。
[0030] 圖10是根據(jù)本公開的實(shí)施例的圖示優(yōu)化策略庫(kù)的表格。
[0031] 圖11是根據(jù)本公開的實(shí)施例的圖示優(yōu)化策略庫(kù)的驗(yàn)證的表格。
[0032] 圖12是根據(jù)本公開的實(shí)施例的GA配置參數(shù)的表格。
[0033] 圖13是根據(jù)本公開的實(shí)施例的GA優(yōu)化結(jié)果的表格。
[0034] 圖14圖示根據(jù)本公開的實(shí)施例的策略可能性譜。
[003引圖15是根據(jù)本公開的實(shí)施例的比較PBS、GA、和OSP的結(jié)果的表格。
[0036] 圖16是根據(jù)本公開的實(shí)施例的用于實(shí)施針對(duì)雙階段HVAC需求響應(yīng)優(yōu)化方案的方 法的示例性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0037] 如本文描述的本公開的示例性實(shí)施例通常包括針對(duì)雙階段HVAC需求響應(yīng)優(yōu)化方 案的系統(tǒng)和方法。因此，雖然本公開容許各種修改和替代形式，但是其特定實(shí)施例作為示例 在附圖中示出并且將在本文中詳細(xì)描述。然而，應(yīng)當(dāng)理解的是，不意圖把本公開限制到所公 開的特定形式，而是相反地，本公開將覆蓋落入本公開的精神和范圍內(nèi)的所有修改、等同物 和替代物。
[003引本公開的示例性實(shí)施例提供了基于仿真的HVAC控制優(yōu)化方案。根據(jù)本公開的實(shí) 施例的優(yōu)化方案可W包括兩個(gè)階段：離線優(yōu)化和在線優(yōu)化。根據(jù)本公開的實(shí)施例的離線階 段使用窮舉捜索或其它算法用于詳細(xì)能量仿真，并且優(yōu)化和幾個(gè)接近優(yōu)化策略可W針對(duì)每 個(gè)典型每日天氣模式被識(shí)別?？蒞為所有天氣模式選擇排名在前的選擇W便生成優(yōu)化策略 庫(kù)。根據(jù)本公開的實(shí)施例的在線階段可W基于天氣預(yù)報(bào)的可用性評(píng)價(jià)所有優(yōu)化策略庫(kù)候 選，并且能夠在相對(duì)較短時(shí)間內(nèi)識(shí)別優(yōu)化策略。雙階段方案優(yōu)化策略庫(kù)離線執(zhí)行計(jì)算密集 型優(yōu)化，運(yùn)可W減小在線生成優(yōu)化DR策略的計(jì)算負(fù)荷，同時(shí)可W實(shí)現(xiàn)(接近）優(yōu)化性能。
[0039] 當(dāng)研究DR控制策略時(shí)還應(yīng)當(dāng)考慮健康和生產(chǎn)性的室內(nèi)環(huán)境。根據(jù)本公開的實(shí)施 例，為了定量評(píng)價(jià)室內(nèi)熱舒適度，可W使用預(yù)測(cè)平均表決（PMV)模型及其衍生物、預(yù)測(cè)不滿 意百分比（PPD)模型。PMV/PPD模型把與優(yōu)化熱狀況的偏差與整個(gè)身體新陳代謝效應(yīng)現(xiàn)象 (諸如出汗和血管擴(kuò)張）關(guān)聯(lián)，并且與居用者的舒適度表決關(guān)聯(lián)。除了溫度之外，PMV/PPD模 型還把通風(fēng)率、平均福射溫度和相對(duì)濕度W及服裝隔熱性和活動(dòng)水平納入考慮。PMV被縮放 為按照從熱到中性并且然后到冷的屯級(jí)制預(yù)測(cè)居用者感覺表決。PPD實(shí)際上由PMV確定，并 且具有從5% (PMV=中性)到100% (PMV=熱或冷)的值的范圍。然而，應(yīng)當(dāng)理解的是，任何替 代建模方法都可W被本公開的其它實(shí)施例使用來把室內(nèi)熱舒適度評(píng)價(jià)合并到優(yōu)化目標(biāo)中。
[0040] 方法 詳細(xì)仿真模型被開發(fā)用于加州大學(xué)伯克利分校的SutardjaDai化11，其是具有7層樓 和總共14100平方英尺的受調(diào)節(jié)區(qū)域的大的教育設(shè)施，該受調(diào)節(jié)區(qū)域主控（host)研究實(shí)驗(yàn) 室、辦公室、禮堂等。在仿真模型中存在135個(gè)區(qū)段、6個(gè)空氣處理單元（AHU)、110個(gè)可變空 氣量（VAV)終端、一個(gè)離屯、式冷凍機(jī)、一個(gè)吸收式冷凍機(jī)、兩個(gè)冷卻塔W及其它HVAC部件。 所有HVAC設(shè)備按照24X7調(diào)度表進(jìn)行操作。內(nèi)部增益、設(shè)備操作和控制被建模，并且采用 基于系統(tǒng)部件的校準(zhǔn)方法。居用調(diào)度表基于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查；辦公室房間每天從8 :00到21 :00被 居用。使用來自每一層樓的專用子儀表的數(shù)據(jù)校準(zhǔn)照明和插塞負(fù)荷，并且HVAC部件性能曲 線基于趨勢(shì)數(shù)據(jù)被得出，趨勢(shì)數(shù)據(jù)從建筑自動(dòng)化系統(tǒng)獲得。如果仿真時(shí)間步長(zhǎng)是15分鐘， 則仿真和測(cè)量的每月建筑物能量之間的差別在10%W內(nèi)，并且在每小時(shí)的時(shí)間步長(zhǎng)期間小 于 20〇/〇。
[0041] 根據(jù)操作調(diào)度表，吸收式冷凍機(jī)僅在夏天工作并且離屯、冷凍機(jī)僅在冬天工作。作 為根據(jù)本公開的實(shí)施例的研究集中在夏天的DR，吸收式冷凍機(jī)電功率是在優(yōu)化中計(jì)算在內(nèi) 的僅有的冷凍機(jī)消耗；不考慮離屯、冷凍機(jī)電功率和吸收式冷凍機(jī)蒸發(fā)消耗。此外，存在兩個(gè) 向建筑中的辦公室空間供應(yīng)空氣的AHU。其它四個(gè)AHU被專用于其他任務(wù)，諸如納米加工實(shí) 驗(yàn)室。在根據(jù)本公開的實(shí)施例的研究中，僅辦公室部分的HVAC系統(tǒng)是可控的，但是針對(duì)建 筑中所有HVAC系統(tǒng)計(jì)算能量消耗，因?yàn)樗蠥HU共享相同的設(shè)施設(shè)備（plantequipment), 并且把針對(duì)辦公室的設(shè)施回路能量消耗與非辦公室部分分離開是具有挑戰(zhàn)的。
[0042] 根據(jù)本公開的實(shí)施例的研究可W在任何合適的仿真平臺(tái)上實(shí)施。示例性的/非限 制性仿真平臺(tái)是Matl油/EnergyPlus聯(lián)合仿真平臺(tái)，其使用化ergyPlus的外部接口功能， 并且在化ergyPlus和Matl油之間建立雙向通信。能量仿真和Matl油script執(zhí)行被同步W 使得Matl油在每個(gè)仿真時(shí)間步長(zhǎng)都可W從化ergyPlus收集性能數(shù)據(jù)，諸如儀表讀數(shù)，并且 生成針對(duì)該仿真的控制動(dòng)作。由Matl油通用優(yōu)化工具箱（GlobalOptimizationToo化OX) 實(shí)施的遺傳算法也被用于與根據(jù)本公開的實(shí)施例的算法進(jìn)行基準(zhǔn)比較。
[0043] 在2002和2010之間幾年期間加州伯克利的歷史八月天氣數(shù)據(jù)已被收集。對(duì)于每 個(gè)八月日，每小時(shí)干球溫度及其仿真基線峰值負(fù)荷被包括在特征空間中，并且通過主要部 件分析（PCA)經(jīng)受維數(shù)縮減，在運(yùn)之后施加K均值聚類。在根據(jù)本公開的實(shí)施例的研究中， 至少19個(gè)聚類被用于確保每個(gè)聚類中的變化低于預(yù)先確定的闊值。每個(gè)聚類的質(zhì)屯、天氣 概況隨后通過對(duì)所有成員概況取平均來獲得。所有19個(gè)質(zhì)屯、八月天氣概況在圖1中描繪。 模式2、4和19被分別選擇為典型的熱、溫和W及冷八月天氣模式用于結(jié)果呈現(xiàn)。
[0044] 根據(jù)本公開的實(shí)施例的第一研究考慮全局溫度設(shè)定點(diǎn)調(diào)整（GTA)、供應(yīng)空氣溫度 設(shè)定點(diǎn)（SAT)W及進(jìn)氣風(fēng)扇壓強(qiáng)設(shè)定點(diǎn)（SFP)，并且優(yōu)化決策變量是預(yù)冷卻時(shí)段的開始/結(jié) 束時(shí)間（圖2中的Tl和T2)、指數(shù)重置時(shí)段的結(jié)束時(shí)間（圖2中的T3)W及針對(duì)供應(yīng)空氣溫 度和進(jìn)氣風(fēng)扇壓強(qiáng)的設(shè)定點(diǎn)。下面詳述的特定約束適用。
[0045] 所有區(qū)段的冷卻設(shè)定點(diǎn)全天經(jīng)受改變。應(yīng)用預(yù)冷卻和指數(shù)設(shè)置策略。如圖2 中所描繪的，在0 :〇〇和Tl之間，冷卻設(shè)定點(diǎn)被設(shè)置在當(dāng)前基線值，該基線值是72°F(正常 操作);在Tl和T2之間，冷卻設(shè)定點(diǎn)被設(shè)置在70°F(預(yù)冷卻）;在T2和T3之間，冷卻設(shè)定點(diǎn) 被W指數(shù)方式設(shè)置到78°F(指數(shù)設(shè)置）；W及在T3和24 :00之間，冷卻設(shè)定點(diǎn)被設(shè)置回到 72 了（正常設(shè)置)。所有區(qū)段使用相同的GTA策略。為了減小解空間的大小，僅S個(gè)時(shí)間點(diǎn) (即T1、T2和T3)被考慮作為決策變量。在T1、T2和T3處的設(shè)定點(diǎn)值被分別固定在72 了、 70 了和78 了。另外，時(shí)間點(diǎn)可W僅是在如下范圍內(nèi)的整數(shù)小時(shí)：5《Tl《9,TKT2《14， W及17《T3《19。
[0046] 皇王:存在兩個(gè)專用于辦公室空間的A皿。運(yùn)些A皿由相同的SAT設(shè)定點(diǎn)控制，該 SAT設(shè)定點(diǎn)的當(dāng)前值是56 了；并且共享相同的供應(yīng)空氣管道。在51和60了之間的SAT設(shè) 定點(diǎn)值W1T間隔被探測(cè)（explore)。根據(jù)本公開的實(shí)施例的研究假定SAT設(shè)定點(diǎn)僅在DR 日的開始改變，W便簡(jiǎn)化仿真。
[0047] 迅￡:建筑中的兩個(gè)進(jìn)氣風(fēng)扇（SF-2A和SF-2B)是可變風(fēng)量風(fēng)扇。操作速度由比 例-積分-微分控制器（PID控制器)控制，該控制器把風(fēng)扇壓強(qiáng)維持在固定設(shè)定點(diǎn)，該設(shè)定 點(diǎn)當(dāng)前是1350化。1150化和1350化之間的SFP設(shè)定點(diǎn)值W50化的間隔被探測(cè)。再次，為 了減小仿真復(fù)雜性，根據(jù)本公開的實(shí)施例的仿真假定SFP設(shè)定點(diǎn)在DR日的開始被改變。
[0048] 根據(jù)本公開的實(shí)施例的DR策略可W由五個(gè)決策變量限定=GTAOl)、GTAO^、 GTA燈3)、SAT和SFP。策略的總數(shù)是5250。
[0049] 根據(jù)本公開的實(shí)施例的另一研究考慮在DR中的水側(cè)控制。另外兩個(gè)可控點(diǎn)，冷凝 器水供應(yīng)溫度設(shè)定點(diǎn)（CWST)和冷凍水供應(yīng)溫度設(shè)定點(diǎn)（CHWST)可W被選擇用于控制水側(cè) 系統(tǒng)。根據(jù)本公開的實(shí)施例，CWST使其基線處于25. 8°C(78. 4 了），并且CHWST的基線是 10°(：(50了）。添加運(yùn)兩個(gè)決策變量把解空間從5維增加到7維，并且候選策略從5000+增 加到700000+。根據(jù)本公開的實(shí)施例的其它模型也可W包括基于測(cè)量數(shù)據(jù)的電離屯、式冷凍 機(jī)的性能曲線，該測(cè)量數(shù)據(jù)諸如是作為溫度曲線函數(shù)的冷卻容量、作為溫度曲線函數(shù)的電 輸入與冷卻輸出比率，W及作為部分負(fù)載比率曲線的函數(shù)的電輸入與冷卻輸出的比率。
[0050] 優(yōu)化 根據(jù)本公開的實(shí)施例的優(yōu)化可W參考圖3的流程圖如下面那樣被描述。
[0051] 對(duì)于任何天氣模式i，DR策略j可W通過仿真來評(píng)價(jià)。根據(jù)本公開的實(shí)施例的仿 真可W針對(duì)5250個(gè)DR策略評(píng)價(jià)19個(gè)天氣模式，然而，其它仿真可W利用不同數(shù)量的DR策 略評(píng)價(jià)不同數(shù)量的天氣模式。在步驟30,所有區(qū)段的每小時(shí)HVAC能量和每小時(shí)PPD可W通 過仿真來計(jì)算。每日能量消耗（C)可W使用任何分時(shí)電價(jià)模型在步驟31加W計(jì)算。示例 性非限制定價(jià)模型是簡(jiǎn)化峰值日價(jià)格模型（PDP)，在圖4中描繪。類似地，熱舒適度損失（U) 可W在步驟31使用任何合適的定量模型進(jìn)行計(jì)算。示例性非限制計(jì)算對(duì)被居用區(qū)段的24 小時(shí)PPD值進(jìn)行求和。在最小-最大歸一化之后，目標(biāo)值Fi,河W在步驟32根據(jù)歸一化的 能量消耗和歸一化的熱舒適度損失的加權(quán)總和來計(jì)算，如由方程（1)表達(dá)的，
其中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。要注意，由方程（1)限 定的目標(biāo)函數(shù)是示例性的和非限制的，并且在本公開的其它實(shí)施例中可W使用其它公式。 窮舉捜索（ES)和其它優(yōu)化算法可W在步驟3