CN103400042A - 一种冷热电联供型微电网优化配置方法 - Google Patents
一种冷热电联供型微电网优化配置方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103400042A CN103400042A CN2013103428454A CN201310342845A CN103400042A CN 103400042 A CN103400042 A CN 103400042A CN 2013103428454 A CN2013103428454 A CN 2013103428454A CN 201310342845 A CN201310342845 A CN 201310342845A CN 103400042 A CN103400042 A CN 103400042A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy supply
- equipment
- capacity
- device combination
- supply device
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P80/00—Climate change mitigation technologies for sector-wide applications
- Y02P80/10—Efficient use of energy, e.g. using compressed air or pressurized fluid as energy carrier
- Y02P80/15—On-site combined power, heat or cool generation or distribution, e.g. combined heat and power [CHP] supply
Landscapes
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明公开了一种冷热电联供型微电网优化配置方法,包括系统层优化和设备层优化。系统层优化以保证系统电、热、冷各分产系统的安全稳定运行为约束条件,以所要规划的微电网区域内负荷数据,电价政策和燃料价格为输入,在分析负荷数据的基础上选定供能设备种类,以微电网全生命周期成本最低为目标函数,采用混合整数规划法对进行求解,得出微电网中设备容量。设备层优化是基于冷热电联供设备方案库,在系统层优化结果的基础上设置各设备的容量取值范围,以加权的形式计算求解并给出系统的最优配置方案。本发明的方法可以平衡各分产系统的产能,提高一次能源的利用效率、设备利用率,避免不必要的投资;同时提高系统总体经济性,降低年运行成本。
Description
技术领域
本发明涉及一种冷热电联供型微电网优化配置方法,属于分布式发电技术。
背景技术
如图2所示为典型冷热电联供型微电网架构。原动机一般为燃气轮机、内燃机、微型燃气轮机、燃料电池;图中供冷负荷的设备有吸收式制冷机、直燃式制冷机和电制冷机三种形式,一般取吸收式制冷机和直燃式制冷机组合,或吸收式制冷机和电制冷机组合。冷热电联供型微电网可以同时提供电负荷、热负荷、冷负荷的三种分布式能源利用形式,可实现高达80%的能源利用效率。由于其具有能源利用效率高、能源利用形式多样、能就地解决综合能源需求等特点,可以很好地满足综合能源用户的需求,其研究利用也越来越受到重视。
然而,目前在运行或在建的冷热电联供项目往往由于设备配置比例不合理,使得设备利用率低,且无法达到原理上高达80%的能源利用效率。在联供系统设计时,比较经典的“以热定电”或“以电定热”原则,并不能给出较优的系统配置策略。已投入商业应用的设计软件如DeST和HOMER也只能简单的依据峰值负荷信息和简单的比例原则(如1/3峰值负荷、1/2峰值负荷等)给出系统的设备配置方案和设计。
此外,冷热电联供型微电网供能形式多样,设备种类繁多,设备组合复杂,如何在满足各分产系统的能量需求上,确定并给出联供型微电网系统的最优配置,使系统的稳定性较好、经济性最优,且能源利用效率最高是个难点。
发明内容
发明目的:针对上述现有技术,提供一种冷热电联供型微电网优化配置方法,提高一次能源的利用率、设备利用率,并降低系统年运行成本的。
技术方案:一种冷热电联供型微电网优化配置方法,包括如下步骤:
步骤1),系统层优化:
步骤1.1),输入给定建筑/项目在典型气象年的冷热电负荷数据;
步骤1.2),根据所述步骤1.1)的冷热电负荷数据,在分析等效热电比分布、最大等效热电比、平均等效热电比的基础上进行供能设备选型,确定得到冷热电联供型微电网的Z种供能设备选型方案;所述每种供能设备方案包括原动机、燃气锅炉及供冷设备;
步骤1.3),确定冷热电联供型微电网系统约束条件,针对采用所述步骤1.2)确定的第j种供能设备选型方案,以冷热电联供型微电网全生命周期成本最低为目标函数,采用混合整数规划法对所述目标函数进行求解,得出所述第j种供能设备选型方案中各供能设备的容量;其中,j≤Z,所述目标函数如式(1):
C=Cinv+∑∑(cg+ce)+∑∑Copm 式(1);
其中:C为冷热电联供型微电网的全生命周期总成本,Cinv为冷热电联供型微电网的初期投资建设成本,Cpk为第j种供能设备选型方案中某种供能设备的购买和安装成本,Mk为该种供能设备的数量,N为供能设备种类总数,k≤N,cg为逐时购买燃料的费用,ce为逐时购电/售电费用,Copm为第j种供能设备选型方案中各种供能设备的年运行维护成本;
步骤1.4),重复所述步骤1.3),遍历所述Z种供能设备选型方案,得到每种供能设备选型方案中相对应的各供能设备容量;
步骤2),设备层优化:
步骤2.1),以所述步骤1)所得的第j种供能设备选型方案中各供能设备的容量为目标值,取该容量目标值的90%~110%为各供能设备的容量取值范围,并在所述容量取值范围内选取实际供能设备组合,设选取得到的实际供能设备组合数为Xj组;
步骤2.2),根据所述步骤2.1)中所得的Xj组实际供能设备组合,建立第y种实际供能设备组合方案下的设备层优化目标函数:
以第y种实际供能设备组合中每种供能设备实际配置容量与该种供能设备容量目标值之差的平方为加权项,分别乘以该种供能设备的加权系数和供能设备数量修正系数,建立设备层优化目标函数;其中,y≤Xj,设备层优化目标函数如下式:
其中:F为供能设备组合的加权值,N为供能设备种类总数,αk为第k种供能设备的加权系数,为第k种供能设备容量目标值,Rk为第k种供能设备的实际配置容量,为第k种供能设备的数量修正系数,Mk为第k种供能设备的数量,k≤N;
步骤2.3),重复所述步骤2.2),遍历Xj组实际供能设备组合方案,以所述设备层优化目标函数值最低对应的实际供能设备组合为第j种供能设备选型方案中最优供能设备组合;
步骤2.4),重复所述步骤2.1)至步骤2.3),遍历所述Z种供能设备选型方案,得到每种供能设备选型方案相对应的最优供能设备组合,共Z种最优供能设备组合;
步骤2.5),采用混合整数规划法分别计算所述步骤2.4)得到的Z种最优供能设备组合构建的冷热电联供型微电网全生命周期成本C,所述生命周期成本C最低值对应的设备组合为冷热电联供型微电网优化配置方法确定的最优配置方案。
作为本发明的改进,所述步骤2.1)还包括如下步骤:若在所述各供能设备的容量取值范围内实际供能设备组合数≥10,则以2%步长缩小该供能设备的容量取值范围,并在该容量取值范围内选取各实际供能设备组合;若在所述各供能设备的容量取值范围内实际供能设备组合数≤1,则以2%步长扩大该供能设备的容量取值范围,并在该容量取值范围内选取各实际供能设备组合。
作为本发明的优选方案,所述步骤1.3)中约束条件包括冷、热、电负荷平衡约束,原动机、燃气锅炉、吸收式或电压缩式机组、蓄能设备的出力上下限约束、爬坡约束、下坡约束、起停机约束。
作为本发明的进一步改进,所述步骤1.3)中约束条件还包括与电网功率交换约束。
有益效果:与现有技术相比,本发明具有如下优点:
本发明提供的冷热电联供型微电网优化配置方法,系统层优化以保证联供型微电网电、热、冷各分产系统的安全稳定运行为约束条件,以所要规划的微电网区域内的冷、热、电负荷数据,电价政策和燃料价格为输入,在分析负荷数据的基础上选定主要供能设备种类,以微电网生命全周期成本最低为目标函数,采用混合整数规划法对进行求解,得出规划微电网中主要供能设备的容量。该约束条件的意义在于满足电网中电、热、冷三种不同形式的能源需求的同时,保证微电网系统的安全稳定运行,并且尽可能使系统的经济性最优。该目标函数的意义平衡各分产系统的产能,提高一次能源的利用效率;提高系统的总体经济性的同时,提高系统中供能设备的利用率,避免不必要的投资。
设备层优化是是基于冷热电联供设备配置方案,以系统层优化结果中各主要供能设备的容量为目标值,并在目标值的基础上设置各供能设备的容量取值范围,在该容量取值范围选取实际供能设备组合,并以每种实际供能设备组合中每种供能设备实际配置容量与该种供能设备容量目标值之差的平方为加权项,每个加权项乘以加权系数为最终的加权值,以加权值最低为目标,计算求解出系统的最优配置方案。
通过双层优化计算,可以得出系统的最优配置方案,即可以保证系统的安全稳定运行,又可以在平衡各分产系统的基础上提高一次能源的利用效率,降低运行成本;同时从总体上提高系统中配置设备的利用率,降低不必要的投资,使得系统的经济性达到最优,完全满足三联供微电网的规划要求。
附图说明
图1为本发明方法流程图;
图2为本发明所针对的冷热电联供型微电网框架;
图3为实施例中北京某写字楼夏季冷热电负荷曲线;
图4为实施例中北京某写字楼冬季冷热电负荷曲线;
图5为实施例中北京某写字楼过渡季(春秋季)冷热电负荷曲线;
图6为实施例中北京某写字楼全年的等效热负荷-电负荷分布图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做更进一步的解释。
如图1所示,一种冷热电联供型微电网优化配置方法,该优化配置方法为双层优化,包括系统层优化和设备层优化。
系统层优化以保证联供型微电网电、热、冷各分产系统的安全稳定运行为约束条件,以所要规划的微电网区域内的冷、热、电负荷数据,电价政策和燃料价格为输入,在分析负荷数据的基础上选定主要供能设备种类,以微电网全生命周期成本最低为目标函数,采用混合整数规划法对进行求解,得出规划微电网中主要供能设备的容量。系统层优化目标函数中全生命周期为系统中主要设备的使用寿命,以联供型原动机(燃气轮机、微型燃气轮机、内燃机等)寿命为基准,一般取20年。微电网生命全周期成本包括系统的初期投资建设成本、燃料成本、购电/售电费用(对于并网系统,正为买电,负为卖电)、各种设备的运行维护成本等。系统层优化的约束条件包括冷、热、电负荷平衡约束,原动机、燃气锅炉、吸收式或电压缩式机组、蓄能设备等的出力上下限约束、爬坡约束、下坡约束、起停机约束等,对于并网型微电网还应包括与电网功率交换约束。
本发明的冷热电联供型微电网优化配置方法包括如下步骤:
步骤1),系统层优化:
步骤1.1),输入给定建筑/项目在典型气象年的冷热电负荷数据;冷热电负荷数据形式一般为全年8760个点的逐时负荷或12个月每月典型日的24小时逐时负荷;
步骤1.2),根据所述步骤1.1)的冷热电负荷数据,在分析等效热电比分布、最大等效等效热电比、平均等效热电比的基础上进行供能设备选型,确定得到冷热电联供型微电网的Z种供能设备选型方案;所述每种供能设备方案包括原动机、燃气锅炉及供冷设备;
步骤1.3),确定冷热电联供型微电网系统约束条件,针对采用所述步骤1.2)确定的第j种供能设备选型方案,以冷热电联供型微电网全生命周期成本最低为目标函数,采用混合整数规划法对所述目标函数进行求解,得出所述第j种供能设备选型方案中各供能设备的容量;其中,j≤Z,所述目标函数如式(1):
C=Cinv+∑∑(cg+ce)+∑∑Copm 式(1);
其中:C为冷热电联供型微电网的全生命周期总成本,Cinv为冷热电联供型微电网的初期投资建设成本,包括设备的购置和系统建设成本;Cpk为第j种供能设备选型方案中某种供能设备的购买和安装成本,Mk为该种供能设备的数量,N为供能设备种类总数,k≤N,cg为逐时购买燃料的费用,ce为逐时购电/售电费用,Copm为第j种供能设备选型方案中各种供能设备的年运行维护成本;
具体的,系统层优化的约束条件包括冷、热、电负荷平衡约束,原动机、燃气锅炉、吸收式或电压缩式机组、蓄能设备的出力上下限约束、爬坡约束、下坡约束、起停机约束,以及与电网功率交换约束:A
Gmin≤Gi≤Gmax 式(7)
其中,式(2)为系统电负荷平衡约束,式(3)为系统热负荷平衡约束,式(4)为为系统冷负荷平衡约束,式(5)为原动机(燃气轮机、内燃机等)电功率出力约束,式(6)为原动机热功率出力约束,式(7)为与电网功率交换约束,式(8)为电制冷设备冷功率出力约束,式(9)为电制冷设备电能消耗与出力约束,式(10)为补燃锅炉热功率出力约束,式(11)为储能设备热功率输出上下限约束,式(12)为储能设备冷功率输出上下限约束,式(13)为约束吸收式制冷设备冷功率出力上下限约束,式(14)为约束吸收式制冷设备吸收热功率与输出冷功率之间的关系约束。上述式中,i表示第i时刻,E为电负荷相关,H为热负荷相关,C为冷负荷相关,ELi、HLi、CLi分别为逐时电负荷、热负荷、冷负荷,分别为原动机电功率出力、热功率出力,Gi为系统与电网交换的功率(正为从电网吸收功率,负为向电网输送功率),分别为电制冷设备吸收的电功率和输出的冷功率,COPM为电制冷设备的能效比,为补染锅炉的热功率出力,分别为蓄能设备热负荷出力、冷负荷出力(正为释放功率,负为吸收功率),为吸收式制冷设备冷功率出力,为吸收式制冷设备制冷时的能效比,为吸收式制冷设备吸收的热功率。该约束条件的意义在于满足电网中电、热、冷三种不同形式的能源需求的同时,保证微电网系统的安全稳定运行,并且尽可能使系统的经济性最优;
步骤1.4),重复所述步骤1.3),遍历所述Z种供能设备选型方案,得到每种供能设备选型方案中相对应的各供能设备容量。
设备层优化是是基于冷热电联供设备配置方案,以系统层优化结果中各供能设备的容量为目标值,并在容量目标值的基础上设置各供能设备的容量取值范围,在该容量取值范围选取实际供能设备组合,并以每种供能设备实际配置容量与该种供能设备容量目标值之差的平方为加权项,每个加权项乘以加权系数为最终的加权值,以加权值最低为目标,计算求解出系统的最优配置方案。
步骤2),设备层优化:
步骤2.1),以所述步骤1)所得的第j种供能设备选型方案中各供能设备的容量为目标值,取该容量目标值的90%~110%为各供能设备的容量取值范围,并在所述容量取值范围内选取实际供能设备组合,设选取得到的实际供能设备组合数为Xj组;若在所述各供能设备的容量取值范围内实际供能设备组合数≥10,则以2%步长缩小该供能设备的容量取值范围,并在该容量取值范围内选取实际各供能设备组合;若在所述各供能设备的容量取值范围内实际供能设备组合数≤1,则以2%步长扩大该供能设备的容量取值范围,并在该容量取值范围内选取实际各供能设备组合;
步骤2.2),根据所述步骤2.1)中所得的Xj组实际供能设备组合,建立第y种实际供能设备组合方案下的设备层优化目标函数:
以第y种实际供能设备组合中每种供能设备实际配置容量与该种供能设备容量目标值之差的平方为加权项,分别乘以该种供能设备的加权系数和供能设备数量修正系数,建立设备层优化目标函数;其中,y≤Xj,设备层优化目标函数如下式:
其中:F为供能设备组合的加权值,N为供能设备种类总数,αk为第k种供能设备的加权系数,为第k种供能设备容量目标值,Rk为第k种供能设备的实际配置容量,为第k种供能设备的数量修正系数,Mk为第k种供能设备的数量,k≤N;
步骤2.3),重复所述步骤2.2),遍历Xj组实际供能设备组合方案,以所述设备层优化目标函数值最低对应的实际供能设备组合为第j种供能设备选型方案中最优供能设备组合;
步骤2.4),重复所述步骤2.1)至步骤2.3),遍历所述Z种供能设备选型方案,得到每种供能设备选型方案相对应的最优供能设备组合,共Z种最优供能设备组合;
步骤2.5),采用混合整数规划法分别计算所述步骤2.4)得到的Z种最优供能设备组合构建的冷热电联供型微电网全生命周期成本C,所述生命周期成本C最低值对应的设备组合为冷热电联供型微电网优化配置方法确定的最优配置方案。
根据下述实施例,可以更好的理解本发明。
本实施例以北京某写字楼的冷热电负荷数据为输入,其典型气象年全年12个月每月典型日的电负荷、热负荷、冷负荷数据如下三个表格所示。
表1:每月典型日的电负荷数据-单位为kW
时间 | 1月 | 2月 | 3月 | 4月 | 5月 | 6月 | 7月 | 8月 | 9月 | 10月 | 11月 | 12月 |
1:00 | 669.1 | 615.1 | 538.8 | 528.3 | 621.5 | 765.6 | 823.2 | 686 | 565 | 600 | 603 | 656 |
2:00 | 672.2 | 624.2 | 541.7 | 531.1 | 624.8 | 768.9 | 826.8 | 689 | 568 | 610 | 612 | 659 |
3:00 | 673.2 | 619.1 | 536 | 525.5 | 618.2 | 762.2 | 819.6 | 683 | 562 | 604 | 607 | 660 |
4:00 | 692.6 | 614 | 534.1 | 523.6 | 616 | 775.6 | 834 | 695 | 560 | 600 | 602 | 679 |
5:00 | 671.2 | 611 | 557 | 546 | 642.4 | 766.7 | 824.4 | 687 | 584 | 598 | 599 | 658 |
6:00 | 668.1 | 607.9 | 556 | 545.1 | 641.3 | 775.6 | 834 | 695 | 583 | 598 | 596 | 655 |
7:00 | 787.4 | 748.7 | 669.5 | 656.4 | 772.2 | 973.2 | 1046.4 | 872 | 702 | 726 | 734 | 772 |
8:00 | 1433.1 | 1234.2 | 1104.4 | 1082.7 | 1273.8 | 1791.2 | 1926 | 1605 | 1158 | 1202 | 1210 | 1405 |
9:00 | 3167.1 | 2983.5 | 2502.5 | 2453.4 | 2886.4 | 3800 | 4086 | 3405 | 2624 | 2894 | 2925 | 3105 |
10:00 | 2490.8 | 2363.3 | 2031.4 | 1991.6 | 2343 | 3060.1 | 3290.4 | 2742 | 2130 | 2294 | 2317 | 2442 |
11:00 | 2830.5 | 2731.6 | 2243.1 | 2199.1 | 2587.2 | 3431.7 | 3690 | 3075 | 2352 | 2563 | 2678 | 2775 |
12:00 | 2879.5 | 2719.3 | 2317.5 | 2272.1 | 2673 | 3933.9 | 4230 | 3525 | 2430 | 2540 | 2666 | 2823 |
13:00 | 3045.7 | 2811.1 | 2458.6 | 2410.4 | 2835.8 | 3890.4 | 4183.2 | 3486 | 2578 | 2702 | 2756 | 2986 |
14:00 | 2998.8 | 2866.2 | 2480.6 | 2431.9 | 2861.1 | 3727.4 | 4008 | 3340 | 2601 | 2801 | 2810 | 2940 |
15:00 | 2886.6 | 2752 | 2339.4 | 2293.6 | 2698.3 | 3604.7 | 3876 | 3230 | 2453 | 2643 | 2698 | 2830 |
16:00 | 3000.8 | 2858 | 2405.2 | 2358.1 | 2774.2 | 3729.7 | 4010.4 | 3342 | 2522 | 2822 | 2802 | 2942 |
17:00 | 3100.8 | 2988.6 | 2511.1 | 2461.9 | 2896.3 | 3727.4 | 4008 | 3340 | 2633 | 2933 | 2930 | 3040 |
18:00 | 2899.9 | 2849.9 | 2432.9 | 2385.2 | 2806.1 | 3507.6 | 3771.6 | 3143 | 2551 | 2751 | 2794 | 2843 |
19:00 | 1736 | 1514.7 | 1193.1 | 1169.7 | 1376.1 | 2234.2 | 2402.4 | 2002 | 1251 | 1471 | 1485 | 1702 |
20:00 | 1972.7 | 1732 | 1359 | 1332.4 | 1567.5 | 2493.1 | 2680.8 | 2234 | 1425 | 1620 | 1698 | 1934 |
21:00 | 1449.4 | 1328 | 1036.7 | 1016.3 | 1195.7 | 1920.6 | 2065.2 | 1721 | 1087 | 1287 | 1302 | 1421 |
22:00 | 862.9 | 841.5 | 689.5 | 676 | 795.3 | 1167.3 | 1255.2 | 1046 | 723 | 813 | 825 | 846 |
23:00 | 900.7 | 791.5 | 596.1 | 584.4 | 687.5 | 1141.7 | 1227.6 | 1023 | 625 | 744 | 776 | 883 |
24:00 | 683.4 | 640.6 | 536.9 | 526.4 | 619.3 | 784.5 | 843.6 | 703 | 563 | 603 | 628 | 670 |
表2:每月典型日的热负荷数据-单位为kW
表3:每月典型日的冷负荷数据-单位为kW
其夏季、冬季、春秋季典型负荷曲线如图3、图4、图5所示:
图3为夏季负荷曲线,冷负荷很大,特别是7:00-17:00之间是冷负荷高峰;0:00-5:00,20:00-23:00之间冷负荷基本为零。
图4为冬季负荷曲线,热负荷很大,8:00达到热负荷峰值,0:00-6:00,21:00-23:00之间热负荷基本为零。
图5为春秋季负荷曲线,过渡季节冷、热、电负荷均有,冷热负荷均较小,同时电负荷也比冬季和夏季小。
其全年等效热负荷-电负荷分布图如图6所示。图6中,电负荷主要分布在500kW-3000kW区间,等效热负荷3500kW以下分布较为密集。
采用本发明的优化配置方法进行计算,首先根据负荷分析结果进行设备选型,此实施例具有一种较优的设备选型方案,由图6可知系统热电比1.5处较为集中,选定原动机为微型燃气轮机,配备补燃锅炉以满足尖峰负荷需求,制冷设备选定吸收式制冷机和电制冷机组的组合,进行系统层优化计算,系统中各设备容量的目标值计算结果如下,并与按峰值负荷1/3比例配置设备容量的联供型微电网规划结果对比,如下表所示:
其中,设备指标是指相关供能设备的技术指标,包括发电效率、能量利用系数、制冷系数等。微型燃气轮机的相关技术指标中Eq.(1)是微型燃气轮机的变工况运行曲线,ηE为额定发电效率,ηH为额定可利用余热。补燃锅炉的η是指热效率,吸收式机组和电制冷机组的COP为制冷系数。
经过设备层优化最终给出系统各设备配置结果,并与按峰值负荷1/3比例配置的联供型微电网配置结果对比如下表:
实施本发明的优化配置方法之后的冷热电联供型微电网系统的配置方案,系统的年运行成本降低了12.1%,每年节省162万元;系统生命全周期成本同样降低了6.4%,系统全生命周期节省2000万元。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种冷热电联供型微电网优化配置方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1),系统层优化:
步骤1.1),输入给定建筑/项目在典型气象年的冷热电负荷数据;
步骤1.2),根据所述步骤1.1)的冷热电负荷数据,在分析等效热电比分布、最大等效热电比、平均等效热电比的基础上进行供能设备选型,确定得到冷热电联供型微电网的Z种供能设备选型方案;所述每种供能设备方案包括原动机、燃气锅炉及供冷设备;
步骤1.3),确定冷热电联供型微电网系统约束条件,针对采用所述步骤1.2)确定的第j种供能设备选型方案,以冷热电联供型微电网全生命周期成本最低为目标函数,采用混合整数规划法对所述目标函数进行求解,得出所述第j种供能设备选型方案中各供能设备的容量;其中,j≤Z,所述目标函数如式(1):
C=Cinv+∑∑(cg+ce)+∑∑Copm 式(1);
其中:C为冷热电联供型微电网的全生命周期总成本,Cinv为冷热电联供型微电网的初期投资建设成本,Cpk为第j种供能设备选型方案中某种供能设备的购买和安装成本,Mk为该种供能设备的数量,N为供能设备种类总数,k≤N,cg为逐时购买燃料的费用,ce为逐时购电/售电费用,Copm为第j种供能设备选型方案中各种供能设备的年运行维护成本;
步骤1.4),重复所述步骤1.3),遍历所述Z种供能设备选型方案,得到每种供能设备选型方案中相对应的各供能设备容量;
步骤2),设备层优化:
步骤2.1),以所述步骤1)所得的第j种供能设备选型方案中各供能设备的容量为目标值,取该容量目标值的90%~110%为各供能设备的容量取值范围,并在所述容量取值范围内选取实际供能设备组合,设选取得到的实际供能设备组合数为Xj组;
步骤2.2),根据所述步骤2.1)中所得的Xj组实际供能设备组合,建立第y种实际供能设备组合方案下的设备层优化目标函数:
以第y种实际供能设备组合中每种供能设备实际配置容量与该种供能设备容量目标值之差的平方为加权项,分别乘以该种供能设备的加权系数和供能设备数量修正系数,建立设备层优化目标函数;其中,y≤Xj,设备层优化目标函数如下式:
其中:F为供能设备组合的加权值,N为供能设备种类总数,αk为第k种供能设备的加权系数,为第k种供能设备容量目标值,Rk为第k种供能设备的实际配置容量,为第k种供能设备的数量修正系数,Mk为第k种供能设备的数量,k≤N;
步骤2.3),重复所述步骤2.2),遍历Xj组实际供能设备组合方案,以所述设备层优化目标函数值最低对应的实际供能设备组合为第j种供能设备选型方案中最优供能设备组合;
步骤2.4),重复所述步骤2.1)至步骤2.3),遍历所述Z种供能设备选型方案,得到每种供能设备选型方案相对应的最优供能设备组合,共Z种最优供能设备组合;
步骤2.5),采用混合整数规划法分别计算所述步骤2.4)得到的Z种最优供能设备组合构建的冷热电联供型微电网全生命周期成本C,所述生命周期成本C最低值对应的设备组合为冷热电联供型微电网优化配置方法确定的最优配置方案。
2.根据权利要求1所述的一种冷热电联供型微电网优化配置方法,其特征在于:所述步骤2.1)还包括如下步骤:若在所述各供能设备的容量取值范围内实际供能设备组合数≥10,则以2%步长缩小该供能设备的容量取值范围,并在该容量取值范围内选取各实际供能设备组合;若在所述各供能设备的容量取值范围内实际供能设备组合数≤1,则以2%步长扩大该供能设备的容量取值范围,并在该容量取值范围内选取各实际供能设备组合。
3.根据权利要求1所述的一种冷热电联供型微电网优化配置方法,其特征在于:所述步骤1.3)中约束条件包括冷、热、电负荷平衡约束,原动机、燃气锅炉、吸收式或电压缩式机组、蓄能设备的出力上下限约束、爬坡约束、下坡约束、起停机约束。
4.根据权利要求3所述的一种冷热电联供型微电网优化配置方法,其特征在于:所述步骤1.3)中约束条件还包括与电网功率交换约束。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310342845.4A CN103400042B (zh) | 2013-08-07 | 2013-08-07 | 一种冷热电联供型微电网优化配置方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201310342845.4A CN103400042B (zh) | 2013-08-07 | 2013-08-07 | 一种冷热电联供型微电网优化配置方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN103400042A true CN103400042A (zh) | 2013-11-20 |
CN103400042B CN103400042B (zh) | 2016-05-04 |
Family
ID=49563669
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201310342845.4A Expired - Fee Related CN103400042B (zh) | 2013-08-07 | 2013-08-07 | 一种冷热电联供型微电网优化配置方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN103400042B (zh) |
Cited By (29)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104537443A (zh) * | 2015-01-08 | 2015-04-22 | 国家电网公司 | 一种热电联供型微网经济协调优化调度方法 |
CN105160494A (zh) * | 2015-10-14 | 2015-12-16 | 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 | 一种农村微电网改造项目经济性的评估方法 |
CN105183991A (zh) * | 2015-09-07 | 2015-12-23 | 国网天津市电力公司 | 一种区域综合能源系统的规划与设计方法 |
CN105305472A (zh) * | 2015-09-25 | 2016-02-03 | 清华大学 | 一种基于多能源协同供能的变电站容量优化方法 |
CN105337303A (zh) * | 2015-09-22 | 2016-02-17 | 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心 | 一种含热泵的热电联产型微电网容量优化配置方法 |
CN105514988A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-04-20 | 何俊 | 一种计及动态时空特征的微电网电源规划方案优选方法 |
CN105576710A (zh) * | 2016-02-18 | 2016-05-11 | 东南大学 | 一种综合能源系统中的分布式电源的配置方法 |
CN106651047A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-10 | 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司 | 一种区域能源互联网动态运行优化方法 |
CN106845701A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 东南大学 | 一种基于热网和房屋热惯性的综合能源系统优化方法 |
CN107077704A (zh) * | 2014-10-21 | 2017-08-18 | 埃森哲环球服务有限公司 | 用于针对微电网的容量确定的系统、方法以及装置以及有形计算机可读介质 |
CN107844055A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-27 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种基于博弈论的冷热电三联供微网系统优化运行方法 |
CN108062022A (zh) * | 2016-11-05 | 2018-05-22 | 南京理工大学 | 一种热电协同系统的优化控制方法 |
CN108694483A (zh) * | 2018-07-28 | 2018-10-23 | 天津大学 | 考虑电热气耦合的综合能源系统设备选型及容量规划方法 |
CN108805363A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-13 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 冷热电联供系统定容方法及装置 |
CN109002941A (zh) * | 2018-09-28 | 2018-12-14 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 考虑储热环节的综合能源系统设备选型与容量规划方法 |
CN109193626A (zh) * | 2018-09-15 | 2019-01-11 | 天津大学 | 一种分布式能源站选型与定容优化规划统一求解方法 |
CN109995062A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-09 | 广东工业大学 | 一种微网储能设备投资配比优化方法 |
CN110008623A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-12 | 廊坊新奥泛能网络科技服务有限公司 | 蒸汽项目的供能设备选取方法、装置及电子设备 |
CN110262422A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-20 | 华南理工大学 | 工业园冷热电终端能源供应系统的设计基准日的确定方法 |
CN110334964A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-10-15 | 南京工业大学 | 一种基于生命周期与能值理论的综合能源系统规划方法 |
CN110414779A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-11-05 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种基于改进mrm法的分布式系统多目标优化设计方法 |
CN111429301A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-17 | 中国科学技术大学 | 一种容量配置和运行策略的协同优化处理方法和装置 |
CN111539584A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-08-14 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备 |
CN112053084A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-08 | 山东大学 | 基于负荷分区的区域综合能源系统混合布局规划方法 |
CN112287493A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-01-29 | 国家电网公司西南分部 | 含透平膨胀机的冷热电氢联供型微电网容量优化配置方法 |
CN112348574A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-09 | 国网能源研究院有限公司 | 燃煤耦合生物质发电容量规划方法、系统及装置 |
CN112434853A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-02 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 供能系统的容量配置方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113779757A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-12-10 | 成都信息工程大学 | 一种电气热联供能源集线器日前优化调度方法 |
CN117235949A (zh) * | 2023-11-13 | 2023-12-15 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 基于电力建设时序的复杂链路过渡网架构建方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102411303A (zh) * | 2011-12-05 | 2012-04-11 | 华北电力大学 | 一种燃气型冷热电联供系统的优化调度装置及方法 |
WO2013025962A1 (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-21 | Siemens Corporation | Thermo-economic modeling and optimization of a combined cooling, heating, and power plant |
US20130166043A1 (en) * | 2011-07-20 | 2013-06-27 | Nec Laboratories America, Inc. | Optimal energy management of a microgrid system using multi-objective optimization |
-
2013
- 2013-08-07 CN CN201310342845.4A patent/CN103400042B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130166043A1 (en) * | 2011-07-20 | 2013-06-27 | Nec Laboratories America, Inc. | Optimal energy management of a microgrid system using multi-objective optimization |
WO2013025962A1 (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-21 | Siemens Corporation | Thermo-economic modeling and optimization of a combined cooling, heating, and power plant |
CN102411303A (zh) * | 2011-12-05 | 2012-04-11 | 华北电力大学 | 一种燃气型冷热电联供系统的优化调度装置及方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
崔恒志,黄奇峰,杨世海,战丽萍,周赣: "冷热电联供型微电网容量规划优化研究", 《江苏电机工程》 * |
高伟,黄跃武,王飞娜: "区域冷热电联供系统优化设计分析", 《建筑热能通风空调》 * |
Cited By (47)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107077704A (zh) * | 2014-10-21 | 2017-08-18 | 埃森哲环球服务有限公司 | 用于针对微电网的容量确定的系统、方法以及装置以及有形计算机可读介质 |
CN104537443A (zh) * | 2015-01-08 | 2015-04-22 | 国家电网公司 | 一种热电联供型微网经济协调优化调度方法 |
CN105183991B (zh) * | 2015-09-07 | 2019-05-17 | 国网天津节能服务有限公司 | 一种区域综合能源系统的规划与设计方法 |
CN105183991A (zh) * | 2015-09-07 | 2015-12-23 | 国网天津市电力公司 | 一种区域综合能源系统的规划与设计方法 |
CN105337303B (zh) * | 2015-09-22 | 2016-06-08 | 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心 | 一种含热泵的热电联产型微电网容量优化配置方法 |
CN105337303A (zh) * | 2015-09-22 | 2016-02-17 | 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心 | 一种含热泵的热电联产型微电网容量优化配置方法 |
CN105305472A (zh) * | 2015-09-25 | 2016-02-03 | 清华大学 | 一种基于多能源协同供能的变电站容量优化方法 |
CN105305472B (zh) * | 2015-09-25 | 2018-10-23 | 清华大学 | 一种基于多能源协同供能的变电站容量优化方法 |
CN105160494A (zh) * | 2015-10-14 | 2015-12-16 | 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 | 一种农村微电网改造项目经济性的评估方法 |
CN105514988A (zh) * | 2015-12-09 | 2016-04-20 | 何俊 | 一种计及动态时空特征的微电网电源规划方案优选方法 |
CN105514988B (zh) * | 2015-12-09 | 2017-12-05 | 何俊 | 一种计及动态时空特征的微电网电源规划方案优选方法 |
CN105576710A (zh) * | 2016-02-18 | 2016-05-11 | 东南大学 | 一种综合能源系统中的分布式电源的配置方法 |
CN108062022A (zh) * | 2016-11-05 | 2018-05-22 | 南京理工大学 | 一种热电协同系统的优化控制方法 |
CN106651047A (zh) * | 2016-12-29 | 2017-05-10 | 中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司 | 一种区域能源互联网动态运行优化方法 |
US11016455B2 (en) * | 2017-01-11 | 2021-05-25 | Southeast University | Integrated energy system operational optimization method considering thermal inertia of district heating networks and buildings |
WO2018130231A1 (zh) * | 2017-01-11 | 2018-07-19 | 东南大学 | 一种基于热网和房屋热惯性的综合能源系统优化方法 |
CN106845701B (zh) * | 2017-01-11 | 2019-11-08 | 东南大学 | 一种基于热网和房屋热惯性的综合能源系统优化方法 |
CN106845701A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-13 | 东南大学 | 一种基于热网和房屋热惯性的综合能源系统优化方法 |
CN107844055A (zh) * | 2017-11-03 | 2018-03-27 | 南京国电南自电网自动化有限公司 | 一种基于博弈论的冷热电三联供微网系统优化运行方法 |
CN108805363A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-11-13 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 冷热电联供系统定容方法及装置 |
CN108805363B (zh) * | 2018-06-25 | 2021-10-15 | 中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司 | 冷热电联供系统定容方法及装置 |
CN108694483A (zh) * | 2018-07-28 | 2018-10-23 | 天津大学 | 考虑电热气耦合的综合能源系统设备选型及容量规划方法 |
CN109193626B (zh) * | 2018-09-15 | 2021-08-20 | 天津大学 | 一种分布式能源站选型与定容优化规划统一求解方法 |
CN109193626A (zh) * | 2018-09-15 | 2019-01-11 | 天津大学 | 一种分布式能源站选型与定容优化规划统一求解方法 |
CN109002941A (zh) * | 2018-09-28 | 2018-12-14 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 考虑储热环节的综合能源系统设备选型与容量规划方法 |
CN109995062A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-09 | 广东工业大学 | 一种微网储能设备投资配比优化方法 |
CN110008623A (zh) * | 2019-04-15 | 2019-07-12 | 廊坊新奥泛能网络科技服务有限公司 | 蒸汽项目的供能设备选取方法、装置及电子设备 |
CN110008623B (zh) * | 2019-04-15 | 2023-06-27 | 廊坊新奥泛能网络科技服务有限公司 | 蒸汽项目的供能设备选取方法、装置及电子设备 |
CN110414779A (zh) * | 2019-06-18 | 2019-11-05 | 华电电力科学研究院有限公司 | 一种基于改进mrm法的分布式系统多目标优化设计方法 |
CN110262422A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-09-20 | 华南理工大学 | 工业园冷热电终端能源供应系统的设计基准日的确定方法 |
CN110334964B (zh) * | 2019-07-11 | 2023-12-05 | 南京工业大学 | 一种基于生命周期与能值理论的综合能源系统规划方法 |
CN110334964A (zh) * | 2019-07-11 | 2019-10-15 | 南京工业大学 | 一种基于生命周期与能值理论的综合能源系统规划方法 |
CN111429301B (zh) * | 2020-03-26 | 2023-04-28 | 中国科学技术大学 | 一种容量配置和运行策略的协同优化处理方法和装置 |
CN111429301A (zh) * | 2020-03-26 | 2020-07-17 | 中国科学技术大学 | 一种容量配置和运行策略的协同优化处理方法和装置 |
CN111539584B (zh) * | 2020-05-21 | 2023-04-28 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备 |
CN111539584A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-08-14 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备 |
CN112053084A (zh) * | 2020-09-15 | 2020-12-08 | 山东大学 | 基于负荷分区的区域综合能源系统混合布局规划方法 |
CN112053084B (zh) * | 2020-09-15 | 2024-01-16 | 山东大学 | 基于负荷分区的区域综合能源系统混合布局规划方法 |
CN112287493A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-01-29 | 国家电网公司西南分部 | 含透平膨胀机的冷热电氢联供型微电网容量优化配置方法 |
CN112287493B (zh) * | 2020-09-17 | 2022-11-01 | 国家电网公司西南分部 | 含透平膨胀机的冷热电氢联供型微电网容量优化配置方法 |
CN112348574B (zh) * | 2020-10-27 | 2024-05-28 | 国网能源研究院有限公司 | 燃煤耦合生物质发电容量规划方法、系统及装置 |
CN112348574A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-09 | 国网能源研究院有限公司 | 燃煤耦合生物质发电容量规划方法、系统及装置 |
CN112434853A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-03-02 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 供能系统的容量配置方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112434853B (zh) * | 2020-11-23 | 2024-05-31 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 供能系统的容量配置方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113779757A (zh) * | 2021-08-05 | 2021-12-10 | 成都信息工程大学 | 一种电气热联供能源集线器日前优化调度方法 |
CN117235949B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-02-02 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 基于电力建设时序的复杂链路过渡网架构建方法及系统 |
CN117235949A (zh) * | 2023-11-13 | 2023-12-15 | 国网浙江省电力有限公司台州供电公司 | 基于电力建设时序的复杂链路过渡网架构建方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN103400042B (zh) | 2016-05-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN103400042B (zh) | 一种冷热电联供型微电网优化配置方法 | |
Wei et al. | Multi-objective optimal operation and energy coupling analysis of combined cooling and heating system | |
Luo et al. | Multi-objective capacity optimization of a distributed energy system considering economy, environment and energy | |
Liu et al. | Two-phase collaborative optimization and operation strategy for a new distributed energy system that combines multi-energy storage for a nearly zero energy community | |
Gu et al. | Residential CCHP microgrid with load aggregator: Operation mode, pricing strategy, and optimal dispatch | |
Li et al. | A hybrid optimization-based scheduling strategy for combined cooling, heating, and power system with thermal energy storage | |
CN107506851A (zh) | 一种多区域虚拟电厂综合能源协调调度优化模型 | |
Li et al. | An improved operation strategy for CCHP system based on high-speed railways station case study | |
Wu et al. | Multi-objective and multi-algorithm operation optimization of integrated energy system considering ground source energy and solar energy | |
CN103093017B (zh) | 分布式能源系统设计方法 | |
Hou et al. | Implementation of expansion planning in existing district energy system: A case study in China | |
CN107918919A (zh) | 一种含控制策略的工业园区综合能源系统优化调度与评价系统和方法 | |
CN107807523A (zh) | 考虑分时电价的区域能源互联网多源协调优化运行策略 | |
CN109783909A (zh) | 考虑多种储能设备的综合能源站设备选型与容量规划方法 | |
Sun et al. | Low‐carbon economic operation for integrated energy system considering carbon trading mechanism | |
CN105183991A (zh) | 一种区域综合能源系统的规划与设计方法 | |
CN112600253B (zh) | 基于用能效率最优的园区综合能源协同优化方法及设备 | |
Yuan et al. | Performance analysis of thermal energy storage in distributed energy system under different load profiles | |
CN107194543A (zh) | 一种区域能源规划设计阶段的能源站配置方法 | |
CN108008629A (zh) | 一种多种能源互补利用系统的优化运行方法 | |
Yu et al. | Cross‐regional integrated energy system scheduling optimization model considering conditional value at risk | |
CN105930939A (zh) | 一种城区能源基础设施规划系统及方法 | |
Yu et al. | A bi-level scheduling strategy for integrated energy systems considering integrated demand response and energy storage co-optimization | |
Liu et al. | Capacity allocation for regional integrated energy system considering typical day economic operation | |
CN111724045A (zh) | 基于数据驱动的综合能源系统能效评价与提升方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20160504 Termination date: 20200807 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |