公共建筑HVAC系统优化调度研究

左楠楠，高桂革，王 洋

（上海电机学院 电气学院，上海 201306）

0 引言

建筑的能源智能管理是智能楼宇以及智能电网相关技术的重要组成部分［1］，实现建筑的HVAC系统快速调整，可以提高电力系统运行的灵活性［2］，有效减少建筑正常运营期间的碳排放量［3］。文献［4］和文献［5］采用了模型预测控制的方法分析HVAC系统运行情况，从而优化单个和多个建筑的需求侧响应；文献［6］和文献［7］对HVAC系统的组成器件进行精细建模，提出了不同应用场景下的需求侧响应控制策略；文献［8］开发了一个两层分布式能源交易算法，能够降低HVAC系统能耗，同时也保护了用户的隐私。上述文献对HVAC系统进行高保真物理建模，得到的模型复杂，忽略了建筑本身的特点，不能直观反映冷热负荷供需关系。

文献［9］训练人工神经网络（artificial neural networks，ANN）算法得到HVAC运行模型，利用乘法器交替方向法排列出基于最优价格的HVAC系统输出功率；文献［10］应用深度确定性策略梯度法与建筑环境连续交互学习，建立对应的HVAC系统热力学模型，在保证建筑内人员舒适性的情况下最小化建筑空调运行成本，但是数据驱动的HVAC模型只能遵循历史数据反映的热负荷变化情况，不利于HVAC系统的灵活控制。文献［11］采用HVAC 系统的等效热参数（equivalent thermal parameters，ETP）模型和“楼对网”并网策略，对楼宇进行优化调度，并将调度信号下发至HVAC 控制系统，而一阶ETP 多用于集中负荷控制［12］，二阶、三阶ETP的参数过多、计算量大，对调度中心的数据处理能力和通信设备要求高［13］。

基于上述分析，本文对公共建筑能源系统进行建模，并且采用热力学模型，结合EnergyPlus计算室内热负荷，建立一种精细的HVAC 系统能耗模型。在此基础上，本文提出一种两阶段优化调度方案，既可在保证室内热舒适度的同时降低建筑耗电成本，也可减少公共建筑正常运营期间的碳排放量，达到“供随需动”的效果。

1 公共建筑能源模型

1.1 光伏发电模型

公共建筑配有光伏发电系统，其发电量可以供给建筑使用，多余的电能可以出售给电网。光伏的发电量计算如下

式中:PPV,t为光伏系统的输出功率；Ap为阵列面积；η为光电转换效率；Rit为太阳辐射强度。

1.2 风力发电模型

建筑所处区域预设有风力发电机，风力发电量可用于维持建筑运行，多余的电力可以出售，表示为

式中:Pwind,t为风机的输出功率；ρ为密度；vt为瞬时风速；Aw为捕风面积；Cp为最大风能利用系数。

1.3 储能系统模型

考虑公共建筑有一定容量的储能设备（energy storage system，ESS）配合光伏出力。已知ESS系统的初始能量为Eb(0)，则储能设备出力可由式（3）得到

1.4 考虑能源交易的成本模型

公共建筑在多种新能源供电的情况下，依然需要从电网购入一部分电量，以保证建筑的正常安全运行。同时，考虑到风电光伏在正常运营的时候，也需要一定的维护。考虑能源交易的成本模型通过式（6）和式（7）计算

式中:CDG,t为多种新能源供电的维护成本；CGRID,t为公共建筑的购电成本；δi（i=1，2，3）分别为光伏发电、风力发电、ESS 系统的维护成本；Pgrid,t为从电网购入的电能；Cpur,t为电网的分时电价。

2 公共建筑热平衡模型和HVAC系统模型

本文主要研究HVAC 系统的设定值和调度，故不考虑HVAC系统的内部结构。HVAC系统的能耗受室内外热环境的影响，下文针对制冷情景进行HVAC 系统建模，使用SketchUp 搭建建筑的可视化界面，结合建筑能耗模拟软件EnergyPlus 对建筑内变化的热负荷进行模拟计算。

2.1 建筑热平衡模型

建筑的内表面存在几股特定的热流，同时考虑到公共建筑室内有一定数量的开放性区域，故建筑热平衡方程如式（8）所示

式中:m为建筑内的空气质量；c为空气比热；T为建筑室内空气温度；Qinternal为建筑内部载荷；Qconvection为建筑围护结构内外热对流产生的热负荷；QHVAC为暖通空调系统的热传递；Qgap为室外渗入室内的得热量。自然风形成的对流将徒增建筑内的热负荷，与人的热舒适需求相悖，故不考虑外界环境的自然风。公共建筑内的热平衡关系如图1所示。

Qsr,t

Qlight,t

Qairmix,t

QHVAC,t

Qconvection,t

Qbody,t

Qgap,t

Qequipment,t

2.1.1 建筑内部热负荷

公共建筑内部热载荷由人体、室内照明系统和设备产生的热负荷组成，表示为

式中:Ns为建筑内表面的数量；hi为对流系数；Ai为建筑传热面积；Tout,t为室外温度；Tin,t为建筑室内温度；Qsr为太阳光照射建筑围护结构产生的热量，由EnergyPlus模拟得到。

2.1.3 HVAC系统产生的冷负荷

HVAC系统参与动态热平衡过程时，一般是发出冷量抵消建筑内的显热负荷和一部分潜热负荷，使得室内温度降低。HVAC系统产生的热量表达式为

式中:Gs为HVAC 系统供给空气的质量流量；cp为HVAC系统供给空气的比热容；Ts,t为HVAC系统的送风温度。

2.1.4 室外渗入室内的热负荷

公共建筑本身建筑面积大，同时需要保持长时间多区域的空间开放。但开放区域一般不会利用建筑围护结构与外界环境形成有效的隔断，故室内的动态热平衡需要考虑到室外环境的渗入热量，由具体建筑特性决定，如式（14）所示

式中:0.278为渗入系数；Nk为建筑内的开放区域数量；Lj为进入HVAC系统工作区域的空气量；c为空气的比热；ρa为室外空气密度。

2.2 HVAC系统模型

本文采用大型电制冷的HVAC系统。经过一段时间，建筑内的“空气场”整体温度会下降，但是考虑到公共建筑中因为有较大开放区域，室内气流“充分混合”的假设并不符合公共建筑室内的实际情况。设定热量值Qairmix，用于增加能耗以及对流得热量的缓冲，该值在SketchUp 上建立的建筑模型由EnergyPlus计算得出，表示为

式中:Qec,t为HVAC 系统的制冷量；Pec,t为HVAC 消耗的电功率；EERec为HVAC系统的能效比。

3 基于公共建筑的两阶段优化调度方案

基于上述模型，本文提出一种新型优化调度方案，分为日前调度和实时调度两阶段。调度方案的计算流程如图2所示。

图2 计算流程Fig.2 Calculation flow

3.1 日前调度阶段

3.1.1 目标函数

建立的目标函数中包含4 个部分:新能源发电维护成本、电网购电成本、HVAC 系统耗电成本、因温度超过设定值而产生的罚函数成本。表示为

式中:Pbasicload,t为公共建筑的基本负荷，表示除HVAC系统以外的其他用电负荷，例如给排水系统、照明系统、电梯系统、防雷安保消防系统、集成综合布线系统等用电负荷。

（2）冷负荷平衡约束

满足式（15）、式（16）。

（3）建筑热平衡约束

满足式（8）—式（14）。

（4）各部分功率上、下限约束

光伏发电功率上、下限约束

（6）舒适度约束

舒适度评价采用ASHRAE推荐的PMV-PPD评价体系，在ISO 7730:2005 热舒适标准中，推荐值为-0.5 ≤PMV≤0.5，对应PPD≤10%。PMV-PPD评价推荐值在一定条件下，与温度呈式（22）表述的线性关系，且对应青年人的温度舒适带Tcom。表示为

3.2 实时调度阶段

实时调度阶段的主要目标是最小化公共建筑正常运营期间的碳排放量，实际风电光伏功率、公共建筑内人员流动情况以及室外温度均为已知。实际的风电光伏出力和室外温度与日前预测阶段的数据具有一定误差，导致了电力线路上的功率波动，电功率需要满足实时功率平衡约束，具体表示为

4 算例验证

4.1 基本参数设置

选定中国南方典型夏季日（7月13日）的全天，上海市一个图书馆（公共建筑）的运行验证所提出调度方案的有效性。图书馆开放时间为8:00—22:00，部分场馆的开放时间为8:30，关闭时间为16:00，在馆人群以青年人为主。在本节中，按照图书馆所处方位在SketchUp 中搭设建筑模型，便于结合Energy-Plus 进行了建筑能耗和热负荷分析，随后在MATLAB 中调用YALMIP/CPLEX 求解目标函数，决策的控制时间步长为15 min。

日前调度阶段目标函数中的偏置系数σ取0.972 5。新能源发电设备以及ESS系统的固定维护成本δi取0.001元/kWh，测算碳排放因子ε取0.613 1 kgCO2/kWh。HVAC 系统送风温度以及室内温度设定为23 ℃，电网的分时电价具体见文献［14］。7月13日，图书馆内实际人员流动情况以及正常运行时图书馆的基本负荷、室外实际温度和实际风电光伏功率如图3所示。

图3 仿真所需数据Fig.3 Data required for simulation

4.2 仿真结果分析

4.2.1 优化调度结果分析

结合上述公共建筑运营情况、公共建筑热平衡模型和实际数据，对本文提出的两阶段目标函数进行求解，得到最优运行方案。

图4为优化调度结果，从图4中可以看出，电力线上交换的功率明显减少，这表明新能源的消纳良好，蓄电池能够不跟随电价进行充放电，维持建筑的正常运行。图书馆建筑空间大、人员进出频繁，开放性区域面积大导致室内温度不能维持在某一具体温度，图4显示室内温度在设定的温度舒适带内不断波动，这表明室内温度并没有越限，保证了建筑内的热舒适性。

图4 优化功率出力Fig.4 Optimized power output

4.2.2 日前调度阶段和实时调度阶段结果对比

日前调度阶段、实时调度阶段公共建筑从电网购电的情况对比如图5所示，两个阶段电力线上的传输功率相差较小，实时调度阶段的优化函数有效地限制了电力传输线上的功率波动。公共建筑只运行基本负荷时，日前调度阶段的电力线传输功率低于实时调度阶段，新能源的多余电量被尽可能多地出售给电网；当公共建筑正常运营时，实时调度阶段为了降低碳排放量，减少了从电网购电的需求，此时实时调度阶段的电力传输线功率低于日前调度阶段。

图5 调度两阶段电力线传输功率对比Fig.5 Comparison of power line transmission power in two stages of dispatching

利用仿真结果和图5中所示的分时电价计算得出，此优化调度方案可将公共建筑典型夏季日的电费降低299.83元/d，具有良好的经济效益。

4.2.3 HVAC系统运行情况分析

与公共建筑能源系统可以直接配合优化调度方案不同，HVAC系统配合电网的优化调度主要通过直接负荷控制（direct load control，DLC）实现［15］，不同的HVAC系统调控策略对其运行性能和功耗影响较大，是优化调度方案中不可忽视的因素。为了进一步说明本文提出的优化调度方案有效性，保持调度方案不变，针对HVAC系统采用不同控制策略对比其运行情况。

HVAC系统的调控策略可分为开关控制和过程控制［16］两类。开关控制是依据室内温度对HVAC系统进行开关操作，过程控制是依据测量状态控制HVAC系统的运行情况，保证建筑内的热舒适度。本文提出的优化调度方案中HVAC系统采用过程控制策略。

图6是HVAC系统在各种情况下的运行功率对比图，图中呈现了未参与调度的HVAC 系统运行功率、HVAC 系统采用过程控制策略的优化调度结果和HVAC系统采用开关控制策略的优化调度结果。

图6 不同情况下HVAC系统运行功率对比Fig.6 Comparison of HVAC system operating power under different conditions

对比原HVAC系统运行功率和以过程控制为策略的HVAC系统优化调度功率可知，HVAC系统功率变化与图书馆各馆的开放、关闭时间有密切的联系，在8:30和16:00这两个时间点HVAC系统的功率发生突然变化。经过优化调度后，HVAC系统在图书馆开馆前提前开机对图书馆内的基本热负荷和随时间增加的热负荷进行预冷，在闭馆前一段时间内逐渐减少HVAC系统的功耗，使得负荷高峰时的HVAC系统运行功率耗量降低。优化调度后HVAC系统运行功率耗量的相比原始运行功耗下降了9.29%，通过测算碳排放因子ε对耗电功率进行折算可知，建筑运营期间的CO2排放量减少了1 117.06 kg。

采用开关控制策略的情况下，为了实现调度方案，需要频繁启停HVAC 系统。短时间内反复开关对HVAC 系统的损伤较大，而且在关闭HVAC 系统期间室内温度容易超出设定范围。过程性控制HVAC系统，使其功耗灵活变化，既可以满足室内热平衡要求，也可以满足减少能耗和降低碳排放的要求。同时，图6 也说明了建立的优化调度方案不仅有利于维持室内温度在设定范围内，还可以避免正常运行时出现短时间内HVAC系统功率陡增或陡降的情况，降低对HVAC系统实际设备的损耗。

5 结论

本文针对公共建筑，建立了与公共建筑特性相适应的能源模型、建筑热平衡和HVAC系统模型，提出了基于上述建筑能源及HVAC系统模型的两阶段优化调度方案，主要结论如下:

（1）公共建筑的热平衡方程中，不能忽略由开放性空间大等特点带来的热对流，结合EnergyPlus可以提高建筑热平衡模型的精确度；

（2）仿真结果表明此调度方案是经济有效的，通过对建筑能源和HVAC 系统能耗进行优化调度，能够降低其运行功率需求，达到“供随需动”的效果，减少正常运行期间公共建筑的碳排放量，同时也能保障室内的热舒适性，满足人们的需求。D