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摘要:国家电力市场正处于重大改革时期,政府部门希望提高电网效率和可靠性、并减少碳排放。同时解决供求失衡、输送限制和基础设施老化等问题。因此可再生发电、分布式存储和能源管理系统等技术逐步得到认可和关注。这些系统可以合并传感器数据和预测统计模型,积极主动利用外部天气和市场信号变化调节建筑能源。能源管理系统中的预测能力十分关键,帮助用户更好的参与实时定价市场、需求和储备市场和辅助服务市场,平衡整合能源使用方式。此外,建造能源管理系统的成本低廉、易于部署,适合大型公共事业建筑应用。
1.动机和需求
碳排放、可靠性、供应能力、基础设施升级问题推动电力市场的现代化。迫使市场上大规模采用可再生能源,并采用必要的调节功能—智能电网定价、需求响应、分布式存储和分布式发电设备。翼虎能源先进的能源管理系统中包含电力需求响应功能,快速响应市场电价变动、响应政府调峰活动并获得补贴,对于商业建筑等大型公共建筑十分有利。暖通空调系统的用电量占整个建筑能源需求的30-40%,暖通空调优化是能源管理平台中的关键能力,同样也是我们最为擅长的部分。
现有能源管理系统(EMS)允许建筑运营商接入并监测传感器数据、修改空气处理机组的操作(设定点)条件,恒温器、冷水机组、冰蓄冷等设备要结合外部的天气和价格条件进行变化,保证以最少的能源成本满足使用者整天的舒适度。目前EMS系统配备基本的优化功能—利用预冷和预热控制尽量减少能源使用。但管理员仍需要在做出大量建筑经济决策的同时监测设备是否正确运作。然而天气因素和市场条件的高频、不定期变化,很大程度上局限了管理者的决策能力。
当前EMS系统的一个限制因素是自身反应能力。换句话说,他们缺乏必要的机制去准确地量化并预测天气、入住率、建筑设计和建筑动态响应的市场价格、能源需求和成本、舒适条件所带来的影响。缺乏对电力市场系统性了解,限制其参与电力需求响应计划。例如遇到极端意外事件时,建筑受到电力市场实时高波动价格影响,却低估了在计量、自动化和储存技术上的投资。因此缺乏对电力市场的认知,会间接导致储存资产的贬值。
主动型能源管理系统进一步提升了楼宇自动化水平。这些系统使用的预测模型能够自动优化建筑点位,在外部条件不断变化时保证能源收入最大化并维持舒适条件。预测模型协调建筑热动力与天气、入住率和价格动态变化之间的关系并据此预测、量化能源需求。预测模型利用可用的传感器数据和基本的建筑技术信息,并依靠统计学和机器学习技术进行建立。这种方式保证了高模块化、低技术成本和快速的部署时间。
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