知识与数据联合驱动的中央空调系统建模与调控方法

中央空调系统(heating, ventilation, air conditioning systems, HVACs)作为城市建筑中用能占比最大的负荷种类之一,具有较大的调节潜力,可参与需求响应,促进电力系统供需平衡。基于现有的HVACs建模基础,分析了各个子系统的物理模型结构,通过物理模型结构精准选取合适的特征值,并对数据驱动方法提供指导,结合多层感知器(multiple layer perception, MLP)网络结构,提出了知识与数据联合驱动的HVACs建模方法。然后,基于已建立的HVACs模型,建立HVACs能耗优化模型;将MLP网络结构显化,通过对激活函数的线性化,将HVACs能耗优化模型转化为混合整数线性规划问题。通过算例分析可知,所提出的建模方法的可快速精准选取特征值,有利于提高建模效率,此外,该方法大大降低了调控模型的求解难度,实际应用价值较高。