PRESAV - 建筑物主动蓄热的预测控制

PRESAV - 建筑物主动蓄热的预测控制

PRESAV 将针对电价、区域供热价格、天气预报(尤其是太阳辐照度和室外温度)以及安装了光伏系统和主动储热的建筑物的局部热量需求,为主动储热开发各种预测控制策略。

PRESAV - 建筑物主动蓄热的预测控制

控制策略将在ZEB 实验室(挪威特隆赫姆)进行测试,该实验室除了可定制的能源管理系统外,还具有PCM(相变材料)蓄热单元和太阳能光伏系统。最好的控制策略将在未来使用。

PRESAV - 建筑物主动蓄热的预测控制

将考虑几个变量来开发和测试建筑物主动蓄热的预测控制策略


PRESAV 项目分为 3 个研究活动:

A.1 预测控制策略。将在 Python 中开发基于模型预测控制 (MPC) 的各种控制策略,以考虑建筑物的热量需求模式、当地天气预报,尤其是太阳辐照度和室外温度,以及电力和区域供热的公布价格。MPC 是一种先进的方法,用于控制过程,同时在给定范围内满足一个或多个目标。每天,管理策略都会为接下来的 24 小时制定计划,以尽可能多地利用本地生产的太阳能,并避免在高负荷时段出现区域供热网和电网的高峰负荷。

如果需要,本地生产的太阳能可以通过热泵转化为热量,并存储在 PCM 蓄热器 (200 kWh) 中。PCM 蓄热器也可以通过单独的热交换器使用区域供热进行充电。然后在需要时使用这些热量来加热建筑物。

A.2 在 ZEB 实验室实施和测试。A.1 中制定的不同控制策略将在 ZEB 实验室的能源管理系统中实施,并在寒冷季节进行数天/数周的测试。这也将产生包括“研究模式”在内的建筑创新能源管理系统的经验。这将使更改建筑物中的部分能源管理程序成为可能。ZEB 实验室还将在没有主动使用 PCM 蓄热的情况下运行数天/数周,以获取有助于展示主动蓄热优势的参考案例。根据我们对现有传感器(例如能量计)的经验,如果需要,可以安装精度更高、响应更快的新传感器。

A.3 数据分析和策略反馈。将收集测试的各种控制策略产生的能量数据,并与参考案例(没有主动蓄热)进行比较。在此基础上,可以提出改进策略的建议,以便进行新一轮的开发和测试。

PRESAV - 建筑物主动蓄热的预测控制

PRESAV项目结构

PRESAV 中的控制策略将满足解决高峰负荷加热和增加使用本地生产的绿色电力等挑战的目标。这将有助于通过开发解决方案来促进 ZEN 定义的实现,这些解决方案将导致:

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页面更新:2024-04-14

标签:蓄热   热交换器   建筑物   主动   热量   室外   太阳能   实验室   策略   能源   区域   需求   电力   测试   数码   系统

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