合同能源管理中节能量的计算, 就是要客观地反映节能改造与运行管理水平提高后所减少的能耗, 反映人的节能活动所产生的节能效益。故只应当反映那些人为因素的作用, 而从能耗中排除那些自然因素的作用, 这样才能准确、客观地对节能改造后的节能效果进行评估。因此,节能量的计算应采用如下方式。
设未进行节能改造前的建筑为B0 ,其运行的基础条件为T0 ,围护结构为X 0 , 设备系统为Y 0 ,运行管理模式为Z0 ;节能改造完成后的为BN ,其运行的基础条件为TN ,围护结构为X N,设备系统为Y N ,
运行管理模式为ZN。则节能量为
ΔE =E0-EN (1)
式中ΔE 为节能量;E0为未进行节能改造的建筑B0 在T N 条件下所产生的建筑能耗;EN 为节能改造后既有设备BN 的实际总能耗。 EN 是改造后实际发生的能耗,可通过实际计量获得;E0是未改造设备在节能改造完成后的基础条件下的一个能耗理论模拟值。故节能量计算的关键问题即是计算E0 ,而计算E0 则必须先建立未改造设备在不同基础条件下的能耗模型。
1 能耗模型的建立
1.1 能耗的建模工具
设备能耗系统是多输入单输出的非线性系统, 难以运 用机理分析或系统辨识的方法获得足够精确的数学模型。 ANN 具有逼近任意非线性函数的能力, 为多输入单输出的非线性系统提供了一种通用的建模方法。
1.2 样本参数的确定
根据前述分析, ANN 的输入参数应当反映自然因素对设备能耗的影响, 通常包括以下几种。
历史年份内建筑内部人员和使用面积情况、室内环境状态等。
3)历史年份的能耗数据
既有建筑历史年份的建筑能耗作为输入数据的样本期望输出。 如逐月或逐年耗电量、耗气量(天然气)、耗油量(主 要为冬季供暖用柴油)等。 该项样本输出的数据量的多少直 接决定了能耗建模和预测的准确性, 故需提供大量的数据。 具体采用哪些输入参数, 取决于具体工程受哪些自然 变化因素影响, 而那些未发生变化的自然因素可不作为输 入参数。 若建筑内有常年运行的工艺设备或高能耗设备, 如高功 耗电脑、大功率网络交换机等, 该部分设备产生的建筑能耗 与上述各影响因素均无关系, 故历史年份的能耗数据应尽可 能地剔除掉工艺设备能耗, 以此建立建筑常规能耗的模型。
2.1.2 网络结构的建立
采用三层反向传播网络建立能耗模型。 求解工具采用 Matlab 的 神 经 网 络 工 具 箱 (neural netw ork too lbox)[ 3] 。 其中, 隐层的传递函数采用正切 Sigmoid 函 数;输出层采用 Purelin 线性函 数;训练采 用 Levenber g- Marquardt 的优化算法(L-M 算法), 该算法在高斯牛顿法 和最速下降法之间进行平滑调和, 避免出现迭代无法计算 的局面, 减少了训练时间, 收敛速度快, 收敛误差小。