一种建筑负荷精细感知调控方法及系统与流程

1.本发明涉及建筑负荷感知和调控技术领域，更具体地，涉及一种建筑负荷精细感知调控方法及装置。


背景技术：

2.随着经济的发展，人们对建筑环境要求越来越高，随之建筑能耗也在逐渐上升，而建筑负荷精细感知则是建筑能耗控制的重要组成部分，影响建筑负荷精细感知的因素较多，如气象条件、建筑围护结构特性、建筑内部设备特性等。
3.随着互联网和大数据技术的发展和应用，建筑负荷精细感知及其调控方法也得到了快速发展。负荷精细感知主要应用于新建建筑的供能设备容量配置分析，因为已有建筑的负荷容量已经基本确定，且一般建筑的设计负荷容量都会远大于实际负荷，会留出冗余量，因此负荷精细感知对于已有建筑应用较少。
4.目前已有建筑的负荷精细感知基本采用刚性供给阶段，这种供给是最原始的供给方式，输送到各终端负荷的多少在设计之初就基本固定，负荷浪费及区域间不平衡现象很严重。而且，用户侧的不同负荷感知在不断变化，如果在用户在感知到相应变化才进行负荷的调整时，一方面，不能够快速的达到预定要求，用户舒适度差，另一方面，不能够及时对负荷精细感知进行调整，使得热量浪费，增加了能源损耗。
5.因此，随着负荷精细感知的影响因素的动态变化，对负荷精细感知的动态调节就显得尤为重要。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种建筑负荷精细感知及其调控方法，解决现有建筑的负荷刚性供给、热量浪费及区域间不平衡现象严重的问题。
7.具体地，本发明提出一种建筑负荷精细感知调控方法，考虑用户端需求因素、环境因素和建筑结构因素，通过实时变化动态调整输出，使得负荷的刚性供给转化为柔性和智能供给，使得系统运行达到最佳状态，所述方法包括如下步骤：
8.s1：采集建筑内负荷精细感知影响因素，以及建筑内不同区域负荷的实际值；所述负荷为维持负荷量；
9.s2：根据负荷影响因素计算得到不同区域的负荷的预测值，并计算对应区域的负荷的预测值与实际值之间的差值；
10.s3：根据所述差值调节负荷供给；
11.s4：根据实际建筑不同房间的需求不同，根据各个房间的人员逐时在室率、人员密度信息，调整出风口开闭度，调节出风量，解决局部用能分布不均问题。
12.优选地，所述负荷影响因素包括：气象信息、建筑的维护结构信息、建筑内设备参数信息和建筑内人员的用能信息。
13.优选地，所述气象信息包括：温湿度，太阳辐射强度和风速风向。
14.优选地，所述建筑的维护结构信息包括：体形系数、窗墙比和传热系数。
15.优选地，所述建筑内设备参数信息包括：照明或其他散热设备的安装功率，室内温湿度及新风设置。
16.优选地，所述建筑内人员的用能信息包括：人员逐时在室率和人员密度。
17.优选地，通过采集空调对应的电表的电能获取所述负荷的实际值。
18.优选地，所述步骤s3根据所述差值调节负荷供给，具体包括：
19.如果差值大于0，减少对应区域的负荷供给；
20.当差值等于0时，控制供给装置输出不变；
21.如果差值小于0，增加对应区域的负荷供给。
22.本发明还提出一种建筑负荷精细感知其调控系统，包括：处理器、信号采集装置、能耗监测装置和负荷调节装置；所述信号采集装置、能耗监测装置和负荷调节装置分别连接处理器；
23.所述信号采集装置采集建筑内负荷影响因素；
24.所述能耗监测装置采集建筑内不同区域负荷的实际值；所述负荷为维持温度的负荷量；
25.所述处理器根据负荷影响因素计算得到不同区域的负荷预测值，并计算对应区域的负荷的预测值与实际值之间的差值；所述处理器根据所述差值控制负荷调节装置调节负荷供给。
26.本发明通过采集建筑内负荷影响因素，计算得到不同区域的负荷预测值，其中，负荷为维持精细感知的负荷量，然后采集负荷实际值，根据预测值与实际值的差值调整量供给，如果差值大于0减少量供给，如果差值小于0，则增加量供给。
27.通过上述方法充分考虑了用户端需求因素、环境因素和建筑结构因素等，通过实时变化动态调整输出，使得负荷的刚性供给转化为柔性和智能供给，使得系统运行达到最佳状态，有效提升用户体验度，并降低了能源消耗。
附图说明
28.图1是本发明建筑负荷精细感知调控系统示意图。
29.图2是本发明建筑负荷精细感知调控系统中感知负荷调节控制示意图。
具体实施方式
30.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
31.本实施例中提供了建筑负荷精细感知自适应调控系统，如图1所示，该系统包括信号采集装置、能耗监测装置、负荷调节装置和处理器。本实施例以对空调负荷的控制调节为例，对本发明的技术方案进行详细说明。作为其他实施方式，也可以采用空调冷负荷、工业蒸汽热负荷控制的方式。
32.信号采集装置采集建筑负荷影响因素，通过信号传输装置发送给处理器。
33.信号采集装置包括：环境参数采集装置、建筑参数采集装置、设备参数采集装置和用能人数采集装置。其中环境参数采集装置采集建筑所处位置的气象信息，例如温湿度，太阳辐射强度，风速风向等。建筑参数采集装置采集建筑的围护结构信息，例如体形系数、窗墙比、传热系数等。设备参数采集装置采集建筑内设备运行参数，例如照明等散热设备的安装功率，室内温湿度及新风设置。用能人数采集装置采集建筑内人员的用能信息，例如人员逐时在室率、人员密度等。建筑负荷由环境参数产生的负荷、建筑参数产生的负荷、设备参数产生的负荷与用能人员产生的负荷组成。
34.处理器将获取的建筑负荷影响因素按照预定的模拟分析软件进行计算，得到建筑负荷预测值。本实施例中采用现有技术中的建筑能耗模拟分析软件dest、doe-2、energy-plus或designbuilder等实现对影响建筑负荷的影响因素进行分析，计算得出建筑的负荷逐时预测值。作为其他实施方式，也可以采用其他的分析算法。
35.能耗监测装置采集建筑负荷实际值，并通过信号传输装置发送给处理器。本实施例中，能耗监测装置对建筑内不同区域设置的电表进行检测，主要包括对中央空调设置的智能电表，通过采集中央空调的实时用电负荷来获取对应的负荷实际值，中央空调用电负荷乘以空调的能耗比(制冷/制热cop)即为负荷实际值。
36.作为其他实施方式，本实施例中，还可以通过采集总电表的电能与其他电表采集各用电设备的电能，例如照明、计算机等，通过总电能减去其他用电设备消耗的电能，来获取空调为了达到预定温度所消耗的电能，然后通过相应的计算得到负荷实际值。
37.处理器计算负荷预测值和实际值之间的误差，作为负荷调节装置的触发参数。本实施例中，负荷调节装置包括多台空调机组和对该空调机组进行控制的中央控制器，中央控制器与处理器相连，利用触发参数可控制负荷的供给。当差值大于0时，负荷供给输出减少；当差值等于0时，控制供给装置输出不变；当差值小于0时，供能装置输出增大。
38.根据室内人员数量，确定各设备负荷可调控量。具体的，设备负荷可调控量等于设备当前负荷减去额定人均负荷乘以人员数量。
39.对各设备可调控量进行加权，获得建筑负荷综合调控量。
40.本实施例中，由于实际建筑不同房间的需求不同，通过控制各个房间的空调出风量，从而调整量供给，并根据各个房间的人员逐时在室率、人员密度等信息，调整出风口开闭度，调节出风量，解决局部用能分布不均问题。本实施例中，如图2所示，通过控制中央空调的输出控制量供给，例如，通过空调主机调节空调分、集水器的开闭度；增加或减少冷冻泵、冷却泵中冷却水量循环；控制冷却风机的风速等。
41.作为对上述实施方式的改进，本实施例中的负荷自适应调节系统中还包括连接处理器与各采集装置、能耗监测装置以及调节装置的信号传输装置，如图1所示，处理器通过第一信号传输装置连接信号采集装置，通过第二信号传输装置连接能耗监测装置，通过第三信号传输装置连接负荷调节装置。
42.本实施例中给出了一种建筑精细感知负荷自适应调控方法，具体包括如下步骤：
43.s1：采集建筑内负荷感知影响因素，以及建筑内不同区域负荷的实际值；所述负荷为维持温度的负荷量；
44.所述负荷感知影响因素包括：气象信息、建筑的维护结构信息、建筑内设备参数信息和建筑内人员的用能信息。
45.气象信息包括：温湿度，太阳辐射强度和风速风向。
46.建筑的维护结构信息包括：体形系数、窗墙比和传热系数。
47.建筑内设备参数信息包括：照明或其他散热设备的安装功率，室内温湿度及新风设置。
48.建筑内人员的用能信息包括：人员逐时在室率和人员密度。
49.通过采集空调对应的电表的电能获取所述负荷的实际值,还可以通过采集总电表的电能与其他电表采集各用电设备的电能，例如照明、计算机等，通过总电能减去其他用电设备消耗的电能，来获取空调为了达到预定温度所消耗的电能，然后通过相应的计算得到负荷实际值。
50.s2：根据负荷影响因素计算得到不同区域的负荷的预测值，并计算对应区域的负荷的预测值与实际值之间的差值；
51.s3:根据所述差值调节负荷供给，具体包括：
52.如果差值大于0，减少对应区域的负荷供给；
53.当差值等于0时，控制供给装置输出不变；
54.如果差值小于0，增加对应区域的负荷供给。
55.s4：根据实际建筑不同房间的需求不同，根据各个房间的人员逐时在室率、人员密度信息，调整出风口开闭度，调节出风量，解决局部用能分布不均问题。
56.最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。