CN114091973A - 综合能源系统能效提升的方法、装置及终端设备 - Google Patents

综合能源系统能效提升的方法、装置及终端设备 Download PDF

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CN114091973A CN202111479609.8A CN202111479609A CN114091973A CN 114091973 A CN114091973 A CN 114091973A CN 202111479609 A CN202111479609 A CN 202111479609A CN 114091973 A CN114091973 A CN 114091973A
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宋亮
徐小龙
李国亮
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North China Electric Power University
Zaozhuang Power Supply Co of State Grid Shandong Electric Power Co Ltd
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Abstract

本申请适用于能源规划技术领域，提供了综合能源系统能效提升的方法、装置及终端设备，该方法包括：获取综合能源系统的能源数据；根据综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型；基于综合能源系统能流图模型和约束条件，确定综合能源系统能流图模型约束条件；基于综合能源系统能流图模型和
Figure DDA0003394472420000011
效率，确定综合能源系统能流图模型评价指标；基于综合能源系统能流图模型约束条件和综合能源系统能流图模型评价指标，利用遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。本申请提供了一种以能效提升最大化为目标，通过综合分析综合能源系统的特性，构建能效提升的综合能源系统模型的方法，为综合能源系统的设计、规划提供了指导性建议。

Description

综合能源系统能效提升的方法、装置及终端设备
技术领域
本申请属于能源规划技术领域，尤其涉及综合能源系统能效提升的方法、装置及终端设备。
背景技术
近些年我国经济的高速发展，对能源的需求日益增加。随着能源种类的增多、能源开发难度的增大，因此，需要解决能源利用率低、灵活性差等一系列问题。因此，许多学者展开了对于综合能源系统的研究。
综合能源系统主要由供能、交换、存储、消费等几个环节构成，通过协调能源使用的各个环节，在不同的能源形式协同优化的下，可以提升能源利用率的同时，更能推动能源互联网的发展。
但在实际应用过程中，综合能源系统虽实现了能源的协同耦合，但能效提升程度较低，对各类能源造成了极大的浪费。因此，如何提供一种能够使能效提升最大化的综合能源系统是亟需解决的问题。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本申请实施例提供了一种综合能源系统能效提升的方法、装置及终端设备。
本申请是通过如下技术方案实现的：
第一方面，本申请实施例提供了一种综合能源系统能效提升的方法，包括：
获取综合能源系统的能源数据；
根据综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型；
基于综合能源系统能流图模型和约束条件，确定综合能源系统能流图模型约束条件；
基于综合能源系统能流图模型和
Figure BDA0003394472400000027
效率，确定综合能源系统能流图模型评价指标；
基于综合能源系统能流图模型约束条件和综合能源系统能流图模型评价指标，利用遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。
在第一方面的一种可能的实现方式中，约束条件包括：实际应用场景的能量平衡约束条件、设备参数约束条件、投资定额约束条件、能量交互约束条件。
能量平衡约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000021
式中，Pload(t)表示用电负荷，Hload(t)表示热负荷，Lload(t)表示冷负荷，Pi(t)表示设备i的供电功率；Hm(t)表示设备m的供热功率；Ln(t)表示设备n的供冷功率；
设备参数约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000022
式中，
Figure BDA0003394472400000023
表示设备j的最小功率，
Figure BDA0003394472400000024
表示设备j最大功率，Pj(t)表示设备j在时刻t下的实时功率，SOCmin表示储能设备剩余能量占总容量百分比的最小值，SOCmax表示储能设备剩余能量占总容量百分比的最大值，SOC(t)表示储能设备在时刻t下的设备剩余能量占总容量百分比；
投资定额约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000025
式中，Cinv表示综合能源系统初始投资额；
Figure BDA0003394472400000026
表示综合能源系统的最大投资定额；Cunit_t表示设备单位容量投资成本；Qunit_t表示设备的规划容量；CLC表示综合能源；
能量交互约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000031
式中，pgrid表示电网与综合能源系统之间交换功率，
Figure BDA0003394472400000032
表示电网与综合能源系统之间交换功率的上限，
Figure BDA0003394472400000033
表示电网与综合能源系统之间交换功率的下限，pNG表示天然气网与综合能源系统之间交互量，
Figure BDA0003394472400000034
表示天然气网与综合能源系统之间交互量的上限，
Figure BDA0003394472400000035
表示天然气网与综合能源系统之间交互量的下限。
在第一方面的一种可能的实现方式中，
Figure BDA00033944724000000316
效率包括：供冷
Figure BDA00033944724000000317
效率、供热
Figure BDA00033944724000000318
效率、天然气
Figure BDA00033944724000000319
效率、能源系统
Figure BDA00033944724000000320
效率；
供冷
Figure BDA00033944724000000321
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000036
式中，
Figure BDA0003394472400000037
表示制冷设备的
Figure BDA00033944724000000322
效率，WcE表示制冷设备耗电量Wc中的
Figure BDA00033944724000000323
Figure BDA0003394472400000038
表示供冷量Qc中的
Figure BDA00033944724000000324
Figure BDA0003394472400000039
为供冷量Qc的能质系数；
供热
Figure BDA00033944724000000325
效率表达式为：
Figure BDA00033944724000000310
式中，
Figure BDA00033944724000000311
表示制热设备的
Figure BDA00033944724000000326
效率，WhE表示制热设备耗电量Wh中的
Figure BDA00033944724000000327
Figure BDA00033944724000000312
表示供热量Qh中的
Figure BDA00033944724000000328
Figure BDA00033944724000000313
为供热量Qh的能质系数；
天然气
Figure BDA00033944724000000329
效率表达式为：
Figure BDA00033944724000000314
式中，
Figure BDA00033944724000000315
表示天然气
Figure BDA00033944724000000330
效率，WE表示发电量W中的
Figure BDA00033944724000000331
EQh表示供热量Qh中的
Figure BDA0003394472400000047
ε0Ef表示天然气耗量Ef中的
Figure BDA00033944724000000413
ε0为天然气的能质系数；
能源系统
Figure BDA0003394472400000048
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000041
式中，
Figure BDA0003394472400000042
表示能源系统
Figure BDA0003394472400000049
效率，WnetE表示电力系统中的
Figure BDA00033944724000000410
Figure BDA0003394472400000043
表示制热系统中的
Figure BDA00033944724000000411
Figure BDA0003394472400000044
表示制冷系统中的
Figure BDA00033944724000000412
Figure BDA0003394472400000045
表示天然气系统中的
Figure BDA00033944724000000414
在第一方面的一种可能的实现方式中，基于综合能源系统约束条件和综合能源系统评价指标，利用遗传算法，确定能效提升的综合能源系统，包括：
以综合能源系统约束条件和综合能源系统评价指标作为遗传算法的训练数据；
以综合能源系统约束条件和综合能源系统评价指标作为遗传算法的训练数据，对综合能源系统中所涉及的各个设备进行编码处理；
以进行过编码处理的各个设备作为种群样本，确定种群大小和最大迭代数T，随机生成规模为N的初始化种群S，设置迭代次数t＝0；
计算初始化种群S的个体适应度，表达式为
Figure BDA0003394472400000046
式中，fit为个体适应度函数的最小值，表示个体适应度最高；
对初始化种群S进行选择运算、交叉运算、变异运算并产生初始化种群S的子代种群Q，计算子代种群Q的经济和环境目标值，得到子代种群Q的个体适应度；
直至迭代次数t达到最大迭代数T，对进化过程中所得到的个体做判断，选取具有最大适应度个体作为最优解输出，得到所述综合能源系统能效提升的模型。
在第一方面的一种可能的实现方式中，根据综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型，包括：
根据综合能源系统的能源数据，确定综合能源系统的能流图，根据综合能源系统的能流图，建立综合能源系统能流图模型；
综合能源系统能流图模型包括：
Figure BDA0003394472400000051
Figure BDA0003394472400000052
Figure BDA0003394472400000053
式中，Fe表示电力网络方程；Fh表示热力网络方程；Fg表示天然气网络方程；△PS、△QS、△ΦD、△fSL、△d、△hf、△bs、△br、△fSL和△d均表示不平衡量；其余变量为电力系统、热力系统、天然气系统的特定状态量；
综合能源系统能流图为根据综合能源系统中多种能源的耦合特性，建立的多种能源的能量传输的流程图。
在第一方面的一种可能的实现方式中，综合能源系统的能源数据包括：所述综合能源系统中包含的所有能源的数据，以及所有供给、交换、存储、消费能源的设备装机量与运行功率数据。
第二方面，本申请实施例提供了一种综合能源系统能效提升装置，包括：
获取模块，用于获取综合能源系统的能源数据；
模型建立模块，用于基于综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型；
约束条件模块，用于基于综合能源系统能流图模型和约束条件，确定综合能源系统约束条件；
评价指标模块，用于基于综合能源系统能流图模型和
Figure BDA0003394472400000054
效率，确定综合能源系统评价指标；
测算模块，用于基于综合能源系统约束条件和综合能源系统评价指标，测算遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。
第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的综合能源系统能效提升的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述的综合能源系统能效提升的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的综合能源系统能效提升的方法。
可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请实施例，通过获取综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型，再结合约束条件和
Figure BDA0003394472400000061
效率，确定综合能源系统的约束条件和综合能源系统的评价指标，采用遗传算法，对确定约束条件和评价指标的综合能源系统能流图模型进行优化，最终确立综合能源系统能效提升的模型。
本申请提供了一种以能效提升最大化为目标，通过综合分析综合能源系统的特性，构建一种适用于实际情况的能效提升综合能源系统模型的方法，为综合能源系统的设计、规划提供了指导性建议。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本说明书。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一实施例提供的综合能源系统的架构示意图；
图2是本申请一实施例提供的综合能源系统能效提升的方法的流程示意图；
图3是本申请一实施例提供的综合能源系统的能流图；
图4是本申请一实施例提供的遗传算法流程图；
图5是本申请一实施例提供的
Figure BDA0003394472400000071
效率数据结果对比图；
图6是本申请实施例提供的综合能源系统能效提升装置的结构示意图；
图7是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
图1是本申请一实施例提供的综合能源系统的架构示意图，参照图1所示，电力、热力、天然气三个系统及作为耦合环节的能源转换设备共同组成了综合能源系统。电力系统负责电能的生产、输送、分配和消费；热力系统负责热源产生的高温热水经供热网络输送到热负荷处，经过热负荷的散热器后，高温热水变为低温热水，再经回热网络流回热源；天然气系统则负责天然气的生产(由气源产生)、输送(由供气管道完成)和消费(由天然气负荷完成)，为保证压力，天然气系统还需要压缩机；而CHP(热电联产)机组、CCHP(冷热电联产)机组、电锅炉和燃气锅炉等设备则用以完成不同能源之间的转换。
综合能源系统本身的基本特征有：①综合能源系统的使用可以有效降低碳排放和其他污染物排放，绿色环保；②综合能源系统可以统筹不同供能系统的优点，并实现对不同能源系统的优化调度；③综合能源系统可以整合不同能源形式的优化利用。
分析图1所示的综合能源系统示意图可知，其中包含的电力系统、热力系统和天然气系统有如下主要特点：
1)涉及多种能源领域的物理参数，如电、热/冷、气等，且遵循的物理定律不统一。电力系统遵循电磁学定律和电路定律；热力系统(供热/供冷系统)包含水力模型和热力模型，遵循流体力学定律和热力学定律；而天然气系统则遵循流体力学定律。
2)多能流耦合，物理上具有高度异质性。电力系统、热力系统和天然气系统的物理特性差异较大，它们属于多类异质能流系统，通过CHP、CCHP、电采暖、热泵、电制氢等设备耦合在一起。
3)各子系统时间尺度不同，具有不同的动态过程。电力系统的时间常数最小，变化速度最快；热力系统的时间常数最大，变化速度最慢；天然气系统的时间常数和变化速度居中，进而导致综合能源系统呈现多时间尺度特性。
综上所述，综合能源系统虽然实现了能源的相互耦合、高效传递、合理分配，形成了利用率较高的能源系统。但由于多种原因导致了综合能源系统的能效较低，对能源的利用造成了极大浪费。
基于上述问题，本申请提供了能够有效提升综合能源系统能效的方法、装置和终端设备。
图2是本申请一实施例提供的综合能源系统能效提升的方法的流程示意图，参照图2，对该方法的详述如下：
在步骤S101中，获取综合能源系统的能源数据。
在一些实施例中，获取的综合能源系统能源数据为系统中包含的所有能源的数据，例如电力能源数据、热力能源数据和天然气能源数据。
可选的，综合能源系统能源数据还包括所有供给、交换、存储、消费能源的设备装机量与运行功率等数据。
在步骤S102中，根据所述综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型。
在一些实施例中，根据上述综合能源系统的能源数据，确定综合能源系统的能流图。所谓的综合能源系统的流程图为根据综合能源系统中多种能源的耦合特性，建立多种能源的能量供给、传输、交换、存储的流程图。
如图3本申请一实施例提供的综合能源系统的能流图所示，参照图3可以清晰的获知多种能量在各阶段的存在形式及能量传输的走向。
能流图在构架过程中，需要先研究综合能源系统的耦合特性，包括经济性、可靠性等方面；然后研究综合能源系统中的关键设备的运行特性；最后研究综合能源系统的传输特性，包括电力、热力、天然气等多种能源形式。
在一些实施例中，根据综合能源系统的能流图，参照综合能源系统多能流潮流计算，可以建立综合能源系统的能流图模型。
示例性的，综合能源系统多能流潮流计算的一般矩阵方程表达式如下所示：
Figure BDA0003394472400000101
Figure BDA0003394472400000102
Figure BDA0003394472400000103
式中，Fe表示电力网络方程；F表示热力网络方程；Fg表示天然气网络方程；△PS、△QS、△ΦD、△fSL、△d、△f、△bs、△br、△fSL和△d均表示不平衡量；其余变量为电力系统、热力系统、天然气系统的特定状态量。
可选的，从数学上，这些模型可以采用下列所示的数学方程进行描述：
Figure BDA0003394472400000111
式中，所涉及的各种能源网络的状态量可以参照表1能源网络的已知量和未知量，如下：
表1
Figure BDA0003394472400000112
在步骤S103中，基于所述综合能源系统能流图模型和约束条件，确定所述综合能源系统能流图模型约束条件。
在一些实施例中，在面对多元主体接入的综合能源系统进行设计和规划时，需要考虑实际应用场景的约束条件。
示例性的，本申请从四个方面的约束条件予以描述：能量平衡约束条件、设备物理约束条件、投资定额约束条件以及能量交互约束条件。
可选的，需要根据能源的供需关系，对能量的平衡进行约束，能量平衡约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000121
式中，Pload(t)表示用电负荷，Hload(t)表示热负荷，Lload(t)表示冷负荷，Pi(t)表示设备i的供电功率；Hm(t)表示设备m的供热功率；Ln(t)表示设备n的供冷功率。
可选的，需要根据设备的装机量进行设备参数的约束，设备参数约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000122
式中，
Figure BDA0003394472400000123
表示设备j的最小功率，
Figure BDA0003394472400000124
表示设备j最大功率，Pj(t)表示设备j在时刻t下的实时功率，SOCmin表示储能设备剩余能量占总容量百分比的最小值，SOCmax表示储能设备剩余能量占总容量百分比的最大值，SOC(t)表示储能设备在时刻t下的设备剩余能量占总容量百分比。
可选的，还需要根据投入的资金量进行投资定额的约束，投资定额约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000125
式中，Cinv表示综合能源系统初始投资额；
Figure BDA0003394472400000126
表示综合能源系统的最大投资定额；Cunit_t表示设备单位容量投资成本；Qunit_t表示设备的规划容量；CLC表示综合能源。
可选的，还需要根据各种能源交换进行能量交互的约束，能量交互约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000127
式中，pgrid表示电网与综合能源系统之间交换功率，
Figure BDA0003394472400000131
表示电网与综合能源系统之间交换功率的上限，
Figure BDA0003394472400000132
表示电网与综合能源系统之间交换功率的下限，pNG表示天然气网与综合能源系统之间交互量，
Figure BDA0003394472400000133
表示天然气网与综合能源系统之间交互量的上限，
Figure BDA0003394472400000134
表示天然气网与综合能源系统之间交互量的下限。
综上，结合实际情况中常见的四方面约束条件，从物理能量转化的数量层面优化了综合能源系统能流图模型，可以提升综合能源系统的能效。
在步骤S104中，基于所述综合能源系统能流图模型和
Figure BDA0003394472400000136
效率，确定所述综合能源系统能流图模型评价指标。
在一些实施例中，在实际能量传递过程中，一个体系内通常不只存在一种形式的能量，而是多种形式能量组成的混合体。因此，为了达到能效提升最大化的目标，在综合能源系统的设计规划初期，除了要从物理能量转化的数量层面提升，还得考虑从物理能量转化的质量方面提升。
示例性的，
Figure BDA0003394472400000137
表示能量转化为功的能力，定义为当系统可逆变化为给定环境平衡状态时，理论上转换为其他能量形式的能。
Figure BDA0003394472400000138
效率是系统输出
Figure BDA0003394472400000139
和输入
Figure BDA00033944724000001310
之比。即，
Figure BDA00033944724000001311
效率能够反映能量的“量”的大小以及“质”的高低。
可选的，根据综合能源系统特性，通过不同能效指标，选取
Figure BDA00033944724000001312
效率作为综合能源评价指标，具体能效指标分析，参见表2能效评价指标对比分析表。
表2
Figure BDA0003394472400000135
本申请仅根据几种
Figure BDA00033944724000001414
效率做为实例，用以说明在物理能量转化在质量方面的考虑，需要说明的是，未在本申请详细描述的
Figure BDA00033944724000001415
效率，也可以优化本申请的综合能源系统的能流图模型，属于本申请技术方案的构思。下面分别对上述的
Figure BDA00033944724000001416
效率进行详细描述，具体包括：供冷
Figure BDA00033944724000001417
效率、供热
Figure BDA00033944724000001418
效率、天然气
Figure BDA00033944724000001419
效率和能源系统
Figure BDA00033944724000001420
效率。
示例性的，供冷
Figure BDA00033944724000001421
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000141
式中，
Figure BDA0003394472400000142
表示制冷设备的
Figure BDA00033944724000001422
效率，WcE表示制冷设备耗电量Wc中的
Figure BDA00033944724000001423
Figure BDA0003394472400000143
表示供冷量Qc中的
Figure BDA00033944724000001424
Figure BDA0003394472400000144
为供冷量Qc的能质系数。
示例性的，供热
Figure BDA00033944724000001425
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000145
式中，
Figure BDA0003394472400000146
表示制热设备的
Figure BDA00033944724000001426
效率，WE表示制热设备耗电量W中的
Figure BDA00033944724000001427
εQQ表示供热量Q中的
Figure BDA00033944724000001428
εQ为供热量Q的能质系数。
示例性的，天然气
Figure BDA00033944724000001429
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000147
式中，
Figure BDA0003394472400000148
表示天然气设备
Figure BDA00033944724000001430
效率，WE表示发电量W中的
Figure BDA00033944724000001431
EQ表示供热量Q中的
Figure BDA00033944724000001432
ε0Ef表示天然气耗量Ef中的
Figure BDA00033944724000001433
ε0为天然气的能质系数。
示例性的，能源系统
Figure BDA00033944724000001434
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000149
式中，
Figure BDA00033944724000001410
表示能源系统
Figure BDA00033944724000001435
效率，WnetE表示电力系统中的
Figure BDA00033944724000001436
Figure BDA00033944724000001411
表示制热系统中的
Figure BDA00033944724000001437
Figure BDA00033944724000001412
表示制冷系统中的
Figure BDA00033944724000001438
Figure BDA00033944724000001413
表示天然气系统中的
Figure BDA00033944724000001439
本步骤，通过引入
Figure BDA00033944724000001440
效率作为能效的评价指标，对综合能源系统的能流图模型，在物理能量转化在质量方面做了进一步的优化。
其中，需要特殊说明的是，步骤S103和步骤S104并没有逻辑联系和顺序上的关系，即，本申请在实施过程中，可以先实施步骤S103，再实施步骤S104，也可以先实施步骤S104，再实施步骤103。
在步骤S105中，基于所述综合能源系统能流图模型约束条件和所述综合能源系统能流图模型评价指标，利用遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。
在一些实施例中，在步骤S103和步骤S104中，分别对综合能源系统能流图模型的约束条件和评价指标进行了优化，对模型中涉及的设备进行了运行约束和边界约束。
可选的，还可利用遗传算法，在优化的模型中选择能效提升最大化的设备进行遗传训练。具体实施过程参见图4本申请一实施例提供的遗传算法流程图。具体步骤如下：
示例性的，以所述综合能源系统约束条件和所述综合能源系统评价指标作为遗传算法的训练数据，开始训练；
在步骤S201中，开始。
对综合能源系统中所涉及的各个设备进行编码处理。
在步骤S202中，初始化种群。
以进行过编码处理的各个设备作为种群样本，确定种群大小和最大迭代数T，随机生成规模为N的初始化种群S，设置进化代数计数器t＝0。
在步骤S203中，计算个体适应度。
计算种群S的个体适应度，表达式为
Figure BDA0003394472400000151
式中，fit为个体适应度函数的最小值，表示个体适应度最高；
在步骤S204中，选择运算、交叉运算、变异运算。
对初始化种群S进行选择运算、交叉运算、变异运算并产生所述初始化种群S的子代种群Q；计算子代种群Q的经济和环境目标值，得到子代种群Q的个体适应度；
在步骤S205中，判断是否最大适应度。
直至迭代次数t达到最大迭代数T，对进化过程中所得到的个体做判断，选取具有最大适应度个体作为最优解输出。
在步骤S206中，结束。
得到综合能源系统能效提升的进一步的优化模型。
利用上述的遗传算法，可测算得出对综合能源系统能效提升最大的设计和规划方案。
综上所述，本申请通过获取综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型，分别结合实际应用场景中的能量转化数量和能量转化质量，确定综合能源系统的约束条件和综合能源系统的评价指标，优化了综合能源系统能流图模型，最后再采用遗传算法，对综合能源系统能流图模型进行再次优化，最终确立综合能源系统能效提升的模型。
本申请提供了一种以能效提升最大化为目标，通过综合分析综合能源系统的特性，构建一种适用于实际情况的能效提升综合能源系统模型的方法，为综合能源系统的设计、规划提供了指导性建议。
本申请提供了一个实施例，来验证技术方案的有效性和可行性。
首选，选取我国某多能源区域作为算例分析地区，由于该地区能源系统已建成，不存在投资增建问题，故不考虑投资定额约束条件，仅对该区域各种能源设备进行信息收集与参数分析，并进行设备物理约束条件的计算，计算公式为：
Figure BDA0003394472400000161
其中，涉及到的能源设备参数见表3。
表3
Figure BDA0003394472400000171
然后，选取该区域2020年7月上半月的负荷数据作为训练数据，每天采样一次，共计15个数据点。其负荷数据，如表4负荷数据采样表所示。
表4
Figure BDA0003394472400000172
其中，基于负荷数据表，分别计算能量平衡约束条件及能量交互约束条件，能量平衡约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000181
能量交互约束条件的表达式为：
Figure BDA0003394472400000182
再基于表4中各种能源的负荷数据，分别计算制供冷
Figure BDA0003394472400000187
效率、供热
Figure BDA0003394472400000188
效率和天然气
Figure BDA0003394472400000189
效率。
供冷
Figure BDA00033944724000001810
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000183
供热
Figure BDA00033944724000001811
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000184
天然气
Figure BDA00033944724000001812
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000185
再根据制供冷
Figure BDA00033944724000001813
效率、供热
Figure BDA00033944724000001814
效率和天然气
Figure BDA00033944724000001815
效率，对三种
Figure BDA00033944724000001816
效率进行归一化计算，得到能源系统整体
Figure BDA00033944724000001817
效率。
能源系统
Figure BDA00033944724000001818
效率表达式为：
Figure BDA0003394472400000186
最后，将传统的规划方案和采用本申请技术方案的规划方案，引入
Figure BDA00033944724000001819
效率做数据比对，如图5
Figure BDA00033944724000001820
效率数据结果对比图所示。
从图中可以明显看到，本申请技术方案较传统方案能效提升明显，综合能源系统的有用功可以得到更充分的利用，本申请的综合能源系统能效提升的方案效果显著。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
对应于上文实施例所述的综合能源系统能效提升的方法，图6示出了本申请实施例提供的综合能源系统能效提升装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。
参见图6，本申请实施例中的综合能源系统能效提升装置可以包括：获取模块301，模型建立模块302，约束条件模块303，评价指标模块304，测算模块305。
获取模块301，用于获取综合能源系统的能源数据。模型建立模块302，用于基于综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型。约束条件模块303，用于基于综合能源系统能流图模型和约束条件，确定综合能源系统约束条件。评价指标模块304，用于基于综合能源系统能流图模型和
Figure BDA0003394472400000191
效率，确定综合能源系统评价指标。测算模块305，用于基于综合能源系统约束条件和综合能源系统评价指标，测算遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。
在一些实施例中，获取模块301用于：获取系统中所有的能源数据，包括电力能源、热力能源和天然气能源等，还用于获取所有供给、交换、存储、消费能源的设备装机量与运行功率等数据。
在一些实施例中，模型建立模块302用于：根据综合能源系统的能源数据，确定综合能源系统的能流图。还用于根据综合能源系统的能流图，确定综合能源系统的能流图模型。
在一些实施例中，约束条件模块303用于：确定四个方面的约束条件，分别为能量平衡约束条件、设备物理约束条件、投资定额约束条件以及能量交互约束条件。
在一些实施例中，评价指标模块304用于：引入供冷
Figure BDA0003394472400000201
效率、供热
Figure BDA0003394472400000202
效率、天然气
Figure BDA0003394472400000203
效率和能源系统
Figure BDA0003394472400000204
效率对综合能源系统进行能效的评价。
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种终端设备，参见图7，该终端设500可以包括：至少一个处理器510、存储器520以及存储在所述存储器520中并可在所述至少一个处理器510上运行的计算机程序，所述处理器510执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤S101至步骤S105。或者，处理器510执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块301至305的功能。
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器520中，并由处理器510执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在终端设备500中的执行过程。
本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
处理器510可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器520可以是终端设备的内部存储单元，也可以是终端设备的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。所述存储器520用于存储所述计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器520还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
本申请实施例提供的综合能源系统能效提升的方法可以应用于算机、可穿戴设备、车载设备、平板电脑、笔记本电脑、上网本、个人数字助理(personal digitalassistant，PDA)、增强现实(augmented reality，AR)/虚拟现实(virtual reality，VR)设备、手机等终端设备上，本申请实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述综合能源系统能效提升的方法各个实施例中的步骤。
本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述合能源系统能效提升的方法各个实施例中的步骤。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，包括：
获取综合能源系统的能源数据；
根据所述综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型；
基于所述综合能源系统能流图模型和约束条件，确定所述综合能源系统能流图模型约束条件；
基于所述综合能源系统能流图模型和
Figure FDA0003394472390000013
效率，确定所述综合能源系统能流图模型评价指标；
基于所述综合能源系统能流图模型约束条件和所述综合能源系统能流图模型评价指标，利用遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。
2.如权利要求1所述的综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，所述约束条件包括：实际应用场景的能量平衡约束条件、设备参数约束条件、投资定额约束条件、能量交互约束条件。
3.如权利要求2所述的综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，包括：
所述能量平衡约束条件的表达式为：
Figure FDA0003394472390000011
式中，Pload(t)表示用电负荷，Hload(t)表示热负荷，Lload(t)表示冷负荷，Pi(t)表示设备i的供电功率；Hm(t)表示设备m的供热功率；Ln(t)表示设备n的供冷功率；
所述设备参数约束条件的表达式为：
Figure FDA0003394472390000012
式中，
Figure FDA0003394472390000021
表示设备j的最小功率，
Figure FDA0003394472390000022
表示设备j最大功率，Pj(t)表示设备j在时刻t下的实时功率，SOCmin表示储能设备剩余能量占总容量百分比的最小值，SOCmax表示储能设备剩余能量占总容量百分比的最大值，SOC(t)表示储能设备在时刻t下的设备剩余能量占总容量百分比；
所述投资定额约束条件的表达式为：
Figure FDA0003394472390000023
式中，Cinv表示综合能源系统初始投资额；
Figure FDA0003394472390000024
表示综合能源系统的最大投资定额；Cunit_t表示设备单位容量投资成本；Qunit_t表示设备的规划容量；CLC表示综合能源；
所述能量交互约束条件的表达式为：
Figure FDA0003394472390000025
式中，pgrid表示电网与综合能源系统之间交换功率，
Figure FDA0003394472390000026
表示电网与综合能源系统之间交换功率的上限，
Figure FDA0003394472390000027
表示电网与综合能源系统之间交换功率的下限，pNG表示天然气网与综合能源系统之间交互量，
Figure FDA0003394472390000028
表示天然气网与综合能源系统之间交互量的上限，
Figure FDA0003394472390000029
表示天然气网与综合能源系统之间交互量的下限。
4.如权利要求1所述的综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，所述
Figure FDA00033944723900000214
效率包括：供冷
Figure FDA00033944723900000215
效率、供热
Figure FDA00033944723900000216
效率、天然气
Figure FDA00033944723900000217
效率、能源系统
Figure FDA00033944723900000218
效率；
所述供冷
Figure FDA00033944723900000219
效率表达式为：
Figure FDA00033944723900000210
式中，
Figure FDA00033944723900000211
表示制冷设备的
Figure FDA00033944723900000220
效率，WcE表示制冷设备耗电量Wc中的
Figure FDA00033944723900000224
Figure FDA00033944723900000212
表示供冷量Qc中的
Figure FDA00033944723900000225
Figure FDA00033944723900000213
为供冷量Qc的能质系数；
所述供热
Figure FDA00033944723900000223
效率表达式为：
Figure FDA0003394472390000031
式中，
Figure FDA0003394472390000032
表示制热设备的
Figure FDA00033944723900000311
效率，WE表示制热设备耗电量W中的
Figure FDA00033944723900000325
εQ Q表示供热量Q中的
Figure FDA00033944723900000326
εQ为供热量Q的能质系数；
所述天然气
Figure FDA00033944723900000314
效率表达式为：
Figure FDA0003394472390000033
式中，
Figure FDA0003394472390000034
表示天然气设备
Figure FDA00033944723900000315
效率，WE表示发电量W中的
Figure FDA00033944723900000327
EQ表示供热量Q中的
Figure FDA00033944723900000328
ε0Ef表示天然气耗量Ef中的
Figure FDA00033944723900000329
ε0为天然气的能质系数；
所述能源系统
Figure FDA00033944723900000319
效率表达式为：
Figure FDA0003394472390000035
式中，
Figure FDA0003394472390000036
表示能源系统
Figure FDA00033944723900000320
效率，WnetE表示电力系统中的
Figure FDA00033944723900000330
Figure FDA0003394472390000037
表示制热系统中的
Figure FDA00033944723900000331
Figure FDA0003394472390000038
表示制冷系统中的
Figure FDA00033944723900000332
Figure FDA0003394472390000039
表示天然气系统中的
Figure FDA00033944723900000333
5.如权利要求1所述的综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，所述基于所述综合能源系统能流图模型约束条件和所述综合能源系统能流图模型评价指标，利用遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型，包括：
以所述综合能源系统能流图模型约束条件和所述综合能源系统能流图模型评价指标作为遗传算法的训练数据，对综合能源系统中所涉及的各个设备进行编码处理；
以进行过编码处理的各个设备作为种群样本，确定种群大小和最大迭代数T，随机生成规模为N的初始化种群S，设置迭代次数t＝0；
计算所述初始化种群S的个体适应度，表达式为
Figure FDA00033944723900000310
式中，fit为个体适应度函数的最小值，表示个体适应度最高；
对所述初始化种群S进行选择运算、交叉运算、变异运算，并产生所述初始化种群S的子代种群Q；计算所述子代种群Q的经济和环境目标值，得到所述子代种群Q的个体适应度；
直至所述迭代次数t达到所述最大迭代数T，对进化过程中所得到的个体做判断，选取具有最大适应度个体作为最优解输出，得到所述综合能源系统能效提升的模型。
6.如权利要求1所述的综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，所述根据所述综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型，包括：
根据所述综合能源系统的能源数据，确定综合能源系统的能流图；
根据所述综合能源系统的能流图，建立所述综合能源系统能流图模型；
所述综合能源系统能流图模型包括：
Figure FDA0003394472390000041
Figure FDA0003394472390000042
Figure FDA0003394472390000043
式中，Fe表示电力网络方程；F表示热力网络方程；Fg表示天然气网络方程；ΔPS、ΔQS、ΔΦD、ΔfSL、Δd、Δf、Δbs、Δbr、ΔfSL和Δd均表示不平衡量；其余变量为电力系统、热力系统、天然气系统的特定状态量；
所述综合能源系统能流图为根据综合能源系统中多种能源的耦合特性，建立的多种能源的能量传输的流程图。
7.如权利要求1所述的综合能源系统能效提升的方法，其特征在于，所述综合能源系统的能源数据包括：所述综合能源系统中包含的所有能源的数据，以及所有供给、交换、存储、消费能源的设备装机量与运行功率数据。
8.一种综合能源系统能效提升装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取综合能源系统的能源数据；
模型建立模块，用于基于所述综合能源系统的能源数据，建立综合能源系统能流图模型；
约束条件模块，用于所述基于综合能源系统能流图模型和约束条件，确定综合能源系统约束条件；
评价指标模块，用于基于所述综合能源系统能流图模型和
Figure FDA0003394472390000051
效率，确定综合能源系统评价指标；
测算模块，用于基于所述综合能源系统约束条件和所述综合能源系统评价指标，测算遗传算法，确定综合能源系统能效提升的模型。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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