綠色智慧建筑頂層設(shè)計(jì)

“碳達(dá)峰”征程中的綠色智慧建筑頂層設(shè)計(jì)及若干問(wèn)題初探主要內(nèi)容引言一、基于低碳理念的建筑電氣及智能化系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)方法二、隱形的耗能大戶-諧波電流問(wèn)題三、綠色智慧建筑的能耗預(yù)測(cè)問(wèn)題四、大型建筑的多能源調(diào)度問(wèn)題結(jié)語(yǔ)引 言國(guó)家主席習(xí)近平在2020年9月22日召開(kāi)的聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出：“中國(guó)將提高國(guó)家自主貢獻(xiàn)力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，爭(zhēng)取在2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和?！边@一目標(biāo)給我們建筑行業(yè)帶來(lái)了空前的挑戰(zhàn)據(jù)國(guó)際能源署與聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署2019年報(bào)告，建筑業(yè)占全球能耗總消耗量的36%、全球能源消耗和生產(chǎn)過(guò)程中二氧化碳總排放量的近40%。據(jù)《中國(guó)建筑能耗研究報(bào)告（2020）》顯示，2018年全國(guó)建筑全過(guò)程能耗總量為21.47億噸標(biāo)準(zhǔn)煤（TCE），占全國(guó)能源消費(fèi)總量的比重為46.5%。2018年全國(guó)建筑全過(guò)程碳排放總量為49.3億噸CO2，占全國(guó)碳排放的比重為51.3%。我國(guó)建筑行業(yè)是名副其實(shí)的耗能大戶、碳排放大戶，也是我國(guó)碳達(dá)峰和碳中和征程中的困難戶。如何減少建筑業(yè)的電能消耗是我們面臨的重大課題。我們既要從系統(tǒng)工程視角研究全局性解決方案，也要從各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域研究精準(zhǔn)化解決方案。基于低碳建設(shè)、低碳運(yùn)行理念一、綠色智慧建筑電氣頂層設(shè)計(jì)方法?

頂層設(shè)計(jì)的核心目標(biāo)就是建設(shè)“新一代綠色智慧建筑”1、“新一代綠色智慧建筑”的設(shè)計(jì)目標(biāo)新一代綠色智慧建筑應(yīng)當(dāng)設(shè)計(jì)成一個(gè)具有泛知、泛在、隨處可及且始終在線的“生命體”，一個(gè)擁有大腦的自進(jìn)化的智慧平臺(tái)，一個(gè)人機(jī)物深度融合的開(kāi)放型生態(tài)系統(tǒng)，將能夠隨時(shí)隨地為用戶提供高效、貼心的個(gè)性化服務(wù)。2、“新一代綠色智慧建筑”的基本技術(shù)特征如果將智能建筑比喻成人，土建是人之軀體，機(jī)電為人之器官，裝潢為人之衣著，大數(shù)據(jù)智慧化分析系統(tǒng)為人之大腦，而連接土建、機(jī)電、環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為建筑之神經(jīng)，因此支撐智慧建筑的各個(gè)子系統(tǒng)、子模塊需支持廣泛感知、智能控制、高速互聯(lián)特性。新一代房屋技術(shù)棧感知層軟件平臺(tái)層平臺(tái)服務(wù)層應(yīng)用建筑物平臺(tái)視頻 濕度

聲音空氣

能源

位置

行為

光照彈性擴(kuò)展自動(dòng)運(yùn)維內(nèi)存計(jì)算微服務(wù)負(fù)載均衡高可用并行計(jì)算異構(gòu)適配高速互聯(lián)層安全數(shù)據(jù)存儲(chǔ)規(guī)則設(shè)備控制知識(shí)引擎數(shù)據(jù)分析算法庫(kù)API服務(wù)創(chuàng)新智能運(yùn)維傳統(tǒng)5A個(gè)性化智慧城市參與方（1）新一代綠色智慧建筑技術(shù)棧應(yīng)用參與方公共應(yīng)用平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)通信底層平臺(tái)--建筑物3、新一代綠色智慧建筑頂層設(shè)計(jì)策略（2）新一代智慧建筑電氣系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)框架感知與執(zhí)行部件能源供應(yīng)通信自動(dòng)化（CA）綜合 寬頻布線

網(wǎng)路有線電視停車(chē)場(chǎng)消防數(shù)字程控電話安全自動(dòng)化（SA）視頻監(jiān)控報(bào)警

門(mén)禁停車(chē)場(chǎng)消防...辦公自動(dòng)化（OA）電子 公共布告

廣播電話物業(yè) 商務(wù)服務(wù)

會(huì)議...樓宇自動(dòng)化(BA)中央 冷凍 給排空調(diào) 機(jī) 水變配 公共電 照明電梯...儲(chǔ)能冰蓄冷系統(tǒng)蓄電池...電網(wǎng)新能源地源熱泵冷卻水免費(fèi)供冷太陽(yáng)能風(fēng)能...智慧建筑-電氣大腦能源交易新一代綠色智慧建筑電氣系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求與規(guī)范內(nèi)外部環(huán)境因素供能反饋多能源控制電能質(zhì)量檢測(cè)與提升--電壓中斷與暫降的成因與防治--諧波檢測(cè)與消除電能消耗預(yù)測(cè)用戶用電分析

3、新一代綠色智慧建筑頂層設(shè)計(jì)策略3、

系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)策略智慧建筑電氣系統(tǒng)平臺(tái)功能的規(guī)劃：數(shù)據(jù)的采集與導(dǎo)入數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理數(shù)據(jù)的分析與決策數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與交互平臺(tái)對(duì)外服務(wù)接口?

…….3、系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)策略（4）智慧建筑電氣系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析功能：供配電系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析暖通空調(diào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析特殊設(shè)施(能源中心、數(shù)據(jù)中心等)能耗數(shù)據(jù)分析其他數(shù)據(jù)頂層設(shè)計(jì)框架的核心要點(diǎn)：冷熱源系統(tǒng)及輸配系統(tǒng)結(jié)合數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理能源調(diào)度與能源交易數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)與交互電能質(zhì)量檢測(cè)與提升能耗的實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè)建筑用能聚類及關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?

……3、系統(tǒng)頂層設(shè)計(jì)策略二、隱形的耗能大戶-諧波電流問(wèn)題在諧波環(huán)境中，配電線路的工作電流由三部分組成，即基波有功電流、基波無(wú)功電流、諧波與間諧波電流。后兩者一般通常造成無(wú)意義能耗。在諧波環(huán)境中的無(wú)功功率Q，一部分是相位無(wú)功，基本不作功；還有一部分是畸變無(wú)功，基本作無(wú)用功。諧波導(dǎo)致了配電系統(tǒng)和用電設(shè)備額外的電能損耗（諧波使得用電設(shè)備工作電流增大、導(dǎo)致電機(jī)振動(dòng)和噪音等等）。公共建筑與住宅中，諧波電流造成的無(wú)功損耗可能（估計(jì)值）占此類建筑總耗電量的5%以上，且純屬無(wú)意義能耗（電加熱等特殊用途除外）。預(yù)防和治理諧波電流是實(shí)現(xiàn)綠色智慧建筑節(jié)能運(yùn)行的關(guān)鍵技術(shù)之一。工程設(shè)計(jì)階段，諧波電流及其K值、變壓器降容系數(shù)D值、濾波器選擇與計(jì)算是諧波治理成敗的關(guān)鍵。目前諧波環(huán)境中變壓器的降容計(jì)算方法包括：（1)查曲線估算法：由于在工程設(shè)計(jì)初期，各種設(shè)備資料不全，K值往往難以計(jì)算，故也可根據(jù)諧波源負(fù)荷占變壓器的負(fù)荷比例，按下圖來(lái)粗略估計(jì)變壓器降容系數(shù)：有點(diǎn)：簡(jiǎn)便缺點(diǎn)：誤差過(guò)大（2)GB51204《建筑電氣電磁兼容技術(shù)官方》推薦算法醫(yī)技樓的經(jīng)驗(yàn)公式：K=(2xTHDi3＋2.7xTHDi2－9.9xTHDi)×10-4＋1.084

置信區(qū)間（適用區(qū)間）為：2.6%<

THDi

<22%。辦公樓的經(jīng)驗(yàn)公式：K=-119.05THDi3+94.972THDi2-9.0136THDi+

1.3707置信區(qū)間為3.5%<THDi

<36.7%。?

變壓器降容系數(shù)D：優(yōu)點(diǎn)：精度較高缺點(diǎn)：適用范圍有限1.151

0.15KD

K11.522.533.544.55D10.940.880.840.790.750.720.690.66（3）諧波電流與變壓器降容系數(shù)的人工智能預(yù)測(cè)算法我們利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實(shí)現(xiàn)了對(duì)諧波電流與變壓器降容系數(shù)預(yù)測(cè)計(jì)算。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種有導(dǎo)師學(xué)習(xí)，其核心思想是將輸出誤差以某種形式通過(guò)隱層向輸入層逐層反傳，在整個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程中，體現(xiàn)了信號(hào)的正向傳播和誤差的反向傳播。BP算法實(shí)質(zhì)上是把一組樣本的輸入/輸出問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)非線性優(yōu)化問(wèn)題，并通過(guò)負(fù)梯度下降算法，利用迭代運(yùn)算求解權(quán)值問(wèn)題的一種學(xué)習(xí)算法。?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波電流建模?

預(yù)測(cè)結(jié)果圖3.16

測(cè)試集電流畸變率預(yù)測(cè)結(jié)果（N=3,4,5,6）N=6時(shí)能得到最優(yōu)的預(yù)測(cè)效果，預(yù)測(cè)總體上接近真實(shí)值，R2=0.93257。?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波電流建模?

電流畸變率與變壓器容量、負(fù)載率的關(guān)系圖3.21電流畸變率與變壓器容量、負(fù)載率的關(guān)系?

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波電流建模?

預(yù)測(cè)結(jié)果圖3.23

測(cè)試集電流畸變率預(yù)測(cè)結(jié)果（N=3,4,5,6）N=5時(shí)能得到最優(yōu)的預(yù)測(cè)效果，預(yù)測(cè)總體上接近真實(shí)值，R2=0.83819?；谌斯ぶ悄芩惴ㄈ⒕G色智慧建筑能耗預(yù)測(cè)問(wèn)題研究多項(xiàng)式擬合基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能耗預(yù)測(cè)是綠色智慧建筑實(shí)現(xiàn)節(jié)能運(yùn)行的又一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，通過(guò)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)，我們提出了具有實(shí)用價(jià)值的能耗預(yù)測(cè)算法。1、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理氣象數(shù)據(jù)引自網(wǎng)上公開(kāi)數(shù)據(jù)?

2、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理能耗數(shù)據(jù)：引自某醫(yī)院的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。?

2、數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理負(fù)荷確定：全年8760h制冷、采暖、電力逐時(shí)負(fù)荷曲線（部分?jǐn)?shù)據(jù)引自某天然氣三聯(lián)供設(shè)計(jì)手冊(cè)）：(a)

空調(diào)制冷、空提采暖、生活熱水與電力(b)

熱負(fù)荷與電力逐時(shí)負(fù)荷累計(jì)曲線?

3、能耗數(shù)據(jù)分析及特征提取?

輸入變量與熱負(fù)荷、電力關(guān)系示意圖?

4、基于多項(xiàng)式擬合的預(yù)測(cè)?

（1）電力模擬-9變量VS

3變量(a)

電力預(yù)測(cè)-9變量(b)

電力預(yù)測(cè)-3變量?

4、基于多項(xiàng)式擬合的預(yù)測(cè)?

（2）熱負(fù)荷-9變量VS

3變量(a)

熱負(fù)荷預(yù)測(cè)-9變量(b)

熱負(fù)荷預(yù)測(cè)-3變量?

4、基于多項(xiàng)式擬合的預(yù)測(cè)?

（3）9變量VS

3變量?

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)參數(shù)設(shè)置：隱含層節(jié)點(diǎn)為14。自適應(yīng)學(xué)習(xí)率為0.01，確定隱含層傳遞函數(shù)、輸出層傳遞函數(shù)為tansig，logsig；訓(xùn)練函數(shù)trainlm,自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率的梯度下降法,設(shè)置訓(xùn)練目標(biāo)精度為0.0001,訓(xùn)練次數(shù)為500次。（1）電力模擬-9變量

vs

3變量(a)

電力預(yù)測(cè)-9變量(b)

電力預(yù)測(cè)-3變量?

5、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)?

（2）熱負(fù)荷-9變量

vs

3變量(a)

熱負(fù)荷預(yù)測(cè)-9變量(b)

熱負(fù)荷預(yù)測(cè)-3變量?

6、基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)?

算法框圖：(a)

遺傳算法框圖(b)

GABP運(yùn)行框圖?

6、基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)?

（1）電力-9變量

vs

3變量(a)

電力預(yù)測(cè)-9變量(b)

電力預(yù)測(cè)-3變量?

6、基于遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)?

（2）熱負(fù)荷-9變量

vs

3變量(a)

熱負(fù)荷預(yù)測(cè)-9變量(b)

熱負(fù)荷預(yù)測(cè)-3變量?

6、三種方式擬合誤差與預(yù)測(cè)誤差對(duì)比?

7、能耗預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)GUI設(shè)計(jì)?

GUI簡(jiǎn)介：

GUI是graphics

userinterface的縮寫(xiě)，理解為圖形用戶接口或圖形用戶界面。所有實(shí)現(xiàn)圖形操作界面的編程均可稱為GUI編程。其最大優(yōu)點(diǎn)即在于無(wú)需其他人來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言或鍵入命令來(lái)運(yùn)行該應(yīng)用程序，這一點(diǎn)對(duì)于工程推廣應(yīng)用非常有利。?

平臺(tái)功能：本實(shí)驗(yàn)平臺(tái)GUI的設(shè)計(jì)主要是提供人機(jī)交互的圖形化操作界面，實(shí)現(xiàn)綠色建筑能耗預(yù)測(cè)的操作。包括用戶數(shù)據(jù)載入、回歸統(tǒng)計(jì)、BP預(yù)測(cè)、GABP預(yù)測(cè)等。?

7、能耗預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)GUI設(shè)計(jì)?

回歸界面：?

7、能耗預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)GUI設(shè)計(jì)?

GABP優(yōu)化：基于人工智能算法四、大型建筑的多能源調(diào)度策略?

大型建筑不僅可能同時(shí)存在多種電源和冷熱源系統(tǒng)，并且還要考慮峰谷電價(jià)、柴油和天然氣價(jià)格波動(dòng)、人員數(shù)量和天氣狀況等各種因素，導(dǎo)致建筑物能源管理系統(tǒng)的算法異常復(fù)雜，要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制難度頗高。系統(tǒng)方面：?地源熱泵系統(tǒng)?冰蓄冷系統(tǒng)?電制冷機(jī)系統(tǒng)?三聯(lián)供系統(tǒng)?蒸汽鍋爐供熱系統(tǒng)設(shè)備方面：?熱水型吸收式溴化鋰機(jī)組?離心式制冷機(jī)組?雙工況離心式機(jī)組?螺桿式熱泵機(jī)組?燃?xì)鈨?nèi)燃發(fā)電機(jī)組?燃?xì)庹羝仩t注：電能1：電制冷機(jī)組、水泵、冷卻塔等消耗的電能電能2：三聯(lián)供系統(tǒng)發(fā)電機(jī)產(chǎn)出的電能Q：空調(diào)負(fù)荷（子系統(tǒng)負(fù)荷）W: 系統(tǒng)能耗（子系統(tǒng)能耗）C：能源費(fèi)用（子系統(tǒng)費(fèi)用）消耗=電能1+燃?xì)猱a(chǎn)出=電能2+冷(熱)量消耗能源費(fèi)用獲得產(chǎn)出∑Emin=關(guān)注能源投入與能源產(chǎn)出的最佳效益？?

大型建筑的多能源調(diào)度算法以空調(diào)系統(tǒng)為例，在確保舒適性的前提下，考慮多方面的目標(biāo)：（1）耗電最少。（2）基于峰谷電價(jià)制度的電費(fèi)最少，其中，任意一天內(nèi)的的電價(jià)P（t）為階躍函數(shù)。（3）耗燃?xì)庾钌?。?）燃?xì)赓M(fèi)用最少，設(shè)定任意一天內(nèi)的燃?xì)鈨r(jià)格為常數(shù)。（5）耗柴油最少。（6）柴油費(fèi)用最少，設(shè)定任意一天內(nèi)的柴油價(jià)格為常數(shù)。有些情況下，最節(jié)能與最省錢(qián)不可兼得。?

大型建筑的多能源調(diào)度算法為了滿足城市綜合體建筑室內(nèi)環(huán)境的舒適性要求，多冷源空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題應(yīng)同時(shí)滿足下列約束條件：（1）各子系統(tǒng)的制冷量之和應(yīng)等于建筑物所需總冷量C（t），其中C（t）為時(shí)變函數(shù)。即，

，i為自然數(shù)。（2）冷水機(jī)組的制冷量不大于其額定值，即，C1（t）≤C1（常數(shù)）;（3）溴化鋰機(jī)組的制冷量不大于其額定值，即，C2（t）≤C2（常數(shù)）；（4）三聯(lián)供系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，即，C3（t）≤C3（常數(shù)）；?

大型建筑的多能源調(diào)度算法（5）冰蓄冷系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，即，C4（t）≤C4（常數(shù)）；（6）地源熱泵系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，C5（t）≤C5（常數(shù)）（7）自然風(fēng)系統(tǒng)的制冷量不大于其額定值，即，C6（t）≤C6（常數(shù)，設(shè)計(jì)最大值）。上述約束條件構(gòu)成了多冷源空調(diào)系統(tǒng)的約束集。綜上所述，建筑多冷源空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題中，需要在滿足約束條件的前提下，同時(shí)處理多個(gè)相互矛盾、相互排斥的目標(biāo)，故可以歸結(jié)為約束型的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題（（MultiobjectiveOptimization

Problem，MOP，也稱MOPSO）。?

大型建筑的多能源調(diào)度算法基于粒子群算