CN110414779A - 一种基于改进mrm法的分布式系统多目标优化设计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法：通过调研或者模拟等方法获取供能系统年逐时冷、热、电负荷，确定一种运行方式（以热定电或者以电定热）将冷（热）负荷（以热定电）或电负荷（以电定热）按照降序进行排列，同时采用最大矩形法（MRM）确定系统初始的容量；建立经济性及环境性两个目标函数，以系统能量平衡、负荷供需及设备的容量变化范围为约束条件，采用多目标遗传算法计算得到最佳的系统容量配置解集。本发明在MRM的基础上采用多目标遗传算法，以系统经济性及环境性为目标进行优化设计，使得系统配置更加合理，操作便捷、计算速度快，可为系统规划设计提供重要参考依据。
Description
技术领域
本发明涉及系统配置优化领域，尤其涉及分布式系统多目标优化设计。
背景技术
分布式能源系统是相对传统集中式供能系统提出的，是一种建立在用户端，可以有效实现能源梯级利用，提高能源利用效率的新型供能模式。这种供能系统根据用户对能源的不同要求，根据温度对口原则供应能源，将输送环节的能耗降至最低，从而实现能源利用效率的最大化。
虽然分布式能源在国内外得到了迅速的发展，但在实际设计和运行过程中存在以下几个问题：
(1)由于容量配置的不合理，导致系统长时间处于低负荷运行状态，系统运行效率低下，系统在能效、经济、环保等方面较分供系统优势不明显；
(2)传统设计方法往往单独按照供能系统冷、热、电三种负荷中的一种选择设备容量，忽略了冷、热、电三种负荷之间相互的耦合影响，系统设备容量配置不合理；
(3)传统设计方法仅考虑系统最大、平均、最小热负荷，忽略了负荷全年动态变化特点，从而导致装机匹配不合理；
(4)传统设计方法考虑因素较为单一，仅考虑系统的经济性能，因此无法发挥分布式能源其他方面的优势。
MRM方法被广发应用于联供系统装机容量的确定中，虽然其具有简单、快速等优点，但由于MRM方法确定原动机容量时不考虑系统结构、设备投资、运行费用等因素，只关心系统的热负荷与电负荷，因此MRM方法并不能保证系统的经济性、环保性等达到最优。
为解决上述问题，本发明方法在MRM方法的基础上，对系统进行经济性及环保性的多目标优化设计，优化配置容量。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，能够优化分布式能源系统的配置。
本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，主要包括以下步骤：
(1)通过调研、模拟等方法获取分布式系统供能区域全年逐时冷、热、电负荷；
(2)确定运行策略：以热定电或者以电定热；
(3)将全年热(冷)负荷(以热定电)或电负荷(以电定热)进行降序排列；
(4)建立最大矩形模型算法(Maximum Rectangle Method，MRM)，获得系统初始的容量配置；
(5)在MRM方法得到的系统容量基础上，以系统年总费用及年污染物排放为目标函数，系统的等式及不等式约束建立基于多目标遗传算法的优化模型；
(6)优化得出最佳装机配置的解集。
进一步的，所述最大矩形算法MRM为：在年降序排列负荷曲线上取一点，使得横纵坐标相乘的值最大，此时对应系统的容量配置原动机为最小配置，调峰设备为最大容量配置。
进一步的，系统负荷需求最大值对应的原动机容量为最大值，此时调峰设备的容量为最小。
进一步的，年总费用包含初始投资、维护费用及运行费用；污染物排放包含CO2排放量及NOx排放量。
进一步的，系统的等式约束包含能量平衡约束即冷、热、电负荷之间的平衡，不等式约束包括系统各设备容量的范围约束。
本发明与现有技术相比，具有以下优点和效果：
1、本发明的方法在MRM的基础上采用多目标遗传算法，以系统经济性及环境性为目标进行优化设计，使得系统配置更加合理。
2、本发明操作便捷、计算速度快，可为系统规划设计提供重要参考依据。
附图说明
图1是本发明实施例中提出的基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法的流程图。
图2是本发明实施例中冷(热)负荷年延时曲线及MRM方法获得的最小原动机容量曲线图。
图3是本发明实施例中通过多目标遗传算法获得的最佳解集图。
具体实施方式
下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
以某园区为例，基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，主要包括以下步骤：
1、通过模拟法获得供能区域全年8760h的冷热负荷变化曲线；
2、选取以热定电的运行策略，将热(冷)负荷进行降序排列；
3、采用MRM法进行计算，当获得在Q＝177.33kW时，T＝1281h时，Q与T的乘积Qmax达到最大，根据E＝Qmax/((1-η1)×η2)，η1为发电效率，η2为一次能源利用率，得出原动机的容量为：Enom＝360kW，根据系统能量平衡以及用户负荷特性，得出其他设备容量；
4、建立系统经济性及环境性的目标方程：
其中：为第k种设备的容量，kW；
为第k种设备单位千瓦造价，RMB/kW；
为第k种设备的输出功率，kW；
为第k种设备的维护费用，RMB/kW；
LHV为燃料低位热值，MJ/立方；
Cflue为天然气价格，RMB/立方；
E(h)为电设备消耗的电量，kWh；
Cele为电价，RMB/kWh；
环境性目标方程：
其中：F(h)为h小时内系统消耗天然气热量，kWh；
为消耗单位千瓦时天然气，CO2的排放量，kg/kWh；
wgas,NOx为消耗单位千瓦时天然气，NOx的排放量，kg/kWh；
5、确定系统的约束条件，等式约束：分布式能源系统逐时供能(冷、热负荷)等于用户逐时需求，以及系统之间能量平衡关系；
不等式约束：分布式能源系统设备容量介于MRM法求得的设备容量与最大负荷需求对应的设备容量之间；
6、采用多目标遗传算法NSGA_2进行求解，得到Pareto最佳解集。在解集里取三组解见下表1。
表1三组最优解
| 名称 | 内燃机(kW) | 溴化锂(kW) | 电制冷(kW) | 燃气锅炉(kW) |
| 1 | 428 | 420 | 75 | 80 |
| 2 | 451 | 427 | 62 | 56 |
| 3 | 487 | 481 | 16 | 21 |
虽然本发明以实施例公开如上，但其并非用以限定本发明的保护范围，任何熟悉该项技术的技术人员，在不脱离本发明的构思和范围内所作的更改，均应属于本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，主要包括以下步骤：
（1）获取分布式系统供能区域全年逐时冷、热、电负荷；
（2）确定运行策略：以热定电或者以电定热；
（3）将全年热/冷负荷或电负荷进行降序排列；
（4）建立最大矩形模型算法MRM，获得系统初始的容量配置；
（5）在MRM方法得到的系统容量基础上，以系统年总费用及年污染物排放为目标函数，系统的等式及不等式约束建立基于多目标遗传算法的优化模型；
（6）优化得出最佳装机配置的解集。
2.根据权利要求1所述的基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，所述最大矩形算法MRM为：在年降序排列负荷曲线上取一点，使得横纵坐标相乘的值最大，此时对应系统的容量配置原动机为最小配置，调峰设备为最大容量配置。
3.根据权利要求1所述的基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，系统负荷需求最大值对应的原动机容量为最大值，此时调峰设备的容量为最小。
4.根据权利要求1所述的基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，年总费用包含初始投资、维护费用及运行费用；污染物排放包含CO2排放量及NOx排放量。
5.根据权利要求1所述的基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，系统的等式约束包含能量平衡约束即冷、热、电负荷之间的平衡，不等式约束包括系统各设备容量的范围约束。
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