论文部分内容阅读
在夏季,大型商场中央空调系统是其用电大户,也是引起电网负荷峰谷变化的重要因素之一,而冰蓄冷空调技术正是通过“移峰填谷”平衡电网使用效率,达到节能降耗和减少运营成本的目标。为了在实际中有效实现冰蓄冷空调系统运行策略,达到优化运行,文中将建立冰蓄冷空调系统第二天冷负荷预测模型,通过控制与优化策略,科学调配制冷机组与冰蓄冷冰槽的供冷量来满足大型商场所需求的冷负荷,实现节能降耗和减少成本的目的。首先,基于西安市赛格国际购物中心,分析了冰蓄冷空调系统四种运行模式的工作原理和常见控制策略,采集了购物中心夏季商场空调负荷运行数据,进行了相应数据分析,为后续建立冷负荷预测模型提供了训练与测试样本。其次,针对西安赛格国际购物中心冰蓄冷空调特点,利用极限学习机的基本原理与网络结构,建立冷负荷预测模型,对冰蓄冷空调每日逐时需求冷负荷进行预测。研究了增量型极限学习机(I-ELM)的空调负荷预测模型,提高预测的稳定性。比较两种算法预测结果:增量型极限学习机的均方根误差要比的传统极限学习机减少13.6%,相对误差减少11.8%,增量型极限学习机冷负荷预测模型具有良好泛化能力和预测精度,能取得明显的节能与经济运行成果。为冰蓄冷空调系统供冷模式优化提供了新途径。最后,根据剩余冷量、当地电价政策与第二天冷负荷预测结果,以及西安市气象条件和赛格国际购物中心的运行特点,计算出在不同负荷类型下当日运行的冷机台数与取冷量的多少。依据7月至11月赛格国际购物中心日供冷负荷统计数据,列举出四种(100%、70%、40%、30%)最为常见的冰蓄冷空调供冷负荷优化运行方案,科学搭配逐时运行的冷机台数,达到冰蓄冷空调节能的最优效果。