CN101984358A - 一种可实现建筑用电间接计量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明给出了一种可实现建筑用电间接计量的方法，通过为各用电设备建立运行参数集，引入不确定度，进一步采用估值函数将所得到的总能耗进行优化分配，所得各设备能耗值贴近其实际表测值，实现了用电能耗的间接计量。解决了现有技术采用直接计量时，一些设备难以直接计量的问题，实现了对设备能耗的间接测量，减少了计量设备，同时方便对能耗使用情况进行分析，有利于根据计量得到的用能数据衡量和检查各项节能措施、管理方法、技术手段的实际效果，可以保障公共建筑节能的健康发展，能够实实在在地降低公共建筑运行能耗。

Description

一种可实现建筑用电间接计量的方法

技术领域

本发明涉及建筑用电计量领域，尤其是一种间接计量的方法，通过本方法可以获取各分项电耗。

背景技术

建设资源节约型社会，是中央根据我国的社会、经济发展状况，在对国内外政治经济和社会发展历史进行深入研究之后做出的战略决策，是为中国今后的社会发展模式提出的科学规划。节约能源是资源节约型社会的重要组成部分，建筑的运行能耗大约为全社会商品用能的三分之一，并且是具有节能潜力最大的用能领域，因此应将其作为节能工作的重点。

建筑节能是一项涉及全社会方方面面，与工程技术、文化理念、生活方式、社会公平等多方面问题密切相关的全社会行动。抓好公共建筑的用电分项计量，全面掌握公共建筑中各个***的实际用能状况，根据计量得到的分项用电数据，设定公共建筑节能降耗的具体目标，抓好公共建筑用能过程的主要矛盾，做到有的放矢，并且根据计量得到的用能数据衡量和检查各项节能措施、管理方法、技术手段的实际效果，可以保障公共建筑节能的健康发展，能够实实在在地降低公共建筑运行能耗。

要了解建筑用电的详细情况，实现对建筑用电情况的实时监测，最理想的做法是对任何一个用电设备都进行监测，即通过在各相应电路上加装电表进行测量，通过数据采集器进行数据采集，并采用合适的通讯方法将实时监测的结果传送到数据中心进行相关的分析计算。

现有技术一般采用直接计量方式，直接计量是指通过一个仪表测量值或多个仪表测量值加减得到能耗数据。但限制于建筑的结构和电路的实际情况，很多细节的电路上达不到电表安装的条件；盲目的安装电表也会造成浪费。在电表安装受限制后，就会出现多个用电设备的用电情况由一块电表来测量，如何精确地得到每个设备的用电情况，成为当前建筑用电能耗监测领域内的一个难题，目前没有很好的解决方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种可实现建筑用电间接计量的方法，无需逐一直接计量，可得到每个设备较为准确的用电结果，减少了计量设备，同时方便对能耗使用情况进行分析。

为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现：

一种可实现建筑用电间接计量的方法，包括以下步骤：

a、建立运行参数集：为现场每个设备建立运行参数集，包含其额定功率、运行时间段、相应时间段内设备运行负载率、对应的不确定度；

所述运行时间段按设备的工作负荷周期分类，划分为全年一致、季节性不同、工作日与周末不同、白天与夜晚不同；

所述设备运行负载率为其实际功率与额定功率的比值，有效值为[0，1]；

所述不确定度是对设备运行负载率进行一段时间的监测，根据统计学公式计算得出的标准差，反映监测结果中能耗样本波动和分布情况；

b、按式(一)或式(二)对任意时刻的电表测量到的用电能耗数据进行优化分配，得到各设备的能耗值，实现间接间量：

式(一)： $X_i=x_i+\frac{{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}$

式(二)： $X_i=x_i+\frac{\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)}$

其中，X_i为设备的实际能耗；

x_i为估算能耗，即设备的额定功率与当前时刻负载率之乘积；

Y为实际的总能耗；

β_i为设备对应的不确定度。

步骤b中的总能耗Y由抄表***直接得到，或者通过相邻时段的其他数值进行插值运算获取。

本发明所述方法基于设备基础参数集，对任一设备、任一时刻，可以唯一确定该设备在该时刻的负荷功率估算值和该估算的不确定度，进一步的通过该估算值和不确定度采用估值函数，对任意时刻的电表测量到的用电能耗数据进行优化分配。解决了现有技术采用直接计量时，一些设备难以直接计量的问题，实现了对设备能耗的间接测量，减少了计量设备，同时方便对能耗使用情况进行分析，有利于根据计量得到的用能数据衡量和检查各项节能措施、管理方法、技术手段的实际效果，可以保障公共建筑节能的健康发展，能够实实在在地降低公共建筑运行能耗。

具体实施方式

本发明的模型基于建筑能耗监控现场可以得到的参数集，通过严格的数学方法构建评价函数，最终形成估值函数，经过对总能耗的处理，对多个设备的用电情况进行科学的分配，从而得到针对各个设备优化的分配结果。

首先为各个设备建立运行参数集：为现场每个设备建立运行参数集，包含其额定功率、运行时间段、相应时间段内设备运行负载率、对应的不确定度；

运行时间段按设备的工作负荷周期分类，划分为全年一致、季节性不同、工作日与周末不同、白天与夜晚不同，多个时间段应该能通过相互衔接和周期性叠加，最终能覆盖任意时间点。

所述设备运行负载率为其实际功率与额定功率的比值，有效值为[0，1]；不确定度是根据对耗能设备运行稳定性的调查和一段时间的跟踪监测来估算的。对于计算机信息中心，属于运行稳定，功率几乎全天不变的，则不确定度取0；对于照明设备、电热水器等开启时间长度、开启数量波动较大的，则不确定度要高一些；对于消防设备、医院专用设备等开启时间非常不确定的，则不确定度要更高。不确定度的是对设备运行负载率进行一段时间的监测，反映监测结果中能耗样本波动和分布情况，根据统计学公式进行计算得出的。如在实际执行中，可监测两周时间即14个负载率样本(pi)，有效值为[0，1]，其数学期望

即为基础估算值所对应的负载率，标准差

即为不确定度。基于以上基础参数集，对任一设备、任一时刻，可以唯一确定该设备在该时刻的负荷功率估算值，即该设备的额定功率值和该估算的不确定度。

总能耗Y由抄表***直接得到，或者通过相邻时段的其他数值进行插值运算获取接下来，通过确定合适的估计函数对电表在某一单位时段的测量到的电能总能耗Y进行合理的分配；各设备的额定功率、在该单位时段的估算负载x_i以及对应的不确定度β_i可以从参数集中得到。

对估算得到的估算负载x_i，引入系数αi进行调整，使之满足限制条件

Y＝∑α_ix_i，α_i≥0，

同时要求评价函数F(α，β，P)取得最小值。

其反映的物理意义是：首先应满足各耗能设备调整后的最终分配用电能耗之和，等于电表测量到的电能消耗值；在此基础条件限制下，根据评价函数进行优化分配，使估值把握越大的设备调整幅度越小，反之越是不确定的设备，调整幅度越大。

评价函数F(α，β，x)是该模型的核心内容。

根据以上目标，可取

F(α_i，β_i，x_i)＝∑f(α_i)g(β_i)h(x_i)

更进一步，可取

F(α_i，β_i，x_i)＝∑(|1-α_i|)^l(β_i)^k(x_i)^m

其结果之量纲可以随各自变量的指数部分变化而变化，并不影响算法的运行。

对指数部分k，l，m的取值不同，将导致评价函数的结果不同，进而导出不同的分配方案。

选取k，l，m值时，还应考虑自变量的常规有效范围。对于不确定度β，即应令不确定度β取值在[0，1]的区间上，并且当取得极小值0时，评估函数运行结果应使得对应的α项取值为1，其物理意义是，完全确定的设备能耗不做任何进一步的调整，即调整幅度为0。

对于k，l，m的取值，考虑比较基础的情况。当k，l，m分别取不同值时，将调整各项自变量在评价函数中的影响权重。取到理想的k，l，m，才能实现物理意义上的最优分配。

当k＝-2，l＝m＝2时，评价函数变为

$F({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\β}}_i,x_i)=\mathrm{\Σ}\frac{{\left(\right|1-{\mathrm{\α}}_i\left|\right)}^2{\left(x_i\right)}^2}{{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}=\frac{{\left({\mathrm{\Δx}}_i\right)}^2}{{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}$

在此情况下，αi和Xi对应的解为

${\mathrm{\α}}_i=1+\frac{(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{x_i}\frac{{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}{\mathrm{\Σ}{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2},$ 即

式(一)：

$X_i={\mathrm{\α}}_i{x}_i=x_i+\frac{{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}$

所表现的物理意义是，根据不确定度调整能耗的绝对值，分配结果倾向于，差额部分优先分配给估算不准确的设备，而忽略设备本身的功耗大小。

当k＝-1，l＝1，m＝0时，评价函数变为

$F({\mathrm{\α}}_i,{\mathrm{\β}}_i,x_i)=\mathrm{\Σ}\frac{|1-{\mathrm{\α}}_i|{\left(x_i\right)}^0}{{\mathrm{\β}}_i}=\frac{{\mathrm{\Δx}}_i}{x_i}\frac{1}{{\mathrm{\β}}_i}$

在此情况下，αi和Xi对应的解为

${\mathrm{\α}}_i=1+\frac{{\mathrm{\β}}_i(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}\left({\mathrm{\β}}_i{x}_i\right)},$ 即

式(二)：

$X_i={\mathrm{\α}}_i{x}_i=x_i+\frac{\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)}$

所表现的物理意义是，根据不确定度调整能耗的相对值，分配结果倾向于按不确定度调整分配比例。

方法(1)和方法(2)都应满足另一个条件，即Xi≥0。

以下针对具体过程举例：

某电路由两个负载R1、R2组成，基础功率估算分别90kW和10kW，估值不确定度分别为0.5、0.5，某次监测到的小时电能消耗为80kWh，需要在两个负载间进行拆分。

第一步，进行基础估算，x1＝90kWh，x2＝10kWh；

第二步，实际电能耗为Y＝80kWh，差值为Y-x1-x2＝-20kWh，需要根据算法进行调整：

应用式(1)，得到负载一和负载二的调整能耗分别为

${\mathrm{\ΔX}}_1=\frac{{\left({\mathrm{\β}}_1\right)}^2(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}=\frac{-20\×{0.5}^2}{{0.5}^2+{0.5}^2}\mathrm{kWh}=-10\mathrm{kWh},$

${\mathrm{\ΔX}}_2=\frac{{\left({\mathrm{\β}}_2\right)}^2(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}=-10\mathrm{kWh}$

则最终拆分结果为

X1＝(90-10)kWh＝80kWh，X2＝(10-10)kWh＝0kWh，

在相同的不确定度下，两个负载的调整绝对幅度相同；当实际电能耗在80kWh以下时，负载R2将都只能分到0的能耗。

应用式(2)，得到负载一和负载二的调整能耗分别为

${\mathrm{\ΔX}}_1=\frac{\left(x_1{\mathrm{\β}}_1\right)(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)}=\frac{90\×0.5\×(-20)}{90\×0.5+10\×0.5}\mathrm{kWh}=-18\mathrm{kWh}$

${\mathrm{\ΔX}}_2=\frac{\left(x_2{\mathrm{\β}}_2\right)(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)}=\frac{10\×0.5\×(-20)}{90\×0.5+10\×0.5}\mathrm{kWh}=-2\mathrm{kWh}$

则最终拆分结果为

X1＝(90-18)kWh＝72kWh，X2＝(10-2)kWh＝8kWh，

并且

$\frac{\left|{\mathrm{\ΔX}}_1\right|}{x_1}=\frac{18}{90}=0.2,\frac{\left|{\mathrm{\ΔX}}_2\right|}{x_2}=\frac{2}{10}=0.2,$

在相同的不确定度下，调整相对幅度相同，即使实际能耗很小，也能在两个设备间进行拆分，此结果比算法一更为合理。

本方法已在浙江省公共建筑能耗项目中进行应用，效果良好。

一电路实例：

某电路中由三个负载R1、R2、R3组成，基础功率估算值分别为10kW、10kW、90kW；对应的估值不确定度分别为0、0.1、0.8——其中R1为机房设备，功耗稳定；R3为医院照明，功耗相对稳定；R2为医院插座，功耗较大，但使用频率较低。

实际加表测量的一组数据如下：

	测值1	测值2	测值3	测值4	测值5	测值6	测值7
								实测电耗	20.00	28.00	29.00	32.00	35.00	114.00	120.00
R1拆分结果	9.98	9.96	9.95	9.98	9.94	9.97	9.96
								R2拆分结果	10.02	17.45	17.45	17.57	17.66	19.81	20.05
R3拆分结果	0.00	0.59	1.60	4.45	7.40	84.22	89.99

采用式(1)的拆分结果如下：

	测值1	测值2	测值3	测值4	测值5	测值6	测值7
								实测电耗	20.00	28.00	29.00	32.00	35.00	114.00	120.00
R1拆分结果	10.00	10.00	10.00	10.00	10.00	10.00	10.00
								R2拆分结果	10.00	18.00	18.60	18.65	18.69	19.91	20.00
R3拆分结果	0.00	0.00	0.40	3.35	6.31	84.09	90.00

采用式(2)的拆分结果如下：

	测值1	测值2	测值3	测值4	测值5	测值6	测值7
								实测电耗	20.00	28.00	29.00	32.00	35.00	114.00	120.00
R1拆分结果	10.00	10.00	10.00	10.00	10.00	10.00	10.00
								R2拆分结果	10.00	17.51	17.54	17.62	17.70	19.84	20.00
R3拆分结果	0.00	0.49	1.46	4.38	7.30	84.16	90.00

经过对比，两种拆分结果都优于直接估算值，吻合度都比较高；而算法2比算法1的结果更接近实际结果一些。

实现了对设备能耗的间接测量，无需加表直接测量，即得出了较为准确的设备能耗值，方便对能耗使用情况进行分析，方便管理单位根据计量得到的用能数据衡量和检查各项节能措施、管理方法、技术手段的实际效果，可以保障公共建筑节能的健康发展，能够实实在在地降低公共建筑运行能耗。

以上显示和描述了本发明的主要技术特征及所具有的优点，对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的精神和范围的情况下对它进行显而易见的改变都在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种可实现建筑用电间接计量的方法，其特征在于包括以下步骤：

a、建立运行参数集：为现场每个设备建立运行参数集，包含其额定功率、运行时间段、相应时间段内设备运行负载率、对应的不确定度；

所述运行时间段按设备的工作负荷周期分类，划分为全年一致、季节性不同、工作日与周末不同、白天与夜晚不同；

所述设备运行负载率为其实际功率与额定功率的比值，有效值为[0，1]；

所述不确定度是对设备运行负载率进行一段时间的监测，根据统计学公式计算得出的标准差，反映监测结果中能耗样本波动和分布情况；

b、按式(一)或式(二)对任意时刻的电表测量到的用电能耗数据进行优化分配，得到各设备的能耗值，实现间接间量：

式(一)： $X_i=x_i+\frac{{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}{\left({\mathrm{\β}}_i\right)}^2}$

式(二)： $X_i=x_i+\frac{\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)(Y-\mathrm{\Σ}{x}_i)}{\mathrm{\Σ}\left(x_i{\mathrm{\β}}_i\right)}$

其中，X_i为设备的实际能耗；

      x_i为估算能耗，即设备的额定功率与当前时刻负载率之乘积；

      Y为实际的总能耗；

      β_i为设备对应的不确定度。

2.一种可实现建筑用电间接计量的方法，其特征在于，步骤b中的总能耗Y由抄表***直接得到，或者通过相邻时段的其他数值进行插值运算获取。