一、集中空调系统周期性暂停用电研究（论文文献综述）
王琳玮[1]（2021）在《疫情影响的大连绿色公共建筑运行性能研究》文中研究表明能源问题是21世纪全世界共同面临的挑战,其中,建筑能耗占比最高,绿色建筑进入全面快速发展阶段。绿色建筑发展方向正在逐步从减少建筑能耗的初衷扩展到全方面提升人居环境整体性能。2020年新冠疫情影响了人们的生活方式,人们更注重建筑作为保持身心健康、调节情绪、陶冶情操的载体和场所。持续推动以提升健康性能为目标的“健康建筑”发展,已经成为国际建筑发展的新趋势、新目标、新导向。公共建筑具有能耗大、功能复杂、室内环境品质差等问题;同时,作为人员密集场所,其运行情况受疫情影响显着。大型公共建筑应该适应疫情变化的全新的运营模式,对公众健康产生积极意义。大连市是寒冷地区沿海城市,受海洋气候变化影响,滨海城市气候脆弱,寒冷地区节能潜力大。本文选取大连市典型绿色建筑为研究对象,收集其设计指标、运行性能参数和使用者满意度评价;运用层次分析法建立了双主客观绿色建筑后评估模型,分项评估了包括室内环境品质实测、能耗、水耗记录的客观监测模块,以及包括建筑环境评价和服务性能评价的主观评价模块;对疫情前中后期不同运行状态的绿色建筑运行能耗、室内环境以及满意度的方面进行综合运行后评估;探讨疫情前后不同星级绿色公共建筑运行变化,分析了实际运行与设计差异的原因,提出了大连市绿色建筑性能提升建议。本文填补了我国疫情前后公共建筑运行效果差异性评估研究的空白。研究结果表明,与疫情前相比,疫情后的绿色公共建筑能源消耗显着降低,其中二月份能耗差值最大,同比降低了63.5%,受疫情影响最明显。室内环境品质受使用者活动影响明显,工作人员对建筑室内环境宽容度更高;热环境满意度与实测结果存在差异。室内环境性能优劣不与绿色建筑等级成正比,星级高的绿色建筑不能代表满足健康的要求,我国绿色建筑评价中对健康环境的关注度不足,应加强从使用者出发的绿色建筑运行性能评估研究。对绿色公共建筑来说,提升室内环境品质,提高节能效益,营造舒适、安全、高效、健康的室内空间是“后疫情时代”下实现健康建筑的必然要求。疫情前中后期的公共建筑运行情况对比研究不仅对现阶段公共建筑节能、复产复工有着一定积极意义,而且对后疫情时代建筑节能后评估体系的完善具有参考价值和战略意义。
刘芷倩[2]（2020）在《计及柔性负荷的电动汽车车载空调有序温控调度研究》文中研究指明传统内燃机汽车加剧了全球能源危机和环境污染,使用清洁能源、无污染的电动汽车得到飞速发展。电动汽车大规模的无序充电更会造成电网区域负荷的“峰上加峰”,导致局部地区变电站过载运行,不利于配电网的安全稳定运行。同时,全球气候变暖加剧人们对空调的需求,使得在极端季节存在用电负荷峰值高、持续时间长现象,更是给电网运行带来了巨大挑战。基于此背景,本文主要完成以下几个方面的研究:1.建立固定建筑空调系统等效热参数模型,分析建筑空调系统的调控方式;在此基础上,建立车载空调功率与舱内温度关系式,分析移动电动汽车车载空调系统的散热模型,根据车舱内热负荷组成分析车载空调系统的调控方式,并通过算例分析验证模型的正确性。2.在车载空调系统散热模型的基础上,提出一种基于电动汽车车载空调温度调控的电动汽车有序充电策略。结合电动汽车出行链、充放电约束、分时电价、变电站容量约束,以用户充电成本最小为目标函数,建立考虑温控的电动汽车分散式优化调度模型。结果表明,温控调度能有效减少电动汽车汽车的无序充电负荷,采用基于拉格朗日松弛算法优化电动汽车充电时段,能有效服务电网“削峰填谷”,减少用户的充电成本。3.为扩大用户侧柔性负荷调控裕度,加入建筑空调负荷。建立路网-电网耦合模型,将路网结构分为住宅区、工作区和商业区三大类,以用户用电成本最小和配电网负荷波动最小为多目标优化函数,建立考虑时空温控的电动汽车和建筑空调联合优化模型,采用遗传算法对模型进行求解。仿真结果表明,不同功能区在不同时段,由于用户使用规律不同有不同的无序用电负荷,且会加剧电网“峰上加峰”的现象;而考虑时空温控的联合优化模型不仅解决了单目标优化下新高峰问题,还能有效消减电网负荷和用户用电成本。
刘聪[3]（2020）在《集中空调系统需求响应负荷反弹抑制策略研究》文中研究指明目前,用户对热舒适要求越来越高,电力需求不断增加,在夏季空调负荷高峰时期,常有供不应求的情况发生,从而使电网处于不平衡状态,给电力系统的安全高效运行带来了极大的风险。随着科学研究的不断推进,解决该现象的措施不断完善。空调负荷具有容量大、占比高、易控制的特点,是很好的需求响应控制资源。但在对空调负荷进行控制之后,会存在一定量的负荷反弹。负荷反弹会大大影响需求响应的控制效果,甚至会引起二次高峰,使电网面临新一轮的压力,因此本文针对负荷反弹展开研究。首先,对目前应用较为广泛的空调需求响应措施进行分析,确定以调整室内温度上下限为机制的直接负荷控制需求响应策略。接着,对当前的负荷反弹抑制策略进行对比分析。然后,基于一阶等效热参数方程,建立单体空调的负荷模型,并进一步推导出单体中央空调负荷模型。最后,基于蒙特卡洛模拟法,建立聚合空调负荷模型。同时,基于历史数据以及Elman算法对模型进行验证,并对一天内的负荷进行预测研究,为后续的直接负荷控制建立基础。采用直接负荷控制方法对聚合模型进行仿真研究,明确直接负荷控制带来的削峰作用以及负荷反弹。在此基础之上,选取“直接负荷控制温度上限”、“直接负荷控制时长”和“参与负荷数量”三个负荷反弹指标进行敏感度分析,并以这三个指标为约束,提出了负荷反弹抑制优化策略。利用带精英策略的多目标遗传算法NSGA2算法进行优化求解,并采用求解的结果对系统进行调控。仿真结果表明,采用选定的负荷反弹抑制优化指标进行参数优化,相比于传统直接负荷控制不仅可以降低峰值负荷,在一定程度上还可以减少负荷反弹量。构建一种基于迭代学习算法的协同负荷反弹抑制策略,对空调负荷曲线进行优化,仿真结果表明采用该策略优化后的负荷曲线过渡状态更平稳,可以保证电网高效安全运行,降低负荷反弹带给电网的风险。课题研究对电网负荷调度以及需求响应更好展开具有一定的理论意义。
樊丽丽[4]（2020）在《基于温度再设的HVAC需求响应控制策略研究》文中研究说明我国能源需求量随着国民经济的发展在迅速增加,而暖通空调（Heating ventilating and air-conditioning,HVAC）的运行能耗占据了居民生活用电能耗的很大部分的比重,另外,HVAC系统运行的时段性和负荷分布的不均匀性增大了电力系统负荷的峰谷差。因此,建筑HVAC系统是电力需求响应的主要因素之一。本文针对风机盘管加新风的HVAC系统的运行能耗及需求响应策略进行了研究,采用重新设定制冷区域温度和热舒适指标PMV（Predicted Mean Vote）的方法,以降低空调电耗的同时不影响室内人员的热舒适体验。建立多区域建筑和房间制冷系统控制的TRNSYS（Transient System Simulation Program）模型来分析HVAC系统参与需求响应时的峰期负荷削减量和系统运行的费用。主要结论如下:（1）对不同室内温度设定值下的HVAC系统运行能耗进行了实验与模拟研究,结果表明适当升高室内温度设定值能降低系统的运行能耗,为基于温度再设的空调需求响应提供了理论依据。（2）针对室内热舒适性提出了直接室内温度控制法和热舒适性指标PMV控制法,并将这两种控制方法应用于HVAC需求响应的控制策略中,通过TRNSYS仿真软件模拟后可知:基于温度控制的HVAC系统需求响应的峰期负荷转移率约为30.3%,基于PMV参数控制的HVAC系统需求响应的峰期负荷转移率约为22.7%。峰期负荷转移率与室外环境温度呈负相关,室外环境温度越低实施需求响应策略的峰期负荷转移率越高。该系统在采用再设室内温度的需求响应策略时并不能节省能耗节省电费,因此,在实施该策略时,除了分时电价的优惠政策外还需要给予相应的激励措施。
方昊宸[5]（2020）在《空调负荷参与配电网光伏消纳策略研究》文中研究指明随着全球能源、环境问题的日益严重,发展可再生能源,提高可再生能源的利用率已成为各国发展的重点,尤其是光伏发电（Photovoltaic,PV）,得到了快速发展。但分布式光伏发电的大量并网,给配电网的安全运行带来了很大的压力。与此同时,空调负荷体量巨大,在全网的夏季高峰负荷中,占有很高的比例,需求响应潜力巨大;并且由于空调负荷所处的建筑物具有热（冷）存储的能力,能够将电能以热（冷）能的方式储存起来,对空调负荷进行小范围内的控制对用户的影响较小,仍然可以满足用户的舒适度要求,因而可以把空调负荷作为需求响应的一种类型参与解决配电网光伏消纳问题。论文的研究工作如下:首先,基于定频空调的数学模型,考虑定频空调的运行特性及其不同控制方式的特点,提出了定频空调分钟级控制策略及空调负荷曲线、调节潜力的计算方法,进而分析了不同的控制时间、室外温度等控制参数对空调负荷调节潜力的影响。仿真结果表明,所提控制策略可以在提供需求响应服务的同时又可以满足用户舒适度的要求,不同的控制参数对空调负荷的调节潜力也均有不同的影响。其次,针对低压配电网光伏渗透率的逐渐提高带来的光伏出力过剩问题,提出了空调负荷聚合商参与日前光伏消纳的系统架构。从聚合商的角度出发,基于博弈论,给出了负荷聚合商投标决策模型和负荷聚合商非合作博弈模型,以负荷聚合商收益最大为目标确定日前投标计划。最后,通过算例仿真验证了文中所提消纳模型的可行性。最后,针对由于光伏功率倒送给配电网所导致的电压越限问题,提出了一种空调负荷参与配电网辅助调压策略。该策略基于模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）,是包含实时控制和反馈校正的长时间尺度协调控制方法,以系统网损和配电运营商总调节成本最小,空调负荷聚合商收益最大为目标,求得各负荷节点空调负荷的有功负荷调节量。算例表明所提策略具有良好的经济性和合理性。
罗为,许鹏,李为林,陈喆,徐琦,董政,丁益民[6]（2019）在《单体建筑需求响应研究》文中研究表明研究对象为一座办公建筑,采用空调系统直接控制策略（启停控制）,在需求响应时段完成了建筑能耗的削减。研究中,选择了响应日的相似日能耗作为基线,分析了响应日总能耗和空调能耗的变化情况,计算了响应时段的削减量和楼宇当天的收益情况,同时分析了室内空气温度是否保持在舒适范围。最终通过小功率的冷水机组代替大功率的冷水机组从而使得总能耗平均削减率为11. 49%;因为建筑本身热惰性和空调冷冻水的热惰性的存在,启停控制策略并不会导致室内温度的骤升。
霍秋屹[7]（2019）在《考虑新能源消纳的冰蓄冷空调多目标优化策略》文中提出随着社会经济的发展,人民生活水平不断的提高,电力需求也在续速增长,电力供需关系日趋紧张。一方面,随着电力系统用户负荷日趋多样化和规模化以及智能化设备的发展,具有良好互动调节潜力的柔性负荷占比稳步增加;另一方面,随着需求响应技术的研究不断深入,越来越多的柔性负荷参与到可再生能源波动平抑和电网峰值调节等电网辅助服务中。在众多类型的柔性负荷当中,中央空调负荷因为具有功率大,响应潜力良好等特点,一直是响应调控领域的重要研究对象。本文围绕中央空调负荷群体参与需求响应的相关技术开展研究,制定了中央空调集群响应优化控制策略,内容包含中央空调负荷建模、优化控制策略制定等方面。本文主要工作如下:（1）本文研究了冰蓄冷型中央空调的机理建模方法。深入分析了空调系统的用电特性、响应调节潜力、工作原理和影响空调运行的关键性因素,并对比分析了冰蓄冷空调在不同工况下的控制策略和工作模式;（2）针对需求侧柔性负荷的负荷特性和分布式能源的发展需求。设计了一种考虑新能源接入的负荷聚合商调控系统。并根据传统负荷聚合商的网络结构、调节方式和工作特性,搭建了一种以负荷聚合商为园区范围内发电中心和用户侧响应的平台,并运用去中心式网络结构对需求侧柔性负荷进行聚合,以达到改善用户的用电行为,提供对电网公司调控需求的可靠响应和协助服务的作用;（3）研究分析了冰蓄冷空调在不同负荷状态下的运行模式,进而提出了一种适用于空调系统响应潜力调节的多负荷状态（Multi Load State,MLS）控制策略。根据日前空调用户冷负荷预测值大小,将空调系统的负荷运行状态划分为高负荷运行状态和低负荷运行状态,通过计算空调系统在每一时段内的制冷功率和融冰速率,判断下一时刻空调系统能否进行需求响应调控;（4）提出了一种基于风电消纳的冰蓄冷空调多目标优化策略,同时考虑电网公司,负荷聚合商和空调用户三者的经济效益,建立了冷量平衡约束、制冷机功率约束和节点电压约束等约束条件,基于模糊隶属度函数,计算考虑不同利益主体的经济效益验证了该策略的经济性和可行性。
陈小锋[8]（2019）在《考虑温控负荷的虚拟电厂能效管理系统》文中认为随着我国社会经济的不断发展与进步,社会各方面对电力能源的需求越来越大,随之暴露出来的能源紧缺、能源未充分利用等问题引起了国家的高度重视。因此,通过虚拟电厂供应侧和需求侧对电力能源进行分配和管理,实现电力能源管理的科学化、智能化、精细化,从而达到节约能源和保护环境的目的也越来越明确。近几年,温控负荷容量在我国迅速增大,大量的温控负荷也带来了巨大的调控潜力。在此背景下,本文通过对温控负荷的分析研究,进而通过虚拟电厂能效管理系统进行优化调度来实现电力的“移峰填谷”,有利于缓解电力供需矛盾,保证电网安全稳定运行,提高能源使用效率,对我国实现电力资源的优化配置具有深远意义。本文首先对温控负荷参与到虚拟电厂中完成需求侧响应的背景与意义进行阐述,分析了温控负荷参与需求响应的国内外研究现状,阐述了虚拟电厂及其实现的基础,对需求侧管理的概念以及相关结构设计进行了阐述,对温控负荷的选定及负荷的容量特性、工作特性进行了研究。其次,阐述了基于虚拟电厂的温控负荷的需求响应,介绍了基于需求响应的虚拟电厂能源管理系统的功能;为了应用虚拟电厂针对温控负荷的调控策略,了解了空调负荷以及电热水器负荷的的热力学模型,为能效管理系统的设计实现起到了重要作用。最后,设计了基于FPGA的电能监测装置的硬件和软件部分,包括采集基本电能参数、记录三相不平衡度及零序电流等功能;在控制方面,通过ZigBee网络设置,进行上、下位机的数据交互;设计了基于温控负荷的虚拟电厂能效管理系统人机交互界面,实现对温控负荷的远程监控。
郭旭歆[9]（2019）在《含商业楼宇中央空调的虚拟电厂构建与运行研究》文中认为随着电力系统峰谷差的日益加剧,以及各类环境问题的日益严重,虚拟电厂因其资源挖掘的优势而受到重视。然而,虚拟电厂相关理论尚不完善,亟需进一步研究。本文对虚拟电厂的构建与运行方法进行了研究,从中央空调资源出发,分析了中央空调在虚拟电厂中的调控特性,构建了中央空调虚拟储能模型,研究了虚拟电厂的发电任务分解策略,同时为了规避虚拟电厂实际运行时面临的风险,提出了虚拟电厂动态模型。首先,概述了国内外虚拟电厂的发展现状,总结了国内外中央空调需求响应和虚拟电厂的研究现状,研究了中央空调模型的功率削减特性、温度上下限特性、回风温度特性和各类功率调控手段之间的差异,并利用虚拟储能充放电功率参数、电量参数、荷电状态参数和虚拟储能充放电效率参数将中央空调模型转换为虚拟储能模型,为虚拟电厂调用中央空调资源提供了理论依据。同时,由于中央空调多房间环境等效热参数难以获取,本文提出一种实验参数辨识方法,通过实验的方式获取中央空调众多房间的等效热参数,并设计了简化实验方法,使得实验能够在中央空调闲置时自动进行并获取所需的数据进行参数辨识。其次,根据虚拟储能模型提出了一种基于密度峰值的虚拟电厂构建方法,通过虚拟储能元件的技术特征挖掘资源聚类中心,将大量特性不一的虚拟储能元件按照技术指标聚类分组,并据此构建虚拟电厂。同时,针对虚拟电厂运行经济性的需要,提出了虚拟电厂用电经济性协调控制策略,实现了虚拟电厂发电成本最小的运行方式;针对虚拟电厂参与电力系统调峰的需要,以虚拟电厂削峰为目标函数,设计了基于电网安全性的协调控制策略。最后,针对影响虚拟电厂的三个主要不确定性因素——可调用的中央空调虚拟机组数量、室外温度和出力误差进行研究。分别基于模糊性、灰色性和随机性对不确定性因素进行建模。针对虚拟电厂所面临的风险,提出了基于机器学习的虚拟电厂动态模型,利用神经网络建立不确定性因素与虚拟电厂技术参数之间的关系,根据不确定性因素的大小实时调节虚拟电厂技术参数;根据风险辨识理论构建了基于风险辨识的动态模型,利用历史损失模拟损失期望,并对虚拟电厂的技术参数进行优化,获得虚拟电厂最优在线参数。最后综合了本文提出的虚拟储能模型构建方法、虚拟电厂任务分解策略和虚拟电厂动态模型,建立虚拟电厂综合运行策略,为中央空调虚拟电厂参与电力系统实时运行提供了理论依据。
兰宇[10]（2018）在《基于弹性温度裕度调节的中央空调集群需求响应优化控制策略研究》文中研究说明近年来,随着我国社会和经济的不断发展,全国的电力需求呈现出持续速增长的趋势,电力供需关系较为紧张。一方面,随着电力系统用户负荷日趋多样化和规模化以及智能化设备的发展,具有良好互动调节潜力的柔性负荷占比稳步增加;另一方面,随着需求响应技术的不断成熟,负荷侧用户可更多地参与可再生能源波动平抑和电网峰值调节等电网辅助服务。在众多柔性负荷当中,中央空调负荷因其功率较大,具有良好的需求响应潜力。本文围绕中央空调负荷群体参与需求响应的相关技术开展研究,制定了中央空调集群需求响应优化控制策略,内容涉及中央空调负荷建模、优化控制策略制定等方面。首先,研究了基于“自下而上”建模的负载率型中央空调机理建模方法。基于等值热力学参数模型,建立电能的消耗与室内温度之间的联系,进而得到中央空调的设备运行状态与其功率特性之间的关系。通过分析负载率型中央空调的运行机理、物理模型、终端设备的用电特性等各方面因素影响,对负载率中央空调负荷进行动态机理建模。其次,基于用户用电行为分析构建了用户弹性温度可调裕度。首先基于SOM-Kmeans两阶段聚类算法对用户负荷数据进行聚类分析,其次以最小化条件风险收益值和用户支付成本为目标构建零售电价定价模型,并从影响用户用电行为的因素出发,综合考虑电价等用户主观因素以及设备客观因素,构建用户意愿度模型,并基于用户意愿调节各个空调终端的实时温度上、下限设定值,使得终端设备的温度可调裕度具有“弹性”。最后,提出了一种中央空调集群需求响应双层优化控制策略。下层以中央空调终端设备为研究对象,制定了一种基于弹性温度可调裕度的中央空调终端控制策略,该策略在考虑到终端用户用电特性差异的同时,避免了设备的频繁启停。上层从负荷聚合商的角度构建优化调度模型,对中央空调负荷群体的响应目标进行优化分配,在满足中央空调负荷群体响应出力与响应目标一致的前提下,综合考虑多方面因素,在满足电网调度计划且考虑用户意愿的同时,实现聚合商的利润最大化。
二、集中空调系统周期性暂停用电研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、集中空调系统周期性暂停用电研究（论文提纲范文）
（1）疫情影响的大连绿色公共建筑运行性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 选题依据及来源 |
| 1.1.2 国内外绿色建筑发展 |
| 1.1.3 疫情对绿色建筑发展的影响 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.2.3 研究创新点 |
| 1.3 研究对象 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.4.1 能耗数据收集和室内环境质量监测 |
| 1.4.2 用户主观评价问卷调研 |
| 1.4.3 经济效益计算模型 |
| 1.4.4 双主客观绿色建筑后评估模型 |
| 1.5 技术路线与论文框架 |
| 1.5.1 技术路线 |
| 1.5.2 论文框架 |
| 2 相关基础理论研究 |
| 2.1 国内外绿色建筑评估体系发展 |
| 2.1.1 国内外绿色建筑评价体系对比 |
| 2.1.2 中国《绿色建筑评价标准》更新与发展 |
| 2.2 疫情与健康建筑室内环境 |
| 2.2.1 健康建筑发展需求 |
| 2.2.2 健康建筑标准 |
| 2.2.3 疫情影响的公共建筑运行状态 |
| 2.3 国内外研究现状 |
| 2.3.1 绿色建筑技术运行效益研究 |
| 2.3.2 从使用者角度出发的公共建筑环境品质评价 |
| 2.3.3 基于运行数据的绿色建筑后评估 |
| 2.3.4 新冠疫情对建筑的影响 |
| 3 案例A能源消耗后评估 |
| 3.1 节能设计关键技术 |
| 3.2 分项计量模型 |
| 3.3 年运行能耗分析 |
| 3.4 受疫情影响的能耗分析 |
| 3.4.1 典型月能耗分析 |
| 3.4.2 逐日能耗变化 |
| 3.4.3 逐时能耗变化 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 案例A室内环境质量后评估 |
| 4.1 实测基本情况 |
| 4.2 夏季室内环境实测与分析 |
| 4.2.1 室内热湿环境 |
| 4.2.2 室内空气品质 |
| 4.2.3 室内光环境 |
| 4.3 过渡季室内环境实测与分析 |
| 4.3.1 室内热湿环境 |
| 4.3.2 室内空气品质 |
| 4.3.3 室内光环境 |
| 4.4 冬季室内环境实测与分析 |
| 4.4.1 室内热湿环境 |
| 4.4.2 室内空气品质 |
| 4.4.3 室内光环境 |
| 4.5 室内环境质量主观评价 |
| 4.5.1 室内热环境 |
| 4.5.2 室内湿度环境 |
| 4.5.3 室内空气品质 |
| 4.5.4 室内光环境 |
| 4.5.5 室内声环境 |
| 4.5.6 室内环境总体 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 疫情影响下绿色公共建筑运行性能评估 |
| 5.1 绿色建筑技术应用 |
| 5.1.1 案例建筑绿色技术统计 |
| 5.1.2 大连市绿色技术经济效益 |
| 5.2 绿色建筑能耗后评估 |
| 5.2.1 案例A能耗后评估 |
| 5.2.2 案例B能耗后评估 |
| 5.3 绿色建筑室内环境后评估 |
| 5.3.1 室内热湿环境 |
| 5.3.2 室内空气品质 |
| 5.3.3 绿色建筑室内环境达标率分析 |
| 5.4 绿色建筑运行满意度后评估 |
| 5.4.1 室内环境满意度 |
| 5.4.2 服务性能满意度 |
| 5.5 疫情影响的大型公共绿色建筑运行评估 |
| 5.5.1 案例建筑综合后评估 |
| 5.5.2 大连市绿色建筑节能潜力探讨 |
| 5.5.3 大型公共绿色建筑性能提升探讨 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 中国绿色建筑标准对比 |
| 附录B 各国绿色建筑评价指标对比 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（2）计及柔性负荷的电动汽车车载空调有序温控调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 柔性温控负荷建模与配电网调度研究现状 |
| 1.2.1 柔性温控负荷建模分析现状 |
| 1.2.2 柔性温控负荷参与配电网调度现状 |
| 1.3 电动汽车参与配电网研究现状 |
| 1.3.1 温度对电动汽车充电负荷影响研究现状 |
| 1.3.2 电动汽车有序充电策略研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及技术路线 |
| 第2章 典型柔性温控负荷建模研究 |
| 2.1 固定建筑空调负荷建模 |
| 2.1.1 空调负荷等效热参数模型分析 |
| 2.1.2 空调负荷集群建模研究 |
| 2.2 移动乘员舱热负荷模型分析 |
| 2.2.1 典型热能传递方式 |
| 2.2.2 乘员舱热负荷分析 |
| 2.3 移动车舱空调散热模型分析 |
| 2.4 车舱空调散热模型算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 考虑温控的电动汽车分散式优化调度策略 |
| 3.1 电动汽车充电负荷特性研究 |
| 3.1.1 电动汽车充电影响因素分析 |
| 3.1.2 电动汽车出行模拟研究 |
| 3.2 考虑温控的电动汽车调度模型 |
| 3.3 基于拉格朗日松弛法的分散式优化调度策略 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 参数设置 |
| 3.4.2 考虑温控的电动汽车无序充电分析 |
| 3.4.3 基于拉格朗日松弛法的分散式优化充电分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑时空分布的柔性负荷联合优化调度策略研究 |
| 4.1 温控负荷控制策略分析 |
| 4.2 考虑时空温控的柔性负荷联合优化模型 |
| 4.2.1 考虑时空温控的柔性负荷分层调度结构 |
| 4.2.2 路网-电网耦合模型 |
| 4.2.3 柔性负荷联合优化模型 |
| 4.3 基于遗传算法的柔性负荷联合优化调度策略 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 参数设置 |
| 4.4.2 考虑时空温控的柔性负荷无序用电负荷分析 |
| 4.4.3 基于遗传算法的时空温控柔性负荷有序用电规划分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 本文研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
（3）集中空调系统需求响应负荷反弹抑制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空调系统建模研究现状 |
| 1.2.2 空调负荷参与需求响应研究现状 |
| 1.2.3 负荷反弹抑制策略研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线及论文结构 |
| 2 空调负荷参与需求响应建模研究 |
| 2.1 空调系统结构及工作原理 |
| 2.1.1 空调系统结构 |
| 2.1.2 空调系统原理 |
| 2.2 空调负荷特性分析 |
| 2.2.1 整体空调负荷特性分析 |
| 2.2.2 不同行业空调负荷特性分析 |
| 2.3 空调负荷建模研究 |
| 2.3.1 空调负荷建模方法 |
| 2.3.2 基于等效热参数的空调负荷建模研究 |
| 2.3.3 基于蒙特卡洛模拟法的聚合建模研究 |
| 2.4 模型验证及负荷预测 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于直接负荷控制的负荷反弹抑制策略研究 |
| 3.1 直接负荷控制策略 |
| 3.1.1 直接负荷控制概述 |
| 3.1.2 直接负荷控制带来的效益 |
| 3.1.3 直接负荷控制原理 |
| 3.2 直接负荷控制策略效果验证 |
| 3.2.1 算例条件设置 |
| 3.2.2 结果分析 |
| 3.3 负荷反弹指标 |
| 3.3.1 直接负荷控制温度上限 |
| 3.3.2 直接负荷控制时长 |
| 3.3.3 参与负荷数量 |
| 3.3.4 负荷反弹指标数据拟合 |
| 3.4 负荷反弹抑制策略 |
| 3.4.1 目标函数 |
| 3.4.2 约束条件 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 NSGA2算法 |
| 3.5.2 算例条件设置 |
| 3.5.3 仿真结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于迭代学习算法的协同负荷反弹抑制策略研究 |
| 4.1 迭代学习算法 |
| 4.1.1 PD型迭代学习算法 |
| 4.1.2 PID型迭代学习算法 |
| 4.2 基于迭代学习算法的协同负荷反弹抑制策略 |
| 4.3 优化结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士研究生阶段研究成果 |
| 附录 |
| 1 图表索引 |
| 2 致谢 |
（4）基于温度再设的HVAC需求响应控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究目的和理论意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 HVAC系统需求响应研究 |
| 1.2.2 HVAC系统温度再设的需求响应研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 第二章 HVAC系统的理论分析 |
| 2.1 建筑冷负荷模型 |
| 2.1.1 围护结构的传热冷负荷 |
| 2.1.2 人员、设备、照明设施散热形成的冷负荷 |
| 2.2 办公室动态冷负荷的模拟 |
| 2.2.1 模拟冷负荷的意义 |
| 2.2.2 TRNSYS简介 |
| 2.2.3 建筑动态负荷模拟 |
| 2.3 空调系统数学模型 |
| 2.3.1 风机盘管数学模型 |
| 2.3.2 冷水机组数学模型 |
| 2.3.3 控制系统模型 |
| 2.4 热舒适指标模型 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 室内温度设定值对HVAC系统节能影响研究 |
| 3.1 实验平台 |
| 3.1.1 风机盘管加新风空调系统 |
| 3.1.2 冷源及输配系统 |
| 3.1.3 实验监控系统与数据采集 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.3 实验过程及分析 |
| 3.4 TRNSYS模拟验证 |
| 3.4.1 仿真模型搭建 |
| 3.4.2 HVAC系统控制模型搭建 |
| 3.4.3 模拟过程及结果分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 HVAC系统需求响应的模拟研究 |
| 4.1 HVAC系统需求响应调控策略 |
| 4.2 再设室内温度的HVAC系统需求响应模拟 |
| 4.2.1 温度控制法 |
| 4.2.2 PMV控制法 |
| 4.3 模拟结果对比分析 |
| 4.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）空调负荷参与配电网光伏消纳策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 分布式光伏消纳的研究现状 |
| 1.2.2 配电网电压调节研究现状 |
| 1.2.3 空调负荷参与需求响应的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第2章 定频空调系统建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 定频空调的数学模型 |
| 2.3 定频空调控制策略及调节能力分析 |
| 2.3.1 空调负荷分钟级控制策略 |
| 2.3.2 空调负荷曲线及其可调度容量计算 |
| 2.4 仿真验证 |
| 2.4.1 空调负荷分钟级控制策略验证 |
| 2.4.2 空调负荷曲线及其调节潜力分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于非合作博弈的日前光伏消纳模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 博弈的概念及其分类 |
| 3.3 空调负荷聚合商参与日前光伏消纳的系统架构 |
| 3.3.1 微网运营商与多空调负荷聚合商系统框架 |
| 3.3.2 电能交易结算方式 |
| 3.3.3 信息交互过程 |
| 3.4 非合作博弈模型 |
| 3.4.1 空调负荷聚合商投标决策模型 |
| 3.4.2 负荷聚合商非合作博弈模型 |
| 3.4.3 均衡存在性证明 |
| 3.4.4 纳什均衡求解 |
| 3.5 算例分析 |
| 3.5.1 消纳效果分析 |
| 3.5.2 经济性分析 |
| 3.5.3 灵敏性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 空调负荷参与配电网辅助调压策略研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 空调负荷配电网辅助调压策略系统构架 |
| 4.2.1 配网运营商与多空调负荷聚合商系统框架 |
| 4.2.2 电能交易结算方式 |
| 4.2.3 信息交互过程 |
| 4.3 基于模型预测控制理论的辅助调压策略 |
| 4.3.1 模型预测控制理论基础 |
| 4.3.2 基于MPC的辅助调压方案 |
| 4.3.3 基于MPC的辅助调压模型 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 电压越限调节效果 |
| 4.4.2 经济性分析 |
| 4.4.3 算法分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）单体建筑需求响应研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 需求响应 |
| 2 研究现状 |
| 3 需求响应实例 |
| 3.1 建筑基本情况 |
| 3.2 空调系统情况 |
| 3.3 楼宇自控系统情况(温度测试情况) |
| 3.4 分项计量系统情况和作用 |
| 3.5 试验方法 |
| 3.6 收益指标 |
| 3.7 相似日 |
| 3.8 结果分析 |
| 4 结论 |
（7）考虑新能源消纳的冰蓄冷空调多目标优化策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 需求响应策略 |
| 1.3.1 激励型需求响应 |
| 1.3.2 价格型需求响应 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 冰蓄冷中央空调机理性建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 冰蓄冷空调的系统描述 |
| 2.2.1 冰蓄冷空调的运行特性 |
| 2.2.2 冰蓄冷空调的系统流程 |
| 2.2.3 冰蓄冷空调的常规控制策略 |
| 2.3 冰蓄冷空调的能耗模型建模 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 考虑新能源消纳的中央空调负荷聚合商模式建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 考虑新能源消纳的LA调控模型 |
| 3.2.1 考虑新能源消纳的LA调控策略 |
| 3.3 基于新能源消纳的响应潜力优化模型 |
| 3.3.1 风机出力模型 |
| 3.3.2 响应潜力优化模型 |
| 3.4 基于响应潜力的经济性优化模型 |
| 3.5 双层优化模型的约束条件 |
| 3.6 算例分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于经济性优化的冰蓄冷空调聚合负荷多目标优化控制策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于经济性优化的冰蓄冷空调聚合负荷多目标优化模型 |
| 4.2.1 电网公司运营收益最优模型 |
| 4.2.2 负荷聚合商运营收益最优模型 |
| 4.2.3 空调用户用电费用最优模型 |
| 4.3 多目标优化模型的约束条件 |
| 4.4 优化模型求解 |
| 4.4.1 多目标优化算法概述 |
| 4.4.2 快速非支配排序遗传算法 |
| 4.4.3 选取最优解 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 优化模型求解 |
| 4.5.2 仿真求解 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参与项目情况说明 |
| 致谢 |
（8）考虑温控负荷的虚拟电厂能效管理系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟电厂的研究现状 |
| 1.2.2 温控负荷参与能效管理的研究现状 |
| 1.2.3 需求侧响应的研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 第2章 虚拟电厂及温控负荷特性分析 |
| 2.1 虚拟电厂及其实现基础 |
| 2.1.1 虚拟电厂概念 |
| 2.1.2 虚拟电厂实现的基础 |
| 2.2 需求侧管理的概念与研究 |
| 2.2.1 需求侧管理的概念与作用 |
| 2.2.2 层次结构设计 |
| 2.3 温控负荷特性研究 |
| 2.3.1 温控负荷容量特性分析 |
| 2.3.2 温控负荷工作特性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 虚拟电厂模型及调控策略分析 |
| 3.1 基于需求响应的虚拟电厂 |
| 3.2 能效管理系统功能研究 |
| 3.3 空调负荷模型与控制策略分析 |
| 3.3.1 空调负荷模型 |
| 3.3.2 空调系统的调控策略 |
| 3.4 电热水器模型及控制策略分析 |
| 3.4.1 电热水器模型 |
| 3.4.2 电热水器调控策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 能效管理系统的硬件设计 |
| 4.1 总体设计方案 |
| 4.2 AD模块 |
| 4.3 FPGA核心模块 |
| 4.4 互感器模块 |
| 4.5 TFT模块 |
| 4.6 ZigBee模块 |
| 4.7 ZigBee无线传输 |
| 4.7.1 无线通讯控制意义 |
| 4.7.2 ZigBee模块应用 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 能效管理系统的软件设计 |
| 5.1 Nios II总体设计 |
| 5.2 Nios II模块设计 |
| 5.3 逻辑模块研究 |
| 5.4 逻辑功能仿真 |
| 5.5 UART模块 |
| 5.6 电能参数计算模块设计 |
| 5.7 上位机设计 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（9）含商业楼宇中央空调的虚拟电厂构建与运行研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状 |
| 1.2.1 国内发展现状 |
| 1.2.2 国外发展现状 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 中央空调需求响应研究现状 |
| 1.3.2 虚拟电厂研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 虚拟电厂资源调控特性和响应潜力研究 |
| 2.1 中央空调虚拟储能模型 |
| 2.1.1 虚拟储能充放电功率 |
| 2.1.2 虚拟储能电量 |
| 2.1.3 虚拟储能荷电状态 |
| 2.1.4 虚拟储能充放电效率 |
| 2.2 模型参数获取 |
| 2.2.1 房间热过程参数辨识方法 |
| 2.2.2 参数辨识过程 |
| 2.3 简化实验参数辨识方法 |
| 2.3.1 基于实验的可调功率值获取 |
| 2.3.2 简化参数辨识过程 |
| 2.4 算例分析 |
| 2.4.1 模型参数辨识 |
| 2.4.2 中央空调虚拟储能分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 虚拟电厂多种资源协调控制策略 |
| 3.1 基于密度峰值的虚拟电厂构建方法 |
| 3.2 基于电网安全性的协调控制策略 |
| 3.2.1 削峰目标函数 |
| 3.2.2 约束条件 |
| 3.3 基于用电经济性的协调控制策略 |
| 3.3.1 发电任务分解 |
| 3.3.2 分解准则推导过程 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 虚拟电厂构建算例 |
| 3.4.2 电网安全性协调控制策略 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 虚拟电厂动态模型构建和在线参数计算 |
| 4.1 虚拟电厂运行风险 |
| 4.1.1 基于模糊性的不确定性因素 |
| 4.1.2 基于灰色性的不确定性因素 |
| 4.1.3 基于随机性的不确定性因素 |
| 4.2 虚拟电厂在线参数和动态模型构建 |
| 4.2.1 虚拟电厂在线参数 |
| 4.2.2 基于机器学习的动态模型 |
| 4.2.3 基于风险辨识的动态模型 |
| 4.3 虚拟电厂综合运行策略 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文和参与的课题 |
（10）基于弹性温度裕度调节的中央空调集群需求响应优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 中央空调负荷建模 |
| 1.2.2 用户行为分析 |
| 1.2.3 需求响应策略 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 负载率中央空调机理建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 建模 |
| 2.2.1 运行机理 |
| 2.2.2 终端建模 |
| 2.2.3 能耗模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于用户用电行为的弹性温度可调裕度建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于负荷聚类的零售电价定价模型 |
| 3.2.1 用于用户行为分析的聚类算法 |
| 3.2.2 零售电价定价模型 |
| 3.3 基于用户意愿的弹性温度可调裕度建模 |
| 3.3.1 考虑多因素影响的用户意愿度建模 |
| 3.3.2 弹性温度可调裕度建模 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 聚类分析 |
| 3.4.2 零售电价计算 |
| 3.4.3 电价因素对温度可调裕度的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于弹性温度可调裕度的集群中央空调双层优化控制模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于ETAM的集群中央空调双层优化控制策略 |
| 4.2.1 下层需求响应控制策略 |
| 4.2.2 上层集群中央空调优化调度模型 |
| 4.2.3 集群中央空调需求响应双层优化模型 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 仿真场景 |
| 4.3.2 设备寿命约束影响 |
| 4.3.3 主观响应系数影响 |
| 4.3.4 客观响应系数影响 |
| 4.3.5 基础电价影响 |
| 4.3.6 负荷聚合商利润分析 |
| 4.3.7 与传统方法对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 后续工作及展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参与科研情况说明 |
| 致谢 |
四、集中空调系统周期性暂停用电研究（论文参考文献）
- [1]疫情影响的大连绿色公共建筑运行性能研究[D]. 王琳玮. 大连理工大学, 2021(01)
- [2]计及柔性负荷的电动汽车车载空调有序温控调度研究[D]. 刘芷倩. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [3]集中空调系统需求响应负荷反弹抑制策略研究[D]. 刘聪. 西安建筑科技大学, 2020
- [4]基于温度再设的HVAC需求响应控制策略研究[D]. 樊丽丽. 长安大学, 2020(06)
- [5]空调负荷参与配电网光伏消纳策略研究[D]. 方昊宸. 南京师范大学, 2020(03)
- [6]单体建筑需求响应研究[J]. 罗为,许鹏,李为林,陈喆,徐琦,董政,丁益民. 建筑节能, 2019(11)
- [7]考虑新能源消纳的冰蓄冷空调多目标优化策略[D]. 霍秋屹. 天津大学, 2019(01)
- [8]考虑温控负荷的虚拟电厂能效管理系统[D]. 陈小锋. 华侨大学, 2019(01)
- [9]含商业楼宇中央空调的虚拟电厂构建与运行研究[D]. 郭旭歆. 东南大学, 2019(05)
- [10]基于弹性温度裕度调节的中央空调集群需求响应优化控制策略研究[D]. 兰宇. 天津大学, 2018(06)