CN109884898B - 一种综合能源系统多目标模糊优化方法 - Google Patents

一种综合能源系统多目标模糊优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109884898B
CN109884898B CN201910219800.5A CN201910219800A CN109884898B CN 109884898 B CN109884898 B CN 109884898B CN 201910219800 A CN201910219800 A CN 201910219800A CN 109884898 B CN109884898 B CN 109884898B
Authority
CN
China
Prior art keywords
model
energy
energy system
formula
power
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.)
Active
Application number
CN201910219800.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109884898A (zh
Inventor
孙永辉
钟永洁
许周
王建喜
翟苏巍
熊俊杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN201910219800.5A priority Critical patent/CN109884898B/zh
Publication of CN109884898A publication Critical patent/CN109884898A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109884898B publication Critical patent/CN109884898B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

本发明提供了一种考虑
Figure DDA0002003215340000011
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，首先在获取综合能源系统的结构、能源组件单元、各类负荷信息的基础上，建立各种能源组件单元模型；然后建立
Figure DDA0002003215340000012
流分析模型，包括输出和输入
Figure DDA0002003215340000013
流分析模型。同时设置运行约束条件，包括容量约束、爬坡约束、能量平衡约束；其次，建立单目标优化模型，包括经济型优化模型、综合
Figure DDA0002003215340000014
效率优化模型、环保型优化模型。在此基础上，建立多目标模糊优化模型。最后，基于LINGO18.0软件平台编写模型程序并调用全局求解器对所建的多目标模糊优化模型求解。本发明对综合能源系统运行优化的有效性通过算例分析得到验证，为综合能源系统多场景优化运行指导意义。

Description

一种综合能源系统多目标模糊优化方法
技术领域
本发明涉及综合能源系统，具体涉及一种考虑
Figure BDA0002003215320000012
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法。
背景技术
能源是人类赖以生存的基础和重要保障，是国民经济的命脉，如何保证能源可持续供应的同时减少环境污染，是当今社会共同关注的重点。一直以来，传统的区域能源系统缺乏用能的统一优化运行，普遍存在能源浪费、环境污染、供能独立、能源梯级利用水平低等问题，极大地影响了系统的运行效率和经济环境效益。在这样的背景下，综合能源系统的概念应运而生，综合能源系统将公共冷、热、电、气整合在一起，目的在于整合一定区域内电能、天然气、热能等多种能源，实现多种能源之间的协同优化运行、协同管理、交互响应和互补互济。综合能源系统一方面通过实现多能源协同优化和互补提高可再生能源的利用率，另一方面通过实现能源梯级利用提高能源的综合利用水平。
综合能源系统根据某一区域内的能源结构和能源禀赋，优化配置各种能源资源，同时结合余热利用、热泵、储能等先进技术，充分利用高、低品位能源，为区域内用户提供冷、热、电等产品的技术解决方案。近年来，随着综合能源系统等理念的不断推广，能源系统的发展呈现多样化、智能化、信息化趋势。随着全球能源的深入渗透，能源利用向着多能协调、多能互补的方向发展，综合能源系统成为多种能源网络的集成发展方向。为进一步提高用能效率，促进能源的高效利用，进一步减少碳排放，加强多种能源的源、网、荷、储深度融合，构建综合能源系统是未来能源系统发展的必然趋势。
由此可见，构建考虑
Figure BDA0002003215320000013
效率的综合能源系统，对促进建设清洁低碳、经济、安全高效的现代能源体系意义深远。本发明提出一种考虑
Figure BDA0002003215320000014
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，建立能源组件单元模型、
Figure BDA0002003215320000015
流分析模型及多目标模糊优化模型，综合考虑不同工程场景需求，实现综合能源系统经济、高效、环保优化运行，有效促能源梯级利用，提升能源综合效率，是解决综合能源系统优化运行关键问题的有效手段。
发明内容
发明目的：本发明旨在一种考虑
Figure BDA0002003215320000016
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，综合考虑综合能源系统经济、能效、清洁需求，为综合能源系统最佳优化运行提供理论指导。
技术方案：本发明提供了一种考虑
Figure BDA0002003215320000017
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，包括以下步骤：
(1)向综合能源系统输入系统信息，包括综合能源系统的架构信息、能源组件单元信息、电负荷信息、室内供冷冷负荷信息、室内采暖热负荷信息、生活热水热负荷信息、储能系统信息、太阳能光照强度预测信息、分时电价信息、天然气价格信息、生物质价格信息等；
(2)建立综合能源系统的能源组件单元模型，包括生物质锅炉模型、太阳能集热器模型、冷热电联供系统模型、热泵模型、储能系统模型；
(3)建立综合能源系统
Figure BDA0002003215320000021
流分析模型，包括输出
Figure BDA0002003215320000022
流分析模型、输入
Figure BDA0002003215320000023
流分析模型；
(4)设置综合能源系统运行约束条件，包括容量约束、爬坡约束、能量平衡约束；
(5)建立单目标优化模型，包括经济型优化模型、综合
Figure BDA0002003215320000024
效率优化模型、环保型优化模型；
(6)建立多目标模糊优化模型，包括目标函数的模糊化，多目标模糊优化求解模型；
(7)求解考虑
Figure BDA0002003215320000025
效率的综合能源系统多目标模糊优化模型，包括基于LINGO18.0软件平台编写模型程序，并调用全局求解器对考虑
Figure BDA0002003215320000026
效率的综合能源系统多目标模糊优化进行求解；
(8)输出综合能源系统信息，包括燃气轮机的电热出力、消耗天然气量、购电量、消耗生物质量、余热回收锅炉热出力量、储能系统状态变化量、太阳能集热器热出力量、热泵消耗电能量等信息。
进一步，步骤(2)建立综合能源系统的能源组件单元模型包括：
A、生物质锅炉模型
生物质锅炉模型如下：
Bboil(t)·ηboil,bio·LHVbio＝Hbio(t)
式中：Bboil(t)为生物质锅炉在时刻t消耗的生物质速率；ηboil,bio为生物质锅炉的工作效率； LHVbio为生物质的低位热值；Hbio(t)为生物质锅炉在时刻t产生的热功率。
B、太阳能集热器模型
太阳能集热器模型如下：
ηcoll·Acoll·GT(t)＝Hsolar(t)
式中：ηcoll为太阳能集热器的工作效率；Acoll为太阳能集热器的工作有效面积；GT(t)为时刻t太阳辐射强度；Hsolar(t)为时刻t太阳能集热器产生的热功率。
C、冷热电联供系统模型
燃气轮机模型如下：
Figure BDA0002003215320000031
式中：GGT(t)为燃气轮机在时刻t消耗的天然气速率；ηe为燃气轮机的发电效率；LHVgas为天然气的低位热值；EGT(t)为燃气轮机在时刻t的发电功率；QGT,ex(t)为燃气轮机在时刻t的烟气余热功率；ηloss为燃气轮机热能损失系数。
吸收式制冷机模型如下：
Figure BDA0002003215320000032
式中：ξSC(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于室内供冷吸收式制冷机的分配比例系数；ηrec,abs为吸收式制冷机的烟气余热回收效率；COPabs为吸收式制冷机的工作性能系数；
Figure BDA0002003215320000033
为吸收式制冷机在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的室内供冷冷功率；Gabs(t)为吸收式制冷机在时刻t消耗的天然气速率；ηabs为吸收式制冷机的燃烧室的工作效率；
Figure BDA0002003215320000034
为吸收式制冷机在时刻t通过直接消耗天然气产生的室内供冷冷功率。
室内采暖余热回收锅炉模型如下：
Figure BDA0002003215320000035
式中：ξSH(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于室内采暖余热回收锅炉的分配比例系数；ηREC为余热回收锅炉的热回收效率；
Figure BDA0002003215320000036
为余热回收锅炉在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的室内采暖热功率；
Figure BDA0002003215320000037
为用于室内采暖余热回收锅炉在时刻t消耗的天然气速率；COPREC为余热回收锅炉直接燃烧天然气时的工作性能系数；
Figure BDA0002003215320000041
为用于室内采暖余热回收锅炉在时刻t通过直接消耗天然气产生的室内采暖热功率。
生活热水余热回收锅炉模型如下：
Figure BDA0002003215320000042
式中：ξDHW(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于提供生活热水余热回收锅炉的分配比例系数；
Figure BDA0002003215320000043
为余热回收锅炉在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的生活热水热功率；
Figure BDA0002003215320000044
为用于提供生活热水余热回收锅炉在时刻t消耗的天然气速率；
Figure BDA0002003215320000045
为用于提供生活热水余热回收锅炉在时刻t通过直接消耗天然气产生的生活热水热功率。
D、热泵模型
热泵技术是近年来在学术界和工业界均备受关注的新能源技术，依据地理资源禀赋，可以清洁高效的利用地热能，热泵模型如下：
Figure BDA0002003215320000046
式中：
Figure BDA0002003215320000047
为制热状态下热泵在时刻t消耗的电能量；
Figure BDA0002003215320000048
为制冷状态下热泵在时刻 t消耗的电能量；
Figure BDA0002003215320000049
为热泵的制热工作性能系数；
Figure BDA00020032153200000410
为热泵的制冷工作性能系数； HHP(t)为制热状态下热泵在时刻t产生的热功率；CHP(t)为制冷状态下热泵在时刻t产生的冷功率。
E、储能系统模型
根据储能系统应用的目的差异可以将它分为室内供冷、室内采暖、生活热水储能系统。综合能源系统中储能系统模型如下：
Figure BDA00020032153200000411
式中：
Figure BDA0002003215320000051
分别为用于室内供冷、室内采暖、生活热水的储能系统在时刻t的储能量；σSC、σSH、σDHW分别为用于室内供冷、室内采暖、生活热水的储能系统在时刻t的能量损失系数；
Figure BDA0002003215320000052
分别为用于室内供冷的储能系统在时刻t的充、放冷功率；
Figure BDA0002003215320000053
分别为用于室内采暖的储能系统在时刻t的充、放热功率；
Figure BDA0002003215320000054
分别为用于生活热水的储能系统在时刻t的充、放热功率；Δt为时间间隔。
进一步，步骤(3)建立综合能源系统
Figure BDA00020032153200000518
流分析模型包括：
A、输出
Figure BDA00020032153200000519
流分析模型
A1、电负荷需求
Figure BDA00020032153200000520
流分析模型
Figure BDA0002003215320000055
式中：
Figure BDA0002003215320000056
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求
Figure BDA00020032153200000521
流。
A2、室内供冷冷负荷需求
Figure BDA00020032153200000522
流分析模型
Figure BDA0002003215320000057
式中：
Figure BDA0002003215320000058
为综合能源系统在时刻t的室内供冷冷负荷需求
Figure BDA00020032153200000523
流；
Figure BDA0002003215320000059
为室内供冷时的环境温度；
Figure BDA00020032153200000510
为室内供冷冷流体温度。
A3、室内采暖热负荷需求
Figure BDA00020032153200000524
流分析模型
Figure BDA00020032153200000511
式中：
Figure BDA00020032153200000512
为综合能源系统在时刻t的室内采暖热负荷需求
Figure BDA00020032153200000525
流；
Figure BDA00020032153200000513
为室内采暖时环境温度；
Figure BDA00020032153200000514
为室内采暖热流体温度。
A4、生活热水热负荷需求
Figure BDA00020032153200000526
流分析模型
Figure BDA00020032153200000515
式中：
Figure BDA00020032153200000516
为综合能源系统在时刻t的生活热水热负荷需求
Figure BDA00020032153200000527
流；
Figure BDA00020032153200000517
为提供生活热水时环境温度；
Figure BDA0002003215320000061
为生活热水热流体温度。
B、输入
Figure BDA00020032153200000616
流分析模型
B1、供电
Figure BDA00020032153200000617
流分析模型
Figure BDA0002003215320000062
式中：
Figure BDA0002003215320000063
为大电网在时刻t向综合能源系统输入的电
Figure BDA00020032153200000618
流；δgen为电厂
Figure BDA00020032153200000619
效率系数。
B2、供天然气
Figure BDA00020032153200000620
流分析模型
Figure BDA0002003215320000064
式中：
Figure BDA0002003215320000065
为配气站或气井或天然气系统在时刻t向综合能源系统输入的气
Figure BDA00020032153200000621
流；
Figure BDA0002003215320000066
为天然气
Figure BDA00020032153200000622
因子。
B3、供生物质
Figure BDA00020032153200000623
流分析模型
Figure BDA0002003215320000067
式中：
Figure BDA0002003215320000068
为综合能源系统在时刻t获得的生物质
Figure BDA00020032153200000624
流；
Figure BDA0002003215320000069
为生物质
Figure BDA00020032153200000625
因子。
B4、供太阳能
Figure BDA00020032153200000626
流分析模型
Figure BDA00020032153200000610
式中：
Figure BDA00020032153200000611
为太阳能集热器在时刻t获得的太阳能
Figure BDA00020032153200000627
流；
Figure BDA00020032153200000612
为太阳能集热器工作环境温度；
Figure BDA00020032153200000613
为太阳能集热器输出的热流体温度。
进一步，步骤(4)设置综合能源系统运行约束条件包括：
A、容量约束
Figure BDA00020032153200000614
式中：ED＝GT、REC、abs、bio、HP分别表示燃气轮机、余热回收锅炉、吸收式制冷机、生物质锅炉、热泵能量组件单元；RED(t)为能量组件单元ED在时刻t的出力；XED(t) 为能量组件单元ED在时刻t的启停状态，启动取值为1，停机取值为0；
Figure BDA00020032153200000615
分别为能量组件单元ED的最小运行出力、最大运行出力。
B、爬坡约束
-DRED≤RED(t)-RED(t-Δt)≤URED
式中：DRED、URED分别为能量组件单元ED的下爬坡率、上爬坡率；Δt为时间间隔。
C、能量平衡约束
C1、室内供冷冷功率平衡
Figure BDA0002003215320000071
式中：
Figure BDA0002003215320000072
为室内供冷在时刻t的冷负荷需求。
C2、室内采暖热功率平衡
Figure BDA0002003215320000073
式中：
Figure BDA0002003215320000074
为室内采暖在时刻t的热负荷需求。
C3、生活热水热功率平衡
Figure BDA0002003215320000075
式中：
Figure BDA0002003215320000076
为生活热水在时刻t的热负荷需求。
C4、天然气功率平衡
Figure BDA0002003215320000077
式中：
Figure BDA0002003215320000078
为综合能源系统在时刻t消耗天然气的总速率。
C5、电力功率平衡
Figure BDA0002003215320000079
式中：Ebuy(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购买的电功率；
Figure BDA00020032153200000710
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求。
C6、烟气余热功率平衡
QGT,ex(t)·(ξSC(t)+ξSH(t)+ξDHW(t))＝QGT,ex(t)
式中：Ebuy(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购买的电功率；
Figure BDA00020032153200000711
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求。
进一步，步骤(5)建立单目标优化模型包括：
A、经济型优化模型
本发明建立的经济型优化目标函数主要考虑了购电费用、消耗天然气的能源费用、消耗生物质的能源费用。经济型优化模型使得综合能源系统以最经济的方式运行。
Figure BDA0002003215320000081
式中：λgrid(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购电的分时电价；λgas(t)为综合能源系统在时刻t从配气站或气井或天然气系统购天然气的气价；λbio(t)为综合能源系统在时刻t 购买生物质燃料的价格；cyc为综合能源系统的优化运行周期；Cost为综合能源系统优化运行周期内的能源成本。
B、综合
Figure BDA0002003215320000088
效率优化模型
Figure BDA0002003215320000089
效率分析，主要考虑综合能源系统的
Figure BDA00020032153200000810
流的总输出和总输入差异，以体现不同能源做有用功的能力。
总输出
Figure BDA00020032153200000816
Figure BDA0002003215320000082
式中：
Figure BDA0002003215320000083
为综合能源系统在优化运行周期内输出的总负荷需求
Figure BDA00020032153200000817
总输入
Figure BDA00020032153200000818
Figure BDA0002003215320000084
式中：
Figure BDA0002003215320000085
为优化运行周期内输入到综合能源系统的总
Figure BDA00020032153200000819
综合
Figure BDA00020032153200000815
效率：
Figure BDA0002003215320000086
在综合能源系统中，各类能源需求通常为已知量，因此，在各类负荷需求已知的情况下，上式等价转化为：
Figure BDA0002003215320000087
式中：ψex为综合能源系统在优化运行周期内综合
Figure BDA0002003215320000094
效率。
C、环保型优化模型
本发明中的综合能源系统碳排放来源主要包括消耗电能带来的碳排放、消耗天然气带来的碳排放、消耗生物质带来的碳排放。
Figure BDA0002003215320000091
式中：Envir为综合能源系统在优化运行周期内总的碳排放量；βgrid为大电网的碳强度因子；βgas为天然气的碳强度因子；βbio为生物质的碳强度因子。
进一步，步骤(6)建立多目标模糊优化模型包括：
A、目标函数的模糊化
本发明选择反Sigmoid函数为单目标函数的隶属度函数，相应的数学表达式为：
Figure BDA0002003215320000092
式中：n＝1，2，3表示目标函数的个数；Fn为n个单目标函数；ω1和ω2为反Sigmoid函数的特征参数；μ(·)为隶属度函数。
B、多目标模糊优化求解模型
根据最大最小满意度原则，满意度θ为所有目标函数的隶属度函数中的最小值，即：
θ＝min{μ(Fn)}
依据模糊理论的最大最小原理，多目标优化问题可以转化为满足所有约束条件的满意度θ最大化的问题，也就是maxθ问题，其数学描述如下：
maxθ
Figure BDA0002003215320000093
进一步，步骤(7)求解考虑
Figure BDA0002003215320000096
效率的综合能源系统多目标模糊优化模型包括：
本发明中建立的考虑
Figure BDA0002003215320000095
效率的综合能源系统多目标模糊优化模型从数学概念上理解是求解0-1混合整数非线性规划问题，可采用常用商业优化软件如LINGO、CPLEX、 GAMS等对其求解，本发明基于LINGO18.0软件平台编写模型程序并调用全局求解器对其求解。
有益效果：与现有技术相比，本发明显著的效果如下：
(1)本发明在获取综合能源系统的结构、各类型能源组件单元、电负荷、室内供冷冷负荷、室内采暖热负荷、生活热水热负荷、各类型储能系统、太阳能光照强度预测、分时电价、天然气价格、生物质价格等信息的基础上，建立各种能源组件单元模型，能够根据地理资源禀赋特征建立更加精细化模型、更加符合实际工程应用场景特征。
(2)通过建立
Figure BDA0002003215320000101
流分析模型，包括输出和输入
Figure BDA0002003215320000102
流分析模型，本发明充分考虑到了不同能源品级特征，通过促进低温能源的利用，满足低质量的热能需求，可以减少优质能源的浪费，从而提高整体的
Figure BDA0002003215320000103
效率。
(3)本发明同时设置运行约束条件，包括容量约束、爬坡约束、能量平衡约束，使得综合能源系统更加安全、高效运行；其次，建立单目标优化模型，包括经济型优化模型、综合
Figure BDA0002003215320000104
效率优化模型、环保型优化模型，并在此基础上，建立多目标模糊优化模型，其好处在于可以大大降低能源成本，显著提高整体
Figure BDA0002003215320000105
效率，减少系统碳排放量，满足不同利益主体需求；最后，基于LINGO18.0软件平台编写模型程序并调用全局求解器对所建的多目标模糊优化模型求解，其好处在于求解速度快、误差小，减少计算分析工作量。
附图说明
图1为本发明实施流程图；
图2为综合能源系统的算例结构图；
图3为综合能源系统购电的分时电价图；
图4为多目标模糊优化下的综合能源系统电功率平衡图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体实施例对本发明技术方案进行详细说明，但是本发明的保护范围不局限于所述实施例。
本发明所提供的是一种考虑
Figure BDA0002003215320000106
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，建立了综合能源系统多场景优化运行模型。通过建立各种能源组件单元模型、
Figure BDA0002003215320000107
流分析模型，以期为综合能源系统建模提供更加精细化借鉴。考虑到工程应该中不同场景的实际需求，建立包括经济型优化模型、综合
Figure BDA0002003215320000108
效率优化模型、环保型优化模型在内的多目标优化模型，以期满足综合能源系统不同工程应用要求。提出多目标模糊优化方法，综合考虑了综合能源系统经济、能效、清洁需求，以期为综合能源系统最佳优化运行提供理论指导。
一种考虑
Figure BDA0002003215320000111
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)向综合能源系统输入系统信息
向综合能源系统输入系统信息，包括综合能源系统的架构信息、能源组件单元信息、电负荷信息、室内供冷冷负荷信息、室内采暖热负荷信息、生活热水热负荷信息、储能系统信息、太阳能光照强度预测信息、分时电价、天然气价格、生物质价格等信息。
(2)建立综合能源系统的能源组件单元模型
A、生物质锅炉模型
生物质锅炉的燃料来源较为广泛，如农业废弃物、林业木材废弃物、城市木材废弃物以及食品残渣等。充分利用生物质材料，可以加快地方经济发展，减少废弃物的数量。通过消耗一定量的生物质，可以为大型商业区、工业园区、产业园等提供生活热水，生物质锅炉模型如下：
Bboil(t)·ηboil,bio·LHVbio＝Hbio(t)
式中：Bboil(t)为生物质锅炉在时刻t消耗的生物质速率；ηboil,bio为生物质锅炉的工作效率； LHVbio为生物质的低位热值；Hbio(t)为生物质锅炉在时刻t产生的热功率。
B、太阳能集热器模型
太阳能集热器通过收集的太阳能能量来制取生活热水。太阳能集热器的安装和使用都较为灵活，目前已经得到广泛应用，其模型如下：
ηcoll·Acoll·GT(t)＝Hsolar(t)
式中：ηcoll为太阳能集热器的工作效率；Acoll为太阳能集热器的工作有效面积；GT(t)为时刻t太阳辐射强度；Hsolar(t)为时刻t太阳能集热器产生的热功率。
C、冷热电联供系统模型
燃气轮机是分布式综合能源系统中较为常见的能源转换单元，作为冷热电联供系统的核心组件，它通过消耗天然气来发电，同时产生大量的高温烟气余热，高温烟气可以通过余热回收装置来梯级利用。燃气轮机模型如下：
Figure BDA0002003215320000128
式中：GGT(t)为燃气轮机在时刻t消耗的天然气速率；ηe为燃气轮机的发电效率；LHVgas为天然气的低位热值；EGT(t)为燃气轮机在时刻t的发电功率；QGT,ex(t)为燃气轮机在时刻t的烟气余热功率；ηloss为燃气轮机热能损失系数。
吸收式制冷机可以回收燃气轮机产生的高温烟气中的热量，用来提供室内供冷所需的冷功率，同时，吸收式制冷机也可以通过直接燃烧天然气来提供室内供冷所需冷量。吸收式制冷机模型如下：
Figure BDA0002003215320000121
式中：ξSC(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于室内供冷吸收式制冷机的分配比例系数；ηrec,abs为吸收式制冷机的烟气余热回收效率；COPabs为吸收式制冷机的工作性能系数；
Figure BDA0002003215320000122
为吸收式制冷机在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的室内供冷冷功率；Gabs(t)为吸收式制冷机在时刻t消耗的天然气速率；ηabs为吸收式制冷机的燃烧室的工作效率；
Figure BDA0002003215320000123
为吸收式制冷机在时刻t通过直接消耗天然气产生的室内供冷冷功率。
余热回收锅炉根据使用的目的不同，可以分为生活热水余热回收锅炉和室内采暖余热回收锅炉，其工作原理与吸收式制冷机类似。
室内采暖余热回收锅炉模型如下：
Figure BDA0002003215320000124
式中：ξSH(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于室内采暖余热回收锅炉的分配比例系数；ηREC为余热回收锅炉的热回收效率；
Figure BDA0002003215320000125
为余热回收锅炉在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的室内采暖热功率；
Figure BDA0002003215320000126
为用于室内采暖余热回收锅炉在时刻t消耗的天然气速率；COPREC为余热回收锅炉直接燃烧天然气时的工作性能系数；
Figure BDA0002003215320000127
为用于室内采暖余热回收锅炉在时刻t通过直接消耗天然气产生的室内采暖热功率。
生活热水余热回收锅炉模型如下：
Figure BDA0002003215320000131
式中：ξDHW(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于提供生活热水余热回收锅炉的分配比例系数；
Figure BDA0002003215320000132
为余热回收锅炉在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的生活热水热功率；
Figure BDA0002003215320000133
为用于提供生活热水余热回收锅炉在时刻t消耗的天然气速率；
Figure BDA0002003215320000134
为用于提供生活热水余热回收锅炉在时刻t通过直接消耗天然气产生的生活热水热功率。
D、热泵模型
热泵技术是近年来在学术界和工业界均备受关注的新能源技术，依据地理资源禀赋，可以清洁高效的利用地热能。相比于传统供热方式如电锅炉等只能将部分的电能转化为热能，转换效率通常低于100％，然而，热泵装置通过充分利用地热能，它能够输出自身所耗电能若干倍的热能，从而可以大大降低一次能源消耗。热泵模型如下：
Figure BDA0002003215320000135
式中：
Figure BDA0002003215320000136
为制热状态下热泵在时刻t消耗的电能量；
Figure BDA0002003215320000137
为制冷状态下热泵在时刻 t消耗的电能量；
Figure BDA0002003215320000138
为热泵的制热工作性能系数；
Figure BDA0002003215320000139
为热泵的制冷工作性能系数； HHP(t)为制热状态下热泵在时刻t产生的热功率；CHP(t)为制冷状态下热泵在时刻t产生的冷功率。
E、储能系统模型
在综合能源系统中，储能系统的应用也较为广泛，是综合能源系统中的重要组件单元，它可以实现能量在时间尺度上的转移。储能系统将某时刻多余的能量或者廉价的能量进行存储，在其它能量需求时刻或者能量价格较高的时刻释放，以实现能量的高效利用和降低用能成本。根据储能系统应用的目的差异可以将它分为室内供冷、室内采暖、生活热水储能系统。综合能源系统中储能系统模型如下：
Figure BDA0002003215320000141
式中：
Figure BDA0002003215320000142
分别为用于室内供冷、室内采暖、生活热水的储能系统在时刻t的储能量；σSC、σSH、σDHW分别为用于室内供冷、室内采暖、生活热水的储能系统在时刻t的能量损失系数；
Figure BDA0002003215320000143
分别为用于室内供冷的储能系统在时刻t的充、放冷功率；
Figure BDA0002003215320000144
分别为用于室内采暖的储能系统在时刻t的充、放热功率；
Figure BDA0002003215320000145
分别为用于生活热水的储能系统在时刻t的充、放热功率；Δt为时间间隔。
(3)建立综合能源系统
Figure BDA00020032153200001413
流分析模型
在综合能源系统
Figure BDA00020032153200001414
流分析中，主要从输入和输出角度来考虑
Figure BDA00020032153200001415
流变化情况。
Figure BDA00020032153200001416
流分析不同于传统的能量流分析，
Figure BDA00020032153200001417
流分析模型充分考虑了能量的品位差异，更能反映不同能量、同种能源不同表现形式的品级差异。
A、输出
Figure BDA00020032153200001418
流分析模型
A1、电负荷需求
Figure BDA00020032153200001419
流分析模型
Figure BDA0002003215320000146
式中：
Figure BDA0002003215320000147
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求
Figure BDA00020032153200001420
流。
A2、室内供冷冷负荷需求
Figure BDA00020032153200001421
流分析模型
Figure BDA0002003215320000148
式中：
Figure BDA0002003215320000149
为综合能源系统在时刻t的室内供冷冷负荷需求
Figure BDA00020032153200001422
流；
Figure BDA00020032153200001410
为室内供冷时的环境温度；
Figure BDA00020032153200001411
为室内供冷冷流体温度。
A3、室内采暖热负荷需求
Figure BDA00020032153200001423
流分析模型
Figure BDA00020032153200001412
式中：
Figure BDA0002003215320000151
为综合能源系统在时刻t的室内采暖热负荷需求
Figure BDA00020032153200001520
流；
Figure BDA0002003215320000152
为室内采暖时环境温度；
Figure BDA0002003215320000153
为室内采暖热流体温度。
A4、生活热水热负荷需求
Figure BDA00020032153200001521
流分析模型
Figure BDA0002003215320000154
式中：
Figure BDA0002003215320000155
为综合能源系统在时刻t的生活热水热负荷需求
Figure BDA00020032153200001522
流；
Figure BDA0002003215320000156
为提供生活热水时环境温度；
Figure BDA0002003215320000157
为生活热水热流体温度。
B、输入
Figure BDA00020032153200001523
流分析模型
B1、供电
Figure BDA00020032153200001524
流分析模型
Figure BDA0002003215320000158
式中：
Figure BDA0002003215320000159
为大电网在时刻t向综合能源系统输入的电
Figure BDA00020032153200001525
流；δgen为电厂
Figure BDA00020032153200001526
效率系数。
B2、供天然气
Figure BDA00020032153200001527
流分析模型
Figure BDA00020032153200001510
式中：
Figure BDA00020032153200001511
为配气站或气井或天然气系统在时刻t向综合能源系统输入的气
Figure BDA00020032153200001528
流；
Figure BDA00020032153200001512
为天然气
Figure BDA00020032153200001529
因子。
B3、供生物质
Figure BDA00020032153200001530
流分析模型
Figure BDA00020032153200001513
式中：
Figure BDA00020032153200001514
为综合能源系统在时刻t获得的生物质
Figure BDA00020032153200001531
流；
Figure BDA00020032153200001515
为生物质
Figure BDA00020032153200001532
因子。
B4、供太阳能
Figure BDA00020032153200001533
流分析模型
Figure BDA00020032153200001516
式中：
Figure BDA00020032153200001517
为太阳能集热器在时刻t获得的太阳能
Figure BDA00020032153200001534
流；
Figure BDA00020032153200001518
为太阳能集热器工作环境温度；
Figure BDA00020032153200001519
为太阳能集热器输出的热流体温度。
(4)设置综合能源系统运行约束条件
为确保综合能源系统安全、可靠、稳定的运行，需要考虑多类型的约束限制。在综合能源系统中，通常需要首先考虑各个能源组件单元的容量约束及爬坡约束，以使各个能源组件单元符合实际物理限制。同时，综合能源系统中涉及多种能源形式，如生活热水热能、室内采暖热能、室内供冷冷能、天然气能量、电能、高温烟气热能等，需要保证它们满足能量平衡约束。
A、容量约束
Figure BDA0002003215320000161
式中：ED＝GT、REC、abs、bio、HP分别表示燃气轮机、余热回收锅炉、吸收式制冷机、生物质锅炉、热泵能量组件单元；RED(t)为能量组件单元ED在时刻t的出力；XED(t) 为能量组件单元ED在时刻t的启停状态，启动取值为1，停机取值为0；
Figure BDA0002003215320000162
分别为能量组件单元ED的最小运行出力、最大运行出力。
B、爬坡约束
-DRED≤RED(t)-RED(t-Δt)≤URED
式中：DRED、URED分别为能量组件单元ED的下爬坡率、上爬坡率；Δt为时间间隔。
C、能量平衡约束
C1、室内供冷冷功率平衡
Figure BDA0002003215320000163
式中：
Figure BDA0002003215320000164
为室内供冷在时刻t的冷负荷需求。
C2、室内采暖热功率平衡
Figure BDA0002003215320000165
式中：
Figure BDA0002003215320000166
为室内采暖在时刻t的热负荷需求。
C3、生活热水热功率平衡
Figure BDA0002003215320000167
式中：
Figure BDA0002003215320000168
为生活热水在时刻t的热负荷需求。
C4、天然气功率平衡
Figure BDA0002003215320000169
式中：
Figure BDA0002003215320000171
为综合能源系统在时刻t消耗天然气的总速率。
C5、电力功率平衡
Figure BDA0002003215320000172
式中：Ebuy(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购买的电功率；
Figure BDA0002003215320000173
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求。
C6、烟气余热功率平衡
QGT,ex(t)·(ξSC(t)+ξSH(t)+ξDHW(t))＝QGT,ex(t)
式中：Ebuy(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购买的电功率；
Figure BDA0002003215320000174
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求。
(5)建立单目标优化模型
本发明建立多个单目标函数，包括以综合能源系统能源成本最低的经济型优化目标、以综合能源系统综合
Figure BDA0002003215320000176
利用最大的
Figure BDA0002003215320000177
效率优化目标、以综合能源系统碳排放最小的环保型优化目标。
A、经济型优化模型
本发明建立的经济型优化目标函数主要考虑了购电费用、消耗天然气的能源费用、消耗生物质的能源费用。经济型优化模型使得综合能源系统以最经济的方式运行。
Figure BDA0002003215320000175
式中：λgrid(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购电的分时电价；λgas(t)为综合能源系统在时刻t从配气站或气井或天然气系统购天然气的气价；λbio(t)为综合能源系统在时刻t 购买生物质燃料的价格；cyc为综合能源系统的优化运行周期；Cost为综合能源系统优化运行周期内的能源成本。
B、综合
Figure BDA0002003215320000178
效率优化模型
Figure BDA0002003215320000179
效率分析，主要考虑综合能源系统的
Figure BDA00020032153200001710
流的总输出和总输入差异，以体现不同能源做有用功的能力。
总输出
Figure BDA00020032153200001711
Figure BDA0002003215320000181
式中：
Figure BDA0002003215320000182
为综合能源系统在优化运行周期内输出的总负荷需求
Figure BDA00020032153200001814
总输入
Figure BDA00020032153200001815
Figure BDA0002003215320000183
式中：
Figure BDA0002003215320000184
为优化运行周期内输入到综合能源系统的总
Figure BDA00020032153200001816
综合
Figure BDA00020032153200001811
效率：
Figure BDA0002003215320000185
在综合能源系统中，各类能源需求通常为已知量，因此，在各类负荷需求已知的情况下，上式等价转化为：
Figure BDA0002003215320000186
式中：ψex为综合能源系统在优化运行周期内综合
Figure BDA00020032153200001812
效率。
C、环保型优化模型
本发明中的综合能源系统碳排放来源主要包括消耗电能带来的碳排放、消耗天然气带来的碳排放、消耗生物质带来的碳排放。
Figure BDA0002003215320000187
式中：Envir为综合能源系统在优化运行周期内总的碳排放量；βgrid为大电网的碳强度因子；βgas为天然气的碳强度因子；βbio为生物质的碳强度因子。
(6)建立多目标模糊优化模型
A、目标函数的模糊化
为建立多目标模糊优化模型，需对每个目标函数定义其相应的隶属度函数。本发明中的多目标包括：最小化经济成本、最小化输入总
Figure BDA00020032153200001817
最小化碳排放量。多目标均需要求最小值，因此可以选择反Sigmoid函数为它们的隶属度函数，相应的数学表达式为：
Figure BDA0002003215320000191
式中：n＝1，2，3表示目标函数的个数；Fn为n个单目标函数；ω1和ω2为反Sigmoid函数的特征参数；μ(·)为隶属度函数。
B、多目标模糊优化求解模型
目标函数和约束条件均有模糊性或二者之一具有模糊性的优化问题称为模糊优化问题，当目标函数不只一个时为多目标模糊优化。根据最大最小满意度原则，满意度θ为所有目标函数的隶属度函数中的最小值，也即：
θ＝min{μ(Fn)}
依据模糊理论的最大最小原理，多目标优化问题可以转化为满足所有约束条件的满意度θ最大化的问题，也就是maxθ问题，其数学描述如下：
maxθ
Figure BDA0002003215320000192
(7)求解考虑
Figure BDA0002003215320000193
效率的综合能源系统多目标模糊优化模型
本发明中建立的考虑
Figure BDA0002003215320000194
效率的综合能源系统多目标模糊优化模型从数学概念上理解是求解0-1混合整数非线性规划问题，可采用常用商业优化软件如LINGO、CPLEX、 GAMS等对其求解，本发明基于LINGO18.0软件平台编写模型程序并调用全局求解器对其求解。
(8)输出综合能源系统信息
输出综合能源系统信息，包括燃气轮机的电热出力、消耗天然气量、购电量、消耗生物质量、余热回收锅炉热出力量、储能系统状态变化量、太阳能集热器热出力量、热泵消耗电能量等信息。
(9)算例分析
A、算例介绍
本发明中算例以夏季典型日为研究对象，仿真步长为1小时，仿真周期为一天，也即是24小时。算例中综合能源系统结构如图2所示：主要能量组件单元包括燃气轮机、太阳能集热器、生物质锅炉、生活热水余热回收锅炉、室内采暖余热回收锅炉、室内供冷吸收式制冷机、热泵、生活热水储能系统、室内采暖储能系统、室内供冷储能系统。在输入侧，向综合能源系统中输入能源类型包括太阳能、生物质、天然气、电力。在输出侧，综合能源系统的输出包括生活热水热负荷、室内采暖热负荷、室内供冷冷负荷、电负荷。本发明的算例中，热泵工作在制冷模式下，为减小热泵工作对环境的影响，算例仿真中规定热泵在白天可以工作，也即是7:00-21:00时段，在夜晚必须停机。燃气轮机因发电产生的高温烟气分别被生活热水余热回收锅炉、室内采暖余热回收锅炉、室内供冷吸收式制冷机共同回收利用。同时设置夏季室内采暖热负荷无需求。生活热水余热回收锅炉、室内采暖余热回收锅炉、室内供冷吸收式制冷机及燃气轮机消耗的天然气均来源于天然气源。
本发明中算例的主要参数设置：生物质的低位热值为5.04kWh/kg，太阳能集热器的工作效率为0.4，燃气轮机的发电效率为0.24，燃气轮机热能损失系数为0.08，吸收式制冷机的烟气余热回收效率为0.7，收式制冷机的工作性能系数为1.2，天然气的低位热值为9.7kWh/m3，热泵的制冷工作性能系数为3.2，储能系统的能量损失系数为0.1，电厂
Figure BDA0002003215320000202
效率系数为0.33，分时电价如图3所示。
B、结果分析
基于LINGO18.0软件平台编写模型程序并调用全局求解器对上述所建立的单目标及多目标模糊优化模型求解。
表1：单目表优化与多目标模糊优化结果
Figure BDA0002003215320000201
算例中单目表优化与多目标模糊优化结果如表1所示，从表1中可以发现，各个单目标优化之间有明显的冲突，如使综合能源系统运行的能源成本最小优化时，经济最小费用为4510.470$，而此时总输入
Figure BDA0002003215320000203
目标函数的值为132189.0kWh、总的碳排放量为23.51845t。当然，在优化碳排放最小时，综合能源系统的日运行最小碳排放量为21.42589t，而此时总输入
Figure BDA0002003215320000204
目标函数的值为147688.1kWh、总能源成本为5959.737$。总的来看，不同优化运行策略下，各个单目标值差异较大。综合能源系统经济型目标函数值的范围为[4510.470，5959.737]$、总输入
Figure BDA0002003215320000211
目标函数值的范围为[125732.1， 147688.1]kWh、总的碳排放量的范围为[21.42589，23.51845]t。在多目标模糊优化下，经济型目标函数值为4950.025$，总输入
Figure BDA0002003215320000212
目标函数值为135645.6kWh，总的碳排放量为22.65269t。可见，多目标优化结果值均在相应单目标函数值的范围内，多目标模糊优化综合考虑了综合能源系统的经济性、
Figure BDA0002003215320000213
效率、环保性，满足工程实际应用需求。
多目标模糊优化下电功率平衡优化结果如图4所示，图4中，正值表示输入到电母线的电功率、负值表示流出电母线的电功率。图4显示，综合能源系统主要在分时电价的平谷期购电，来满足电负荷的基本需求。在电价峰谷阶段，主要靠燃气轮机来发电。总的来看，燃气轮机一直处于开机状态，主要原因在于在全天中电热负荷都有需求，而燃气轮机是主要的电、热、气耦合设备，在全天中承担电热负荷的基本载荷功能。从图 4的结果中可以看到，热泵在白天一直处于工作状态，热泵的制冷效率较高，有效利用热泵装置可以明显减小经济成本与碳排放。在多目标模糊优化策略下运行，综合能源系统的各类型能源均达到最优平衡，满足实际综合能源系统优化运行需求。

Claims (7)

1.一种考虑
Figure FDA0002003215310000011
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)向综合能源系统输入系统信息，所述系统信息包括综合能源系统的架构信息、能源组件单元信息、电负荷信息、室内供冷冷负荷信息、室内采暖热负荷信息、生活热水热负荷信息、储能系统信息、太阳能光照强度预测信息、分时电价信息、天然气价格信息、生物质价格信息；
(2)建立综合能源系统的能源组件单元模型，所述能源组件单元模型包括生物质锅炉模型、太阳能集热器模型、冷热电联供系统模型、热泵模型、储能系统模型；
(3)建立综合能源系统的
Figure FDA0002003215310000012
流分析模型，所述的
Figure FDA0002003215310000013
流分析模型包括输出
Figure FDA0002003215310000014
流分析模型、输入
Figure FDA0002003215310000015
流分析模型；
(4)设置综合能源系统运行的约束条件，所述约束条件包括容量约束、爬坡约束、能量平衡约束；
(5)建立单目标优化模型，所述单目标优化模型包括经济型优化模型、综合
Figure FDA0002003215310000016
效率优化模型、环保型优化模型；
(6)建立多目标模糊优化模型，包括目标函数的模糊化模型和对多目标模糊优化求解模型；
(7)求解多目标模糊优化模型，包括基于软件平台编写模型程序，并调用全局求解器对考虑
Figure FDA0002003215310000017
效率的综合能源系统多目标模糊优化进行求解；
(8)输出综合能源系统信息，包括燃气轮机的电热出力、消耗天然气量、购电量、消耗生物质量、余热回收锅炉热出力量、储能系统状态变化量、太阳能集热器热出力量、热泵消耗电能量信息。
2.根据权利要求1所述的一种考虑
Figure FDA0002003215310000018
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：步骤(2)建立综合能源系统的能源组件单元模型具体表达式如下：
(2a)生物质锅炉模型，其函数表达式如下：
Bboil(t)·ηboil,bio·LHVbio＝Hbio(t)
式中：Bboil(t)为生物质锅炉在时刻t消耗的生物质速率；ηboil,bio为生物质锅炉的工作效率；LHVbio为生物质的低位热值；Hbio(t)为生物质锅炉在时刻t产生的热功率；
(2b)太阳能集热器模型，其函数表达式如下：
ηcoll·Acoll·GT(t)＝Hsolar(t)
式中：ηcoll为太阳能集热器的工作效率；Acoll为太阳能集热器的工作有效面积；GT(t)为时刻t太阳辐射强度；Hsolar(t)为时刻t太阳能集热器产生的热功率；
(2c)冷热电联供系统模型：包括冷热电联供系统中的燃气轮机模型、冷热电联供系统中的吸收式制冷机模型、冷热电联供系统中的室内采暖余热回收锅炉模型和冷热电联供系统中生活热水余热回收锅炉模型，具体如下：
所述的冷热电联供系统中的燃气轮机模型：
Figure FDA0002003215310000021
式中：GGT(t)为燃气轮机在时刻t消耗的天然气速率；ηe为燃气轮机的发电效率；LHVgas为天然气的低位热值；EGT(t)为燃气轮机在时刻t的发电功率；QGT,ex(t)为燃气轮机在时刻t的烟气余热功率；ηloss为燃气轮机热能损失系数；
所述的冷热电联供系统中的吸收式制冷机模型：
Figure FDA0002003215310000022
式中：ξSC(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于室内供冷吸收式制冷机的分配比例系数；ηrec,abs为吸收式制冷机的烟气余热回收效率；COPabs为吸收式制冷机的工作性能系数；
Figure FDA0002003215310000023
为吸收式制冷机在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的室内供冷冷功率；Gabs(t)为吸收式制冷机在时刻t消耗的天然气速率；ηabs为吸收式制冷机的燃烧室的工作效率；
Figure FDA0002003215310000024
为吸收式制冷机在时刻t通过直接消耗天然气产生的室内供冷冷功率；
所述的冷热电联供系统中的室内采暖余热回收锅炉模型：
Figure FDA0002003215310000025
式中：ξSH(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于室内采暖余热回收锅炉的分配比例系数；ηREC为余热回收锅炉的热回收效率；
Figure FDA0002003215310000026
为余热回收锅炉在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的室内采暖热功率；
Figure FDA0002003215310000031
为用于室内采暖余热回收锅炉在时刻t消耗的天然气速率；COPREC为余热回收锅炉直接燃烧天然气时的工作性能系数；
Figure FDA0002003215310000032
为用于室内采暖余热回收锅炉在时刻t通过直接消耗天然气产生的室内采暖热功率；
所述的冷热电联供系统中生活热水余热回收锅炉模型：
Figure FDA0002003215310000033
式中：ξDHW(t)为时刻t燃气轮机产生的烟气余热流向用于提供生活热水余热回收锅炉的分配比例系数；
Figure FDA0002003215310000034
为余热回收锅炉在时刻t通过回收燃气轮机烟气余热产生的生活热水热功率；
Figure FDA0002003215310000035
为用于提供生活热水余热回收锅炉在时刻t消耗的天然气速率；
Figure FDA0002003215310000036
为用于提供生活热水余热回收锅炉在时刻t通过直接消耗天然气产生的生活热水热功率；
(2d)热泵模型，其函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000037
式中：
Figure FDA0002003215310000038
为制热状态下热泵在时刻t消耗的电能量；
Figure FDA0002003215310000039
为制冷状态下热泵在时刻t消耗的电能量；
Figure FDA00020032153100000310
为热泵的制热工作性能系数；
Figure FDA00020032153100000311
为热泵的制冷工作性能系数；HHP(t)为制热状态下热泵在时刻t产生的热功率；CHP(t)为制冷状态下热泵在时刻t产生的冷功率；
(2f)储能系统模型，其函数表达式如下：
Figure FDA00020032153100000312
式中：
Figure FDA00020032153100000313
分别为用于室内供冷、室内采暖、生活热水的储能系统在时刻t的储能量；σSC、σSH、σDHW分别为用于室内供冷、室内采暖、生活热水的储能系统在时刻t的能量损失系数；
Figure FDA00020032153100000314
分别为用于室内供冷的储能系统在时刻t的充、放冷功率；
Figure FDA0002003215310000041
分别为用于室内采暖的储能系统在时刻t的充、放热功率；
Figure FDA0002003215310000042
分别为用于生活热水的储能系统在时刻t的充、放热功率；Δt为时间间隔。
3.根据权利要求1所述的一种考虑
Figure FDA00020032153100000416
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：步骤(3)建立综合能源系统
Figure FDA00020032153100000417
流分析模型包括：
(3a)输出
Figure FDA00020032153100000418
流分析模型：包括电负荷需求
Figure FDA00020032153100000419
流分析模型、室内供冷冷负荷需求
Figure FDA00020032153100000420
流分析模型、室内采暖热负荷需求
Figure FDA00020032153100000421
流分析模型和生活热水热负荷需求
Figure FDA00020032153100000422
流分析模型，具体如下：
所述的电负荷需求
Figure FDA00020032153100000423
流分析模型函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000043
式中：
Figure FDA0002003215310000044
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求
Figure FDA00020032153100000424
流；
所述室内供冷冷负荷需求
Figure FDA00020032153100000425
流分析模型的函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000045
式中：
Figure FDA0002003215310000046
为综合能源系统在时刻t的室内供冷冷负荷需求
Figure FDA00020032153100000426
流；
Figure FDA0002003215310000047
为室内供冷时的环境温度；
Figure FDA0002003215310000048
为室内供冷冷流体温度；
所述室内采暖热负荷需求
Figure FDA00020032153100000429
流分析模型的函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000049
式中：
Figure FDA00020032153100000410
为综合能源系统在时刻t的室内采暖热负荷需求
Figure FDA00020032153100000430
流；
Figure FDA00020032153100000411
为室内采暖时环境温度；
Figure FDA00020032153100000412
为室内采暖热流体温度；
所述生活热水热负荷需求
Figure FDA00020032153100000427
流分析模型的函数表达式如下：
Figure FDA00020032153100000413
式中：
Figure FDA00020032153100000414
为综合能源系统在时刻t的生活热水热负荷需求
Figure FDA00020032153100000428
流；
Figure FDA00020032153100000415
为提供生活热水时环境温度；
Figure FDA0002003215310000051
为生活热水热流体温度；
(3b)输入
Figure FDA00020032153100000516
流分析模型：包括供电
Figure FDA00020032153100000517
流分析模型、供天然气
Figure FDA00020032153100000518
流分析模型、供生物质
Figure FDA00020032153100000519
流分析模型和供太阳能
Figure FDA00020032153100000520
流分析模型，具体如下：
所述的供电
Figure FDA00020032153100000521
流分析模型的数学表达式如下：
Figure FDA0002003215310000052
式中：
Figure FDA0002003215310000053
为大电网在时刻t向综合能源系统输入的电
Figure FDA00020032153100000522
流；δgen为电厂
Figure FDA00020032153100000523
效率系数；
所述的供天然气
Figure FDA00020032153100000524
流分析模型的数学表达式如下：
Figure FDA0002003215310000054
式中：
Figure FDA0002003215310000055
为配气站或气井或天然气系统在时刻t向综合能源系统输入的气
Figure FDA00020032153100000525
流；
Figure FDA0002003215310000056
为天然气
Figure FDA00020032153100000526
因子；
所述的供生物质
Figure FDA00020032153100000527
流分析模型的函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000057
式中：
Figure FDA0002003215310000058
为综合能源系统在时刻t获得的生物质
Figure FDA00020032153100000528
流；
Figure FDA0002003215310000059
为生物质
Figure FDA00020032153100000529
因子；
所述的供太阳能
Figure FDA00020032153100000530
流分析模型的函数表达式如下：
Figure FDA00020032153100000510
式中：
Figure FDA00020032153100000511
为太阳能集热器在时刻t获得的太阳能
Figure FDA00020032153100000531
流；
Figure FDA00020032153100000512
为太阳能集热器工作环境温度；
Figure FDA00020032153100000513
为太阳能集热器输出的热流体温度。
4.根据权利要求1所述的一种考虑
Figure FDA00020032153100000532
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：步骤(4)设置综合能源系统运行约束条件包括：
(4a)容量约束：
Figure FDA00020032153100000514
式中：ED＝GT、REC、abs、bio、HP分别表示燃气轮机、余热回收锅炉、吸收式制冷机、生物质锅炉、热泵能量组件单元；RED(t)为能量组件单元ED在时刻t的出力；XED(t)为能量组件单元ED在时刻t的启停状态，启动取值为1，停机取值为0；
Figure FDA00020032153100000515
分别为能量组件单元ED的最小运行出力、最大运行出力；
(4b)爬坡约束：
-DRED≤RED(t)-RED(t-Δt)≤URED
式中：DRED、URED分别为能量组件单元ED的下爬坡率、上爬坡率；Δt为时间间隔；
(4c)能量平衡约束，包括室内供冷冷功率平衡、室内采暖热功率平衡、生活热水热功率平衡、天然气功率平衡、电力功率平衡和烟气余热功率平衡，具体如下：
所述的室内供冷冷功率平衡表达式如下：
Figure FDA0002003215310000061
式中：
Figure FDA0002003215310000062
为室内供冷在时刻t的冷负荷需求；
所述的室内采暖热功率平衡表达式如下：
Figure FDA0002003215310000063
式中：
Figure FDA0002003215310000064
为室内采暖在时刻t的热负荷需求；
所述的生活热水热功率平衡表达式如下：
Figure FDA0002003215310000065
式中：
Figure FDA0002003215310000066
为生活热水在时刻t的热负荷需求；
所述的天然气功率平衡表达式如下：
Figure FDA0002003215310000067
式中：
Figure FDA0002003215310000068
为综合能源系统在时刻t消耗天然气的总速率；
所述的电力功率平衡表达式如下：
Figure FDA0002003215310000069
式中：Ebuy(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购买的电功率；
Figure FDA00020032153100000610
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求；
所述的烟气余热功率平衡表达式如下：
QGT,ex(t)·(ξSC(t)+ξSH(t)+ξDHW(t))＝QGT,ex(t)
式中：Ebuy(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购买的电功率；
Figure FDA0002003215310000071
为综合能源系统在时刻t的电负荷需求。
5.根据权利要求1所述的一种考虑
Figure FDA0002003215310000079
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：步骤(5)建立单目标优化模型包括：
(5a)经济型优化模型，函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000072
式中：λgrid(t)为综合能源系统在时刻t从大电网购电的分时电价；λgas(t)为综合能源系统在时刻t从配气站或气井或天然气系统购天然气的气价；λbio(t)为综合能源系统在时刻t购买生物质燃料的价格；cyc为综合能源系统的优化运行周期；Cost为综合能源系统优化运行周期内的能源成本；
(5b)综合
Figure FDA00020032153100000710
效率优化模型
总输出
Figure FDA00020032153100000716
Figure FDA0002003215310000073
式中：
Figure FDA0002003215310000074
为综合能源系统在优化运行周期内输出的总负荷需求
Figure FDA00020032153100000717
总输入
Figure FDA00020032153100000718
Figure FDA0002003215310000075
式中：
Figure FDA0002003215310000076
为优化运行周期内输入到综合能源系统的总
Figure FDA00020032153100000719
综合
Figure FDA00020032153100000715
效率：
Figure FDA0002003215310000077
在综合能源系统中，各类负荷需求已知的情况下，上式等价转化为：
Figure FDA0002003215310000078
式中：ψex为综合能源系统在优化运行周期内综合
Figure FDA0002003215310000084
效率；
(5c)环保型优化模型，函数表达式如下：
Figure FDA0002003215310000081
式中：Envir为综合能源系统在优化运行周期内总的碳排放量；βgrid为大电网的碳强度因子；βgas为天然气的碳强度因子；βbio为生物质的碳强度因子。
6.根据权利要求1所述的一种考虑
Figure FDA0002003215310000085
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：步骤(6)建立多目标模糊优化模型包括如下过程：
(6a)目标函数的模糊化
选择反Sigmoid函数为单目标函数的隶属度函数，相应的数学表达式为：
Figure FDA0002003215310000082
式中：n＝1，2，3表示目标函数的个数；Fn为n个单目标函数；ω1和ω2为反Sigmoid函数的特征参数；μ(·)为隶属度函数；
(6b)多目标模糊优化求解模型
根据最大最小满意度原则，满意度θ为所有目标函数的隶属度函数中的最小值，即：
θ＝min{μ(Fn)}
依据模糊理论的最大最小原理，多目标优化问题可以转化为满足所有约束条件的满意度θ最大化的问题，也就是max θ问题，其数学描述如下：
max θ
Figure FDA0002003215310000083
7.根据权利要求1所述的一种考虑
Figure FDA0002003215310000086
效率的综合能源系统多目标模糊优化方法，其特征在于：步骤(7)求解考虑
Figure FDA0002003215310000087
效率的综合能源系统多目标模糊优化模型包括基于软件平台编写模型程序并调用全局求解器对其求解，包括采用LINGO18.0、CPLEX、GAMS软件对其求解。
CN201910219800.5A 2019-03-22 2019-03-22 一种综合能源系统多目标模糊优化方法 Active CN109884898B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910219800.5A CN109884898B (zh) 2019-03-22 2019-03-22 一种综合能源系统多目标模糊优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910219800.5A CN109884898B (zh) 2019-03-22 2019-03-22 一种综合能源系统多目标模糊优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109884898A CN109884898A (zh) 2019-06-14
CN109884898B true CN109884898B (zh) 2022-01-28

Family

ID=66933596

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910219800.5A Active CN109884898B (zh) 2019-03-22 2019-03-22 一种综合能源系统多目标模糊优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109884898B (zh)

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110288152B (zh) * 2019-06-25 2022-08-26 河海大学 考虑电/热柔性负荷的区域综合能源系统储能配置方法
CN110363353A (zh) * 2019-07-16 2019-10-22 厦门大学 一种分布式综合能源系统的优化设计和调度方法及系统
CN110425746A (zh) * 2019-07-31 2019-11-08 广东志高暖通设备股份有限公司 一种模块水机及锅炉复合式热水系统及其控制方法
CN113048547B (zh) * 2019-12-27 2024-09-20 中国电力科学研究院有限公司 一种综合能源供热系统的功率分配方法及装置
CN111290354B (zh) * 2020-02-21 2021-02-02 镇江香江云动力科技有限公司 一种基于云计算的模块化数据中心余热高效利用控制管理系统
CN111520841A (zh) * 2020-03-30 2020-08-11 国网天津市电力公司电力科学研究院 基于高效低碳排放准则的冷热电三联供系统调控策略
CN111652507A (zh) * 2020-06-03 2020-09-11 北京理工大学 利用列车再生制动能量的高铁站综合能源系统调度方法
CN112182887B (zh) * 2020-09-30 2024-07-16 深圳供电局有限公司 一种综合能源系统规划优化仿真方法
CN112363395B (zh) * 2020-11-23 2022-06-24 国网上海市电力公司 一种负荷密集型城市智慧园区工业用户负荷建模方法
CN112541269B (zh) * 2020-12-14 2024-03-19 国家电网有限公司 一种综合能源服务商服务产品组合优化方法
CN112952914B (zh) * 2021-01-27 2023-04-21 云南电网有限责任公司电力科学研究院 一种多能互补电力系统多目标运行优化方法
CN113159989B (zh) * 2021-04-21 2023-05-26 华南理工大学 基于㶲、㶲经济及㶲环境分析的异构能源系统性能优化方法
CN113610269A (zh) * 2021-06-28 2021-11-05 天津大学 基于多目标优化的乡村住宅建筑低碳能源系统优化方法
CN115657463B (zh) * 2022-05-27 2023-10-13 安徽大学 一种基于能量差异的多机器人分布式最优协同控制算法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101925870A (zh) * 2007-11-27 2010-12-22 惠普开发有限公司 满足有效能损耗目标值的系统合成
CN106447529A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 上海交通大学 考虑热水管网的分布式能源系统建模和运行优化方法
JP2017053555A (ja) * 2015-09-10 2017-03-16 株式会社東芝 効率決定装置、効率決定方法及び効率決定プログラム
CN107045583A (zh) * 2017-05-05 2017-08-15 西南石油大学 一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排方法
CN107250928A (zh) * 2015-01-02 2017-10-13 地球网络股份有限公司 对建筑物的能耗进行优化和控制
CN108197768A (zh) * 2018-04-02 2018-06-22 厦门大学 一种能源系统与管网布局联合优化方法
CN108646552A (zh) * 2018-04-16 2018-10-12 杭州电子科技大学信息工程学院 基于遗传算法的天然气分布式能源机组参数的多目标优化方法
CN109242267A (zh) * 2018-08-15 2019-01-18 东北石油大学 一种基于层次分析法的原油管输*耗评价体系分析方法
CN109344527A (zh) * 2018-10-19 2019-02-15 西安交通大学 基于*分析的低温液体膨胀机节能效益的快速计算方法
WO2019036495A1 (en) * 2017-08-14 2019-02-21 LO3 Energy Inc. EXERGY TOKEN

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101925870A (zh) * 2007-11-27 2010-12-22 惠普开发有限公司 满足有效能损耗目标值的系统合成
CN107250928A (zh) * 2015-01-02 2017-10-13 地球网络股份有限公司 对建筑物的能耗进行优化和控制
JP2017053555A (ja) * 2015-09-10 2017-03-16 株式会社東芝 効率決定装置、効率決定方法及び効率決定プログラム
CN106447529A (zh) * 2016-08-30 2017-02-22 上海交通大学 考虑热水管网的分布式能源系统建模和运行优化方法
CN107045583A (zh) * 2017-05-05 2017-08-15 西南石油大学 一种海洋平台发电优化和二氧化碳减排方法
WO2019036495A1 (en) * 2017-08-14 2019-02-21 LO3 Energy Inc. EXERGY TOKEN
CN108197768A (zh) * 2018-04-02 2018-06-22 厦门大学 一种能源系统与管网布局联合优化方法
CN108646552A (zh) * 2018-04-16 2018-10-12 杭州电子科技大学信息工程学院 基于遗传算法的天然气分布式能源机组参数的多目标优化方法
CN109242267A (zh) * 2018-08-15 2019-01-18 东北石油大学 一种基于层次分析法的原油管输*耗评价体系分析方法
CN109344527A (zh) * 2018-10-19 2019-02-15 西安交通大学 基于*分析的低温液体膨胀机节能效益的快速计算方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
《夏季空调房间的能量和㶲分析》;李雷雷;《万方学位论文》;20160803;第1-77页 *
《热电联产热利用、㶲传递及碳转换综合评价》;扈思渊;《万方学位论文》;20130902;第1-81页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN109884898A (zh) 2019-06-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109884898B (zh) 一种综合能源系统多目标模糊优化方法
Shen et al. Multi-objective capacity configuration optimization of an integrated energy system considering economy and environment with harvest heat
CN110288152B (zh) 考虑电/热柔性负荷的区域综合能源系统储能配置方法
Qiao et al. Multi-objective optimization of integrated energy system considering installation configuration
CN106786509B (zh) 大规模风电并网下基于多场景模拟的热-电联合调度方法
CN105305472B (zh) 一种基于多能源协同供能的变电站容量优化方法
CN114580863A (zh) 一种考虑综合需求响应的含碳捕集设备与光热电站的区域综合能源系统经济调度方法
Wang et al. A hybrid operating strategy of combined cooling, heating and power system for multiple demands considering domestic hot water preferentially: A case study
CN114169727A (zh) 一种考虑碳捕集和电转气协同的多能流综合能源低碳调度方法
Zhong et al. Hierarchical collaborative optimal scheduling of economy energy efficiency in energy internet based on cooperative game
Li et al. A multi-objective planning method for multi-energy complementary distributed energy system: Tackling thermal integration and process synergy
CN113205208A (zh) 计及一次能源渗透率的综合能源系统㶲效率能效评估方法
CN109255487A (zh) 一种基于标准化矩阵模型的综合能源系统优化方法
Viesi et al. Multi-objective optimization of an energy community: an integrated and dynamic approach for full decarbonisation in the European Alps
Guo et al. Operation optimization of integrated energy system from the perspective of sustainable development
Zhang et al. Capacity optimal configuration and collaborative planning of multi-region integrated energy system
Tan et al. Some key issues in building a “source network load storage” complementary energy internet in China
CN114066056A (zh) 考虑热电协同综合能源系统灵活性的优化调度方法及系统
CN116305810A (zh) 一种含氢能和需求响应的低碳建筑能源系统容量配置方法
CN114186875A (zh) 一种高新能源占比的园区多能源优化调度控制方法
Sawin et al. An enduring energy future
Bian et al. Optimal Planning Method of Integrated Energy System Considering Carbon Cost from the Perspective of the Whole Life Cycle
Cao et al. Planning and design case analysis of integrated energy station for urban internet of energy
Lund et al. Sustainable Towns: The Case of Frederikshavn Aiming at 100% Renewable Energy
Ji et al. Multi-objective fuzzy optimization scheduling of integrated energy system with energy efficiency

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant