基于统计模型的住宅空调负荷预测的研究

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住宅空调负荷预测对电网的规划、调度和需求响应策略的制定有着至关重要的作用。近几年来,随着全球持续升温,夏季尖峰时期空调负荷占比居高不下,导致电网的供需矛盾和系统的峰谷差日益加大。为缓解这种现状,全球大力提倡将需求响应技术应用到负荷优化。如何建立合适的预测模型,利用模型对住宅空调负荷进行预测,从而分析住宅空调的需求响应能力成为一个亟待解决的问题。本文对住宅空调的负荷预测进行了深入的研究。首先在考虑空调的电热转化过程和建筑物内外热传递过程的基础上,分析了基于物理原理的单台空调的工作状态模型,并研究了等效热模型中参数对空调运行特性的影响。然后考虑各参数的概率统计特性,建立了空调的统计模型。基于以上研究,提出基于空调统计模型的负荷预测方法,并对高层住宅和多层住宅的工作日和休息日的日前、日内负荷进行预测。最后,提出需求响应能力评估流程,比较了基于改变用户设定温度和负荷平移的住宅空调调度策略。主要工作包括:(1)在阐述住宅单台空调电热转化和房屋热力学过程基础上,分析了其二阶等效热参数模型,并对等效模型中建筑物参数理论计算;采用局部灵敏度分析法研究了空调自身参数、建筑物参数和气象参数对空调运行特性(包括单次运行时间、最小周期、空调能耗)的影响。(2)针对住宅用户空调用电的随机性,在研究空调自身参数、气象参数和建筑物参数分布规律的基础上,建立了基于统计特性的空调等效热参数模型;采用蒙特卡洛法抽样方法对高层建筑、多层建筑在工作日和休息日进行了日前和日内负荷预测;对负荷峰值进行单样本的K-S检验分析,结果表明,多次预测负荷的峰值服从正态分布。(3)提出住宅建筑需求响应能力评估方法,并定义需求响应能力评估指标;针对基于改变设定温度和平移负荷的需求响应调控策略,分别对高层住宅、多层住宅进行日前和日内负荷预测,仿真计算结果表明负荷平移的需求响应策略更有利于削减负荷峰值,使负荷曲线更加平缓。
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