一种建筑时序电力负荷的分解方法

1.本发明属于电力负荷分解技术领域，具体涉及到一种建筑时序电力负荷的分解方法。


背景技术：

2.在区域建筑能源系统中，电力负荷监测有利于改善负荷组成，引导用户合理用电，实现电力资源的优化配置。电力负荷的分解可以更加详细的掌握区域建筑能源系统中各类型用户及其设备的电能消耗及用能习惯，有助于用电设备使用的节能化调整，降低系统整体的用电能耗。电力负荷分解还有助于了解系统的负荷组成，合理安排各类负荷的使用时间，提高电网的利用效率，降低系统的运行损耗，实现整体系统的优化运行。
3.非侵入式负荷监测是在电力入口处装监测设备，通过监测该处的电压、电流等信号，分析得到负荷集群中单个负荷的种类和运行情况。它不需要安装传感器到其所要监测的负荷，是在不影响或者尽量小的影响被监测对象的前提下，获得住宅用户各个电力设备电能消耗的具体数据。非侵入式电力负荷监测技术是电力管理系统和用户能源管理系统的重要组成部分，也是目前电网智能化，家居管理智能化进一步提升的方向。非侵入式技术在电力行业的一个主要应用是对电力负荷进行在线分解和监控，即利用电力负荷入口处的电压、电流及功率等信息，基于某种分解算法对其成分进行分析和研究。
4.在区域建筑能源系统中，针对一部分未知建筑及用户，在系统总电力负荷数据已知，而详细建筑参数和用户行为习惯信息缺失的情况下，上述非侵入式监测和负荷分解方法难以使用。


技术实现要素：

5.针对部分信息缺失的区域建筑能源系统，提出一种建筑时序电力负荷的分解方法。从建筑本身出发，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到相应的建筑时序冷热负荷强度，进一步计算得到建筑供热和制冷场景下不同工况的建筑空调时序电力负荷强度，构建建筑空调时序电力负荷特征曲线；与已知的时序总电力负荷特征曲线进行特征对比，匹配最佳的建筑空调时序电力负荷特征曲线，实现系统总电力负荷分解。
6.本发明采用以下技术方案实现：
7.步骤s1，获取区域能源系统中建筑信息和历史天气数据；
8.步骤s2，结合历史天气数据以24h为周期选取不同工况下的建筑室内温度设定值，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到不同室内和室外温度对应的建筑时序冷热负荷强度，基于建筑时序冷热负荷强度得到相应的建筑时序负荷特征曲线；
9.步骤s3，获取建筑实际空调制冷/制热设备的能效比，基于所述建筑时序冷热负荷强度和能效比计算得到建筑空调设备的时序电力负荷强度，基于所述电力负荷强度得到相应的建筑空调时序电力负荷特征曲线；
10.步骤s4，获取区域能源系统中建筑的历史总电力负荷数据，形成时序总电力负荷
特征曲线；对步骤s3中的建筑空调时序电力负荷特征曲线与所述时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，分析确定相似度最高的建筑空调时序电力负荷特征曲线，得到建筑总电力负荷的分解结果。
11.上述技术方案中，进一步地，所述步骤s1具体为：
12.所述的区域能源系统的建筑信息包括建筑所处的地理位置、建筑体积v；
13.所述历史天气数据为建筑所在地区的历史天气数据，包括室外干球温度t
out
、压力和风速数据。
14.更进一步地，所述步骤s2中，所述结合历史天气数据以24h为周期选取不同工况下的建筑室内温度设定值，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到不同室内和室外温度对应的建筑时序冷热负荷强度，具体包括以下步骤：
15.步骤s21，根据建筑所处的地理位置和历史天气数据，针对不同室外环境温度以24h为周期选取室内温度设定值，建立室内温度t
in
设定点变化曲线；
16.步骤s22，利用建筑负荷计算和预测模型，基于室内温度t
in
和对应的室外温度t
out
计算得到建筑时序冷热负荷强度。
17.在供热和制冷场景下的建筑冷热负荷计算模型，具体可通过公式(1)(2)表示：
18.qr＝q1+q
2 (1)
19.q
l
＝clw+cls+cl
rt
+cl
zm
+cl
sb
+cl
inf (2)
20.式中，qr为建筑热负荷；q
l
为建筑冷负荷；q1为通过建筑围护结构传热的耗热量；q2为室外空气渗透导致的耗热量；clw为通过围护结构传热形成的冷负荷；cls为透过玻璃窗进入的太阳辐射得热形成的冷负荷；cl
rt
、cl
zm
、cl
sb
分别为人体、照明和设备散热形成的逐时冷负荷；cl
inf
为空气渗透导致的冷负荷；
21.在建筑围护结构的参数信息以及用户行为习惯信息未知的情况下，可利用以下公式计算得到建筑时序冷热负荷强度：
[0022][0023][0024]
其中，q'r为建筑时序热负荷强度，q'
l
为建筑时序冷负荷强度。
[0025]
更进一步地，所述步骤s3具体包括以下步骤：
[0026]
步骤s31，根据空调设备信息，获取建筑供热和制冷空调设备的能效比参数，若实际的空调设备信息未知，可结合空调的实际能效标准分等级进行假设，具体可按照2.8到3.6分为五个等级能效；
[0027]
步骤s32，在供热和制冷场景下，根据不同等级的空调能效比设定，计算得到相应的建筑空调的时序电力负荷强度，从而得到相应的建筑空调时序电力负荷特征曲线。
[0028]
更进一步地，所述步骤s4中，所述对步骤s3中的建筑空调时序电力负荷特征曲线与时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，分析确定相似度最高的建筑空调时序电力负荷特征曲线，得到建筑总电力负荷的分解结果，具体包括以下步骤：
[0029]
步骤s41，利用hu不变矩方法分别对所述建筑空调时序电力负荷特征曲线与所述时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，得到曲线的特征向量；
[0030]
步骤s42，以一定时间为周期，分析不同建筑空调时序电力负荷特征曲线与时序总电力负荷特征曲线的相似性，具体依据欧式距离法进行判断；假设两种曲线的7个特征向量分别为[f
x1
,f
x2
,f
x3
,f
x4
,f
x5
,f
x6
,f
x7
]和[f
y1
,f
y2
,f
y3
,f
y4
,f
y5
,f
y6
,f
y7
]，则欧式距离d为：
[0031][0032]
其中，f
xi
为建筑空调时序电力负荷特征曲线的第i个特征向量，f
yi
为时序总电力负荷特征曲线对应的第i个特征向量；d值越小则两组曲线相似度越高。
[0033]
本发明的有益效果是：
[0034]
本发明提供一种建筑时序电力负荷的分解方法，该方法可实现部分信息缺失的区域建筑能源系统总电力负荷的分解，有助于指导建筑能源系统中暖通设备的准确运行和节能化调整，分析用户用电行为习惯，从而降低系统整体的用电能耗，实现建筑能源系统的优化运行。
附图说明
[0035]
图1是本发明方法的流程图。
[0036]
图2是本发明中步骤s21的建筑室内温度设定点变化曲线示意图，其中，(a)和(b)分别为供热场景和制冷场景的室内温度设定点变化曲线。
[0037]
图3是本发明典型建筑空调时序电力负荷特征曲线和时序总电力负荷特征曲线，其中，(a)、(b)和(c)分别为制热条件下的典型日建筑空调时序电力负荷特征曲线、制冷条件下典型日建筑空调时序电力负荷特征曲线和典型日时序总电力负荷特征曲线。
具体实施方式
[0038]
如图1，本发明公开了一种建筑集群负荷的快速计算方法，包括以下步骤：
[0039]
步骤s1：
[0040]
1)获取区域能源系统的建筑信息，包括建筑所处的地理位置、建筑体积v；
[0041]
2)获取建筑所在地区的历史天气数据，包括室外干球温度t
out
、压力和风速数据。
[0042]
步骤s2：
[0043]
1)根据建筑所处的地理位置和历史天气数据，针对不同室外环境温度以24h为周期选取室内温度设定值，建立室内温度t
in
设定点变化曲线(如图2)；
[0044]
2)利用建筑冷热负荷计算模型，基于室内温度t
in
和对应的室外温度t
out
，计算得到建筑时序冷热负荷强度，基于所述电力负荷强度得到相应的建筑空调时序电力负荷特征曲线。
[0045]
在供热和制冷场景下的建筑冷热负荷计算模型，具体可通过公式(1)(2)表示：
[0046]
qr＝q1+q
2 (1)
[0047]ql
＝clw+cls+cl
rt
+cl
zm
+cl
sb
+cl
inf (2)
[0048]
式中，qr为建筑热负荷；q
l
为建筑冷负荷；q1为通过建筑围护结构传热的耗热量；q2为室外空气渗透导致的耗热量；clw为通过围护结构传热形成的冷负荷；cls为透过玻璃窗进入的太阳辐射得热形成的冷负荷；cl
rt
、cl
zm
、cl
sb
分别为人体、照明和设备散热形成的逐时冷负荷；cl
inf
为空气渗透导致的冷负荷；
[0049]
在建筑围护结构的参数信息以及用户行为习惯信息未知，只能获取建筑总体积的情形下，可以计算得到单位体积下的建筑时序冷热负荷强度：
[0050][0051][0052]
其中，q'r为建筑时序热负荷强度，q'
l
为建筑时序冷负荷强度。
[0053]
步骤s3：
[0054]
1)根据空调设备信息获取建筑供热和制冷空调设备的能效比参数；若实际的空调设备信息未知，可结合空调的实际能效标准分等级进行假设，具体可按照2.8，3.0，3.2，3.4，3.6分为五个等级能效，根据实际情况进行选取；
[0055]
2)在供热和制冷场景下，根据不同等级的空调能效比设定，计算得到相应的建筑空调的时序电力负荷强度，形成相应的建筑空调时序电力负荷特征曲线(如图3)；
[0056]
步骤s4：
[0057]
1)获取区域能源系统中未知建筑的历史总电力负荷数据，形成时序总电力负荷特征曲线；
[0058]
2)利用hu不变矩方法分别对步骤s3中的建筑空调时序电力负荷特性曲线与步骤s4中的时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，得到曲线的特征向量；
[0059]
3)以一定时间为周期(以天、月或年为周期)，分析不同工况下建筑空调时序电力负荷特征曲线与时序总电力负荷特征曲线的相似性，具体可依据欧式距离法进行判断；假设两种曲线的7个特征向量分别为[f
x1
,f
x2
,f
x3
,f
x4
,f
x5
,f
x6
,f
x7
]和[f
y1
,f
y2
,f
y3
,f
y4
,f
y5
,f
y6
,f
y7
]，则欧式距离d为：
[0060][0061]
其中，f
xi
为建筑空调时序电力负荷特征曲线的第i个特征向量，f
yi
为时序总电力负荷特征曲线对应的第i个特征向量；d值越小则两组曲线相似度越高，确定相似度最高的建筑空调时序电力负荷特征曲线，实现建筑总电力负荷的识别和分解。

技术特征：
1.一种建筑时序电力负荷的分解方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤s1，获取区域能源系统中建筑信息和历史天气数据；步骤s2，结合历史天气数据以24h为周期选取不同工况下的建筑室内温度设定值，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到不同室内和室外温度对应的建筑时序冷热负荷强度，基于建筑时序冷热负荷强度得到相应的建筑时序负荷特征曲线；步骤s3，获取建筑实际空调制冷/制热设备的能效比，基于所述建筑时序冷热负荷强度和能效比计算得到建筑空调设备的时序电力负荷强度，基于所述电力负荷强度得到相应的建筑空调时序电力负荷特征曲线；步骤s4，获取区域能源系统中建筑的历史总电力负荷数据，形成时序总电力负荷特征曲线；对步骤s3中的建筑空调时序电力负荷特征曲线与所述时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，分析确定相似度最高的建筑空调时序电力负荷特征曲线，得到建筑总电力负荷的分解结果。2.根据权利要求1所述的一种建筑时序电力负荷的分解方法，其特征在于，所述的步骤s1中：所述的区域能源系统的建筑信息包括建筑所处的地理位置、建筑体积v；所述历史天气数据为建筑所在地区的历史天气数据，包括室外干球温度t
out
、压力和风速数据。3.根据权利要求2所述的一种建筑时序电力负荷的分解方法，其特征在于，所述的步骤s2中，所述结合历史天气数据以24h为周期选取不同工况下的建筑室内温度设定值，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到不同室内和室外温度对应的建筑时序冷热负荷强度，具体方法为：首先，根据建筑所处的地理位置和历史天气数据，针对不同室外环境温度以24h为周期选取建筑室内温度设定值，建立室内温度t
in
设定点变化曲线；然后，利用建筑冷热负荷计算模型，基于室内温度t
in
和对应的室外温度t
out
计算得到建筑时序冷热负荷强度；所述建筑冷热负荷计算模型，具体由公式(1)和(2)表示：q
r
＝q1+q
2 (1)q
l
＝cl
w
+cl
s
+cl
rt
+cl
zm
+cl
sb
+cl
inf (2)式中，q
r
为建筑热负荷；q
l
为建筑冷负荷；q1为通过建筑围护结构传热的耗热量；q2为室外空气渗透导致的耗热量；cl
w
为通过围护结构传热形成的冷负荷；cl
s
为透过玻璃窗进入的太阳辐射得热形成的冷负荷；cl
rt
、cl
zm
、cl
sb
分别为人体、照明和设备散热形成的逐时冷负荷；cl
inf
为空气渗透导致的冷负荷；在建筑围护结构的参数信息以及用户行为习惯信息未知的情况下，利用以下公式计算得到建筑时序冷热负荷强度：得到建筑时序冷热负荷强度：其中，q'
r
为建筑时序热负荷强度，q'
l
为建筑时序冷负荷强度。
4.根据权利要求3所述的一种建筑时序电力负荷的分解方法，其特征在于，步骤s3中，所述获取建筑实际空调制冷/制热设备的能效比，具体为：根据空调设备信息获取建筑供热和制冷空调设备的能效比参数；若实际的空调设备信息未知，则结合空调的实际能效标准分等级进行假设，具体按照2.8到3.6分为五个等级能效。5.根据权利要求4所述的一种建筑时序电力负荷的分解方法，其特征在于，步骤s4中，所述对步骤s3中的建筑空调时序电力负荷特征曲线与时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，分析确定相似度最高的建筑空调时序电力负荷特征曲线，得到建筑总电力负荷的分解结果，具体包括以下步骤：首先，利用hu不变矩方法分别对所述建筑空调时序电力负荷特征曲线与所述时序总电力负荷特征曲线进行特征识别，得到曲线的特征向量；以一定时间为周期，分析不同建筑空调时序电力负荷特征曲线与时序总电力负荷特征曲线的相似性，具体依据欧式距离法进行判断；假设两种曲线的7个特征向量分别为[f
x1
,f
x2
,f
x3
,f
x4
,f
x5
,f
x6
,f
x7
]和[f
y1
,f
y2
,f
y3
,f
y4
,f
y5
,f
y6
,f
y7
]，则欧式距离d为：其中，f
xi
为建筑空调时序电力负荷特征曲线的第i个特征向量，f
yi
为时序总电力负荷特征曲线对应的第i个特征向量；d值越小则两组曲线相似度越高。

技术总结
本发明提供一种建筑时序电力负荷的分解方法，该方法从建筑本身出发，利用建筑冷热负荷计算模型计算得到相应的建筑时序冷热负荷强度，进一步计算得到建筑供热和制冷场景下不同工况的建筑空调时序电力负荷强度，构建建筑空调时序电力负荷特征库；与时序总电力负荷特征曲线进行特征对比，匹配最佳的建筑空调时序电力负荷特征曲线，实现建筑能源系统总电力负荷分解。本发明方法可对部分信息缺失的区域建筑能源系统实现系统总电力负荷的识别和分解，有助于指导建筑能源系统中暖通设备的准确运行和节能化调整，分析用户用电行为习惯，从而降低系统整体的用电能耗，实现建筑能源系统的优化运行。优化运行。优化运行。


技术研发人员：林小杰 张俊伟 章宁
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2023.05.23
技术公布日：2023/8/2