随着人民生活水平的不断提高,空调的使用越来越广泛,空调负荷增大导致电力需求增长。另外,空调负荷增长导致电网峰谷差进一步扩大,有效降低电网高峰负荷是目前亟待解决的问题。在写字楼和商场等楼宇安装蓄冰空调和分布式光伏系统,既可以转移电网高峰负荷,又能有效缓解能源和环境问题。蓄冰空调和分布式光伏协调运行时,涉及到蓄冰空调控制策略和分布式光伏发电控制。本文考虑到目前楼宇光伏发电量相对较小,不存在消纳问题,因此在光伏满发的情况下研究蓄冰空调控制策略。本文首先从能源、环保和电网负荷特性等方面分析课题研究背景和意义,简要介绍蓄冰空调和分布式光伏研究现状及本文主要研究内容,并详细介绍了蓄冰空调系统的蓄冷方式、运行工况、拓扑结构、运行策略和控制策略等内容。然后,分析楼宇冷负荷主要影响因素,以相似日冷负荷值、温度值和预测日温度值等作为输入神经元,建立BP神经网络冷负荷预测模型。并以江苏某综合楼宇数据对模型预测精度进行验证,预测结果与实际冷负荷基本接近,且能较好地跟随冷负荷变化趋势。相对预测误差基本都在±5%之内。同样建立BP神经网络光伏出力预测模型,并提出网络训练样本筛选算法,在预测前预先筛选出与预测日季节和天气最接近的训练样本。用该模型对上述楼宇光伏出力进行预测,晴天和雨天预测误差分别在±10%和±20%以内,阴雨天光伏出力随机性大、波动性强,因此预测误差较大。整体来看,冷负荷和光伏出力预测模型预测精度都在可接受范围内,满足实用性要求。其次,分析蓄冰空调初期投资和投运后经济效益计算方法,蓄冰空调初期投资主要考虑制冷主机、蓄冰设备及相关辅助设备的设备费用,经济效益主要考虑蓄冰空调将楼宇负荷从高电价时段转移至低电价时段减少的电费支出。根据初期投资和经济效益计算方法,以蓄冰空调系统在有效使用年限内净效益最大为目标,建立蓄冰空调容量配置模型,并以上述楼宇实际数据为例进行算例分析。最后,基于冷负荷和光伏出力预测模型,以蓄冰空调和分布式光伏协调运行费用最低为目标函数,考虑系统冷平衡、电平衡、制冷机制冷/制冰容量约束、蓄冰容量约束和楼宇对外负荷特性波动约束等约束条件,建立蓄冰空调和分布式光伏协调运行优化控制模型。以上述楼宇数据为例,分别计算工作日和节假日系统协调运行控制策略。分析计算结果知,当制冷机理论开启台数小数部分较大时,制冷机制冷时运行于额定状态,剩余冷需求由融冰提供;当制冷机理论开启台数小数部分较小时,蓄冰槽以最大速率融冰供冷,剩余部分冷量由各台制冷机平均分配。无论何种负荷特性,该模型均能计算出蓄冰空调和分布式光伏协调运行最优控制方案,在不影响用户用冷需求的前提下,最大限度将平时段负荷转移至谷时段,减小电网峰谷差的同时,使用户运行费用降至最低。