基于多层ReLU网络的楼宇暖通空调系统能量管理策略OA北大核心CSTPCD

提升现代智能楼宇的能量管理能力,是电力紧平衡背景下促进电网节能增效的重要举措。文中提出一种数据驱动的楼宇暖通空调系统节能控制策略,避免了传统模型预测控制对精确热力学建模的依赖。首先,在搭建楼宇热网络仿真模型的基础上,采用延时嵌入法构造输入特征,建立基于修正线性单元的多层神经网络模型,实现室内温度时间序列的多步预测。然后,针对电网的分时电价,构建滚动时域优化模型,并将其重构为混合整数线性规划的形式,实现有限控制周期内优化模型的高效求解。最后,基于Simscape搭建楼宇热仿真模型,验证了所提控制策略的有效性。仿真结果表明,所提策略能够满足温度舒适度要求,并提高楼宇的经济运行水平。