計及樓宇綜合能源規劃系統中負荷預測方法研究

王 雅，黃芙蓉，江 熙，張丹丹，顏 紅，劉志賓，劉波遷

（1.北京國電通網絡技術有限公司，北京 110000；2.北華航天工業學院，河北 廊坊 065000）

0 引言

綜合能源規劃是把能源系統進行合理地分配，實現區域經濟、能源等區域一體化。該能源規劃涉及到工業區、居民區、商業區及綜合區等，把不同類型的能源問題進行組合重新得到優化。目前，能源系統規劃問題不僅需要規劃人員來進行設計，還需要借助一些外界因素實現。而樓宇綜合能源系統的負荷預測是建立綜合能源規劃的前提，需采用合理的預測方法完成冷、熱、電等多種預測負荷的計算。

當前也有部分專家對其進行了研究，文獻[1]分析了智能用電中自動需求響應的特征及研究框架。文獻[2]對空調冷負荷進行分析并得出解決方法；文獻[3]實現了集中空調系統周期性暫停用電技術；文獻[4-6]分析了用戶需求響應的行為特性，預測了需求響應的潛力；文獻[7]通過建立中央空調冷負荷模型，設計空調系統冷負荷運行過程中的控制方法；文獻[8]根據不同場所中央空調的使用情況不同，設計了解決空調冷負荷周期性使用的優化模型；文獻[9-10]指出了商務樓中央空調周期性暫停分檔控制策略，給出了空調負荷削峰效果的測算結果；文獻[11-12]通過調查不同場合中央空調冷負荷的使用情況，指出不同建筑物影響冷負荷的因素；文獻[13]基于熱阻熱容網絡模型，提出了一種集成智能樓宇靈活負荷的主動配電網優化調度方法，在充分挖掘樓宇系統需求響應潛力的同時，進一步提升了配電網的能源利用效率與運行安全性；文獻[14-16]闡述了樓宇系統管理系統安全設計及通信系統的設計。但以上僅僅針對小范圍的負荷進行了建模仿真分析，在綜合能源規劃層面并沒有提出正確的預測方法。當下樓宇系統隨負荷需求的動態變化，存在不穩定性，在系統配置優化方面存在著局限性。為解決上述問題，本文通過指標法、動態負荷計算法、逐時負荷系數法等3 種方法建立了綜合能源系統負荷預測模型，以設備容量與運行邊界等為約束對冷負荷、熱負荷、生活熱水負荷分別建立了模型，解決了傳統能源規劃方案難以充分考慮運行階段需求的問題。

1 冷負荷及其負荷特性預測模型

冷熱負荷預測的精度是影響綜合能源的關鍵因素，不僅按照常規能源系統那樣計算最大負荷，還需要預測綜合能源系統冷熱負荷特性曲線，以獲得最經濟的能源供應方案，需要通過多維角度去考慮。冷負荷的預測方法主要有指標法、動態負荷計算法和逐時負荷系數法。

1）指標法

冷負荷根據建筑面積供冷指標進行計算，公式如下：

式（1）中：Qc為空調系統設計冷負荷；K為同時率；fi為各種建筑物的建筑面積；qi為各種建筑物的冷負荷值。各種類型建筑物冷負荷系統的同時率，見表1。

通過指標法得出的結果，大學園區、商務區、綜合區等建筑物的冷負荷的同時率均在0.6 左右。

2）動態負荷計算法

動態負荷計算法根據不同建筑物的簡化模型進行計算，按照建筑物的尺寸、形狀輸入外墻、內墻等參數，進而描述建筑物的拓撲結構，得出不同類型建筑物全年冷負荷值。

從地理位置和可用數據資源考慮，一般采用綜合能源系統所在區域典型年氣象數據作為計算用的氣象數據。逐時氣象數據從負荷分析軟件開展冷負荷計算。

3）逐時負荷系數法

表1 各種類型建筑物冷負荷的同時率Table 1 Simultaneous rates of cooling load for various types of buildings

逐時負荷系數法是參照冷負荷估算指標法進行計算。通過得出的估計值乘以建筑物的面積，得出該類型的空調冷負荷，再乘以冷負荷系數就可得出逐時冷負荷值，最后得出整體典型日逐時冷負荷。另外考慮到每天氣溫變化，考慮溫度修正系數，得到每天逐時冷負荷。

式（2）中：Qc.j.m為每天的建筑物的逐時冷負荷；kc.i.j為建筑物的逐時冷負荷系數；fc.i為各種類型建筑物的建筑面積（m2）；qc.i為各種類型建筑物冷負荷指標（W/m2），φc.m為每天相對于典型日的溫度修正系數。

a）冷逐時負荷系數

不同類型建筑的逐時負荷系數主要與建筑物的負荷有關。建筑負荷有建筑物的結構負荷、太陽輻射、風負荷等，它與外界環境因素有著密切的關系。不同類型建筑物的負荷系數不同，主要與建筑物的供能特性及作息時間有關。

式（3）中：ε1.c.i.j為不同類型建筑物的負荷因子，即不同時刻建筑冷負荷與設計建筑冷負荷之比，主要反映的是室外氣象條件、新風量以及維護結構對建筑負荷的影響，在0 ～1 之間隨時間變化；Wc.i.j為不同類型建筑物空調冷負荷系數，其值主要取決于建筑物的使用性質；ε2.c.i.j為不同類型建筑物的內擾負荷因子，即不同時刻內擾負荷與設計內擾負荷之比，一般由建筑的使用狀況決定，在0 ～1之間隨時間變化；αc.i.j為面積因子，反映不同時間投入空調運行的面積比例，一般由建筑的使用狀況決定。不同類型建筑物的負荷系數曲線如圖1 所示。

圖1 不同類型建筑物的負荷系數曲線Fig.1 Load coefficient curves of different types of buildings

由圖1 可知，不同建筑物的冷負荷系數值在不同時刻有所不同。圖1 是一天24h 不同建筑物的負荷系數曲線，其中在1 時～8 時大部分的負荷系數為0（除賓館外），在12 時～17 時負荷系數達到最大值，然后逐漸降低。

b）溫度修正系數

受氣溫影響，絕大多數天都不是在典型日設計負荷下運行，導致按照典型日設計負荷選擇的裝機偏大。因此，需要考慮溫度修正系數。冷負荷主要考慮圍護結構、新風以及圍護結構和人體散熱，氣溫變化主要對圍護結構和新風部分產生影響。不同建筑的氣溫影響占比見表2。

氣溫影響綜合占比：

氣溫影響系數：

氣溫溫度修正系數：

式（5）中：tx為夏季供冷室內設計溫度；tx,m為夏季每天的室外平均溫度；tx,h為夏季空調供冷室外計算溫度。

2 熱負荷及其負荷特性預測模型

1）指標法

在規劃階段，一般缺乏建筑物設計熱負荷資料，熱負荷指標可參照CJJ 34-2010《城鎮供熱管網設計規范》中的指標進行計算，計算公式為：

表2 各種建筑的氣溫影響占比Table 2 Proportion of air temperature impacts in different buildings

表3 采暖熱負荷指標推薦值Table 3 Recommended heat load index

式（7）中：Qh為采暖設計熱負荷，kW；qh為采暖熱負荷指標，W/m2；Ac為采暖建筑物的建筑面積，m2，采暖熱負荷指標推薦值見表3。

2）動態負荷計算法

動態負荷計算法根據建筑提供的設計圖紙進行建筑負荷簡化建模。按照建筑物的尺寸、內外墻參數、門窗大小等進行拓撲結構，以此推出全年的逐時熱負荷。

從地理位置信息及環境因素等方面考慮，一般采用綜合能源系統所在區域典型年氣象數據作為計算用的氣象數據。逐時氣象數據從負荷分析軟件數據庫開展熱負荷計算。

3）逐時負荷系數法

逐時負荷系數法是參照熱負荷估算指標，將熱負荷估算指標乘以建筑物的建筑面積，計算出該類型建筑物的熱負荷，再乘以逐時熱負荷系數，得出該類型建筑逐時熱負荷。疊加后，得出整體典型日逐時熱負荷。另外考慮到每天氣溫變化，考慮溫度修正系數，得到每天逐時熱負荷。

圖2 不同類型建筑物采暖熱負荷系數曲線Fig.2 Heating load coefficient curves of different types of buildings

式（8）中：Qh.j.m為每天的逐時熱負荷；kh.i.j為各種不同類型建筑的逐時熱負荷系數；fh.i為不同類型建筑物的建筑面積（m2）；qh.i為不同類型建筑物熱負荷指標（W/m2）；φh.m為每天相對于典型日的溫度修正系數。

a）逐時熱負荷系數

不同類型建筑物的逐時熱負荷系數有所不同，它與建筑負荷及內擾負荷相關。據調查，建筑物的負荷系數主要與建筑物的內外墻厚度、環境等因素密切相關。內擾負荷包括照明、人員等因素，它的大小不隨外界氣候的影響，主要與建筑功能特性及作息時間有關。

式（9）中：ε1.h.i.j為不同類型建筑物的負荷因子，即不同時刻建筑熱負荷與設計建筑熱負荷之比，指的是外界環境因素對建筑物的影響，在0 ～1 之間隨時間變化；Wh.i.j為各種類型建筑物的熱負荷系數，指的是在設計情況下的建筑負荷占總建筑負荷的比例。它主要取決于建筑物的使用性質；ε2.h.i.j為不同類型建筑物的內擾負荷因子，即不同時刻各種類型建筑物的內擾負荷與設計內擾負荷之比，一般由建筑物的使用狀況來決定，在0 ～1 之間隨時間變化；αh.i.j為面積因子，在不同的時間段內建筑物內空調冷負荷運行的比例，一般由建筑的使用狀況決定。不同類型建筑物的采暖熱負荷系數曲線如圖2 所示。

由圖2 可知，不同建筑物的熱負荷系數值在不同時刻有所不同，圖2 是一天24h 不同建筑物的負荷系數曲線，其中在1 時～7 時大部分的負荷系數為0（除住宅外），在8 時左右和20 時左右負荷系數達到最大值，然后逐漸降低，說明不同建筑物負荷系數隨時間而變化。

b）溫度修正系數

受氣溫影響，絕大多數天都不是在典型日設計負荷下運行，導致按照典型日設計負荷選擇的裝機偏大。因此，需要考慮溫度修正系數。

熱負荷變化主要與氣溫變化相關，熱負荷修正系數：

式（10）中：td為冬季室內設計溫度；td.m為冬季每天的室外平均溫度；td.h為冬季空調供熱室外計算溫度。

3 生活熱水負荷及其負荷特性預測模型

1）指標法

根據《城鎮供熱管網設計規范》，生活熱水平均熱負荷計算公式為：

式（11）中：Qw,a為生活熱水平均熱負荷，kW；qw為生活熱水熱指標，W/m2。應根據建筑物類型采用實際統計資料，居住區生活熱水日平均熱指標可按表4 選取。

注：不同情況下的水溫有不同的值，水的溫度較常溫下的溫度低時采用較小值，反之采用較大值進行計算。根據《城鎮供熱管網設計規范》，生活熱水最大熱負荷計算公式為：

式（12）中：Qw,ma為生活熱水最大熱負荷，單位為kW； Kh為小時變化系數。根據GB50015《建筑給排水設計規范》規定選取。

2）逐時負荷模擬

根據調查結果顯示，酒店和醫院的逐時占比相對其他建筑來說比較高。把不同類型建筑的估算指標乘以相應建筑物的面積，逐個計算出生活熱水負荷，然后乘以當日實時的負荷系數，得到生活熱水負荷，把各類用水負荷進行相加，得到總的生活用水負荷。由于不同季節冷水溫度不同，可以在不同季節選取不同的熱指標，計算不同季節的典型日生活熱水負荷，最后擴展到全年生活熱水逐時負荷。

調查住宅、商業設施、辦公、酒店、醫院等場所24h生活熱水數據。其中，在0 時～4 時商業設施和辦公場所的生活熱水負荷系數為0，8 時～19 時住宅、商業設施、辦公、酒店、醫院等場所生活熱水負荷系數約為0.5，不同時刻生活熱水使用情況有所不同。其中，酒店和醫院生活用水負荷在24h 中占比最大。不同類型建筑物的生活熱水負荷系數曲線如圖3 所示。

在規劃階段，一般只能確定該建筑最基本的信息，如使用功能和相應的面積等，而建筑的布局、設計方案以及門窗等均未確定，動態負荷計算法需要相對詳細的設計方案，在規劃階段使用有一定的局限性。雖然規劃階段的建筑信息可以采用指標法，但是指標法只能得出設計負荷，不利于裝機的優化配置。而逐時負荷系數法對信息的要求，規劃階段可以滿足，量轉換元件功率約束、能量存儲元件功率約束以及分布式可再生能源元件功率約束同采暖期。

表4 居住區采暖期生活熱水日平均熱指標推薦值Table 4 Recommended value of daily average heat index of domestic hot water in residential heating period

4 結論

通過分別建立樓宇綜合系統冷負荷預測模型、熱負荷預測模型及生活熱水負荷預測模型，分別從指標法、動態負荷計算法、逐時負荷系數法等3 種方法研究了樓宇空調負荷與電網調峰的可行性，結果表明：冷負荷主要是保持房間的溫度恒定，由于向房間供應的冷量應根據不同的建筑物內需要的冷量有所不同，這就需要針對不同的需求進行設計。如賓館、保齡球館等場所一天當中不同的時刻需要不同的溫度，受外界環境變化大等因素難以精確測定。上述原因導致冷負荷計算過程中有計算誤差，并且針對不同的房間建立模型的過程過于復雜。因此，冷負荷預測模型采用動態負荷算法。

熱負荷通過補償房間失熱需向房間提供熱量。室內熱環境的主觀評價和感受主要是熱舒適度，溫度、空氣流速等都會對熱舒適度產生影響。全日供熱水的住宅、商業設施、辦公、酒店、醫院等建筑物的集中供水供應系統的設計按小時計算，夏季通過回收冷凝熱制取水，冬季則相反。熱負荷與生活用水負荷采用方法相似，都是通過逐時負荷系數法對熱負荷進行預測。

本文通過冷負荷、熱負荷、生活熱水負荷等展開討論，提出了元件模型線性化、規劃與運行一體化的綜合能源系統混合優化固化方法，針對不同的負荷采用不同的方法進行預測。建立“冷、熱、生活用水”多能流耦合模型，實現多能流之間耦合轉換、分配和存儲關系的建模，解決了傳統能源規劃相互解耦、互相割裂的問題。選取不同類型建筑物進行案例分析，驗證了不同季節冷熱負荷調控技術的有效性。保證了樓宇環境的舒適性，同時對實現樓宇系統的節能，具有十分重要的意義。

表5 逐時生活熱水負荷系數Table 5 Hourly domestic hot water load coefficient

圖3 不同類型建筑物生活熱水負荷系數曲線Fig.3 Curve of domestic hot water load coefficient of different types of buildings