CN103617460A - 冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于微网优化规划设计领域，涉及一种冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，该方法以微网系统的全寿命周期经济现值最低和CO₂排放量最小作为优化目标，外层优化模块采用基于NSGA-II的多目标遗传算法，根据所输入的系统各设备物理参数和经济参数以及内层优化模块输出的优化调度结果，寻找系统的最优设备组合和设备容量；内层优化模块采用混合整数线性规划算法，以系统运行费用最小为优化目标，根据外层优化模块给出的优化配置方案，求取系统典型日的最优运行策略，内层优化模块输出系统的优化调度结果，并将系统运行费用传递给外层优化模块。本发明能够实现冷热电联供微网系统的配置和运行策略的联合优化。

Description

冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法

技术领域

本发明属于微网优化规划设计领域，提出了以微网系统的全寿命周期经济现值最低和CO₂排放量最小作为优化目标的冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法。

背景技术

冷热电联供微网系统是一种以冷热电联供设备为核心，包含多个分布式单元（发电、储能等），存在多元能量平衡的微网形态。随着传统煤炭、石油等化石能源的逐渐枯竭，环境问题的日益突出，作为分布式供能单元的有效组织形式，冷热电联供微网系统具有一次能源利用率高、污染小、可靠性高等优点，被广泛认为是解决能源问题的有效方案。

如何利用冷热电联供设备和可再生能源构建冷热电联供微网系统已成为当前工业界和学术界关注的焦点问题。目前，国内外对此开展了大量的研究，主要分为三个方面：冷热电联供微网系统的评估指标和方法；冷热电联供微网系统的运行策略；冷热电联供微网系统的优化规划模型和方法研究。

研究表明，冷热电联供微网系统的性能由设备配置方案（包括设备类型和设备容量）和运行策略决定。然而现阶段的优化规划设计方法，未能同时考虑各设备类型、容量和优化运行策略对系统多种运行性能的影响，在优化目标上，多利用加权值将多目标转化为单一优化目标，或单纯的单目标优化方法。此外，在冷热电联供微网系统中较少考虑蓄冷装置，如冰蓄冷设备。

发明内容

本发明目的在于提出一种冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，该方法以全寿命周期经济现值和CO₂排放量作为双优化目标，构建了双层优化规划设计模型，外层采用基于NSGA-II的多目标遗传算法，开展设备类型和容量的优化配置计算；内层采用混合整数线性规划算法，开展系统经济最优运行策略的计算，从而实现了冷热电联供微网系统的配置和运行策略的联合优化。本发明的技术方案如下：

一种冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，该方法以微网系统的全寿命周期经济现值最低和CO₂排放量最小作为优化目标，提出可实现冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，外层优化模块采用基于NSGA-II的多目标遗传算法，根据所输入的系统各设备物理参数和经济参数以及内层优化模块输出的优化调度结果，寻找系统的最优设备组合和设备容量；内层优化模块采用混合整数线性规划算法，以系统运行费用最小为优化目标，根据外层优化模块给出的优化配置方案，求取系统典型日的最优运行策略，内层优化模块输出系统的优化调度结果，并将系统运行费用传递给外层优化模块，在优化过程中，根据采集的冷、热、电历史年数据以及光照强度，利用平均值模型计算典型日数据，根据采集天然气价格变化趋势，预测天然气月平均价格。

作为优选实施方式，在外层优化模块的变量选取上，选择微网中的燃气发电机类型、燃气发电机台数、吸收式制冷机容量、燃气锅炉容量、光伏电池容量、蓄电池容量、蓄热装置容量、蓄冰空调系统双工况主机容量和蓄冰容量为优化变量。

在内层优化模块的优化调度模型考虑功率平衡约束、设备性能约束和设备容量约束，其中，功率平衡包括电功率平衡约束、热功率平衡约束和冷功率平衡约束；设备性能约束包括燃气发电机性能约束、光伏发电性能约束、蓄电池性能约束、吸收式制冷机性能约束、蓄冰空调性能约束、燃气锅炉性能约束、蓄热装置性能约束和联络线性能约束。

其中，

电功率平衡约束为：

P^ICE+P^grid-P^bat,c/η^bat,c+η^bat,dP^bat,d+P^PV-P^DC,ice,in-P^DC,cool,in＝P^EL即系统提供的电能应等于系统消耗的电能，式中，P^ICE、P^PV分别指燃气发电机、光伏输出功率，P^grid指系统从电网购电功率，P^bat,c和P^bat,d分别指系统中蓄电池充电和放电功率，η^bat,c和η^bat,d分别指蓄电池充放电效率，P^DC,ice,in、P^DC,cool,in分别指蓄冰空调系统双工况主机制冰和制冷输入功率，P^EL指系统电负荷需求；

热功率平衡约束为：

Q^ICE+Q^B-Q^AC,in-Q^TS,c+Q^TS,d＝Q^HL

式中，Q^ICE、Q^B分别指燃气发电机和锅炉输出热功率，Q^AC,in指吸收式制冷机输入热功率，Q^TS,c、Q^TS,d分别指蓄热装置蓄热和放热功率，Q^HL指系统热负荷需求；

冷功率平衡约束为：

Q^AC,out+Q^DC,out+Q^IS,out＝Q^CL

式中，Q^AC,out、Q^DC,out和Q^IS,out分别指吸收式制冷机、蓄冰空调双工况主机制冷和蓄冰空调融冰制冷输出冷功率，Q^CL指系统冷负荷需求；

燃气发电机性能约束包括最小负载率约束、最小运行时间约束；

蓄电池性能约束包括荷电状态（SOC）约束、充放电电流约束、充放电功率约束；

荷电状态可由下式求得：

${\mathrm{SOC}}_1^{\mathrm{bat}}={\mathrm{SOC}}_0^{\mathrm{bat}}(1-{\mathrm{\σ}}^{\mathrm{bat}})+(P^{\mathrm{bac},c}{\mathrm{\η}}^{\mathrm{bat},c}-\frac{P^{\mathrm{bat},d}}{{\mathrm{\η}}^{\mathrm{bat},d}})\mathrm{\Δt}/C^{\mathrm{bat}}$

式中，

分别为Δt时间间隔内蓄电池充放电前、后荷电状态，σ^bat为蓄电池自损耗率，η^bat,c、η^bat,c分别为蓄电池充放电效率，Δt为系统优化调度时间间隔，C^bat为蓄电池容量；

${\mathrm{SOC}}_{\min }^{\mathrm{bat}}<{\mathrm{SOC}}^{\mathrm{bat}}<{\mathrm{SOC}}_{\max }^{\mathrm{bat}}$

式中，分别为蓄电池允许的最大和最小荷电状态；

蓄电池充、放电电流约束为：

$0\&le;I^{\mathrm{bat},c}\&le;I_{\max }^{\mathrm{bat},c}$

$0\&le;I^{\mathrm{bat},d}\&le;I_{\max }^{\mathrm{bat},d}$

式中，I^bat,c、I^bat,d分别为电池充、放电电流，

分别为电池最大充、放电电流；

蓄电池充放电功率约束为：

$0\&le;P^{\mathrm{bat},c}\&le;P_{\max }^{\mathrm{bat},c}$

$0\&le;P^{\mathrm{bat},d}\&le;P_{\max }^{\mathrm{bat},d}$

式中，P^bat,c、P^bat,d分别为蓄电池充、放电功率，为蓄电池最大充、放电功率；

蓄冰空调系统由双工况主机和蓄冰系统组成，双工况主机即可工作于制冷模式，又可工作于蓄冰模式，但不能同时工作与两种模式，性能约束如下：

Q^DC,out＝P^DC,cool,inCOP^DC,cool

Q^IS,out＝P^DC,ice,inCOP^DC,ice

式中，COP^DC,cool、COP^DC,ice分别为双工况主机的制冷和蓄冰能效系数；

蓄冰系统和蓄热系统作为储能元件，其约束可以统为：

${\mathrm{SOC}}_1^{\mathrm{TS}}={\mathrm{SOC}}_0^{\mathrm{TS}}(1-{\mathrm{\&sigma;}}^{\mathrm{TS}})+(Q^{\mathrm{TS},c}{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{TS},c}-\frac{Q^{\mathrm{TS},d}}{{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{TS},d}})\mathrm{\&Delta;t}/C^{\mathrm{TS}}$

式中，

分别为储能前后储能系统储能量，σ^TS为储能系统的自损耗率，Q^TS,c、Q^TS,d分别为储能系统储能、放能功率，η^TS,c、η^TS,d分别为储能系统储能、放能效率，C^TS为储能系统容量；

储能系统储能、放能功率约束为

$0\&le;Q^{\mathrm{TS},c}\&le;Q_{\max }^{\mathrm{TS},c}$

$0\&le;Q^{\mathrm{TS},d}\&le;Q_{\max }^{\mathrm{TS},d}$

式中，

分别为储能系统最大储、放能功率；

吸收式制冷机性能约束为设备能量转换效率约束，可以写为：

Q^AC,out＝Q^AC,inCOP^AC

式中，COP^AC为吸收式制冷机的能效系数；

光伏（PV）性能约束为设备能量转换效率约束，可以写为：

$P^{\mathrm{PV}}=P_n^{\mathrm{PV}}\frac{I_{\mathrm{sr}}}{I_{\mathrm{sr},\mathrm{stc}}}$

式中，P_n ^PV为PV额定容量，I_sr,stc标准测试条件下的光照强度，I_sr为当前PV板上太阳能辐射强度；燃气锅炉性能约束为设备能量转换效率约束，可以写为：

Q^B＝F^ngη^B

式中，η^B为锅炉效率，F^ng为锅炉消耗燃料量。

本发明的实质性特征及有益效果如下：

1）本发明提出一种冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，该方法包括外层设备类型和容量优化模块和内层运行策略优化模块，外层采用基于NSGA-II的多目标遗传算法，开展设备类型和容量的优化配置计算；内层采用混合整数线性规划算法，开展系统经济最优运行策略的计算。可实现冷热电联供微网系统的配置和运行策略的联合优化。

2）本发明建立了基于NSGA-II的多目标遗传算法的冷热电联供微网系统外层优化模型。外层优化模块优化过程同时考虑经济性和环保性，以两者最佳作为优化目标。根据所输入的系统各设备物理参数和经济参数，以及内层优化模块输出的优化调度结果，寻找系统的最优设备组合和设备容量。外层优化模型基于NSGA-II的多目标遗传算法求解，避免了将多目标问题转化为单目标问题权重问题。

3）本发明建立了基于混合整数线性规划（MILP）的系统内层优化调度模型。内层优化模块以系统运行费用最小为优化目标，根据外层优化模块给出的优化配置方案，求取系统典型日的最优运行策略。内层优化模块输出系统的优化调度结果，并将系统运行费用传递给外层优化模块。内层优化问题基于混合整数线性规划算法求解，充分考虑了各种约束条件的限制。

4）本发明在外层优化变量选取上，可同时对设备类型和装机容量进行优化设计。可选择微网中的燃气发电机类型、燃气发电机台数、吸收式制冷机容量、燃气锅炉容量、光伏电池容量、蓄电池容量、蓄热装置容量、蓄冰空调系统双工况主机容量和蓄冰容量为优化变量。

5）本发明在内层优化调度模型的约束上考虑了功率平衡约束、设备性能约束和设备容量约束。其中，功率平衡包括电功率平衡约束和热功率平衡约束；设备性能约束包括燃气发电机性能约束、光伏发电性能约束、蓄电池性能约束、吸收式制冷机性能约束、蓄冰空调性能约束、燃气锅炉性能约束、蓄热装置性能约束和联络线性能约束。

附图说明

图1为本发明冷热电联供微网系统结构图；

图2为本发明冷热电联供微网系统能量流动图；

图3为本发明双层优化算法逻辑图；

图4为本发明冷热电联供微网系统优化求解流程图。

具体实施方式

下面根据说明书附图，详细地介绍一下本发明的技术方案。

冷热电联供微网系统的系统结构如图1所示，图中虚线框部分表示传统分产系统的能量流动情况。图2为系统能量流动图。如图1和2所示，系统负荷包含冷、热、电三种负荷，其中，热负荷包括热水负荷和蒸汽负荷。在分产系统中，电负荷和冷负荷均从电网买电满足，热负荷由燃气锅炉满足，能源需求包括燃气和电能。冷热电联供微网系统中，燃气发电机消耗天然气，同时产生电能和热能。系统中的电负荷需求可由燃气发电机和从电网购电来满足，日间光照充足时，光伏发电单元可满足部分电负荷需求，多余的电能储存在蓄电池中，或者利用冰蓄冷装置存储起来。发电单元产生的热能将被余热回收装置回收利用，与燃气锅炉共同作为系统的热能来源，满足系统的热负荷需求，多余的热能储存在蓄热装置中。吸收式制冷机利用燃气发电机的余热，满足冷负荷需求，不足部分由蓄冰空调来补充。

图3为本发明所述双层优化规划设计方法的逻辑图，外层优化模块优化过程同时考虑经济性和环保性，以两者最佳作为优化目标。根据所输入的系统各设备物理参数和经济参数，以及内层优化模块输出的优化调度结果，寻找系统的最优设备组合和设备容量。内层优化模块以系统运行费用最小为优化目标，根据外层优化模块给出的优化配置方案，求取系统典型日的最优运行策略。内层优化模块输出系统的优化调度结果，并将系统运行费用传递给外层优化模块。外层优化模块为系统设备容量优化，优化时间尺度为全寿命周期；内层优化模块为系统的典型日优化运行策略，因此时间尺度为典型日（以小时为单位）。

本发明首先建立了基于NSGA-II的多目标遗传算法的冷热电联供微网系统外层优化模型，用来寻找系统最优设备组合和容量。目标函数包括全寿命周期经济现值和CO2排放水平。

冷热电联供微网系统全寿命周期经济现值可由下式计算：

$C_{\mathrm{NPC}}=\frac{C_{\mathrm{TANN}}}{{\mathrm{CRE}}_l}---\left(1\right)$

式中，C_TANN指总年值费用，CRF_l指资本回收系数（the capital recovery factor），可由下式计算

${\mathrm{CRE}}_l=\frac{r*{(1+r)}^l}{{(1+r)}^l-1}---\left(2\right)$

式中，l表示年数，r表示年利率。

系统的总年值费用由设备等年值费用和年能源消耗费用两部分组成。其中，年能源消耗费用包括年购电费用和年购买天然气费用。计算公式如下：

C_TANN＝C_fac+C_E+C_F   (3)

式中，C_TANN指项目投资等年值费用(元)，C_fac指设备总费用等年值（元），C_E指年购电费用（元），C_F指年天然气购买费用（元）。

设备总费用等年值包括初始投资等年值费用和年运行维护费用，可表示为：

$C_{\mathrm{fac}}=\underset{i\&Element;\mathrm{fac}}{\mathrm{\&Sigma;}}{C}_{I,i}*{\mathrm{CRE}}_{l_i}+\underset{i\&Element;\mathrm{fac}}{\mathrm{\&Sigma;}}{C}_{\mathrm{OM},i}---\left(4\right)$

式中C_fac指设备总费用，C_I,i指设备i初始投资费用，C_OM,i指设备i年运行维护费用（元），l_i为设备i运行寿命期望值（年）。

冷热电联供微网系统总CO₂排放为：

T_C＝E_ICE,gasβ_c,,ICE,gas+E_B,gasβ_c,,B,gas+E_gridβ_c,grid   (5)

式中，E_ICE,gas、E_B,gas分别指燃气发电机和锅炉年消耗天然气量（kWh），E_grid指年购电量（kWh），β_c,ICE,gas,β_c,B,gas,β_c,grid分别指燃气发电机、锅炉燃烧天然气和电网发电的CO₂排放系数（Kg/kWh）。

选择微网中的燃气发电机类型ICE_type，燃气发电机台数MT_number，吸收式制冷机容量AC_capacity，燃气锅炉容量B_capacity，光伏电池容量PV_capacity，蓄电池容量BAT_capacity，蓄热装置容量TS_capacity蓄冰空调系统双工况主机容量DC_capacity和蓄冰容量IS_capacity为优化变量。定义优化变量为：

$\begin{array}{c}X=[{\mathrm{ICE}}_{\mathrm{type}},{\mathrm{MT}}_{\mathrm{number}},{\mathrm{AC}}_{\mathrm{capacity}},B_{\mathrm{capacity}}{,\mathrm{PV}}_{\mathrm{capacity}},\\ {\mathrm{BAT}}_{\mathrm{capacity}},{\mathrm{TC}}_{\mathrm{capacity}},{\mathrm{DC}}_{\mathrm{capacity}},{\mathrm{IS}}_{\mathrm{capacity}}]\end{array}---\left(6\right)$

接下来建立基于混合整数线性规划（MILP）的系统内层优化调度模型。

为实现系统的动态经济优化调度，模型以系统日运行经济最优为目标，即日运行费用最小。日运行费用包含系统购电费用和购买天然气费用，计算公式如下：

$\min C_D=\underset{t=1}{\overset{H}{\mathrm{\&Sigma;}}}(P_t^{\mathrm{grid}}{c}_t^e+P_t^{\mathrm{gas}}{c}^{\mathrm{gas}})\mathrm{\&Delta;t}---\left(7\right)$

式中，C_D指日运行费用（元），P_t ^grid和P_t ^gas分别指t时段购电功率（kW），C_t ^e指t时段购电价格（元），c^gas指天然气价格（元），天然气费用采用恒定价格。

优化调度模型约束包括功率平衡约束、设备性能约束和设备容量约束，描述如下。

1）功率平衡约束

每小时电功率平衡约束如下：

$\begin{array}{c}{P}_t^{\mathrm{ICE}}+P_t^{\mathrm{grid}}-P_t^{\mathrm{bat},c}/{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{bat},c}+{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{bat},d}{P}_t^{\mathrm{bat},d}\\ +P_t^{\mathrm{PV}}-P_t^{\mathrm{DC},\mathrm{ice},\mathrm{in}}-P_t^{\mathrm{DC},\mathrm{cool},\mathrm{in}}=P_t^{\mathrm{EL}}\end{array}---\left(8\right)$

式中，P_t ^ICE、P_t ^PV分别指t时段燃气发电机、光伏输出功率（kW），P_t ^grid指t时段系统从电网购电功率（kW），P_t ^bat，c和P_t ^bat，d分别指t时段系统中蓄电池充电和放电功率（kW），η^bat,c和η^bat,d分别指蓄电池充放电效率，P_t ^{DC，ice，in}、P_t ^{DC，cool，in}分别指t时段蓄冰空调系统双工况主机制冰和制冷输入功率（kW），P_t ^EL指t时段系统电负荷需求（kW）。

热功率平衡约束如下：

$Q_t^{\mathrm{ICE}}+Q_t^B-Q_t^{\mathrm{AC},\mathrm{in}}-Q_t^{\mathrm{TS},c}+Q_t^{\mathrm{TS},d}=Q_t^{\mathrm{HL}}---\left(9\right)$

式中，Q_t ^ICE、Q_t ^B分别指t时段燃气发电机和锅炉输出热功率（kW），Q_t ^AC,in指t时段吸收式制冷机输入热功率（kW），Q_t ^TS，c、Q_t ^TS，d分别指t时段蓄热装置蓄热和放热功率（kW）Q_t ^HL指t时段系统热负荷需求（kW）。

冷功率平衡约束如下：

$Q_t^{\mathrm{AC},\mathrm{out}}+Q_t^{\mathrm{DC},\mathrm{out}}+Q_t^{\mathrm{IS},\mathrm{out}}=Q_t^{\mathrm{CL}}---\left(10\right)$

式中，Q_t ^AC，out、Q_t ^DC，out和Q_t ^IS，out分别代表t时段吸收式制冷机、蓄冰空调双工况主机制冷和蓄冰空调融冰制冷输出冷功率（kW），Q_t ^CL指t时段系统冷负荷需求（kW）。

2）设备性能约束

燃气发电机性能约束如下：

首先，作为联供设备，文章假设燃气发电机在任何状态下存在一个固定的热电比（HER），即燃气发电机每发1单位功率电能，伴随产生固定单位功率热能。燃气发电机可被回收的热能可表述如下：

$Q_t^{\mathrm{ICE}}={\mathrm{\&alpha;}}^{\mathrm{ICE}}{P}_t^{\mathrm{ICE}}---\left(11\right)$

燃气发电机每小时燃料消耗计算公式为：

$F_t^{\mathrm{ICE}}=P_t^{\mathrm{ICE}}/{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{ICE}}---\left(12\right)$

式中，α^ICE指燃气发电机热电比，η^ICE指燃气发电机效率。

由于燃气发电机运行于低负载率效率较低，为使燃气发电机以高效率运行，燃气发电机出力应满足如下约束：

$P^{\mathrm{ICE},\min }{u}_t^{\mathrm{ICE}}\&le;P_t^{\mathrm{ICE}}\&le;P^{\mathrm{ICE},\max }{u}_t^{\mathrm{ICE}}---\left(13\right)$

其中，P^ICE,min和P^ICE,max分别是燃气发电机出力的上下限约束（kW），μ_t ^ICE是二进制变量，标志燃气发电机在时段t的启停（0表述关机，1表述开机）。

光伏发电性能约束如下：

不考虑光伏输出的温度影响，光伏出力的直流输出模型如下式所示：

$P_t^{\mathrm{PV}}=P^{\mathrm{PV},N}\frac{I_t^{\mathrm{sr}}}{I^{\mathrm{sr},\mathrm{stc}}}---\left(14\right)$

式中，P_t ^Pv，N指光伏的额定容量（kW），I_t ^sr指t时段PV板上太阳辐射强度，I^sr,stc指标准测试条件下的光照强度，一般取1kW/m²。

蓄电池性能约束如下：

考虑到蓄电池存储容量对其寿命的影响，其存储的能源不应超出其允许容量的限制，这一约束可用SOC（state of charge）描述。蓄电池每小时SOC计算公式如下：

$\begin{array}{c}{\mathrm{SOC}}_t^{\mathrm{bat}}={\mathrm{SOC}1}_{t-1}^{\mathrm{bat}}*(1-{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{bat},\mathrm{decay}})+\\ \frac{P_t^{\mathrm{bat},c}}{C^{\mathrm{bat}}}-\frac{P_t^{\mathrm{bat},d}}{C^{\mathrm{bat}}}\end{array}---\left(15\right)$

式中，SOC_t ^bat和SOC_t-1 ^bat分别只t和t-1时段蓄电池SOC，ηb^at,decay指蓄电池自损耗率，C^bat指蓄电池容量（kWh）。

每天的结束时段SOC值应等于每日初始时段的SOC值，即：

${\mathrm{SOC}}_{24}^{\mathrm{bat}}=\mathrm{SO}{C}_0^{\mathrm{bat}}---\left(16\right)$

时段ｔ蓄电池的最大充电功率计算公式如下：

$0\&le;P_t^{\mathrm{bat},c}\&le;X_t^{\mathrm{bat}}{r}^{\mathrm{bat},\max d}{C}^{\mathrm{bat}}{X}_t^{\mathrm{bat}}=\left\{\mathrm{0,1}\right\}---\left(17\right)$

同理，最大放电功率计算公式如下：

$0{\&le;P}_t^{\mathrm{bat},d}\&le;Y_t^{\mathrm{bat}}{r}^{\mathrm{bat},\max d}{C}^{\mathrm{bat}}{Y}_t^{\mathrm{bat}}=\left\{\mathrm{0,1}\right\}---\left(18\right)$

同时，蓄电池同一时段不允许同时充放电，因此应满足如下约束：

$X_t^{\mathrm{bat}}+Y_t^{\mathrm{bat}}\&le;1---\left(19\right)$

其中γ^bat,maxc、γ^bat,maxc分别指蓄电池最大充放电速率,X/Y均为二进制变量，指蓄电池充放电标志位，其值不允许同时为1。

吸收式制冷机性能约束如下：

吸收式制冷机是消耗热能提供冷能的设备，其每小时消耗的热能和发出的冷功率关系可由下式表示

$Q_t^{\mathrm{AC},\mathrm{out}}={\mathrm{COP}}^{\mathrm{AC}}{Q}_t^{\mathrm{AC},\mathrm{in}}---\left(20\right)$

式中，Q_t ^AC，out指t时段吸收式制冷机制冷功率（kW），Q_t ^AC，in指t时段吸收式制冷机输入热功率（kW），COP^AC指吸收式制冷机性能系数。

蓄冰空调性能约束如下：

双工况主机既可以工作于制冷模式，又可以工作于制冰模式，但不允许运行于两种模式。双工况主机的制冷和制冰输出可由下式计算：

$\begin{array}{c}{P}_t^{\mathrm{DC},\mathrm{cool},\mathrm{out}}=P_t^{\mathrm{DC},\mathrm{cool},\mathrm{in}}*{\mathrm{COP}}^{\mathrm{DC},\mathrm{cool}}\\ P_t^{\mathrm{DC},\mathrm{ice},\mathrm{out}}=P_t^{\mathrm{DC},\mathrm{ice},\mathrm{in}}*{\mathrm{COP}}^{\mathrm{DC},\mathrm{ice}}\end{array}---\left(21\right)$

式中，P_t ^{DC，cool，out}和P_t ^{DC，ice，out}分别指t时段双工况主机制冷和制冰输出功率（kW），COP^DC,cool和COP^DC,ice分别指双工况主机制冷和制冰时的性能系数。由于双工况主机不能同时制冷和制冰，且其在夜间电价谷值阶段制冰，为提高系统仿真速度，不对双工况主机的制冷和制冰模式设定整型变量，设定双工况主机制冰时间仅为夜间电价谷值阶段。

同时，蓄冰设备作为储能装置，其存储的能量不应超过其容量限制，可用储能状态表示

$\begin{array}{c}{\mathrm{SOC}}_t^{\mathrm{IS}}={\mathrm{SOC}}_{t-1}^{\mathrm{IS}}*(1-{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{IS},\mathrm{decay}})+\\ \frac{P_t^{\mathrm{DC},\mathrm{otu}}-Q_t^{\mathrm{IS},\mathrm{out}}}{C^{\mathrm{IS}}}\end{array}---\left(22\right)$

式中，SOC_t ^IS和SOC_t-1 ^IS分别指t时段和t-1时段蓄冰装置储能状态，Q_t ^IS，out指t时段蓄冰装置输出冷功率（kW），η^IS,decay和C^IS指蓄冰装置自损率和容量（kWh）。

每一个循环周期结束时SOC值应等于初始时段SOC值，

${\mathrm{SOC}}_{24}^{\mathrm{IS}}={\mathrm{SOC}}_0^{\mathrm{IS}}---\left(23\right)$

燃气锅炉性能约束如下：

燃气锅炉一般运行于系统热能不足时，满足系统热能需求。假设锅炉效率恒定，以恒定效率将天然气贮存的能源转化为热能。燃气锅炉每小时消耗天然气计算公式如下

$F_t^B=Q_t^B/{\mathrm{\&eta;}}^B---\left(24\right)$

式中，F_t ^B指t时段锅炉燃料输入功率（kW），Q_t ^B指t时段锅炉输出热量（kW），η^B指锅炉效率。

蓄热装置性能如下：

蓄热装置模型与蓄电池模型类似，数学表达式如下：

$\begin{array}{c}{\mathrm{SOC}}_t^{\mathrm{TS}}={\mathrm{SOC}}_{t-1}^{\mathrm{TS}}*(1-{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{TS},\mathrm{decay}})+\\ \frac{Q_t^{\mathrm{TS},c}}{C^{\mathrm{TS}}}-\frac{Q_t^{\mathrm{TS},d}}{C^{\mathrm{TS}}}\end{array}---\left(25\right)$

式中，SOC_t ^IS和SOC_t-1 ^TS分别只t和t-1时段蓄热装置SOC，η^TS,decay指蓄热装置自损耗率，C^TS指蓄热装置容量（kWh）。

同理，其SOC应满足如下约束：

${\mathrm{SOC}}_{24}^{\mathrm{TS}}={\mathrm{SOC}}_0^{\mathrm{TS}}---\left(26\right)$

时段ｔ蓄热装置的最大蓄热、放热功率计算公式如下：

$0\&le;Q_t^{\mathrm{TS},c}\&le;X_t^{\mathrm{TS}}{r}^{\mathrm{TS},\max d}{C}^{\mathrm{TS}}---\left(27\right)$

$0\&le;Q_t^{\mathrm{TS},d}\&le;Y_t^{\mathrm{TS}}{r}^{\mathrm{TS},\max d}{C}^{\mathrm{TS}}---\left(28\right)$

其中γ^bat,^maxc、γ^bat,maxc分别指蓄热装置最大蓄热、放热速率,

联络线性能约束如下：

从电网购买电能应小于微网与电网联络线功率：

$0\&le;P_t^{\mathrm{grid}}\&le;P^{\mathrm{grid},\max }---\left(29\right)$

式中，P^grid,max指联络线最大输出功率（kW）。

3）设备容量约束

各设备物理性能决定了各设备运行时不能超过其容量限制，即

$\begin{array}{c}{P}^{i\max }\&le;P^i\&le;P^{\max }\\ Q^{i\min }\&le;Q^i\&le;Q^{i\max }\end{array}---\left(30\right)$

式中，Pⁱ表示设备i的电功率，Qⁱ表示设备i的冷、热功率，P^imin、P^imax表示设备i的电功率下限和上限，Q^imin、Q^imax表示设备i的冷、热功率下限和上限。

最后建立分产系统模型。分产系统仅由燃气锅炉和电空调组成，设备容量由全年最大负荷决定，由于设备间不存在耦合关系，各设备的出力均由当前负荷大小决定，不存在最优调度问题。燃气锅炉模型与联产系统锅炉模型相同，电空调模型如下：

$Q_t^{\mathrm{EC},\mathrm{out}}={\mathrm{COP}}^{\mathrm{EC}}{P}_t^{\mathrm{EC},\mathrm{in}}---\left(31\right)$

式中，Q_t ^EC，out指t时段电空调制冷功率（kW），P_t ^EC，in指t时段电空调输入电功率（kW），COP^EC指电空调性能系数。

本发明基于NSGA-II的多目标遗传算法求解外层优化问题的流程如图4所示，描述如下：

1）系统初始化。读取系统各设备、负荷、日照、遗传算法等参数。

2）初始化种群P，通过随机函数产生第一代种群的优化变量，调用优化调度模型，根据模型输出结果，计算初始种群个体适应度函数值，进行Pareto排序并计算聚集距离。

3）从父代种群P中通过选择、交叉和变异操作得到子代种群Q。选择算子选取Pareto排序层级高的个体，Pareto顺序相同则选择聚集距离大的个体。其中选择算子采用锦标赛法，比赛规模为2个，比赛中优先选取Pareto分层排序较高的个体；交叉算子采用单点交叉方式；变异算子采用均匀变异方式。

4）将子代种群所得容量优化结果传递至系统内层，调用优化调度模型，计算系统最小运行费用和系统每时段内各设备的输入和输出值，将系统输出结果传递至外层容量优化模型。

5）根据内层输出结果，计算种群中各个体的目标函数值，并作为个体适应度函数的评价指标。

6）将当前种群P与子代种群Q合并，根据适应度函数值，计算各个体的支配关系，对个体进行Pareto排序并计算聚集距离。

7）根据排序结果，从父代种群和子代种群中选择最优的N个个体组成新的父代种群P。

8）判断终止条件，若满足，则输出系统的优化结果，否则返回3）。

本发明基于混合整数线性规划算法求解内层优化问题表示如下：

$\begin{array}{cc}\min & \mathrm{cx}\\ s.t.& \mathrm{Ax}\left\{\begin{array}{c}\&GreaterEqual;\\ =\\ \&le;\end{array}\right\}=b\\ x_{\min }\&le;x_i\&le;x_{\max }& i\&Element;I\\ x_j\&Element;\left\{\mathrm{0,1}\right\}& j\&Element;J\end{array}---\left(32\right)$

式中，cx指目标函数，A指联立线性方程组系数矩阵，b指联立线性方程组值，x_i和x_j分别指连续型变量和整形变量。文中式（7）为目标函数，式（8）-（12），（14）-（16），（20）-（26）为等式约束，式（13），（17）-（19）为不等式约束，式（27）-（30）为上下限约束。

Claims (4)

1.一种冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，该方法以微网系统的全寿命周期经济现值最低和CO₂排放量最小作为优化目标，提出可实现冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，外层优化模块采用基于NSGA-II的多目标遗传算法，根据所输入的系统各设备物理参数和经济参数以及内层优化模块输出的优化调度结果，寻找系统的最优设备组合和设备容量；内层优化模块采用混合整数线性规划算法，以系统运行费用最小为优化目标，根据外层优化模块给出的优化配置方案，求取系统典型日的最优运行策略，内层优化模块输出系统的优化调度结果，并将系统运行费用传递给外层优化模块，在优化过程中，根据采集的冷、热、电历史年数据以及光照强度，利用平均值模型计算典型日数据，根据采集天然气价格变化趋势，预测天然气月平均价格。

2.根据权利要求1所述的冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，其特征在于，在外层优化模块的变量选取上，选择微网中的燃气发电机类型、燃气发电机台数、吸收式制冷机容量、燃气锅炉容量、光伏电池容量、蓄电池容量、蓄热装置容量、蓄冰空调系统双工况主机容量和蓄冰容量为优化变量。

3.根据权利要求1所述的冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，其特征在于在内层优化模块的优化调度模型考虑功率平衡约束、设备性能约束和设备容量约束，其中，功率平衡包括电功率平衡约束、热功率平衡约束和冷功率平衡约束；设备性能约束包括燃气发电机性能约束、光伏发电性能约束、蓄电池性能约束、吸收式制冷机性能约束、蓄冰空调性能约束、燃气锅炉性能约束、蓄热装置性能约束和联络线性能约束。

4.根据权利要求3的冷热电联供微网系统的双层优化规划设计方法，其特征在于，其中，电功率平衡约束为：

P^ICE+P^grid-P^bat,c/η^bat,c+η^bat,dP^bat,d+P^PV-P^DC,ice,in-P^DC,cool,in＝P^EL即系统提供的电能应等于系统消耗的电能，式中，P^ICE、P^PV分别指燃气发电机、光伏输出功率，P^grid指系统从电网购电功率，P^bat,c和P^bat,d分别指系统中蓄电池充电和放电功率，η^bat,c和η^bat,d分别指蓄电池充放电效率，P^DC,ice,in、P^DC,cool,in分别指蓄冰空调系统双工况主机制冰和制冷输入功率，P^EL指系统电负荷需求；

热功率平衡约束为：

Q^ICE+Q^B-Q^AC,in-Q^TS,c+Q^TS,d＝Q^HL

式中，Q^ICE、Q^B分别指燃气发电机和锅炉输出热功率，Q^AC,in指吸收式制冷机输入热功率，Q^TS,c、Q^TS,d分别指蓄热装置蓄热和放热功率，Q^HL指系统热负荷需求；

冷功率平衡约束为：

Q^AC,out+Q^DC,out+Q^IS,out＝Q^CL

式中，Q^AC,out、Q^DC,out和Q^IS,out分别指吸收式制冷机、蓄冰空调双工况主机制冷和蓄冰空调融冰制冷输出冷功率，Q^CL指系统冷负荷需求；

燃气发电机性能约束包括最小负载率约束、最小运行时间约束；

蓄电池性能约束包括荷电状态（SOC）约束、充放电电流约束、充放电功率约束；

荷电状态可由下式求得：

${\mathrm{SOC}}_1^{\mathrm{bat}}={\mathrm{SOC}}_0^{\mathrm{bat}}(1-{\mathrm{\&sigma;}}^{\mathrm{bat}})+(P^{\mathrm{bac},c}{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{bat},c}-\frac{P^{\mathrm{bat},d}}{{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{bat},d}})\mathrm{\&Delta;t}/C^{\mathrm{bat}}$

式中，

分别为Δt时间间隔内蓄电池充放电前、后荷电状态，σ^bat为蓄电池自损耗率，η^bat,c、η^bat,c分别为蓄电池充放电效率，Δt为系统优化调度时间间隔，C^bat为蓄电池容量；

${\mathrm{SOC}}_{\min }^{\mathrm{bat}}<{\mathrm{SOC}}^{\mathrm{bat}}<{\mathrm{SOC}}_{\max }^{\mathrm{bat}}$

式中，

分别为蓄电池允许的最大和最小荷电状态；

蓄电池充、放电电流约束为：

$0\&le;I^{\mathrm{bat},c}\&le;I_{\max }^{\mathrm{bat},c}$

$0\&le;I^{\mathrm{bat},d}\&le;I_{\max }^{\mathrm{bat},d}$

式中，I^bat,c、I^bat,d分别为电池充、放电电流，

分别为电池最大充、放电电流；蓄电池充放电功率约束为：

$0\&le;P^{\mathrm{bat},c}\&le;P_{\max }^{\mathrm{bat},c}$

$0\&le;P^{\mathrm{bat},d}\&le;P_{\max }^{\mathrm{bat},d}$

式中，P^bat,c、P^bat,d分别为蓄电池充、放电功率，

为蓄电池最大充、放电功率；

蓄冰空调系统由双工况主机和蓄冰系统组成，双工况主机即可工作于制冷模式，又可工作于蓄冰模式，但不能同时工作与两种模式，性能约束如下：

Q^DC,out＝P^DC,cool,inCOP^DC,cool

Q^IS,out＝P^DC,ice,inCOP^DC,ice

式中，COP^DC,cool、COP^DC,ice分别为双工况主机的制冷和蓄冰能效系数；

蓄冰系统和蓄热系统作为储能元件，其约束可以统为：

${\mathrm{SOC}}_1^{\mathrm{TS}}={\mathrm{SOC}}_0^{\mathrm{TS}}(1-{\mathrm{\&sigma;}}^{\mathrm{TS}})+(Q^{\mathrm{TS},c}{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{TS},c}-\frac{Q^{\mathrm{TS},d}}{{\mathrm{\&eta;}}^{\mathrm{TS},d}})\mathrm{\&Delta;t}/C^{\mathrm{TS}}$

式中，

分别为储能前后储能系统储能量，σ^TS为储能系统的自损耗率，Q^TS,c、Q^TS,d分别为储能系统储能、放能功率，η^TS,c、η^TS,d分别为储能系统储能、放能效率，C^TS为储能系统容量；

储能系统储能、放能功率约束为

$0\&le;Q^{\mathrm{TS},c}\&le;Q_{\max }^{\mathrm{TS},c}$

$0\&le;Q^{\mathrm{TS},d}\&le;Q_{\max }^{\mathrm{TS},d}$

式中，

分别为储能系统最大储、放能功率；

吸收式制冷机性能约束为设备能量转换效率约束，可以写为：

Q^AC,out＝Q^AC,inCOP^AC

式中，COP^AC为吸收式制冷机的能效系数；

光伏（PV）性能约束为设备能量转换效率约束，可以写为：

$P^{\mathrm{PV}}=P_n^{\mathrm{PV}}\frac{I_{\mathrm{sr}}}{I_{\mathrm{sr},\mathrm{stc}}}$

式中，

为PV额定容量，I_sr,stc标准测试条件下的光照强度，I_sr为当前PV板上太阳能辐射强度；燃气锅炉性能约束为设备能量转换效率约束，可以写为：

Q^B＝F^ngη^B

式中，η^B为锅炉效率，F^ng为锅炉消耗燃料量。

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