本发明专利技术提供的办公建筑能耗管理方法，包括：获取用电需求信息；构造神经网络；根据所述用电需求信息对所述神经网络进行训练确定性能指标函数和控制策略；判断所述训练是否满足收敛精度；如果所述训练满足所述收敛精度，则根据所述性能指标函数获取控制策略，并计算用电费用。本发明专利技术可以降低能耗，并减少用电花费。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑能耗管理
技术，特别是涉及一种办公建筑能耗管理方 法。
技术介绍
随着经济发展与社会进步，人们对建筑使用的要求也将越来越高。随着能源供应 的日益紧张，与人类生活息息相关的建筑节能，也受到越来越广泛的关注和重视，而办公建 筑节能在其中具有至关重要的意义。 蓄电池储能是智能电网中住宅储能的重要环节，具有使用温度范围广、充电接受 能力强、寿命长、易维护等特点，其中储能蓄电池是确保智能电网安全稳定运行的重要设 备，能够为住宅用户提供应急电源、减少用电高峰时段的用电量、降低用电网的峰谷负荷差 值，是智能电网极其重要的组成部分，而目前的成本较高，因此，基 于电网运行中实时电价以及办公建筑房间的能耗需求，亟需设计一套有效的能耗管理方 法。
技术实现思路
本专利技术提供的，可以降低能耗，并减少用电花费。 根据本专利技术的一方面，提供一种，包括： 获取用电需求信息；构造神经网络；根据所述用电需求信息对所述神经网络进行 训练确定性能指标函数和控制策略；判断所述训练是否满足收敛精度；如果所述训练满足 所述收敛精度，则根据所述性能指标函数获取控制策略，并计算用电费用。 本专利技术实施例提供的，通过获取用电需求信息，构造神经 网络，根据用电需求信息对神经网络进行训练确定性能指标函数和控制策略，在训练满足 所述收敛精度的情况下，根据性能指标函数获取控制策略，并计算用电费用，从而可以降低 能耗，并减少用电花费。【附图说明】 图1为本专利技术实施例提供的流程图； 图2为本专利技术实施例提供的评判网络和执行网络示意图； 图3为本专利技术实施例提供的办公建筑房间能耗管理系统示意图。【具体实施方式】 下面结合附图对本专利技术实施例提供的进行详细描述。 图1为本专利技术实施例提供的流程图。 参照图1，在步骤S101，获取用电需求信息。 在步骤S102,构造神经网络。 这里，构造神经网络，即分别构造评判网络和执行网络。 设置评判网络的结构为3-15-1，其中3为评判网络输入层节点数量，15为隐层节 点数量，1为输出层节点数；设置执行网络的结构为2-10-1，其中2为执行网络输入层节点 数量，10为隐层节点数量，1为输出层节点数量。同时，在（_〇. 1，〇. 1)范围内采用随机方式 进行评判网络和执行网络的权值初始化。 在步骤S103,根据所述用电需求信息对所述神经网络进行训练确定性能指标函数 和控制策略。 在步骤S104,判断所述训练是否满足收敛精度。 在步骤S105,如果所述训练满足所述收敛精度，则根据所述性能指标函数获取控 制策略，并计算用电费用。 这里，如果训练不满足收敛精度，则返回迭代训练。 如果迭代训练满足收敛精度，根据最优性能指标函数得到最优的电池控制策略， 并分别计算插座、空调、照明用电需求对应的控制策略，进而计算各时刻电网供电功率以及 电池电量变化，最终根据相应的结果以及实时电价计算用户的成本。 进一步地，所述获取用电需求信息包括： 采集用电数据； 对所述用电数据进行处理，从而得到所述用电需求信息。 这里，用电需求信息包括照明信息、插座信息和空调信息。 在获取用电数据的基础上，对用电数据进行筛选，并遍历全部用电数据，剔除其中 的多余数据并补充缺失数据，从而改善数据质量，获取完整的用电数据作为各类型的用电 需求。 进一步地，所述神经网络包括评判网络和执行网络，所述根据所述用电需求信息 对所述神经网络进行训练确定性能指标函数和控制策略包括： 通过自适应动态规划算法对所述评判网络进行训练确定性能指标函数； 通过自适应动态规划算法对所述执行网络进行训练确定控制策略。 进一步地，所述通过自适应动态规划算法对所述评判网络进行训练确定性能指标 函数包括： 根据公式（1)计算所述性能指标函数：⑴ 其中，x(t-l)为t-1时刻的状态量，u(t-l)为t-1时刻的控制量，Q(t-l)为t-1 时刻的性能指标函数。 这里，具体可参照如图2所示的评判网络和执行网络示意图，对任意时间t，令 C(t)为电网电价，Xl(t)为电网供电功率，x2(t)为电池电量，Pjt)为用电需求，具体由公式 (2)可知： PL(t) =PLs(t)+PLa(t)+PL1(t) (2) 其中PLs(t)、PLa(t)和PL1(t)分别表示插座、空调和照明的用电需求。 电池模型由公式（3)可知： n(U(t)) = 0? 898-0. 173Iu(t)I/Prate (3) 其中，n(U(t))为电池充放电效率，u(t)为电池充放电功率，为电池的额定 功率。 房间能耗管理函数由公式（4)可知：x(t+1) =F(x(t),u(t),t)⑷ x(t) = T 效用函数由公式（5)可知： U =C(t) ?xjt) (5) 其中，效用函数表示t时刻的用电花费。 性能指标函数由公式（6)可知：( 6 ) 其中，y为折扣因子满足0 <y彡1。 根据贝尔曼最优性原理，性能指标函数满足如下方程，具体由公式（7)可知：当前第1页1 2 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种办公建筑能耗管理方法，其特征在于，所述方法包括：获取用电需求信息；构造神经网络；根据所述用电需求信息对所述神经网络进行训练确定性能指标函数和控制策略；判断所述训练是否满足收敛精度；如果所述训练满足所述收敛精度，则根据所述性能指标函数获取控制策略，并计算用电费用。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德荣，石光，魏庆来，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11
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