CN108710977A - 一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，包括以下步骤：S1：设计一种含光伏发电、风力发电、氢燃料电池以及电热氢储能装置的多能流分布式供能系统；S2：提出分布式供能系统设备配置与运行的优化设计目标；S3：基于步骤S2提出的优化设计目标，进行分布式供能系统设备配置与运行的优化设计。本发明将氢能流引入到供能系统中，通过将风光电多余电量进行电解水制氢并利用储氢罐存储，在终端负荷需求大时利用燃料电池发电为负荷供电和供热。同时，提出从技术目标、经济目标、环境目标以及社会效益目标四个方面对系统设备配置与运行进行综合性优化，从而可以使得系统具有最优配置与最佳运行方式。
Description
技术领域
本发明涉及一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法。
背景技术
调整能源结构，减少化石能源的消耗和排放，大力开发和利用可再生能源，提高终端能源消费的清洁化水平是我国目前重要的战略需求。我国风能、太阳能等可再生能源资源丰富，适合进行大规模开发与利用。然而，由于光伏、风力发电大规模建设已经远远超出就地消纳的能力，而且外送通道建设滞后，弃风弃光状况严重，造成了资源的严重浪费。鉴于此，以风光等可再生能源发电主导的分布式供能系统可以提高可再生能源就地消纳能力。同时，电、热、氢等储能技术作为能源结构转变和电力生产消费方式变革的支撑技术，可以有效解决可再生能源发电的间歇性和随机波动性问题。因此，含电、热、氢多能流的分布式供能系统不仅可以实现资源的高效利用，降低碳排放，还可以保证系统稳定可靠运行。
目前，国内针对分布式供能系统及其优化规划与设计方法进行了大量研究，取得了很大的进展，提出了很多新概念、新技术和新方法。虽然这些方法和技术都具有一定的应用成效，但在某些方面仍存在一定的局限：
(1)现有以分布式供能系统为对象的研究多未将氢能流考虑进供能系统。既有的分布式系统多以燃气轮机燃烧天然气为终端负荷供电，鲜有考虑利用氢燃料电池进行发电。氢气燃烧不会产生任何温室气体，因此分布式系统引入氢能流对于环境的保护具有重要意义。
(2)现有分布式系统规划设计未从不同方面进行综合考虑。既有的分布式系统规划设计多以年运行成本、CO2排放或年一次能源费用最小化等作为目标函数，设计目标单一不全面。
由此可见，针对含电、热、氢多能流的分布式供能系统，当前尚未有综合考虑技术、经济、环境以及社会效益等方面对系统设备配置与运行进行优化设计。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种设计目标全面、环保的分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，包括以下步骤：
S1：设计一种含光伏发电、风力发电、氢燃料电池以及电热氢储能装置的多能流分布式供能系统；
S2：提出分布式供能系统设备配置与运行的优化设计目标；
S3：基于步骤S2提出的优化设计目标，进行分布式供能系统设备配置与运行的优化设计。
进一步，所述步骤S1中的分布式供能系统包括光伏发电装置、风力发电装置、电解槽、储氢罐、氢燃料电池、储电装置、储热装置和终端负荷；当光伏发电装置的光发电量和/或风力发电装置的风发电量多于终端负荷时，将多余的光发电量和/或风发电量存储于储电装置或者通过电解槽制氢并利用储氢罐存储；当终端负荷需求量大时，利用氢燃料电池发电为终端负荷供电，产生的热量存入储热装置，从而可为终端负荷供热。
进一步，所述步骤S2中的优化设计目标包括技术目标、经济目标、环境目标和社会效益目标。
进一步，所述步骤S3中的优化设计过程为：首先，依据各个优化设计目标分别建立分布式供能系统各设备基于人工智能算法的适应度函数；其次，建立分布式供能系统各设备的物理特性约束模型；再次，通过赋予各个优化设计目标权重，建立分布式供能系统设备配置与运行优化的综合适应度函数；最后，利用人工智能算法对综合适应度函数进行优化求解，从而求出分布式供能系统各设备最优配置与最佳运行方式。
有益效果：本发明公开了一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，将氢能流引入到供能系统中，通过将风光电多余电量进行电解水制氢并利用储氢罐存储，在终端负荷需求大时利用燃料电池发电为负荷供电和供热。同时，针对分布式供能系统，提出从技术目标、经济目标、环境目标以及社会效益目标四个方面对系统设备配置与运行进行综合性优化，从而可以使得系统具有最优配置与最佳运行方式。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中分布式供能系统的设计框架；
图2为本发明具体实施方式中方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式和附图对本发明的技术方案作进一步的介绍。
本具体实施方式公开了一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，如图2所示，包括以下步骤：
S1：设计一种含光伏发电、风力发电、氢燃料电池以及电热氢储能装置的多能流分布式供能系统；如图1所示。
S2：提出分布式供能系统设备配置与运行的优化设计目标；优化设计目标包括技术目标、经济目标、环境目标和社会效益目标。
S3：基于步骤S2提出的优化设计目标，进行分布式供能系统设备配置与运行的优化设计。
步骤S1中的分布式供能系统包括光伏发电装置、风力发电装置、电解槽、储氢罐、氢燃料电池、储电装置、储热装置和终端负荷；当光伏发电装置的光发电量和/或风力发电装置的风发电量多于终端负荷时，将多余的光发电量和/或风发电量存储于储电装置或者通过电解槽制氢并利用储氢罐存储；当终端负荷需求量大时，利用氢燃料电池发电为终端负荷供电，产生的热量存入储热装置，从而可为终端负荷供热。
步骤S3中的优化设计过程为：
首先，依据各个优化设计目标分别建立分布式供能系统各设备基于人工智能算法的适应度函数；
其次，建立分布式供能系统各设备的物理特性约束模型；
再次，通过赋予各个优化设计目标权重，建立分布式供能系统设备配置与运行优化的综合适应度函数；如式(1)所示：
其中，f1(X)…f4(X)分别表示技术目标、经济目标、环境目标以及社会效益目标的人工智能算法适应度函数，α1…α4为四个设计目标各自权重且
最后，利用人工智能算法对综合适应度函数进行优化求解，从而求出分布式供能系统各设备最优配置与最佳运行方式。
Claims (4)
1.一种分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：设计一种含光伏发电、风力发电、氢燃料电池以及电热氢储能装置的多能流分布式供能系统；
S2：提出分布式供能系统设备配置与运行的优化设计目标；
S3：基于步骤S2提出的优化设计目标，进行分布式供能系统设备配置与运行的优化设计。
2.根据权利要求1所述的分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，其特征在于：所述步骤S1中的分布式供能系统包括光伏发电装置、风力发电装置、电解槽、储氢罐、氢燃料电池、储电装置、储热装置和终端负荷；当光伏发电装置的光发电量和/或风力发电装置的风发电量多于终端负荷时，将多余的光发电量和/或风发电量存储于储电装置或者通过电解槽制氢并利用储氢罐存储；当终端负荷需求量大时，利用氢燃料电池发电为终端负荷供电，产生的热量存入储热装置，从而可为终端负荷供热。
3.根据权利要求1所述的分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，其特征在于：所述步骤S2中的优化设计目标包括技术目标、经济目标、环境目标和社会效益目标。
4.根据权利要求1所述的分布式供能系统设备配置与运行优化设计方法，其特征在于：所述步骤S3中的优化设计过程为：首先，依据各个优化设计目标分别建立分布式供能系统各设备基于人工智能算法的适应度函数；其次，建立分布式供能系统各设备的物理特性约束模型；再次，通过赋予各个优化设计目标权重，建立分布式供能系统设备配置与运行优化的综合适应度函数；最后，利用人工智能算法对综合适应度函数进行优化求解，从而求出分布式供能系统各设备最优配置与最佳运行方式。
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