提供服务的建筑物 物理地分隔开，或者可与建筑物物理地一体化(例如，位于建筑物内）。
[0046] 每个子设施12-22可包括配置为促成子设施功能的各种设备。例如，加热器子设施 12图示为包括配置为向热水回路24中的热水增加热量的多个加热元件30(例如，锅炉、电加 热器等）。加热器子设施12还图示为包括配置为使热水在热水回路24中循环并且控制热水 流经各个加热元件30的流速的若干栗32和34。热回收制冷器子设施14图示为包括多个热回 收热交换器36(例如，制冷回路），其配置为将热量从冷水回路26传递到热水回路24。热回收 制冷器子设施14还图示为包括若干栗38和40,其配置为使热水和/或冷水循环通过热回收 热交换器36并且控制水流经各个热回收热交换器36的流速。
[0047]制冷器子设施16图示为包括多个制冷器42,其配置为将热量从冷水回路26中的冷 水中去除。制冷器子设施16还图示为包括若干栗44和46,其配置为使冷水在冷水回路26中 循环并且控制冷水流经各个制冷器42的流速。冷却塔子设施18图示为包括多个冷却塔48， 其配置为将热量从冷凝水回路28中的冷凝水中去除。冷却塔子设施18还图示为包括若干栗 50,其配置为使冷凝水在冷凝水回路28中循环并且控制冷凝水流经各个冷却塔48的流速。 [0048]热TES子设施20图示为包括热TES水箱52,其配置为储存热水以供稍后使用。热TES 子设施20还可包括一个或多个栗或阀，其配置为控制热水进出热TES水箱52的流速。冷TES 子设施22图示为包括冷TES水箱54,其配置为储存冷水以供稍后使用。冷TES子设施22还可 包括一个或多个栗或阀，其配置为控制冷水进出冷TES水箱54的流速。在一些实施例中，中 央设施10中的一个或多个栗(例如，栗32、34、38、40、44、46和/或50)或中央设施10中的管线 包括与其相关联的隔离阀。在各种实施例中，隔离阀可与栗一体化或者位于栗的上游或下 游以控制中央设施10中的流体流动。在另一些实施例中，中央设施10中可包括更多、更少或 者不同类型的装置。
[0049] 现在参照图2，示出根据一示例性实施例的中央设施系统100的框图。系统100图示 为包括中央设施控制器102、建筑物自动化系统108、以及多个子设施12-22。子设施12-22可 与前面参照图1描述的相同。例如，子设施12-22图示为包括加热器子设施12、热回收制冷器 子设施14、制冷器子设施16、热TES子设施20、以及冷TES子设施22。
[0050] 每个子设施12-22图示为包括设备60,其可由中央设施控制器102和/或建筑物自 动化系统108控制以优化中央设施10的性能。设备60可包括例如加热装置30,制冷器42,热 回收热交换器36,冷却塔48,热能储存装置52、54,栗32、44、50，阀34、38、46和/或子设施12_ 22的其它装置。设备60的各个装置可接通或断开以调节由每个子设施12-22提供服务的热 能负荷。在一些实施例中，设备60的各个装置可根据从中央设施控制器102接收到的运行设 定点而以可变能力运行(例如，以10%的能力或60%的能力来运行制冷器）。
[0051] 在一些实施例中，子设施12-22中的一个或多个包括子设施级控制器，其配置为控 制对应子设施的设备60。例如，中央设施控制器102可确定设备60的通/断配置和全局运行 设定点。响应于通/断配置和所接收到的全局运行设定点，子设施控制器可接通或断开将设 备60的各个装置接通或断开，并且实施特定的运行设定点（例如，风门位置、叶片位置、风扇 速度、栗速等）以达到或维持全局运行设定点。
[0052]建筑物自动化系统(BAS) 108可配置为监视所控制的建筑物或建筑物区域内的状 况。例如，BAS 108可接收来自遍及建筑物分布的各种传感器(例如，温度传感器、湿度传感 器、气流传感器、电压传感器等）的输入，并且可向中央设施控制器102报告建筑物状况。建 筑物状况可包括例如建筑物或建筑物区域的温度、建筑物的电力消耗(例如，电负荷）、配置 为影响建筑物内的受控状态的一个或多个致动器的状态、或与受控建筑物相关的其它类型 的信息。BAS 108可操作子设施12-22以影响建筑物内的受监视状况，并且对建筑物的热能 负荷提供服务。
[0053] BAS 108可从中央设施控制器102接收指定设备60的通/断状态和/或设定点的控 制信号。BAS 108可根据由中央设施控制器102提供的控制信号来(例如，经由致动器、功率 继电器等)控制设备60。例如，BAS 108可使用闭环控制来操作设备60以达到由中央设施控 制器102指定的设定点。在各种实施例中，BAS 108可与中央设施控制器102结合，或者可以 是单独的建筑物管理系统的一部分。根据一示例性实施例，BAS 108是约翰逊控制公司 (Johnson Controls，Inc ?)出售的METASYS?品牌的建筑物管理系统。
[0054]中央设施控制器102可使用从BAS 108接收到的信息来监视受控建筑物的状态。中 央设施控制器102可配置为对预测窗中的多个时阶(例如，使用来自气象服务的天气预报） 预测建筑物热能负荷(例如，加热负荷、冷却负荷等）。中央设施控制器102可生成设备60的 通/断决策和/或设定点，以最小化在预测窗的持续时间内由子设施12-22消耗以对预测的 加热和/或冷却负荷提供服务的能源的成本。中央设施控制器102可配置为执行处理1100 (图11)以及本文描述的其它处理。根据一示例性实施例，中央设施控制器102集成在单个计 算机(例如，一个服务器、一个机箱等）内。在各种其它示例性实施例中，中央设施控制器102 可跨多个服务器或计算机分布(例如，可存在于分散的位置中）。在另一示例性实施例中，中 央设施控制器102可与管理多个建筑物系统的智能建筑物管理器集成和/或与BAS 108相结 合。
[0055] 中央设施控制器102图示为包括通信接口 104和处理电路106。通信接口 104可包括 用于与各种系统、装置或网络进行数据通信的有线或无线接口（例如，插座、天线、发射器、 接收器、收发器、接线端子等）。例如，通信接口 104可包括用于经由基于以太网的通信网络 发送和接收数据的以太网卡和端口、和/或用于经由无线通信网络进行通信的WiFi收发器。 通信接口 104可配置为经由局域网或广域网（例如，因特网、建筑物WAN等)进行通信，并且可 使用各种通信协议(例如，BACnet、IP、L0N等）。
[0056] 通信接口 104可以是网络接口，其配置为促成中央设施控制器102和各种外部系统 或装置(例如，BAS 108、子设施12-22等)之间的电子数据通信。例如，中央设施控制器102可 从BAS 108接收信息，所述信息指示受控建筑物的一个或多个测量状态(例如，温度、湿度、 电负荷等）以及子设施12-22的一个或多个状态（例如，设备状态、电力消耗、设备可用性 等）。通信接口 104可接收来自BAS 108和/或子设施12-22的输入，并且可经由BAS 108向子 设施12-22提供运行参数(例如，通/断决策、设定点等）。运行参数可使得子设施12-22激活、 禁用或调节设备60的各种装置的设定点。
[0057] 仍参照图2,处理电路106图示为包括处理器110和存储器112。处理器110可以是通 用或专用处理器、专用集成电路(ASIC)、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一组处理部 件、或其它合适的处理部件。处理器110可配置为运行被储存在存储器112中或者从其它计 算机可读介质(例如，CDROM、网络储存器、远程服务器等)接收到的计算机代码或指令。
[0058] 存储器112可包括用于储存数据和/或计算机代码的一个或多个装置(例如，存储 器单元、存储器装置、储存装置等），所述数据和/或计算机代码用于完成和/或促成本公开 描述的各种处理。存储器112可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(R0M)、硬驱动储存 器、临时储存器、非易失性存储器、快闪存储器、光学存储器、或用于储存软件对象和/或计 算机指令的任何其它合适的存储器。存储器112可包括数据库部件、目标代码部件、脚本部 件、或用于支持本公开描述的各种活动和信息结构的任何其它类型的信息结构。存储器112 可经由处理电路106可通信地连接到处理器110,并且可包括用于(例如，由处理器106)运行 这里描述的一个或多个处理的计算机代码。
[0059] 仍参照图2,存储器112图示为包括建筑物状态监视器134。中央设施控制器102可 经由建筑物状态监视器134接收有关要由中央设施10加热或冷却的整个建筑物或建筑物空 间的数据。在一示例性实施例中，建筑物状态监视器134可包括图形用户界面部件，其配置 为向用户提供图形用户界面以用于选择建筑物要求(例如，总体温度参数、对于建筑物选择 的日程表(schedule)、选择用于不同建筑物区域的不同温度水平，等等）。
[0060] 中央设施控制器102可确定通/断配置和运行设定点以满足从建筑物状态监视器 134接收到的建筑物要求。在一些实施例中，建筑物状态监视器134接收、收集、储存和/或发 送冷却负荷要求、建筑物温度设定点、住户数据、天气数据、用能数据、日程表数据、以及其 它建筑物参数。在一些实施例中，建筑物状态监视器134储存关于能源成本的数据，诸如可 从公用事业126获得的定价信息(能源收费、需求收费等）。
[0061] 仍参照图2,存储器112图示为包括负荷/费率预测模块122。负荷/费率预测模块 122可配置为预测优化时段的每个时阶k(例如，k = l~n)处的建筑物或园区的热能负荷 负荷/费率预测模块122图示为从气象服务124接收天气预报。在一些实施例中，负 荷/费率预测模块122因变于天气预报预测热能负荷;^在一些实施例中，负荷/费率预测 〇 模块122使用来自BAS 108的反馈来预测负荷I来自BAS108的反馈可包括各种类型的传感 〇. 器输入(例如，温度、流量、湿度、焓等)或与受控建筑物相关的其它数据(例如，来自HVAC系 统、照明控制系统、安保系统、水系统等的输入)。
[0062] 在一些实施例中，负荷/费率预测模块122(例如，经由建筑物状态监视器134)从 BAS108接收测量的电负荷和/或先前测量的负荷数据。负荷/费率预测模块122可因变于给 定的天气预报（i \日期类型(day)、当日时间（t)以及先前测量的负荷数据(Yk-〇预测负 荷I这样的关系可表示在下面的等式中： ' b
[0063] 二 f A,, rfay, t d』）
[0064]在一些实施例中，负荷/费率预测模块122使用从历史负荷数据训练得到的确定性 加随机性模型（deterministic plusstochastic model)来预测负荷负荷/费率预测模 C 块122可使用各种预测方法中的任何方法来预测负荷例如，线性回归用于确定性部分而 AR模型用于随机性部分）。负荷/费率预测模块122可预测建筑物或园区的一个或多个不同 类型的负荷。例如，负荷/费率预测模块122可在预测窗内的每个时阶k内预测热水负荷 和冷水负荷心MA-。
[0065]负荷/费率预测模块122图示为从公用事业126接收公用事业费率。公用事业费率 可指示在预测窗内的每个时阶k处由公用事业126提供的每单位资源(例如，电、天然气、水 等)的成本或价格。在一些实施例中，公用事业费率是时变的费率。例如，电价可在一天的某 些时间或者在一周的某些日子(例如，在高需求量时段期间）较高，而在一天的其它时间或 一周的其它日子(例如，在低需求量时段期间）较低。公用事业费率可定义各种时间段和每 个时间段期间每单位资源的成本。公用事业费率可以是从公用事业126接收到的实际费率， 或者是由负荷/费率预测模块122估计的预测公用事业费率。
[0066]在一些实施例中，公用事业费率包括由公用事业126提供的一种或多种资源的需 求收费。需求收费可定义公用事业126基于在需求收费时段期间特定资源的最大用量（例 如，最大能源消耗)强加的单独成本。公用事业费率可定义各种需求收费时段以及与每个需 求收费时段相关联的一个或多个需求收费。在一些实例中，需求收费时段可彼此和/或与预 测窗部分地或完全重叠。有利地，优化模块128可配置为在由高层级优化模块130执行的高 层级优化处理中考虑需求收费。公用事业126可由以下各项来定义:时变(例如，每小时）的 价格、最大服务水平(例如，物理基础设施或合同所允许的最大消耗率）、以及在电力的情况 下的需求收费或对某时段内峰值消耗率的收费。
[0067]负荷/费率预测模块122可将预测负荷^和公用事业费率储存在存储器112中，和/ 或将预测负荷^和公用事业费率提供给优化模块128。优化模块128可使用预测负荷&和公 用事业费率来确定用于子设施12-22的最优负荷分配，并且生成设备60的通/断决策和设定 点。
[0068]仍参照图2,存储器112图示为包括优化模块128。优化模块128可执行级联优化处 理以优化中央设施10的性能。例如，优化模块128图示为包括高层级优化模块130和低层级 优化模块132。高层级优化模块130可控制级联优化的外(例如，子设施级）回路。高层级优化 模块130可确定预测窗中的每个时阶的、在子设施12-22之间的最优热能负荷分配，以优化 (例如，最小化)子设施12-22消耗的能源成本。低层级优化模块132可控制级联优化的内（例 如，设备级）回路。低层级优化模块132可确定如何以通过高层级优化模块130确定的负荷设 定点最佳地运行每个子设施。例如，低层级优化模块132可确定设备60的各种装置的通/断 状态和/或运行设定点以优化(例如，最小化)每个子设施的能源消耗，同时满足子设施的热 能负荷设定点。级联优化处理将参照图3来更加详细地进行描述。
[0069]仍参照图2,存储器112图示为包括子设施控制模块138。子设施控制模块138可储 存关于过去的运行状态、过去的运行设定点的历史数据、以及用于计算和/或实施子设施 12-22的控制参数的指令。子设施控制模块138还可接收、储存和/或发送关于设备60的各个 装置的状况的数据，诸如运行效率、设备劣化、自上次维修以来的日期、寿命参数、状况等 级、或其它专门针对装置的数据。子设施控制模块138可经由通信接口 104从子设施12-22 和/或BAS 108接收数据。子设施控制模块138还可接收和储存来自低层级优化模块132的 通/断状态和运行设定点。
[0070] 来自优化模块128、子设施控制模块138或中央设施控制器102的其它模块的数据 和处理结果可由监视和报告应用136访问（或推送到监视和报告应用136)。监视和报告应用 136可配置为生成实时的"系统健康"仪表板，其可由用户(例如，中央设施工程师)查看和导 航(navigate)。例如，监视和报告应用136可包括基于网络(web)的监视应用，其具有若干图 形用户界面(GUI)元素(例如，窗口小部件(widget)、仪表板控件、窗口等）以用于向GUI的用 户显示关键性能指示(KPI)或其它信息。此外，GUI元素可概括在不同建筑物(真实的或建模 的）、不同园区等中的各中央设施之间的相对能源使用和强度。可基于可用数据生成和显示 其它GUI元素或报告，其允许用户从一个屏幕评估跨一个或多个中央设施的性能。用户界面 或报告(或下层的数据引擎)可配置为按建筑物、建筑物类型、设备类型等将运行状况进行 集合和归类。GUI元素可包括图表或柱状图，其允许用户形象化地分析中央设施的装置的运 行参数和电力消耗。
[0071] 仍参照图2,中央设施控制器102可包括一个或多个GUI服务器、网络服务114或GUI 引擎116以支持监视和报告应用136。在各种实施例中，应用136、网络服务114和⑶I引擎116 可被提供作为中央设施控制器102外的单独部件(例如，作为智能建筑物管理器的一部分）。 中央设施控制器102可配置为维护相关数据的详细历史数据库(例如，关系型数据库、XML数 据库等)并且包括计算机代码模块，其持续地、频繁地或者偶尔地查询、集合、变换、搜索或 以其它方式处理在所述详细数据库中维护的数据。中央设施控制器102可配置为将任何这 样的处理的结果提供给其它数据库、表格、XML文件或其它数据结构以用于由例如外部监视 和报告应用进一步查询、计算或访问。
[0072] 中央设施控制器102图示为包括配置工具118。配置工具118可允许用户（例如，经 由图形用户界面、经由提示引发"向导"等)定义中央设施控制器102应如何对中央设施子系 统中变化的状况进行反应。在一示例性实施例中，配置工具118允许用户建立和储存能跨多 个中央设施装置、多个建筑物系统和多个企业控制应用（例如，工作订单管理系统应用、企 业资源计划应用等）的状况响应场景。例如，配置工具118可向用户提供利用各种条件逻辑 来组合(例如，来自子系统、来自事件历史的）数据的能力。在不同的示例性实施例中，条件 逻辑的范围可从条件之间的简单逻辑运算符(例如，与(AND)、或(0R)、异或(X0R)等)到伪代 码构造或复杂编程语言函数(允许更复杂的相互作用、条件语句、循环等）。配置工具118可 呈现用于构建这样的条件逻辑的用户界面。用户界面可允许用户图形地定义策略和响应。 在一些实施例中，用户界面可允许用户选择预先储存的或预先构造的策略并且对其进行调 整或启用它以供与它们的系统一起使用。
[0073]现在参照图3,示出根据一示例性实施例的更详细地显示了中央设施系统100的一 部分的框图。图3示出了由优化模块128执行来优化中央设施10的性能的级联优化处理。在 级联优化处理中，高层级优化模块130执行子设施级优化，其确定预测窗中的每个时阶的、 热能负荷在子设施12-22之间的最优分配，以最小化子设施12-22消耗的能源的成本。低层 级优化模块132执行设备级优化，其确定如何以通过高层级优化模块130确定的子设施负荷 设定点最佳地运行每个子设施。例如，低层级优化模块132可确定设备60的各种装置的通/ 断状态和/或运行设定点以优化每个子设施的能源消耗，同时满足子设施的热能负荷设定 点。
[0074]优化模块128执行的级联优化处理的一个优点是计算时间的最优使用。例如，由高 层级优化模块130执行的子设施级优化可能由于热能储存的操作而使用相对较长的时间范 围。然而，由低层级优化模块132执行的设备级优化可使用短得多的时间范围或者根本不使 用时间范围，这是因为（与热能储存的动态特性相比较)低层级系统动态特性是相对较快 的，并且设备60的低层级控制可由BAS 108处理。这样的计算时间的优化使用使得优化模块 128可以在短的时间量内执行中央设施优化，这允许实时的预测性控制。例如，短计算时间 使得优化模块128能够实施在具有交互反馈的实时计划工具中。
[0075]由优化模块128执行的级联优化的另一优点是可将中央设施优化问题划分成两个 级联子问题。级联配置提供抽象层，其允许高层级优化模块130在子设施12-22之间分配热 能负荷，而不需要高层级优化模块130知晓或使用有关每个子设施内的特定设备配置的任 何细节。每个子设施内的各设备60之间的互连可对高层级优化模块130隐藏，并且由低层级 优化模块132处理。为了由高层级优化模块130执行的子设施级优化的目的，每个子设施可 完全由一条或多条子设施曲线140定义。
[0076] 仍参照图3,低层级优化模块132可生成子设施曲线140并且将其提供给高层级优 化模块130。子设施曲线140可因变于子设施负荷来指示每个子设施12-22的公用事业使用 (例如，以kW计量的用电、以L/s计量的用水等）的费率。参照图5A-8来更详细地显示和描述 示例性子设施曲线。在一些实施例中，低层级优化模块132基于设备模型120(例如，通过将 各个装置的设备模型120组合成子设施的集总曲线)来生成子设施曲线140。低层级优化模 块132可通过针对若干不同的负荷和天气状况来运行低层级优化处理以生成多个数据点来 生成子设施曲线140。低层级优化模块132可将曲线拟合到这些数据点以生成子设施曲线 140。在另一些实施例中，低层级优化模块132将数据点提供给高层级优化模块132,并且高 层级优化模块132利用数据点生成子设施曲线。
[0077] 高层级优化模块130可从负荷/费率预测模块122接收负荷和费率预测，并且从低 层级优化模块132接收子设施曲线140。负荷预测可基于来自气象服务124的天气预报和/或 来自建筑物自动化系统108的信息(例如，建筑物的当前电负荷、来自建筑物的测量值、先前 负荷历史、设定点轨迹等）。公用事业费率预测可基于从公用事业126接收到的公用事业费 率和/或来自另一数据源的公用事业价格。高层级优化模块130可确定预测窗中的每个时阶 的子设施12-22的最优负荷分配(例如，每个子设施的子设施负荷），并且将子设施负荷作为 设定点提供给低层级优化模块132。在一些实施例中，高层级优化模块130通过在预测窗上 最小化中央设施10的总运行成本来确定子设施负荷。换言之，在给定来自负荷/费率预测模 块122的预测负荷和公用事业费率信息的情况下，高层级优化模块130可在优化时段上在子 设施12-22之间分配预测负荷以最小化运行成本。
[0078] 在一些实例中，最优负荷分配可包括在第一时阶期间使用TES子设施20和/或22储 存热能以在后面的时阶期间使用。热能储存可有利地允许热能在能源价格相对较低的第一 时段期间被产生和储存，并且随后在能源价格相对较高的第二时段期间被取回和使用。高 层级优化与低层级优化的不同之处可在于，高层级优化由于TES子设施20-22提供的热能储 存而具有较长的时间常数。高层级优化可通过下面的等式进行描述：
[0079] °HL ^
[0080] 其中，咬包含用于整个优化时段的最优高层级决策(例如，用于每个子设施12-22 的最优负荷），而Jhl是高层级成本函数。
[0081]为了寻找最优高层级决策巧高层级优化模块132可最小化高层级成本函数Jhl。 高层级成本函数Jhl可以是在优化时段的持续时间内由每个子设施12-22消耗的每种公用事 业的经济成本的总和。在一些实施例中，高层级成本函数JHL可以利用下面的等式来描述：
[0083] 其中，nh是优化时段中时阶k的数目，ns是子设施的数目，ts是时阶的持续时间，c jk 是在优化时段的时阶k处公用事业j的经济成本，而ujlk是在时阶k处由子设施i使用的公用 事业j的使用率。
[0084] 在一些实施例中，成本函数Jhl包括附加的需求收费项，诸如：
[0085]
[0086] 其中，Wd是加权项，Cd_nd是需求成本，而max〇项选择可适用的需求收费时段期间 的峰值用电。因此，高层级成本函数Jhl可由下面的等式描述：
[0088] 决策向量0Hl可受制于若干约束条件。例如，约束条件可如下要求:子设施不超过它 们的总能力地运行，热储存不会过快地或者在水箱的欠流(under flow)/溢流(over flow) 下充注或放出，以及建筑物或园区的热能负荷被满足。这些限制导致对高层级优化问题的 等式约束条件和不等式约束条件两者，如参照图4更详细地描述的那样。
[0089] 仍参照图3,低层级优化模块132可使用高层级优化模块130确定的子设施负荷来 确定用于设备60的最优低层级决策咬（例如，二元通/断决策，流量设定点、温度设定点 等）。低层级优化处理可针对每个子设施12-22来执行。低层级优化模块132可负责确定要使 用每个子设施的哪些装置和/或这些装置的运行设定点，所述运行设定点将实现子设施负 荷设定点并同时最小化能源消耗。低层级优化可利用下面的等式来描述：
[0090] ^LL ^
[0091] 其中，乾包含最优低层级决策，而Ja是低层级成本函数。
[0092] 为了寻找最优低层级决策吃，低层级优化模块132可最小化低层级成本函数Jll。 低层级成本函数可表示可应用的子设施中的所有设备60的总能源消耗。低层级成本函数 Ja可使用下面的等式来描述：
[0093] kd^Ll) - ^ ts ' bJ ' i~x
[0094]其中，N是子设施中设备60的装置数量，ts是时阶的持续时间，h是二元通/断决策 (例如，0 =断开，1 =接通），而^是因变于设定点I由装置j使用的能源。每个装置可具有连 续变量，其可被改变以确定总输入条件的最低可能能源消耗。
[0095] 低层级优化模块132可最小化低层级成本函数JLL，低层级成本函数JLL受制于基于 设备60的能力的不等式约束条件和基于能量和质量平衡的等式约束条件。在一些实施例 中，最优低层级决策&受切换约束条件的约束，切换约束条件定义用于在二元通/断切换 之后将装置维持在接通或断开状态的短时间范围。切换约束条件可防止装置在接通和断开 之间快速循环。在一些实施例中，低层级优化模块132执行设备级优化而不考虑系统动态特 性。该优化处理可慢到足以安全地假定设备控制已经达到其稳态。因此，低层级优化模块 132可以在一个时刻而不是在长时间范围上确定最优低层级决策 〇
[0096] 低层级优化模块132可确定设备60的多个装置的最优运行状态（例如，接通或断 开）。根据一示例性实施例，通/断组合可利用二元优化和二次补偿来确定。二元优化可最小 化表示可应用的子设施中的装置的电力消耗的成本函数。在一些实施例中，非穷尽性的 (即，并非全部潜在的装置组合都被考虑)二元优化被使用。二次补偿可在考虑其电力消耗 是二次(而不是线性的）的装置时被使用。低层级优化模块132还可使用非线性优化来确定 设备的最优运行设定点。非线性优化可识别进一步最小化低层级成本函数JLL的运行设定 点。低层级优化模块132可将通/断决策和设定点提供给建筑物自动化系统108以供在控制 中央设施设备60时使用。
[0097] 在一些实施例中，由低层级优化模块132执行的低层级优化与和本申请在同一天 提交并且题为"Low Level Central Plant Optimization(低层级中央设施优化)"的美国 专利申请No. xx/yyyyyy (代理人案号No . 081445-0652)中描述的低层级优化处理相同或类 似。美国专利申请No. xx/yyyyyy的整个公开内容通过引用合并于此。
[0098]现在参照图4,示出根据一示例性实施例的更详细地显示高层级优化模块130的框 图。高层级优化模块130可从负荷/费率预测模块122接收负荷和费率预测，并且从低层级优 化模块132接收子设施曲线。高层级优化模块130可因变于负荷和费率预测以及子设施曲线 确定每个子设施12-22的最优子设施负荷。在一些实施例中，最优子设施负荷使运行子设施 12-22以满足建筑物或园区的预测负荷的经济成本最小化。高层级优化模块130可将最优子 设施负荷输出到低层级优化模块132。
[0099]高层级优化模块130图示为包括优化框架模块142。优化框架模块142可配置为选 择和/或建立优化框架以供在计算最优子设施负荷时使用。在一些实施例中，优化框架模块 142使用线性规划作为优化框架。线性规划问题具有下列形式：
[0_ 倫占.遵守 AKb，HX = g
[0101]其中，C是成本向量，X是决策矩阵，A和b(分别)是描述对优化问题的不等式约束条 件的矩阵和向量，而H和g(分别)是描述对优化问题的等式约束条件的矩阵和向量。
[0102]下面的段落描述示例性线性优化框架，其可由高层级优化模块130使用以计算最 优子设施负荷。有利地，这里描述的线性规划框架允许高层级优化模块130在非常短的时帧 内确定用于长优化时段的子设施负荷分配，包括负荷变化惩罚、需求收费、以及子设施性能 曲线。然而，线性优化框架仅是可由高层级优化模块130使用的优化框架的一个示例，而不 应视为限制。应理解，在另一些实施例中，高层级优化模块130可使用各种其它优化框架和/ 或优化技术(例如，二次规划、线性分式规划、非线性规划、组合算法等）中的任何框架和/或 技术来计算最优子设施负荷。
[0103] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括线性规划模块144。线性规划模块144 可配置为公式化并且求解线性优化问题以计算最优子设施负荷。例如，线性规划模块144可 确定并且设置成本向量c、描述不等式约束条件的A矩阵和b向量、以及描述等式约束条件的 H矩阵和g向量的值。线性规划模块144可确定最小化成本函数cTx的最优决策矩阵x*。最优 决策矩阵x*可对应于(对于优化时段内的每个时阶k的）最优决策0^，其最小化高层级成本 函数JHL，如参照图3描述的那样。
[0104] 对于包括制冷器、热回收制冷器、热水生成器、和热能储存器的中央设施10而言， 负荷将在其间分配的设施资产(plant assets)可包括制冷器子设施16、热回收制冷器子设 施14、加热器子设施12、热的热能储存子设施20和冷的热能储存子设施22。跨每个子设施 12-22的负荷可以是决策矩阵x中的决策变量，其由高层级优化针对优化时段内的每个时阶 k来确定。例如，线性规划模块144可将决策矩阵x公式化为：
[0106] 其中，.、仏 们分别表示在优化时段内的n个时阶中的每个时阶分配给制冷器子设施16、热回收制冷器 子设施14、加热器子设施12、热的TES子设施20以及冷的TES子设施22的热能负荷。
[0107] 线性规划模块144可对于简单情况公式化线性规划，其中仅考虑能源成本和设备 约束条件。然后，简化的线性规划可由不等式约束模块146、等式约束模块148、未满足负荷 模块150、地回路模块152、热交换器模块154、需求收费模块156、负荷变化惩罚模块158、水 箱强注满模块(tank forced full module)160、和/或子设施曲线模块170修正以提供附加 的增强，其将在下面更详细地描述。
[0108] 在一些实施例中，线性规划模块144利用每个子设施具有特定的每单位负荷的成 本的假设来公式化简化的线性规划。例如，线性规划模块144可假设每个子设施对于任何给 定时阶k具有恒定的性能系数(C0P)或效率。C0P可随时间改变并且可对于不同的时阶具有 不同的值;然而，在最简单的情况中，每个子设施的C0P不因变于负荷而变化。利用该假设， 线性规划模块144可将成本函数c公式化为：
[0110]其中，ts是时阶的持续时间，nu是子设施消耗的资源(例如，电、天然气、水等）的总 数，Cj是第j种资源的每单位成本，而11」,〇^116:，11」,^0^116:和11」,[163(6:分别是优化时段内的11个 时阶中的每个时阶的制冷器子设施16、热回收制冷器子设施14和加热器子设施12对第j种 资源的使用率。该式子中的前三个元素表示h个总和（即，对所有资源使用进行 求和）的向量，一个总和用于优化时段内的每个时阶。该式子中的后两个元素 Oh是零，以表 示对热能储存箱进行充注和排放没有成本(栗送电力被忽略）。
[0111] 在一些实施例中，线性规划模块144使用负荷和费率预测来公式化线性规划。例 如，线性规划模块144可使用负荷预测来确定叫,如11 (^、11^〇^11(^和11」,1^^的值，并且可使 用费率预测来确定&种资源中的每种资源的的值。在一些实施例中，线性规划模块144因 变于资源用量使用子设施曲线来定义Cp线性规划模块144可使用来自不等式约束模块 146、等式约束模块148、未满足负荷模块150、地回路模块152、热交换器模块154、需求收费 模块156、负荷变化惩罚模块158、水箱强注满模块160、和/或子设施曲线模块170的输入以 确定和设置线性规划中的各种矩阵和向量的值。模块146-170可修正成本向量c、A矩阵、b向 量、H矩阵和/或g向量以向线性规划提供附加的增强和/或功能。由模块146-170提供的输入 在下面更详细地描述。
[0112] 线性规划模块144可使用各种线性优化技术中的任何技术来求解线性优化问题。 例如，线性规划模块144可使用基础交换(basis exchange)算法(例如，单纯型（simplex)算 法、纵横交叉型（cr i sscross )算法等）、内点（inter ior point)算法（例如，椭球 (ellipsoid)算法、投影(projective)算法、路径跟踪(path-following)算法等）、覆盖和填 充（covering and packing)算法、整数规划（integerprogramming)算法(例如，切割设施 (cutting-plant)算法、分支定界(branch and bound)算法、分支切割(branch and cut)算 法、分支定价(branch and price)算法等）、或者任何其它类型的线性优化算法或技术来求 解受制于优化约束条件的线性规划。对于使用非线性优化的实施例，线性规划模块144可使 用各种非线性优化技术中的任何技术来求解非线性优化问题。
[0113]仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括不等式约束模块146。不等式约束模块 146可公式化或定义对由线性规划模块144求解的优化问题的一个或多个不等式约束条件。 在一些实例中，不等式约束模块146定义优化时段内的每个时阶k的、分别与制冷器子设施 16、热回收制冷器子设施14和加热器子设施12上的负荷对应的决策变量QhrChittenk 和的不等式约束条件。例如，每个子设施12-16可具有由下面的公式给出的两个能力 约束条件：
[0114] S 么邱似：S范围
[0115] Qi k > 0 ￥k €m] li]
[0116] 其中，是时阶k期间第i个子设施上的负荷，而&_是第i个子设施的最大能力。 第一能力约束条件要求在优化时段内的每个时阶k，每个子设施12-16上的负荷小于或 等于子设施的最大能力&第二能力约束条件要求对于优化时段内的每个时阶k，每个子 〇 设施12-16上的负荷&u大于或等于零。
[0117] 用于制冷器子设施16的不等式约束条件可通过如下地定义A矩阵和b向量而置于 Ax仝b的形式： rri1 .pi 』-：& 一：么 L J h^;\ [0,] [0,] [0,] [0,:ir 1 [0,],
[0119] 其中，[Ih]表示hXh单位矩阵或hX 1的全一向量，[Oh]或者表示hXh零矩阵或者表 示h X 1的全零向量，而是制冷器子设施16的最大能力。通过如下定义A矩阵和b向 量，可以将用于热回收制冷器子设施14和加热器子设施12的类似的不等式约束条件置于Ax 的形式： rni9n1 ^fio,] [/,] [0.] [0.1! C0120] [-/,] [0,] [0,：! [0,ir [(VI J rni91l ,^.1^1 Ihl W lAvl]卜 f<)触们趙[間 c ] ^ i〇,l !~41 [0,] [O,]]1 |. W J 施12的最大能力。
[0123] 不等式约束模块146可公式化或定义优化时段内的每个时阶k的、与热的TES子设 _麵勺TES刊白勺娜寸卿夬錢匕秦―白爾競 件。例如，每个子设施20-22可具有通过下面的等式给出的两个能力约束条件：
[0124] 〈'以么《'rfL姑乂?u似純v运枢围
[0125] ~~ S么加;.?、於乂浓似
[0126] 其中，&>4是在时阶k处第i个TES子设施正在排放的率，是第i个子设施 的最大排放率，而是第i个子设施的最大充注率。正负荷值表明TES子设施正 在排放，而& t的负负荷值表明子设施正在充注。第一个能力约束条件要求对于优化时段内 的每个时阶k，每个子设施20-22的排放率&^小于或等于子设施的最大排放率胃 第二个能力约束条件要求对于优化时段内的每个时阶k，每个子设施20-22的负排放率 (BP，充注率)小于或等于子设施的最大充注率& 〇
[0127] 通过如下定义A矩阵和b向量，可以将用于热的TES子设施20的不等式约束条件置 于Ax < b的形式： 「m9Sl 4 "" |l〇/sJ [()，;] 14][知.]| h _ QHiiWischarge,miixVh.} a ""[[0,] [0,] W h/,] [0,]lf
[0129]其中，是热的TES子设施20的最大排放率，而^是热的TES子 设施20的最大充注率。通过如下地定义A矩阵和b向量，可以将用于冷的TES子设施22的类似 不等式约束条件置于Ax < b的形式： rn"ni i !九M h ~~ QcohiDktcharge.maxl^hl C〇13〇] ^[[0,1 [0,1 [0,1 10,] i??l()a,dOV；i?1?w
[°131]其中，是冷的TES子设施22的最大排放率，而^是冷的 TES子 设施202的最大充注率。
[0132]不等式约束模块146可对于所有子设施和建筑物/园区的总用电量Pel^c^pus实施 电需求量约束条件。不等式约束模块146可通过如下地定义A矩阵和b向量来要求总电需求 量小于或等于最大电需求量P^。,max:
[01 33] A - [Uelec,Chiller[Ih]，Uelec, hr Chiller [Ih]，Uelec, Heater [Ih]，On，On]，b - Pelec, max[ Ih]- P elec,campus,k
[0134] 其中，Uelec,Chiller、Uelec,hrChiller和Uelec,Heater分别是用于制冷器子设施16、热回收制 冷器子设施14和加热器子设施12的用电值，Pelec^ampusJ是在时间k处建筑物/园区的用电 量，而是中央设施10和建筑物/园区的最大总用电量。
[0135] 不等式约束模块146可对热的TES子设施20和冷的TES子设施22实施水箱容量约束 条件。水箱容量约束条件可要求每个TES水箱从来不会充注到其最大容量以上或者排放到 零以下。这些物理要求导致一系列约束条件以确保在优化时段的开始处每个TES水箱的初 始水箱水平Q〇加上优化时段内的时阶1至k期间的所有充注是小于或等于TES水箱的最大容 量Q max。可以实施类似的约束条件来确保在优化时段的开始处每个TES水箱的初始水箱水平 Qo减去优化时段中的时阶1至k期间的所有排放是大于或等于零。
[0136] 通过如下地定义A矩阵和b向量，可以将用于热的TES子设施20的水箱容量约束条 件置于Ax < b的形式： 「〇1371 4 -fw 队】队！ 1 .w m 丨(y u鳴.]wP %
[0138] 其中，Q〇,Hcit是在优化时段的开始处热的TES子设施20的初始充注水平，Qmax,Hot是热 的TES子设施20的最大充注水平，A h是1的下三角矩阵，而ts是时阶的持续时间。在A矩阵的 顶行中把对水箱进行排放表示为来自水箱的正流量，而在A矩阵的底行中把对水箱进行充 注表示为来自水箱的负流量。通过如下地定义A矩阵和b向量，可以将用于冷的TES子设施22 的类似不等式约束条件置于Ax < b的形式：
[0139] ? l[0?] [0,>,] 1〇?,] [0fe] t,J ? ~~ ~ IhX
[0140] 其中，Q〇,uid是在优化时段的开始处冷的TES子设施22的初始充注水平，而Qmax,cold 是冷的TES子设施22的最大充注水平。
[0141] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括等式约束模块148。等式约束模块148 可公式化或定义对由线性规划模块144求解的优化问题的一个或多个等式约束条件。等式 约束条件可确保建筑物或园区的预测热能负荷在优化时段中的每个时阶k处都得到满足。 等式约束模块148可公式化用于每种类型的热能负荷(例如，热水、冷水等）的等式约束条件 以确保负荷得到满足。等式约束条件可由下面的等式给出：
[0142 ] [ Op# = ' 讀 s:范围
[0143] 其中，是时阶k期间第i个子设施上的类型p(例如，热水、冷水等）的热能负荷， ns是能为热能负荷P提供服务的子设施的总数，而^4是在时阶k处必须满足的类型p的预测 热能负荷。预测热能负荷可以作为负荷预测从负荷/费率预测模块122接收。
[0144] 在一些实施例中，预测热能负荷包括每个时阶k的预测热水热能负荷和预测 冷水热能负荷预测热水热能负荷可通过热回收制冷器子设施14、加热器子设施 12和热的TES子设施20的组合而被满足。预测冷水热能负荷可通过热回收制冷器子设 施14、制冷器子设施16和冷TES子设施22的组合而被满足。
[0145] 通过如下地定义H矩阵和g向量，可以将等式约束条件置于Hx = g的形式：
[0146] f[V.! [4] l:(VJ M [4.]1 ^ 9c〇i^k\
[y !4I [0^]r 卜 U賦.5.、上
[0147] 其中，i和j分别是在每个时阶k处的预测冷水负荷和预测热水负荷的 k维向量，而Uelex；,hrChillM?是热回收制冷器子设施14的耗电量。对于为一个或多个附加类型负 荷提供服务的中央设施而言，可以向H矩阵和g向量增加附加行以定义由中央设施提供服务 的每种附加负荷的等式约束条件。
[0148] 对于该示例问题，假设72个一小时样本的优化时段，线性规划具有360个决策变量 和1224个约束条件。然而，线性规划模块144可以利用线性规划框架在小于200毫秒内求解 该线性规划以确定最优子设施负荷值。有利地，这允许高层级优化模块130在非常短的时帧 内确定用于长优化时段的子设施负荷分配。
[0149] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括未满足负荷模块150。在一些实例中， 中央设施设备60可能不具有足够的能力或保留储存量(reserve storage)来满足预测热能 负荷，不管热能负荷如何在子设施12-22之间进行分配。换言之，即使可应用的子设施以最 大能力运行，高层级优化问题也可能没有满足所有的不等式和等式约束条件的解。未满足 负荷模块150可配置为修正高层级优化问题以考虑这种可能性并且允许高层级优化寻找导 致最小未满足负荷量的解。
[0150] 在一些实施例中，未满足负荷模块150通过引入用于每种类型的热能负荷的松弛 变量来修正决策变量矩阵X。松弛变量表示每种类型的热能负荷的未满足的（例如，未满足 的、延迟的、等)量。例如，未满足负荷模块150可如下地修正决策变量矩阵x:
[0151]
[0152] 其中，Qc〇ldUnmet,l...n和QHotUnmet,l...n分别是表不在优化时段内的每个时阶k处的总延迟 的冷的热能负荷和总延迟的热的热能负荷的n维向量。在一些实施例中，决策变量 QcoldUnmet, l...n和QHotUnmet,l...n表不直到每个时阶k已累积的总的延迟负荷，而非在每个时阶处的 增量延迟的负荷。因为任何延迟负荷可能增大后续时阶期间所需的负荷，所以可以使用总 的延迟负荷。
[0153]未满足负荷模块150可修正等式约束条件以考虑任何延迟的热能负荷。修正的等 式约束条件可要求如下:预测热能负荷等于子设施12-22所满足的总负荷加上任何未满足 的热能负荷。可通过如下地定义H矩阵和g向量而将修正的等式约束条件置于Hx = g的形式：
[0155] 其中，[D-的下对角矩阵。
[0156] 未满足负荷模块150可修正成本向量c以将成本值与任何未满足负荷相关联。在一 些实施例中，与和决策变量矩阵x中的其它类型负荷相关联的成本相比，未满足负荷模块 150给未满足负荷分配相对更高的成本。给未满足负荷分配大成本确保了对高层级优化问 题的最优解仅将未满足负荷用作最后的手段（即，当若不使用未满足负荷则优化就没有解 时）。因此，如果设备的任何可行组合能够满足预测的热能负荷，则线性规划模块144可避免 使用未满足负荷。在一些实施例中，未满足负荷模块150向未满足负荷分配一成本值，其允 许线性规划模块144在最优解中使用未满足负荷，即便中央设施能够满足预测的热能负荷。 例如，未满足负荷模块150可分配一成本值，其允许线性规划模块144在不考虑未满足负荷 的解将惊人地昂贵和/或效率非常低的情况下使用未满足负荷。
[0157] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括子设施曲线模块170。在参照线性规划 模块144描述的最简单情况中，假设了每个子设施的资源消耗是由子设施产生的热能负荷 的线性函数。然而，该假设对于某些子设施设备可能是不成立的，更不用说对于整个子设 施。子设施曲线模块170可配置为修正高层级优化问题以考虑在资源消耗和负荷产生之间 具有非线性关系的子设施。
[0158] 子设施曲线模块170图示为包括子设施曲线更新器172、子设施曲线数据库174、子 设施曲线线性化器176和子设施曲线合并器（incorporator) 178。子设施曲线更新器172可 配置为从低层级优化模块132请求每个子设施12-22的子设施曲线。每条子设施曲线可因变 于子设施负荷指示特定子设施的资源消耗量（例如，以kW计量的用电、以L/s计量的用水 等）。参照图5A-8更详细地显示和描述示例性子设施曲线。
[0159] 在一些实施例中，低层级优化模块132通过针对子设施负荷和天气状况的各种组 合运行低层级优化处理以生成多个数据点，从而生成子设施曲线。低层级优化模块132可将 曲线拟合到数据点以生成子设施曲线，并且将子设施曲线提供给子设施曲线更新器172。在 另一些实施例中，低层级优化模块132将数据点提供给子设施曲线更新器172,而子设施曲 线更新器172利用数据点生成子设施曲线。子设施曲线更新器172可将子设施曲线储存在子 设施曲线数据库174中以供在高层级优化处理中使用。
[0160] 在一些实施例中，通过组合子设施的各个装置的效率曲线来生成子设施曲线。装 置效率曲线可指示装置因变于负荷的资源消耗量。装置效率曲线可由装置制造商提供，或 者利用实验数据生成。在一些实施例中，装置效率曲线是基于由装置制造商提供的初始效 率曲线并且利用实验数据更新。装置效率曲线可储存在设备模型120中。对于一些装置而 言，装置效率曲线可指示资源消耗是负荷的U形函数。因此，当将多个装置效率曲线组合成 用于整个子设施的子设施曲线时，所得到的子设施曲线可以是如图6所示的波状曲线。这些 波是在接通另一装置以满足子设施负荷会更有效之前，由单个装置负荷上升导致的。
[0161] 子设施曲线线性化器176可配置为将子设施曲线转换为凸曲线。凸曲线是这样的 曲线，连接该曲线上的任意两点的直线总是在该曲线上方或沿着该曲线（即，不在该曲线下 方）。凸曲线对于在高层级优化中使用可以是有利的，这是因为相对于使用非凸函数的优化 处理而言，它们允许更少计算花费的优化处理。子设施曲线线性化器176可配置为将子设施 曲线分割成分段式线性片段，它们组合以形成分段定义的凸曲线。图6和图7分别示出未修 正的子设施曲线600和由子设施曲线线性化器176生成的线性化子设施曲线700。子设施曲 线线性化器176可将线性化子设施曲线储存在子设施曲线数据库174中。
[0162] 仍参照图4,子设施曲线模块170图示为包括子设施曲线合并器178。子设施曲线合 并器178可配置为修正高层级优化问题以将子设施曲线引入到优化中。在一些实施例中，子 设施曲线合并器178修正决策矩阵x以包括一个或多个决策向量，所述决策向量表示每个子 设施的资源消耗。例如，对于制冷器子设施16而言，子设施曲线合并器178可如下地修正决 策矩阵X:
[0163] X ? QchiUerrl,.jt uChUler,eiM'>l^n 狄CM你 r,放a汉、'*'|
[0164] 其中 7 UChiller, elec, 1-? *n^BllChiller,water, l--* 。分别是表示在每个时阶k处制冷器子设施16 的耗电量和耗水量的n维向量。
[0165] 对于每个子设施12-22,子设施曲线合并器178可向矩阵x增加一个或多个资源消 耗向量。由子设施曲线合并器178针对给定子设施增加的决策向量可表示在优化时段内的 每个时阶k处由该子设施消耗的每种资源(例如，水、电、天然气等）的资源消耗量。例如，如 果加热器子设施12消耗天然气、电和水，那么子设施曲线合并器178可增加表示在每个时阶 处加热器子设施12消耗的天然气量的决策向量UHeater, gas, l...n、表不在每个时阶处加热器子 设施12消耗的电量的决策向量11[1(331；(^,(31(3。,1...11、以及表不在每个时阶处加热器子设施消耗的 水量的决策向量。子设施曲线合并器178能以类似的方式增加用于其它子设 施的资源消耗向量。
[0166] 子设施曲线合并器178可修正成本向量c以考虑决策矩阵x中的资源消耗向量。在 一些实施例中，子设施曲线合并器178去除（或置零）直接与子设施负荷（例如， 等)相关联的任何成本，并且增加与产生子设施负荷所需的资源消耗相 关联的经济成本。例如，对于制冷器子设施16而言，子设施曲线合并器178可如下地修正成 本向量C:
[01 67] C-[ ? ? ? On ? ? ? Celec，1...n Cwater, l...n ? ? ?]
[0168] 其中，On是指示在每个时阶处;1的直接经济成本为零的n维零向量，ceiec,i... n 是指示在每个时阶处的每单位电的成本的n维向量，而Cwater,l...n是指示在每个时阶处的每单 位水的成本的n维向量。修正的成本向量将经济成本与产生子设施负荷所消耗的资源相关 联，而不是与子设施负荷本身相关联。在一些实施例中，和Cwater, l...n的值是从负荷/ 费率预测模块122获得的公用事业费率。
[0169] 子设施曲线合并器178可修正不等式约束条件以确保正确量的每种资源被消耗以 对所预测的热能负荷提供服务。在一些实施例中，子设施曲线合并器178公式化不等式约束 条件，所述不等式约束条件迫使每种资源的资源用量在对应的线性化子设施曲线的上境图 (epigraph)中。例如，制冷器子设施16可具有线性化子设施曲线，所述线性化子设施曲线因 变于制冷器子设施16的冷水产量（即，^^ )指示制冷器子设施16的用电（即，U〇nller,elec)。 Chiller 这样的线性化子设施曲线700图示于图7中。该线性化子设施曲线可包括将点[mQi]连接到 点[u2，Q2]的第一线段、将点[u2，Q2]连接到点[u 3，Q3]的第二线段、以及将点[u3，Q3]连接到点 [U4，Q4]的第三线段。
[0170]子设施曲线合并器178可公式化用于子设施曲线的每个分段式片段的不等式约束 条件，其将uchmmde。的值约束为大于或等于由用于的对应值的线段定义的用电量。 通过如下地定义A矩阵和b向量，可以将制冷器子设施16的用电的子设施曲线约束条件置于 Ax仝b的形式：
[0171] Z =…卜(.U3 -处)^ …[他一 …~ Q2U3 ~ Q^U2 ，…卜(《4 -…攸4.一私)]4 ~~
[0172] 可对于其它子设施曲线公式化类似的不等式约束条件。例如，子设施曲线合并器 178可使用因变于冷水产量定义制冷器子设施16的水消耗的线性化子 设施曲线的点，来生成用于制冷器子设施16的水消耗的一组不等式约束条 件。在一些实施例中，制冷器子设施16的水消耗等于冷水产量，并且用于水消耗的线性化子 设施曲线包括将点[U5，Q 5]连接到点[U6，Q6]的单条线段(如图5B所示）。通过如下地定义A矩 阵和b向量，可以将用于制冷器子设施16的冷水消耗的子设施曲线约束条件置于Ax 的形 式：
[0173] A=[--- [-(U6-U5)]ln ??? On [(Q6_Q5)]ln -j b = [ Q5U6-Q6U5 ]
[0174] 子设施曲线合并器178可针对用于制冷器子设施16以及用于中央设施10的其它子 设施的每条子设施曲线重复该处理以定义用于每条子设施曲线的一组不等式约束条件。
[0175] 由子设施曲线合并器178生成的不等式约束条件确保了高层级优化模块130将资 源消耗保持在对应的子设施曲线的全部线段上方。在大多数情形中，归因于与资源消耗相 关联的经济成本，高层级优化模块130没有理由选择位于对应的子设施曲线上方的资源消 耗值。因此，高层级优化模块130可望选择位于对应的子设施曲线上而非其上方的资源消耗 值。
[0176] 该一般规则的例外是热回收制冷器子设施14。用于热回收制冷器子设施14的等式 约束条件规定如下:热回收制冷器子设施14以与子设施的冷水产量加上子设施的用电相等 的比率产生热水。由子设施曲线合并器178产生的用于热回收制冷器子设施14的不等式约 束条件允许高层级优化模块130过量用电以产生更多热水，而不增大冷水产量。该行为是极 其低效的，并且仅在热水需求量高且不能使用更有效的技术来满足时才变得现实可行。然 而，这不是热回收制冷器子设施14实际运行的方式。
[0177] 为了防止高层级优化模块130过量用电，子设施曲线合并器178可检查热回收制冷 器子设施14的（由优化算法确定的)计算用电量是否在对应的子设施曲线上方。在一些实施 例中，该检查在优化算法的每次迭代之后执行。如果热回收制冷器子设施14的计算用电量 在子设施曲线上方，则子设施曲线合并器178可确定高层级优化模块130正在过量用电。响 应于确定高层级优化模块130正在过量用电，子设施曲线合并器178可以将热回收制冷器子 设施14的产量约束到其当前值，并且将子设施14的用电约束到子设施曲线上的对应值。高 层级优化模块130然后可以用新的等式约束条件来重新运行优化。
[0178] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括地回路模块152和热交换器模块154。 在一些实施例中，中央设施10包括配置为在热水回路24和冷凝水回路28之间传热的热交换 器。在一些实施例中，中央设施10包括地回路，其用作制冷器子设施16的热排出和/或热回 收制冷器子设施14的热摄取。地回路模块152和热交换器模块154可配置为修正优化问题以 考虑热交换器和/或地回路的运行导致的热传导。
[0179] 地回路模块152可通过改变制冷器子设施16的用电量和用水量而将到地回路的热 排出引入到优化问题中。例如，对于高至地回路的热排出能力的负荷施加，制冷器子设施16 可使用额外电量以运行地回路栗。额外用电量可以是恒定的或者可以根据通过地回路的每 单位流量而改变。制冷器子设施16的水产量可以是恒定的，不管是否使用地回路。
[0180] 地回路模块152和热交换器模块154可以按类似的方式将来自地回路的热摄取以 及热水回路24与冷凝水回路28之间的热传递引入到优化问题中。例如，地回路模块152和热 交换器模块154可以使用来自地回路的热摄取以及回路24与28之间的热传递来修正由中央 设施设备看到的负荷。地回路模块152可使用地回路来产生设备看起来像是虚假建筑物负 荷的负荷，由此允许当建筑物负荷没有向系统施加足够的热时，热回收制冷器子设施14作 为热栗运行。当电价与气价之间的比值低以使得用电操作地回路和热交换器与在加热器子 设施12中用天然气生成热相比更便宜时，该结果可以是最优的。
[0181] 热交换器模块154可使用热交换器来产生看起来像是虚假热水建筑物负荷的量， 由此允许热回收制冷器子设施14作为常规的制冷器运行。来自热回收制冷器子设施14的过 多的热可通过热交换器传递到冷凝器回路28并且最终进入大气中或者大地中。在一些实施 例中，热交换器模块154运行热交换器以防止冷凝器回路变得过载。例如，热交换器模块154 可将排出的总热量限制到冷凝器回路28的能力减去常规制冷器产生的热量。
[0182] 地回路模块152和热交换器模块154可通过增加用于每种类型的热能负荷的新决 策向量来修正决策矩阵x。新决策向量可表示优化时段内的每个时阶k的每种热能负荷的过 量产生。例如，修正的决策矩阵可呈现如下：
[0183] X ? [QchiHin\t.jiiQhr€hJU(^\i^juQ Heater A... jiiQHo?:St.<>rai}e.t~.n>Qc0idStarf.igii：k ...nf nf
[0184] 其中，和&分别是表示优化时段内的每个时阶k的、冷的热能负荷 和热的热能负荷的过量产生率的n维向量。
[0185] 地回路模块152和热交换器模块154可修正等式约束条件以考虑任何过量产生的 热能负荷。过量产生的热能负荷可作为松弛变量被增加到等式约束条件，所述松弛变量沿 与未满足负荷相反的方向操作。修正的等式约束条件可要求预测热能负荷加上任何过量产 生等于由子设施12-22满足的总负荷加上任何未满足的热能负荷。通过如下地定义H矩阵和 g向量，可以将修正的等式约束条件置于Hx = g的形式：
[0186] ,,[[y 队！队]hy …私] ^ !/,] |：/；!] |〇；J
[0187]
[0188] 其中，[^是1的下对角矩阵。地回路模块152和热交换器模块154可以用运行地回 路和/或热交换器所需的每单位过量产生的栗送电力的额外成本来修正成本向量c。
[0189] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括需求收费模块156。如上所述，优化框 架模块142可将优化问题公式化为：
[0190] 批容:_)r 义受制于Ax < b，Hx = g
[0191] 然而，这样的公式没有考虑需求收费。
[0192] 需求收费是某些公用事业提供商基于可适用的需求收费时段期间能源消耗的最 大速率实施的附加收费。例如，需求收费可以按每单位功率的美元数(例如4/kW)来提供， 并且可以乘以需求收费时段期间的峰值电力用量(例如，kW)以计算需求收费。在一些实例 中，需求收费可占到用电账单的15%以上。在优化方案中不包括需求收费会导致所有设备 在同一时间接通(例如，最高效率或最低成本时间）。这从消耗成本的角度来看是最优的。然 而，在时间上转移一些负荷可以节省数千美元的需求费用，同时仅花费几美元的消耗成本。
[0193] 需求收费模块156可配置为修正优化问题以考虑需求收费。将高峰收费引入到优 化框架中可大为改善高层级优化的性能。例如，在优化框架中包括需求收费可将中央设施 10的总运行成本在由中央设施控制器102的其它模块提供的8-10%的成本减小的基础上额 外减小5%。在各种实施方式中，归因于设施配置和/或能源成本的差异，由需求收费模块 156和/或中央设施控制器102提供的节省总体上可大于或小于这里定义的示例性量。
[0194] 需求收费模块156可通过修正高层级优化模块130使用的成本函数来考虑需求收 费。修正的成本函数可定义为：
[0195] 4吨 nimpx + ~咖 ;
[0196] 其中，Cd_nd是可适用的需求收费时段的需求收费(例如，$/kW)，而Peit^k是在时阶 k处中央设施10和建筑物/园区的总电力消耗。项选择在需求收费时段期间的任 何时间的峰值电力消耗。需求收费Cdemand和需求收费时段可由从公用事业126接收到的公用 事业费率信息定义，并且可由负荷/费率预测模块122提供给高层级优化模块130。
[0197] 将需求收费引入到优化框架中使得优化问题以两种主要方式变得复杂。第一，由 于包括max()函数，所以成本函数不再是线性的。第二，消耗项c Tx计算由时间范围定义的消 耗时段上的成本，而需求收费项Cd_ndmax(Peiec；,k)计算需求收费时段上的成本。例如，消耗 时段可定义为开始于当前时阶k并且结束于未来时阶k+h的时间段，其中h表示时间范围。需 求收费时段可由公用事业126定义并且与公用事业费率信息一起被提供给高层级优化模块 130。在一些实例中，消耗时段和需求收费时段可能不相同。这由于使以需求收费项为代价 减小消耗项(反之亦然)的控制决策之间的潜在权衡变得混乱而使优化问题复杂化。
[0198]需求收费模块156可修正优化问题以将需求收费项引入到线性优化框架中。例如， 需求收费模块156可通过增加新的决策变量xpeak来修正决策矩阵X，如下所示：
[01 99] Xnex-[??? UChiller, elec, l...n ??? UhpChiller, elec, l...n ??? UHeater, elec, l...n ??? Xpeak]
[0200]其中，Xpeak是需求收费时段内的峰值电力消耗。需求收费模块156可如下地修正成 本向量c:
[0201 ] Cnew-[??? Celec, l.'.n ? ? ? Celec, 1..+n ? ? ? Celec, 1..+n ? ? ? Cdemand]
[0202]以使得需求收费Cd_nd乘以峰值电力消耗Xpeak。
[0203]需求收费模块156可公式化和/或应用不等式约束条件以确保峰值电力消耗xpeak 大于或等于需求收费时段上的最大电需求量。即：
[0204] ~ ^hpCkiHi?r.f>U>c,k 卞.科<#:) ￡
[0205] 范围
[0206] 该不等式约束条件可以通过如下地定义A矩阵和b向量而表示在线性优化框架中：
[0207] A=[-" [Ih] ??? [Ih] ??? [Ih] ??? ~1] ,b = -Pelec,campus,k
[0208] 在高层级优化处理期间，高层级优化模块130可选择与需求收费时段上的最大电 需求量相等的xpe5ak以最小化与x pe5ak相关联的成本。
[0209]需求收费模块156可应用不等式约束条件以确保在需求收费时段期间峰值电力消 耗决策变量xpeak大于或等于其先前值Xpeak,prevl_。该不等式约束条件可通过如下地定义A矩 阵和b向量而表示在线性优化框架中：
[0210] A=[--- -l],b = -Xpeak,previous
[0211] 有利地，由需求收费模块156提供的对决策变量矩阵x、成本向量c以及不等式约束 条件的修正允许成本函数以线性形式书写如下：
[0212] ⑴ § 讯丨丨啦、>'魏二、出§ 如沾[(:、X + 細 本函数的这种线性形式可用在线性优化框架中。
[0213] 前述等式中书写的成本函数具有在不同的时间段上的分量。例如，消耗项cTx是在 消耗时段上的，而需求收费项在需求收费时段上的。为了在增大需求收费与增 大能源消耗成本之间正确地进行权衡，需求收费模块156可以向需求收费项和/或消耗项施 加权重因子。例如，需求收费模块156可将消耗项c Tx除以消耗时段的持续时间h(即，当前时 间和时间范围之间的时间段)并且乘以当前的需求收费时段中剩余的时间量dd_ nd，从而整 个成本函数是在需求收费时段上的。新的优化函数可给出如下：
[0215]其等价于：
[0217] 新优化函数的后一种形式具有仅调整函数的一个项而非若干项的优点。
[0218] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括负荷变化惩罚模块158。在一些实例 中，高层级优化模块130确定优化问题的解，其包括在相对较短时帧内显著改变一个或多个 子设施12-22上的负荷。例如，从资源消耗的角度来看的最低成本解可能涉及仅在几个时阶 内将子设施从断开变为全负荷并且再回到断开。该行为可能因高层级优化模块130识别出 资源的经济成本的小波动并且相应地运行中央设施10以实现最小经济成本而导致。然而， 由于快速改变子设施负荷而导致的各种负面影响（例如，增加的设备劣化），以这种方式运 行中央设施10可能是不期望的，尤其是当所节省的成本相对极小(例如，几美分或美元)时。
[0219] 负荷变化惩罚模块158可修正优化问题以引入对快速改变子设施负荷的惩罚。例 如，负荷变化惩罚模块158可通过为每个子设施增加新的决策向量来修正决策矩阵X。新的 决策向量表示从一个时阶到下一个时阶每个子设施的子设施负荷变化。例如，负荷变化惩 罚模块158可以如下地修正决策矩阵x:
[0220] **' vw
[0221 ]其中，5Chiller, 1...11、5[1]：(^116：1：,1...11和5[163(6：1：,1...11分别是表不相对于先前的时阶1<-1在每 个时阶k处的、用于^和&，子设施负荷变化。
[0222] 负荷变化惩罚模块158可修正成本向量c以增加与改变子设施负荷相关联的成本。 例如，负荷变化惩罚模块158可以如下地修正成本向量c:
[0223] C -[ ''' On ''' On ''' 0n CSChiller, 1--n CShrChiller, 1--n CSHeater, l---n]
[0224] 负荷变化惩罚模块158可以增加约束条件，以使得每个负荷变化变量S不能小于对 应的子设施负荷$的变化。例如，用于制冷器子设施16的增加的约束条件可具有如下形式：
[0226] 其中，&是在先前时阶处用于的值。可以为每个子设施12-22增加类似 的约束条件。
[0227] 由负荷变化惩罚模块158增加的约束条件要求负荷变化变量S大于或等于对应的 子设施负荷的当前值&与子设施负荷的先前值之间的差值的大小。操作中，归因于与负 荷变化变量相关联的成本，高层级优化模块130可选择与该差值的大小相等的负荷变化变 量S的值。换言之，高层级优化模块130可能不会选择使负荷变化变量S大于对应的子设施负 荷中的实际变化，这是因为使负荷变化变量S大于所需变化将是次优的。
[0228] 仍参照图4,高层级优化模块130图示为包括水箱强注满模块160。水箱强注满模块 160可修正优化问题以使得热能储存(TES)水箱在优化时段末尾被强制注满。通过确保TES 水箱具有足够的储存热能以在修复故障的同时满足建筑物负荷，该特征在子设施故障和/ 或控制器故障的情况下提供了增大的健全性。例如，设施操作员可使用所储存的热能来满 足建筑物负荷，同时使中央设施控制器102恢复在线。
[0229]水箱强注满模块160可通过增加排放TES水箱的成本来迫使TES水箱注满。在一些 实施例中，水箱强注满模块160修正排放TES水箱的成本，以使得排放成本高于成本函数中 的其它成本，但是低于未满足负荷的成本。这迫使高层级优化模块130使充注TES水箱的收 益(即，负成本)达到其最大值。
[0230] 现在参照图5A-5B，不出根据一不例性实施例的两条子设施曲线500和510。子设施 曲线500和510可用作子设施曲线140,如参照图3所描述的那样。子设施曲线500和510因变 于子设施负荷定义子设施(例如，子设施12-22之一)的资源用量。每条子设施曲线对特定子 设施和该子设施使用的特定类型的资源可以是特定的。例如，子设施曲线500可因变于制冷 器子设施16上的负荷504定义制冷器子设施16的用电502,而子设施曲线510可因变于制冷 器子设施16上的负荷504定义制冷器子设施16的用水506。每个子设施12-22可具有一条或 多条子设施曲线(例如，一条子设施曲线用于子设施消耗的每种类型的资源）。
[0231] 在一些实施例中，低层级优化模块132基于设备模型120(例如，通过将用于各个装 置的设备模型120组合成用于子设施的集总曲线)来生成子设施曲线500和510。低层级优化 模块132可通过针对若干不同的负荷和天气状况运行低层级优化处理以生成多个数据点来 生成子设施曲线500和510。低层级优化模块132可将曲线拟合到数据点以生成子设施曲线。 在另一些实施例中，低层级优化模块132将数据点提供给高层级优化模块130,并且高层级 优化模块130使用数据点生成子设施曲线。
[0232] 现在参照图6,示出根据一示例性实施例的另一子设施曲线600。子设施曲线600因 变于制冷器子设施16的冷水产量（即，^^&1.)定义制冷器子设施16的用电（即，Uchlller, elec)。 在一些实施例中，通过组合制冷器子设施16的各个装置(例如，各个制冷器、栗等）的效率曲 线而生成子设施曲线600。例如，子设施16中的每个制冷器可具有专门针对装置的效率曲 线，其因变于制冷器上的负荷定义该制冷器的用电量。许多装置在较高负荷下以较低的效 率运行，并且具有是U形负荷函数的装置效率曲线。因此，组合多个装置效率曲线以形成子 设施曲线600可导致子设施曲线600具有一个或多个波动602，如图6所示。这些波动602可以 是在接通另一装置以满足子设施负荷会更有效之前，由单个装置的负荷上升而导致。
[0233] 现在参照图7,示出根据一示例性实施例的线性化子设施曲线700。子设施曲线700 因变于制冷器子设施16的冷水产量（即，4^^)定义制冷器子设施16的用电（BP， UChmer,elec)。子设施曲线700可通过将子设施曲线600转换成线性化凸曲线而生成。凸曲线 是这样的曲线:连接该曲线上的任何两点的直线总是在该曲线上方或者沿着该曲线（即，不 在该曲线下方）。凸曲线对于在高层级优化中使用可能是有利的，这是因为相对于使用非凸 函数的优化处理而言，它们允许更少计算花费的优化处理。
[0234] 在一些实施例中，子设施曲线700由子设施曲线线性化器176生成，如参照图4描述 的那样。子设施曲线700可通过生成逼近子设施曲线600的多个线性片段（即，片段702、704 和706)并且将这些线性片段组合成分段式定义的线性化凸曲线700而生成。线性化子设施 曲线700图示为包括将点[u^Qi]连接到点[u 2，Q2]的第一线性片段702、将点[u2，Q2]连接到 点[u 3，Q3]的第二线性片段704、以及将点[u3，Q3]连接到点[U4，Q 4]的第三线性片段706。线段 702-706的端点可用于形成迫使制冷器子设施16的用电在线性化子设施曲线700的上境图 中的约束条件。
[0235] 现在参照图8,示出根据一示例性实施例的另一子设施曲线800。子设施曲线800因 变于对若干不同的天气状况的该子设施上的负荷定义子设施12-22之一的能源使用。在一 些实施例中，子设施曲线800由子设施曲线模块170利用从低层级优化模块132获得的实验 数据来生成。例如，子设施曲线更新器172可从低层级优化模块132请求针对负荷状况和环 境条件的各种组合的资源用量数据。在图8所示的实施例中，子设施曲线更新器172请求温 度（例如，40°F、50°F、60°F和70°F)和负荷（例如，170吨、330吨、500吨、830吨和1000吨）的每 种组合的能源使用数据。低层级优化模块132可针对所请求的负荷和温度组合执行低层级 优化处理并且返回每种组合的能源使用值。
[0236] 子设施曲线更新器172可使用由低层级优化模块132提供的数据点来寻找与数据 相拟合的最佳分段式线性凸函数。例如，子设施曲线更新器172可将第一子设施曲线802拟 合到70°F的数据点，将第二子设施曲线804拟合到60°F的数据点，将第三子设施曲线806拟合 到50°F的数据点，并且将第四子设施曲线808拟合到40°F的数据点。子设施曲线更新器12可 以将所生成的子设施曲线802-808储存在子设施曲线数据库174中以供在高层级优化算法 中使用。
[0237] 在一些实施方式中，中央设施控制器102将高层级优化模块130用作对中央设施10 进行实时控制的操作工具的一部分。在该操作工具中，高层级优化模块130可以从负荷/费 率预测模块122接收负荷和费率预测，并且从低层级优化模块132接收子设施曲线（或者可 用于生成子设施曲线的数据）。当实施在操作工具中时，高层级优化模块130可确定用于加 热器子设施12、热回收制冷器子设施14、制冷器子设施16、热的TES子设施20和/或冷的TES 子设施22的最优子设施负荷，如参照图2-4描述的那样。在一些实施例中，除了子设施负荷 之外，高层级优化模块130还确定地回路和热交换器传导率。当实施在操作工具中时，高层 级优化模块130可以将所确定的子设施负荷和/或传导率提供给低层级优化模块132以供在 确定每个子设施的设备的最优通/断决策和/或运行设定点时使用。
[0238] 现在参照图9,示出根据一示例性实施例的计划系统900的框图。计划系统900可配 置为将优化模块128用作计划工具902的一部分以模拟中央设施在预定时间段（例如，天、 月、周、年等)上的运行，以用于计划、预算和/或设计考虑。当实施在计划工具902中时，优化 模块128可以如参照图2-4描述的类似方式操作。例如，优化模块128可使用建筑物负荷和公 用事业费率来确定最优子设施负荷分配以最小化在模拟时段上的成本。然而，计划工具902 可以不负责建筑物自动化系统或中央设施的实时控制。
[0239] 在计划工具902中，高层级优化模块130可接收对于整个模拟时段所计划的负荷和 公用事业费率。所计划的负荷和公用事业费率可由通过客户端装置922从用户接收到的（例 如，用户定义的、用户选择的等)和/或从计划信息数据库926取回的输入来定义。高层级优 化模块130与来自低层级优化模块132的子设施曲线结合地使用所计划的负荷和公用事业 费率，以对模拟时段的一部分确定最优子设施负荷(g卩，最优调度日程）。
[0240]高层级优化模块130对子设施负荷进行优化的模拟时段中的一部分可以由在时间 范围处结束的预测窗来定义。随着优化的每次迭代，预测窗向前平移，并且调度日程不再位 于预测窗中的部分被接受(例如，作为模拟结果被储存或输出）。可以针对整个模拟预定义 负荷和费率预测，并且负荷和费率预测可以不受制于每次迭代中的调整。然而，在时间上使 预测窗向前平移可以对预测窗末尾处的新增时间片段引入附加计划信息（例如，计划负荷 和/或公用事业费率）。新计划信息可以对最优调度日程没有显著影响，这是因为仅一小部 分预测窗会随每次迭代而改变。
[0241 ]在一些实施例中，高层级优化模块130在模拟开始时从低层级优化模块132请求模 拟中使用的所有子设施曲线。由于计划的负荷和环境条件在整个仿真时段是已知的，所以 高层级优化模块130可以在模拟开始时取回所有相关的子设施曲线。在一些实施例中，当子 设施曲线被提供给高层级优化模块130时，低层级优化模块132生成将子设施产量映射到设 备级产量和资源使用的函数。这些子设施到设备的函数可用于基于模拟的结果来(例如，在 后处理模块中）计算各个设备的产量和资源使用。
[0242] 仍参照图9,计划工具902图示为包括通信接口 904和处理电路906。通信接口 904可 包括用于与各种系统、装置或网络进行数据通信的有线或无线接口（例如，插座、天线、发射 器、接收器、收发器、接线端子等）。例如，通信接口 904可包括用于经由基于以太网的通信网 络发送和接收数据的以太网卡和端口、和/或用于经由无线通信网络进行通信的WiFi收发 器。通信接口 904可配置为经由局域网或广域网（例如，因特网、建筑物WAN等)进行通信，并 且可使用各种通信协议(例如，BACnet、IP、L0N等）。
[0243] 通信接口904可以是网络接口，其配置为促成计划工具902和各种外部系统或装置 (例如，客户端装置922、结果数据库928、计划信息数据库926等）之间的电子数据通信。例 如，计划工具902可经由通信接口 904从客户端装置922和/或计划信息数据库926接收计划 的负荷和公用事业费率。计划工具902可使用通信接口 904来将仿真结果输出给客户端装置 922和/或将结果储存在结果数据库928中。
[0244] 仍参照图9,处理电路906图示为包括处理器910和存储器912。处理器910可以是通 用或专用处理器、专用集成电路(ASIC)、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一组处理部 件、或其它合适的处理部件。处理器910可配置为运行被储存在存储器912中或者从其它计 算机可读介质(例如，CDR0M、网络储存器、远程服务器等)接收到的计算机代码或指令。
[0245] 存储器912可包括用于储存数据和/或计算机代码的一个或多个装置(例如，存储 器单元、存储器装置、储存装置等），所述数据和/或计算机代码用于完成和/或促成本公开 描述的各种处理。存储器912可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(R0M)、硬驱动储存 器、临时储存器、非易失性存储器、快闪存储器、光学存储器、或用于储存软件对象和/或计 算机指令的任何其它合适的存储器。存储器912可包括数据库组件、目标代码组件、脚本组 件、或用于支持本公开描述的各种行为和信息结构的任何其它类型的信息结构。存储器912 可经由处理电路906可通信地连接到处理器910,并且可包括用于(例如，由处理器906)运行 这里描述的一个或多个处理的计算机代码。
[0246] 仍参照图9,存储器912图示为包括GUI引擎926、网络服务914、以及配置工具918。 在一示例性实施例中，GUI引擎916包括图形用户界面部件，其配置为向用户提供图形用户 界面以用于选择或定义用于模拟的计划信息（例如，计划的负荷、公用事业费率、环境条件 等）。网络服务914可允许用户经由网络入口和/或从远程系统或装置(例如，企业控制应用） 与计划工具902交互。
[0247] 配置工具918可允许用户（例如，经由图形用户界面、经由提示引发"向导"等)定义 各种模拟参数，诸如子设施的数量和类型、每个子设施内的装置、子设施曲线、专门针对装 置的效率曲线、模拟持续时间、预测窗的持续时间、每个时阶的持续时间、和/或与模拟相关 的各种其它类型计划信息。配置工具918可呈现用于建立模拟的用户界面。该用户界面可允 许用户图形地定义模拟参数。在一些实施例中，该用户界面允许用户选择预先储存的或预 先构建的模拟设施和/或计划信息(例如，来自计划信息数据库926)并且改编或启用它以用 于在模拟中使用。
[0248]仍参照图9,存储器912图示为包括优化模块128。优化模块128可使用计划的负荷 和公用事业费率来确定预测窗上的最优子设施负荷。优化模块128的操作可以与先前参照 图2-4描述的相同或相似。随着优化处理的每次迭代，优化模块128可将预测窗向前平移，并 且对于模拟时段不再位于预测窗内的部分应用最优子设施负荷。优化模块128可以在预测 窗的末尾处使用新的计划信息以执行优化处理的下一次迭代。优化模块128可以将所应用 的子设施负荷输出到报告应用930以用于（例如，经由用户界面924)呈现给客户端装置922 或者储存在结果数据库928中。
[0249]仍参照图9,存储器912图示为包括报告应用930。报告应用930可接收来自优化模 块128的优化子设施负荷、并在一些实施例中接收与优化子设施负荷相关联的成本。报告应 用930可包括基于网络的报告应用，其具有若干图形用户界面(GUI)元素（例如，窗口小部 件、仪表板控件、窗口等）以用于向GUI的用户显示关键性能指示(KPI)或其它信息。此外， GUI元素可概括跨各种站、子设施等的相对能源使用和强度。可以基于可用数据生成和显示 其它GUI元素或报告，其允许用户对模拟结果进行评估。用户界面或报告（或下层的数据引 擎)可配置为对子设施负荷和与其相关联的成本进行集合和归类，并且将结果经由GUI提供 给用户。GUI元素可包括图表或柱状图，其允许用户形象化地分析模拟结果。可由报告应用 930生成的示例性输出示出于图10中。
[0250] 现在参照图10,示出根据一示例性实施例的显示计划工具902的操作的若干曲线 图1000。随着优化处理的每次迭代，计划工具 9〇2选择在其上执行优化的优化时段（g卩，模拟 时段的一部分）。例如，计划工具902可选择优化时段1002以供在第一次迭代中使用。一旦已 经确定了最优负荷分配1010,计划工具902就可选择负荷分配1010的一部分1018以发送到 设施调度1030。部分1018可以是负荷分配1010的前b个时阶。计划工具902可将优化时段 1002在时间上向前平移，以得到优化时段1004。预测窗平移的量可对应于时阶b的持续时 间。
[0251] 计划工具902可对优化时段1004重复优化处理以确定最优设施负荷分配1012。计 划工具902可选择设施负荷分配1012的一部分1020以发送到设施调度1030。部分1020可以 是负荷分配1012的前b个时阶。计划工具902然后可将预测窗在时间上向前平移，由此得到 优化时段1006。该处理可以对每个随后的优化时段(例如，优化时段1006、1008等)重复以生 成更新后的负荷分配(例如，负荷分配1014、1016等)并且选择每个负荷分配的一些部分(例 如，部分1022、1024)以发送到设施调度1030。设施调度1030包括来自每个优化时段1002-1008的前b个时阶1018-1024。一旦对整个模拟时段编制了最优子设施负荷分配1030,结果 就可被发送到报告应用930、结果数据库928和/或客户端装置922,如参照图9描述的那样。
[0252] 现在参照图11，示出根据一示例性实施例的用于优化中央设施成本的处理1100的 流程图。在各种实施方式中，处理1100可由中央设施控制器102或计划工具902执行。中央设 施可包括配置为为建筑物或园区的用能负荷提供服务的多个子设施(例如，子设施12-22)。 中央设施可以是实际设施(例如，中央设施10)或者包括多个模拟子设施的模拟中央设施。 [0253]处理1100图示为包括接收负荷预测数据和公用事业费率数据(步骤1102)。负荷预 测数据可包括在优化时段的每个时阶k(例如，k=l~n)的建筑物或园区的预测或计划的热 能负荷。负荷预测数据可包括用于建筑物或园区的一种或多种不同类型的负荷的预测或计 划值。例如，负荷预测数据可包括对预测窗内的每个时阶k的预测热水负荷和预测冷水 A 负何 b
[0254] 在一些实施例中，负荷预测数据是基于来自气象服务的天气预报和/或来自建筑 物或园区的反馈的。来自建筑物或园区的反馈可包括各种类型的传感器输入(例如，温度、 流量、湿度、焓等)或与受控建筑物相关的其它数据(例如，来自HVAC系统、照明控制系统、安 保系统、水系统等的输入）。在一些实施例中，负荷预测数据由负荷/费率预测模块122生成， 如参照图2描述的那样。例如，负荷预测数据可以基于来自建筑物或园区的测量电负荷和/ 或先前测量的负荷数据。负荷预测数据可以因变于给定天气预报（I \日期类型(day)、当 日时间（t)以及先前测量的负荷数据(Yk-〇。这样的关系可表示在下面的等式中：
[0255] ik ^ f(|vv.<day,tlY^)
[0256] 公用事业费率数据可指示在预测窗中的每个时阶k处由中央设施消耗来向建筑物 或园区的热能负荷提供服务的一种或多种资源(例如，电、天然气、水等)的每单位成本或价 格。在一些实施例中，公用事业费率是时变的费率。例如，电的价格可以在一天的某些时间 或者一周的某些天较高(例如，在高需求量时段期间），而在一天的其它时间或一周的另外 几天较低（例如，在低需求量时段期间）。公用事业费率可定义各种时间段和每个时间段期 间每单位资源的成本。公用事业费率可以是（例如，从公用事业126接收到的）实际费率或 (例如，由负荷/费率预测模块122估计的)预测的公用事业费率。
[0257] 在一些实施例中，公用事业费率包括由中央设施消耗的一种或多种资源的需求收 费。需求收费可定义基于在需求收费时段期间特定资源的最大用量(例如，最大能源消耗） 的单独成本。公用事业费率可定义各种需求收费时段以及与每个需求收费时段相关联的一 种或多种需求收费。在一些实例中，需求收费时段可以彼此和/或与预测窗部分或完全地重 叠。公用事业费率数据可包括时变(例如，每小时）的价格、最大服务水平(例如，物理基础设 施或合同允许的最大消耗率）、以及在电的情况下的需求收费或某时段内峰值消耗率的收 费。
[0258] 仍参照图11，处理1100图示为包括生成目标函数，其因变于公用事业费率数据和 中央设施消耗的资源量表示运行中央设施的总财务成本(步骤1104)。在一些实施例中，目 标函数是用于中央设施的高层级成本函数Jhl。高层级成本函数Jhl可表示在优化时段的持 续时间内由中央设施消耗的每种公用事业的财务成本的总和。例如，高层级成本函数Jhl可 利用下面的等式来描述：
[0260] 其中，nh是优化时段中时阶k的数量，ns是子设施数量，ts是时阶的持续时间，〇是 在优化时段的时阶k处公用事业j的经济成本，而u jlk是在时阶k处由子设施i对公用事业j的 使用率。
[0261] 在一些实施例中，目标函数利用线性规划框架生成。例如，步骤1104可包括生成如 下形式的目标函数：
[0262] 说这 X 受制于Ax<b，Hx = g -v :;
[0263] 其中，c是成本向量，x是决策矩阵，A和b(分别）是描述对决策矩阵x中的变量的不 等式约束条件的矩阵和向量，而H和g(分别）是描述对决策矩阵x中的变量的等式约束条件 的矩阵和向量。在另一些实施例中，目标函数可利用各种其它优化框架(例如，二次规划、线 性分式规划、非线性规划、组合算法等）中的任何框架而生成。
[0264] 在一些实施例中，步骤1104包括将决策矩阵x公式化。跨每个子设施12-22的负荷 可以是决策矩阵x中的决策变量。例如，对于包括制冷器、热回收制冷器、热水生成器和热能 储存器的中央设施而言，步骤1104可包括将决策矩阵x公式化为：
[0265] vV. ? Q h r€h > i ier:l ...n> QHeater,t,..nf Q Hot St a ra g
[0266] 其中，版弘通、仏题細梅决和<3__#"?分别是表示在 优化时段内的n个时阶中的每个时阶处分配给制冷器子设施16、热回收制冷器子设施14、加 热器子设施12、热的TES子设施20和冷的TES子设施22的热能负荷的n维向量。
[0267] 在一些实施例中，步骤1104包括生成决策矩阵x以包括表示每个子设施的资源消 耗的一个或多个决策向量。例如，对于包括制冷器子设施的中央设施而言，步骤1104可包括 生成如下的决策矩阵X:
[0268] X sr- |s m ^Chiliei\watet\X^ n …j
[0269] 其中，11〇^116：1：,616。,1...11和11〇^116：1：,?^6：1：,1...11分别是表不在每个时阶1<:处制冷器子设施的 耗电量和耗水量的n维向量。
[0270]步骤1104可包括对于每个子设施12-22向矩阵x增加一个或多个资源消耗向量。在 步骤1104中增加的用于给定子设施的决策向量可表示在优化时段内的每个时阶k处由该子 设施消耗的每种资源(例如，水、电、天然气等)的资源消耗量。例如，如果加热器子设施消耗 天然气、电和水，那么步骤1104可包括增加表示在每个时阶处加热器子设施消耗的天然气 量的决策向量UHeater, gas, 11、表示在每个时阶处加热器子设施消耗的电量的决策向量 UHeater, elec, l...n、以及表不在每个时阶处加热器子设施消耗的水量的决策向量UHeater, water, l...n。 步骤1104可包括以类似方式增加用于其它子设施的资源消耗向量。
[0271]在一些实施例中，步骤1104包括生成成本向量c。生成成本向量c可包括增加与产 生子设施负荷所需的资源消耗相关联的经济成本。例如，提供如上的决策矩阵X，步骤1104 可包括生成成本向量c如下：
[0272] € ~ 〇技…^walerj...,n ….P'
[0273] 其中，On是指示在每个时阶处^的直接经济成本为零的n维零向量，ceiec,i... n 是指示在每个时阶处的每单位电成本的n维向量，而Cwater,l...n是指示在每个时阶处的每单位 水成本的n维向量。成本向量将经济成本与为了产生子设施负荷所消耗的资源相关联，而不 是与子设施负荷本身相关联。在一些实施例中，~1%, 11和(3_(^11的值是从在步骤1102中 接收到的公用事业费率数据获得的公用事业费率。
[0274] 在一些实施例中，步骤1104包括生成描述不等式约束条件的A矩阵和b向量、以及 描述等式约束条件的H矩阵和g向量。不等式约束条件和等式约束条件可以由不等式约束模 块146和等式约束模块148来生成，如参照图4描述的那样。例如，步骤1104可包括生成这样 的不等式约束条件，其将矩阵x中的决策变量约束为小于或等于对应的中央设施设备的最 大能力，并且小于或等于热能储存的最大充注/排放率。步骤1104可包括生成这样的不等式 约束条件，其防止将热能储存充注到高于最大能力，和/或防止将热能储存排放到低于零。 步骤1104可包括生成这样的等式约束条件，其确保在预测窗中的每个时阶处建筑物用能负 荷都被满足。
[0275]在一些实施例中，步骤1104包括修正目标函数，以考虑未满足负荷(例如，如参照 未满足负荷模块150描述的那样），以考虑到地回路的热摄取或热排出（例如，如参照地回路 模块152描述的那样），以考虑热水回路和冷凝水回路之间的热交换(例如，如参照热交换器 模块154描述的那样），以考虑不是负荷的简单线性函数的子设施曲线(例如，如参照子设施 曲线模块170描述的那样），和/或以迫使热能储存水箱在预测窗结束时被注满(例如，如参 照水箱强注满模块160描述的那样）。修正目标函数可包括修正决策矩阵X、成本向量c、描述 不等式约束条件的A矩阵和b向量、和/或描述等式约束条件的H矩阵和g向量。
[0276] 仍参照图11，处理1100图示为包括修正目标函数以考虑需求收费（步骤1106)。步 骤1106是可选步骤，其可以由需求收费模块156执行以考虑可由公用事业提供商在某些定 价场景下实施的需求收费。需求收费是由有些公用事业提供商基于可适用的需求收费时段 期间的最大能源消耗率实施的附加收费。例如，需求收费可以以每单位功率美元数的形式 (例如4/kW)提供，并且可乘以需求收费时段期间的峰值电力用量(例如，kW)以计算需求收 费。
[0277] 考虑需求收费可包括修正目标函数的各种分量，诸如决策矩阵X、成本函数c和/或 描述不等式约束条件的A矩阵和b向量。修正的目标函数可定义为：
[0278] 5油和卞~她伽rf出拟化?"化、々)|受制于ax ^ ^ ；
[0279] 其中，Cdemand是可适用的需求收费时段的需求收费，而Pelec;,k是在时阶k处中央设施 和建筑物/园区的总电力消耗。项ma^P^c^)选择需求收费时段期间的任何时间的峰值电 功率消耗。需求收费 Cd_nd和需求收费时段可由在步骤1102中接收到的公用事业费率信息 定义。
[0280]步骤1106可包括通过增加新的决策变量办^而将矩阵矩阵x修正如下：
[0281 ] Xnew-[??? UChiller, elec, l...n ??? UhpChiller, elec, l...n ??? UHeater, elec, l...n ??? Xpeak]
[0282]其中，xpeak是优化时段内的峰值电力消耗。步骤1106可包括将成本向量c修正如 下：
[0283] Cnew-[??? Celec, l.'.n ? ? ? Celec, 1...n ? ? ? Celec, 1...n ? ? ? Cdemand]
[0284] 使得需求收费Cd_nd乘以峰值电力消耗xpeak。
[0285] 步骤1106可包括生成和/或施加不等式约束条件以确保峰值电力消耗Xpeak大于或 等于优化时段中的每个时阶的最大电需求量。即：
[0286] xpeok > 4-
[0287] 该不等式约束条件可以通过如下地定义A矩阵和b向量而表示在线性优化框架中：
[0288] A=[-" [Ih] ??? [Ih] ??? [Ih] ??? ~1] ,b = -Pelec,campus,k
[0289] 步骤1106可包括生成和/或施加不等式约束条件以确保在需求收费时段期间峰值 电力消耗决策变量Xpeak大于或等于其先前值 Xpe3ak,pre3V1_。该不等式约束条件可以通过如下 地定义A矩阵和b向量而表示在线性优化框架中：
[0290] A=[--- -l],b = -Xpeak,previous
[0291] 有利地，在步骤1106中对决策变量矩阵x、成本向量c和不等式约束条件的修正可 允许将目标函数写成下面的线性形式：
[0292] 沿§ ni.叫:义顧.t']-说g X 十 C伽賊!s.攻 .X ,x. ；
[0293] 目标函数的该线性形式可用在线性优化框架中。
[0294] 在一些实施例中，步骤1106包括将权重因子施加到目标函数的消耗项和需求收费 项中的至少一个。例如，前面的等式中书写的目标函数具有在不同时间段上的分量。消耗项 cTx是在消耗时段上，而需求收费项Cd_ndxpeak是在需求收费时段上。为了在增大需求收费与 增大能源消耗成本之间恰当地进行权衡，步骤1106可包括施加权重因子到需求收费项和/ 或消耗项。例如，步骤1106可包括将消耗项c Tx除以消耗时段的持续时间h(即，当前时间和 时间范围之间的时间段)并且乘以当前需求收费时段中剩余的时间量d de?and，以使得整个目 标函数在需求收费时段上。新的优化函数可给出如下：
[0296]其等价于：
[0298] 新优化函数的后一种形式具有仅调整函数的一个项而非若干项的优点。
[0299] 仍参照图11，处理1100图示为包括修正目标函数以考虑负荷变化惩罚（步骤 1108)。步骤1108是可选步骤，其可由负荷变化惩罚模块158执行以考虑改变分配给每个子 设施的负荷的成本。在一些实例中，从资源消耗的角度来看的最低成本解可能涉及仅在几 个时阶内将子设施从断开变为全负荷并且再回到断开。然而，由于快速改变子设施负荷的 各种负面影响(例如，增加的设备劣化），所以以这种方式运行中央设施可能是不期望的，尤 其是当所节省的成本相对极小(例如，几美分或美元)时。
[0300] 步骤1108可包括修正目标函数以引入对快速改变子设施负荷的惩罚。在一些实施 例中，步骤1108包括通过为每个子设施增加新的决策向量来修正决策矩阵x。新的决策向量 表示从一个时阶到下一个时阶每个子设施的子设施负荷变化。例如，步骤1108可包括如下 地修正决策矩阵X:
[0301]
[0302] 其中，Schiller, 1...11、5[1]：(^116：1：,1...11和5[163(6：1：,1...11分别是表不相对于先前的时阶1<-1在每 个时阶k处的、对于^_ ^ 和n的子设施负荷的变化。
[0303] 步骤1108可包括修正成本向量c以增加与改变子设施负荷相关联的成本。例如，步 骤1108可包括如下地修正成本向量c:
[0304] C-['" On On On CSChiller, 1- -n CShrChiller, 1- -n CSHeater, l---n]
[0305]步骤1108可包括增加约束条件，以使得每个负荷变化变量S不能小于对应的子设 施负荷$的变化。例如，用于制冷器子设施的增加的约束条件可具有如下形式：
[0307]其中，是在先前时阶处的&M;s.的值。可以为每个子设施12-22增加类似的 约束条件。由步骤1108增加的约束条件可要求负荷变化变量S大于或等于对应的子设施负 荷的当前值$与子设施负荷的先前值之间的差值的大小。
[0308] 仍参照图11，处理1100图示为包括受制于一组约束条件在优化时段上优化目标函 数，以确定多组中央设施设备上的最优用能负荷分配(步骤1110)。该组约束条件可包括在 步骤1104、1106和/或1108中公式化的不等式约束条件和等式约束条件。优化目标函数可包 括确定使成本函数cTx最小化的最优决策矩阵x*。最优决策矩阵x*可对应于(对优化时段内 的每个时阶k)最小化高层级成本函数Jhl的最优决策巧z,如参照图3描述的那样。
[0309] 步骤1110可包括使用各种线性优化技术中的任何技术来确定最优决策矩阵。例 如，步骤1110可包括使用基础交换算法(例如，单纯型算法、纵横交叉型算法等）、内点算法 (例如，椭球算法、投影算法、路径跟踪算法等）、覆盖和填充算法、整数规划算法(例如，切割 设施算法、分支限界算法、分支切割算法、分支定价算法等）、或者任何其它类型的线性优化 算法或技术来求解受制于优化约束条件的最优决策矩阵。对于使用非线性优化的实施例， 步骤1110可包括使用各种非线性优化技术中的任何技术来求解最优决策矩阵。步骤1110的 结果可以是对于每个时阶k在多组子设施设备(即，多个子设施)上的最优用能负荷分配。
[0310] 仍参照图11，处理1100图示为包括使用最优用能负荷分配来确定中央设施设备的 各个装置的最优运行状态(步骤1112)。在一些实施例中，步骤1112由低层级优化模块132执 行，如参照图2-4描述的那样。例如，步骤1112可包括使用在步骤1110中确定的子设施负荷 来确定中央设施设备的最优低层级决策巧例如，二元通/断决策、流量设定点、温度设定 点等）。在一些实施例中，针对多个子设施中的每个子设施执行步骤1112。
[0311] 步骤1112可包括确定要使用每个子设施的哪些装置和/或用于这些装置的运行设 定点，所述运行设定点将取得子设施负荷设定点，同时最小化能源消耗。步骤1112中执行的 低层级优化可利用下面的等式来描述：
[0312] ^
[0313] 其中，私包含最优低层级决策，而Ja是低层级成本函数。
[0314] 为了寻找最优低层级决策咬，步骤1112可包括最小化低层级成本函数JLL。低层级 成本函数Jll可表示可应用的子设施中的所有设备的总能源消耗。低层级成本函数Jll可利 用下面的等式来描述： N
[°315] III (hi) ~ ^ ts'
[O316]其中，N是子设施中的装置数量，ts是时阶的持续时间，bj是二元通/断决策(例如，0 =断开，1=接通），而叫是装置j因变于设定点使用的能源。每个装置可具有连续变量，其 可以被改变以确定用于总输入条件的最低可能能源消耗。
[0317]在一些实施例中，步骤1112包括最小化低层级成本函数Jll，低层级成本函数Jll受 制于基于子设施设备的能力的不等式约束条件和基于能量和质量平衡的等式约束条件。在 一些实施例中，最优低层级决策私受切换约束条件的约束，切换约束条件定义在二元通/ 断切换之后将装置维持在接通或断开状态的短时间范围。切换约束条件可防止装置在接通 和断开之间快速循环。
[0318] 步骤1112可包括确定用于中央设施设备的多个装置的最优运行状态(例如，接通 或断开）。根据一示例性实施例，通/断组合可利用二元优化和二次补偿来确定。二元优化可 最小化表示可应用的子设施中的装置的电力消耗的成本函数。在一些实施例中，使用非穷 尽性的（即，并非全部潜在的装置组合都被考虑）二元优化。二次补偿可在考虑其电力消耗 是二次(而不是线性的）的装置时被使用。
[0319] 步骤1112可包括利用非线性优化来确定设备的最优运行设定点。非线性优化可识 别进一步最小化低层级成本函数Jll的运行设定点。在一些实施例中，步骤1112包括提供通/ 断决策和设定点给建筑物自动化系统108以供在控制中央设施设备60时使用。
[0320] 在各种示例性实施例中显示的系统和方法的构造和布置仅是示例性的。虽然在本 公开中仅详细描述了几个实施例，但是许多变型是可行的（例如，各种元件的大小、维度、结 构、形状和比例、参数值、安装布置、材料使用、取向等的变化）。例如，元件的位置可颠倒或 以其它方式变化，分立元件或位置的性质或数量可以改变或变化。因此，所有这样的变型旨 在被涵盖在本公开的范围内。任何处理或方法步骤的顺序或次序可以根据替代实施例而变 化或者重新排序。可以在示例性实施例的设计、操作条件和布置中作出其它替代、修正、变 化和省略而不偏离本公开的范围。
[0321] 本公开构思了用于实现各种操作的方法、系统和存储器或其它机器可读介质上的 程序产品。本公开的实施例可以利用已有的计算机处理器实施，或者由用于适当系统的、用 于本目的或其它目的而被包括的专用计算机处理器实施，或者由硬连线系统实施。本公开 的范围内的实施例包括程序产品或存储器，所述程序产品或存储器包括承载或具有存储在 其上的机器可运行指令或数据结构。这样的机器可读介质可以是任何可得介质，其可以被 通用或专用计算机或带处理器的其它机器访问。作为示例，这样的机器可读介质可包括 1^1、如11、￡?1?(通、￡￡?1?011丄0-1?(观或其它光盘储存器、磁盘储存器或其它磁储存装置、或能用 于承载或储存机器可运行指令或数据结构形式的所需程序代码并且能被通用或专用计算 机或带处理器的其它机器访问的任何其它介质。上述的组合也包括在机器可读介质的范围 内。机器可运行指令包括例如使通用计算机、专用计算机或专用处理机器执行某种功能或 某组功能的指令和数据。
[0322]虽然附图可现实方法步骤的特定顺序，但是步骤的顺序可以不同于附图所示。两 个或更多步骤同样可以同时执行或者部分同时地执行。这样的变化将取决于所选择的软件 和硬件系统以及设计选择。所有这样的变化都在本公开的范围内。类似地，可以用标准编程 技术实现软件实施方式，所述标准编程技术具有基于规则的逻辑和其它逻辑以实现各种连 接步骤、处理步骤、比较步骤和决策步骤。
【主权项】
1. 一种中央设施的优化系统，所述中央设施配置为向建筑物用能负荷提供服务，所述 优化系统包括： 处理电路，配置为接收负荷预测数据和公用事业费率数据，所述负荷预测数据指示优 化时段中的多个时阶的建筑物用能负荷，所述公用事业费率数据指示在所述多个时阶中的 每个时阶处由所述中央设施的设备消耗来为所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多种 资源的价格;以及 高层级优化模块，配置为生成目标函数，所述目标函数因变于在所述多个时阶中的每 个时阶处的所述公用事业费率数据和由所述中央设施设备消耗的一种或多种资源的量表 示所述优化时段上运行所述中央设施的总财务成本， 其中，所述高层级优化模块配置为受制于对所述中央设施设备的负荷等式约束条件和 能力约束条件，在所述优化时段上优化所述目标函数，以确定在所述多个时阶中的每个时 阶处，所述建筑物用能负荷在所述多组中央设施设备上的最优分配。2. 如权利要求1所述的优化系统，其中，所述高层级优化模块使用线性规划来生成和优 化所述目标函数。3. 如权利要求1所述的优化系统，其中，所述目标函数包括： 包含成本变量的成本向量，所述成本变量表示与在所述多个时阶中的每个时阶处由所 述中央设施设备消耗来对所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多种资源中的每种资源 相关联的财务成本;以及 包含负荷变量的决策矩阵，所述负荷变量表示在所述多个时阶中的每个时阶处用于所 述多组中央设施设备中的每个组的用能负荷，其中所述高层级优化模块配置为确定所述决 策矩阵中的负荷变量的最优值。4. 如权利要求1所述的优化系统，其中： 所述中央设施包括多个子设施;且 所述多组中央设施设备中的每个组对应于所述多个子设施之一。5. 如权利要求4所述的优化系统，其中： 所述多个子设施包括热的热能储存子设施和冷的热能储存子设施中的至少一个;且 所述热能储存子设施配置为储存在所述多个时阶中的一个时阶生成的热能以供在所 述多个时阶中的另一个时阶中使用。6. 如权利要求4所述的优化系统，其中，所述高层级优化模块配置为： 生成用于所述多个子设施中的每个子设施的子设施曲线，其中每条子设施曲线指示所 述多个子设施之一的资源消耗和负荷产生之间的关系； 使用所述子设施曲线来公式化子设施曲线约束条件；以及 受制于所述子设施曲线约束条件来优化所述目标函数。7. 如权利要求6所述的优化系统，其中，生成所述子设施曲线包括以下各项中的至少一 项： 将非线性子设施曲线转换为包括一个或多个分段式线性片段的线性子设施曲线；以及 将非凸子设施曲线转换为凸子设施曲线。8. 如权利要求6所述的优化系统，其中，生成所述子设施曲线包括： 接收基于与子设施对应的一组设备的制造商数据的初始子设施曲线；以及 使用来自所述中央设施的实验数据来更新所述初始子设施曲线。9. 一种用于中央设施的级联优化系统，所述中央设施配置为对建筑物用能负荷提供服 务，所述级联优化系统包括： 中央设施控制器，配置为使用动态规划来将所述中央设施的优化问题划分成高层级优 化和低层级优化； 高层级优化模块，配置为执行所述高层级优化，其中所述高层级优化包括确定建筑物 用能负荷在多组中央设施设备上的最优分配;以及 低层级优化模块，配置为执行所述低层级优化，其中所述低层级优化包括确定所述多 组中央设施设备中的每个组内的各个装置的最优运行状态。10. 如权利要求9所述的级联优化系统，其中： 由所述高层级优化模块确定的所述建筑物用能负荷的最优分配优化在优化时段上运 行所述中央设施的财务成本;且 由所述低层级优化模块确定的最优运行状态优化由所述多组中央设施设备中的每个 组消耗的能源的量，以取得由所述高层级优化模块确定的所述建筑物用能负荷的最优分 配。11. 如权利要求9所述的级联优化系统，其中： 所述低层级优化模块配置为生成用于多组中央设施设备中的每个组的子设施曲线，其 中每条子设施曲线指示所述多组中央设施设备中的一个组的资源消耗和负荷产生之间的 关系;且 所述高层级优化模块配置为使用所述子设施曲线来公式化子设施曲线约束条件，并且 受制于所述子设施曲线约束条件来确定所述建筑物用能负荷的最优分配。12. -种用于优化中央设施中的成本的方法，所述中央设施配置为对建筑物用能负荷 提供服务，所述方法包括： 在中央设施优化系统的处理电路处接收负荷预测数据和公用事业费率数据，所述负荷 预测数据指示优化时段中的多个时阶的建筑物用能负荷，所述公用事业费率数据指示在所 述多个时阶中的每个时阶处由所述中央设施的设备消耗来为所述建筑物用能负荷提供服 务的一种或多种资源的价格； 由所述中央设施优化系统的高层级优化模块生成目标函数，所述目标函数因变于在所 述多个时阶中的每个时阶处的所述公用事业费率数据和由所述中央设施设备消耗的一种 或多种资源的量表示所述优化时段上运行所述中央设施的总财务成本;以及 由所述高层级优化模块受制于对所述中央设施设备的负荷等式约束条件和能力约束 条件，在所述优化时段上优化所述目标函数，以确定在所述多个时阶中的每个时阶处，所述 建筑物用能负荷在所述多组中央设施设备上的最优分配。13. 如权利要求12所述的方法，其中，所述高层级优化模块使用线性规划来生成和优化 所述目标函数。14. 如权利要求12所述的方法，其中，所述目标函数包括： 包含成本变量的成本向量，所述成本变量表示与在所述多个时阶中的每个时阶处由所 述中央设施设备消耗来对所述建筑物用能负荷提供服务的一种或多种资源中的每种资源 相关联的财务成本;以及 包含负荷变量的决策矩阵，所述负荷变量表示在所述多个时阶中的每个时阶处所述多 组中央设施设备中的每个组的用能负荷，其中优化所述目标函数包括确定用于所述决策矩 阵中的负荷变量的最优值。15. 如权利要求12所述的方法，还包括： 使用所述中央设施设备的所述建筑物用能负荷和能力限制来生成所述负荷等式约束 条件和所述能力约束条件， 其中，所述负荷等式约束条件确保所述最优分配在所述多个时阶中的每个时阶处都满 足所述建筑物用能负荷;且 所述能力约束条件确保所述多组中央设施设备在所述多个时阶中的每个时阶处都运 行在所述能力限制以内。16. 如权利要求12所述的方法，其中： 所述中央设施包括多个子设施;且 所述多组中央设施设备中的每个组对应于所述多个子设施之一。17. 如权利要求16所述的方法，还包括： 生成用于所述多个子设施中的每个子设施的子设施曲线，其中每条子设施曲线指示所 述多个子设施中的一个子设施的资源消耗和负荷产生之间的关系； 使用所述子设施曲线来公式化子设施曲线约束条件；以及 受制于所述子设施曲线约束条件来优化所述目标函数。18. 如权利要求17所述的方法，其中，生成所述子设施曲线包括以下各项中的至少一 项： 将非线性子设施曲线转换为包括一个或多个分段式线性片段的线性子设施曲线；以及 将非凸子设施曲线转换为凸子设施曲线。19. 如权利要求12所述的方法，其中，所述中央设施优化系统使用动态规划来将用于优 化成本的所述方法划分成高层级优化和低层级优化； 其中，所述高层级优化包括确定所述建筑物用能负荷在所述多组中央设施设备上的最 优分配;且 其中，所述低层级优化包括确定所述多组中央设施设备中的每个组内的各个装置的最 优运行状态。20. 如权利要求19所述的方法，其中，所述建筑物用能负荷的最优分配优化在所述优化 时段上运行所述中央设施的财务成本;且 其中，所述最优运行状态优化由所述多组中央设施设备中的每个组消耗的能源的量， 以取得所述建筑物用能负荷的最优分配。21. -种中央设施的优化系统，包括权利要求1至8中的任意一个技术特征或者技术特 征的任意组合。22. -种用于中央设施的级联优化系统，包括权利要求9至11中的任意一个技术特征或 者技术特征的任意组合。23. -种用于优化中央设施中的成本的方法，包括权利要求12至20中的任意一个技术 特征或者技术特征的任意组合。
【文档编号】G05B13/04GK105929687SQ201610107795
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年2月26日
【发明人】迈克尔·J·文策尔, 罗伯特·D·特尼, 柯克·H·德雷斯, 马修·J·阿斯穆斯
【申请人】约翰逊控制技术公司