CN113465221B - 一种低碳排放的冷热电联产系统及其控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种低碳排放的冷热电联产系统及其控制方法，系统包括供能装置、储能装置和余热回收装置，供能装置包括供冷装置和供热装置，供冷装置为电制冷机组，包括废热型溴化锂吸收式冷水机组和蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组，分别对供能过程中产生的烟气所带热量和余热回收装置中余热回收锅炉回收的余热进行利用；供热装置包括光伏和光热一体化装置，在利用光伏产生电负荷的同时，利用过程中产生的热能提供热负荷；控制方法通过求解最优设备处理解提高系统的能源利用率并降低碳排放。本发明的低碳排放的冷热电联产系统能源利用率高、碳排放低、环保效益高且冷热电负荷供给持续稳定，具有广泛的应用前景。

Description

一种低碳排放的冷热电联产系统及其控制方法
技术领域
本发明涉及一种低碳排放的冷热电联产系统及其控制方法，属于冷热电联产多能源利用领域。
背景技术
现如今，生活和生产的主要能源仍然是石油与煤矿，且随着社会发展，大量的石油和煤矿被消耗产生的大量二氧化碳，也是当前碳排放量居高不下的原因。因此对于碳排放的治理和能源系统的研究尤其关键，特别是对于清洁能源的开发与利用，或是对于传统能源系统的提升。冷热电联产系统具有损耗小，经济效益高，环保效益高等特点，对于减少碳排放，提高能源利用率，是个值得大力开发与研究的系统，该系统将清洁能源与传统能源相结合，冷热电联产联供，是降低碳排放问题的最好选择。
而现有的冷热电联产系统主要包括传统冷热电联产系统和耦合一种清洁能源的冷热电分布式系统，其中，传统冷热电联产系统主要以天然气为能源，独立地输出冷热电三种负荷，相对于其他的能源系统能够有较高的能源利用率，但随着能源系统技术的逐渐发展，其能源利用率较高的优势已日渐降低，且存在碳排放量大的负面影响；耦合了一种清洁能源的冷热电分布式系统中最为常见的是耦合了光伏的冷热电系统，此系统较传统冷热电联产系统在提高了能源利用率的同时，由于耦合了光伏清洁能源，环保效益更高，但是光伏具有间歇性，在系统未包含很好的储能设备的时候，无法持续地供给冷热电符合。
因此，需要一种能够解决上述技术问题的新型冷热电联产系统。
发明内容
发明目的：本发明目的之一在于提供一种能源利用率高、碳排放低、环保效益高且冷热电负荷供给持续稳定的冷热电联产系统，本发明的另一目的在于提供该低碳排放的冷热电联产系统利用多种群蚁狮算法的控制方法。
技术方案：本发明的低碳排放的冷热电联产系统，包括供能装置、储能装置和余热回收装置，其中，所述所述供能装置包括供冷装置和供热装置，供冷装置为电制冷机组，包括废热型溴化锂吸收式冷水机组和蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组，分别对供能过程中产生的烟气所带热量和余热回收装置中余热回收锅炉回收的余热进行利用；所述供热装置包括光伏-光热一体化装置，在利用光伏产生电负荷的同时，利用过程中产生的热能提供热负荷。
其中蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组配合余热回收锅炉，重复利用系统余热供给冷热负荷；废热型溴化锂吸收式冷水机组配合烟气冷凝换热器，重复利用系统烟气供给冷热负荷。
所述供能装置还包括动力装置，所述动力装置包括以天然气为染料的燃气轮机和发电装置，燃气轮机通过燃气供能给发电装置为系统提供电负荷；所述供热装置还包括燃气锅炉、余热回收锅炉和换热器，通过多途径对系统提供热负荷。
所述储能装置包括蓄电装置、储热装置和蓄冷装置，蓄电装置为镍氢蓄电池，镍氢蓄电池电池容量大，放点倍率高，且相较于镍铬电池和铅酸电池而言低污染、更环保且寿命长，替换成本低；蓄热装置为合金类相变蓄热器，金属材料的储热性能比无机盐和有机材料占有明显的优势，且相变稳定性好、性价比高、使用寿命长；蓄冷装置为高蓄冷密度材料的相变蓄冷器，采用合适的相变材料可以获得较高的储能密度，从而更好的蓄冷。
进一步的，储能装置的容量至少为所有供能装置容量和的80％，储能设备容量配置过大，会导致部分储能容量闲置,降低系统的经济性；储能设备容量配置过小,不能满足系统运行可靠性或安全性需求。
所述余热回收装置还包括烟气冷凝换热器，燃气轮机产生的烟气经过废热型溴化锂吸收式冷水机组第一次利用提供冷负荷后，通过烟气冷凝换热器第二次利用，产生低位发生器热源水再供给给废热型溴化锂吸收式冷水机组作为热源第三次利用。通过三次利用最大限度的利用了热源产生的热能，避免了多余的能源浪费，同时也降低了过程中的碳排放量。
上述低碳排放的冷热电联产系统的多种群蚁狮算法控制方法，包括以下步骤：
1)数据初始化，增加四个子种群，定义各设备的功率为x1,x2,x3,…，作为输入值蚂蚁，对应的局部最优解为蚁狮，确定蚂蚁和蚁狮的数量以及变量维数，在可行域内随机初始化它们的位置，并计算相应的适应度值；
2)选择初始化后蚁狮群中适应度最好的作为精英蚁狮；
3)通过轮盘赌算法为每只蚂蚁选择一只蚁狮，根据蚁狮位置更新的值，使该蚂蚁在蚁狮和精英蚁狮的附近随机游走，取平均值作为蚂蚁的位置；
4)每次迭代后重新计算蚂蚁和蚁狮的适应值，根据蚂蚁的位置和适应度更新蚁狮的位置，适应度最好的位置为精英蚁狮的位置；
5)判断是否达到最大迭代次数，若达到，输出系统各设备出力的最优结果作为输入进入系统仿真，若未达到则返回步骤3；
6)系统仿真，验证该输入的系统是否满足二氧化碳排放指标，若满足则输出系统各设备出力的最优结果，若不满足则返回步骤3。
算法的寻优过程，每进行一遍即迭代一次，并非运行一次就停止运行的。
蚂蚁为输入值即各设备的功率，以设备的出力为计算方式，计算二氧化碳排放，蚁狮指该算法的局部最优解，精英蚁狮指全局最优解。
所述步骤1中，四个子种族群分别对应于算法的搜索范围、收敛速度、局部搜索能力和全局搜索能力。分别为了提高算法的搜索范围，收敛速度，局部搜索能力和全局搜索能力。
所述步骤3中，轮盘赌算法中增加提高算法的收敛速度，并平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力的权重系数。
所述权重系数的表达式如下：
Figure BDA0003121156590000031
其中，
Figure BDA0003121156590000032
为第t次迭代时第i个高适应值蚂蚁，
Figure BDA0003121156590000033
为第t次迭代时的蚁狮，
Figure BDA0003121156590000034
为第t此迭代时的精英蚁狮，μ1和μ2为引力调整系数。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：采用两种不同的溴化锂制冷机对能源合理且更高效地利用；多次再利用提高能源利用率的同时减少系统碳排放量；电负荷、冷负荷和热负荷的高效存储，确保系统负荷供给的持续性和稳定性；光伏供电外还利用了光电过程中产生的热能，能源供给更清洁高效。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图；
图2为本发明的算法流程图；
图3为本发明的能源利用率对比图；
图4为本发明的二氧化碳排放系数对比图；
图5为本发明的综合成本对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
如图1所示，本发明的低碳排放的冷热电联产系统包括包括供能装置、储能装置和余热回收装置，其中，所述供能装置包括供冷装置和供热装置，供冷装置为电制冷机组，包括废热型溴化锂吸收式冷水机组和蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组，分别对供能过程中产生的烟气所带热量和余热回收装置中余热回收锅炉回收的余热进行利用；所述供热装置包括光伏-光热一体化装置，在利用光伏产生电负荷的同时，利用过程中产生的热能提供热负荷。
其中蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机配合余热回收锅炉，重复利用系统余热供给冷热负荷；废热型溴化锂吸收式冷水机组配合烟气冷凝换热器，重复利用系统烟气供给冷热负荷。
系统中，所述的改进后的冷热电系统中，燃气轮机与废热型溴化锂吸收式冷水机组相连然后与烟气冷凝换热器相连，燃气轮机分别与余热回收锅炉和换热器相连，燃气轮机和燃气锅炉燃烧天然气提供系统动能和热负荷，光伏-光热一体化装置和燃气轮机与镍氢电池相连，然后与电制冷机和电锅炉相连，合金类相变储热设备分别与燃气锅炉，换热器，余热回收锅炉，电锅炉相连，高蓄冷密度材料的相变蓄冷装置分别与蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组，废热型溴化锂吸收式冷水机组，电制冷机相连。
所述的合金类相变储热设备与燃气锅炉、换热器、余热回收锅炉、电锅炉相连，存储满足用户热负荷需求后剩余的系统热负荷；高蓄冷密度材料的相变蓄冷装置与电制冷机、废热型溴化锂吸收式冷水机组、蒸汽双效型溴化锂吸收式冷水机组相连，存储满足用户冷负荷需求后剩余的系统冷负荷；镍氢电池与光伏-光热一体化装置、燃气轮机的发电装置相连，存储满足用户电负荷需求后剩余的系统电负荷。
所述供能装置还包括动力装置，所述动力装置包括以天然气为染料的燃气轮机和发电装置，燃气轮机通过燃气供能给发电装置为系统提供电负荷；所述供热装置还包括燃气锅炉、余热回收锅炉和换热器，通过多途径对系统提供热负荷。
所述储能装置包括蓄电装置、储热装置和蓄冷装置，蓄电装置为镍氢蓄电池，镍氢蓄电池电池容量大，放点倍率高，且相较于镍铬电池和铅酸电池而言低污染、更环保且寿命长，替换成本低；储热装置为合金类相变蓄热器，金属材料的储热性能比无机盐和有机材料占有明显的优势，且相变稳定性好、性价比高、使用寿命长；蓄冷装置为高蓄冷密度材料的相变蓄冷装置，采用合适的相变材料可以获得较高的储能密度，从而更好的蓄冷。
所述储能装置的容量为各功能设备最大容量的80％。
所述余热回收装置还包括烟气冷凝换热器，燃气轮机产生的烟气经过废热型溴化锂吸收式冷水机组第一次利用提供冷负荷后，通过烟气冷凝换热器第二次利用，产生低位发生器热源水再供给给废热型溴化锂吸收式冷水机组作为热源第三次利用。通过三次利用最大限度的利用了热源产生的热能，避免了多余的能源浪费，同时也降低了过程中的碳排放量。
如图2所示，上述低碳排放的冷热电联产系统及其控制方法，包括以下步骤：
1)数据初始化，增加四个子种群，定义各设备的功率为x1,x2,x3,…，作为输入值蚂蚁，对应的局部最优解为蚁狮，确定蚂蚁和蚁狮的数量以及变量维数，在可行域内随机初始化它们的位置，并计算相应的适应度值；
2)选择初始化后蚁狮群中适应度最好的作为精英蚁狮；
3)通过轮盘赌算法为每只蚂蚁选择一只蚁狮，根据蚁狮位置更新的值，使该蚂蚁在蚁狮和精英蚁狮的附近随机游走，取平均值作为蚂蚁的位置；
4)每次迭代后重新计算蚂蚁和蚁狮的适应值，根据蚂蚁的位置和适应度更新蚁狮的位置，适应度最好的位置为精英蚁狮的位置；
5)判断是否达到最大迭代次数，若达到，输出系统各设备出力的最优结果作为输入进入系统仿真，若未达到则返回步骤3；
6)系统仿真，验证该输入的系统是否满足二氧化碳排放指标，若满足则输出系统各设备出力的最优结果，若不满足则返回步骤3。
本发明的低碳排放的冷热电联产系统的控制方法，利用蚁狮种群算法，以碳排放量为参数，计算出系统最优设备出力方案，进而实现对系统的调控。
所述步骤1中，四个子种族群分别对应于算法的搜索范围、收敛速度、局部搜索能力和全局搜索能力。分别为了提高算法的搜索范围，收敛速度，局部搜索能力和全局搜索能力。
所述步骤3中，轮盘赌算法中增加提高算法的收敛速度，并平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力的权重系数。
所述权重系数的表达式如下：
Figure BDA0003121156590000051
其中，
Figure BDA0003121156590000052
为第t次迭代时第i个高适应值蚂蚁，
Figure BDA0003121156590000053
为第t次迭代时的蚁狮，
Figure BDA0003121156590000054
为第t此迭代时的精英蚁狮，μ1和μ2为引力调整系数。
算法中，以系统设备的功率为初值，根据实际冷热电负荷需求，求取二氧化碳排放量的最低值，尽可能的提高系统的环保效益，具体的提高效果见图3、图4和图5。为与传统的冷热电三联供系统进行区分，本发明的冷热电三联供系统在对比图中称为新型冷热电三联供系统。
如图3所示，本发明的冷热电联产系统对能源的利用率保持在80％-85％之间，较传统冷热电三联供系统的63％-70％和耦合光伏冷热电三联供系统的73％-78％有了明显的提高。
如图4所示，本发明的冷热电联产系统的各季节碳排放量保持在900-1100g/kw之间，较传统冷热电三联供系统的1600-1900g/kw而言，有了大幅的降低且更加稳定，碳排放量低且环保效应更高。
如图5所示，本发明的冷热电联产系统的各季节成本在7800-10000元之间，较传统冷热电三联供系统的8000-10500元更低，综合图3和图4的能源利用率和低碳排放带来的环保效应来看，本发明的冷热电联产系统综合效果更佳。

Claims (4)

1.一种低碳排放的冷热电联产系统的控制方法，其特征在于，所述低碳排放的冷热电联产系统，包括供能装置、储能装置和余热回收装置，所述供能装置包括供冷装置和供热装置，供冷装置为电制冷机组，供热装置包括利用光伏产生电负荷的同时利用过程中产生的热能提供的热负荷的光伏-光热一体化装置；
所述控制方法包括以下步骤：
1)数据初始化，增加四个子种群，定义各设备的功率为x1，x2，x3，...，作为输入值蚂蚁，对应的局部最优解为蚁狮，确定蚂蚁和蚁狮的数量以及变量维数，在可行域内随机初始化它们的位置，并计算相应的适应度值；
2)选择初始化后蚁狮群中适应度最好的作为精英蚁狮；
3)通过轮盘赌算法为每只蚂蚁选择一只蚁狮，根据蚁狮位置更新的值，使该蚂蚁在蚁狮和精英蚁狮的附近随机游走，取平均值作为蚂蚁的位置；
4)每次迭代后重新计算蚂蚁和蚁狮的适应值，根据蚂蚁的位置和适应度更新蚁狮的位置，适应度最好的位置为精英蚁狮的位置；
5)判断是否达到最大迭代次数，若达到，输出系统各设备出力的最优结果作为输入进入系统仿真，若未达到则返回步骤3；
6)系统仿真，验证该输入的系统是否满足二氧化碳排放指标，若满足则输出系统各设备出力的最优结果，若不满足则返回步骤3。
2.根据权利要求1所述的低碳排放的冷热电联产系统的控制方法，其特征在于，所述步骤1中，四个子种族群分别对应于算法的搜索范围、收敛速度、局部搜索能力和全局搜索能力。
3.根据权利要求1所述的低碳排放的冷热电联产系统的控制方法，其特征在于，所述步骤3中，轮盘赌算法中增加提高算法的收敛速度，并平衡算法的局部搜索能力和全局搜索能力的权重系数。
4.根据权利要求3所述的低碳排放的冷热电联产系统的控制方法，其特征在于，所述权重系数的表达式如下：
Figure FDA0003653640430000011
Figure FDA0003653640430000012
其中，μ1和μ2为引力调整系数，
Figure FDA0003653640430000013
为第t次迭代时第i个高适应值蚂蚁，
Figure FDA0003653640430000014
为第t次迭代时的蚁狮，
Figure FDA0003653640430000015
为第t此迭代时的精英蚁狮。
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Assignee: Nanjing Yiwei Intelligent Control Technology Co.,Ltd. Huai'an Branch

Assignor: HUAIYIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY

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Denomination of invention: A Low Carbon Emission Cogeneration System and Its Control Method

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