針對(duì)hvac需求響應(yīng)的在線優(yōu)化方案的制作方法
【專利說明】
[0001] 相關(guān)美國申請(qǐng)的交叉引用 本申請(qǐng)要求來自2012年10月11日提交的、Lu等人的美國臨時(shí)申請(qǐng)?zhí)?1/712, 494 的"ATwo-StageSimulation-BasedOn-LineOptimizationSchemeForHVACDemand Response"的優(yōu)先權(quán)，該申請(qǐng)的全部內(nèi)容通過引用W其整體被合并于此。
技術(shù)領(lǐng)域
[0002] 本公開內(nèi)容設(shè)及針對(duì)建筑中加熱、通風(fēng)和空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)的優(yōu)化方法。
【背景技術(shù)】
[0003]針對(duì)建筑加熱、通風(fēng)和空氣調(diào)節(jié)（HVAC)系統(tǒng)的在線控制優(yōu)化對(duì)于自動(dòng)需求響應(yīng)是 至關(guān)重要的?；诜抡娴膬?yōu)化技術(shù)通常需要密集型計(jì)算，即使采用先進(jìn)優(yōu)化算法的情況下， 并且因此對(duì)于在線決策做出是不可行的。建筑(尤其是具有到大空間的媒介的商業(yè)建筑)中 HVAC系統(tǒng)的需求響應(yīng)（DR)控制策略已被許多團(tuán)體使用分析、仿真和現(xiàn)場方法所研究。恒溫 器設(shè)定點(diǎn)和HVAC設(shè)備操作的先進(jìn)控制已被開發(fā)用于減小建筑峰值負(fù)荷。建筑自動(dòng)化系統(tǒng) 的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)對(duì)HVAC性能數(shù)據(jù)、負(fù)荷狀態(tài)、天氣狀況/預(yù)報(bào)和DR信號(hào)的實(shí)時(shí)評(píng)估。它還允許 控制指令的立即或預(yù)定執(zhí)行。因此，響應(yīng)于建筑動(dòng)態(tài)特性和天氣變化的在線控制優(yōu)化變?yōu)?可能。
[0004] 存在用于開發(fā)建筑HVAC系統(tǒng)的優(yōu)化控制策略的兩種方法：一種基于仿真，而另一 種嘗試直接對(duì)優(yōu)化方程求解。第一種方法依賴于整個(gè)建筑仿真引擎。在輸入建筑幾何結(jié)構(gòu)、 建筑外殼、內(nèi)部負(fù)荷、HVAC系統(tǒng)和天氣數(shù)據(jù)的情況下，仿真引擎可W使用物理或近似方程計(jì) 算能量消耗?？蒞設(shè)及各種優(yōu)化器W便選擇優(yōu)化策略。運(yùn)個(gè)基于仿真的方法可W提供可接 受的準(zhǔn)確度，但是需要很多的工程努力W便開發(fā)和校準(zhǔn)針對(duì)每個(gè)特定建筑的仿真模型，并 且計(jì)算負(fù)荷是繁重的。
[0005]第二種方法嘗試對(duì)建筑能量消耗進(jìn)行建模，W運(yùn)樣的方式，在給定特定目標(biāo)函數(shù) 和約束的情況下，優(yōu)化方案可W被直接求解而不需要仿真。運(yùn)種方法具有如下優(yōu)點(diǎn)：（〇相 對(duì)低的計(jì)算負(fù)荷，并且因此能夠快速響應(yīng)；（2) -個(gè)通用模型可W被應(yīng)用到不同建筑；W及 (3)如果采用機(jī)器學(xué)習(xí)，則可W隨時(shí)間改進(jìn)預(yù)測準(zhǔn)確度。但是運(yùn)種方法在建模階段（由于系 統(tǒng)的復(fù)雜性）和在優(yōu)化階段（由于非線性和連續(xù)-離散性質(zhì)）二者中都是有挑戰(zhàn)的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 如運(yùn)里描述的本公開的示例性實(shí)施例一般地包括針對(duì)用于執(zhí)行基于在線仿真的 HVACDR控制優(yōu)化的雙階段方案的方法。在根據(jù)本公開的實(shí)施例的離線階段中，針對(duì)從歷史 天氣數(shù)據(jù)識(shí)別的天氣模式執(zhí)行計(jì)算密集型優(yōu)化。基于來自離線階段的結(jié)果，可W生成優(yōu)化 策略庫知識(shí)基礎(chǔ)，其可W包含針對(duì)具有高概率的任何每日天氣概況的優(yōu)化DR策略。運(yùn)個(gè)知 識(shí)基礎(chǔ)將供基于在線仿真的優(yōu)化使用。在根據(jù)本公開的實(shí)施例的第二階段中，針對(duì)知識(shí)基 礎(chǔ)中每個(gè)候選策略的仿真評(píng)價(jià)能夠識(shí)別最好的策略。本公開的實(shí)施例的實(shí)驗(yàn)結(jié)果示出運(yùn)個(gè) 最好的策略可能是針對(duì)計(jì)劃日的優(yōu)化HVAC控制策略。在加州大學(xué)伯克利分校的Sutardja Dai化11 (社會(huì)利益信息技術(shù)研究中屯、（UTRIS)的總部)的案例研究中，根據(jù)本公開的實(shí)施 例的方法在顯著更少的仿真評(píng)價(jià)的情況下可W識(shí)別針對(duì)所有13個(gè)樣本日的優(yōu)化策略。此 夕F，優(yōu)化策略可W把針對(duì)在加州伯克利的通常熱的八月日的HVAC峰值負(fù)荷減小18%。
[0007] 根據(jù)本公開的方面，提供了一種優(yōu)化建筑的加熱、通風(fēng)和空氣調(diào)節(jié)（HVAC)系統(tǒng)的 需求響應(yīng)（DR)的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，包括：針對(duì)用于多個(gè)天氣模式i中每一個(gè)的多個(gè)DR策 略j中每一個(gè)確定HVAC系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)Fii的值，所述目標(biāo)函數(shù)FIi的值是HVAC系統(tǒng)的能 量消耗和HVAC系統(tǒng)的熱舒適度損失的加權(quán)總和；給用于每一個(gè)天氣模式i的接近優(yōu)化DR 策略j的所選擇子集中每一個(gè)分配可能性評(píng)分（1化elihoodscore)Li,j;W及選擇具有大 總體可能性評(píng)分L，的那些接近優(yōu)化DR策略W便創(chuàng)建DR策略的優(yōu)化策略庫，其中可W針對(duì) 用于給定天氣模式的優(yōu)化DR策略實(shí)時(shí)對(duì)所述優(yōu)化策略庫進(jìn)行捜索。
[0008] 根據(jù)本公開的另外方面，所述方法包括：執(zhí)行對(duì)用于多個(gè)天氣模式中每一個(gè)的多 個(gè)DR策略中每一個(gè)的仿真，W便確定HVAC系統(tǒng)的每小時(shí)能量使用情況和HVAC系統(tǒng)的每小 時(shí)預(yù)測不滿意百分比（PPD)評(píng)分；使用分時(shí)電價(jià)（timeOfuseprice)模型根據(jù)每小時(shí)能 量使用情況來計(jì)算所述能量消耗；W及通過對(duì)在24小時(shí)時(shí)段內(nèi)被居用建筑區(qū)段的PPD評(píng)分 進(jìn)行求和來計(jì)算所述熱舒適度損失。
[0009] 根據(jù)本公開的另外方面，針對(duì)用于多個(gè)天氣模式中每一個(gè)的多個(gè)DR策略中每一 個(gè)的HVAC系統(tǒng)的所述目標(biāo)函數(shù)Fi,由下式計(jì)算：
其中Cl,和U1,分別是能量消耗和熱舒適度損失，Cmm和Umm分別是最小能量消耗和熱 舒適度損失，Cm。、和Um。、分別是最大能量消耗和熱舒適度損失，并且W。和W。是預(yù)先確定的相 應(yīng)能量消耗和熱舒適度損失權(quán)重。
[0010] 根據(jù)本公開的另外方面，確定用于每一個(gè)天氣模式i的接近優(yōu)化DR策略j的所選 擇子集包括：按照目標(biāo)函數(shù)Fi,的升序（inascendingorder)分類用于每一個(gè)天氣模式的 DR，其中jk是DR策略的分類列表中的第k個(gè)策略；找到用于每一個(gè)天氣模式的DR;胃，所 述I'是用于天氣模式i的所有DR的j的最小值；W及選擇那些DR的j，對(duì)于預(yù)先確定的正 闊值口，針對(duì)所述j有.巧，<優(yōu)巧\
[0011] 根據(jù)本公開的另外方面，根據(jù)
確定用于每一 個(gè)天氣模式i的接近優(yōu)化DR策略jk的所選擇子集中每一個(gè)的所述可能性評(píng)分其中 Ni是用于每一個(gè)天氣模式i的所選擇策略的總數(shù)，k=l，2…，N1-1，并且0是預(yù)先確定的比 率。
[0012] 根據(jù)本公開的另外方面，所述方法包括由下式確定用于所有天氣模式的DR策略j 的總體可能性評(píng)分L，：
其中I是天氣模式的總數(shù)，并且Pi是特定日的天氣是模式i的概率。
[0013] 根據(jù)本公開的另外方面，所述方法包括通過把模式i天數(shù)除W所記錄的總天數(shù)來 估計(jì)Pi。
[0014] 根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種優(yōu)化建筑的加熱、通風(fēng)和空氣調(diào)節(jié)（HVAC)系 統(tǒng)的需求響應(yīng)（DR)的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，方法包括：按照目標(biāo)函數(shù)Fi,值的升序分類用于多 個(gè)天氣模式i中每一個(gè)的多個(gè)DRj，其中jk是DR策略的分類列表中的第k個(gè)策略；找到用 于每一個(gè)天氣模式的DR;證，所述I'是用于天氣模式i的所有DR的j的最小值；選擇那些 DR的j，對(duì)于預(yù)先確定的正闊值a，針對(duì)所述j有巧；W及選擇具有大總體可能性評(píng) 分L，的那些接近優(yōu)化DR策略W便創(chuàng)建DR策略的優(yōu)化策略庫，其中可W針對(duì)用于給定天氣 模式的優(yōu)化DR策略實(shí)時(shí)對(duì)所述優(yōu)化策略庫進(jìn)行捜索。
[0015] 根據(jù)本公開的另一方面，所述方法包括：把可能性評(píng)分分配給用于每一個(gè) 天氣模式i的接近優(yōu)化DR策略j的所選擇子集中的每一個(gè)，其中
并且
，其中Ni是用于每一個(gè)天氣模式i的所選擇策略的總數(shù)，k=l，2…，N1-1，并 且P是預(yù)先確定的比率。
[0016] 根據(jù)本公開的另一方面，所述方法包括：由下式確定用于所有天氣模式的DR策略 j的總體可能性評(píng)分L，：
其中I是天氣模式的總數(shù)，并且Pi是特定日的天氣是模式i的概率。
[0017] 根據(jù)本公開的另一方面，所述方法包括：執(zhí)行對(duì)用于多個(gè)天氣模式中每一個(gè)的多 個(gè)DR策略中每一個(gè)的仿真，W便確定HVAC系統(tǒng)的每小時(shí)能量使用情況和HVAC系統(tǒng)的每小 時(shí)預(yù)測不滿意百分比（PPD)評(píng)分；使用分時(shí)電價(jià)模型根據(jù)每小時(shí)能量使用情況來計(jì)算所述 能量消耗；W及通過對(duì)在24小時(shí)時(shí)段內(nèi)被居用建筑區(qū)段的PPD評(píng)分進(jìn)行求和來計(jì)算所述熱 舒適度損失。
[0018] 根據(jù)本公開的另一方面，針對(duì)用于多個(gè)天氣模式中每一個(gè)的多個(gè)DR策略中每一 個(gè)的HVAC系統(tǒng)的所述目標(biāo)函數(shù)Fi,由下式計(jì)算：
其中Cl,和U1,分別是能量消耗和熱舒適度損失，Cmm和Umm分別是最小能量消耗和熱 舒適度損失，Cm。、和Um。、分別是最大能量消耗和熱舒適度損失，并且W。和W。是預(yù)先確定的相 應(yīng)能量消耗和熱舒適度損失權(quán)重。
[0019] 根據(jù)本公開的另一方面，所述方法包括：針對(duì)用于多個(gè)天氣模式i中每一個(gè)的多 個(gè)DR策略j中每一個(gè)確定HVAC系統(tǒng)的目標(biāo)函數(shù)F。的值，所述目標(biāo)函數(shù)F1,的值是HVAC系 統(tǒng)的能量消耗和HVAC系統(tǒng)的熱舒適度損失的加權(quán)總和。
[0020] 根據(jù)本公開的另一方面，提供了一種可由計(jì)算機(jī)讀取的非臨時(shí)性程序存儲(chǔ)裝置， 有形地體現(xiàn)指令程序，所述指令程序由計(jì)算機(jī)執(zhí)行W便執(zhí)行用于優(yōu)化建筑的加熱、通風(fēng)和 空氣調(diào)節(jié)（HVAC)系統(tǒng)的需求響應(yīng)（DR)的方法步驟。
【附圖說明】
[0021] 圖1描繪根據(jù)本公開的實(shí)施例的加州伯克利的八月每日天氣模式。
[0022] 圖2圖示根據(jù)本公開的實(shí)施例的GTA策略圖。
[0023] 圖3是根據(jù)本公開的實(shí)施例的針對(duì)雙階段HVAC需求響應(yīng)優(yōu)化方案的方法的流程 圖。
[0024] 圖4圖示根據(jù)本公開的實(shí)施例的簡化峰值日價(jià)格模型。
[0025] 圖5是根據(jù)本公開的實(shí)施例的通過窮舉捜索實(shí)施的優(yōu)化的結(jié)果的表格。
[0026] 圖6是根據(jù)本公開的實(shí)施例的GA參數(shù)的表格。
[0027] 圖7是根據(jù)本公開的實(shí)施例的天氣模式2的GA結(jié)果的表格。
[002引圖8是根據(jù)本公開的實(shí)施例的GA成功率和效率的表格。
[0029] 圖9是根據(jù)本公開的實(shí)施例的圖示優(yōu)化和接近優(yōu)化DR策略選擇的表格