建筑负荷预测与空调系统运行参数寻优

1 概述

目前，我国既有公共建筑面积达128×10

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，占建筑总量的21%。公共建筑的能耗占全国建筑总能耗的33%

，暖通空调系统的能耗在建筑总能耗中占比通常可达30%～40%

。降低暖通空调系统能耗是实现建筑节能的重要措施之一。

(1)样本温度计与标准温度计测温情况对比；(2)样本温度计变温灵敏度测试；(3)温度计的使用性能、安全系数；(4)温度计的方便程度(由小组学生指导盲人后亲身试验)。

准确预测建筑负荷是空调系统节能设计与运行的基础，较高的预测精度使人工神经网络在空调系统中得到了应用。Kusiak等人

采用神经网络建立能耗预测模型，并通过多目标寻优，确定优化控制方案以实现能耗最小。蒋小强等人

通过能耗模拟平台及数据处理得到不同负荷条件下，使制冷机房总能耗最小的冷水流量、冷却水流量等参数，结果表明该控制方法比传统变流量定温差控制方法更加节能。李帆等人

以南京市某地源热泵空调系统为实测对象，根据实际运行数据建立人工神经网络负荷预测模型，预测相对误差为5.2%左右。陈锐彬等人

以深圳某大型公共建筑为例，采用BP神经网络建立负荷预测模型并进行验证，结果显示：BP神经网络模型对负荷与各输入变量有很好的映射能力。

本文采用人工神经网络建立建筑负荷预测模型，采用粒子群算法进行空调系统设备运行参数寻优。结合工程实例，对某办公建筑的负荷进行预测，对设备运行参数进行寻优。

2 负荷预测与设备运行参数寻优算法

2.1 负荷预测

人工神经网络模型具有自学习、自适应能力强和容错性强等优点，通过创建一系列类似于人脑的神经元组成神经网络，使神经网络模型能够从大量数据中学习，训练得到预测模型。为避免传统BP神经网络算法收敛慢、效率低的缺点，本文采用经Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络

。改进后的BP神经网络拓扑结构包括输入层、隐藏层和输出层。

酒精虽有一定镇静催眠作用，但持续时间较短，大约3～4个小时睡意便会消失，酒精的催眠效应消失后，身体就会出现心跳加快、呼吸急促等交感神经兴奋的症状，这时人们反而容易惊醒，甚至失眠。中国医科大学附属盛京医院睡眠医学中心副主任、教授肖莉表示，喝酒之后导致的睡眠与正常生理性睡眠是不同的，这种睡眠看似睡得熟，实际上大脑皮层还在活动，而且肝脏还要整晚代谢酒中的杂质，这会增加肝脏负担，对人体造成慢性损伤！

建筑负荷受到室外气象参数(包括室外温度、室外相对湿度等)、围护结构特性、使用功能等因素影响。对于既有办公类建筑，其围护结构以及使用人员、设备等基本固定，因此室外气象参数成为影响建筑负荷的主要因素。因此，本文选取室外温度、室外相对湿度作为输入层参数。考虑到建筑具有热惰性，分别选取前2 h、前1 h、当前1 h的室外温度、室外相对湿度作为负荷预测的影响因素

。即输入层神经元数量为6个。

采用MATLAB建立负荷预测模型，输入层、隐藏层传递函数采用tansig函数，输出层传递函数采用purelin函数，反向传播的训练采用trainlm函数

。将数据样本分为训练集、验证集，通过训练与验证直至符合精度要求。

隐藏层神经元数量取2

+1

，

为输入层的神经元数量。即隐藏层神经元数量为13个。本文建立的预测模型为多输入-单输出结构，输出层神经元为当前1 h的建筑负荷。

人，无论生于哪个时代，处于何方地界，都要不同程度的面对人“生”的烦恼和对人“死”的恐惧，从这种精神境界上讲，超脱生死便成了人的终极目标，所以才有了对宗教的信仰和研究。对佛教而言，成佛是学佛的真正目的，既然佛性人本具足，为什么人仍处于“人”的状态，而未成佛？为了解释这一点，首先要了解一下对佛性的不同称谓。随着佛教的发展，“佛性”一词有了更多的异名，如：中道、涅槃、法性、真如、实际、法界、如来藏……等等。这些不同的称谓，在不同的语境中所表达的意义并不完全一样，但都和佛性基本相同或相通。“如来藏”与“佛性”相通，佛教用如来藏理论来说明人未成佛之因。

③ 数据归一化处理

采用极大极小值法，对输入层、输出层参数进行归一化处理，以避免神经网络收敛慢、训练时间长等问题

。

④ 负荷预测模型的建立

粒子群算法在寻优过程中，用一个粒子来模拟群集中的个体，每个粒子可视为多维搜索空间中的1个搜索个体，粒子的当前位置即为对应优化问题的1个候选解，粒子的飞行过程即为该个体的搜索过程。粒子的飞行速度可根据粒子历史最优位置和群集历史最优位置进行动态调整。粒子仅具有2项属性：速度、位置。每个粒子单独搜寻的最优解称为个体极值，群集中最优的个体极值作为当前全局最优解。通过不断迭代，更新速度和位置，直到得到满足终止条件的最优解。

② 隐藏层、输出层

2.2 设备运行参数寻优算法：粒子群算法

警察说，这项制度是警察对遭遇特殊困难的人实施的一项紧急资金救助措施，主要应对4种情况：第一，外出时被盗或钱包遗失者的交通费；第二，对于失踪者实施保护时所需要的应急费用；第三，倒在路上的病人的保护费用和对遭遇交通事故等负伤者进行救护时所需要的费用；第四，其他认为有必要实施救助的费用。

① 输入层

后来，崎岖的小路延展成了康庄大道，涓涓细流渐渐聚成力量，那朵不被看好的小花依托着泥泞的土地，一步步长成想要的姿态。

3 实例应用与分析

3.1 工程概况

数据采集时间为2020年7月1日—31日，包括室外温度、室外相对湿度、冷水质量流量、冷水供水温度、冷水回水温度、空调系统耗电量。数据采样间隔为1 h，共采集得到184组数据。将室外温度、室外相对湿度作为预测模型输入，由冷水质量流量、供水温度、回水温度计算空调系统供冷量。在室内满足温度要求的前提下，将计算得到的空调系统供冷量作为建筑负荷。为保证预测准确性，采用中位值平均滤波算法对采集数据进行处理，去除实际数据中的随机误差。处理后得到有效数据172组。

粒子群算法(PSO)模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习自身的经验和其他成员的经验不断改变搜索模式。

以青岛市某办公楼空调系统为研究对象。办公楼空调面积为4.3×10

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，空调系统工作时间为工作日的8:00—16:00。空调系统主要设备额定参数与配置数量见表1。

3.2 负荷预测

采用MATLAB建立负荷预测模型，随机将数据样本的70%作为训练集，30%作为验证集。将验证集数据代入预测模型，由预测结果可知，建筑负荷预测结果与实际结果的平均相对误差为7.7%。这说明预测模型具有较好的预测能力。

3.3 设备运行参数寻优

粒子群算法通过TRNSYS中TRNOPT模块外接的GenOpt的JAVA程序实现，通过设置自变量的定义、目标函数、约束条件、寻优算法等，求解最优化的自变量。自变量为连续变量，选择的优化算法为带惯性权重的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization with inertia weight)。目标函数为当前负荷下空调系统的耗电量。

2.4 合理负载，提高叶果比 设施冬枣亩产量不宜超过1 500 kg，叶果比调节到6～8∶1，坐果后可通过降低温度抑制枣吊生长，枣吊不摘心，提高叶果比。

在寻优过程中，为保障空调系统安全稳定运行，保证末端房间制冷、除湿效果，对所优化自变量进行约束，即将寻优参数限制在可行范围内。为保证机组蒸发器、冷凝器流量不小于冷水、冷却水额定流量的60%

，保证水泵及冷却塔的电机安全运行，限制水泵、风机最低工作频率为35 Hz

。根据GB 50736—2012《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》，室内温度范围限制在24～26 ℃。根据冷水机组厂家提供的性能曲线，冷水供水温度范围限制在7～12 ℃。寻优结果见表2。

采用TRNSYS软件建立该办公楼空调系统仿真模型，按优化后的设备运行参数，对2020年7月1日—31日空调系统耗电量进行模拟。仿真结果为27 619 kW·h，实际耗电量为30 648 kW·h。模拟耗电量比实际耗电量低9.9%。

4 结论

① 建筑负荷预测结果与实际负荷的平均相对误差为7.7%，预测模型具有较好的预测能力。

② 采用TRNSYS软件建立该办公楼空调系统仿真模型，按优化后的设备运行参数，对空调系统耗电量进行模拟，模拟耗电量比实际耗电量低9.9%。

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