计及楼宇综合能源规划系统中负荷预测方法研究

王 雅，黄芙蓉，江 熙，张丹丹，颜 红，刘志宾，刘波迁

（1.北京国电通网络技术有限公司，北京 110000；2.北华航天工业学院，河北 廊坊 065000）

0 引言

综合能源规划是把能源系统进行合理地分配，实现区域经济、能源等区域一体化。该能源规划涉及到工业区、居民区、商业区及综合区等，把不同类型的能源问题进行组合重新得到优化。目前，能源系统规划问题不仅需要规划人员来进行设计，还需要借助一些外界因素实现。而楼宇综合能源系统的负荷预测是建立综合能源规划的前提，需采用合理的预测方法完成冷、热、电等多种预测负荷的计算。

当前也有部分专家对其进行了研究，文献[1]分析了智能用电中自动需求响应的特征及研究框架。文献[2]对空调冷负荷进行分析并得出解决方法；文献[3]实现了集中空调系统周期性暂停用电技术；文献[4-6]分析了用户需求响应的行为特性，预测了需求响应的潜力；文献[7]通过建立中央空调冷负荷模型，设计空调系统冷负荷运行过程中的控制方法；文献[8]根据不同场所中央空调的使用情况不同，设计了解决空调冷负荷周期性使用的优化模型；文献[9-10]指出了商务楼中央空调周期性暂停分档控制策略，给出了空调负荷削峰效果的测算结果；文献[11-12]通过调查不同场合中央空调冷负荷的使用情况，指出不同建筑物影响冷负荷的因素；文献[13]基于热阻热容网络模型，提出了一种集成智能楼宇灵活负荷的主动配电网优化调度方法，在充分挖掘楼宇系统需求响应潜力的同时，进一步提升了配电网的能源利用效率与运行安全性；文献[14-16]阐述了楼宇系统管理系统安全设计及通信系统的设计。但以上仅仅针对小范围的负荷进行了建模仿真分析，在综合能源规划层面并没有提出正确的预测方法。当下楼宇系统随负荷需求的动态变化，存在不稳定性，在系统配置优化方面存在着局限性。为解决上述问题，本文通过指标法、动态负荷计算法、逐时负荷系数法等3 种方法建立了综合能源系统负荷预测模型，以设备容量与运行边界等为约束对冷负荷、热负荷、生活热水负荷分别建立了模型，解决了传统能源规划方案难以充分考虑运行阶段需求的问题。

1 冷负荷及其负荷特性预测模型

冷热负荷预测的精度是影响综合能源的关键因素，不仅按照常规能源系统那样计算最大负荷，还需要预测综合能源系统冷热负荷特性曲线，以获得最经济的能源供应方案，需要通过多维角度去考虑。冷负荷的预测方法主要有指标法、动态负荷计算法和逐时负荷系数法。

1）指标法

冷负荷根据建筑面积供冷指标进行计算，公式如下：

式（1）中：Qc为空调系统设计冷负荷；K为同时率；fi为各种建筑物的建筑面积；qi为各种建筑物的冷负荷值。各种类型建筑物冷负荷系统的同时率，见表1。

通过指标法得出的结果，大学园区、商务区、综合区等建筑物的冷负荷的同时率均在0.6 左右。

2）动态负荷计算法

动态负荷计算法根据不同建筑物的简化模型进行计算，按照建筑物的尺寸、形状输入外墙、内墙等参数，进而描述建筑物的拓扑结构，得出不同类型建筑物全年冷负荷值。

从地理位置和可用数据资源考虑，一般采用综合能源系统所在区域典型年气象数据作为计算用的气象数据。逐时气象数据从负荷分析软件开展冷负荷计算。

3）逐时负荷系数法

表1 各种类型建筑物冷负荷的同时率Table 1 Simultaneous rates of cooling load for various types of buildings

逐时负荷系数法是参照冷负荷估算指标法进行计算。通过得出的估计值乘以建筑物的面积，得出该类型的空调冷负荷，再乘以冷负荷系数就可得出逐时冷负荷值，最后得出整体典型日逐时冷负荷。另外考虑到每天气温变化，考虑温度修正系数，得到每天逐时冷负荷。

式（2）中：Qc.j.m为每天的建筑物的逐时冷负荷；kc.i.j为建筑物的逐时冷负荷系数；fc.i为各种类型建筑物的建筑面积（m2）；qc.i为各种类型建筑物冷负荷指标（W/m2），φc.m为每天相对于典型日的温度修正系数。

a）冷逐时负荷系数

不同类型建筑的逐时负荷系数主要与建筑物的负荷有关。建筑负荷有建筑物的结构负荷、太阳辐射、风负荷等，它与外界环境因素有着密切的关系。不同类型建筑物的负荷系数不同，主要与建筑物的供能特性及作息时间有关。

式（3）中：ε1.c.i.j为不同类型建筑物的负荷因子，即不同时刻建筑冷负荷与设计建筑冷负荷之比，主要反映的是室外气象条件、新风量以及维护结构对建筑负荷的影响，在0 ～1 之间随时间变化；Wc.i.j为不同类型建筑物空调冷负荷系数，其值主要取决于建筑物的使用性质；ε2.c.i.j为不同类型建筑物的内扰负荷因子，即不同时刻内扰负荷与设计内扰负荷之比，一般由建筑的使用状况决定，在0 ～1之间随时间变化；αc.i.j为面积因子，反映不同时间投入空调运行的面积比例，一般由建筑的使用状况决定。不同类型建筑物的负荷系数曲线如图1 所示。

图1 不同类型建筑物的负荷系数曲线Fig.1 Load coefficient curves of different types of buildings

由图1 可知，不同建筑物的冷负荷系数值在不同时刻有所不同。图1 是一天24h 不同建筑物的负荷系数曲线，其中在1 时～8 时大部分的负荷系数为0（除宾馆外），在12 时～17 时负荷系数达到最大值，然后逐渐降低。

b）温度修正系数

受气温影响，绝大多数天都不是在典型日设计负荷下运行，导致按照典型日设计负荷选择的装机偏大。因此，需要考虑温度修正系数。冷负荷主要考虑围护结构、新风以及围护结构和人体散热，气温变化主要对围护结构和新风部分产生影响。不同建筑的气温影响占比见表2。

气温影响综合占比：

气温影响系数：

气温温度修正系数：

式（5）中：tx为夏季供冷室内设计温度；tx,m为夏季每天的室外平均温度；tx,h为夏季空调供冷室外计算温度。

2 热负荷及其负荷特性预测模型

1）指标法

在规划阶段，一般缺乏建筑物设计热负荷资料，热负荷指标可参照CJJ 34-2010《城镇供热管网设计规范》中的指标进行计算，计算公式为：

表2 各种建筑的气温影响占比Table 2 Proportion of air temperature impacts in different buildings

表3 采暖热负荷指标推荐值Table 3 Recommended heat load index

式（7）中：Qh为采暖设计热负荷，kW；qh为采暖热负荷指标，W/m2；Ac为采暖建筑物的建筑面积，m2，采暖热负荷指标推荐值见表3。

2）动态负荷计算法

动态负荷计算法根据建筑提供的设计图纸进行建筑负荷简化建模。按照建筑物的尺寸、内外墙参数、门窗大小等进行拓扑结构，以此推出全年的逐时热负荷。

从地理位置信息及环境因素等方面考虑，一般采用综合能源系统所在区域典型年气象数据作为计算用的气象数据。逐时气象数据从负荷分析软件数据库开展热负荷计算。

3）逐时负荷系数法

逐时负荷系数法是参照热负荷估算指标，将热负荷估算指标乘以建筑物的建筑面积，计算出该类型建筑物的热负荷，再乘以逐时热负荷系数，得出该类型建筑逐时热负荷。叠加后，得出整体典型日逐时热负荷。另外考虑到每天气温变化，考虑温度修正系数，得到每天逐时热负荷。

图2 不同类型建筑物采暖热负荷系数曲线Fig.2 Heating load coefficient curves of different types of buildings

式（8）中：Qh.j.m为每天的逐时热负荷；kh.i.j为各种不同类型建筑的逐时热负荷系数；fh.i为不同类型建筑物的建筑面积（m2）；qh.i为不同类型建筑物热负荷指标（W/m2）；φh.m为每天相对于典型日的温度修正系数。

a）逐时热负荷系数

不同类型建筑物的逐时热负荷系数有所不同，它与建筑负荷及内扰负荷相关。据调查，建筑物的负荷系数主要与建筑物的内外墙厚度、环境等因素密切相关。内扰负荷包括照明、人员等因素，它的大小不随外界气候的影响，主要与建筑功能特性及作息时间有关。

式（9）中：ε1.h.i.j为不同类型建筑物的负荷因子，即不同时刻建筑热负荷与设计建筑热负荷之比，指的是外界环境因素对建筑物的影响，在0 ～1 之间随时间变化；Wh.i.j为各种类型建筑物的热负荷系数，指的是在设计情况下的建筑负荷占总建筑负荷的比例。它主要取决于建筑物的使用性质；ε2.h.i.j为不同类型建筑物的内扰负荷因子，即不同时刻各种类型建筑物的内扰负荷与设计内扰负荷之比，一般由建筑物的使用状况来决定，在0 ～1 之间随时间变化；αh.i.j为面积因子，在不同的时间段内建筑物内空调冷负荷运行的比例，一般由建筑的使用状况决定。不同类型建筑物的采暖热负荷系数曲线如图2 所示。

由图2 可知，不同建筑物的热负荷系数值在不同时刻有所不同，图2 是一天24h 不同建筑物的负荷系数曲线，其中在1 时～7 时大部分的负荷系数为0（除住宅外），在8 时左右和20 时左右负荷系数达到最大值，然后逐渐降低，说明不同建筑物负荷系数随时间而变化。

b）温度修正系数

受气温影响，绝大多数天都不是在典型日设计负荷下运行，导致按照典型日设计负荷选择的装机偏大。因此，需要考虑温度修正系数。

热负荷变化主要与气温变化相关，热负荷修正系数：

式（10）中：td为冬季室内设计温度；td.m为冬季每天的室外平均温度；td.h为冬季空调供热室外计算温度。

3 生活热水负荷及其负荷特性预测模型

1）指标法

根据《城镇供热管网设计规范》，生活热水平均热负荷计算公式为：

式（11）中：Qw,a为生活热水平均热负荷，kW；qw为生活热水热指标，W/m2。应根据建筑物类型采用实际统计资料，居住区生活热水日平均热指标可按表4 选取。

注：不同情况下的水温有不同的值，水的温度较常温下的温度低时采用较小值，反之采用较大值进行计算。根据《城镇供热管网设计规范》，生活热水最大热负荷计算公式为：

式（12）中：Qw,ma为生活热水最大热负荷，单位为kW； Kh为小时变化系数。根据GB50015《建筑给排水设计规范》规定选取。

2）逐时负荷模拟

根据调查结果显示，酒店和医院的逐时占比相对其他建筑来说比较高。把不同类型建筑的估算指标乘以相应建筑物的面积，逐个计算出生活热水负荷，然后乘以当日实时的负荷系数，得到生活热水负荷，把各类用水负荷进行相加，得到总的生活用水负荷。由于不同季节冷水温度不同，可以在不同季节选取不同的热指标，计算不同季节的典型日生活热水负荷，最后扩展到全年生活热水逐时负荷。

调查住宅、商业设施、办公、酒店、医院等场所24h生活热水数据。其中，在0 时～4 时商业设施和办公场所的生活热水负荷系数为0，8 时～19 时住宅、商业设施、办公、酒店、医院等场所生活热水负荷系数约为0.5，不同时刻生活热水使用情况有所不同。其中，酒店和医院生活用水负荷在24h 中占比最大。不同类型建筑物的生活热水负荷系数曲线如图3 所示。

在规划阶段，一般只能确定该建筑最基本的信息，如使用功能和相应的面积等，而建筑的布局、设计方案以及门窗等均未确定，动态负荷计算法需要相对详细的设计方案，在规划阶段使用有一定的局限性。虽然规划阶段的建筑信息可以采用指标法，但是指标法只能得出设计负荷，不利于装机的优化配置。而逐时负荷系数法对信息的要求，规划阶段可以满足，量转换元件功率约束、能量存储元件功率约束以及分布式可再生能源元件功率约束同采暖期。

表4 居住区采暖期生活热水日平均热指标推荐值Table 4 Recommended value of daily average heat index of domestic hot water in residential heating period

4 结论

通过分别建立楼宇综合系统冷负荷预测模型、热负荷预测模型及生活热水负荷预测模型，分别从指标法、动态负荷计算法、逐时负荷系数法等3 种方法研究了楼宇空调负荷与电网调峰的可行性，结果表明：冷负荷主要是保持房间的温度恒定，由于向房间供应的冷量应根据不同的建筑物内需要的冷量有所不同，这就需要针对不同的需求进行设计。如宾馆、保龄球馆等场所一天当中不同的时刻需要不同的温度，受外界环境变化大等因素难以精确测定。上述原因导致冷负荷计算过程中有计算误差，并且针对不同的房间建立模型的过程过于复杂。因此，冷负荷预测模型采用动态负荷算法。

热负荷通过补偿房间失热需向房间提供热量。室内热环境的主观评价和感受主要是热舒适度，温度、空气流速等都会对热舒适度产生影响。全日供热水的住宅、商业设施、办公、酒店、医院等建筑物的集中供水供应系统的设计按小时计算，夏季通过回收冷凝热制取水，冬季则相反。热负荷与生活用水负荷采用方法相似，都是通过逐时负荷系数法对热负荷进行预测。

本文通过冷负荷、热负荷、生活热水负荷等展开讨论，提出了元件模型线性化、规划与运行一体化的综合能源系统混合优化固化方法，针对不同的负荷采用不同的方法进行预测。建立“冷、热、生活用水”多能流耦合模型，实现多能流之间耦合转换、分配和存储关系的建模，解决了传统能源规划相互解耦、互相割裂的问题。选取不同类型建筑物进行案例分析，验证了不同季节冷热负荷调控技术的有效性。保证了楼宇环境的舒适性，同时对实现楼宇系统的节能，具有十分重要的意义。

表5 逐时生活热水负荷系数Table 5 Hourly domestic hot water load coefficient

图3 不同类型建筑物生活热水负荷系数曲线Fig.3 Curve of domestic hot water load coefficient of different types of buildings