基于近零能耗建筑的可再生能源系统多时间尺度动态调节策略

《Energy》：A Multi-Time Scale Dynamic Regulation Strategy for Renewable Energy Systems Based on Nearly Zero-Energy Buildings

　　

## 摘要

为解决近零能耗建筑（nZEB）可再生能源系统中的供需匹配难题，本文提出了一种集预测、日前优化和日内滚动优化于一体的多时间尺度动态调控策略。该策略采用混合预测模型，在此基础上构建了包含日前优化和日内滚动优化的两阶段调度模型，综合考虑分时电价、储能约束和电网交互，以最小化系统运行成本。以沈阳某近零能耗建筑为案例，在MATLAB中构建了风光储协同系统模型，验证了所提策略的有效性。结果表明，日内滚动优化显著提升了系统的经济性：与日前优化相比，供暖季、供冷季和过渡季典型日的总成本大幅降低，并通过将多余可再生能源上网实现成本削减。增加储能容量和功率有助于降低成本。滚动优化框架对风电/光伏预测误差具有较强的鲁棒性，即使误差比例升高，总成本也仅有小幅波动。本研究证明，多时间尺度动态协同调控可以有效平衡近零能耗建筑系统的经济性、灵活性和稳定性，为近零能耗建筑可再生能源系统的优化运行提供了理论支撑和方法参考。

## 引言

近年来，全球经济的快速发展导致能源消耗持续攀升，建筑物约占全球总能耗的30% [1]。这些建筑主要依赖化石燃料，导致碳排放和能源强度居高不下。近零能耗建筑（nZEB）因其能源效率和可持续性而受到广泛关注 [2,3]。2010年，欧盟修订了《建筑能效指令》（EPBD），要求所有欧盟成员国新建建筑在2021年前达到近零能耗标准。近零能耗建筑应具备高能效表现，其较低的能量需求主要由可再生能源满足 [4]。因此，采用可再生能源（主要为风能 [5] 和光伏发电 [6]）对缓解当前能源状况具有积极作用。通过就地发电，近零能耗建筑可以实现自给自足 [7]。

然而，随着可再生能源渗透率的提高，能源供应可用性与消费模式之间经常出现显著不匹配。可再生能源发电并非随时可用，且与常规电源不同，无法完全适应需求波动。这意味着现场可再生能源供应在时间上可能与建筑用电需求不一致，导致日内和季节性的供需不匹配 [8,9]。电力系统的一个基本特性是要求实时平衡。因此，以风能和太阳能为主导的系统必须解决间歇性发电与随机波动负荷之间的平衡问题 [10]。当风电/太阳能资源可用性与电力需求之间出现时空不匹配时，维持电力系统安全稳定运行需要配置和调度灵活资源，如储能 [11] 和柔性机组 [12]。为应对发电侧的不确定性、间歇性和波动性，负荷侧必须参与调度，实现互动的源荷协同调度模式 [13]。此外，近零能耗建筑还可以与电网交互。例如，将多余能量上网可以产生收益，有利于更好地整合可再生能源，降低电网碳排放强度，并增强电网韧性 [14]。

因此，为解决能源产消匹配问题，许多学者对系统配置优化和运行控制进行了研究。优化过程涉及多个目标，可分为技术性能、经济效益和环境效益。基于这些不同目标，混合能源系统的配置优化方面已开展了大量研究。K. Zhao等人 [15] 开发了MATLAB-TRNSYS联合优化模型，研究了建筑集群能耗与光伏/风电系统输出之间的匹配性能。他们进一步采用多目标粒子群优化算法，考虑技术、经济和环境三大目标研究最优系统配置。其研究探讨了不同功能和高度建筑之间的能源共享对混合能源系统性能的影响。E. Belloni等人 [16] 以单户住宅改造为近零能耗建筑为切入点，采用实测与仿真相结合的方法分析其改造后的实际能耗表现。结果表明，单户nZEB改造后，夏季光伏自消费率达到80%-90%，冬季降至约13%，而年CO?排放减少约10吨。通过将nZEB整合到正能社区或可再生能源社区中，剩余电力的共享和灵活管理可以显著增强区域能源自给能力并缓解电网压力。G. Li等人 [17] 针对离网零能耗建筑进行了鲁棒性最优配置规划，重点关注发电侧和负荷侧的不确定性以及混合储能系统的整合。集电-热-氢于一体的储能系统有效解决了日内和跨季节的能源不匹配问题，引入热储能后成本降低42.26%，引入氢储能后成本降低19.87%。

在可再生能源系统运行控制方面，F. Han等人 [18] 提出了一种基于需求侧管理的控制策略，用于集光伏/热-空气源热泵-储热系统。结果表明，将储水箱维持在50°C可获得最优系统性能，与传统模式相比，净运行成本降低约66.8%，电费降低约43.5%。Y. Zhi等人 [19] 提出了面向农村光伏储能系统的情景化多目标优化设计方法，综合考虑了不同农户类型、季节和天气条件下的用电特征。该系统相比常规系统并网平顺性提升了87%，变压器扩容压力减少约50 kW，验证了农村电网作为虚拟电厂运行的可行性。Z. Luo等人 [20] 提出了一种面向住宅光伏-电池-柔性负荷系统的全新预测与柔性运行策略。案例对比验证表明，该策略在提升系统自给率、减少峰值上网功率和最小化光伏弃电方面优于传统方法。X. Luo等人 [21] 研究了关中平原地区的农村家庭。通过实地调查和问卷分析，识别了洗衣机、电动汽车和空调等柔性负荷的使用模式，并将家庭划分为八类。该研究构建了以经济性和用户舒适度为目标的多目标优化调度模型，采用NSGA-II算法求解，并利用TOPSIS方法进行决策。G. Zhang等人 [22] 提出了充换电站运营商与微网运营商之间的日前投标和日内调度策略。首先构建Stackelberg博弈模型实现日前系统调度；然后在日内阶段，采用自适应滚动预测调度模型解决可再生能源输出和电动汽车用户行为的不确定性。案例研究表明，与常规日内调度方法相比，本文采用的自适应滚动预测调度可以有效消除不确定性引起的偏差。Y. Cheng等人 [23] 利用HOMER Pro软件提出了一种与MATLAB联动的并网系统调度策略，并在严寒气候条件下进行了优化。案例结果表明，与传统调度策略相比，购电指标和售电指标分别降低了27.47%和9.25%。

尽管现有研究在近零能耗建筑可再生能源系统的配置、运行优化和预测方法方面取得了显著进展，但在高资源波动性和随机负荷变化条件下的系统优化仍需要更加鲁棒的方法论。

为进一步缓解此类不确定性下的源荷不匹配问题，相关邻近学科在提升预测精度和控制策略设计方面付出了大量努力。一方面，先进的网络架构已被开发用于增强特征提取和时空融合。例如，近期一种时空模型采用贝叶斯优化的动态图卷积网络与时间卷积网络相结合，有效捕捉了光伏发电的复杂时空特征 [24]。类似的层级自适应注意力机制 [25] 和协作融合网络 [26] 的突破进一步展示了深度特征提取在处理多尺度数据集极端变化方面的强大能力。另一方面，高保真预测必须无缝映射到复杂的控制框架中。近年来控制领域的文献见证向智能动态调节机制的转变，如动态事件触发控制结合动态权限分配 [27]，以及利用自适应动态规划的近似最优共识控制 [28]。受到这些算法进步的启发，我们识别出建筑能源系统仍存在以下研究空白：

尽管多时间尺度调度框架已在广义微网中进行了研究，但将负荷/发电预测与nZEB相结合的运行机制仍较为有限。传统的单一时间尺度策略，如日前规划或基于规则的调控，通常难以同时平衡运行经济性、供电可靠性和系统灵活性。

为克服上述局限性，本研究采用包含日前规划和日内滚动优化的两阶段调度框架，重点关注建筑能源系统中的多能互补。通过整合预测算法、分时电价驱动调度策略以及基于动态偏差惩罚系数的日内反馈校正框架，本工作实现了多时间尺度的协调调控。所提方法旨在优化建筑侧能源调度，同时在可再生能源资源和负荷不确定性下提升经济效率。

## 方法论

本研究以近零能耗建筑（nZEB）为研究对象，提出了一种集预测、日前优化和日内滚动优化于一体的多时间尺度动态调控框架。运行框架包含两个不同阶段。在数据准备阶段，第2.1节中的基于规则的逻辑在TRNSYS中执行，仅用于生成涵盖建筑负荷和暖通空调能耗概况的基准运行时序数据。

## 优化结果

CWT-WSO-RF预测模型的数据来自TRNSYS。通过在TRNSYS中仿真一年，生成了光伏功率、风电功率和用户负荷的逐小时数据集。数据集按7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。RF模型的预测性能高度依赖于其超参数的设置。为避免人工经验调参的主观性和低效率，本研究引入了WSO（鲸鱼搜索算法）来进行……

## 讨论

本研究提出了一种集预测、日前优化和日内滚动优化于一体的多时间尺度动态调控策略，用于近零能耗建筑的可再生能源系统。

CWT-WSO-RF框架的优势在于其有效整合了信号分解和自动化超参数调优。与传统元启发式算法如PSO和GWO相比，选择WSO是因为其具有平衡全局搜索和局部精化的能力……

## 结论

本研究为近零能耗建筑可再生能源系统开发了一种集预测、日前优化和日内滚动优化于一体的多时间尺度动态协同调控框架。核心结论如下：

1）与日前静态调度相比，15分钟级日内滚动优化框架通过动态抑制源荷波动，显著提升了系统经济性。在各季节典型日中，总运行成本均……

## CRediT作者贡献声明

刘燕婷：撰写——初稿，软件，方法论，概念化。冯国辉：监督，项目管理，资金获取。刘鑫：撰写——审阅与编辑，调查，资金获取。常莎莎：可视化，资金获取，形式化分析，数据整理。

## 伦理审批与参与同意

不适用。

## 发表同意

已获得所有参与者发表的知情同意。

## 数据与材料可用性

本研究中使用和分析的数据集可从通讯作者处合理请求获得。

## 利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

## 资金支持

本研究得到国家自然科学基金区域创新发展联合基金（U23A20657）、国家自然科学基金重点项目（52538003）、辽宁省重点研发计划（2025JH2/101800443）、沈阳市科技局项目（23-503-6-15）和辽宁省住房和城乡建设厅项目（LNSJSKJ-2025-056）的资助。

## 利益冲突声明

? 作者声明不存在已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

刘燕婷 | 冯国辉 | 刘鑫 | 常莎莎

沈阳建筑大学市政与环境工程学院，辽宁沈阳 110168，中国