本發(fā)明涉及建筑能源管理領(lǐng)域，具體為一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)代能源服務(wù)業(yè)中，一種以“能源費用托管”和實現(xiàn)客戶低碳承諾為核心的商業(yè)模式正成為主流。在此業(yè)務(wù)框架下，專業(yè)的能源服務(wù)商需要對客戶建筑內(nèi)最大的能源消耗資產(chǎn)，空調(diào)系統(tǒng)，進行精細(xì)化的運營管理。這已不再是簡單的設(shè)備維護，而是演變成一種復(fù)雜的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)服務(wù)交付挑戰(zhàn)：即如何在一個動態(tài)的市場與電網(wǎng)環(huán)境中，以最優(yōu)方式運營空調(diào)系統(tǒng)，從而同時滿足服務(wù)水平協(xié)議中關(guān)于“成本”“低碳”和“舒適度”的多元化商業(yè)目標(biāo)。

2、現(xiàn)有技術(shù)在調(diào)控此類能源資產(chǎn)時，其調(diào)度邏輯較為簡單?；A(chǔ)邏輯是“按需轉(zhuǎn)換”，即時消耗電能以滿足末端的舒適度需求，這種模式導(dǎo)致輸出服務(wù)的總價值完全受制于輸入能源屬性的實時波動。更進一步的邏輯則是基于對能源供給屬性的簡化預(yù)測，制定出基于預(yù)設(shè)閾值的調(diào)度規(guī)則，試圖通過提前轉(zhuǎn)換并儲存電能的方式，來規(guī)避部分已知的負(fù)面屬性。然而，現(xiàn)有技術(shù)的根本缺陷在于其商業(yè)決策引擎的能力是割裂且非實時的。它無法將描繪“市場環(huán)境”“能源資產(chǎn)狀態(tài)”和“客戶需求”的多個實時商業(yè)信息流進行有效融合。這種“商業(yè)信息孤島”導(dǎo)致其預(yù)設(shè)的調(diào)度邏輯在瞬息萬變的真實商業(yè)環(huán)境中，難以進行動態(tài)尋優(yōu)，因而既錯失了低碳、低成本的“能源采購”良機，也無法實現(xiàn)精準(zhǔn)高效的“按需服務(wù)交付”，其整體商業(yè)效益存在天然上限。

3、綜上所述，本領(lǐng)域需要一種全新的智能商業(yè)運營方法，它必須能通過實時多源數(shù)據(jù)融合，將建筑空調(diào)系統(tǒng)作為動態(tài)的“熱能倉庫”進行管理，以實現(xiàn)貫穿能源“供給-倉儲-需求”全鏈條的、全局最優(yōu)的低碳運行與調(diào)度決策。

4、為此，提出一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化方法及系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化方法，包括：

3、構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，整合內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)、空調(diào)工況數(shù)據(jù)和市場行情數(shù)據(jù)，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成商業(yè)運營數(shù)據(jù)流；

4、所述商業(yè)運營數(shù)據(jù)流輸入空調(diào)資產(chǎn)評估模型，核算采購成本與碳足跡，生成運營績效評估報告；商業(yè)預(yù)測引擎利用歷史運行模式數(shù)據(jù)和市場行情預(yù)測數(shù)據(jù)，生成前瞻性洞察報告；

5、通過運營績效評估報告與前瞻性洞察報告構(gòu)建線性規(guī)劃問題；依據(jù)預(yù)設(shè)的商業(yè)運營目標(biāo)，進行線性規(guī)劃，輸出運營策略組合；

6、選擇所述運營策略組合中一項，解析為能源資源調(diào)度計劃，通過資產(chǎn)管理接口下發(fā)執(zhí)行；

7、對能源資源調(diào)度計劃的執(zhí)行績效進行審計，將生成的財務(wù)成本和環(huán)境數(shù)據(jù)反饋至空調(diào)資產(chǎn)評估模型和商業(yè)預(yù)測引擎，并進行自適應(yīng)校準(zhǔn)，形成低碳運行優(yōu)化體系。

8、優(yōu)選的，所述構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，形成商業(yè)運營數(shù)據(jù)流的具體實現(xiàn)過程包括：

9、通過部署數(shù)據(jù)管道，利用行業(yè)協(xié)議和定制化api接口，從樓宇管理系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)中抽取內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)與空調(diào)工況數(shù)據(jù)，并實時接入來自電力市場和氣象服務(wù)商的市場行情數(shù)據(jù)，組成能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫；對所述能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫的原始數(shù)據(jù)進行深度清洗，識別并修正錯誤、填補缺失值、剔除異常點；接著進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和按需進行時間序列重采樣；將處理過的數(shù)據(jù)映射到預(yù)先設(shè)計的統(tǒng)一數(shù)據(jù)模型上，為數(shù)據(jù)源定義標(biāo)準(zhǔn)的“語言”和結(jié)構(gòu)，并明確數(shù)據(jù)實體的屬性和關(guān)聯(lián)，完成標(biāo)準(zhǔn)化，形成商業(yè)運營數(shù)據(jù)流。

10、優(yōu)選的，所述生成運營績效評估的具體生成過程包括：

11、空調(diào)資產(chǎn)評估模型首先通過前向填充算法，將所述商業(yè)運營數(shù)據(jù)流中的能耗、電價和碳排放因子數(shù)據(jù)同步到一個統(tǒng)一的時間基準(zhǔn)上，并對每個時間步進行逐點成本與碳足跡計算，得到瞬時成本與碳排；執(zhí)行多維度聚合與歸因分析，將瞬時數(shù)據(jù)按需聚合，歸因至不同的維度；利用歷史聚合數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計學(xué)方法，建立能耗與關(guān)鍵驅(qū)動因素之間的關(guān)系模型，生成動態(tài)基準(zhǔn)線完成評估；并結(jié)合所述瞬時成本與碳排輸送到多維儀表盤，形成運營績效評估報告。

12、優(yōu)選的，所述生成前瞻性洞察的具體生成過程包括：

13、所述商業(yè)預(yù)測引擎通過互聯(lián)網(wǎng)api接口從第三方的數(shù)據(jù)服務(wù)提供商獲取的市場行情預(yù)測數(shù)據(jù)，以及獲取能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫的歷史運行模式數(shù)據(jù)，通過特征工程處理為一組特征向量；所述特征向量輸入至通過歷史運行模式數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)建筑的固有熱力學(xué)特性和設(shè)備性能規(guī)律的預(yù)測基準(zhǔn)模型，生成預(yù)測序列；通過所述預(yù)測序列生成的潛在控制策略集合，作為多情景模擬的輸入；在預(yù)設(shè)的未來時間窗口內(nèi)，結(jié)合市場行情預(yù)測數(shù)據(jù)的電價和碳排放因子，計算出該策略下產(chǎn)生的累計成本與碳排放，形成多策略評估矩陣；所述多策略評估矩陣經(jīng)過分析與處理，封裝成前瞻性洞察報告。

14、優(yōu)選的，所述輸出運營策略組合的具體實現(xiàn)過程包括：

15、通過所述運營績效評估報告和所述前瞻性洞察報告構(gòu)建線性規(guī)劃問題，依據(jù)預(yù)設(shè)的商業(yè)運營目標(biāo)通過多個目標(biāo)的加權(quán)和轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)成本函數(shù)；通過設(shè)備的物理性能極限、系統(tǒng)運行的安全規(guī)范以及用戶定義的舒適度范圍設(shè)定約束條件；調(diào)用數(shù)學(xué)規(guī)劃求解器，對線性規(guī)劃問題進行求解，計算出在滿足約束條件下的控制序列；通過調(diào)整權(quán)重系數(shù)進行運算，生成運營策略組合。

16、優(yōu)選的，所述解析為能源資源調(diào)度計劃的具體實現(xiàn)過程包括：

17、預(yù)設(shè)的元策略會根據(jù)實時情境和風(fēng)險偏好，從組合中篩選出最優(yōu)策略；將所述最優(yōu)策略分解為具體的設(shè)備級控制指令，并計算出實現(xiàn)該目標(biāo)所需的時間序列設(shè)定點，產(chǎn)出能源資源調(diào)度計劃，通過指令格式定義了各個子單元的運行參數(shù)和時間表，下發(fā)給底層設(shè)備執(zhí)行。

18、優(yōu)選的，所述形成閉環(huán)的低碳運行優(yōu)化體系的具體實現(xiàn)過程包括：

19、在所述能源資源調(diào)度計劃執(zhí)行過程中，對產(chǎn)生的績效進行獨立審計與計量；得到執(zhí)行結(jié)果數(shù)據(jù)；通過對所述前瞻性洞察報告進行數(shù)據(jù)比對與誤差計算；執(zhí)行誤差歸因分析，判斷誤差的來源后，對空調(diào)資產(chǎn)評估模型進行參數(shù)修正；同時，更新空調(diào)資產(chǎn)評估模型中的動態(tài)基準(zhǔn)線；形成閉環(huán)的低碳運行優(yōu)化體系。

20、優(yōu)選的，一種多源數(shù)據(jù)融合的空調(diào)系統(tǒng)低碳運行優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

21、能源數(shù)據(jù)模塊：構(gòu)建能源數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫，整合內(nèi)部環(huán)境數(shù)據(jù)、空調(diào)工況數(shù)據(jù)和市場行情數(shù)據(jù)，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理，形成商業(yè)運營數(shù)據(jù)流；

22、資產(chǎn)評估模塊：所述商業(yè)運營數(shù)據(jù)流輸入空調(diào)資產(chǎn)評估模型，核算采購成本與碳足跡，生成運營績效評估報告；

23、商業(yè)預(yù)測模塊：商業(yè)預(yù)測引擎利用歷史運行模式數(shù)據(jù)和市場行情預(yù)測數(shù)據(jù)，生成前瞻性洞察報告；

24、運營策略模塊：通過運營績效評估報告與前瞻性洞察報告構(gòu)建線性規(guī)劃問題；依據(jù)預(yù)設(shè)的商業(yè)運營目標(biāo)，進行線性規(guī)劃，輸出運營策略組合；

25、指令解析模塊：選擇所述運營策略組合中一項，解析為能源資源調(diào)度計劃，通過資產(chǎn)管理接口下發(fā)執(zhí)行；

26、反饋校準(zhǔn)模塊：對能源資源調(diào)度計劃的執(zhí)行績效進行審計，將生成的財務(wù)成本和環(huán)境數(shù)據(jù)反饋至空調(diào)資產(chǎn)評估模型和商業(yè)預(yù)測引擎，并進行自適應(yīng)校準(zhǔn)，形成低碳運行優(yōu)化體系。

27、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

28、1.在主動預(yù)測行動上，通過商業(yè)預(yù)測引擎和多場景模擬，可以預(yù)演未來幾小時甚至幾天的運營狀況。主動地、有策略地對建筑進行深度調(diào)整，利用建筑物的熱惰性作為一個無形的“冷量電池”。只需以極低的功率運行甚至間歇性停機，也能維持舒適的環(huán)境，從而有效規(guī)避了運營風(fēng)險和財務(wù)損失。

29、2.在自適應(yīng)學(xué)習(xí)機制上，通過精準(zhǔn)的參數(shù)修正和動態(tài)基準(zhǔn)線更新，能夠“學(xué)習(xí)”到建筑和設(shè)備隨時間發(fā)生的變化。這意味著，隨著運行時間的增長，系統(tǒng)非但不會變得遲鈍，反而會因為積累了更多的數(shù)據(jù)和修正經(jīng)驗，對所管理的資產(chǎn)特性理解得越來越深刻，其優(yōu)化決策會變得愈發(fā)精準(zhǔn)，保證了投資的長期回報率。

30、3.在決策優(yōu)化方面，實時接入電力市場和碳排放因子的數(shù)據(jù)。當(dāng)電網(wǎng)中的綠色能源占比高、碳因子低時，即便電價不處于最低谷，系統(tǒng)也可能選擇增加用電，進行預(yù)冷或儲能。這使得企業(yè)的能源消耗行為能夠與整個社會的低碳轉(zhuǎn)型目標(biāo)同頻共振，將宏觀的能源政策轉(zhuǎn)化為能帶來回報的商業(yè)行為。將運營成本從被動的支出項，轉(zhuǎn)變?yōu)榭芍鲃庸芾淼睦麧欜?qū)動因素。