面向商业建筑的多目标节能降碳协同优化方法及系统与流程

本发明涉及建筑降碳优化，特别是涉及一种面向商业建筑的多目标节能降碳协同优化方法及系统。

背景技术：

1、商业建筑（如购物中心、写字楼、商业综合体）是城市能耗的大户，其能耗占比约占城市总能耗的30%～40%，其中照明、空调、通风系统是主要能耗源，占比超过70%。商业建筑需实现节能降碳、保障客户体验、确保运行安全的综合目标，但三者间存在显著冲突：过度节能可能导致室内温湿度不适、照度不足，影响客户体验；片面追求节能可能忽视设备运行极限，引发安全隐患；而过度保障安全冗余则会推高能耗与碳排。

2、传统楼宇自控系统多基于固定时间表或简单规则进行控制，缺乏对多目标动态平衡的智能优化能力。现有优化方法通常将多目标问题简化为单目标问题，难以处理目标间的冲突性与动态性，且无法适应商业建筑中客流波动、天气变化、电价浮动等不确定性因素。更重要的是，现有方法普遍缺乏对运行安全约束的嵌入式建模，优化结果可能违反消防、设备等安全底线。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了解决传统方法在多目标动态平衡、运行安全约束嵌入及不确定性适应能力方面存在的不足，提供一种能够高效处理节能降碳、客户体验、运行安全三维平衡的面向商业建筑的多目标节能降碳协同优化方法及系统，通过将节能降碳、客户体验、运行安全三个维度纳入统一的多目标优化框架，解决了商业建筑运行管理中三者难以兼顾的技术难题。

2、根据本技术的一个方面，提供一种面向商业建筑的多目标节能降碳协同优化方法，包括步骤：

3、获取实时建筑能耗数据、环境参数、客流密度、电价信息、电网碳强度因子、设备运行状态以及消防报警信号；环境参数包括温度、湿度、co2、照度；

4、构建多目标优化模型并采用多目标粒子群算法对多目标优化模型求解，得到帕累托最优解集；所述多目标优化模型以最小化能耗成本、最小化碳排放量、最小化客户体验偏离度、最大化运行安全裕度为目标，以建筑能耗系统的运行参数为决策变量，以碳排放配额约束、设备运行安全约束、客户体验底线约束、消防安全强制约束以及引导性约束为约束条件；

5、根据安全、体验、节能三级递进决策机制，从所述帕累托最优解集中选择最优控制策略转换为设备指令并下发至建筑控制系统执行。

6、优选的，所述建筑能耗数据至少包括建筑内空调系统、照明系统、电梯系统、新风机组系统、蓄冷系统的能耗数据，所述能耗数据至少包括有功功率、无功功率、电流、电压的一种。

7、优选的，所述多目标优化模型的目标函数表示如下：

8、；

9、其中表示能耗成本目标，表示单位时间内的能源消耗成本，表示碳排放目标，表示单位时间内的碳排放量，表示客户体验偏离度目标，表示运行安全风险目标,表示决策目标, 表示由目标可控参数形成的决策变量，包括各系统的目标可控参数及各系统的延迟时间，所述各系统的目标可控参数包括照明系统的调光比例、空调系统的设定温度及湿度、电梯系统的运行台数及启停频次、蓄冷系统的充冷功率、新风机组系统的运行频率。

10、优选的，所述能耗成本目标由分时电价与决策变量的功率确定，表示如下：

11、；

12、其中，表示决策变量在时刻的功率，表示决策变量数量, 表示分时电价；表示决策变量，表示时间间隔，表示调度时段；

13、所述碳排放目标由单位时间内的能耗与电网碳强度因子相乘确定。

14、优选的，所述客户体验偏离度目标由温度、湿度、照度、co2浓度与各自对应的设定值的差值的绝对值通过加权求和确定，其表示如下：

15、；

16、其中为温度，为湿度，为照度，为co2浓度，、、、表示温度、湿度、照度、co2浓度的设定值,为允许波动死区，、、、为基于温度、湿度、照度、co2浓度计算得到的结果值对应的权重系数；偏离度越小，代表客户体验越优。

17、优选的，所述运行安全风险目标由安全指标当前值与安全阈值确定；

18、；

19、其中，为第个安全指标当前值，表示指标数量，为安全阈值，为归一化因子，表示指数函数；越小，运行安全裕度越大，系统越远离危险边界。

20、优选的，所述约束条件分为一级约束、二级约束、三级约束；

21、所述一级约束为硬约束，不能违反，包括消防安全强制约束以及设备运行安全约束，所述消防安全强制约束至少包括烟感、喷淋、应急照明、消防电梯不执行节能关闭；火灾时强制切换至消防模式，多目标节能降碳协同优化指令自动失效；所述设备运行安全约束至少包括空调压缩机启停间隔不低于预设时间阈值，避免频繁启停损坏；电梯低峰期停运时，应保留至少1台消防电梯24小时运行并具备自动唤醒功能；

22、所述二级约束为软约束，包括碳排放配额约束以及客户体验底线约束；所述碳排放配额约束包括≤单位时间碳配额×(1+)，为允许超排系数，≤5%；所述客户体验底线约束包括，根据客流密度进行调整，最高为1.0。

23、所述三级约束为引导性约束，包括用于鼓励设备运行在高效区间的能效引导约束，以及用于有绿电时优先消纳的绿色电力优先约束。

24、优选的，所述采用多目标粒子群算法对多目标优化模型求解，包括：

25、基于粒子群惯性权重上下限确定的自适应惯性权重，平衡全局探索与局部开发能力，引入动态调整的体学习因子、社会动态学习因子，增强算法在动态环境下的自适应能力；对违反一级硬约束的解淘汰，不存入帕累托存档集，当帕累托存档集规模超上限时，根据拥挤距离排序，保留安全裕度更高的解；对违反二级约束的解，采用安全惩罚函数法处理，最后得到帕累托最优解集。

26、优选的，所述的根据安全、体验、节能三级递进决策机制，从所述帕累托最优解集中选择最优控制策略，通过依次执行安全过滤、体验匹配、节能择优的三级递进决策机制进行最优控制策略的选择，包括：

27、采用安全过滤决策从帕累托最优解集中剔除所有可能触发安全风险的解；采用体验匹配决策根据当前时段、客流密度，匹配对应的客户体验偏好权重；采用节能择优决策在满足安全和体验要求的剩余解中，选择能耗成本目标最低的解，形成最优控制策略。

28、根据本技术的另一个方面，提供一种面向商业建筑的多目标节能降碳协同优化系统，包括：

29、数据获取模块，用于获取实时能耗数据、环境参数、客流密度、电价信息、电网碳强度因子及设备运行状态、消防报警信号；环境参数至少包括温度、湿度、co2、照度；

30、模型构建求解模块，用于构建多目标优化模型并采用多目标粒子群算法对该多目标优化模型求解，得到帕累托最优解集；所述多目标优化模型以最小化能耗成本、最小化碳排放量、最小化客户体验偏离度、最小化运行安全风险为目标，以建筑能耗系统的运行参数为决策变量，以碳排放配额约束、设备运行安全约束、客户体验底线约束、消防安全强制约束以及引导性约束为约束条件；

31、策略输出模块，用于根据安全、体验、节能三级递进决策机制，从所述帕累托最优解集中选择最优控制策略转换为设备指令并下发至建筑控制系统执行。

32、本发明将节能降碳、客户体验、运行安全纳入统一的多目标优化框架，实现了三维目标平衡，解决了商业建筑运行管理中三者难以兼顾的痛点，在目标实验商业综合体的实证应用中，实现了空调系统节能17.3%的同时，客户舒适度满意度保持在90%以上，且未发生任何因节能策略导致的安全事件。

33、本发明实现了安全约束嵌入式设计，建立三级安全约束体系，将消防安全、设备安全等硬约束置于优化算法的最高优先级，优化策略以确保安全为前提；确保任何优化控制策略都不以牺牲安全为代价，同时建立独立于优化算法的安全监控模块，在异常情况下可强制接管控制权，切换至消防模式，确保任何优化策略均不突破安全底线，通过安全模式强制切换机制提供最后一道防线。

34、本发明通过自适应惯性权重和动态学习因子进行多目标粒子群算法（emopso）高效求解，引入自适应惯性权重以平衡全局探索与局部开发能力，采用动态学习因子增强算法在客流波动、天气变化等动态环境下的适应性，构建安全优先的帕累托存档集，实现了大规模多目标优化问题的高效求解，使得粒子群算法在求解大规模多目标优化问题时收敛速度快、解集质量高，可在15秒内完成千点级设备的协同优化决策，满足商业建筑实时调控需求。

35、本发明提出了安全、体验、节能的三级递进决策机制，结合商业建筑的实时运行状态（如时段类型、客流密度、实时电价），从帕累托最优解集中逐级筛选最优控制策略，并通过边缘网关下发至空调、照明、电梯等系统执行并接收执行反馈进行调整优化，形成感知、优化、执行、反馈的智能闭环。

36、本发明能够动态适应客流波动、天气变化、电价浮动等不确定性因素，在不同工况下自动调整优化偏好，具有强适应性，能实现全时段、全场景的智能协同控制。