冷负荷需求预测及冰蓄冷空调负荷分配的方法和系统
阅读：236发布：2020-05-08
专利汇可以提供冷负荷需求预测及冰蓄冷空调负荷分配的方法和系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 属于 空调 制冷领域，公开了一种冷负荷需求预测方及系统法和一种 冰 蓄冷空调负荷分配方法及系统。本发明在保证目标建筑末端用户舒适度的需求下，基于冰蓄冷空调系统数学模型，以系统运行能耗最少、运行 费用 最少、能耗损失最小为三个目标，基于分散控制结构的差分进化改进的粒子群组合 算法 对其优化，根据寻优结果来控制冰蓄冷空调系统冷 水 机组和冰槽负荷分配。基于约束条件的多目标优化控制，使得冰蓄冷空调系统既能保证室内环境品质，又满足节能、经济的运行要求。，下面是冷负荷需求预测及冰蓄冷空调负荷分配的方法和系统专利的具体信息内容。
1.目标建筑的冷负荷需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤a：利用Mini-Max建筑空间单元划分方法将目标建筑划分成多个空间单元；
步骤b：采集各空间单元内空调箱数据，根据空调箱数据获得各空间单元的标准供应冷负荷；
步骤c：采集待调控日当前时刻的冷负荷影响因素，将当前时刻的冷负荷影响因素和各空间单元的标准供应冷负荷分别输入PSO-BP网络预测模型，输出各空间单元当前时刻的冷负荷需求预测值；
步骤d：若当前时刻不是待调控日的最后一个时刻，则令待调控日的下一时刻等于当前时刻返回执行步骤c，获得各空间单元下一时刻的冷负荷需求预测值；若当前时刻是待调控日的最后一个时刻，则停止循环，获得各空间单元所有时刻的冷负荷需求预测值，利用生成树加和法得到目标建筑的待调控日的总冷负荷需求预测值。
2.如权利要求1所述的目标建筑的冷负荷需求预测方法，其特征在于，步骤b中根据空调箱数据通过式Ⅰ计算各空间单元的标准冷负荷，
Q'demand＝cwmw(ts-ti) 式Ⅰ
其中，Q'demand为空间单元的标准冷负荷，单位为kW，cw为水的比热容值，单位为J/(kg·℃)，mw为通过空调箱的冷冻水质量，单位为kg，ts为空调箱进水温度，单位为℃，ti为空调箱出水温度，单位为℃。
3.如权利要求1所述的目标建筑的冷负荷需求预测方法，其特征在于，所述当前时刻的冷负荷影响因素包括：当前时刻室外空气温度、当前时刻太阳辐射强度、当前时刻相对湿度、前一时刻室外空气温度、前一时刻太阳辐射强度、前一时刻空调冷负荷和前两时刻空调冷负荷。
4.目标建筑的冷负荷需求预测系统，其特征在于，包括分区模块，采集模块和冷负荷需求预测模块；
所述分区模块用于根据Mini-Max建筑空间单元划分方法将目标建筑划分成多个空间单元；
所述采集模块用于采集各空间单元内空调箱数据和待调控日所有时刻的冷负荷影响因素；
所述冷负荷需求预测模块采用权利要求1-3中任一种冷负荷需求预测方法获得待调控日的总冷负荷需求预测值。
5.冰蓄冷空调负荷分配方法，其特征在于，该方法利用分布式PSODE优化算法根据式Ⅰ获得多组冷量分配结果，所述冷量分配结果包括冰槽供冷占比的值以及k个冷机部分负载率的值，选择任一组冷量分配结果作为目标建筑内冰槽的供冷占比及k台冷机的部分负载率，完成冷负荷分配；
所述冷量分配结果小于等于如权利要求1-3任一种冷负荷需求预测方法得到的目标建筑的总冷负荷需求预测值；
所述冷量分配结果满足目标建筑的能耗、费用和能耗损失最小；
其中，t表示时刻的序号，k表示冷机的序号，PLRt(k)表示第t小时第k台冷机的部分负载率，所述部分负载率的取值范围为[0.3,1]，tank表示冰槽，ηtank(t)表示[B]中第t小时冰槽的供冷占比，所述供冷占比为冰槽供冷量占目标建筑总冷负荷需求的比例且取值范围为[0,1]。
6.如权利要求5所述的冰蓄冷空调负荷分配方法，其特征在于，所述冷量分配结果满足目标建筑的能耗、费用和能耗损失最小是指：
运行能耗目标函数、运营成本目标函数和能耗损失目标函数三种目标函数最小：
其中，运行能耗目标函数f1＝Wc+Wct+Wpump，其中，Wc为冷机运行周期内总能耗，Wct为冷却塔运行周期总能耗，Wpump为泵运行周期内总能耗；
运营成本目标函数 其中，e(t)为每个采样步长的电价；
能耗损失目标函数 其中，δ为蓄冰阶段冷机蓄冰
的冷量转化率，t1和t3分别为蓄冰时长和冰槽供冷时长。
7.如权利要求5所述的冰蓄冷空调负荷分配方法，其特征在于，所述冷量分配结果还需要满足：
冷机各时段的制冷量小于等于该冷机的额定制冷量；
运行周期内冰槽的供冷量小于等于冰槽总蓄冰量且大于等于总蓄冰量的95％；
冰槽当前时刻的供冷量小于等于当前时刻冰槽剩余冷量和蓄冰槽当前时刻最大供冷量。
8.冰蓄冷空调负荷分配系统，其特征在于，该系统包括处理器，所述处理器执行如权利要求5-7任一种冰蓄冷空调负荷分配方法设置目标建筑内冰槽的供冷占比及k台冷机的部分负载率，完成冷负荷分配。
冷负荷需求预测及冰蓄冷空调负荷分配的方法和系统
技术领域
[0001] 本发明属于空调制冷领域，具体涉及一种冷负荷需求预测及冰蓄冷空调负荷分配的方法和系统。
背景技术
[0002] 能源问题日益严重，节能减排工作成为各国焦点，空调是建筑中最普遍的耗能设备之一，约占总电力和能源消耗的60％左右。尤其在夏季空调需求高峰期，掉电和其他电网故障更为普遍。冰蓄冷空调系统以乙烯乙二醇水溶液为载冷剂，通过制冰方式、相变潜热储存冷量，在低谷电价时段用电制冰蓄冷，电力高峰期使用冷机和融冰联合供冷，实现空调用电“移峰填谷”和节能运行工作。
[0003] 冰蓄冷空调系统是在空间和时间上分布的大规模控制系统，且初投资更多，而当前集中式架构需要对所有控制节点完成组网配置，多个互相连接的子系统，设备多而分散，现场配置和系统组态工作量大。设备类型或目标建筑发生变化时，需要对控制器重新逐案编程。除此之外，随着系统规模增大，数据传输时链路拥塞和运行滞后等问题频繁发生。
发明内容
[0005] 为了实现上述任务，本发明采用以下技术方案：
[0006] 目标建筑的冷负荷需求预测方法，包括如下步骤：
[0007] 步骤a：利用Mini-Max建筑空间单元划分方法将目标建筑划分成多个空间单元；
[0008] 步骤b：采集各空间单元内空调箱数据，根据空调箱数据获得各空间单元的标准供应冷负荷；
[0009] 步骤c：采集待调控日当前时刻的冷负荷影响因素，将当前时刻的冷负荷影响因素和各空间单元的标准供应冷负荷分别输入PSO-BP网络预测模型，输出各空间单元当前时刻的冷负荷需求预测值；
[0010] 步骤d：若当前时刻不是待调控日的最后一个时刻，则令待调控日的下一时刻等于当前时刻返回执行步骤c，获得各空间单元下一时刻的冷负荷需求预测值；若当前时刻是待调控日的最后一个时刻，则停止循环，获得各空间单元所有时刻的冷负荷需求预测值，利用生成树加和法得到目标建筑的待调控日的总冷负荷需求预测值。
[0011] 进一步的，步骤b中根据空调箱数据通过式Ⅰ计算各空间单元的标准冷负荷，[0012] Q'demand＝cwmw(ts-ti) 式Ⅰ
[0013] 其中，Q'demand为空间单元的标准冷负荷，单位为kW，cw为水的比热容值，单位为J/(kg·℃)，mw为通过空调箱的冷冻水质量，单位为kg，ts为空调箱进水温度，单位为℃，ti为空调箱出水温度，单位为℃。
[0014] 进一步的，所述当前时刻的冷负荷影响因素包括：当前时刻室外空气温度、当前时刻太阳辐射强度、当前时刻相对湿度、前一时刻室外空气温度、前一时刻太阳辐射强度、前一时刻空调冷负荷和前两时刻空调冷负荷。
[0015] 目标建筑的冷负荷需求预测系统，包括分区模块，采集模块和冷负荷需求预测模块；
[0016] 所述分区模块用于根据Mini-Max建筑空间单元划分方法将目标建筑划分成多个空间单元；
[0017] 所述采集模块用于采集各空间单元内空调箱数据和待调控日所有时刻的冷负荷影响因素；
[0018] 所述冷负荷需求预测模块采用冷负荷需求预测方法获得待调控日的总冷负荷需求预测值。
[0019] 冰蓄冷空调负荷分配方法，该方法利用分布式PSODE优化算法根据式Ⅰ获得多组冷量分配结果，所述冷量分配结果包括冰槽供冷占比的值以及k个冷机部分负载率的值，选择任一组冷量分配结果作为目标建筑内冰槽的供冷占比及k台冷机的部分负载率，完成冷负荷分配；
[0020] 所述冷量分配结果小于等于冷负荷需求预测方法得到的目标建筑的总冷负荷需求预测值；
[0021] 所述冷量分配结果满足目标建筑的能耗、费用和能耗损失最小；
[0022]
[0023] 其中，t表示时刻的序号，k表示冷机的序号，PLRt(k)表示第t小时第k台冷机的部分负载率，所述部分负载率的取值范围为[0.3,1]，tank表示冰槽，ηtank(t)表示[B]中第t小时冰槽的供冷占比，所述供冷占比为冰槽供冷量占目标建筑总冷负荷需求的比例且取值范围为[0,1]。
[0024] 进一步的，所述冷量分配结果满足目标建筑的能耗、费用和能耗损失最小是指：
[0025] 运行能耗目标函数、运营成本目标函数和能耗损失目标函数三种目标函数最小：
[0027] 运营成本目标函数 其中，e(t)为每个采样步长的电价；
[0028] 能耗损失目标函数 其中，δ为蓄冰阶段冷机蓄冰的冷量转化率，t1和t3分别为蓄冰时长和冰槽供冷时长。
[0029] 进一步的，所述冷量分配结果还需要满足：
[0030] 冷机各时段的制冷量小于等于该冷机的额定制冷量；
[0031] 运行周期内冰槽的供冷量小于等于冰槽总蓄冰量且大于等于总蓄冰量的95％；
[0032] 冰槽当前时刻的供冷量小于等于当前时刻冰槽剩余冷量和蓄冰槽当前时刻最大供冷量。
[0034] 本发明与现有技术相比具有以下技术特点：
[0035] 1、本发明在保证目标建筑末端用户舒适度的需求下，基于冰蓄冷空调系统数学模型，以系统运行能耗最少、运行费用最少、能耗损失最小为三个目标，基于分散控制结构的差分进化改进的粒子群组合算法对其优化，根据寻优结果来控制冰蓄冷空调系统冷水机组和冰槽负荷分配。基于约束条件的多目标优化控制，使得冰蓄冷空调系统既能保证室内环境品质，又满足节能、经济的运行要求。
[0036] 2、本发明中分散控制结构的差分进化改进的粒子群组合算法(PSODE)，由一系列写入设备模型和控制算法的计算节点(CPN)组成，通过实际工程设备的结构，CPN之间通过网络电缆或无线通信连接。分散控制结构省去现场二次开发工作，以自组织的方式实现协作任务。附图说明
[0037] 图1为冰蓄冷空调系统分散控制结构图；
[0038] 图2为集中式架构与分散控制架构对比图；
[0039] 图3为分布式PSODE算法流程图；
[0040] 图4为节点通信示意图；
[0041] 图5分布式PSODE算法和传统PSO算法的最优解集分布示意图；
[0042] 图6分布式PSODE算法和传统PSO算法迭代过程示意图；
[0043] 图7冷机/冰槽负荷率示意图；
[0044] 图8冷量分布图。
具体实施方式
[0045] 以下先对本发明中公开的专有名词进行解释：
[0046] PSO-BP网络预测模型：该模型是根据《土木与环境工程学报(中英文)》第41卷，第1期，2019年2月，“基于改进PSO-BP神经网络的冰蓄冷空调冷负荷动态预测模型”获得的预测模型，用于输入冷负荷影响因素和标准冷负荷输出某一时刻的空调预测冷负荷。
[0047] PSODE算法：该算法是一种引入信息交流机制的双种群进化策略，一个种群按照粒子群优化算法(PSO,Particle Swarm Optimization)规则进化，另一个种群按照差分进化(DE,Differential Evolution)操作进化，在进化过程中两个种群交流搜寻信息，避免各种群陷入局部最优。
[0048] Mini-Max建筑空间单元划分方法：Mini：指同一系统设备能够独立调控的最小末端设备覆盖的空间范围；Max：指不同系统的各类设备的最小单元覆盖面积取最大值。先找同一空间内各类系统的最小末端设备，计算其覆盖面积，再取其取覆盖面积的最大值作为建筑空间单元划分依据。
[0049] 生成树加和算法：将各建筑空间单元冷负荷预测的结果加和得到目标建筑的总冷负荷需求。由一个计算单元发起冷负荷预测结果加和的指令，采用自动拓扑识别算法，建立空间单元节点拓扑结构无向图G(V,E)，其中V表示该无向图中所有计算单元节点，E表示该无向图中连接所有计算单元节点的连线。建立以该计算单元节点为根节点的最小树，冷负荷预测结果加和等效为求和问题f，Qdemand＝f(x1,x2,...,xn)。
[0050] 其中，对于任一空间单元的冷负荷需求模型，将当前时刻的冷负荷影响因素和该空间单元的标准供应冷负荷输入该空间单元的冷负荷需求模型并训练，输出该空间单元的当前时刻的冷负荷需求预测值；
[0051] 实施例1
[0052] 本实施例公开了一种目标建筑的冷负荷需求预测方法，包括如下步骤：
[0053] 步骤a：利用Mini-Max建筑空间单元划分方法将目标建筑划分成多个空间单元；
[0054] 步骤b：采集各空间单元内空调箱数据，根据空调箱数据获得各空间单元的标准供应冷负荷；
[0055] 步骤c：采集待调控日当前时刻的冷负荷影响因素，将当前时刻的冷负荷影响因素和各空间单元的标准供应冷负荷分别输入对各空间单元的基于PSO-BP网络的冷负荷需求模型，输出各空间单元当前时刻的冷负荷需求预测值；
[0056] 步骤d：若当前时刻不是待调控日的最后一个时刻，则令待调控日的下一时刻等于当前时刻返回执行步骤c，获得各空间单元下一时刻的冷负荷需求预测值；若当前时刻是待调控日的最后一个时刻，则停止循环，获得各空间单元所有时刻的冷负荷需求预测值，利用生成树加和法得到目标建筑的待调控日的总冷负荷需求预测值。
[0057] 本实施例还公开了一种目标建筑的冷负荷需求预测系统，包括分区模块，采集模块和冷负荷需求预测模块；
[0058] 所述分区模块用于根据Mini-Max建筑空间单元划分方法将目标建筑划分成多个空间单元；
[0059] 所述采集模块用于采集各空间单元内空调箱数据和待调控日所有时刻的冷负荷影响因素；
[0060] 所述冷负荷需求预测模块采用上述中冷负荷需求预测方法获得待调控日的总冷负荷需求预测值。
[0061] 本实施例还公开了一种冰蓄冷空调负荷分配方法，该方法利用分布式PSODE优化算法根据式Ⅰ获得多组冷量分配结果，所述冷量分配结果包括冰槽供冷占比的值以及k个冷机部分负载率的值，选择任一组冷量分配结果作为目标建筑内冰槽的供冷占比及k台冷机的部分负载率，完成冷负荷分配；
[0062] 所述冷量分配结果小于等于如权利要求1-3任一种冷负荷需求预测方法得到的目标建筑的总冷负荷需求预测值；
[0063] 所述冷量分配结果满足目标建筑的能耗、费用和能耗损失最小；
[0064]
[0065] 其中，t表示时刻的序号，k表示冷机的序号，PLRt(k)表示第t小时第k台冷机的部分负载率，所述部分负载率的取值范围为[0.3,1]，tank表示冰槽，ηtank(t)表示[B]中第t小时冰槽的供冷占比，所述供冷占比为冰槽供冷量占目标建筑总冷负荷需求的比例且取值范围为[0,1]。
[0066] 具体的，步骤b中根据空调箱数据通过式Ⅰ计算各空间单元的标准冷负荷，
[0067] Q'demand＝cwmw(ts-ti) 式Ⅰ
[0068] 其中，Q'demand为空间单元的标准冷负荷，单位为kW，cw为水的比热容值，单位为J/(kg·℃)，mw为通过空调箱的冷冻水质量，单位为kg，ts为空调箱进水温度，单位为℃，ti为空调箱出水温度，单位为℃。
[0069] 具体的，步骤c中获取冷负荷影响因素包括如下子步骤：
[0070] S301、影响冷负荷需求的因素较多，灰色关联度分析法为一种多因素统计分析方法，以各因素的样本数据为依据来描述输入因素对输出结果影响的强弱、大小和次序。若输入变量与输出结果变化的趋势、速度基本一致，则它们之间的关联度较大；反之，关联度较小；
[0071] S302、建立相关指标的原始数据矩阵xi；
[0072] xi＝(xi(0),xi(1),xi(2)...,xi(23)) (26)
[0073] S302、建立初始化矩阵xi’；
[0074]
[0075] S303、求差序列Δoi(k)；
[0076]
[0077] S304、计算关联系数ξoi(k)和灰色关联度γoi；
[0078]
[0079]
[0080] 具体的，所述当前时刻的冷负荷影响因素包括：当前时刻室外空气温度、当前时刻太阳辐射强度、当前时刻相对湿度、前一时刻室外空气温度、前一时刻太阳辐射强度、前一时刻空调冷负荷和前两时刻空调冷负荷。
[0081] 本实施例中机电设备以嵌入计算节点CPN(Computing Process Node)升级为智能体结构，CPN之间彼此连接构成计算网络，相邻CPN基于通信协议相互协作，以自组织的方式实现协作任务，完成对制冷机工作状态设置及冰槽供冷占比的优化控制。
[0082] 具体的，根据能耗建立的目标函数通过如下步骤获得：
[0083] S101、建立冰蓄冷空调系统冷量提供一次侧设备能耗模型，包括冷机、冷却塔、冷却泵和溶液泵；
[0084] 冷机能耗模型：
[0085]
[0086]
[0087] 式中，COP(k)为第k台冷机的能效比；PLR(k)为k台冷机部分负荷率；a1,a2,...a10为冷机十项模型系数；TCHWS为冷冻水供水温度，℃；TCWR为冷却水回水温度，℃；Wc为冷机运行周期内总能耗，kW·h；t为运行周期内采样时间，每小时采样一次，h；Pc(t)为冷机t时刻的运行功率，kW；k代表冷机数量；Qn(k)为第k台冷机额定功率，kW。
[0088] 冷却塔能耗模型：
[0089]
[0090]
[0091] 式中， 为冷却塔在t时的负载量，kW；Qcs(t)为t时冷机供冷量，kW；Wct为冷却塔运行周期总能耗，kW·h；Wct(t)为冷却塔t时耗能，kW·h；α表示正比例系数，根据实际工程数据拟合得到；其他参数含义同前。
[0092] 泵能耗模型：
[0093]
[0094]
[0095]
[0096] 式中，PCHWpump、PCWpump和PEGSpump分别为冷冻泵、冷却泵和溶液泵功耗，kW；ρw为冷冻水、冷却水密度，kg/m3；mCHW、mCW和mEGS为冷冻水流量、冷却水流量和乙烯乙二醇溶液流量，3
m/h；HCHW、HCW和HEGS表示压差，kPa；ηCHW、ηCW和ηEGS代表这三类泵的工作效率。其中压差和泵工作效率由式(8)～(14)给出。
m/h；HCHW、HCW和HEGS表示压差，kPa；ηCHW、ηCW和ηEGS代表这三类泵的工作效率。其中压差和泵工作效率由式(8)～(14)给出。
[0097] HCHW＝b0mCHW2+b1wmCHW+b2w2 (8)
[0098] ηCHW＝c0(mCHW/w)2+c1(mCHW/w)+c2 (9)
[0099] HCW＝d0mCW2+d1wmCW+d2w2 (10)
[0100] ηCW＝e0(mCW/w)2+e1(mCW/w)+e2 (11)
[0101] HEGS＝f0mEGS2+f1wmEGS+f2w2 (12)
[0102] ηEGS＝g0(mEGS/w)2+g1(mEGS/w)+g2 (13)
[0103]
[0104] 泵的转速比w如式(14)，n0为泵的额定转速，r/min；n为工况下实际转速，r/min；b0,b1,b2,....g0,g1,g2参数根据实际工程拟合得到；其他参数含义同前。冷却泵和冷冻泵的工作时间同冷机工作时间一致，即蓄冰工况和冷机供冷两种工况，冷却泵和冷冻泵能耗如式(15)和(16)所示。乙烯乙二醇溶液泵在蓄冰工况和冰槽供冷工况下运行，能耗如式(17)。
[0105]
[0106]
[0107]
[0108] 式中，m,n,j分别代表冷冻泵、冷却泵、乙烯乙二醇溶液泵数量；t1,t2,t3分别为蓄冰时长、冷机工作时长和冰槽供冷时长，h，由算法介绍模块给出计算公式；其他参数含义同前。
[0109] S102、建立目标函数。冰蓄冷空调系统旨在解决能源利用率、平衡电网、节约成本等问题。加大夜间低谷电价蓄冰量能有效减少运行费用，但蓄冰过程多层物态转换和散热必然造成能耗损失。减少蓄冰量，即面临运行费用增加。故为了提高其能源利用效率，最大化减少系统能耗损失和运行费用，本文以运行能耗最小、运营成本最低、能耗损失最少为目标函数，优化冰蓄冷空调系统运行周期内每个时长供冷策略。
[0110] 1)运行能耗目标函数。
[0111] f1＝WT＝Wc+Wct+Wpump (18)
[0112] 2)运营成本目标函数。冰蓄冷空调系统运行周期运营成本，即运行周期各时刻总能耗与对应时刻电价乘积之和。
[0113]
[0114] 式中，Cost为冰蓄冷空调系统运行周期总运营成本，元；e(t)为每个采样步长的电价，元；其他参数含义同前。
[0115] 3)能耗损失目标函数。冰蓄冷系统蓄冰阶段，冷机提供冷量蓄冰，蓄冰过程热阻随着冰层加厚而增加，换热减弱，冷机蓄冰能力减小，产生部分能耗损失。忽略冰槽与空气热交换形成热损失的影响，认为在蓄冰阶段冷机蓄冰的冷量转化率为δ。相比于传统空调，冰蓄冷系统增加了冷量的传递和转移，溶液泵在蓄冰阶段和冰槽供冷阶段产生的能耗也作为能耗损失一部分。
[0116]
[0117] 具体的，根据目标建筑的总冷负荷需求预测值建立的约束条件包括：
[0118] 1)冷机各时段的制冷量应小于该冷机的额定制冷量；
[0119] Q(k)＝Qn(k)·PLR(k)≤Qn(k) (21)
[0120] 2)蓄冰阶段总蓄冰量应小冰槽容量，且为了防止“万年冰”现象，运行周期内冰槽的供冷量应小于冰槽总蓄冰量，大于总蓄冰量的95％；
[0121] Qice.st·0.95≤Qtank≤Qice.st (22)
[0122] 3)冰槽当前时刻的供冷量小于当前时刻冰槽剩余冷量，小于蓄冰槽当前时刻最大供冷量；
[0123]
[0125] Qc(t)+Qtank(t)-Qdemand(t)|≤ε·Qdemand(t) (24)
[0126] 式中，Qtank为冰槽供冷量，kW；Qtank(t)为t时冰槽供冷量，kW；h1,h2根据实际工程数据拟合；Qdemand(t)为t时建筑物末端冷负荷需求，kW；ε为满足冷负荷需求的精度范围。
[0127] 设定蓄冰时间为夜间00:00到早晨08:00，共计8小时，供冷时间为08:00-24:00，共计16个小时。以第k台冷机t时的部分负载率PLRt(k)和t时冰槽供冷占当前冷负荷需求的比例ηtank.c(t)为决策变量，矩阵A的24个行向量组α和矩阵B的9到24行16个行向量组β，组成N维的决策变量。根据冷机COP与其PLR变化规律，当PLR处于0.3及以下时，冷机制冷量少且能耗高，因此设定行向量组α的上下边界值为0.3和1，冰槽供冷比例行向量组β取值范围为[0,1]；
[0128] xi＝[α1,α2,...,α24,β9,...,β24] (33)
[0129] 可行解集决策变量xi计算冰蓄冷系统运行周期运行能耗、运营成本和能耗损失。其中冷机十项系数、冷机额定功率、泵额定功率和泵的额定转速等设备参数由设备供应商提供，冷冻水供水温度、冷却水回水温度、密度、流量和泵的实际转速等运行参数由实际工程数据得出。则蓄冰时长、冷机供冷时长和冰槽供冷时长由决策变量计算得出；
[0130]
[0131]
[0132]
[0133] 本实施例公开了一种冰蓄冷空调负荷分配系统，该系统包括按照拓扑结构连接的k+1个节点，每个节点用于按照拓扑结构依次执行基于分布式PSODE优化算法的优化调节任务来控制对应的冷机或冰槽，所述控制为每个节点执行优化调节任务后得到可行解集合，选取可行解集合中的任意一组设置目标建筑内冰槽的供冷占比及k台冷机的制冷量
[0134] 具体的，对于每个节点，还需要判断节点迭代次数是否满足通信周期，若满足则根据拓扑结构向邻居节点发送自身的可行解集合和种群信息作为下一次优化调节任务时迭代的依据，若不满足则继续迭代至迭代次数满足通信周期。
[0135] 具体的，所述通信周期为20代。
[0136] 具体的，分布式PSODE优化算法包括以下子步骤：
[0137] S1、初始化粒子的速度、位置，并判断是否满足约束条件，满足则算法继续，不满足则重新生成；
[0138] S2、根据目标函数，计算当前粒子的个体引导者；
[0139] S3、评价粒子适应值，基于Pareto支配关系和拥挤度距离更新外部储备集；
[0140] 其中Pareto支配关系和策略如下：
[0141]
[0142] 当且仅当： 且
[0143] 记为：
[0144] 可行解被外部储备集中任何一个可行解所支配，则拒绝进入外部储备集；可行集支配外部储备集中任何一个个体，则被支配的所有个体将从外部储备集中删除；可行解与外部储备集中的所有个体，互不支配，则可以进入外部储备集。
[0145] 基于拥挤度距离更新外部储备集，计算可行解与其相邻解在每个目标上的平均距离，表示该解与其他解的拥挤度，如式(40)-(44)。为保证粒子的多样性，拥挤度距离值以升序排列，保留外部储备集及容量数量的可行解。
[0146] Eim＝-[plimlog2(plim)+puimlog2(puim)] (41)
[0147]
[0148] cim＝dlim+duim (43)
[0149]
[0150] S4、基于高斯采样原理，选择粒子的全局引导者；
[0151] 将目标空间划分成若干个网格，确定外部储备集中可行解所在的网格，统计每个网格包含的外部储备集中可行解的数目。从包含数目最小的网格中随机选取一组可行解为高斯采样的均值，该可行解所在网格外距离该解最近的两个解的距离的1/2为方差，高斯采样得全局引导者；
[0152] S5、种群分割为两个子种群，一个子种群按照PSO规则进化，一个子种群按照DE规则进化；
[0153] S6、合并种群，合并外部储备集，按照S503策略更新外部储备集；
[0154] S7、更新个体引导者和全局引导者；
[0155] S8、判断计算节点当前迭代次数是否满足通信周期。若满足，则和邻居节点交换优化结果。向邻居节点发送当前优化结果的外部储备集信息和种群信息，邻居节点收到后与自身优化结果进行比较，保留表现较优的结果，作为下一次进化的依据，并将较优结果继续转发到邻居节点；其余CPN按照同样的规则，与邻居节点进行信息交互；若不满足，则重复S5-S7步骤；
[0156] 具体的，通信周期设置为20代
[0157] S9、判断算法是否满足迭代终止条件，算法迭代终止后，保留外部储备集信息(即冷量分配结果对应的集合)。
[0158] 具体的，差分进化改进的粒子群算法，分割种群后，差分进化算法是基于群体的实参数随机优化算法，包括变异、交叉和选择操作。为当前种群每个目标个体创建一个变异个体，目标个体与其变异个体交叉生成试验个体，目标个体与试验个体相比较，选择具有更优适应值的个体作为下一代进化依据，差分进化算法同粒子群算法一致，采用外部储备集和拥挤度距离排序策略。
[0159] 本发明提出的差分进化改进的粒子群组合算法，粒子群算法在优化求解问题前期收敛速度较快，随着粒子向最优粒子位置靠近，在进化后期群体容易失去多样性，易陷入局部最优。当粒子群陷入局部最优点，会吸取差分进化群体最优个体信息确定下一代位置，引导陷入局部最优的粒子偏离局部最优以较大的概率向全局最优点靠近。
[0160] 冰蓄冷空调系统三个优化目标之间存在冲突，不具有唯一最优解，而是使所有目标函数获得Pareto最优解的特定集合。为了提高算法分布性及延展性较好的Pareto前端，多目标粒子群优化算法基于拥挤距离值更新外部储备集，保留非劣解。
[0161] 为保证粒子多样性，粒子更新位置速度时，将目标空间维度看作多个网格，从包含非劣解最少的网格随机选择一个粒子为均值，以距离该粒子最近的两个解的距离为方差，采用高斯采样得到粒子的全局引导者，通过适应值计算得各粒子的个体引导者。
[0162] 具体的，采用PSO-BP神经网络预测模型预测建筑各空间逐时冷负荷需求，步骤如下：
[0163] S401、初始化粒子群的规模，包括种群粒子个数N、粒子个体长度D、粒子的初始速度、位置。粒子个体长度D计算如式(45)；
[0164] D＝S1*S2+S2*S3+S2+S3 (45)
[0166] S402、粒子适应度计算。以预测值和观测值的误差绝对值之和作为粒子适应度值F，如式(46)；
[0167]
[0168] 式中，n为样本数，yi为样本i的真实值，oi为样本i的预测值。
[0169] S403、粒子适应度比较。比较规则如下：
[0170] 如果Sse≤pbestfitness，则pbestfitness＝Sse，pbest＝xi；否则pbestfitness和pbest不变；
[0171] 如果Sse≤gbestfitness，则gbestfitness＝Sse，gbest＝xi；否则gbestfitness和gbest不变；
[0172] 其中Sse为粒子的当前适应值，pbestfitness为粒子的个体最优适应值，gbestfitness为种群全局最优适应值，pbest为粒子个体最优值，gbest为种群全局最优值，xi为当前粒子；
[0173] S404、粒子位置及速度的更新。采用式(47)和(48)进行粒子速度、位置的更新：
[0174]
[0175]
[0176] 其中Pi＝(Pi1，Pi2，...，PiD)、Vi＝(Vi1，Vi2，...，ViD)、Xi＝(Xi1，Xi2，...，XiD)分别为每一代粒子的d维的极值、速度和位置，Pg＝(Pg1，Pg2，...，PgD)为全局极值，初始速度、位置采用rand()函数随机赋值；
[0177] S405、当前迭代次数opoch与最大迭代次数Dmax比较，若opoch＞Dmax，则终止算法，当前的gbest为BP神经网络优化的权值和阈值，否则继续下一次迭代；
[0178] S406、根据PSO-BP网络预测模型，预测各建筑空间单元冷负荷预测结果，按照生成树加和法得整个建筑逐时冷负荷预测结果。
[0179] 实施例2
[0180] 在实施例1的基础上，本实施例公开了一种冷负荷需求预测方法及冰蓄冷空调负荷分配方法。根据冰蓄冷空调系统主要设备的参数模型，基于动态电价和设备运行约束条件，考虑需求响应的蓄冰融冰调度，以日运行能耗、运营成本和能耗损失为优化目标，建立了冰蓄冷空调系统冷机、冷却塔和泵机电设备的功耗模型。基于无中心分散控制架构，提出了一种分布式差分进化改进的多目标粒子群优化算法(Decentralized Multi-objective Particle Swarm Optimization Improved by Differential Evolution，D-MOPSODE)，求解冷机逐时负荷率和冰槽逐时供冷比例。该算法是引入信息交流机制的双种群进化策略，以嵌入计算节点(Computing Process Node，CPN)的冷机和冰槽为计算单元，CPN彼此连接构成计算网络，相邻CPN基于通信协议相互协作。根据冰蓄冷空调系统冷负荷预测结果，由某一CPN发起优化调节任务并向邻居节点发送任务，邻居节点接到调节任务，继续发送任务至所有节点收到该任务。满足通信周期时，计算节点与邻居节点交互优化变量，邻居节点将其与自身优化结果进行比较，保留较优结果作为下一代进化依据，并向邻居节点发送。重复上述步骤至达到求解要求，整个计算网络以自组织的方式完成对冷机工作状态及冰槽供冷占比的优化控制，完成负荷分配。
[0181] 本实施例以西安某商场为模型验证实验环境，该商场冰蓄冷空调系统使用3台双工况离心式冷水机组，额定功率为4430kW，冷机十项模型系数由表1给出；U型内融冰盘管总蓄冰量73000kW，根据典型设计日冷负荷需求的30％设计；冷冻泵、冷却泵和溶液泵各为3台规格型号相同的设备，额定功率160kW，额定转速1450r/min。冷却塔功耗与其负载量的正比例系数α，泵的模型系数b0,b1,b2,....g0,g1,g2，蓄冰工况冷机制冷量的储冰率δ，融冰供冷参数h1,h2，商场供冷满足冷负荷需求的精度范围ε，根据该商场能耗采集系统的历史数据拟合得到，详细模型参数如表1所示。目前该商场冰蓄冷系统采用分量蓄冷模式和定比例控制策略，每个采样步长冰槽和冷机按比例共同承担冷负荷需求。表2为西安市分时电价。
[0182] 表1模型参数
[0183]
[0184] 表2西安市分时电价表
[0185]
[0186]
[0187] 采用灰色关联度分析法，以当前时刻室外空气温度、当前时刻太阳辐射强度、当前时刻室外风速、当前时刻相对湿度、前一时刻室外空气温度、前一时刻冷负荷等影响当前时刻冷负荷数据的因素的样本数据为依据，统计分析各因素对冷负荷结果影响的强弱、大小和次序。各影响因子与T时刻空调冷负荷灰色关联度如表3所示；
[0188] 表3各影响因子与T时刻空调冷负荷灰色关联度
[0189]
[0190] 根据该商场冰蓄冷空调系统相关参数，选用2017年7月12日逐时冷负荷预测数据进行夜间蓄冰优化，次日冷机-冰槽负荷分配优化。算法迭代终止后从Pareto最优解集中选择拥挤距离度最小的一组解，图5为该寻优算法的Pareto最优解集分布图，图7为运行周期内这组解每小时各冷机的部分负荷率和冰槽在供冷时间的供冷量占当前时刻冷负荷需求的比例。根据冰蓄冷空调系统数学模型计算得总蓄冰量为68875kw，约为建筑物次日冷负荷需求的35％，冰槽总供冷为66882.75kw，达总蓄冰量的97.11％，符合设计要求。冷机逐时部分负荷率在COP最高点0.85处波动，运行效率高。图8为该解每个采样步长夜间谷段时间蓄冰量、供冷阶段冷机和冰槽冷量分布情况，供冷阶段，冰槽和制冷机组总供冷量和需求量的误差均在理想状态。
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