蓄冰空調(diào)與分布式光伏協(xié)調(diào)運(yùn)行關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著人民生活水平的不斷提高，空調(diào)的使用越來越廣泛，空調(diào)負(fù)荷增大導(dǎo)致電力需求增長。另外，空調(diào)負(fù)荷增長導(dǎo)致電網(wǎng)峰谷差進(jìn)一步擴(kuò)大，有效降低電網(wǎng)高峰負(fù)荷是目前亟待解決的問題。在寫字樓和商場等樓宇安裝蓄冰空調(diào)和分布式光伏系統(tǒng)，既可以轉(zhuǎn)移電網(wǎng)高峰負(fù)荷，又能有效緩解能源和環(huán)境問題。蓄冰空調(diào)和分布式光伏協(xié)調(diào)運(yùn)行時(shí)，涉及到蓄冰空調(diào)控制策略和分布式光伏發(fā)電控制。本文考慮到目前樓宇光伏發(fā)電量相對較小，不存在消納問題，因此在光伏滿發(fā)的情況下研究蓄冰空調(diào)控制策略

2、。
　　本文首先從能源、環(huán)保和電網(wǎng)負(fù)荷特性等方面分析課題研究背景和意義，簡要介紹蓄冰空調(diào)和分布式光伏研究現(xiàn)狀及本文主要研究內(nèi)容，并詳細(xì)介紹了蓄冰空調(diào)系統(tǒng)的蓄冷方式、運(yùn)行工況、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)行策略和控制策略等內(nèi)容。
　　然后，分析樓宇冷負(fù)荷主要影響因素，以相似日冷負(fù)荷值、溫度值和預(yù)測日溫度值等作為輸入神經(jīng)元，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冷負(fù)荷預(yù)測模型。并以江蘇某綜合樓宇數(shù)據(jù)對模型預(yù)測精度進(jìn)行驗(yàn)證，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際冷負(fù)荷基本接近，且能較好地跟隨

3、冷負(fù)荷變化趨勢。相對預(yù)測誤差基本都在±5％之內(nèi)。同樣建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)光伏出力預(yù)測模型，并提出網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本篩選算法，在預(yù)測前預(yù)先篩選出與預(yù)測日季節(jié)和天氣最接近的訓(xùn)練樣本。用該模型對上述樓宇光伏出力進(jìn)行預(yù)測，晴天和雨天預(yù)測誤差分別在±10％和±20％以內(nèi)，陰雨天光伏出力隨機(jī)性大、波動(dòng)性強(qiáng)，因此預(yù)測誤差較大。整體來看，冷負(fù)荷和光伏出力預(yù)測模型預(yù)測精度都在可接受范圍內(nèi)，滿足實(shí)用性要求。
　　其次，分析蓄冰空調(diào)初期投資和投運(yùn)后經(jīng)濟(jì)效益計(jì)算方

4、法，蓄冰空調(diào)初期投資主要考慮制冷主機(jī)、蓄冰設(shè)備及相關(guān)輔助設(shè)備的設(shè)備費(fèi)用，經(jīng)濟(jì)效益主要考慮蓄冰空調(diào)將樓宇負(fù)荷從高電價(jià)時(shí)段轉(zhuǎn)移至低電價(jià)時(shí)段減少的電費(fèi)支出。根據(jù)初期投資和經(jīng)濟(jì)效益計(jì)算方法，以蓄冰空調(diào)系統(tǒng)在有效使用年限內(nèi)凈效益最大為目標(biāo)，建立蓄冰空調(diào)容量配置模型，并以上述樓宇實(shí)際數(shù)據(jù)為例進(jìn)行算例分析。
　　最后，基于冷負(fù)荷和光伏出力預(yù)測模型，以蓄冰空調(diào)和分布式光伏協(xié)調(diào)運(yùn)行費(fèi)用最低為目標(biāo)函數(shù)，考慮系統(tǒng)冷平衡、電平衡、制冷機(jī)制冷/制冰容量約束

5、、蓄冰容量約束和樓宇對外負(fù)荷特性波動(dòng)約束等約束條件，建立蓄冰空調(diào)和分布式光伏協(xié)調(diào)運(yùn)行優(yōu)化控制模型。以上述樓宇數(shù)據(jù)為例，分別計(jì)算工作日和節(jié)假日系統(tǒng)協(xié)調(diào)運(yùn)行控制策略。分析計(jì)算結(jié)果知，當(dāng)制冷機(jī)理論開啟臺數(shù)小數(shù)部分較大時(shí)，制冷機(jī)制冷時(shí)運(yùn)行于額定狀態(tài)，剩余冷需求由融冰提供;當(dāng)制冷機(jī)理論開啟臺數(shù)小數(shù)部分較小時(shí)，蓄冰槽以最大速率融冰供冷，剩余部分冷量由各臺制冷機(jī)平均分配。無論何種負(fù)荷特性，該模型均能計(jì)算出蓄冰空調(diào)和分布式光伏協(xié)調(diào)運(yùn)行最優(yōu)控制方案，在不