考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化方法及系统与流程

本发明涉及电力技术领域，具体涉及考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化方法及系统。

背景技术：

多能源能量枢纽，是一种由能源转化设备和储能设备构成的多源输入—输出端口模型，包括电、热、气多种能源相互耦合形成的能源系统，现有技术中，对于能源枢纽，尤其是城市楼宇的能源枢纽的研究主要集中在综合需求响应、多目标优化运行和模型算法优化等方面上，但是，对于城市楼宇的能源枢纽，比如商业中心、住宅区以及写字楼等城市楼宇的研究极少，在这些场合中，由于经常具有人体活动其中，而人体在活动中的舒适度状况，也将影响到城市楼宇的能量枢纽的运行，目前，还没有任何研究将人体的温度体验状态与城市楼宇能量枢纽相结合，因此，在城市楼宇能量枢纽运行中，并没有考虑人体的体验，而是仅仅根据现有的方式对能量枢纽进行控制，从而造成往往人体舒适度差，而且还造成能量枢纽运行成本高。

技术实现要素：

为了解决现有城市楼宇能量枢纽运行成本高且舒适度差的技术问题，本发明提供了解决上述问题的考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化方法。

本发明通过下述技术方案实现：

考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化方法，该方法包括以下步骤：

步骤s1，获取城市楼宇能量枢纽的运行参数；

步骤s2，获取人体温度舒适度评价指标，并根据人体温度舒适度评价指标确定能量枢纽中空调系统的输出功率；

步骤s3，基于步骤s1获取的参数与步骤s2得到的空调系统的输出功率构建城市楼宇能量枢纽优化模型；

步骤s4，对步骤s3构建的优化模型进行求解以实现城市楼宇枢纽的优化配置。

优选的，本发明的步骤s3构建的优化模型为城市楼宇能量枢纽运行总成本最小的目标函数：

式中，cin为城市楼宇能量枢纽的安装成本，com为城市楼宇能量枢纽的运维成本，ces为城市楼宇能量枢纽的能耗成本；caim为城市楼宇能量枢纽的总成本，cs为设备s的安装容量；为设备s的单位容量安装成本；r为基准折现率,ls为设备s的平均寿命,a为设备的运行维护费用系数，和分别为时刻t的购气价格、购电价格和售电价格；和分别为时刻t的购电功率和售电功率；vs.t为设备s在时刻t的燃气速率；δt为t时刻到t+1时刻之间的时间间隔；dn为一年中n种典型用能场景下每种场景的持续天数。

优选的，本发明的步骤s3还设置有约束条件：

ws.1＝ws.t；

式中，分别为系统在时刻t的电、热、冷负荷需求，和分别为设备s在时刻t输入电功率和输出电功率，和分别表示设备s在时刻t输入热功率和输出热功率，表示设备s在时刻t输出冷功率；p^buy.max、p^sell.max分别为eh从配电系统购电和向配电系统售电功率上限；分别为能量枢纽在时刻t处于购电和售电的0-1状态变量，表示售电，表示购电，为设备的0-1状态变量，和分别表示设备不安装和安装；和分别为设备s安装容量下限和上限；和分别为能量转化设备s的最小和最大负荷率；θs.t为0-1状态变量，θs.t＝0和θs.t＝1分别表示设备s在时刻t不投入和投入运行；ws.t则表示设备s在时刻t的输入或输出的功率；和分别为储能设备最小和最大储存能量要求；ws.t为储能设备s在时刻t存储的能量；和分别为储能设备s在时刻t充能功率和放能功率；和分别为储能设备的充能和放能倍率；和分别表示储能设备在时刻t的状态变量，表示充能，表示放能。

优选的，本发明的步骤2具体包括以下步骤：

步骤s21，获取人体温度舒适度评价指标并根据人体舒适度评价指标确定t时刻维持人体舒适温度时所需的室内温度和t+1时刻维持人体舒适温度时所需的室内温度

步骤s22，根据t时刻室内温度和t+1时刻室内温度确定能量枢纽中空调系统的输出功率。

优选的，本发明的温度舒适度评价指标为：

式中，tc表示人体皮肤体表温度，m为人体能量代谢率，clτ为季节τ人体穿着服装热阻，τ＝1，2，3，1表示春秋季节，2表示夏季，3表示冬季。

优选的，本发明的步骤s22通过下式确定空调系统的输出功率：

式中，r、c分别为建筑物的等效热阻和等效热容，为空调系统的输出功率，为t时刻的室外温度，δt为t时刻到t+1时刻之间的时间间隔。

优选的，本发明的步骤s4中通过调整城市楼宇能量枢纽优化目标函数中的各参数使城市楼宇能量枢纽的总成本最小，并在总成本最小时以及冷热如何功率条件下调整能量枢纽模型的设备容量，即可实现城市楼宇枢纽的优化配置。

另一方面，本发明还提出了考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化系统，该系统包括：

运行参数获取模块，用于获取城市楼宇能量枢纽的运行参数；空调系统输出功率确定模块，用于获取人体温度舒适度评价指标，并根据人体温度舒适度评价指标确定能量枢纽中空调系统的输出功率；优化模型构建模块，用于根据运行参数与空调系统的输出功率构建城市楼宇能量枢纽优化模型；求解模块，用于对构建的优化模型进行求解以输出城市楼宇枢纽的优化配置。

优选的，本发明的优化模型构建模块构建的优化模型构建的优化模型为城市楼宇能量枢纽运行总成本最小的目标函数：

式中，cin为城市楼宇能量枢纽的安装成本，com为城市楼宇能量枢纽的运维成本，ces为城市楼宇能量枢纽的能耗成本；caim为城市楼宇能量枢纽的总成本，cs为设备s的安装容量；为设备s的单位容量安装成本；r为基准折现率,ls为设备s的平均寿命,a为设备的运行维护费用系数，和分别为时刻t的购气价格、购电价格和售电价格；和分别为时刻t的购电功率和售电功率；vs.t为设备s在时刻t的燃气速率；δt为t时刻到t+1时刻之间的时间间隔；dn为一年中n种典型用能场景下每种场景的持续天数。

进一步，本发明的优化模型构建模块还设置有约束条件：

ws.1＝ws.t；

式中，分别为系统在时刻t的电、热、冷负荷需求，和分别为设备s在时刻t输入电功率和输出电功率，和分别表示设备s在时刻t输入热功率和输出热功率，表示设备s在时刻t输出冷功率；p^buy.max、p^sell.max分别为eh从配电系统购电和向配电系统售电功率上限；分别为能量枢纽在时刻t处于购电和售电的0-1状态变量，表示售电，表示购电，为设备的0-1状态变量，和分别表示设备不安装和安装；和分别为设备s安装容量下限和上限；和分别为能量转化设备s的最小和最大负荷率；θs.t为0-1状态变量，θs.t＝0和θs.t＝1分别表示设备s在时刻t不投入和投入运行；ws.t则表示设备s在时刻t的输入或输出的功率；和分别为储能设备最小和最大储存能量要求；ws.t为储能设备s在时刻t存储的能量；和分别为储能设备s在时刻t充能功率和放能功率；和分别为储能设备的充能和放能倍率；和分别表示储能设备在时刻t的状态变量，表示充能，表示放能。

本发明具有如下的优点和有益效果：

本发明对于城市楼宇能量枢纽的分析，充分考虑到了人体对于温度的体验舒适度性，然后以运行成本最小化为优化目标，通过在运行成本在最小值时调整城市楼宇能量枢纽各设备的容量配置，从而能够确保城市楼宇能量枢纽低成本运行，而且能够有效确保人体温度舒适度，既确保了城市楼宇能量枢纽的运行经济性，又提升了用户的体验。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明的能源枢纽模型的拓扑结构示意图。

图2为本发明的方法流程图。

具体实施方式

在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所发明的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本发明的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

在本发明的各种实施例中，表述“或”或“a或/和b中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“a或b”或“a或/和b中的至少一个”可包括a、可包括b或可包括a和b二者。

在本发明的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本发明的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。

在本发明的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本发明的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例1

本实施例提供了如图1所示的城市楼宇能量枢纽模型的拓扑结构，在图1中，，给出了热、电、气三个方面的相互耦合的拓扑结构示意图，其中，电包括三个方面：配电网、风电、光伏，而热功率调整有两个方面，一方面由天然气转换成热能，另一方面由电能转换成热能。

本实施例提出了考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化方法，如图2所示，包括如下步骤：

步骤s1，获取城市楼宇能量枢纽的运行参数。

步骤s2，获取人体温度舒适度评价指标，并根据人体温度舒适度评价指标确定能量枢纽中空调系统的输出功率。

本实施例中，所述步骤s2具体包括：

步骤s21，获取人体温度舒适度评价指标并根据人体舒适度评价指标确定t时刻维持人体舒适温度时所需的室内温度和t+1时刻维持人体舒适温度时所需的室内温度其中，温度舒适度评价指标为：

式中，tc表示人体皮肤体表温度，m为人体能量代谢率，clτ为季节τ人体穿着服装热阻，τ＝1，2，3，1表示春秋季节，2表示夏季，3表示冬季。，一般来说，人体温度舒适度评价指标在以下范围内人体的感觉是最为舒适的，当然，不同的季节，在上述范围内可以适当调整当这个值调整后，通过获取人体体表温度值tc，即可确定出所需的室内温度

步骤s22，根据t时刻室内温度和t+1时刻室内温度确定能量枢纽中空调系统的输出功率。本实施例中通过下式确定空调系统的输出功率：

式中，r、c分别为建筑物的等效热阻和等效热容，为空调系统的输出功率，为t时刻的室外温度，δt为t时刻到t+1时刻之间的时间间隔。t+1时刻的室内温度为一个预测值，根据所处的季节不同，人体所感应的舒适的温度也就不同，因此，根据当前所计算出的对该值进行预测，然后确定出温度值还需要代入到人体温度舒适度评价指标的计算模型中进行计算，判断当前的预测值是否满足人体温度舒适度要求，如果满足，通过的计算模型，得出所需要求出的空调系统的输出功率当确定后，然后以下述的成本优化模型，求出成本最小值，根据电、气之间的价格关系，配置能量枢纽模型中各设备的容量，比如冬季：如果天然气价格相较于过往的天然气价格高，而电价维持稳定或者涨幅显然小于天然气价格，或者是天然气价格低于电价，为了维持所需功率，在成本函数模型约束下，可以降低天然气的容量配置，增加电的容量配置，如果所述情形与上述相反，则可以增加天然气的容量配置，而降低电的容量配置，从而实现城市楼宇能量枢纽的优化配置。

步骤s3，基于步骤s1获取的参数与步骤s2得到的空调系统的输出功率构建城市楼宇能量枢纽优化模型。

本实施例中，构建的优化模型为城市楼宇能量枢纽运行总成本最小的目标函数：

式中，cin为城市楼宇能量枢纽的安装成本，com为城市楼宇能量枢纽的运维成本，ces为城市楼宇能量枢纽的能耗成本；caim为城市楼宇能量枢纽的总成本，cs为设备s的安装容量；为设备s的单位容量安装成本；r为基准折现率,ls为设备s的平均寿命,a为设备的运行维护费用系数，和分别为时刻t的购气价格、购电价格和售电价格；和分别为时刻t的购电功率和售电功率；vs.t为设备s在时刻t的燃气速率；δt为t时刻到t+1时刻之间的时间间隔；dn为一年中n种典型用能场景下每种场景的持续天数。

步骤s4，对步骤s3构建的优化模型进行求解以实现城市楼宇枢纽的优化配置。

调整城市楼宇能量枢优化目标函数中的各参数使城市楼宇能量枢纽的总成本caim处于最小值，并在总成本caim最小时以及冷热负荷功率条件下调整能量枢纽模型的设备容量；通过上述方法，充分考虑到了人体对于温度的体验舒适度性，然后以运行成本最小化为优化目标，通过在运行成本在最小值时调整城市楼宇能量枢纽各设备的容量配置，从而能够确保城市楼宇能量枢纽低成本运行，而且能够有效确保人体温度舒适度，其中，为了准确的确定出目标函数的最小值，还包括如下约束条件：

ws.1＝ws.t；

式中，分别为系统在时刻t的电、热、冷负荷需求，和分别为设备s在时刻t输入电功率和输出电功率，和分别表示设备s在时刻t输入热功率和输出热功率，表示设备s在时刻t输出冷功率；p^buy.max、p^sell.max分别为eh从配电系统购电和向配电系统售电功率上限；分别为能量枢纽在时刻t处于购电和售电的0-1状态变量，表示售电，表示购电，为设备的0-1状态变量，和分别表示设备不安装和安装；和分别为设备s安装容量下限和上限；和分别为能量转化设备s的最小和最大负荷率；θs.t为0-1状态变量，θs.t＝0和θs.t＝1分别表示设备s在时刻t不投入和投入运行；ws.t则表示设备s在时刻t的输入或输出的功率；和分别为储能设备最小和最大储存能量要求；ws.t为储能设备s在时刻t存储的能量；和分别为储能设备s在时刻t充能功率和放能功率；和分别为储能设备的充能和放能倍率；和分别表示储能设备在时刻t的状态变量，表示充能，表示放能。

本实施例以一个具体实例进一步说明：

该实例中具有以下三个场景：

场景1：仅含三联供机组供能，满足冷热电负荷需求；

场景2：三联供机组+储热设备，储热设备用于热负荷需求的消峰填谷；

场景3：三联供机组+热泵，热泵用于满足余热锅炉的热负荷峰值期间的出力不足的问题。

3种场景的优化配置结果和成本比较结果如表1和表2所示：

表1

表2

根据上表所示，场景1燃气轮机和余热锅炉的配置容量最高，年成本最高，为964.55万元/年，比场景3年总成本高23.88％；场景2主要由于加入了储热设备且燃气轮机和余热锅炉的安装容量较大使得安装成本最高，同时储能环节的加入提高夏季吸收式制冷机的热能转换制冷时吸收的最大热能，使吸收式制冷机的配置容量最高，场景2的年总成本为950.6万元/年,比场景3年总成本高22.08％；场景3加入热泵后，有效解决在热负荷峰值期间的出力不足的问题，燃气轮机和余热锅炉的配置容量最低，年总成本最低，为778.64万元/年；通过上述实例可知，由本发明所提供的的结合人体温度体验进行城市楼宇能量枢纽的优化配置，能够确保人体温度的舒适性(由于舒适性为人体体验，故没有明确的数据)，而且经过上述的城市楼宇能量枢纽的容量配置后，可以确保城市楼宇能量枢纽的经济性。

实施例2

基于上述实施例1，本实施例还提出了考虑人体温度舒适度的城市楼宇能量枢纽优化系统，该系统包括：

运行参数获取模块，所述运行参数获取模块用于执行上述步骤s1：获取城市楼宇能量枢纽的运行参数，运行参数获取模块用于执行上述步骤s1。

空调系统输出功率确定模块，所述空调系统输出功率确定模块用于执行上述步骤s2：获取人体温度舒适度评价指标，并根据人体温度舒适度评价指标确定能量枢纽中空调系统的输出功率；

优化模型构建模块，所述优化模型构建模块用于执行上述步骤s3：根据运行参数与空调系统的输出功率构建城市楼宇能量枢纽优化模型；

求解模块，所述求解模块用于执行上述步骤s4：对构建的优化模型进行求解以输出城市楼宇枢纽的优化配置。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。