CN113159380B - 一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法 - Google Patents

一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法 Download PDF

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CN113159380B CN202110291260.9A CN202110291260A CN113159380B CN 113159380 B CN113159380 B CN 113159380B CN 202110291260 A CN202110291260 A CN 202110291260A CN 113159380 B CN113159380 B CN 113159380B
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Abstract

本发明提供了一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure DDA0002982791320000011
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure DDA0002982791320000012
效率目标最优时设备的出力计划;本发明可以减少综合能源系统的运行花费,提升整个系统的
Figure DDA0002982791320000013
效率,降低供冷高峰期供能紧张的局面。

Description

一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法
技术领域
本发明属于能源配置优化技术领域,具体涉及一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
近年来,随着我国综合能源技术的不断发展,电力市场交易体制的不断完善,越来越多的能源供应商和用户开始以需求响应的方式参与市场交易,分散化的能源市场和能源网络结构使得传统的电力需求侧响应逐步向综合需求侧响应的方向发展,综合需求响应的实施能够实现系统供需双侧资源的协同效益最大化。因此,挖掘综合能源系统的需求响应潜力,分析供能系统的柔性负荷,参与电网互动,可以实现资源优化配置、电网安全稳定运行,降低用能成本,提高综合能效水平,降低对环境的污染程度。
在现有的研究中,综合需求响应多是以电热负荷作为调节对象,很少以冷负荷作为调节对象,但在园区综合能源系统中,在夏季高峰期供冷负荷所占比重较大,针对供冷设备挖掘需求响应潜力可以整合更多的柔性负荷,降低系统高峰期间的供能压力,提升整个园区综合能源系统的经济效益。
发明内容
本发明为了解决上述问题,提出了一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,本发明以用户感知环境温度的舒适度区间为调节范围,对供冷负荷进行调节,最大限度的减少供冷设备的出力,可以减少综合能源系统的运行花费,提升整个系统的
Figure GDA0003054754010000021
效率,降低供冷高峰期供能紧张的局面。
根据一些实施例,本发明采用如下技术方案:
一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,包括以下步骤:
针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure GDA0003054754010000022
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000023
效率目标最优时设备的出力计划。
作为可选择的实施方式,所述的能量供应设备包括电网、天然气网、风力发电机组和光伏发电机组。
作为可选择的实施方式,所述能量转化设备包括电制冷机、P2G机组、燃气轮机和吸收式制冷机。
作为可选择的实施方式,所述的能量储存设备包括电储能系统和冰蓄冷系统。
作为可选择的实施方式,构建基于可调节冷负荷的需求响应模型的具体过程包括:构建建筑物室内温度与建筑物的供冷负荷、可调整的冷负荷的表达式。
作为可选择的实施方式,经济性优化目标为气网购气成本、向电网购电成本、各设备单元运行维护成本、为需求响应补贴成本和碳排放治理成本之和尽量小。
作为可选择的实施方式,
Figure GDA0003054754010000031
效率优化目标为输出的
Figure GDA0003054754010000032
之和与输入的
Figure GDA0003054754010000033
之和的比率尽量大。
作为可选择的实施方式,所述约束条件包括以下条件的若干:功率平衡约束、主网交互功率约束、设备运行约束和储能约束。
作为可选择的实施方式,采用NSGA-Ⅱ求解综合能源系统运行优化模型,获得兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000034
效率目标的帕累托最优解集,通过VIKOR方法对对帕累托解集进行排序,选择最优解,得出兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000035
效率目标最优时设备的出力计划。
一种考虑供冷负荷需求响应的综合能源系统运行优化系统,包括:
综合能源系统建模模块,被配置为针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
需求响应建模模块,被配置为构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
优化模型建模模块,被配置为以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure GDA0003054754010000041
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
计算模块,被配置为求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000042
效率目标最优时设备的出力计划。
一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成上述一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成上述一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
与现有技术相比,本发明的有益效果为:
本发明从从人体舒适度角度考虑,以用户感知环境温度的舒适度区间为调节范围,对供冷负荷进行调节,最大限度的减少供冷设备的出力,可以减少综合能源系统的运行花费,提升整个系统的
Figure GDA0003054754010000043
效率,降低供冷高峰期供能紧张的局面。
本发明针对园区综合能源系统,在夏季高峰期供冷负荷所占比重较大,针对供冷设备挖掘需求响应潜力可以整合更多的柔性负荷,降低系统高峰期间的供能压力,提升整个园区综合能源系统的经济效益。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
图1是本实施例的综合能源系统结构图;
图2是本实施例的运行优化步骤框图;
图3是本实施例的求解最优解的步骤框图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,如图2所示,包括如下步骤,
S1:建立能量供应设备、能量转化设备、能量储存设备模型;
具体地,在步骤S1中,在本实施例中,如图1所示,能量供应设备包括电网、天然气网、风力发电机组和光伏发电机组;能量转化设备包括电制冷机、P2G机组、燃气轮机和吸收式制冷机;能量储存设备包括电储能系统和冰蓄冷系统。
具体的,风力发电机组模型为:
Figure GDA0003054754010000061
式中:
Figure GDA0003054754010000062
为风力发电机组在t时刻的输出电功率;v为实时风速;vci为切入风速;vco为切出风速;vr为风机额定风速,Pr为风机额定功率。
光伏发电机组模型为:
Figure GDA0003054754010000063
式中:
Figure GDA0003054754010000064
为光伏发电机组在t时刻的输出电功率;hr为额定光照强度;Pvr为光伏额定输出功率;ht为t时刻的实际光照强度。
电制冷机模型为:
Figure GDA0003054754010000065
式中:
Figure GDA0003054754010000066
为电制冷机在t时刻的制冷功率;
Figure GDA0003054754010000067
为电制冷机在t时刻消耗的电功率;ηEC为电制冷机组的制冷系数。
P2G机组模型为:
Figure GDA0003054754010000068
式中:
Figure GDA0003054754010000069
为P2G设备在t时刻的产气量;ηP2G为P2G设备电转气效率;
Figure GDA00030547540100000610
为P2G设备在t时刻输入的电能。
燃气轮机模型为:
Figure GDA00030547540100000717
Figure GDA0003054754010000071
式中:
Figure GDA00030547540100000718
为CCHP机组在t时刻的输出电功率;
Figure GDA0003054754010000072
为CCHP机组天然气消耗量;LNG为天然气的低位发热值;ηCCHP,e为CCHP机组的发电效率;ηCCHP,h为CCHP机组的发热效率;
Figure GDA0003054754010000073
为CCHP机组中余热锅炉在t时刻的输出热功率。
吸收式制冷机模型为:
Figure GDA0003054754010000074
式中:
Figure GDA0003054754010000075
为CCHP机组在t时刻的制冷功率;ηAC为吸收式制冷机组的冷热转换效率。
电储能系统模型为:
Figure GDA0003054754010000076
式中:
Figure GDA0003054754010000077
Figure GDA0003054754010000078
分别为电储能装置在t时刻和t-1时刻储存的电能;σES为电储能装置自损失率;
Figure GDA0003054754010000079
Figure GDA00030547540100000710
分别为电储能装置在t时刻的充电、放电功率;ηecha和ηedis分别为电储能装置的充电、放电效率。
冰蓄冷系统模型为:
Figure GDA00030547540100000711
式中:
Figure GDA00030547540100000712
Figure GDA00030547540100000713
为冰蓄冷装置在t时刻和t-1时刻现存冰量;ξIC为冷吨和千瓦之间的转换率;
Figure GDA00030547540100000714
为冰蓄冷系统在t时刻制冰消耗的电功率;ηIC为冰蓄冷系统的制冰效率;
Figure GDA00030547540100000715
Figure GDA00030547540100000716
分别为冰蓄冷装置在t时刻的蓄冰量和融冰量。σIS为冰蓄冷装置自损失率;ηicha和ηidis分别为电储能装置的充电、放电效率。
S2:建立基于可调节冷负荷的需求响应模型;
具体地,步骤S2中的需求响应模型为可调整冷负荷需求响应。
可调整冷负荷需求响应模型为:
Figure GDA0003054754010000081
式中,
Figure GDA0003054754010000082
为t时刻建筑物的供冷负荷;R为建筑物的等效热阻;Cair为建筑物室内比热容;Δt为调度时刻时长;τ=R·Cair
Figure GDA0003054754010000083
为t时刻建筑物室内温度;
Figure GDA0003054754010000084
为t时刻建筑物室外温度;
Figure GDA0003054754010000085
为夏季室温提高ΔT℃时可调整的冷负荷。Tsk为皮肤平均温度;M0为人体新陈代谢率;
Figure GDA0003054754010000086
为室内t时刻的人体舒适度;S0为外部热物质外表面面积;Sj为供冷房间内表面j的面积;
Figure GDA0003054754010000087
为外部热物质表面温度;Tcl为服装基本热阻;Ia/fcl为空气层热阻与服装面积系数的比值。
S3:建立综合能源系统优化目标及约束条件模型;
具体地,步骤S3中的优化目标包括经济目标和
Figure GDA0003054754010000088
效率目标;约束条件包括功率平衡约束、主网交互功率约束、设备运行约束、储能约束和人体舒适度约束。
经济目标模型为:
Fe=min(FG+FEX+FOM+FDM+FC)
式中:FG为气网购气成本;FEX为向电网购电成本;FOM为各设备单元运行维护成本;FDM为需求响应补贴成本,FC为碳排放治理成本。
Figure GDA0003054754010000091
式中:
Figure GDA0003054754010000092
为系统在t时刻的购气速率;Cgas为天然气的购买单价。
Figure GDA0003054754010000093
式中:PEX为系统在t时刻的向电网买电功率;CEX为t时刻的电网电价。
Figure GDA0003054754010000094
式中:Pi,t为第i种设备在t时刻的出力功率;ηi为第i种设备单位负荷的运维费用。
Figure GDA0003054754010000095
式中:Cadj为可调整冷负荷补偿费用;
Figure GDA0003054754010000096
为系统在t时刻调整的冷负荷。
Figure GDA0003054754010000097
式中:ηc为单位碳排放量的治理成本;
Figure GDA0003054754010000098
为t时刻CCHP机组消耗天然气的速率;mCCHP为CCHP机组消耗天然气的碳排放系数;
Figure GDA0003054754010000099
为t时刻系统向电网的买电功率;mEX为电网发电的碳排放系数。
Figure GDA00030547540100000911
效率目标模型为:
Figure GDA00030547540100000910
Figure GDA00030547540100001012
效率越大越好,
Figure GDA00030547540100001013
效率越大,证明能源的转化效率越高,减少了能源内部可用能的浪费。式中:Eoe为输出电能的
Figure GDA00030547540100001021
Eoc为输出冷量的
Figure GDA00030547540100001022
Eog为输出天然气的
Figure GDA00030547540100001023
Eie为输入电能的
Figure GDA00030547540100001026
Eig为输入天然气的
Figure GDA00030547540100001024
Eis为输入太阳能的
Figure GDA00030547540100001025
Eiw为输入风能的
Figure GDA00030547540100001027
Figure GDA0003054754010000101
式中:λe为电能的低位发热值。
Figure GDA0003054754010000102
式中:λe为电能的低位发热值,这里考虑到制冷量的单位为kWh;
Figure GDA0003054754010000103
为t时刻的环境温度;
Figure GDA00030547540100001028
为t时刻冷水机组出水口温度;
Figure GDA0003054754010000104
为t时刻冷水机组回水口温度。
Figure GDA0003054754010000105
式中:λg为按燃烧温度1300℃计算的天然气能质系数;
Figure GDA0003054754010000106
为t时刻的环境温度。
Figure GDA0003054754010000107
式中:λe为电能的低位发热值。
Figure GDA0003054754010000108
式中:λg为按燃烧温度1300℃计算的天然气能质系数;
Figure GDA0003054754010000109
为t时刻的环境温度。
Figure GDA00030547540100001010
式中:hr代表太阳能辐射照度;Acell代表太阳能电池面积;
Figure GDA00030547540100001011
为t时刻的环境温度;Ts为太阳辐射温度。
Figure GDA0003054754010000111
式中:ρa为空气密度;Aw为扫风面积;
Figure GDA0003054754010000112
为风电场在t时刻的等效切入风速;
Figure GDA0003054754010000113
为风电场的等效切出风速。
功率平衡约束模型为:
Figure GDA0003054754010000114
主网交互功率约束模型为:
Figure GDA0003054754010000115
Figure GDA0003054754010000116
设备运行约束模型为:
Figure GDA0003054754010000117
ΔPimin≤Pt i+1-Pt i≤ΔPimax
储能约束模型为:
Figure GDA0003054754010000118
Figure GDA0003054754010000119
人体舒适度约束模型为:
-0.9≤IPMV≤0.9
S4:求解综合能源系统运行优化模型。
在本实施例中,采用NSGA-Ⅱ求解综合能源系统运行优化模型,获得兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000121
效率目标的帕累托最优解集,然后通过VIKOR方法对对帕累托解集进行排序,选择最优解,得出兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000122
效率目标最优时设备的出力计划。
具体的,如图3所示,包括以下步骤:
(1)先进行种群初始化,生成初始化种群;
(2)计算群体的个体适应度,
(3)使用非支配排序方法对各个个体进行排序;
(4)通过选择、杂交、突变和产生后代群体;
(5)计算群体的个体适应度,使用非支配排序和拥挤距离对个体进行排序;
(6)判断此时是否已经达到最大遗传迭代数,如果是,则获取帕累托最优解集,否则,当前遗传迭代数+1,返回至步骤(4);
(7)标准化帕累托最优解集中的目标值;
(8)确定正负理想解,计算群体效用、个体后悔和折衷评价值;
(9)对帕累托解集进行排序,选择最优解。
本发明还提供以下产品实施例:
一种考虑供冷负荷需求响应的综合能源系统运行优化系统,包括:
综合能源系统建模模块,被配置为针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
需求响应建模模块,被配置为构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
优化模型建模模块,被配置为以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure GDA0003054754010000131
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
计算模块,被配置为求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure GDA0003054754010000132
效率目标最优时设备的出力计划。
一种电子设备,包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成上述一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
一种计算机可读存储介质,用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成上述一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (9)

1.一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:包括以下步骤:
针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
所述的构建基于可调节冷负荷的需求响应模型的具体过程包括:构建建筑物室内温度与建筑物的供冷负荷、可调整的冷负荷的表达式;
所述的可调节冷负荷的需求响应模型为:
Figure FDA0004069203540000011
式中,
Figure FDA0004069203540000012
为t时刻建筑物的供冷负荷;R为建筑物的等效热阻;Cair为建筑物室内比热容;Δt为调度时刻时长;τ=R·Cair
Figure FDA0004069203540000013
为t时刻建筑物室内温度;
Figure FDA0004069203540000014
为t时刻建筑物室外温度;
Figure FDA0004069203540000015
为夏季室温提高ΔT℃时可调整的冷负荷;Tsk为皮肤平均温度;M0为人体新陈代谢率;
Figure FDA0004069203540000016
为室内t时刻的人体舒适度;S0为外部热物质外表面面积;Sj为供冷房间内表面j的面积;
Figure FDA0004069203540000017
为外部热物质表面温度;Tcl为服装基本热阻;Ia/fcl为空气层热阻与服装面积系数的比值;
以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure FDA0004069203540000021
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
所述的
Figure FDA0004069203540000022
效率目标模型为:
Figure FDA0004069203540000023
式中:Eoe为输出电能的
Figure FDA0004069203540000024
Eoc为输出冷量的
Figure FDA0004069203540000025
Eog为输出天然气的
Figure FDA0004069203540000026
Eie为输入电能的
Figure FDA0004069203540000027
Eig为输入天然气的
Figure FDA0004069203540000028
Eis为输入太阳能的
Figure FDA0004069203540000029
Eiw为输入风能的
Figure FDA00040692035400000210
Figure FDA00040692035400000211
式中:λe为电能的低位发热值,这里考虑到制冷量的单位为kWh;Tt 0为t时刻的环境温度;Tt out为t时刻冷水机组出水口温度;Tt in为t时刻冷水机组回水口温度;
Figure FDA00040692035400000212
为电制冷机在t时刻的制冷功率;
Figure FDA00040692035400000213
为CCHP机组在t时刻的制冷功率;
Figure FDA00040692035400000214
为冰蓄冷装置在t时刻的蓄冰量;
求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure FDA00040692035400000215
效率目标最优时设备的出力计划。
2.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:所述的能量供应设备包括电网、天然气网、风力发电机组和光伏发电机组;
所述能量转化设备包括电制冷机、P2G机组、燃气轮机和吸收式制冷机;
所述的能量储存设备包括电储能系统和冰蓄冷系统。
3.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:经济性优化目标为气网购气成本、向电网购电成本、各设备单元运行维护成本、为需求响应补贴成本和碳排放治理成本之和尽量小。
4.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:
Figure FDA0004069203540000031
效率优化目标为输出的
Figure FDA0004069203540000032
之和与输入的
Figure FDA0004069203540000033
之和的比率尽量大。
5.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:所述约束条件包括以下条件的若干:功率平衡约束、主网交互功率约束、设备运行约束和储能约束。
6.如权利要求1所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法,其特征是:采用NSGA-Ⅱ求解综合能源系统运行优化模型,获得兼顾经济目标和
Figure FDA0004069203540000034
效率目标的帕累托最优解集,通过VIKOR方法对对帕累托解集进行排序,选择最优解,得出兼顾经济目标和
Figure FDA0004069203540000035
效率目标最优时设备的出力计划。
7.一种考虑供冷负荷需求响应的综合能源系统运行优化系统,其特征是:包括:
综合能源系统建模模块,被配置为针对综合能源系统结构,建立能量供应设备、能量转化设备以及能量储存设备模型;
需求响应建模模块,被配置为构建基于可调节冷负荷的需求响应模型;
所述的构建基于可调节冷负荷的需求响应模型的具体过程包括:构建建筑物室内温度与建筑物的供冷负荷、可调整的冷负荷的表达式;
所述的可调节冷负荷的需求响应模型为:
Figure FDA0004069203540000041
式中,
Figure FDA0004069203540000042
为t时刻建筑物的供冷负荷;R为建筑物的等效热阻;Cair为建筑物室内比热容;Δt为调度时刻时长;τ=R·Cair;Tt in为t时刻建筑物室内温度;
Figure FDA0004069203540000048
为t时刻建筑物室外温度;
Figure FDA0004069203540000043
为夏季室温提高ΔT℃时可调整的冷负荷;Tsk为皮肤平均温度;M0为人体新陈代谢率;
Figure FDA0004069203540000044
为室内t时刻的人体舒适度;S0为外部热物质外表面面积;Sj为供冷房间内表面j的面积;
Figure FDA0004069203540000049
为外部热物质表面温度;Tcl为服装基本热阻;Ia/fcl为空气层热阻与服装面积系数的比值;
优化模型建模模块,被配置为以人体感知环境温度的舒适度区间为调节范围,以设备运行效率相关条件为约束条件,以经济性和
Figure FDA0004069203540000045
效率为综合优化目标,构建综合能源系统运行优化模型;
所述的
Figure FDA0004069203540000046
效率目标模型为:
Figure FDA0004069203540000047
式中:Eoe为输出电能的
Figure FDA0004069203540000051
Eoc为输出冷量的
Figure FDA00040692035400000511
Eog为输出天然气的
Figure FDA0004069203540000052
Eie为输入电能的
Figure FDA0004069203540000053
Eig为输入天然气的
Figure FDA00040692035400000512
Eis为输入太阳能的
Figure FDA0004069203540000054
Eiw为输入风能的
Figure FDA0004069203540000055
Figure FDA0004069203540000056
式中:λe为电能的低位发热值,这里考虑到制冷量的单位为kWh;Tt 0为t时刻的环境温度;Tt out为t时刻冷水机组出水口温度;Tt in为t时刻冷水机组回水口温度;
Figure FDA0004069203540000057
为电制冷机在t时刻的制冷功率;
Figure FDA0004069203540000058
为CCHP机组在t时刻的制冷功率;
Figure FDA0004069203540000059
为冰蓄冷装置在t时刻的蓄冰量;
计算模块,被配置为求解所述优化模型,得到最优解集并排序,获取兼顾经济目标和
Figure FDA00040692035400000510
效率目标最优时设备的出力计划。
8.一种电子设备,其特征是:包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令,所述计算机指令被处理器运行时,完成权利要求1-6中任一项所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其特征是:用于存储计算机指令,所述计算机指令被处理器执行时,完成权利要求1-6中任一项所述的一种计及需求响应的综合能源系统运行优化方法中的步骤。
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