基于拆分算法的分项计量能耗管理系统及节能诊断

2007 年国家发布了《关于加强国家机关办公建 筑和大型公共建筑节能管理工作的实施意见》和《国 家机关办公建筑和大型公共建筑节能监管体系建设
实施方案》，要求逐步建立起全国联网的国家机关办 公建筑和大型公共建筑能耗监测平台，对全国重点城 市重点建筑能耗（主要是电耗）进行实时监测，洞察 建筑能耗规律，促进大型公共建筑提高节能运行管理 水平，为高能耗建筑进一步节能改造确立目标，也为 评估建筑节能改造成效提供依据。
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装电表记录供电量以及发电设备本身的耗电量。如果条件允许可以加 装天然气表，以记录建筑天然气的消耗情况。
1.3 基于分项计量技术的能耗管理系统 1) 归一化能耗模型介绍 每座建筑的形式、系统、功能等各不相同，而在实施节能监管时，
阶 段、该 建 筑 等 级 评 定 阶 段 和 节 能 量
预测阶段。如图5 所示。 ①同类建筑水平统计阶段
首 先 将 建 筑 按 类 型 分 类，然 后 按
照逐日的时间步长统计建筑内该设备
集 用 电 情 况，得 到 该 设 备 集 的 平 均 用
电水平、最大用电水平、最小用电水平
等特征参数。
②该建筑能耗等级评定阶段
求 ：x
ai ≥ 0
当支路有一个末端集时有一个
解为 ：xi ＝Y 当支路有两个末端集时有两个
解为 ：
x1＝
x1 e21
1
+
Y- x2 e22 1
e21 + e22
；
x2＝
x2 e22
1
+
Y- x1 e21 1
e21 + e22
当有两个以上的末端集时，通过 最优化方法求解（目前采用共轭方
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在 能 耗 管 理 系 统 的 建 设 过 程 中，对 计 量 支路下属负荷设备系统的调研和梳理往往是 工 作 量 最 大 的 环 节。这 个 环 节 的 工 作 看 似 简 单，但在实际建筑中却非常不易，就连工程管 理和运行人员都很难准确说明每一条电支路 连接的电负荷。而且像商业综合体这样的大型 建筑，用能系统单元繁多，一次配电回路往往 就多达300 ～ 400 条，其下接负载设备更是数 以千计。要将如此繁杂的设备系统调研梳理清 楚，使计量对象清晰明确就需要有一整套计算 机辅助工具来协助工程人员和物业管理人员。
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向法），不确定度的确定方法 ：ui=0 支路中只有一个末端集时 ：u1=u2=
e21 e22 e21 + e22
当支路有两个末端集时，有解析解 ；
当支路中有N 个末端集时，化为N 个1 拆2 的问题。
已知：
^ ^ ，^
^ ^ ；^
^，
统计和管理混乱，将能耗监测和节能
诊断引入歧途。
（2）最优化能耗拆分方法 能耗拆分算法实际上是求解Ｙ= Ｘ1 ＋Ｘ2 ＋Ｘ3 ＋ Ｘn 的过程。一 个方程，n 个未知数，是无法求出X 的 准确结果的，为此引入了“不准确度”
的概念。
求解思路如下 ：① 对支路中各
末端集的能耗进行估算 ；②依据估算
能 耗，对 支 路 总 电 耗 进 行 拆 分，即 通
首先得到目标建筑该设备集的能
耗 值，然 后 与 同 类 型 建 筑 的 特 征 参 数
进行比较。通过某种数学分布方法（如
正态分布法），评价该设备集用能情况
在同类建筑中的能耗等级。
③节能量预测阶段
若该设备集能耗等级低于平均水
平，说 明 该 设 备 集 用 能 高 于 同 类 型 建
筑平均水平，具有节能潜力。则其年节
水
水 设 中空 厨
器
系 备 心调 事
统
设
备
厨 特非 房 殊本 空 用建 调 途筑 风 设用 机 备电
冷 热 源 主
室 外 侧 水
室 外 侧 风
热 水 机 组
机泵机
图1 归一化能耗模型示意图
2) 核心计算部分——拆分算法 （1）大型公共建筑配电系统的形象表述，如图2 所示。
图2 能耗分析示意图
其中，“苹果”表示空调系统的设备，如冷水机组、冷冻泵、冷却泵、 空调箱风机等 ；“桔子”表示照明设备 ；“香蕉”表示办公设备 ；“鸭梨” 表示电梯设备。分项计量方案即是根据实际配电系统进行归一化拆
1.2 能耗管理范围 建筑内使用的资源包括电、水、天然气、热力等。
首先对接入建筑的各种分类能源进行总量计量，以实 现能耗管理系统对建筑整体用能状况的体现。
其中总电量的计量点一般选择安装在进线侧 ； 总水量的计量点一般安装在大楼的供水总管处。如果 大楼接入区域供冷或者区域供暖，还应该在供冷或供 热的管路上安装冷热量计 ；如果大楼使用自己的冷 源或热源，也应当在分水器之前的总管路加装冷热量 计。如果大楼有如太阳能、柴油机等发电设备，还应加
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马 宁（中旭建筑设计有限责任公司，北京 100044）
Sub-metering Energy Consumption Management System and Energy-saving
Diagnosis based on Split Algorithm
满足以下条件：
求 ：
，这点已经用蒙特卡洛方法证明）。
图3 拟合1 图3 拟合1
图4 拟合2
3)“例行巡检”及节能量预测 （1）“ 例 行 巡 检 ”及 节 能 量 预 测 的 技术原理
通过将某一标准设备集某段时间
的 能 耗 数 据 的 统 计，计 算 该 设 备 集 历
史数据的变化趋势 ；此后，比较与同类
过调整各末端集的估算能耗值，使它
们的和等于支路总电耗 ；③估算结果
的调整 ：估算较准确的末端集，调整
幅度较小，反之则调整幅度较大 ；④
最后得出带不确定度的能耗拆分结
果。
抽象为数学问题即是 ：
已知 ：x,s,Y; xi=aixi, βi=
xi 2 si
minf(a)= ∑ βi(ai-1)2
a 满足以下条件 ：s.t. Y = ∑ aixi
能量预计方法如下 ：
X=
T . ∑ xi imax i ≤ tnow
xi ：逐日节能量预测值 ； T ：节能量预测时段。例如 ：年节 电量T=365。 4)“高级系统级诊断”及节能量预 测
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图5 “例行巡检”及节能量预测原理
建筑总用电
暖通空调
非暖通空调设备
集中空调
分 散
一般照明插座设备 一般动力设备
特殊功能设备
空集中空调冷热站Fra bibliotek室 内
侧
室风
集中空调冷热源 内 机
侧
风水
空 调 辅 助 电 热 源
水冷冷热源 冷 泵
冷
调 照明
室夜 内景 照照 明明
插 座 设 备
信息中心 厨房设备
电 电 给 信 信专 厨
开 梯 排 息 息用 房
图6 “冷机群控策略不良”节能诊断及节能量预测原理
图7 “节能足迹”计算原理
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“高级系统级诊断”及节能量预测的技术 原理 ：通过定义各种设备系统选型或运行问 题的能耗数据特征（一个或多个能耗数据特 征对应着一个能耗问题），构成一条诊断规则 ； 然后将采集得到的能耗数据依据诊断规则进 行统计与运算，找到能耗特征值。能耗特征值 会表现为特定的阈值，通过阈值的组合与比较 可以发现当前建筑是否存在某一能耗问题。此 外系统还可以取样不同时间段的能耗数据（如 白天某一时间段的能耗数据和夜间某一时间 段的能耗数据），通过诊断规则和算法运行，比 较不同时间的运行结果，从而发现当前建筑是 否存在能耗问题。
5) 节能足迹 “节能足迹”是指依据实时能耗数据进行 节能量测算，也可分为三个阶段，即数据积累 阶段、误差校核阶段和节能效果预测阶段。“节 能足迹”的技术原理如图7 所示。
2 电力能耗管理系统与传统电力监控系统 的区别
与配电监控系统偏重用电支路安全的使 用目的相比，能耗管理系统侧重于各用能子系 统的能源消耗状况。
建筑相同标准设备集能耗统计值的大
小 关 系，并 分 析 与 相 关 功 能 设 备 集 能
耗数值及其它相关参数的比例关系 ；
最 终，结 合 现 场 调 研 信 息 及 历 史 诊 断
结 果，得 到 该 设 备 集 该 段 时 间 内 运 行
能耗状况的诊断评分。
（2）“ 例 行 巡 检 ”及 节 能 量 预 测 流 程 的 三 个 阶 段，即 同 类 建 筑 水 平 统 计
前言 随着我国工业化和城镇化进程的加快，高速发展
的建筑业以及不断扩大的建筑规模使得建筑能耗日 益增长问题越来越凸显。我国大型公共建筑年耗电量 约占全国城镇总耗电量的22%，是欧洲、美国等发达国 家同类建筑的1.5 ～ 2 倍。我国大型公共建筑的发展同 样面临相当严峻的问题，主要表现在 ：一方面，大型公 建比例不断提高，档次越来越高 ；另一方面，既有公共 建筑相继大修改造，由普通公建升级为大型公建，导 致能耗大幅度升高。
Ma Ning
摘 要 本文详细论述了建筑能耗管理系统、分项能耗拆分原理及 系统的功能。该系统与传统电力监控系统相比更侧重能耗趋势预测 与数据统计分析，能够对建筑不合理能耗给出节能预案，为大型公 共建筑节能措施的实施提供了科学依据。 关键词 能耗管理系统 分项计量 能耗模型 拆分算法 节能量预测 电力能耗 Abstract This article gives an detailed analysis on public building energy consumption management system, subconsumption splitting principle and function of the system. Comparing with the conventional power control system, it puts emphasis on energy forecasting and statistical analysis of trends. Energy consumption of the building system can give a reasonable energy plan in order to provide a scientific basis for the implementation of energy-saving measures for large public buildings. Keywords energy consumption management system, submetering, energy consumption model, split algorithm, energy savings forecast, electric power energy consumption