CN107860057A - 一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，包括以下步骤：建立环境参数与建筑热负荷需求的关系；对建筑热负荷需求进行适当修正；获得调峰锅炉的锅炉效率与其负荷的关系；根据热工测试得到一次网侧换热器效率；建立抽气量与机组最大发电量及最小发电量的关系及典型工况下供热抽气量与供电煤耗率的关系；计算热电机组煤耗量和调峰机组煤耗量；根据优化指标实现热负荷的优化调度。本发明采用基于粒子群非线性优化方法获得使利润最大的热负荷优化调度方法。引入反馈信号构建闭环优化系统，以更好地跟踪实际热用户的需求，最大程度满足热负荷需求的同时进一步提高供热系统的经济性。
Description
技术领域
本发明属于集中供暖系统规划设计领域，尤其涉及一种热负荷的经济优化调度方法。
背景技术
随着城镇化进程的发展，我国建筑能耗在全国总能耗中的比例逐年增加，2009年达到27％，目前的比例大约为三分之一。降低区域供热系统能耗，是实现我国节能减排目标的重点之一。由于热电联产机组具有明显的节能潜力，逐渐成为区域供热系统的主要热源形式之一。热电联产机组与调峰热源联合供热的方式在区域供热系统中的应用越来越广泛，由热电联产机组承担基本热负荷，调峰锅炉承担尖峰热负荷。问题也随之而来：如何配置热电联产机组与调峰锅炉的负荷分配才能使供热系统的经济性达到最优。
进入21世纪后，中国的集中供暖事业经历了一个飞速发展的阶段，但与发达国家相比，还存在一定的差距。其中，重点和难点问题是集中供暖系统的优化调度。目前对于供暖系统的运行调节，很难实现供暖系统的供热量与建筑的需热量之间的平衡。绝大部分供暖系统运行管理人员很少能够对集中供暖系统进行合理的调节，大多根据过往经验进行负荷的调度，因而有些集中供暖系统没有必要的调节措施。因此，从实际出发，对集中供暖系统的运行调节方法进行研究并实践将会大幅度地提高热电厂的经济性。可以结合集中供暖系统的实际情况来对其进行调节，并从经济性、节能性的角度考虑，优化其运行调节策略，从而指导集中供暖系统日常的运行管理。
与此同时，设计人员按照相关的设计规范和标准，结合工程的相关情况，对集中供暖系统进行规划设计。其中，设计热负荷是按照不利条件下(供暖室外计算温度)计算的，因此，实际的热负荷大多都低于设计热负荷，那么需要对集中供暖系统进行调节以满足实际热负荷的要求。集中供暖系统运行时，其水利工况和热力工况可能偏离设计值，建立在设计模式基础上的传统的运行调节方法则可能失去有效指导供暖系统实际运行的能力。此外，北方寒冷地区具有长达半年的供暖期，期间外部环境气温波动较大，热用户的热负荷需求也会随之发生变化，所以考虑热负荷波动的优化调度方法十分必要。另一方面，传统的优化调度方法属于开环调度范畴，运行时可能偏离热用户的真实需求，因此考虑引入一定的反馈变量，对热负荷进行一定的修正，一定程度上也将提高热用户的满意度。
一直以来，热与电成本的合理分配是热电联产中难以解决的难题。所以从经济性的角度对热电联产热源配置进行优化可以在一定程度上回避该问题。虽然不同学者采用的经济性优化目标函数不同，采用的优化算法不同，究其本质但离不开对系统总体产出利润的计算。
发明内容：
发明目的：针对上述现有技术存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种热电厂热负荷优化调度方法，充分考虑热用户的需求随环境的变化的特点，从而使供热系统的经济性最大化。另一方面引入反馈信号构建闭环优化系统，避免能源浪费，并提高热用户的满意度，以进一步达到提高经济性的目的。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用的方案为：
一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，包括以下步骤：建立环境参数与建筑热负荷需求的关系；对建筑热负荷需求进行适当修正；获得调峰锅炉的锅炉效率与其负荷的关系；根据热工测试得到一次网侧换热器效率；建立抽气量与机组最大发电量及最小发电量的关系及典型工况下供热抽气量与供电煤耗率的关系；计算热电机组煤耗量和调
本发明优化调度方法具体步骤如下：
(1)建立环境参数与建筑热负荷需求Qb的关系：温度Tw为主要影响因素、湿度Rh为次要影响因素，室外温度和湿度是输入变量，建筑热负荷需求为输出变量；采用多项式拟合的方法构建变量间静态关系Qb0(Tw，Rh)；
(2)取不同供暖区域内室内气温的期望值作为表征实际热负荷变化的参考温度Tm，对建筑热负荷需求Qb＝aQb0进行适当修正；
其中，其中a为建筑负荷修正系数，C为一正常数。
(3)通过锅炉的性能实验获得调峰锅炉的锅炉效率ηbt与其负荷Qt＝Qb-mqηext的关系，其中，m为供热抽气量，q为单位抽汽发热量，Qt为燃料低位发热量，ηext为一次网侧换热器效率；
(4)根据热工测试得到一次网侧换热器效率ηext；
(5)假定电厂在“以热定电”的原则下运行，采集热电机组静态运行数据，建立抽气量m与机组最大发电量Pemax及最小发电量Pemin的关系，以及典型工况下供热抽气量m与供电煤耗率bcp的关系，其数学关系以表格的形式呈现；当计算相应变量时，采用查表线性插值的方式实现；
(6)计算热电机组煤耗量Bp＝bcpPe；调峰机组煤耗量
其中，Pe为发电量，ηbt为锅炉效率；
(7)经济优化指标J(Tw，Rh)＝YePe+YbQb-YfBp-YfBt，其中Ye，Yb和Yf分别为上网电价，供热单价和燃料的单价；构建优化问题其中，约束Pemin≤Pe≤Pemax，利用粒子群优化算法时求解该非线性优化问题即可得到m和Pe，最终实现热负荷的优化调度。
取不同供暖区域内室内气温的期望值作为步骤(2)中的参考温度，因此，参考温度的给定值Tmr即为集中供热标准室温(18℃)。
由于步骤(5)隐含着嵌套环节，即bcp需在某一工况下计算的，而这在优化调度前是未知的。所以并行求解在不同工况下，得到的优化调度，若某一组结果使得机组不在相应的工况下，则该结果不被采纳，否则选择使得经济指标最大的一组解为最终的优化调度结果。
步骤(7)包含如下步骤：
①根据优化约束和先验知识，确定关于m和Pe的二维寻优空间，在粒子群算法中将这两个变量看作粒子的位置坐标。
②在二维寻优空间中随机选取N个粒子位置xi＝(mi，pi)，i表示第i个粒子的位置，并随机初始化N个粒子的速度vi＝(vmi，vpi)；并注意xi+vi不能超过寻优空间。分别计算N粒子相应的适应度(经济型指标)，经比较获得种群的最优解记为gbest，粒子个体的最优解为其初始解，分别记为pbesti。
③粒子个体的速度和位置更新公式：
vi＝wvi+c1r1(pbesti-xi)+c2r2(gbest-xi)
xi＝xi+vi
其中，w为惯性因子。c1和c2为学习因子，用其调节最大学习步长。r1和r2为0到1间的随机数，使搜索具有随机性。根据上述公式更新粒子的位置和速度信息，若更新后的粒子位置超出寻优空间，粒子保持上一时刻的位置不变。
④根据粒子当前位置计算其适应度，并更新pbesti和gbest。
⑤继续重复步骤③和④，直至达到预设的最大迭代次数或全局最优位置满足最小界限。gbest即为求得的最优解。
有益效果：本发明一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，通过构造经济性指标，采用基于粒子群非线性优化方法获得使利润最大的热负荷优化调度方法。考虑热用户的需求会随环境的变化而发生相应的改变，在较长时间尺度(小时级)间，实施非线性问题的求解，从而能够使供热系统的经济性最大化。另一方面引入反馈信号构建闭环优化系统，以更好地跟踪实际热用户的需求，最大程度满足热负荷需求的同时进一步提高供热系统的经济性。
附图说明
图1为带有调峰锅炉的热电厂供热系统简图。
图2为热负荷优化调度算法原理图。
具体实施方式
下面结合附图，进一步阐明本发明，在阅读本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价性修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本发明的热电联产供热系统热负荷经济优化调度方法，针对上述现有技术存在的问题和不足，本发明的目的是提供一种考虑热负荷变化的热电厂热源优化调度方法，使供暖系统的经济性最大化，另一方面引入一个反馈信号构建闭环优化系统，减小预估热负荷与实际热负荷的偏差，以达到进一步提高经济性的目的。系统简图如图1所示，为了简化优化问题的工作量，暂不考虑循环水泵的功耗对经济性的影响。所述的热负荷优化调度方法具体步骤如下：
(1)建立环境参数与建筑热负荷需求Qb的关系。其中温度Tw为主要影响因素、湿度Rh为次要影响因素，室外温度和湿度是输入变量，建筑热负荷需求为输出变量。采用多项式拟合的方法构建变量间静态关系Qb0(Tw，Rh)。
(2)取不同供暖区域内室内气温的期望值作为表征实际热负荷变化的参考温度Tm，因此，参考温度的给定值Tmr即为集中供热标准室温(18℃)。引入一个建筑负荷修正系数对建筑热负荷需求Qb＝aQb0进行适当修正，以形成闭环优化系统，其中C为一正常数。
(3)通过锅炉的性能实验获得调峰锅炉的锅炉效率ηbt与其负荷Qt＝Qb-mqηext的关系，其中m为抽气量，q为单位抽汽发热量，Qt为燃料低位发热量，ηext为一次网侧换热器效率。
(4)根据热工测试得到一次网侧换热器效率ηext。
(5)采集热电机组静态运行数据，建立抽气量m与机组最大发电量Pemax及最小发电量Pemin的关系，以及典型工况下供热抽气量m与供电煤耗率bcp的关系，其数学关系以表格的形式呈现。当计算相应变量时，采用查表线性插值的方式实现。根据抽气量m，并行求得在不同工况下，对应的供电煤耗率bcpk。
(6)计算热电机组煤耗量Bp＝bcpPe；调峰机组煤耗量其中，Pe为发电量，ηbt为锅炉效率。
(7)经济优化指标J(Tw，Rh)＝YePe+YbQb-YfBp-YfBt，其中Ye，Yb和Yf分别为上网电价，供热单价和燃料的单价。构建优化问题其中，约束Pemin≤Pe≤Pemax，根据步骤(5)得到的不同工况下供电煤耗率bcpk，利用粒子群优化算法求解该非线性优化问题即可得到相应的mk和Pek，若某一组结果使得机组不在相应的工况下，则该结果不被采纳，否则选择使得经济指标最大的一组解为最终的优化调度结果。粒子群非线性优化算法具体实现如下：
①将m和Pe看作粒子的位置坐标。根据优化约束和先验知识，确定关于m和Pe的二维寻优空间。
②在二维寻优空间中随机选取N个粒子位置xi＝(mi，pi)，i表示第i个粒子的位置，并随机初始化N个粒子的速度vi＝(vmi，vpi)；并注意xi+vi不能超过寻优空间。分别计算N粒子相应的适应度(经济型指标)，经比较获得种群的最优解记为gbest，粒子个体的最优解为其初始解，分别记为pbesti。
③粒子个体的速度和位置更新公式：
vi＝wvi+c1r1(pbesti-xi)+c2r2(gbest-xi)
xi＝xi+vi
其中，w为惯性因子。c1和c2为学习因子，用其调节最大学习步长。r1和r2为0到1间的随机数，使搜索具有随机性。根据上述公式更新粒子的位置和速度信息，若更新后的粒子位置超出寻优空间，粒子保持上一时刻的位置不变。
④根据粒子当前位置计算其适应度，并更新pbesti和gbest。
⑤继续重复步骤③和④，直至达到预设的最大迭代次数或全局最优位置满足最小界限。gbest即为求得的最优解。
Claims (4)
1.一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，其特征在于：包括以下步骤：建立环境参数与建筑热负荷需求的关系；对建筑热负荷需求进行适当修正；获得调峰锅炉的锅炉效率与其负荷的关系；根据热工测试得到一次网侧换热器效率；建立抽气量与机组最大发电量及最小发电量的关系及典型工况下供热抽气量与供电煤耗率的关系；计算热电机组煤耗量和调峰机组煤耗量；根据优化指标实现热负荷的优化调度。
2.根权利要求1所述的一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，其特征在于：具体步骤如下：
(1)建立环境参数与建筑热负荷需求Qb的关系：温度Tw为主要影响因素、湿度Rh为次要影响因素，室外温度和湿度是输入变量，建筑热负荷需求为输出变量；采用多项式拟合的方法构建变量间静态关系Qb0(Tw，Rh)；
(2)取不同供暖区域内室内气温的期望值作为表征实际热负荷变化的参考温度Tm，对建筑热负荷需求Qb＝aQb0进行适当修正；
其中，其中a为建筑负荷修正系数，C为一正常数；
(3)通过锅炉的性能实验获得调峰锅炉的锅炉效率ηbt与其负荷Qt＝Qb-mqηext的关系，其中，m为供热抽气量，q为单位抽汽发热量，Qt为燃料低位发热量，ηext为一次网侧换热器效率；
(4)根据热工测试得到一次网侧换热器效率ηext；
(5)假定电厂在“以热定电”的原则下运行，采集热电机组静态运行数据，建立抽气量m与机组最大发电量Pemax及最小发电量Pemin的关系，以及典型工况下供热抽气量m与供电煤耗率bcp的关系，其数学关系以表格的形式呈现；当计算相应变量时，采用查表线性插值的方式实现；
(6)计算热电机组煤耗量Bp＝bcpPe；调峰机组煤耗量
其中，Pe为发电量，ηbt为锅炉效率；
(7)经济优化指标J(Tw，Rh)＝YePe+YbQb-YfBp-YfBt，其中Ye，Yb和Yf分别为上网电价，供热单价和燃料的单价；构建优化问题其中，约束Pemin≤Pe≤Pemax，利用粒子群优化算法时求解该非线性优化问题即可得到m和Pe，最终实现热负荷的优化调度。
3.根据权利要求2所述的一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，其特征在于：所述步骤(7)包含：
①确定关于m和Pe的二维寻优空间，在粒子群算法中将这两个变量看作粒子的位置坐标；
②在二维寻优空间中随机选取N个粒子位置xi＝(mi，pi)，i表示第i个粒子的位置，并随机初始化N个粒子的速度vi＝(vmi，vpi)；分别计算N粒子相应的适应度，经比较获得种群的最优解记为gbest，粒子个体的最优解为其初始解，分别记为pbesti；
③粒子个体的速度和位置更新公式：
vi＝wvi+c1r1(pbesti-xi)+c2r2(gbest-xi)
xi＝xi+vi
其中，w为惯性因子；c1和c2为学习因子，用其调节最大学习步长；r1和r2为0到1间的随机数，使搜索具有随机性；根据上述公式更新粒子的位置和速度信息，若更新后的粒子位置超出寻优空间，粒子保持上一时刻的位置不变；
④根据粒子当前位置计算其适应度，并更新pbesti和gbest；
⑤继续重复步骤③和④，直至达到预设的最大迭代次数或全局最优位置满足最小界限，gbest即为求得的最优解。
4.根据权利要求1、2或3所述的一种热电联产供暖系统热负荷经济优化调度方法，其特征在于：参考温度Tmr为18℃。
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