面向需求侧响应的热泵式建筑供暖系统研究

作者：蒋沛宏; 徐宝萍; 李前岗; 王锡

来源：区域供热, 2023, (02): 100-111.

DOI：10.16641/j.cnki.cn11-3241/tk.2023.02.015

• 需求响应
• 模型预测控制
• 综合热模拟
• 神经网络
• 退火算法

通过电动热泵技术与建筑供暖系统被动蓄放热的结合，实现用户侧需求响应，是低成本且有效地促进可再生能源消纳的技术手段。本文基于建筑供暖系统各部件的详细物理模型和MATLAB编程，实现了融合末端-建筑热过程-源端的建筑供暖系统综合动态热模拟，并实验验证其可靠性。通过该模拟平台获得仿真数据集，采用深度学习算法建立了建筑及末端散热器的神经网络模型。基于上述模型，利用模拟退火优化算法，实现了需求响应模式下供暖系统模型预测控制。并将该控制策略与规则控制、比例控制应用于北京某典型建筑的供暖期运行仿真。结果表明供暖初末寒期，模型预测控制较比例控制降低成本约66.1%,较规则控制降低成本约48.3%,负荷转移持续时间约20 h;严寒期模型预测控制较比例控制降低成本约61.0%,较规则控制降低成本约9.6%,负荷转移持续时间约8 h。

• 单位
  华北电力大学