工熱所辦公樓宇負荷預測及儲能系統裝機規模研究獲進展

　　分布式能源是緩解我國嚴重缺電局面、保證可持續發展戰略實施的有效途徑之一，發展潛力巨大。它是能源戰略安全、電力安全以及我國天然氣發展戰略的需要，可緩解環境、電網調峰的壓力，能夠提高能源利用效率。其通過在需求現場根據用戶對能源的不同需求，實現溫度對口供應能源，將輸送環節的損耗降至最低，從而實現能源利用效能的最大化。分布式能源系統中安排過大的發電裝機規模會造成發電資源的浪費，而過小的發電裝機規模則不能滿足用戶用電需求，因此合理的發電裝機規模非常必要。

　　負荷預測是發電裝機規模選擇的重要工具，中科院工程熱物理研究所儲能研發中心近期在該科研方向上取得進展。儲能研發中心將神經網絡算法應用于辦公樓宇負荷的短期預測，并結合辦公樓宇負荷的實際特殊性建立預測模型；根據實際的和預測的負荷數據，儲能系統裝機規模計算模型得到樓宇分布式能源系統中的儲能系統裝機容量。

　　儲能研發中心以該研究所綜合樓用電負荷數據作為研究對象，通過上述兩模型的計算結果表明，辦公樓宇負荷短期預測模型具有很好的預測精度（平均相對誤差為-0.7%，相對誤差的均方根誤差為2.79%），基于實際的和預測的樓宇負荷數據的儲能系統在功率等級和容量的相對誤差很小（分別為3.69%和2.33%）。同時科研人員發現，辦公樓宇負荷具有波動性，引入儲能系統可以有效地平滑負荷。這一系列研究結果對于樓宇分布式能源系統的發電裝機規模安排以及儲能系統的配備具有重要借鑒意義。

傳統的負荷預測更多針對區域性的電網，而忽略了節能潛力巨大、占總用能達24%的全球樓宇用能。儲能研發中心打破常規，科研成果著重關注分布式能源系統特別是樓宇分布式能源系統，將為節能減排提供重要技術支撐。