绿色大学综合节能系统

张艳玲/山东协和学院机电工程学院

绿色大学综合节能系统

张艳玲/山东协和学院机电工程学院

绿色大学是在日益严重的环境问题的背景下生态文明和社会可持续发展理念之于校园的必然结果。高校作为国家软实力建设的主体，生态现代化文化的传承体和创新体，具有巨大的人文社会价值。积极探索和深化高校能源改革、构建绿色大学是一项迫切的任务。本文以山东协和学院的面板数据作为数据依据，设计出一套绿色大学的综合节能系统模型，并提出了将模型融入到指标检测中的新的模式，从而达到了对校区整个节能系统进行准确持续的动态评估及改善的目的。实践表明，该模型能够有效的提升能源利用效率和改良局域气候环境，具有重要的应用意义。

绿色大学；建筑模型；能源优化

20世纪末，面对“全球日益严重的环境问题以及全球性“绿色运动”的广泛展开，高等教育机构、特别是大学在全球、区域和国家环境保护和可持续发展中应承担什么职责? ”这样的问题，绿色大学的概念应运而生。绿色大学是指在学校办学及校园设施建设、运营管理中遵循科学发展观，充分体现节能、节水、节地、节材、环境保护建设及运营、发展循环经济的管理思路和节约教育理念，形成良好节约型校园文化的校园[1]。“绿色大学”，顾名思义，绿色的大学，但这里的“绿色”指代“可持续”，即可持续发展的大学[2]。在能源环境问题日益严峻的今天，“绿色大学”被赋予了更丰富的内涵，从总体的要求看，在绿色大学当中，不仅要有足够的环境教育教学资源，开设环境科学、环境保护和可持续发展等课程，对学生进行热爱自然、保护环境和节约资源的教育，也不仅是校园绿化和改变生活方式，绿色大学更是一种大学模式或办学方式的转变，包括办学理念、教学目标、教学内容、教学方法和思维方式等一系列的转变，是一种系统的大学绿色教育[3][4]。

绿色大学与传统大学不同，基本职能是培养具有环境（保护）和可持续发展意识与具有可持续发展社会建设能力的人才，为社会可持续发展提供智力支持[5]。绿色大学转变了传统大学的办学思想与理念，将环境保护和可持续发展纳入到办学目标中，同时也转变了传统的人才培养目标和模式[6]。

目前大力推进的“绿色大学”建设，成为名副其实的绿色校园建设，我国许多高校正纷纷开展建设节约型校园的工作，积极创建“绿色大学”，为此，低碳节约成为其在校园建设、管理、科研等方面秉承的重要理念[7]。为此，我们以山东协和学院的面板数据研究并分析了分布式能耗影响的门槛效应，设计出一套相应的绿色大学的综合节能系统模型，并提出将模型融入到指标检测中，从而对校区系统重要性进行准确持续的动态评估改善。

1.高校能源现状和模型构建

1.1 高校能耗现状

在当前能源紧张，国际金融危机对实体经济带来冲击的大背景、大环境下，高校理应成为推动资源节约型、环境友好型社会建设的重要力量。高校校园拥有大量的建筑存量，是社会组成的一部分，也是社会能耗的大户[8]。我国大学数量近2000余所，在校生人数达2300多万，占全国人口的4.4％，消费着社会总能源的8％；根据住房和城乡建设部门的有关统计，高校的用能用水不但总量大，种类多，而且人均能耗也很高。在统计的全国45所高校中人均年用水量是145.2吨，是全国人均生活用水量的1.95倍，45所高校中人均年能耗量是0.775吨标准煤，是全国人均用能的4.32倍，从这些数据可以看出，高校人均年能耗特别高。也能够看出大学校园蕴藏着的巨大的节能潜力。高校不仅是水、电、气等能源的消耗大户，同时也是节能技术研究开发的重要基地，在国家建设资源节约型和环境友好型社会中，责任很大，任务也很重。近年来，全国各高校在建设节约型校园方面做了许多积极的探索，也积累了许多很好的经验，取得了一定的成效，但与我国建设节约型社会的指标相比，有很大的差距，高校能源消费方面存在的浪费现象很普遍，节约用水、节约用电、节约用气的潜力非常大。而校园设施量大面广，基础数据严重缺失，能源管理水平低，严重制约着校园节能工作深入持久地开展[9]。

1.2 绿色大学综合节能系统模型

在整个实验中，我们采用的是山东协和学院的面板数据，郭店校区作为大型公共建筑的重要组成部分之一，其特点是占地面积大，建筑物种类及数量多，搞好能源管理工作，对大学能源进行优化利用，对达到能源动态平衡和优化利用，节约能源，提高能源利用效率，有重要意义。

大学校园能源系统是一个具有中、长期能源的需求系统，大学校园能源系统结构复杂，解决好能源调度问题需要从整体出发，建立问题模型，统筹规划，优化调度。校园综合节能系统是实现校园节能系统运筹技术、管理技术与优化技术发展的核心。根据校园日常生活活动的规律性，针对校园系统运行过程中能源浪费问题，进行过程能量优化和能源重调度。

1.2.1 系统建模分析。

校园综合节能系统是个复杂的多输入多输出系统，具有非线性、强耦合、大延时的特点。校园综合节能系统建模的目的是为了依据所建模型，利用一定的方法对系统进行优化，将得到的优化参数作为控制系统的设定参数，指导系统优化运行，达到目标最优。

整个建模过程中，我们采用的是神经网络建模，利用神经网络对校园综合节能系统进行建模，可以充分利用数据优势，发挥神经网络处理非线性问题的优势，避免数值分析计算量过大，耗时过长，建立精确完善需要充分了解机理等缺点。我们使用了前向网络中算法最成熟使用最频繁的BP网络。

1.2.2 BP网络建模。

校园综合节能系统建立了一个加动量项的9输入5输出的三层BP神经网络模型，设置隐含层的节点个数为45，此处节点个数的设置是通过试凑法得出，模型结构如图1所示。其中x1～x9为模型的九个输入量为水、电、燃气、信息系统、校园网络、一卡通系统、能源管理、车辆管理和餐具清洗，模型的输出为水、电、气、单位面积能耗和生均能耗。

图1 神经网络结构建模

连接权值W，V的初始值用归一化的随机数设定，根据规则我们对校园水、电、气、单位面积能耗和生均能耗进行训练过程进行实验，在训练周期达到90次以后，网络基本稳定。

2.模型评估和优化

2.1 遗传算法简介

遗传算法(GA)是模拟生物自然进化的过程的一种人工智能算法。模拟了生物通过遗传、变异和选择，从简单到复杂，从低级到高级一步步进化和发展过程。这一思想来源于达尔文的进化论和近代的基因理论。遗传算法的本质是一种基于概率搜索的计算机寻优，利用编码技术和一定的算法来模拟优化过程。遗传算法以选择、复制、交叉、变异这些基因操作为模型，把相应的算子加到染色体上，依据适应性的大小保留优良品质，同时组合成新的染色体。随着操作的不断进行，好的特征逐渐得到保留和继承，而差的特征则遭到淘汰。这样，整个种群不断进化并逐渐收敛于最优解[10]。

2.2 系统的优化

建模的目的是校园综合节能系统为了对校园用能优化，减少校园的开支。在保证校园系统正常运作的情况下，调整校园用能系统的可调参数，使校园耗能最少。F为为优化目标函数，A 、B、C、D、E表示水、电、气、单位面积能耗和生均能耗的权重系数，η、θ、λ、ψ、φ为归一化的输出用水、电、气、单位面积能耗和生均能耗表示每两个量互相影响表示三个以上变量相互影响是参数控制项。由于校园水、电、气、单位面积能耗的使用情况相互影响，相互制约，所以A、B、C、D、E五个值相互关联，相互影响取值大小。根据所建模型的9个输入(校园耗能系统的大小）是已知的，而其他参数可进行调整，将模型的输出的5个变量作为优化参量。定义优化目标为

其中

我们规定原来系统的权重系数A、B、C、D、E都取值为1，群体大小为80，终止进化代数为100，交叉概率为0.6，变异率为0.1。选取3组样本输入数据带入模型进行优化，当耗能取最小值时，得到权重系数如表1所示。

表1 系统参数表

由上表分析得到，我们校园的耗能系统存在很大的缺陷，造成很大一部分能源的浪费，因此，需要我们综合节能系统进行优化，校园综合节能的潜力很大。

3.实践数据

针对校园综合节能系统模型的建立及优化得到的系统参数，根据校园实际水、电、气、单位面积能耗和生均能耗等与校园水、电、燃气、信息系统、校园网络、一卡通系统、能源管理、车辆管理和餐具清洗有关，根据建模优化及仿真的分析与总结得出校园用水系统、用电系统、燃气系统、信息系统、网络、一卡通系统、能源管理系统、车辆管理和餐具清洗的参数控制项需要优化。分析得出的参数优化区间如表2所示。

表2 校园综合耗能系统参数控制调整表

4.结束语

通过对山东协和学院的面板数据进行了研究分析，设计出一套相应的绿色大学的综合节能系统模型，并提出将模型融入到指标检测中，对校区整个节能系统进行准确持续的动态评估改善。

创建节约型校园，兴建绿色大学，有利于营造节俭、环保的育人环境，培养学生的节约美德、环保意识和社会责任感，以尽可能小的资源消耗获取更好的办学效益，使高校在建设节约型社会中发挥应有的作用，促进整个社会和谐的、可持续的发展。

[1]王军, 舒莉.高职院校节约型校园建设中存在的问题及解决路径分析[J].高校后勤研究, 2011 (3): 71-73.

[2]王民.绿色大学的定义与研究视角[J].环境保护, 2010 (12): 47-49.

[3]韩伟,刘利才.大学绿色教育探讨[J].大庆师范学院学报,2009,01:146-150.

[4]高林飞.高等院校绿色教育研究[D].西安工业大学,2014.

[5]孙萍,刘钊.大学绿色教育的现状与对策[J].中国高教研究,2000,11: 65-66.

[6]王海坡.绿色教育: 21 世纪大学教育发展的方向[J].石油大学学报: 社会科学版,2004,20(3): 98-101.

[7]王民.北京师范大学创建“绿色大学” 的建设理念与基本内容研究[J].海峡两岸环境教育研讨会论文集,2002.

[8]谭洪卫.高校校园建筑节能监管体系建设[J].建设科技,2010 (2): 15-19.

[9]谭洪卫,徐钰琳,胡承益,等.全球气候变化应对与我国高校校园建筑节能监管[J].建筑热能通风空调,2010 (1): 36-40.

[10]玄光男, 程润伟.遗传算法与工程优化[M].清华大学出版社有限公司,2004.