CN112561228B - 一种多能源水循环系统恒温供水规划方法及规划装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多能源水循环系统恒温供水规划方法及规划装置,该方法收集用户需求数据、设备参数及环境参数,构建系统样本参数集;确定系统目标函数、系统约束条件及系统灵敏度指标,建立多能源水循环系统数学模型;采用规划算法求解模型,得到多组系统配置备选集;确定多组系统配置备选集中使系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω。本发明提出的规划方法及装置有效解决了系统内各种类型的燃料能源、冷能、热能、电能等多能耦合的问题,同时降低用户电、冷、热、生活热水需求和可再生能源的不确定性对系统的影响,降低系统的初期投资成本和后期运行成本。
Description
技术领域
本发明涉及综合能源系统规划技术领域,特别涉及一种多能源水循环系统恒温供水规划方法及规划装置。
背景技术
随着我国城市化进程的加快,全国水资源的消费量巨大,在我国人均水资源占有量较低的前提下,水资源匮乏的现状更为严峻。其中在我国水资源的利用中,建筑生活用水的占比逐年增加,使得对生活供水系统的规划设计显得尤为重要。
传统的供水系统规划设计主要是为了满足用户的用水生活需要,但随着人口的剧增和用户生活质量的提升,人们对供水系统供热温度的稳定性有了更高的要求。另外,现有供水系统普遍面临规模增加带来的供水热量的不确定性,同时供能侧面临的多能源耦合问题,以及需求侧面临的如何协调同时满足供暖和供生活热水需求问题,都给供水系统的恒温供水规划设计带来了巨大的挑战。
发明内容
本发明的目的在于提供一种多能源水循环系统恒温供水规划方法及规划装置,使规划的多能源水循环系统实现稳定的恒温供水,有效降低需求不确定性和用户规模大小对多能源水循环系统规划设计的影响,同时降低系统的初始投资成本和运行成本。
为了实现上述目的,本发明的一种多能源水循环系统恒温供水规划方法,包括以下步骤:
步骤1、收集用户需求数据、设备参数及环境参数,构建系统样本参数集;
步骤2、确定系统目标函数、系统约束条件及系统灵敏度指标,建立多能源水循环系统数学模型;
步骤3、采用规划算法求解步骤2建立的多能源水循环系统数学模型,得到多组系统配置备选集;
步骤4、综合考虑系统的设计生命周期和步骤1得到的系统样本参数集,确定步骤3得到的多组系统配置备选集中使系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω。
进一步的,步骤1中,用户需求数据包括用户电需求、冷需求、热需求和生活热水需求;设备参数包括多能源水循环系统所有设备的投资成本、运行成本、替换成本、设备寿命和性能参数;环境参数包括能源价格和可用建设面积。
进一步的,步骤2中,系统目标函数为:min J=CCAP+COP;其中,CCAP表示多能源水循环系统的总投资成本,COP表示系统的总运行维护成本;
CCAP=CFC+CAC+CCW+CHW;
CCW=cCW·mCW·CRFCW;
CHW=cHW·mHW·CRFHW;
其中,CFC表示燃料电池和余热回收装置的投资成本,CAC表示吸收式制冷机的投资成本,CCW表示储冷水装置的投资成本,CHW表示储热水装置的投资成本,cFC表示燃料电池和余热回收装置的单位投资成本,cAC表示吸收式制冷机的单位投资成本,cCW表示储冷水装置的单位投资成本,cHW表示储热水装置的单位投资成本,表示燃料电池和余热回收装置的额定功率,/>表示吸收式制冷机的额定功率,mCW表示储冷水装置的配置容量,mHW表示储热水装置的配置容量,CRFFC表示燃料电池和余热回收装置的灵敏度指标,CRFAC表示吸收式制冷机的灵敏度指标,CRFCW表示储冷水装置的灵敏度指标,CRFHW表示储热水装置的灵敏度指标;
进一步的,步骤2中,系统约束条件包括:燃料电池、余热回收装置和吸收式制冷机组成的冷热电联产设备的约束条件;考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件;考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件;电能平衡约束条件,以及系统运行约束条件;
冷热电联产设备约束条件如下:
其中,kFC为冷热电联产设备的产电性能系数,为第t个时段的产电量;θ为冷热电联产设备的热回收系数,η为电转热系数,cW表示水的比热容;mFC为冷热电联产系统回路的水流量,Tt FC为系统的供水温度;copAC表示吸收式制冷机的性能系数;Tt AC和mAC分别表示吸收式制冷机的供水温度和流量;Tt CW和Tt HW分别表示冷水罐和热水罐的水温;/>表示燃料电池额定产电功率;约束精确描述了冷热电联产设备的水流量和输入、输出水温的动态变化过程;
考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中mCW表示储冷水装置额定容量,表示储冷水装置t+1时刻的水温,mCL表示供冷管道回路的回水流量,Tt C表示供冷管道回路的回水温度,UCW表示储冷水装置的单位热损耗系数,ACW表示储冷水装置的单位表面积,TENV表示环境温度;
考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中mHW表示储热水装置额定容量,表示储热水装置t+1时刻的水温,/>表示补水管道的水流量,TW表示地下水温度,mD表示生活热水需求,mHL表示供热管道回路的回水流量,Tt H表示供热管道回路的回水温度,UHW表示储热水装置的单位热损耗系数,AHW表示储热水装置的单位表面积;
系统电能平衡约束条件如下:
其中D为系统的用电负荷;
水循环过程中冷负荷、热负荷和生活热水负荷供需平衡约束条件:
其中Q表示系统的制冷需求,G表示系统的制热需求,mD表示生活热水需求;
系统运行约束如下:
进一步的,步骤4中,最优配置参数集Ω包括质子交换膜燃料电池发电系统额定功率、吸收式制冷机额定功率、热水罐额定容量以及冷水罐额定容量。
一种多能源水循环系统恒温供水规划装置,包括初始化模块、模型求解模块和数据分析模块;初始化模块用于初始化多能源水循环系统恒温供水规划装置、构建系统样本参数集并建立多能源水循环系统数学模型;模型求解模块用于求解多能源水循环系统数学模型,得到多组系统配置备选集;数据分析模块用于从组系统配置备选集中选出系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω。
一种多能源水循环系统恒温供水规划装置,包括数据处理单元、数据存储单元和输入输出单元;数据处理单元用于支持多能源水循环系统恒温供水规划装置执行上述规划方法;存储单元用于存储多能源水循环系统恒温供水规划装置的程序代码和数据;输入输出单元实现与外界的信息交互。
一种多能源水循环系统恒温供水规划装置,包括处理器、总线和存储器;处理器通过总线与存储器连接,用于通过总线实时调用存储器中的程序代码和数据,执行上述的方法;存储器用于存储多能源水循环系统恒温供水规划装置的程序代码和数据。
与现有技术相比,本发明至少具有以下有益的技术效果:
本发明提出的规划方法构建系统样本参数集,确定系统目标函数、约束条件及灵敏性指标,建立多能源水循环系统数学模型。通过规划方法求解模型得到系统的配置备选集,有效解决了系统内各种类型的燃料能源(如天然气、氢气等)、冷能、热能、电能等多能耦合的问题,同时降低用户电、冷、热、生活热水需求和可再生能源的不确定性对系统的影响,最终确定使系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集,通过燃料电池、余热回收装置、吸收式制冷机、储冷水装置、储热水装置的协调配合满足多能源水循环系统恒温供冷、供暖和供生活热水的要求,降低系统的初期投资成本和后期运行成本。
本发明提出的规划方法通过采集到的用户电、冷、热和生活热水需求信息帮助对本系统的供水温度进行精确控制,通过系统水循环过程、储冷水装置、储热水装置热损失过程的精确建模,详细表示系统水流量和水温变化对供水造成的影响,得到多能源水循环系统内水流量和水温的精确动态信息,实现系统内部各个设备以及整体水循环回路的供水流量和温度的完全可观、可控。
本发明提出的规划装置结构灵活,可以将规划方法的不同步骤划分为对应的模块,也可以将多个步骤以硬件或软件功能模块的形式进行集成。
本发明提出的规划装置操作简单,只需要输入用户负荷、环境等参数信息,就可以通过计算直接得到使多能源水循环系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定。在附图中:
图1为本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统的结构图;
图2为本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划方法的流程图;
图3为本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划装置第一种可能的结构示意图;
图4为本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划装置第二种可能的结构示意图;
图5为本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划装置第三种可能的结构示意图。
附图说明:101-初始化模块;102-模型求解模块;103-数据分析模块;111-数据处理单元;112-数据存储单元;113-输入输出单元;121-处理器;122-总线;123-存储器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围,而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本发明的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明在包含燃料电池、余热回收装置、吸收式制冷机与储冷、热水装置的多能源水循环系统中,利用收集到的用户电、冷、热和生活热水负荷数据帮助对供水温度进行控制,使规划的多能源水循环系统实现稳定的恒温供水,有效降低需求不确定性和用户规模大小对多能源水循环系统规划设计的影响,同时降低系统的初始投资成本和运行成本。
请参阅图1,为本发明提出的多能源水循环系统的结构图。多能源水循环系统包括:由质子交换膜燃料电池(以下简称燃料电池)、余热回收装置和吸收式制冷机组成的冷热电联产设备、储热水装置、储冷水装置、供冷管道回路、供热管道回路、补水管道和供生活热水管道。
本实施例中,所述燃料电池发电系统由若干阴极腔室、阴极、阳极腔室、阳极、电解质组成,用于消耗燃料产生电力,燃料电池的热水管道和余热回收装置的输入接口连接,电能输出端与需求侧连接以满足用户的电需求。
本实施例中,所述余热回收装置以热水的形式收集燃料电池所产生的热能,并通过余热回收热水回路将热能存储到储热水装置中。
本实施例中,热水在余热回收装置中热交换后进入双效溴化锂吸收式制冷机(以下简称吸收式制冷机),吸收式制冷机由依次连接的高压发生器、冷凝器、低压发生器、蒸发器、吸收器、高温热交换器、低温热交换器、凝水回热器、发生器泵、吸收器泵、蒸发器泵和抽真空装置组成,能够以较高热交换效率完成制冷循环。
本实施例中,由燃料电池、余热回收装置和吸收式制冷机组成的冷热电联产系统满足用户的电、冷、热和生活热水需求;由于该系统中冷、热能均以水的形式存在,故使用储冷、热水装置存储能量。
本实施例中,储冷水装置的主机侧进水口与吸收式制冷机的出水口接口连接,储冷水装置主机侧回水口与吸收式制冷机的回水管道连接;储冷水装置的盘管侧出水口与提供满足用户制冷需求的供冷管道连接,供冷管道回水连接储冷水装置的盘管侧回水口。
本实施例中,储热水装置的主机侧进水口与余热回收装置的出水口接口连接,主机侧回水口与余热回收装置的回水管道连接;储热水装置的第二进水口为补水口,方便进行补水操作;储热水装置的盘管侧出水口与提供满足用户热需求的供暖管道连接,供暖管道回水连接储热水装置的盘管侧回水口;储热水装置的第二出水口为供生活热水出口,连接供生活热水管道,以满足用户的生活热水需求。
请参阅图2,为本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划方法的流程图,下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。
步骤1、收集用户需求数据、设备参数及环境参数,构建系统样本参数集。
用户需求数据包括用户电需求、冷需求、热需求和生活热水需求;设备参数包括多能源水循环系统所有设备的投资成本、运行成本、替换成本、设备寿命和性能参数;环境参数包括能源价格和可用建设面积。
步骤2、确定系统目标函数、系统约束条件及系统灵敏度指标,建立多能源水循环系统数学模型。
(1)系统目标函数如下:
min J=CCAP+COP
其中,CCAP表示多能源水循环系统(以下简称系统)的总投资成本,COP表示系统的总运行维护成本。
CCAP=CFC+CAC+CCW+CHW
CCW=cCW·mCW·CRFCW
CHW=cHW·mHW·CRFHW
其中,CFC表示燃料电池和余热回收装置的投资成本,CAC表示吸收式制冷机的投资成本,CCW表示储冷水装置的投资成本,CHW表示储热水装置的投资成本,cFC表示燃料电池和余热回收装置的单位投资成本,cAC表示吸收式制冷机的单位投资成本,cCW表示储冷水装置的单位投资成本,cHW表示储热水装置的单位投资成本,表示燃料电池和余热回收装置的额定功率,/>表示吸收式制冷机的额定功率,mCW表示储冷水装置的配置容量,mHW表示储热水装置的配置容量,CRFFC表示燃料电池和余热回收装置的灵敏度指标,CRFAC表示吸收式制冷机的灵敏度指标,CRFCW表示储冷水装置的灵敏度指标,CRFHW表示储热水装置的灵敏度指标。
(2)系统灵敏度指标如下式所示:
其中,CRF为灵敏度指标,表示资本回收费用,i表示利率,L表示设备生命周期。
(3)系统约束条件包括:燃料电池、余热回收装置和吸收式制冷机组成的冷热电联产设备约束条件,考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件,考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件,电能平衡约束条件,以及系统运行约束条件;
冷热电联产设备约束条件如下:
其中,kFC为冷热电联产设备的产电性能系数,为第t个时段的产电量;θ为冷热电联产设备的热回收系数,η为电转热系数,cW表示水的比热容;mFC为冷热电联产系统回路的水流量,Tt FC为系统的供水温度;copAC表示吸收式制冷机的性能系数;Tt AC和mAC分别表示吸收式制冷机的供水温度和流量;Tt CW和Tt HW分别表示冷水罐和热水罐的水温;/>表示燃料电池额定产电功率。约束精确描述了冷热电联产设备的水流量和输入、输出水温的动态变化过程。
考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中mCW表示储冷水装置额定容量,表示储冷水装置t+1时刻的水温,mCL表示供冷管道回路的回水流量,Tt C表示供冷管道回路的回水温度,UCW表示储冷水装置的单位热损耗系数,ACW表示储冷水装置的单位表面积,TENV表示环境温度。
考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中mHW表示储热水装置额定容量,表示储热水装置t+1时刻的水温,/>表示补水管道的水流量,TW表示地下水温度,mD表示生活热水需求,mHL表示供热管道回路的回水流量,Tt H表示供热管道回路的回水温度,UHW表示储热水装置的单位热损耗系数,AHW表示储热水装置的单位表面积。
系统电能平衡约束条件如下:
其中D为系统的用电负荷。
水循环过程中冷负荷、热负荷和生活热水负荷供需平衡约束条件:
cwmCL(Tt C-Tt CW)=Q
cwmHL(Tt HW-Tt H)=G
其中Q表示系统的制冷需求,G表示系统的制热需求,mD表示生活热水需求。
系统运行约束如下:
步骤3、使用混合整数规划方法求解步骤2建立的多能源水循环系统数学模型,得到不同生命周期下的多组系统配置备选集。其中,系统配置备选集包括质子交换膜燃料电池发电系统额定功率备选集、吸收式制冷机额定功率备选集、储冷水装置额定容量备选集以及储热水装置额定容量备选集。
步骤4、综合考虑系统的设计生命周期和步骤1得到的系统样本参数集,确定步骤3得到的多组系统配置备选集中使系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω。其中,最优配置参数集Ω包括质子交换膜燃料电池发电系统额定功率、吸收式制冷机额定功率、储冷水装置额定容量以及储热水装置额定容量。
请参阅图3,在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下,图3示出了本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划装置第一种可能的结构示意图,包括:初始化模块101、模型求解模块102和数据分析模块103。初始化模块101用于初始化多能源水循环系统恒温供水规划装置、构建系统样本参数集、建立多能源水循环系统数学模型;模型求解模块102采用规划算法求解模型,得到多组系统配置备选集;数据分析模块103确定备选集中使系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω。其中,上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述,在此不再赘述。
请参阅图4,在采用集成单元的情况下,图4示出了本发明较佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划装置第二种可能的结构示意图,包括:数据处理单元111、数据存储单元112和输入输出单元113。数据处理单元111用于支持多能源水循环系统恒温供水规划装置执行所述步骤1、步骤2、步骤3和步骤4;存储单元112用于存储多能源水循环系统恒温供水规划装置的程序代码和数据;输入输出单元113实现系统与外界的信息交互。
所述数据处理单元111可以是,但不限于,处理器或控制器,例如可以是中央处理器(central processing unit,CPU),通用处理器,数字信号处理器(digital signalprocessor,DSP),专用集成电路(application-specific integrated circuit,ASIC),现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本发明公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。所述数据处理单元111也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等等。
所述输入输出单元113可以是,但不限于,鼠标和键盘等。
当数据处理单元111为处理器,数据存储单元112为存储器时,本发明最佳实施例所涉及的多能源水循环系统恒温供水规划装置可以为如下的多能源水循环系统恒温供水规划装置。
请参阅图5,本发明又一种最佳实施例中多能源水循环系统恒温供水规划装置可能的结构示意图,包括:处理器121、总线122和存储器123;处理器121通过总线122与存储器123连接,用于通过总线122实时调用存储器123中的程序代码和数据,执行所述步骤1、步骤2、步骤3和步骤4;存储器123用于存储多能源水循环系统恒温供水规划装置的程序代码和数据。
所述总线123可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect,PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture,EISA)总线等;所述总线123可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图5中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
所述数据存储单元112及存储器123可以是,但不限于,随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable ProgrammableRead-Only Memory,EEPROM)等。
由于本发明最佳实施例提供的多能源水循环系统恒温供水规划装置可用于执行上述多能源水循环系统恒温供水规划方法,因此其所能获得的技术效果可参考上述方法实施例,本发明实施例在此不再赘述。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件程序实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式来实现。该计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或者数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line,DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可以用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如,软盘、硬盘、磁带),光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk,SSD))等。
尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述,显而易见的,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,可对其进行各种修改和组合。相应地,本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明,且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
由技术常识可知,本发明可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。因此,上述公开的实施方案,就各方面而言,都只是举例说明,并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。
Claims (6)
1.一种多能源水循环系统恒温供水规划方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1、收集用户需求数据、设备参数及环境参数,构建系统样本参数集;
步骤2、确定系统目标函数、系统约束条件及系统灵敏度指标,建立多能源水循环系统数学模型;
步骤3、采用规划算法求解步骤2建立的多能源水循环系统数学模型,得到多组系统配置备选集;
步骤4、综合考虑系统的设计生命周期和步骤1得到的系统样本参数集,确定步骤3得到的多组系统配置备选集中使系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω;
其中,表示燃料电池和余热回收装置的投资成本,/>表示吸收式制冷机的投资成本,/>表示储冷水装置的投资成本,/>表示储热水装置的投资成本,/>表示燃料电池和余热回收装置的单位投资成本,/>表示吸收式制冷机的单位投资成本,/>表示储冷水装置的单位投资成本,/>表示储热水装置的单位投资成本,/>表示燃料电池和余热回收装置的额定功率,/>表示吸收式制冷机的额定功率,/>表示储冷水装置的配置容量,表示储热水装置的配置容量,/>表示燃料电池和余热回收装置的灵敏度指标,表示吸收式制冷机的灵敏度指标,/>表示储冷水装置的灵敏度指标,/>表示储热水装置的灵敏度指标;
所述步骤2中,系统约束条件包括:燃料电池、余热回收装置和吸收式制冷机组成的冷热电联产设备的约束条件;考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件;考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件;电能平衡约束条件,以及系统运行约束条件;
所述冷热电联产设备约束条件如下:
其中,为冷热电联产设备的产电性能系数,/>为第t个时段的产电量;/>为冷热电联产设备的热回收系数,/>为电转热系数,/>表示水的比热容;/>为冷热电联产系统回路的水流量,/>为系统的供水温度;/>表示吸收式制冷机的性能系数;/>和/>分别表示吸收式制冷机的供水温度和流量;/>和/>分别表示冷水罐和热水罐的水温;/>表示燃料电池额定产电功率;约束精确描述了冷热电联产设备的水流量和输入、输出水温的动态变化过程;
考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中表示储冷水装置额定容量,/>表示储冷水装置t+1时刻的水温,/>表示供冷管道回路的回水流量,/>表示供冷管道回路的回水温度,/>表示储冷水装置的单位热损耗系数,/>表示储冷水装置的单位表面积,/>表示环境温度;
考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中表示储热水装置额定容量,/>表示储热水装置t+1时刻的水温,/>表示补水管道的水流量,/>表示地下水温度,/>表示生活热水需求,/>表示供热管道回路的回水流量,/>表示供热管道回路的回水温度,/>表示储热水装置的单位热损耗系数,/>表示储热水装置的单位表面积;
系统电能平衡约束条件如下:
水循环过程中冷负荷、热负荷和生活热水负荷供需平衡约束条件:
系统运行约束如下:
2.根据权利要求1所述的多能源水循环系统恒温供水规划方法,其特征在于,所述步骤1中,所述用户需求数据包括用户电需求、冷需求、热需求和生活热水需求;所述设备参数包括多能源水循环系统所有设备的投资成本、运行成本、替换成本、设备寿命和性能参数;所述环境参数包括能源价格和可用建设面积。
3.根据权利要求1所述的多能源水循环系统恒温供水规划方法,其特征在于,所述步骤4中,最优配置参数集Ω包括质子交换膜燃料电池发电系统额定功率、吸收式制冷机额定功率、热水罐额定容量以及冷水罐额定容量。
4.一种多能源水循环系统恒温供水规划装置,其特征在于,包括初始化模块(101)、模型求解模块(102)和数据分析模块(103);
所述初始化模块(101)用于初始化多能源水循环系统恒温供水规划装置、构建系统样本参数集并建立多能源水循环系统数学模型;所述模型求解模块(102)用于求解多能源水循环系统数学模型,得到多组系统配置备选集;所述数据分析模块(103)用于从组系统配置备选集中选出系统的年化投资、维护及运行成本最小的最优配置参数集Ω;
所述多能源水循环系统数学模型包括系统目标函数、系统约束条件及系统灵敏度指标;
其中,表示燃料电池和余热回收装置的投资成本,/>表示吸收式制冷机的投资成本,/>表示储冷水装置的投资成本,/>表示储热水装置的投资成本,/>表示燃料电池和余热回收装置的单位投资成本,/>表示吸收式制冷机的单位投资成本,/>表示储冷水装置的单位投资成本,/>表示储热水装置的单位投资成本,/>表示燃料电池和余热回收装置的额定功率,/>表示吸收式制冷机的额定功率,/>表示储冷水装置的配置容量,表示储热水装置的配置容量,/>表示燃料电池和余热回收装置的灵敏度指标,表示吸收式制冷机的灵敏度指标,/>表示储冷水装置的灵敏度指标,/>表示储热水装置的灵敏度指标;
系统约束条件包括:燃料电池、余热回收装置和吸收式制冷机组成的冷热电联产设备的约束条件;考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件;考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件;电能平衡约束条件,以及系统运行约束条件;
所述冷热电联产设备约束条件如下:
其中,为冷热电联产设备的产电性能系数,/>为第t个时段的产电量;/>为冷热电联产设备的热回收系数,/>为电转热系数,/>表示水的比热容;/>为冷热电联产系统回路的水流量,/>为系统的供水温度;/>表示吸收式制冷机的性能系数;/>和/>分别表示吸收式制冷机的供水温度和流量;/>和/>分别表示冷水罐和热水罐的水温;/>表示燃料电池额定产电功率;约束精确描述了冷热电联产设备的水流量和输入、输出水温的动态变化过程;
考虑热损失的储冷水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中表示储冷水装置额定容量,/>表示储冷水装置t+1时刻的水温,/>表示供冷管道回路的回水流量,/>表示供冷管道回路的回水温度,/>表示储冷水装置的单位热损耗系数,/>表示储冷水装置的单位表面积,/>表示环境温度;
考虑热损失的储热水装置精确动态能量平衡约束条件如下:
其中表示储热水装置额定容量,/>表示储热水装置t+1时刻的水温,/>表示补水管道的水流量,/>表示地下水温度,/>表示生活热水需求,/>表示供热管道回路的回水流量,/>表示供热管道回路的回水温度,/>表示储热水装置的单位热损耗系数,/>表示储热水装置的单位表面积;
系统电能平衡约束条件如下:
水循环过程中冷负荷、热负荷和生活热水负荷供需平衡约束条件:
系统运行约束如下:
5.一种多能源水循环系统恒温供水规划装置,其特征在于,包括数据处理单元(111)、数据存储单元(112)和输入输出单元(113);
所述数据处理单元(111)用于支持多能源水循环系统恒温供水规划装置执行权利要求1-3任意一项所述的规划方法;所述存储单元(112)用于存储多能源水循环系统恒温供水规划装置的程序代码和数据;所述输入输出单元(113)实现与外界的信息交互。
6.一种多能源水循环系统恒温供水规划装置,其特征在于,包括处理器(121)、总线(122)和存储器(123);所述处理器(121)通过总线(122)与存储器(123)连接,用于通过总线(122)实时调用存储器(123)中的程序代码和数据,执行权利要求1-3任意一项所述的规划方法;所述存储器(123)用于存储多能源水循环系统恒温供水规划装置的程序代码和数据。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101738002A (zh) * | 2009-12-18 | 2010-06-16 | 同济大学 | 一种太阳能复合地源热泵的能量系统及其应用 |
WO2019073183A1 (fr) * | 2017-10-12 | 2019-04-18 | Evolution Energie | Système de contrôle et de pilotage d'équipements énergétiques distribués |
CN109784564A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-21 | 天津大学 | 考虑可再生能源接入的园区综合能源系统能源站规划方法 |
CN110348709A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-18 | 西安交通大学 | 基于氢能与储能设备的多能源系统的运行优化方法和装置 |
AU2020100983A4 (en) * | 2019-11-14 | 2020-07-16 | Shandong University | Multi-energy complementary system two-stage optimization scheduling method and system considering source-storage-load cooperation |
CN111539584A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-08-14 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备 |
-
2020
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101738002A (zh) * | 2009-12-18 | 2010-06-16 | 同济大学 | 一种太阳能复合地源热泵的能量系统及其应用 |
WO2019073183A1 (fr) * | 2017-10-12 | 2019-04-18 | Evolution Energie | Système de contrôle et de pilotage d'équipements énergétiques distribués |
CN109784564A (zh) * | 2019-01-22 | 2019-05-21 | 天津大学 | 考虑可再生能源接入的园区综合能源系统能源站规划方法 |
CN110348709A (zh) * | 2019-06-26 | 2019-10-18 | 西安交通大学 | 基于氢能与储能设备的多能源系统的运行优化方法和装置 |
AU2020100983A4 (en) * | 2019-11-14 | 2020-07-16 | Shandong University | Multi-energy complementary system two-stage optimization scheduling method and system considering source-storage-load cooperation |
CN111539584A (zh) * | 2020-05-21 | 2020-08-14 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
基于GIS的区域可再生能源供热/热水网络规划模型研究;罗淑湘;赵鹏;牛彦涛;胡情;周瀚;尚琳琳;;建筑技术(07);20-22 * |
热源及换热站节能运行控制系统研究;刘坤;《中国优秀硕士学位论文全文数据库电子期刊(信息科技辑)》;I140-355 * |
考虑供热系统热储能特性的电-热综合系统随机优化调度模型研究;周丹;孙可;郑朝明;陈锡祥;郑伟民;;可再生能源(03);100-107 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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