考虑负荷影响的空调冰蓄冷系统的优化运行的综述报告.docx

考虑负荷影响的空调冰蓄冷系统的优化运行的综述报告
背景
空调冰蓄冷系统是建筑物空调系统中一种相对节能的设计方案。在高峰电力负荷时段，空调冰蓄冷系统可以利用低电价冰晶储存制冷容量，以在高负荷时段释放可持续制冷量，从而降低电力系统的峰值需求，减少电网能源消耗和碳排放。
然而，空调冰蓄冷系统的优化运行仍然存在一些挑战。由于建筑物空调系统的复杂性和动态性，需要动态调整冰蓄冷系统的容量和运行方式，以最大程度地降低能源成本，同时满足室内空气品质标准。
综述
为了实现空调冰蓄冷系统的优化运行，学术界和工业界提出了各种不同的方法和算法。下面将对其中一些经典方法和最新进展进行综述。
1.预测算法
基于气象数据和建筑物负荷预测模型，可以预测未来一段时间内的室内负荷变化。这种预测与调度算法结合可以优化冰蓄冷系统的容量和运行方式，从而在适当的时间蓄冷和释冷，实现最大化的能源成本降低。
2.模型预测控制（MPC）
MPC是一种通过建立模型来优化动态系统运行的方法。在空调冰蓄冷系统中，MPC可以考虑电力价格、气象和建筑负荷预测、冷媒流量等因素，通过反馈控制来优化冰蓄和释蓄的容量和时机，同时保证室内空气质量满足标准。
3.基于强化学习的算法
近年来，基于强化学习的决策算法已经应用于空调冰蓄冷系统的优化运行。这种方法可以将空调系统看作一个Markov决策过程，通过学习性能函数来优化决策制定和执行，使系统收益最大化。但是，基于强化学习的算法可能需要大量的样本数据来训练潜在的状态和动作空间。
4.多目标优化算法
空调冰蓄冷系统的优化运行通常需要协调多个目标，例如能源成本、室内舒适度和环境效益。因此，多目标优化算法成为一种有前途的方法，可以产生不同的优化解决方案，满足系统的多个目标需求。
结论
虽然空调冰蓄冷系统的优化运行仍然存在一些挑战，但对于未来建筑空调系统的可持续发展，它必将成为一种重要的技术路线。未来的研究将集中于改进算法的精度和性能，并减少算法的计算复杂性，以推动空调冰蓄冷系统的广泛应用和推广。