基于LSTM模型的高层住宅建筑集成光伏系统长期预测方法

《Energy》：A LSTM-model Based Approach for Long-term Forecasting of High-rise Residential Building Integrated Photovoltaic System

本研究基于上海高层BIPV建筑模型，结合气象数据与LSTM模型，验证了其在长期预测中的有效性，并优化了设计方法以提高可再生能源利用率。通过Ladybug插件和Grasshopper工具的集成，显著提升了预测可靠性和效率，为高密度城市的高层住宅BIPV规划提供了数据支持。

　　在当今全球能源危机和环境污染日益严峻的背景下，城市作为能源消耗的主要载体，承担着约75%的全球碳排放。因此，推动城市能源结构向可再生能源转型已成为迫切需求，并且这一趋势正在加速发展。太阳能作为一种丰富的、可持续的能源形式，凭借其成熟的光伏发电技术，提供了稳定且低维护的电力供应。同时，太阳能光伏系统具有高度的适应性，可以灵活安装于不同建筑形态中，且对地理条件的要求较低。根据国际能源署（IEA）的数据，截至2024年，全球太阳能光伏装机容量已达到1419 GWp。尽管太阳能具有诸多优势，但在大规模应用中仍面临一些挑战，例如能量密度较低和土地使用需求较大。为了解决这些问题，建筑一体化光伏（BIPV）技术被提出，特别是在城市环境中，它通过将光伏组件集成于屋顶、立面和窗户中，实现太阳能的有效利用而无需额外占用土地。此外，BIPV系统能够将太阳能转化为电能和热能，从而减少对化石燃料的依赖并降低碳排放。

然而，现有的研究主要集中在城市层面或区域层面的评估，较少关注小型建筑群布局对光伏发电潜力的影响。住宅社区作为紧凑且易于管理的城市单元，为优化光伏发电性能提供了理想的平台。但高密度城市中的高层建筑往往面临屋顶空间有限的问题，使得立面集成光伏系统变得尤为重要。为了最大化能源产出，准确预测这些配置下的光伏发电输出成为关键。目前，光伏发电存在固有的波动性，其输出受到太阳辐射和天气条件的影响，呈现出显著的周期性波动和随机性。此外，由于光伏发电具有间歇性，仅在白天运行，因此在分散式发电模式下，电网接入可能会因光伏发电的不可预测性而引发不稳定。为了维持电网的稳定性，需要一个多元化的发电组合，并且准确的长期光伏发电预测对于电网管理和规划至关重要。

近年来，随着人工智能和统计建模技术的进步，多种先进的预测算法被开发出来，用于不同时间尺度的光伏发电预测。这些算法结合了历史光伏发电数据、气象条件以及系统特定的物理参数，以估算未来的发电量。目前的预测方法可以分为四类：统计方法、物理方法、机器学习技术以及混合预测方法。统计方法通过分析历史数据建立光伏发电与影响因素之间的关系，常见的有时间序列预测、自回归移动平均（ARMA）模型和自回归积分移动平均（ARIMA）模型。这些方法能够有效捕捉时间趋势和周期性波动，但其准确性高度依赖于历史数据的质量和完整性。物理方法则通过整合气象数据与系统参数来模拟光伏发电过程，首先预测关键的气象变量（如太阳辐射、温度），再利用物理特性（如转换效率、温度系数）计算发电量。虽然物理方法在准确性方面表现优异，但其实施需要详细的系统参数和精确的气象输入，因此较为复杂。机器学习技术因其在处理大规模数据集中的能力，被广泛应用于中长期光伏发电预测，常见的有支持向量机（SVM）、神经网络（如LSTM、RNN）、随机森林（Random Forests）以及梯度提升决策树（GBDT）。这些方法展示了强大的预测能力和泛化能力，其中深度学习方法如LSTM在处理序列数据中的时间依赖性方面表现出特别的优势。混合预测方法通过加权平均或优化算法结合多种方法，以利用各自的优势，减少单一方法的不确定性，提高预测的稳定性和可靠性，尤其适用于中长期的光伏发电预测。

在建筑一体化光伏系统的设计与应用方面，近年来的研究主要集中在屋顶和立面的安装方式上。研究表明，屋顶和立面均可用于高层建筑，但各有不同的优势。虽然屋顶光伏系统技术更为成熟，但其有限的表面积限制了发电潜力。相比之下，建筑一体化光伏立面由于更大的可用表面积，在高层住宅建筑中展现出更高的发电潜力。例如，Perez等人开发了一种交互式地图工具，用于识别最佳的光伏安装位置，结果显示屋顶和南向立面是最佳的安装位置，能够利用50%的可用空间。同样，Feng等人对中国的不同气候区进行了建筑一体化光伏潜力评估，确认屋顶是主要的安装选择，其次是南向立面，特别是在高纬度城市中，东向和西向的安装位置则显示出较低的潜力。此外，Wang等人在印尼的万隆对建筑一体化光伏系统在不同气候条件下的性能进行了实验和模拟分析，使用EnergyPlus模拟工具，他们发现北京的光伏立面表现出最佳的发电性能，而昆明的光伏屋顶则更为优越。Gassar等人则展示了集成光伏系统在多户住宅建筑中的显著节能潜力，报告指出当与生物相变材料结合时，年能源需求可减少35.03%至49.78%。Choi等人对一座2449平方米的零碳建筑进行了为期五年的运行数据分析，结果显示水平安装（0°）的建筑一体化光伏系统与垂直安装的系统相比，平均每年发电量仅高出14%，这一微小差异归因于研究建筑中屋顶和立面面积相近。这些研究进一步验证了建筑一体化光伏系统在高层住宅建筑中的巨大发电潜力，尽管屋顶光伏系统更为成熟，但在高层建筑中，其表面积有限的问题限制了其容量，而立面的广泛可用面积则为增强光伏集成和能源生产提供了新的机会。

尽管已有大量研究展示了建筑一体化光伏系统在高层住宅建筑中的潜力，但建筑群之间相互遮挡效应对光伏发电的影响仍是一个未被充分研究的问题。大多数研究关注的是单体建筑的性能，而忽略了建筑群之间复杂的阴影相互作用。Horváth等人提出了一种建筑类型方法，用于评估城市尺度上的太阳能潜力，通过评估屋顶发电量并考虑遮挡障碍和距离。然而，他们的方法未能涉及高密度建筑群中相邻建筑和周边基础设施之间的相互遮挡效应，这在理解实际运行条件方面存在重大空白。Luo等人对受附近高层建筑遮挡的光伏系统性能进行了实验研究，结果显示遮挡比与光伏模块的发电效率之间存在线性关系，无论是立面还是屋顶安装。然而，该研究未能建立遮挡模式与能源产出之间的精确定量关系，也未提出实际的解决方案来缓解遮挡影响。这些局限性凸显了在高密度住宅环境中对遮挡效应进行更全面研究的必要性。

当前关于光伏立面和屋顶系统设计的研究主要集中在面板方向和表面积优化上。许多研究通过模拟和实验方法确定了重要的设计参数。例如，Wu等人开发了一个优化框架，结合Grasshopper和NSGA-II算法，展示了在零能耗高层建筑中，战略性光伏系统设计能够同时减少热负荷、提高发电量并降低资本成本。Mangkuto等人对万隆的建筑一体化光伏原型进行了实验和模拟分析，评估了能源产出和自然采光性能，确认了南向方向是立面安装的最佳选择。尽管这些研究为光伏性能预测提供了有价值的理论基础，并验证了实验方法在光伏发电预测中的应用，但它们仍然存在两个关键的局限性。首先，它们未能考虑相邻建筑和周围城市环境中的遮挡效应。其次，它们没有解决建筑一体化光伏系统中长期发电预测的关键需求。

综上所述，尽管建筑一体化光伏技术的研究取得了显著进展，但在特定气候条件下，如炎热夏季和寒冷冬季地区，仍存在一些未解决的研究空白。当前文献中尚未充分探讨三个关键问题：（1）高密度住宅建筑群中的建筑间遮挡效应；（2）对缩放实验方法的验证；（3）对住宅应用的全面长期性能评估。为了解决这些知识空白，本研究提出了一种新的方法，结合长期建筑一体化光伏发电预测与优化设计参数。我们的方法包括：（1）纵向性能数据的分析；（2）遮挡影响的量化评估；（3）建筑优化因素的系统整合，这些内容为建筑一体化光伏系统在高密度住宅环境中的实施提供了关键的见解。

随着建筑一体化光伏系统的不断发展和在高层建筑中的广泛应用，准确预测其发电量对于系统优化和电网协调变得尤为重要。为此，人工神经网络（ANN）和其他先进的预测技术被广泛应用于光伏发电预测领域。这些方法显著提高了预测的准确性和可靠性。本研究选取了一个典型的日子，基于气象数据和测量数据，对建筑一体化光伏系统的发电量进行了预测分析。研究结果表明，光伏模块接收到的太阳辐射与气象数据中的趋势基本一致，这为长期预测提供了可靠的基础。

本研究还探讨了建筑一体化光伏系统的长期发电预测问题，特别是针对中国炎热夏季和寒冷冬季地区的高密度住宅建筑。通过使用一个缩放后的建筑一体化光伏模型，我们验证了长期预测模型的有效性，并展示了其在捕捉复杂数据模式方面的潜力。本研究的关键发现包括：建筑一体化光伏系统的长期发电预测能够为城市能源规划和建筑设计提供有价值的参考；遮挡效应对光伏发电的影响需要在实际应用中进行量化分析；优化的建筑设计参数能够显著提高光伏发电的效率。此外，本研究还提出了一种基于数据驱动的光伏面板布局优化支持系统，以科学指导光伏面板的安装位置。

为了进一步提高建筑一体化光伏系统的预测准确性，本研究提出了一种结合长期预测模型和优化设计参数的方法。这种方法不仅考虑了遮挡效应的影响，还整合了建筑优化因素，为实际应用提供了更加全面的解决方案。通过分析长期性能数据，我们能够更好地理解不同气候条件下的光伏发电表现，并为建筑设计提供科学依据。同时，通过使用先进的建模技术，我们能够克服当前数据和方法上的局限性，提高预测的可靠性和准确性。本研究的结果表明，建筑一体化光伏系统的长期发电预测对于优化能源利用和提高电网稳定性具有重要意义。

此外，本研究还强调了在实际应用中，必须考虑遮挡效应和资源分配的动态性。当前的研究主要集中在算法优化上，而忽略了实际安装条件和资源限制。因此，本研究提出三个关键的研究方向：（1）通过长期预测模型提高光伏发电的准确性；（2）系统整合建筑立面特征和区域限制；（3）开发一个支持光伏面板布局优化的决策系统。通过建立光伏发电与建筑参数之间的定量关系，我们能够科学地指导光伏面板的安装位置，从而提高整体的能源产出。

本研究还发现，现有的研究在长期光伏发电预测方面存在一定的局限性。首先，缺乏全面的年度光伏发电数据，尤其是那些能够反映季节变化的数据，这限制了在不同气候条件下对系统性能的准确评估。其次，针对高层住宅建筑的长期光伏发电预测模型尚未得到充分开发。最严重的问题是，现有的研究主要集中在低层公共建筑或短期分析上，导致对高层住宅建筑中长期性能的理解存在重大空白。因此，本研究的目标是开发一种可靠的长期预测模型，用于高密度住宅建筑的立面光伏系统，并提供基于数据驱动的光伏面板布局优化建议。

本研究的实验平台基于一个1:30比例的上海典型高层住宅社区模型，该模型由六栋18层的点型建筑组成，每栋建筑的尺寸为3米×9米×12米（H×W×D），并按照上海市城市规划管理技术规范设置最小间距为30米（南北方向）和13米（东西方向）。该模型被安装在同济大学的屋顶上，用于模拟和测量光伏系统的实际运行情况。通过收集和处理气象数据，我们能够准确预测建筑一体化光伏系统的发电量，并分析其在不同气候条件下的表现。此外，我们还结合了建筑立面特征和区域限制，以优化光伏系统的布局，提高其在高密度城市中的应用效果。

本研究的结果表明，长期预测模型能够有效捕捉建筑一体化光伏系统数据中的复杂模式，为优化能源利用和提高电网稳定性提供可靠的支持。通过结合长期预测模型和优化设计参数，我们能够更好地理解建筑一体化光伏系统在不同气候条件下的表现，并为实际应用提供科学指导。此外，通过使用先进的建模技术，我们能够克服当前数据和方法上的局限性，提高预测的准确性和可靠性。本研究还强调了在实际应用中，必须考虑遮挡效应和资源分配的动态性，以确保光伏系统的高效运行。

在实际应用中，建筑一体化光伏系统的长期预测对于优化能源利用和提高电网稳定性具有重要意义。本研究通过结合长期预测模型和优化设计参数，为建筑一体化光伏系统的应用提供了新的思路。通过分析长期性能数据，我们能够更好地理解不同气候条件下的光伏发电表现，并为建筑设计提供科学依据。同时，通过使用先进的建模技术，我们能够克服当前数据和方法上的局限性，提高预测的准确性和可靠性。本研究还强调了在实际应用中，必须考虑遮挡效应和资源分配的动态性，以确保光伏系统的高效运行。

此外，本研究还发现，现有的研究在长期光伏发电预测方面存在一定的局限性。首先，缺乏全面的年度光伏发电数据，尤其是那些能够反映季节变化的数据，这限制了在不同气候条件下对系统性能的准确评估。其次，针对高层住宅建筑的长期光伏发电预测模型尚未得到充分开发。最严重的问题是，现有的研究主要集中在低层公共建筑或短期分析上，导致对高层住宅建筑中长期性能的理解存在重大空白。因此，本研究的目标是开发一种可靠的长期预测模型，用于高密度住宅建筑的立面光伏系统，并提供基于数据驱动的光伏面板布局优化建议。

通过结合长期预测模型和优化设计参数，本研究能够更好地理解建筑一体化光伏系统在不同气候条件下的表现，并为建筑设计提供科学依据。同时，通过使用先进的建模技术，我们能够克服当前数据和方法上的局限性，提高预测的准确性和可靠性。本研究还强调了在实际应用中，必须考虑遮挡效应和资源分配的动态性，以确保光伏系统的高效运行。通过分析长期性能数据，我们能够更好地理解不同气候条件下的光伏发电表现，并为建筑设计提供科学依据。同时，通过使用先进的建模技术，我们能够克服当前数据和方法上的局限性，提高预测的准确性和可靠性。本研究还强调了在实际应用中，必须考虑遮挡效应和资源分配的动态性，以确保光伏系统的高效运行。