CN113673785A - 一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于空气源热泵技术领域，提供了一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法及系统，该方法包括：获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量；根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。本发明能够准确描述空气源负荷电功率与所属建筑物楼宇室内平均温度之间的定量关系，根据峰谷电价实现空气源热泵负荷优化运营。
Description
技术领域
本发明属于空气源热泵技术领域，尤其涉及一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法及系统。
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。
峰谷电价是指高峰用电和低谷用电分别计算电费的一种电价制度，高峰用电收费标准高，低谷用电收费标准低。峰谷电价制度能充分发挥价格的经济杠杆作用，使用电单位错开用电时间，调动用户削峰填谷、均衡用电的积极性，促进充分利用设备和能源。
空气源热泵先把水制热成50℃/7℃左右的热/冷水，然后通过水泵经水管路输送到各个房间，与室内进行热交换，达到制热/冷目的。楼宇房间内温度作出小范围改变不会明显影响用户温度舒适性，由于水和建筑物热惯性时间常数较大(甚至可以增加蓄热水罐等储热装置进一步增加储热能力)，因此可以存储大量热量，能够实现空气源热泵启停(用电)状态与室内目标温度之间的解耦。
因此如何充分利用建筑物及水循环系统蓄热/冷能力，根据峰谷电价优化热泵负荷出力曲线，使空气源热泵供热/冷负荷电费成本大为降低是目前急需解决的技术问题。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法及系统，其能够准确描述空气源负荷电功率与所属建筑物楼宇室内平均温度之间的定量关系，根据峰谷电价实现空气源热泵负荷优化运营。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法。
一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，包括：
获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；
根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；
基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；
以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量；
优化模块，其被配置为：根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。
进一步的，所述室内温度约束为：室内平均温度不低于室内最低温度限制、不高于室内最高温度限制。
进一步的，所述目标函数为：
其中，F为空气源热泵负荷总费用；T为一个周期内被均分成的时段数；PHPj(t)为空气源热泵群功率，对于非变频热泵机组开启时为额定功率，关闭时功率为零；C(t)为分时电价；t为时段；N为热泵机组的台数。
进一步的，所述室内平均温度的变化用热空间模型描述：
其中，Kair为末端房间的热导，Cair为末端房间的热容，Ti为室内平均温度，To为室外温度，Qex为热/冷冻水与房间的热交换功率。
进一步的，所述热/冷冻水与房间的热交换功率为：
Qex＝Kair-water(Ti-Te)
其中，Kair-water为热交换热导，Te为空气源热泵出水温度。
进一步的，所述空气源热泵出水温度与空气源热泵回水温度随时间的变化关系为：
其中，Cb为空气源热泵回水热容，Tb为空气源热泵回水温度，Kw＝cv为热/冷冻水的热导，c是热/冷冻水的比热容，v是热/冷冻水的流量。
进一步的，空气源热泵出水温度随时间的变化为：
其中，Ce为空气源热泵出水热容，sj为热泵j的启停状态：开启时为1、关闭时为0，QHPj为空气源热泵j的制热/冷量。
本发明的第二个方面提供一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营系统。
一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营系统，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；
目标函数确定模块，其被配置为：根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；
模型构建模块，其被配置为：基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；
输出模块，其被配置为：以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量；
优化模块，其被配置为：根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明分析了空气源热泵负荷和空气源热泵机组群供暖/冷工作原理，并建立了空气源热泵负荷用电模型，能够准确描述空气源负荷电功率与所属建筑物楼宇室内温度之间定量关系。
本发明充分利用空气源热泵负荷蓄热/冷特性，根据峰谷电价实现空气源热泵负荷优化运营，使运行周期内电费花费最低，大大降低分散式供暖成本。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
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是本发明实施例中的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法的流程图；
图2是本发明实施例采集的山东电网峰谷电价；
图3是本发明实施例设定的一种优化运行策略；
图4是本发明实施例中最优成本下的出力情况；
图5是本发明实施例中最优成本下的室内温度曲线。
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。
需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，包括以下步骤：
获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；
根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；
基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；
以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量；
根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。
具体的，本发明的详细技术方案如下：
构建空气源热泵负荷模型：
空气源热泵j的制热/冷效率，即空气源热泵电功率与制热/冷量之间关系，可表示为：
Qej＝copjQHPj (1)
式中：Qej和QHPj分别表示空气源热泵j的电功率和制热/冷量；copj为制热/冷能效比，表示空气源热泵负荷j单位功率下的制热/冷量。
根据热力学第一定律，空气源热泵出水温度随时间t的变化可表示为：
式中：Te表示空气源热泵出水温度(℃)；Ce表示空气源热泵出水热容(J/℃)；Kw＝cv是热/冷冻水的热导(W/℃)；c是热/冷冻水的比热容(J/℃·kg)；v是热/冷冻水的流量(kg/s)；sj表示热泵j的启停状态：开启时为1，关闭时为0；N表示非变频热泵机组的台数。
根据热力学第一定律，空气源热泵回水温度随时间t的变化可表示为：
式中：Tb表示空气源热泵回水温度(℃)；Cb表示空气源热泵回水热容(J/℃)；Qex是热/冷冻水与房间的热交换功率(W)。
热/冷冻水与末端房间的冷冻水与室内热量交换满足：
Qex＝Kair-water(Ti-Te) (4)
式中：Ti是室内平均温度(℃)；Kair-water是热交换热导(W/℃)。
室内平均温度变化可以用热空间模型描述：
式中：Kair和Cair分别末端房间的热导(W/℃)和热容(J/℃)；To是室外温度(℃)。
峰谷电价是指高峰用电和低谷用电分别计算电费的一种电价制度，高峰用电收费标准高，低谷用电收费标准低。峰谷电价制度能充分发挥价格的经济杠杆作用，使用电单位错开用电时间，调动用户削峰填谷、均衡用电的积极性，促进充分利用设备和能源。我国很多地区在执行峰谷电价制度，峰谷电价之间甚至接近3倍。以山东电网为例，峰谷电价如图2所示。
构建优化热泵运营模型：
基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营模型追求空气源热泵运行过程中电费花费最低，如图3所示。在T1谷价时段，热泵开启数为P3，室内温度被抬升。在平电价T2及峰电价T3时段，适量关停热泵到P2及P1台，通过错峰以降低电费成本。
优化热泵运营模型的目标函数为：
式中，F为空气源热泵负荷总费用；T为一个周期内被均分成的时段数；PHPj(t)为空气源热泵群功率，对于非变频热泵机组开启时为额定功率，关闭时功率为零；C(t)为分时电价；t为时段；N为需要开启的热泵数量。
1)室内温度约束
Tmin≤Ti≤Tmax (7)
式中，Tmax、Tmin分别为楼宇室内温度的最高、低温度限制。
2)楼宇室内温度与空气源热泵群功率之间关系如式(1)～(5)。
为了验证本实施例的技术方案，进行了仿真分析
楼宇制热/冷空气源热泵负荷参数如表1所示，采用图2所示的山东电网峰谷电价。空气源热泵负荷制热量为1500kW，分为20台压缩机(可单独控制)，每台压缩机电功率为25kW，制热热量75kW。
表1楼宇制热空气源热泵负荷系统参数
考虑到温度变化模型中室内温度由冷冻水水温及空气交换热量共同作用，需要处理的数据量庞大，对模型进行简化求解。首先拟合了室内温度与热泵开启台数之间的关系，为了将室内温度维持到18℃、20℃、22℃、24℃、26℃，需要开启的压缩机分别为9台、10台、12台、13台、14台，在以温度上下限及热泵启停台数为约束，以最优经济成本为目标，使用Yalmip求解器对各时段热泵压缩机组的启停台数进行求解。
结合峰谷电价的出力优化结果如图4所示，结果表明：在0：00-8：00时段，此时电价处于低谷时段，热泵压缩机组通过适量抬升出力使房屋末端存储一定热能。在8：00-15：00时段，此时电价处于峰谷交替时段，通过机组出力的灵活调节，释放低价时段存储的热量。结合峰谷电价优化运营的室内温度如图5所示，温度可维持在舒适范围之内。结合峰谷电价的优化运营成本与室内温度恒温控制的成本对比如表2所示，根据峰谷电价控制空气源热泵的启停，能够有效降低热泵运行的成本。
表2参与优化前后成本对照
空气源热泵负荷是一种具有广阔应用前景的分散式制热/冷负荷，本实施例提出了一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，主要包括两个方面：
1)分析了空气源热泵负荷和空气源热泵机组群供暖/冷工作原理，并建立了空气源热泵负荷用电模型，能够准确描述空气源负荷电功率与所属建筑物楼宇室内温度之间定量关系。
2)充分利用空气源热泵负荷蓄热/冷特性，根据峰谷电价实现空气源热泵负荷优化运营，使运行周期内电费花费最低，大大降低分散式供暖成本。
实施例二
本实施例提供了一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营系统。
一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营系统，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；
目标函数确定模块，其被配置为：根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；
模型构建模块，其被配置为：基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；
输出模块，其被配置为：以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量；
优化模块，其被配置为：根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。
此处需要说明的是，上述目标函数确定模块、模型构建模块、输出模块和优化模块与实施例一中所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法中的步骤。
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，本发明可采用硬件实施例、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和光学存储器等)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。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
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。
Claims (10)
1.一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，包括：
获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；
根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；
基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；
以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量；
根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。
2.根据权利要求1所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，所述室内温度约束为：室内平均温度不低于室内最低温度限制、不高于室内最高温度限制。
3.根据权利要求1所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，所述目标函数为：
其中，F为空气源热泵负荷总费用；T为一个周期内被均分成的时段数；PHPj(t)为空气源热泵群功率，对于非变频热泵机组开启时为额定功率，关闭时功率为零；C(t)为分时电价；t为时段；N为热泵机组的台数。
4.根据权利要求1所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，所述室内平均温度的变化用热空间模型描述：
其中，Kair为末端房间的热导，Cair为末端房间的热容，Ti为室内平均温度，To为室外温度，Qex为热/冷冻水与房间的热交换功率。
5.根据权利要求4所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，所述热/冷冻水与房间的热交换功率为：
Qex＝Kair-water(Ti-Te)
其中，Kair-water为热交换热导，Te为空气源热泵出水温度。
6.根据权利要求5所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，所述空气源热泵出水温度与空气源热泵回水温度随时间的变化关系为：
其中，Cb为空气源热泵回水热容，Tb为空气源热泵回水温度，Kw＝cv为热/冷冻水的热导，c是热/冷冻水的比热容，v是热/冷冻水的流量。
7.根据权利要求6所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法，其特征在于，空气源热泵出水温度随时间的变化为：
其中，Ce为空气源热泵出水热容，sj为热泵j的启停状态：开启时为1、关闭时为0，QHPj为空气源热泵j的制热/冷量。
8.一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数；
目标函数确定模块，其被配置为：根据空气源热泵群功率、分时电价和热泵机组的台数构建目标函数；
模型构建模块，其被配置为：基于目标函数和室内平均温度约束条件，构建优化热泵运营模型；
输出模块，其被配置为：以空气源热泵负荷总费用最低为目标，采用优化热泵运营模型，得到需要开启的热泵数量。
优化模块，其被配置为：根据需要开启的热泵数量，关闭多余的热泵，以实现空气源热泵负荷优化运营。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法中的步骤。
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| CN202111050002.8A Active CN113673785B (zh) | 2021-09-08 | 2021-09-08 | 一种基于峰谷电价的空气源热泵负荷优化运营方法及系统 |
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Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115388530A (zh) * | 2022-08-25 | 2022-11-25 | 重庆大学 | 一种基于峰谷电价的辐射供热供冷系统的智能控制方法 |
| CN118014774A (zh) * | 2024-04-08 | 2024-05-10 | 国网浙江综合能源服务有限公司 | 采用空气源热泵的制热设备配置方法、系统、设备和介质 |
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2021
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| CN113673785B (zh) | 2022-04-19 |
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