智能房屋緊湊熱建模與動態(tài)熱管理技術研究.pdf

1、現(xiàn)今，建筑能耗在總的能源消耗量中占有很大的比重，如果建筑采用智能化的能耗控制方法可以帶來高的能源利用效率和顯著的節(jié)能效果。另一方面，人們對建筑的自動化管理和居住工作環(huán)境的溫度舒適性要求越來越高。針對這些問題，快速建立準確的建筑熱模型以及動態(tài)高效的能耗-溫度控制系統(tǒng)對于提升現(xiàn)在的智能建筑控制水平是非常重要的，而現(xiàn)有的建筑性能建模方式大多需要已知建筑的物理結構，且無法得到顯式的表達方式。所以，本文的工作重點是在樓宇的先驗結構未知的前提下建立

2、建筑的緊湊熱模型，然后在該熱模型的基礎上進行動態(tài)溫度管理。
　　首先，本文提出了一個準確的建筑熱性能建模方法，對一般的建筑物和復雜的大型樓宇皆可適用，且無需了解建筑的結構采暖通風等物理信息。這種新的建模技術基于最近提出的子空間辨識方法來獲得用于建立熱性能的控制友好的狀態(tài)空間模型，通過獲取的建筑室內溫度以及影響室溫的室外環(huán)境溫度、加熱/制冷設備的能耗、室內其它負載電器的能耗等因素的歷史數(shù)據(jù)來建立建筑的緊湊熱模型。為了充分利用數(shù)據(jù)并且

3、避免系統(tǒng)辨識方法易造成欠擬合與過擬合問題，本文提出了一種改進的子空間系統(tǒng)辨識的數(shù)值算法。該方法根據(jù)訓練樣本生成多個熱模型以找到最優(yōu)的模型階數(shù)，然后通過使用生成的最優(yōu)階數(shù)執(zhí)行常規(guī)系統(tǒng)辨識來生成最終模型。本文從真實的智能樓宇系統(tǒng)（BAS）開始，建立一些實際的建筑物（比如辦公樓、數(shù)據(jù)中心）的熱模型。實驗結果表明，本文提出的方法能夠有效避免系統(tǒng)辨識的過擬合問題，在建筑先驗結構為知的情況下建立緊湊熱模型，并且通過所提出的方法建立的建筑模型可以實現(xiàn)

4、0.2-3％的平均誤差。
　　然后，本文實現(xiàn)了對室內溫度的動態(tài)管理?；谥敖⒌臒崮Ｐ?，改進了模型預測控制算法，提出一種新的功耗預算方法，通過設定的各區(qū)域目標溫度，預測功耗的期望值，通過反饋調節(jié)，滾動優(yōu)化，保證能源高效利用的同時，將建筑的室內溫度維持在了一個較高精度的恒定值。仿真結果顯示，在執(zhí)行溫度管理的一個時間步長后，室內溫度已非常接近設定值，不超過5個時間步長后，區(qū)域溫度基本穩(wěn)定在目標值。這種新的建筑動態(tài)熱管理方法能夠幫助我