文档名：模型和数据驱动结合的暖通空调需求响应成本分析
摘要：为实现楼宇暖通空调与电网友好互动,提出了模型与数据驱动相结合的需求响应成本分析.首先,利用人工神经网络的拟合能力,从物理模型中自动学习并构建动态模型.然后,考虑温度变化对楼宇人员工作效率的影响,建立暖通空调设定温度的优化模型并基于粒子群优化算法进行求解.最后,将用户因偏离最优设定温度而产生的额外成本定义为响应成本,据此提出暖通空调的需求响应成本分析方法.仿真结果表明,通过设定暖通空调的最优温度,可显著降低用户的总成本;响应成本曲线可反映用户的工作效率损失因素,从而帮助用户在需求响应中理性确定投标价格.
Abstract：Torealizefriendlyinteractionbetweenbuildingheating,ventilationandairconditioning(HVAC)andthepowergrid,ademandresponsecostassessmentmethodcombiningmodelanddatadrivenisproposed.Firstly,thefittingabilityofartificialneuralnetwork(ANN)isusedtoautomaticallylearnfromthephysicalmodelandbuildadynamicmodelofHVAC.Then,consideringtheimpactoftemperaturechangesonthepersonnelefficiencyofbuilding,anoptimizationmodeloftheHVACsettingtemperatureisestablishedandsolvedbasedonparticleswarmoptimization(PSO)algorithm.Finally,additionalcostincurredbyusersduetodeviationfromtheoptimalsettemperatureisdefinedasresponsecost,anddemandresponsecostassessmentforHVACisproposedaccordingly.SimulationresultsshowthatbysettingoptimaltemperatureofHVAC,totalcostofuserscanbesignificantlyreduced.Theresponsecostcurvecanreflectusers'productivitylossfactors,therebyhelpingusersdeterminethebidpricerationallyindemandresponse.
作者：赵本源 赵建立 张沛超 姚刚 杜江 Author：ZHAOBenyuan ZHAOJianli ZHANGPeichao YAOGang DUJiang
作者单位：贵州电网有限责任公司电力调度控制中心,贵阳550002国网上海市电力公司,上海200030电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学),上海200240
刊名：电力需求侧管理
Journal：PowerDemandSideManagement
年，卷(期)：2024, 26(3)
分类号：TM714TK018
关键词：暖通空调 需求响应成本 人工神经网络 工作效率
Keywords：HVAC demandresponsecost ANN efficiency
机标分类号：TG444+.74TU111.3TP301.6
在线出版日期：2024年3月25日
基金项目：国网上海市电力公司科技项目模型和数据驱动结合的暖通空调需求响应成本分析[
期刊论文] 电力需求侧管理--2024, 26(3)赵本源 赵建立 张沛超 姚刚 杜江为实现楼宇暖通空调与电网友好互动,提出了模型与数据驱动相结合的需求响应成本分析.首先,利用人工神经网络的拟合能力,从物理模型中自动学习并构建动态模型.然后,考虑温度变化对楼宇人员工作效率的影响,建立暖通空调设...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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