綠色建筑供熱通風(fēng)與空氣調(diào)節(jié)系統(tǒng)能耗預(yù)測(cè)

李益德,侍克斌

(1.新疆大學(xué)建筑工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830000;2.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利與土木工程學(xué)院,新疆 烏魯木齊 830052)

1 引言

經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn),全球大部分建筑的實(shí)際能耗高于LEED認(rèn)證的運(yùn)行能耗標(biāo)準(zhǔn),對(duì)我國(guó)建筑能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),綠色建筑的實(shí)際能耗低于辦公建筑的實(shí)際能耗,但兩者均高于理念設(shè)計(jì)能耗[1]。根據(jù)上述分析可知,目前建筑能耗無(wú)法滿足綠色建筑的設(shè)計(jì)理念[2],因此,對(duì)綠色建筑HVAC系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

趙柏?fù)P[3]等人構(gòu)建了HVAC系統(tǒng)在運(yùn)行狀態(tài)下的非線性?xún)?yōu)化模型,采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法對(duì)模型進(jìn)行求解,獲得HVAC系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和光伏發(fā)電預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),結(jié)合以上兩類(lèi)數(shù)據(jù)完成HVAC系統(tǒng)運(yùn)行能耗的預(yù)測(cè),該方法沒(méi)有對(duì)HVAC系統(tǒng)的冷負(fù)荷進(jìn)行分析,導(dǎo)致該方法無(wú)法在制冷季中準(zhǔn)確地完成系統(tǒng)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)。蔣陽(yáng)升[4]等人通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)獲取HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),根據(jù)獲取的狀態(tài)數(shù)據(jù)構(gòu)建熱能傳導(dǎo)環(huán)境模型和控制單元模型,對(duì)影響運(yùn)行能耗的因素進(jìn)行分析,結(jié)合貝葉斯嶺回歸、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、嶺回歸、支持向量機(jī)回歸、線性回歸和決策樹(shù)回歸方法完成運(yùn)行能耗的預(yù)測(cè),該方法沒(méi)有對(duì)HVAC系統(tǒng)的熱負(fù)荷進(jìn)行分析,導(dǎo)致采暖季的能耗預(yù)測(cè)精度較低。李壯舉[5]等人在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上構(gòu)建能耗預(yù)測(cè)模型,采用啟發(fā)式動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法對(duì)預(yù)測(cè)模型中存在的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行校正處理,完成HVAC系統(tǒng)運(yùn)行能耗的預(yù)測(cè),該方法無(wú)法準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)HVAC系統(tǒng)的耗電量,存在預(yù)測(cè)性能差的問(wèn)題。

為了解決上述方法中存在的問(wèn)題,提出綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法。該方法的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)如下:

1)將HVAC系統(tǒng)作為可控負(fù)荷,分析負(fù)荷產(chǎn)生的外部因素和內(nèi)部因素,建立綠色建筑HVAC系統(tǒng)負(fù)荷模型,以滿足綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求。

2)由于輸入?yún)?shù)具有不確定性,因此,在采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)模型的過(guò)程中,通過(guò)異常數(shù)據(jù)剔除處理提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

2 綠色建筑HVAC系統(tǒng)負(fù)荷分析

綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法將HVAC系統(tǒng)作為可控負(fù)荷,對(duì)其進(jìn)行負(fù)荷分析。存在較多外部因素會(huì)對(duì)房間的冷負(fù)荷產(chǎn)生影響,冷負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率與輸入變量之間成正比,輸入變量越多,冷負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果越準(zhǔn)確。但存在一些變量在實(shí)際HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)過(guò)程中無(wú)法測(cè)量,還有一些變量對(duì)HVAC系統(tǒng)冷負(fù)荷產(chǎn)生的影響較小可忽略不計(jì)。

綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法采用多變量線性回歸模型[6-7]分析該時(shí)刻HVAC系統(tǒng)冷負(fù)荷受散射、總輻射和室外溫度的影響:

VZt=s1Yt+s2TYt+s3TDt+s4

(1)

式中,VZt描述的是HVAC系統(tǒng)t時(shí)刻在綠色建筑中產(chǎn)生的冷負(fù)荷;s1、s2、s3均代表的是多變量線性回歸模型中存在的變量;TYt代表的是t時(shí)刻HVAC系統(tǒng)產(chǎn)生的總輻射;TDt代表的是t時(shí)刻HVAC系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的散射值;s4代表的是線性回歸方程中的誤差項(xiàng)。

HVAC系統(tǒng)包括兩種典型動(dòng)作,分別是關(guān)閉壓縮機(jī)動(dòng)作和開(kāi)啟壓縮機(jī)動(dòng)作,分別用數(shù)字0和數(shù)字1表示。

(2)

(3)

(4)

(5)

式中,EER(i)代表的是能效比。

(6)

式中,c(i)代表的是電價(jià)。

當(dāng)前時(shí)刻冷負(fù)荷受歷史冷負(fù)荷產(chǎn)生的影響即為內(nèi)部因素[8-9]:

VZt=n1VZt-1+n2VZt-2+…+nnVZt-n+nn+1

(7)

式中,n1、n2、nn均代表的是歷史冷負(fù)荷系數(shù);nn+1描述的是誤差項(xiàng);VZt-1代表的是t-1時(shí)刻HVAC系統(tǒng)產(chǎn)生的冷負(fù)荷;VZt-2代表的是t-2時(shí)刻HVAC系統(tǒng)產(chǎn)生的冷負(fù)荷;VZt-n代表的是t-n時(shí)刻HVAC系統(tǒng)產(chǎn)生的冷負(fù)荷。

系數(shù)n的取值直接影響著負(fù)荷模型的精度,經(jīng)驗(yàn)證發(fā)現(xiàn),當(dāng)系數(shù)n的值為5時(shí),滿足綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度的要求,因此可將上式轉(zhuǎn)變?yōu)橄率?

VZt=n1VZt-1+n2VZt-2+…+n5VZt-n+n6

(8)

結(jié)合外部因素模型和內(nèi)部因素模型,構(gòu)建綠色建筑HVAC系統(tǒng)的負(fù)荷模型:

VZt=w1Yt+w2TYt+w3TDt+w4VZt-1+

w5VZt-2+w6VZt-3+w7VZt-4+w8VZt-5+w9

(9)

式中,w9描述的是誤差項(xiàng);w1、w2、w3、w4、w5、w6、w7、w8均代表的是輸入變量。

3 運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)

綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[10-11]構(gòu)建HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)模型,將第2節(jié)構(gòu)建的綠色建筑HVAC系統(tǒng)負(fù)荷模型的輸入變量作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,完成綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗的預(yù)測(cè),具體步驟如下:

1)初始化處理

首先對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更新數(shù)量進(jìn)行定義,令輸入變量w的數(shù)量對(duì)應(yīng)輸出層數(shù)量,z對(duì)應(yīng)隱含層數(shù)量,q對(duì)應(yīng)輸入層數(shù)量;令輸入層與隱含層的權(quán)重為wij,與輸出層的權(quán)重為wjk,假設(shè)隱含層自身閾值為S,輸出層的閾值為N,同時(shí)計(jì)算出網(wǎng)絡(luò)中固定的學(xué)習(xí)速率以及激勵(lì)函數(shù)。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理

①異常數(shù)據(jù)處理

(10)

②數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理通常由數(shù)據(jù)同趨化處理、數(shù)據(jù)無(wú)量綱化處理和數(shù)據(jù)歸一化處理完成,數(shù)據(jù)不同性質(zhì)可通過(guò)數(shù)據(jù)同趨化處理得以解決,數(shù)據(jù)可比性問(wèn)題可通過(guò)無(wú)量綱化處理得以解決,輸入數(shù)據(jù)的量綱單位和量綱都不相同,會(huì)對(duì)HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗的預(yù)測(cè)結(jié)果產(chǎn)生影響,數(shù)據(jù)的量綱及其對(duì)應(yīng)的單位可通過(guò)數(shù)據(jù)歸一化得以統(tǒng)一。綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法采用最大-最小標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行線性變化,以此完成數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理:

xnorm=(x-MinA)/(MaxA-MinA)

(11)

式中,xnorm代表的是標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù),在區(qū)間[0,1]內(nèi)取值;MinA代表的是屬性A對(duì)應(yīng)的最小值;MaxA代表的是屬性A對(duì)應(yīng)的最大值。

3)隱含層輸出

將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)xnorm輸入到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層中,獲得隱含層輸出Jj:

(12)

式中,j=1,2,…,l,f代表的是隱含層中存在的激勵(lì)函數(shù),綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法選取Sigmod函數(shù)[14-15]。

4)輸出層計(jì)算

根據(jù)隱含層輸出結(jié)果Jj,結(jié)合權(quán)值wjk以及輸出層閾值N,獲得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出P:

(13)

5)誤差計(jì)算

綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法采用均方根誤差RMSE和平均絕對(duì)誤差MAE對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差進(jìn)行計(jì)算:

(14)

6)更新權(quán)值

根據(jù)上述誤差計(jì)算結(jié)果,對(duì)權(quán)值wij、wjk進(jìn)行更新:

(15)

式中,λ代表的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率。

7)更新閾值

分別采用均方根誤差RMSE和平均絕對(duì)誤差MAE對(duì)隱含層閾值S和輸出層閾值N進(jìn)行更新:

(16)

8)終止條件

設(shè)置迭代終止條件[16],用公式(17)進(jìn)行表示:

(17)

滿足迭代終止條件時(shí)輸出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最終值,即綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗的預(yù)測(cè)結(jié)果。

4 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法的整體有效性,需要對(duì)綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法進(jìn)行測(cè)試。本次測(cè)試所用的數(shù)據(jù)為某綠色建筑2019-2020年的數(shù)據(jù),每隔2min采集綠色建筑HVAC系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)分為兩類(lèi),分別是6月1日-8月31日的制冷季數(shù)據(jù)和11月15日-第二年的3月15日采暖季數(shù)據(jù)。

分別在制冷季和采暖季中選取一天,采用綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法對(duì)HVAC系統(tǒng)的能耗比重進(jìn)行預(yù)測(cè),將實(shí)際建筑能耗比重作為參考,測(cè)試上述方法的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度,測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 建筑能耗比重預(yù)測(cè)結(jié)果

根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)可知,綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗的實(shí)際區(qū)間為15%-35%。采用所提方法對(duì)HVAC系統(tǒng)的采暖季能耗比重進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),獲得的能耗比重預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際能耗比重較為接近,預(yù)測(cè)結(jié)果僅相差0.05%,表明所提方法的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際能耗之間的擬合度較高;采用文獻(xiàn)[3]方法對(duì)HVAC系統(tǒng)采暖季的能耗比重進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果偏高于實(shí)際能耗;采用文獻(xiàn)[4]方法對(duì)HVAC系統(tǒng)采暖季的能耗比重進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),獲得預(yù)測(cè)結(jié)果偏低于實(shí)際能耗。采用所提方法對(duì)HVAC系統(tǒng)的制冷季能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),獲得的能耗比重預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際能耗比重同樣較為接近,預(yù)測(cè)結(jié)果僅相差0.06%;文獻(xiàn)[3]方法的預(yù)測(cè)結(jié)果偏低于HVAC系統(tǒng)的實(shí)際能耗;文獻(xiàn)[4]方法的預(yù)測(cè)結(jié)果偏高于HVAC系統(tǒng)的實(shí)際能耗。

根據(jù)上述測(cè)試結(jié)果可知,所提方法在制冷季和采暖季均可準(zhǔn)確地完成綠色建筑HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行能耗預(yù)測(cè),因?yàn)樗岱椒?gòu)建了綠色建筑HVAC系統(tǒng)的負(fù)荷模型,對(duì)HVAC系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷分析,以此為依據(jù)對(duì)運(yùn)行能耗進(jìn)行預(yù)測(cè),提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的精度。

HVAC系統(tǒng)的耗電量預(yù)測(cè)結(jié)果直接影響著運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)結(jié)果的精度,采用所提方法、文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法對(duì)HVAC系統(tǒng)在制冷季和采暖季的耗電量進(jìn)行預(yù)測(cè),圖1為實(shí)際耗電量,圖2為預(yù)測(cè)結(jié)果。

圖1 采暖季與制冷季實(shí)際耗電量

圖2 不同方法的耗電量預(yù)測(cè)結(jié)果

分析圖2可知,采用所提方法對(duì)綠色建筑HVAC系統(tǒng)制冷季和采暖季的耗電量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際耗電量的變化趨勢(shì)和值基本相符,采用文獻(xiàn)[3]方法和文獻(xiàn)[4]方法對(duì)綠色建筑HVAC系統(tǒng)制冷季和采暖季的耗電量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),獲得的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際耗電量之間的誤差較大,通過(guò)上述分析可知,所提方法可準(zhǔn)確地完成綠色建筑HVAC系統(tǒng)耗電量的預(yù)測(cè),表明所提方法具有良好的預(yù)測(cè)性能。

5 結(jié)束語(yǔ)

公共建筑的數(shù)量隨著建筑業(yè)的發(fā)展不斷增加,經(jīng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)寫(xiě)字樓、酒店和大型商場(chǎng)等建筑的大部分能耗都用于HVAC系統(tǒng),對(duì)HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗進(jìn)行預(yù)測(cè),可以根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行模型進(jìn)行優(yōu)化,以此降低能耗,因此對(duì)HVAC系統(tǒng)運(yùn)能能耗預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析和研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論指導(dǎo)意義。目前HVAC系統(tǒng)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法存在預(yù)測(cè)性能差的問(wèn)題,提出綠色建筑HVAC系統(tǒng)實(shí)時(shí)運(yùn)行能耗預(yù)測(cè)方法,首先對(duì)HVAC系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)荷分析,以此為依據(jù)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成能耗預(yù)測(cè),提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的精度,為HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行和發(fā)展提供了保障。