冷熱負荷預測在區(qū)域供能項目中的應用——以上海西虹橋1號能源站為例
呂巖1，潘毅群1*，劉海靜1，嚴建宏2
（1. 同濟大學機械與能源工程學院；2. 上海西虹橋新能源有限公司）
本文發(fā)表在《全球能源互聯(lián)網》2021年第2期“城市能源系統(tǒng)智慧低碳轉型的驅動機制及關鍵技術”專題上，歡迎點擊品讀。本文受國家自然科學基金（51978481）、世界銀行全球環(huán)境基金技術援助項目資助。
文章導讀
在區(qū)域供能系統(tǒng)的設計與規(guī)劃階段，準確的負荷預測結果能為設備容量配置與經濟性計算提供重要依據。與電負荷相比，區(qū)域內建筑群的冷熱負荷會受到更多因素的影響，這使得冷熱負荷不確定性更大。因此，采用建筑模型進行較為準確的冷熱負荷預測，已成為項目工作流程中的必需環(huán)節(jié)。同時，為驗證其實際效果，還需利用運行數據來評價建筑冷熱負荷預測的準確性。隨著區(qū)域供能項目的建設投產與運行，從系統(tǒng)實際運行的角度檢驗規(guī)劃階段冷熱負荷預測的準確性就顯得尤為重要。
文章亮點
1）以上海西虹橋1號能源站作為冷熱負荷預測的應用對象，工作內容貫穿其規(guī)劃階段直至運行階段的全過程，既實現了在設計中利用負荷預測結果對其設備選型進行指導，又利用運行監(jiān)測數據對負荷預測結果的準確性進行了驗證；
2）引入了“入住率”這一參數，用以量化描述區(qū)域供能項目的實際運營情況，為其他類似項目在利用運行數據開展相關研究的過程中，提供可參考的數值修正方法。
摘要
在區(qū)域供能系統(tǒng)的設計與規(guī)劃階段，準確估算建筑群的冷熱負荷，能夠為系統(tǒng)的設備容量配置與經濟性分析提供合理的計算依據。隨著模型仿真工具與算法的進步，建筑冷熱負荷預測方法不斷發(fā)展成熟，但較少有研究從實際案例 運行情況的角度評價冷熱負荷預測的準確性。以上海西虹橋1號能源站作為應用案例，在項目規(guī)劃初期采用基于建筑典型模型的冷熱負荷指標預測算法，預測該項目地塊內的各類型建筑的冷熱負荷；在運行階段，通過管路計量數據得出各類型建筑的真實冷熱負荷，并引入“入住率”的概念量化冷熱負荷預測值與實際值的差異。結果表明，該項目投入運行 3年的“入住率”分別達到41.4%、62.1%、85.7%。該結論與實際情況基本一致，證明了冷熱負荷預測在區(qū)域供能項目應用中的準確性。
主要內容
上海西虹橋1號能源站于2018年年初建成并投產。目前，該能源站為其規(guī)劃區(qū)域內占地面積約為160 hm2的大型建筑群供能。該項目是集商業(yè)、餐飲、辦公于一體的大型城市綜合體，其中包括了辦公、集中商業(yè)、街區(qū)商業(yè)等在內的多棟單體建筑，功能綜合性較強，建筑群衛(wèi)星圖如圖1所示。
? 圖1 已建成能源站供能區(qū)域衛(wèi)星圖
本文采用基于建筑典型模型的冷熱負荷指標預測算法，并在模型仿真計算的過程中，結合對項目實際狀況的場景分析，對參數設置進行相應調整。在場景分析中，包含以下三種類型的建筑：辦公、集中商業(yè)、街區(qū)商業(yè)，針對不同類型的建筑，生成其對應的典型模型。使用EnergyPlus軟件計算各類典型建筑模型的冷熱負荷指標，在計算中輸入的氣象參數選擇上海市典型氣象年數據。
通過在全年尺度上的模擬計算，能夠得到各類型建筑逐小時的單位面積冷熱負荷指標。根據規(guī)劃階段的實際需求，為本項目中能源站提供了其供能區(qū)域全年的逐時冷熱負荷指標（如圖2所示），并將其總負荷的峰值作為該區(qū)域供能系統(tǒng)的冷熱負荷設計值，用以指導項目建設中的設備選型工作。
? 圖2 全年逐時冷熱負荷預測值
在本項目投產運行后，出于運營管理的需要，能源站利用其機房的節(jié)能控制系統(tǒng)對供能過程中的部分關鍵數據（冷熱水干管的流量、供回水的溫差）進行計量。在實際操作中，是由工作人員在每日固定時段執(zhí)行“抄表”操作來實現數據計量工作的，記錄從上一個“抄表”時刻到當前時刻能源站供給的累計冷熱量，相當于記錄了區(qū)域內建筑群的逐日總冷熱負荷。如圖3所示，已記錄數據涵蓋了從項目開始投產（2018年5月）至2021年1月的全部供能系統(tǒng)運行日（即系統(tǒng)進行檢修的時段除外）的實際冷熱負荷。
針對該能源站采用的這種數據計量形式，可以先根據系統(tǒng)運行歷史記錄，將全部供能時段分割為若干個供冷季、供熱季，并對各個供能季中的逐日冷熱負荷求極值，將單日冷熱負荷最大的運行日作為實際系統(tǒng)運行時應參照的設計日。通過比較設計日冷熱負荷的預測值與實際值，實現對冷熱負荷預測結果準確度的評價。
? 圖3 區(qū)域逐日冷熱負荷記錄結果
將冷熱負荷二者綜合來看，該年內能源站所需承擔的峰值冷熱負荷約占設計冷熱負荷的65%。這一方面說明為保證設備容量的裕度，設計冷熱負荷往往會選取偏大；另一方面，該結果也從側面反映出新建建筑因入住率不足導致實際用能水平相較預測值偏低的情況。為了進一步探究“入住率”的變化情況，本文根據計量數據得出全部3個年份供冷季設計日的總冷熱負荷實際值，并依次對比預測值，將該比值視為當年建筑群的“入住率”，。
計算結果如圖4所示，隨著建筑投入使用的時間變長，“入住率”隨之提升，對于辦公、商業(yè)建筑而言，這一現象是合理的。此外，最近的供冷季（即2020年5月至10月）設計日的數據顯示，其“入住率”達到了85.7%，考慮到設計冷熱負荷預留10%的余量，這與“2020年該建筑群的入住已基本飽和”這一實際情況基本相符，也可說明規(guī)劃階段的冷熱負荷預測結果比較準確，合理地指導了設備的選型設計。
? 圖4 近3年設計日冷負荷實測值及入住率
此外，隨著該能源站規(guī)劃范圍內更多供能項目的建設完成與運營，采用本文提出的方法亦可分析其“入住率”的變化情況，從而有可能總結得到類似條件下辦公及商業(yè)建筑的“入住率”變化規(guī)律。從實際應用的角度來說，將該指標作為一項影響驗證過程的因素進行分析是很有意義的。這是因為“新建成建筑的使用率在建成初期往往較低”這一客觀現實的存在，會導致利用實測數據對冷熱負荷預測結果進行驗證時產生較大的誤差；同時，又受到測量條件的限制，在當前多數可獲得的建筑運行數據中，較難獲得其冷熱負荷數據，即使其中的部分數據由于“入住率”的原因導致其質量不高，依然需要考慮對其進行處理從而提升對這些有限數據的使用率，例如可通過實地調研確定這一參數的取值。
本文引文信息
呂巖，潘毅群，劉海靜，等. 冷熱負荷預測在區(qū)域供能項目中的應用——以上海西虹橋 1 號能源站為例[J]. 全球能源互聯(lián)網，2021, 4（2）：197-203.
LYU Yan, PAN Yiqun, LIU Haijing, et al. Application of Cooling and Heating Load Prediction for District Energy Supply: A Case in West Hongqiao 1# Energy Station [J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2021, 4（2）：197-203(in Chinese).
