青年力量优秀论文选编:商业综合体建筑电源容量优化配置研究
青年力量优秀论文选编:商业综合体建筑电源容量优化配置研究
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商业综合体建筑电源容量优化配置研究
计赛阁 岳云涛 (北京建筑大学电气与信息工程学院,北京市 100044 )
Study on optimal allocation of power supply capacity in commercial complex buildings
JI Saige YUE Yuntao ( College of Electricity Engineering and Information Engineering , Beijing University of Civil Engineering and Architecture , Beijing 100044 , China
摘要: 改革开放以来,伴随着对外开放的不断深化和经济的快速发展,为满足人们日益增长的生活需求,商业建筑也逐渐从单一功能向复合功能发展。针对商业综合体建筑的特点,通过调研大量商业综合体建筑的实际安装容量,从电气负荷密度的角度,得出了不同功能业态面积以及热工分区对商业综合体建筑用电负荷的影响,在确保留有充足余量的前提下,通过基于改进粒子群算法的均值优化分析得到了变压器容量以及无功补偿容量的取值建议,对商业综合体建筑电气设计方案提供了有效参考。
关键词 : 商业综合体建筑、电气负荷密度、变压器容量、无功补偿、改进粒子群算法、均值优化分析。
Abstract: Since the reform and opening up, with the deepening of opening to the outside world and the rapid development of economy, in order to meet people’s growing needs of life, commercial buildings have gradually developed from a single function to a compound function. According to the characteristics of commercial complex buildings, by investigating the actual installation capacity of a large number of commercial complex buildings, from the perspective of electrical load density, the influence of different functional business type areas and thermal zoning on the electricity load of commercial complex buildings is obtained. On the premise of ensuring sufficient allowance, Through the mean optimization analysis based on improved particle swarm optimization algorithm, the value suggestions of transformer capacity and reactive power compensation capacity are obtained, which provides an effective reference for the electrical design scheme of commercial complex buildings.
Keywords: commercial complex building, electrical load density, transformer capacity, reactive power compensation, improved particle swarm optimization algorithm, mean optimization analysis.
1 商业综合体的概念
1.1 商业综合体概述
目前尚无标准的关于商业综合体的概念定义,一般是指将城市中商业、办公、酒店、展览、餐饮、会议、文娱等城市生活空间的两种及以上功能进行组合,实现了业态的多样化并在各部分间建立一种相互依存、相互裨益的能动关系,从而形成一个多功能、高效率、复杂而统一的综合体建筑或建筑群 [1-2] 。
1.2 电气负荷密度
电气负荷密度一般指建筑内各用电设备的总安装容量与总建筑面积的比值 [3] ,单位为 。负荷密度一般可分为动力负荷密度、空调负荷密度、照明负荷密度、发电机负荷密度等。
1.3 变压器容量
考虑到各个商业综合体建筑的规模以及用电设备的配置容量不同,单位面积变压器容量( Transformer Capacity Per Area TCPA ),单位 ,能更直观地反映出商业综合体建筑的用电情况。在 GB51348-2019 《民用建筑电气设计标准》 [4] 中对不同功能的建筑类型设定了变压器容量设定指标,而对于拥有多种功能业态的综合体建筑,应按照建筑面积比例进行数据核算与校验。
1.4 无功补偿
商业综合体建筑多采取交流供电系统,人们在系统中设计安装了无功补偿装置,并随其负荷和电压变动及时投入或切除,防止无功倒送。同时将用户的功率因数达到相应的标准,以避免供电部门加收功率电费。因此,无论对供电部门还是用电部门,对无功功率进行自动补偿以提高功率因数,防止无功倒送,对节约电能、提高运行质量都具有非常重要的意义。
2 商业综合体数据采集
2.1 原始数据
通过对全国已建成并投入使用的商业综合体项目的主要功能业态的总结,本文以商业、办公、酒店为主要功能业态,地下车库、文娱、展览、餐饮等为其他功能业态进行数据采集。由于采集的项目规模较大,因此所有项目中最高用电负荷设备均为一级负荷等级。
2.2 数据处理
考虑不同地域不同的气候环境对变压器运行的影响, 2017 年 4 月 1 日开始实施的 GB50176-2016 《民用建筑热工设计规范》 [5] ,将全国划分为五大热工分区。其中,严寒地区的最冷月平均温度在 以下,而温和地区最热月平均温度在 之间,且由于严寒地区冬季寒冷、夏季不热,而温和地区四季温和,因此均不存在明显的用电负荷高峰期,而其他地区在冬季和夏季均会出现用电负荷高峰。由于采集到的数据量有限,为找出不同热工分区下的最优变压器容量配置值,本文提出热工分区系数 的概念。由于夏热冬冷地区采集的数据量最大,因此以该分区为基准区域,即 ,该分区的 TCPA 平均值为热工系数基准值。其余目标热工区域内商业综合体项目的 TCPA 平均值与基准值的比值为该目标区域的热工系数值,可表达为:
(
1
)
需要说明,考虑到不同项目所处地区的用电特征,以及设计阶段的余量预留问题,上述 值可能会出现上下浮动。此外,本文所收集的商业综合体项目已排除离散数据,其中包括 TCPA 不在 ,以及无功功率大于 30%TCPA 。上述项目变压器或可能为包括目标综合体项目在内的其他建筑进行供电,因此不符合本文数据要求。
3 改进粒子群算法
3.1 粒子群算法( particle swarm optimization , PSO )
PSO 基本思想是将粒子看作没有体积和质量的个体,每个粒子都有速度和位置两个特征,每个粒子在每次迭代过程中朝 着粒子群全局最优和自身历史最优趋近,不断进化寻找更优值。粒子群算法迭代更新公式为:
3.2 基于混沌生成的改进 PSO 优化算法
由于粒子群算法只考虑了个体经验和最优粒子的引导作用,往往会使得算法出现多样性下降以及易于陷入局部最优的缺点。因此,本文依据已收集到的商业综合体数据,提出了一种基于混沌策略产生初始种群的改进粒子群算法,提高了粒子群算法的搜索性能 [6] 。
4 负荷密度分析
|
热工分区 |
K |
建筑功能类型 |
建筑高度 m |
建筑面积 m2 |
无功 (Var/m2) |
TCPA(VA/m2) |
||||
|
总建筑面积 |
商业 |
办公 |
酒店 |
其他 |
||||||
|
1 |
0.95 |
商业、酒店 |
70.1 |
56050.72 |
11315.9 |
0 |
15610 |
29124.82 |
16.05688562 |
57.09114887 |
|
1 |
0.95 |
商业、办公 |
34.151 |
203514 |
58320 |
20000 |
77194 |
48000 |
22.80924162 |
90.41147046 |
|
1 |
0.95 |
商业、办公、其他 |
147.35 |
178035 |
45032 |
51612 |
0 |
81391 |
40.81781672 |
137.0517033 |
|
1 |
0.95 |
商业、办公、其他 |
37.5 |
74411 |
46419 |
1407 |
0 |
26585 |
31.35289137 |
114.2304229 |
|
1 |
0.95 |
商业、酒店、其他 |
99.94 |
202830 |
107495 |
0 |
65232 |
30103 |
24.19267367 |
109.4512646 |
|
1 |
0.95 |
商业、酒店、其他 |
18 |
163332 |
117686 |
0 |
15816 |
29830 |
26.90838293 |
113.1437808 |
|
1 |
0.95 |
商业、办公、酒店、其他 |
57.8 |
216000 |
124800 |
41200 |
5000 |
45000 |
19.93148148 |
85.41666667 |
|
1 |
0.95 |
商业、办公、酒店、其他 |
150 |
675390 |
228080 |
14000 |
419030 |
14280 |
8.883756052 |
49.05313967 |
|
1 |
0.95 |
办公、其他 |
149.28 |
39944.77 |
0 |
34670.24 |
0 |
5274.53 |
31.49348463 |
120.1659191 |
|
1 |
0.95 |
办公、酒店、其他 |
22.2 |
44205.05 |
0 |
8037.89 |
24111.24 |
12055.92 |
26.01512723 |
90.48739906 |
|
1 |
0.95 |
酒店、其他 |
22 |
110510.3 |
0 |
0 |
99459 |
11051 |
17.8716373 |
66.96208408 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、酒店、其他 |
199 |
527000 |
301000 |
60000 |
25000 |
141000 |
12.80834915 |
58.63377609 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、其他 |
150.1 |
223000 |
107000 |
55000 |
0 |
61000 |
20.1793722 |
70.40358744 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、其他 |
292.8 |
197140 |
38197 |
108133 |
0 |
50810 |
40.03246424 |
138.9875216 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、酒店、其他 |
184.9 |
407565 |
184574 |
40915 |
63530 |
118546 |
23.8514102 |
86.75916725 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、其他 |
99.9 |
76080 |
12800 |
38760 |
1800 |
22660 |
24.05362776 |
88.72239748 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、其他 |
99.5 |
112045 |
84553 |
58190 |
0 |
20000 |
23.73153644 |
88.80360569 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、酒店、其他 |
75.9 |
48742.6 |
9284.3 |
9015.3 |
25531 |
4642 |
34.87708904 |
134.3793725 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、其他 |
95.85 |
240000 |
23600 |
152840 |
0 |
63560 |
25 |
83.75 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、酒店、其他 |
150 |
514790 |
85836 |
253830 |
30000 |
145124 |
15.54031741 |
69.93142835 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、酒店、其他 |
60 |
217603 |
49939 |
96869 |
24805 |
45990 |
36.76419902 |
134.1893264 |
|
2 |
1.13 |
商业、办公、其他 |
36 |
162743 |
84553 |
58190 |
0 |
20000 |
22.6123397 |
98.31452044 |
|
3 |
1 |
办公、其他 |
15.8 |
12861 |
0 |
11866.63 |
0 |
994.37 |
28.53588368 |
97.97060882 |
|
3 |
1 |
商业、办公、酒店、其他 |
241.7 |
1470000 |
220000 |
760000 |
80000 |
410000 |
33.31768707 |
123.9455782 |
|
3 |
1 |
商业、办公、酒店、其他 |
300 |
291082 |
28745 |
202796 |
0 |
59541 |
29.54493923 |
117.4926653 |
|
3 |
1 |
商业、办公、其他 |
30 |
188000 |
4500 |
124000 |
0 |
59500 |
28.72340426 |
100.5319149 |
|
3 |
1 |
商业、办公、酒店、其他 |
150 |
517500 |
108730 |
177050 |
36900 |
194820 |
25.30241546 |
92.75362319 |
|
3 |
1 |
商业、办公、其他 |
68.5 |
130057.3 |
6571.5 |
54534 |
0 |
68951.8 |
28.27215389 |
101.4937262 |
|
3 |
1 |
商业、办公、酒店、其他 |
31.95 |
92805 |
20603 |
24944 |
9819 |
37439 |
19.54636065 |
68.96180163 |
|
3 |
1 |
商业、办公、其他 |
40 |
342527 |
32818 |
196058 |
0 |
113651 |
27.93356436 |
100.7219869 |
|
3 |
1 |
办公、酒店、其他 |
44 |
169606.52 |
0 |
85404 |
14730 |
69472.52 |
29.18519878 |
100.2319958 |
|
3 |
1 |
商业、办公、其他 |
99.7 |
134558.49 |
54666.67 |
31423 |
0 |
48468.66 |
30.94565048 |
108.5030012 |
|
4 |
1.06 |
商业、办公、其他 |
197 |
115191 |
13686 |
8942 |
0 |
92563 |
26.04370133 |
101.2145046 |
|
4 |
1.06 |
商业、办公、其他 |
332 |
157873 |
122508 |
13465 |
0 |
21900 |
21.53629816 |
82.15464329 |
|
4 |
1.06 |
办公、其他 |
41.06 |
304736.5 |
0 |
184737.9 |
0 |
119998.6 |
9.516418283 |
44.95687258 |
|
4 |
1.06 |
办公、其他 |
48.25 |
119900 |
0 |
37079 |
0 |
82821 |
21.68473728 |
87.98999166 |
|
4 |
1.06 |
商业、办公、酒店、其他 |
36.8 |
50887 |
9160 |
17626 |
17028 |
7073 |
24.48562501 |
110.0477529 |
|
5 |
0.89 |
办公、其他 |
297.3 |
385000 |
0 |
50491.8 |
0 |
334508.2 |
20.77922078 |
97.11688312 |
|
5 |
0.89 |
商业、办公、酒店、其他 |
98.1 |
118769.79 |
17823 |
32064 |
62783.8 |
6100 |
12.62947421 |
51.3598618 |
|
5 |
0.89 |
办公、酒店、其他 |
220 |
148629 |
0 |
37839 |
73384 |
37406 |
16.82040517 |
84.77484206 |
|
5 |
0.89 |
商业、办公、酒店、其他 |
297.3 |
460094 |
8900 |
307900 |
44828 |
98466 |
19.5612201 |
81.26600216 |
|
建筑高度 / |
商业面积 / |
办公面积 / |
酒店面积 / |
其他面积 / |
无功补偿 |
TCPA |
无功补偿误差 |
TCPA 误差 |
|
0.95 |
73.48 |
67195 |
15538.8 |
9261 |
30245 |
23.815 |
87.867 |
3.78% |
2.81% |
1.13 |
131.27 |
89212.4 |
0 |
15515 |
63030 |
22.579 |
93.889 |
1.6% |
3.85% |
1 |
94.02 |
14523 |
46521 |
38564 |
21354 |
23.277 |
87.574 |
3.37% |
3.13% |
1.06 |
126.79 |
6030.5 |
0 |
0 |
30465 |
23.113 |
85.889 |
0.72% |
4.99% |
0.89 |
159.56 |
17823 |
32064 |
0 |
6500 |
22.789 |
85.474 |
0.69% |
5.45% |
图 1. 不同热工分区优化收敛曲线
由收敛曲线可知,改进混沌粒子群算法解决了单一基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,且改进粒子群算法在也具有较好的准确性,可以为未来商业综合体建筑的设计工作提高参考和指导。
5 结论
本文通过对国内商业综合体建筑数据进行大规模调研后,分析了其单位面积变压器容量以及无功补偿和建筑规模之间的关系。首先通过不同目标热工分区内所采集到数据的 TCPA 均值提出了热工分区系数的概念,以保证热工分区作为影响变压器配置的重要影响因子被输入到训练模型中,随后在确保留有安装余量的前提下,建立了基于改进粒子群算法的均值优化模型,得到了不同目标热工分区下的最优无功补偿容量以及 TCPA 配置值,以及对应的建筑规模数据。输出量均在 5% 误差范围内,说明了该方法的准确性和有效性。在未来研究中,可进一步收集更多商业综合体项目数据,以更好的掌握电气负荷密度与建筑规模之间的内在联系,同时获得更为精准的训练模型,提高训练的精准度,为未来的商业综合体项目电气设计阶段提供有效参考。
(CCDI优秀设计作品)
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