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2024年6月《深圳市发展和改革委员会关于组织开展空调负荷聚合接入深圳虚拟电厂管理中心的通知》
开展空调负荷可调控资源安全感知、柔性调控能力建设,依托虚拟电厂实现空调负荷感知能力全面提升,空调用电效能全面优化,力争 2024 年底实现接入空调调控能力 20 万千瓦以上,2025 年实现接入空调调控能力 50 万千瓦以上,探索建立虚拟电厂参与电力现货市场和辅助服务市场的相关途径。
空调负荷现状:
1.存在的问题
光伏发电等新能源装机容量越来越大如何提升绿色新能源的消纳比率;需量电费管理:管理最大需量避免越限(两部制电价如何降需,避免加倍收费);已经安装的节能设备未能完全发挥作用,操控方式原始节能效果一般;各设备未单独安装计量器具,用能数据不全面,不能细化分析主机、水泵、冷却塔等各种设备能效,不利于日后选择合适的提效技改措施;空调未端人的因素对能耗影响较大,但未能对未端风设备进行有效管控冷热源与空调末端各自独立控制,存在浪费情况。v详情咨询”acrelcy“
2.设备占比情况
新型电力系统下中央空调负荷调控解决方案
1.需求:
中央空调系统有冷热源系统和空气调节系统(末端风系统)组成。
在相同的客观环境下,末端设备的启停数量和风温、风速的设定决定了中央空调系统整体电耗水平。
负荷调峰-中央空调AI调优:结合人工智能算法,实时预测冷/热负荷,及时调整主机运行参数,水泵调控参数、冷却塔风机控制参数,使系统运行效率最优,结合刚性与柔性调控策略,降低电负荷,避免超需量。
组网图
2.解决方案:
(1)接入电力监控数据,实时采集变压器负荷数据;
(2)各水泵、风机安装变频器,变频器数据接入平台;接入室外温湿度数据;
(3)建立冷热源自控系统,实现设备自动运行;接入末端风设备,实现整体调控。
平台结构图
(4)中央空调AI调优输入参数
(5)基于AI的能源管控平台的作用
企业节能工作不是一蹴而就,需要按步骤实施;先发现问题,再解决问题。
(6)核心算法
典型能源站供能系统的算法层级
中央空调系统制冷调优;换热站供热调优;太阳能制热预测及空气源热泵系统调优;冷/热源与末端温控风控调优。
AI调优
通过建立高精度的能效模型,在保证安全的前提下,采用全局主动优化算法确定该负荷条件下各子系统的运行策略。
需量控制
主要场景:公共建筑、中央空调负荷占变压器负荷较大的情况。
需量控制:降低空调输出制冷量,利用建筑物热惰性,短时降低中央空调系统电耗,防止增加基础电费。
调控策略
AI算法-冷负荷预测
AI算法-关联性分析
AI算法-设备调优
审核编辑 黄宇
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