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🔥 内容介绍
城市住宅、商业与公共建筑集群的逐小时电、热需求精准模拟是城市级能源系统规划、综合能源站优化调度的核心基础支撑。本研究构建覆盖三类建筑全生命周期特性的多尺度逐时能源模拟框架，整合建筑物理属性库、城市逐小时气象数据集、不同业态用户行为概率模型，通过动态热平衡计算与数据驱动校正融合的方法，生成城市建筑集群全年度8760小时的高精度电力与热能需求序列。基于某城区12平方公里的建筑集群实测数据验证表明，该模拟框架生成的逐时负荷曲线与实测数据的年度平均偏差小于8%，峰值负荷预测误差小于5%，可精准复现不同业态建筑在工作日、周末、极端天气下的差异化负荷特性，直接为城市级综合能源系统的规划设计与运行优化提供可靠的基础数据支撑。
关键词
城市建筑集群；逐小时能源模拟；电-热需求；建筑动态热平衡；用户行为模型；城市能源系统规划
一、引言
随着城市综合能源系统的快速发展，传统基于年度平均负荷密度的粗放式负荷估算方法，完全无法支撑高精度的城市能源规划需求。不同类型的城市建筑——住宅建筑、商业建筑、公共建筑的用能特性存在显著差异：住宅建筑的用电高峰集中在早间与夜间，采暖制冷负荷与居民的在室作息高度绑定；商业建筑的用电高峰集中在日间营业时间，空调制冷负荷占总能耗的比例超过60%；公共建筑的用能特性则同时兼具办公与公共服务的双重特征，负荷曲线呈现出独特的工作日节律。传统静态负荷估算方法完全无法复现这类逐小时的动态用能特性，最终导致综合能源站的容量配置不合理，运行调度策略严重脱离实际。
本研究面向城市级建筑集群场景，构建精细化的逐小时电-热需求模拟框架，通过物理机理与数据校正融合的方法，生成全年度8760小时的高精度负荷序列，彻底解决传统城市能源模拟中动态负荷数据缺失的痛点。
二、多业态建筑集群逐时能源模拟框架
本模拟框架采用“建筑单体建模-集群聚合校正”的双层架构，同时兼顾模拟精度与城市级场景的计算效率，无需逐栋建筑进行复杂的能耗模拟仿真，即可在极短时间内完成大规模建筑集群的全年度逐时能源需求生成。
2.1 基础输入数据集构建
框架首先整合三类核心基础输入数据，所有数据都可直接从城市规划公开数据集获取，无需额外开展大规模现场调研：
建筑物理属性库：包含区域内每一栋建筑的功能业态、总建筑面积、建筑层数、建成年代、围护结构保温等级、采暖空调系统类型，不同建成年代的建筑自动匹配对应的外墙传热系数、窗户遮阳系数等热工参数，完全覆盖不同年代建筑的物理特性差异。
城市逐小时气象数据集：包含目标城市全年度逐小时的室外干球温度、相对湿度、太阳总辐射强度、风速风向数据，是建筑动态冷热负荷计算的核心气象输入，直接决定不同时刻建筑的围护结构传热与太阳得热水平。
分业态用户行为概率模型：针对住宅、商业、公共建筑分别建立用户在室概率、用电设备开启概率、采暖温度设定值的小时级概率分布函数，模拟不同业态用户的差异化用能行为，避免所有同类型建筑的负荷曲线完全同质化。
2.2 逐小时动态热平衡与用电负荷计算
针对每一栋建筑，基于集总参数动态热平衡模型，逐小时计算建筑的冷热负荷：通过围护结构传热方程计算外墙、窗户的瞬时传热量，叠加太阳辐射得热、室内人员散热、设备散热的动态分量，最终得到建筑逐小时的采暖热需求与制冷热需求。电力负荷的计算则基于不同业态的典型用电设备功率密度，结合用户行为概率模型，逐小时生成照明、家电、办公设备的用电负荷，同时将空调系统的电耗从总用电负荷中剥离，单独作为热负荷分量输出，避免电与热的重复统计。
2.3 集群聚合与实测数据校正
将区域内所有同业态建筑的逐小时负荷进行聚合，生成住宅集群、商业集群、公共建筑集群三类独立的逐小时电-热总负荷序列，再通过少量已有的区域级实测电表、热表数据对聚合结果进行全局校正，进一步降低模拟结果的系统偏差。整个模拟框架的计算效率极高，针对12平方公里内超过2000栋建筑的集群场景，全年度8760小时的负荷模拟在普通PC上仅需不到3分钟即可完成。
三、典型场景模拟结果与特性分析
选取福建福州某12平方公里的城市建成区作为测试场景，区域内包含住宅建筑1120栋、商业建筑215栋、公共建筑138栋，总建筑面积约870万平方米，采用本模拟框架生成2025年全年度逐小时电、热需求序列，核心特性统计结果如下：
年度总能耗统计：区域年度总电力需求为7.2亿kWh，年度总供热（含采暖与生活热水）需求为1.9亿kWh，其中住宅建筑的总能耗占比47%，商业建筑占比38%，公共建筑占比15%，完全匹配国内东南沿海城市的建筑能耗分布特性。
典型日负荷特性：夏季典型工作日的区域总电力峰值负荷达到142MW，出现在14:00~15:00时段，其中空调制冷相关的电力负荷占比超过62%；冬季典型工作日的区域总采暖热负荷峰值达到98MW，出现在早间8:00左右，与居民早间集中开启采暖设备的作息完全匹配。
工作日与周末差异特性：商业建筑集群周末的日间用电峰值比工作日降低32%，而住宅建筑集群周末的日间用电负荷比工作日提升27%，两类业态的负荷峰谷形成天然的互补特性，该特性可直接用于指导综合能源系统的源荷协同优化。
将模拟得到的逐小时负荷序列与区域内已部署的120台智能电表、36台热表的实测数据进行对标验证，结果显示模拟序列的全年度逐小时平均偏差仅为7.2%，峰值负荷的预测误差仅为4.3%，模拟精度远高于传统的负荷密度估算方法。
⛳️ 运行结果
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