需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球能源结构转型与 “双碳” 目标推进的背景下，建筑能耗作为社会总能耗的重要组成部分，其节能降耗与柔性调控成为关键议题。其中，空调系统能耗占建筑总能耗的 40%-60%，是建筑能源管理的核心对象。动态冰蓄冷系统凭借 “移峰填谷” 的特性，可将空调负荷从用电高峰时段转移至低谷时段，不仅能缓解电网峰谷差压力，还能降低用户用电成本，而需求响应（Demand Response，DR）策略的引入，进一步赋予了该系统参与电网互动的能力，使其成为建筑领域实现 “源网荷储” 协同的重要载体。

当前，动态冰蓄冷系统在需求响应场景中的应用仍面临诸多挑战：一是系统运行模式与电网需求响应信号的匹配度不足，导致响应精度低、收益有限；二是冰蓄冷设备的蓄冰、融冰效率受负荷波动影响较大，能耗损失问题突出；三是现有需求响应策略多聚焦于单一经济目标，未充分考虑能效、环境效益与系统寿命的多维度平衡。因此，开展需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究，对提升建筑能源柔性、助力电网稳定运行具有重要的理论价值与实践意义。

二、需求响应动态冰蓄冷系统的核心构成与工作原理

2.1 系统核心构成

需求响应动态冰蓄冷系统是在传统动态冰蓄冷系统基础上，融入需求响应控制单元与通信交互模块，形成 “负荷感知 - 信号接收 - 策略决策 - 运行调控” 的闭环系统，主要由以下五部分组成：

1. 制冷机组模块：包括螺杆式、离心式或变频式制冷机组，负责在低谷时段制备低温冷媒（通常为乙二醇溶液），为蓄冰提供冷量；部分机组可在高峰时段直接参与供冷，与融冰供冷形成互补。

1. 动态冰蓄冷设备：核心为蓄冰槽与冰晶生成装置，通过 “过冷水滴析冰” 或 “板式换热蓄冰” 技术，将冷量以冰晶形式储存。相较于静态冰蓄冷，动态冰蓄冷的冰晶粒径小（通常为 0.1-1mm）、换热面积大，融冰速率可提升 30%-50%，更适应短时间内的负荷波动。

1. 供冷管网与末端设备：由水泵、阀门、换热器及空调末端（风机盘管、组合式空调机组）组成，负责将蓄冰槽释放的冷量或制冷机组直接提供的冷量输送至建筑室内，满足空调负荷需求。

1. 需求响应控制单元：作为系统 “大脑”，集成负荷预测模型、优化算法与逻辑控制模块，可接收电网下发的需求响应信号（如峰谷电价、容量需求响应指令、紧急削峰信号），并结合建筑冷负荷预测结果，生成最优运行策略。

1. 通信与监测模块：通过物联网（IoT）技术实时采集电网信号、系统运行参数（如制冷机组 COP、蓄冰槽蓄冰率、供回水温差）与建筑冷负荷数据，上传至控制单元的同时，实现与电网调度平台的双向通信，确保响应指令的精准执行。

2.2 系统工作原理与需求响应机制

动态冰蓄冷系统的基本工作原理是 “错峰蓄冷、高峰用冷”，而需求响应机制则通过外部信号引导系统调整运行模式，具体可分为三个阶段：

1. 谷电时段（通常为 22:00 - 次日 6:00）：此时电网电价低、负荷宽松，需求响应控制单元指令制冷机组满负荷运行，制备的低温乙二醇溶液进入蓄冰槽，通过冰晶生成装置将水转化为冰晶，完成冷量储存；同时，若建筑存在夜间基础冷负荷（如数据中心、医院），可直接利用制冷机组供冷，减少蓄冰能耗。

1. 平电时段（通常为 6:00-10:00、18:00-22:00）：电网负荷与电价处于中等水平，系统根据冷负荷预测结果，采用 “蓄冰供冷 + 制冷机组部分负荷运行” 的混合模式。若电网下发轻度削峰指令，可适当增加蓄冰融冰比例，降低制冷机组运行功率，减少电网负荷占用。

1. 峰电时段（通常为 10:00-18:00）：此时电网负荷高、电价高，若收到电网需求响应指令（如紧急削峰、容量电价触发），系统切换为 “优先融冰供冷” 模式：蓄冰槽释放冰晶，与水混合形成冰水混合物，通过换热器为空调末端供冷；若蓄冰量不足，可启动制冷机组最小负荷运行，避免系统供冷中断。此阶段可实现建筑空调负荷的 “削峰”，响应电网需求的同时，降低用户电费支出。

三、需求响应策略的分类与关键影响因素

需求响应策略的关键影响因素

需求响应策略的优化效果受多重因素制约，需在策略设计中重点考虑：

1. 冷负荷预测精度：建筑冷负荷受室外温度、湿度、太阳辐射、人员密度、设备散热等因素影响，具有显著的随机性与波动性。若负荷预测误差过大（如超过 15%），可能导致蓄冰量不足（高峰时段供冷中断）或蓄冰过量（谷电时段能耗浪费），直接影响响应策略的可行性。目前主流预测方法包括基于物理模型的负荷计算法、基于历史数据的机器学习法（如 LSTM、随机森林），其中机器学习法在短期（1-24 小时）预测中的精度可达 85% 以上，更适用于需求响应场景。

1. 蓄冰与融冰效率：动态冰蓄冷设备的蓄冰效率（单位能耗制备的冷量）与融冰效率（单位时间释放的冷量）受设备类型、运行参数影响。例如，过冷水式蓄冰装置的蓄冰效率比板式蓄冰高 10%-15%，但对乙二醇溶液浓度（通常为 25%-30%）与流速（1.5-2.5m/s）的控制要求更严格；融冰效率则与冰水混合物的流速、换热器面积相关，流速过低会导致融冰速率不足，过高则增加水泵能耗。

1. 电网响应信号特性：需求响应信号的时效性、准确性与稳定性直接影响策略执行。例如，价格型响应中，实时电价的更新频率（15 分钟 / 次或 1 小时 / 次）决定了策略调整的灵活性；激励型响应中，电网指令的提前通知时间（如提前 1 小时或 4 小时）影响系统蓄冰量的调整空间 —— 通知时间越短，越依赖系统的快速融冰能力。

1. 用户舒适度约束：需求响应策略需在满足电网需求与保障用户舒适度之间找到平衡。例如，在激励型削峰时段，若过度降低空调末端温度，可能导致室内温度过低（低于 24℃），影响人员舒适；若削减负荷过大，可能导致室内温度超过 28℃（夏季舒适上限）。因此，策略设计中需将室内温度波动范围控制在 24-26℃，湿度控制在 40%-60%，避免舒适度损失。

四、需求响应策略的优化方法与案例分析

五、结论与展望

5.1 研究结论

1. 需求响应动态冰蓄冷系统通过 “错峰蓄冷 + 需求响应调控”，可实现建筑空调负荷的柔性管理，既缓解电网峰谷压力，又为用户创造经济与环境效益；

1. 需求响应策略的优化需以精准的冷负荷预测为基础，结合多目标优化模型与智能算法，平衡经济性、能效、舒适度与响应精度，其中 LSTM 负荷预测与 NSGA-II 优化算法的组合可显著提升策略效果；

1. 实际应用中，需根据建筑类型（商业、工业、医疗）与电网响应信号特性，选择适配的响应策略 —— 商业建筑优先采用 “价格型 + 激励型” 协同策略，工业建筑则需重点考虑生产工艺对冷负荷的稳定性要求，避免响应导致的生产中断。

5.2 未来展望

1. 融合可再生能源与储能技术：未来可将动态冰蓄冷系统与建筑光伏、储能电池结合，构建 “光 - 储 - 冷” 一体化系统 —— 光伏出力高峰时（正午）优先利用光伏电力蓄冰或供冷，进一步降低电网用电依赖；储能电池则可在需求响应时段为系统辅助供电，提升响应灵活性。

1. 数字化与智能化升级：基于数字孪生（Digital Twin）技术，构建动态冰蓄冷系统的虚拟模型，实时映射物理系统的运行状态，通过虚拟仿真提前验证需求响应策略的可行性，减少实际运行中的试错成本；同时，引入边缘计算技术，实现需求响应指令的本地化快速处理，降低通信延迟对策略执行的影响。

1. 多建筑协同需求响应：针对城市商圈、产业园区等多建筑集群，可构建区域级需求响应平台，统筹调度各建筑的动态冰蓄冷系统 —— 在电网紧急削峰时段，优先调度蓄冰量充足、响应成本低的建筑，实现区域整体负荷的最优削减，提升对电网需求响应的贡献度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郁庆庆.过冷水动态制冰系统中过冷却器的仿真与优化研究[D].上海海事大学,2006.DOI:10.7666/d.y1008203.

[2] 胡本然.基于电能驱动的冰蓄冷系统动态特性仿真与运行特性研究[J].黑龙江电力, 2022, 44(5):420-424.

[3] 吴杰.能源站动态冰蓄冷供冷系统运行策略优化分析[D].重庆大学,2021.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇