科创中国

行业领域

电子信息技术,高端装备制造产业,信息安全技术,智能制造装备产业

需求背景

随着智慧建筑技术的不断发展，电力系统作为建筑智能化的核心组成部分，其可靠性和动态行为分析变得尤为重要。智慧建筑电力系统不仅需要满足日常电力供应的需求，还要应对不断变化的负荷需求和复杂的能源调度问题。传统的电力系统分析方法已难以满足现代智慧建筑对高效、稳定、安全供电的要求。宁夏慧玩网络科技有限公司提出的“数据和机理双驱动的智慧建筑电力系统的动态可靠性分析与研究”项目，旨在通过综合利用数据驱动和机理驱动的方法，构建一个能够准确描述智慧建筑电力系统动态行为的两尺度随机动力学模型，为负荷预测和能源调度优化提供科学依据。

智慧建筑中，各类智能设备和系统的广泛应用，使得电力系统的负荷变得更加复杂和多变。实时监测数据和历史数据的整合，为电力系统的动态行为分析提供了丰富的数据支持。然而，仅依靠数据驱动的方法，难以全面捕捉电力系统的机理特征。通过引入机理驱动的方法，可以在数据驱动的基础上，结合电力系统的物理特性和运行规律，构建一个更为精准和可靠的模型。这种数据和机理双驱动的方法，能够在微观和宏观尺度上，全面描述电力系统的动态行为，为智慧建筑电力系统的负荷预测和能源调度优化提供科学支持。

需解决的主要技术难题

1. 模型构建的复杂性：构建一个能够同时在微观和宏观尺度上准确描述智慧建筑电力系统动态行为的两尺度随机动力学模型，需要解决多尺度建模和跨尺度耦合的问题。微观尺度上，需考虑电力系统中各类智能设备和系统的动态行为及其相互作用；宏观尺度上，需考虑整体电力系统的负荷特性和运行规律。这要求模型不仅具备高精度和高可靠性，还需具备良好的可扩展性和适应性。

2. 数据集成的难题：智慧建筑中的电力系统监测数据种类繁多，来源复杂，包括实时监测数据和历史数据。如何有效整合这些数据，并对数据进行清洗、处理和校准，以确保模型的准确性和可靠性，是一项重要的技术难题。特别是实时数据的处理和集成，对数据采集、传输、存储和处理的实时性和可靠性提出了更高的要求。

负荷预测与能源调度优化的挑战：电力负荷的短期和长期预测，以及基于预测结果的能源调度优化，涉及到复杂的时间序列分析和优化算法。如何利用构建的模型，对电力负荷进行精准的短期和长期预测，并开发出高效的能源调度策略，以优化建筑内部能源使用和外部能源交易，是项目面临的另一大技术难题。这要求模型具备良好的预测性能和适应性，同时调度策略需具备高效性和灵活性。

期望实现的主要技术目标

1. 构建综合的两尺度随机动力学模型：通过数据和机理双驱动的方法，构建一个综合的两尺度随机动力学模型，能够准确描述智慧建筑电力系统在微观和宏观尺度上的动态行为。模型需具备高精度、高可靠性和良好的可扩展性，能够适应不同智慧建筑电力系统的需求。

2. 实现数据的有效集成与处理：整合智慧建筑中的实时监测数据和历史数据，对数据进行清洗、处理和校准，以确保模型的准确性和可靠性。建立高效的数据采集、传输、存储和处理机制，确保数据的实时性和可靠性，为模型的校准和验证提供数据支持。

开发负荷预测与能源调度优化策略：利用构建的模型，对智慧建筑电力系统的电力负荷进行短期和长期预测，以适应不同的时间尺度需求。基于预测结果，开发高效的能源调度策略，优化建筑内部能源使用和外部能源交易。

需求解析

解析单位：“科创中国”高端装备制造业智能转型产业科技服务团（中国空间科学学会） 解析时间：2024-10-09

王诗文

桂林信息科技学院

服务团专家

综合评价

此需求描述较为清晰，便于专家进行需求跟进。该需求对产业发展具有重大意义，智慧建筑是未来发展的趋势，而电力系统的可靠性和动态行为分析是实现智慧建筑的关键。需要跨行业专家共同解决，如电力系统专家、数据科学专家等。技术对接方案框架可包括：首先，由电力系统专家和数据科学专家共同分析智慧建筑电力系统的特点和需求；然后，结合数据驱动和机理驱动方法，构建两尺度随机动力学模型；最后，通过实际数据验证模型的准确性和可靠性，并开发负荷预测与能源调度优化策略。

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