CN115342419A - 一种多能源互补供热系统智能调控方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及供热技术领域，具体涉及一种多能源互补供热系统智能调控方法，供热的前N日，计算室外日均综合温度；确定燃气锅炉和热泵的启停；供热N日后，采集前N日燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的运行数据，计算燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的效率；周期性生成调控方案；包括：预测下一周期供热需求量；建立多能源互补供热系统的供热成本模型；设置多能源互补供热系统的供热量等于下一周期的供热需求量，优化目标为供热成本模型得出供热成本最低，建立优化算法；执行优化算法；将获得的燃气锅炉、热泵及循环泵的负荷作为下一周期的调控结果。本发明的有益技术效果包括：实现多能互补的优化调度，提高多能源互补供热系统的综合效率。

Description

一种多能源互补供热系统智能调控方法

技术领域

本发明涉及供热技术领域，具体涉及一种多能源互补供热系统智能调控方法。

背景技术

南阳再生水源热泵供热供冷示范项目中，联合利用水源热泵技术以及燃气清洁供热技术， 实现多能源互补的供热方式。然而，在多能源互补供热系统运行过程中，不同类型能源系统 的运行效率不同，如何确定投运顺序、投运时长以及负荷分配，需要充分考虑能源综合成本 以碳排放量等因素。如果依靠传统人工经验调控，将不能实现多能源互补供热系统经济、高 效运行，不能达到按需供热、精准供热的目的。

南阳再生水源热泵供热供冷示范项目中，联合利用水源热泵技术以及燃气清洁供热技术， 实现多能源互补的供热方式。然而，在多能源互补供热系统运行过程中，不同类型能源系统 的运行效率不同，如何确定投运顺序、投运时长以及负荷分配，需要充分考虑能源综合成本 以碳排放量等因素。如果依靠传统人工经验调控，将不能实现多能源互补供热系统经济、高 效运行，不能达到按需供热、精准供热的目的。

基于上述问题，有必要研究采用基于大数据挖掘以及人工智能等先进技术，建立多能源 互补供热系统的智能调控模型，在实现多目标优化的前提下，保障运行效果的技术。

发明内容

本发明所要解决的技术问题：目前缺乏提高多能源供热系统运行效率方案的技术问题。 提出了一种多能源互补供热系统智能调控方法，能够智能调控供热运行状态，提高供热系统 的效率。

解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种多能源互补供热系统智能调控方法， 包括：

供热的前N日，周期性采集室外温度数据，计算室外日均综合温度t_{_WZ}；

根据室外日均综合温度t_{_WZ}确定燃气锅炉和热泵的启停；

供热N日后，采集前N日燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的运行数据，计算燃气锅炉、 热泵、循环泵及鼓风机的效率；

周期性生成调控方案，所述调控方案包括燃气锅炉和热泵的启停及运行负荷；

周期性生成调控方案的方法包括：

采集室外温度数据，计算室外日均综合温度t_{_WZ}，预测下一周期供热需求量；

建立多能源互补供热系统的供热成本模型，将燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的效率 代入供热成本模型；

设置多能源互补供热系统的供热量等于下一周期的供热需求量，优化目标为供热成本模 型得出供热成本最低，建立优化算法；

执行优化算法，获得供热成本最低时燃气锅炉、热泵及循环泵的负荷；

将获得的燃气锅炉、热泵及循环泵的负荷作为下一周期的调控结果。

作为优选，计算室外日均综合温度t_{_WZ}的方法包括：

采集室外多个温度传感器的温度，计算温度平均值；

采集室外多个光照强度传感器的检测值，计算平均光照强度；

根据光照强度生成温度修正值；

将温度平均值和温度修正值叠加作为室外日均综合温度t_{_WZ}。

作为优选，根据光照强度生成温度修正值的方法包括：

平均光照强度小于或等于10Lux，温度修正值为0，平均光照强度大于10且不大于20Lux 时，温度修正值为﹢0.5℃；平均光照强度大于20且不大于30Lux时，温度修正值为﹢1.0℃； 平均光照强度大于30且不大于45Lux时，温度修正值为﹢1.5℃；平均光照强度大于45Lux， 温度修正值为﹢2℃。

作为优选，设置室内目标舒适温度，在供热的前N日，根据室内目标舒适温度和室外日 均综合温度t_{_WZ}计算出日均负荷Q_{_D}，根据日均负荷Q_{_D}和热泵装机量，计算仅启动热泵时的 热泵负荷率，若热泵负荷率超过预设阈值，则启动燃气锅炉和热泵，若热泵负荷率未超过预 设阈值，则仅启动热泵。

作为优选，周期性生成调控方案时，读取上一周期燃气锅炉及热泵的运行数据，根据上 一周期燃气锅炉及热泵的运行数据，计算燃气锅炉及热泵的效率。

作为优选，根据上一周期燃气锅炉、热泵及循环泵的运行数据，计算燃气锅炉、热泵、 循环泵及鼓风机的效率的方法包括：

计算热泵的COP_{_HP}，

计算燃气锅炉的效率η_{_GAS}，

式中，Q_{_HP}为供热系统总输出热量，E_{_HE}为循环泵运行电消耗量，E_{_HP}为热泵运行电消 耗量，Q_{_GAS}为，q_{_GAS}为天然气的热值；

根据前N日循环泵的运行数据，计算水泵的效率η_{_pump}，

其中，G_{_pump}为循环泵瞬时流量，a、b、c为拟合系数，根据前N日循环泵的运行数据拟合获得。

作为优选，供热N日后，在每个周期根据热泵运行数据，决定是否退出热泵的运行，具 体包括：

计算热泵提供单位热量1GJ时的成本费用M_{_HP}，

根据上一周期燃气锅炉的效率η_{_GAS}，计算燃气锅炉提供单位热量1GJ时的成本费用 M_{_GAS}，

其中，电价为A元/kWh，燃气价为B元/立方米，令M_{_HP}等于M_{_GAS}，求解获得COP的值，判断上一周期内是否存在热泵机组的效率低于计算获得的COP的值，将效率低于计算获得的 COP的热泵机组停运。

作为优选，建立多能源互补供热系统的供热成本模型为：

其中，M_{_Tatal}为多能源互补供热系统提供下一周期供热需求量所需总成本，cop_i为第i台 热泵的效率，A_i为第i台热泵设置的电价，

为第j台燃气锅炉的效率，

为第j台燃气锅 炉设置的天然气热值，B_j为第j台燃气锅炉设置的燃气价格，G_{ε_pump}为第ε台循环泵的瞬时流 量，H_{ε_pump}为第ε台循环泵扬程，

为第ε台循环泵的效率，G_{ω_Fan}为第ω台风机的风量， H_{ω_Fan}为第ω台风机的扬程，

为第ω台风机的效率，风机的效率由风机制造厂商提供， 将全部热泵、燃气锅炉、循环泵和风机的运行数据代入供热成本模型，获得当前的状态下多 能源互补供热系统提供下一周期供热需求量所需总成本。

作为优选，建立的优化算法为蚁群搜索算法、模拟退火算法或遗传算法。

作为优选，供热N日后，生成调控方案的周期为1小时。

本发明的有益技术效果包括：根据供热生产中心平台的专家系统智能预测数据，结合热 源运行成本、存储余量等因素综合分析，实现多能互补的优化调度，提高多能源互补供热系 统的综合效率；通过负荷预测，确保用户端实现按需供热，保障用户用暖安全；基于优化算 法，提供最佳的调控方案，最大化提高多能源互补供热系统的效率；结合能源的碳排放量、 运行费用，进行优化调度，不仅降低了运行成本，还降低了碳排放，实现多种能源区域优化 调度。

本发明的其他特点和优点将会在下面的具体实施方式、附图中详细的揭露。

附图说明

下面结合附图对本发明做进一步的说明：

图1为本发明实施例供热系统智能调控方法流程示意图。

图2为本发明实施例供热系统结构示意图。

图3为本发明实施例热负荷时间延续示意图。

图4为本发明实施例周期性生成调控方案流程示意图。

图5为本发明实施例计算室外日均综合温度方法流程示意图。

其中：10、再生水换热机组，20、热泵，30、燃气锅炉。

具体实施方式

下面结合本发明实施例的附图对本发明实施例的技术方案进行解释和说明，但下述实施 例仅为本发明的优选实施例，并非全部。基于实施方式中的实施例，本领域技术人员在没有 做出创造性劳动的前提下所获得其他实施例，都属于本发明的保护范围。

在下文描述中，出现诸如术语“内”、“外”、“上”、“下”、“左”、“右”等指 示方位或者位置关系仅是为了方便描述实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或 者元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

一种多能源互补供热系统智能调控方法，请参阅附图1，包括：

步骤A01)供热的前N日，周期性采集室外温度数据，计算室外日均综合温度t_{_WZ}；

步骤A02)根据室外日均综合温度t_{_WZ}确定燃气锅炉30和热泵20的启停；

步骤A03)供热N日后，采集前N日燃气锅炉30、热泵20、循环泵及鼓风机的运行数据， 计算燃气锅炉30、热泵20、循环泵及鼓风机的效率；

步骤A04)周期性生成调控方案，调控方案包括燃气锅炉30和热泵20的启停及运行负 荷。供热N日后，生成调控方案的周期为1小时。

请参阅附图2，供热系统中提供热量的设备包括再生水换热机组10、热泵20和燃气锅炉 30，其中再生水换热机组10仅考虑其使用的循环泵的电耗。以天为周期对基础热源与调峰热 源的组合出力情况进行调整。基础热源即为再生水换热机组10和热泵20，调峰热源为燃气 锅炉30。再生水换热机组10和热泵20的能耗较低，因此优选考虑使用再生水换热机组10 和热泵20提供热能。首先保障基础热源在高效点且在额定负荷内工作。一般情况下，热泵 20效率最高点对应的负荷率为70％-95％，因此当基础热源的负荷率达到95％时，则启动调峰 热源，即燃气锅炉30。燃气锅炉30在很大的负荷率变化范围内，对锅炉效率不会产生很大 的影响，但为了保障燃烧器效率，启动燃气锅炉30时的热负荷率需大于30％。因此，综合考 虑基础热源与调峰热源的负荷率与运行效率，动态调整各系统出力，使耦合系统始终处于高 效运行工况。即当基础热源的负荷率达到95％时，则启动调峰热源，且一旦启动调峰热源， 则保证调峰热源的热负荷率总是大于30％。当热负荷需要达到21000kW时，需要启动调峰热 源，此时室外温度为-3℃。当地室外温度为-3℃的延续时间为43天。如图3所示，为制定的 供暖计划中，热负荷时间延续示意图，根据热负荷时间延续情况，以及基础热源的装机容量， 就可以初步判定需要启动调峰热源的时间长度，以做提早规划准备。本实施例现场供热面积 60万m2，热负荷时间延续图如图3所示，规划的供暖期期间，热泵20与燃气锅炉30耦合的 供热系统的投运策略如表1所示。

表1热泵20与燃气锅炉30投运策略

请参阅附图4，周期性生成调控方案的方法包括：

步骤B01)采集室外温度数据，计算室外日均综合温度t_{_WZ}，预测下一周期供热需求量；

步骤B02)建立多能源互补供热系统的供热成本模型，将燃气锅炉30、热泵20、循环泵 及鼓风机的效率代入供热成本模型；

步骤B03)设置多能源互补供热系统的供热量等于下一周期的供热需求量，优化目标为 供热成本模型得出供热成本最低，建立优化算法；

步骤B04)执行优化算法，获得供热成本最低时燃气锅炉30、热泵20及循环泵的负荷；

步骤B05)将获得的燃气锅炉30、热泵20及循环泵的负荷作为下一周期的调控结果。

请参阅附图5，计算室外日均综合温度t_{_WZ}的方法包括：

步骤C01)采集室外多个温度传感器的温度，计算温度平均值；

步骤C02)采集室外多个光照强度传感器的检测值，计算平均光照强度；

步骤C03)根据光照强度生成温度修正值；

步骤C04)将温度平均值和温度修正值叠加作为室外日均综合温度t_{_WZ}。

其中，在步骤C03)中根据光照强度生成温度修正值的方法包括：平均光照强度小于或 等于10Lux，温度修正值为0，平均光照强度大于10且不大于20Lux时，温度修正值为﹢0.5℃；平均光照强度大于20且不大于30Lux时，温度修正值为﹢1.0℃；平均光照强度大 于30且不大于45Lux时，温度修正值为﹢1.5℃；平均光照强度大于45Lux，温度修正值 为﹢2℃。

设置室内目标舒适温度，在供热的前N日，根据室内目标舒适温度和室外日均综合温度 t_{_WZ}计算出日均负荷Q_{_D}，根据日均负荷Q_{_D}和热泵20装机量，计算仅启动热泵20时的热泵 20负荷率，若热泵20负荷率超过预设阈值，则启动燃气锅炉30和热泵20，若热泵20负荷率未超过预设阈值，则仅启动热泵20。

周期性生成调控方案时，读取上一周期燃气锅炉30及热泵20的运行数据，根据上一周 期燃气锅炉30及热泵20的运行数据，计算燃气锅炉30及热泵20的效率。

根据上一周期燃气锅炉30、热泵20及循环泵的运行数据，计算燃气锅炉30、热泵20、 循环泵及鼓风机的效率的方法包括：

计算热泵20的COP_{_HP}，

计算燃气锅炉30的效率η__GAS，

式中，Q_{_HP}为供热系统总输出热量，E_{_HE}为循环泵运行电消耗量，E_{_HP}为热泵20运行电 消耗量，Q_{_GAS}为，q_{_GAS}为天然气的热值；

根据前N日循环泵的运行数据，计算水泵的效率η_{_pump}，

其中，G_{_pump}为循环泵瞬时流量，a、b、c为拟合系数，根据前N日循环泵的运行数据拟合获得。

供热N日后，在每个周期根据热泵20运行数据，决定是否退出热泵20的运行，具体包 括：

计算热泵20提供单位热量1GJ时的成本费用M_{_HP}，

根据上一周期燃气锅炉30的效率η_{_GAS}，计算燃气锅炉30提供单位热量1GJ时的成本费 用M_{_GAS}，

其中，电价为A元/kWh，燃气价为B元/立方米，令M_{_HP}等于M_{_GAS}，求解获得COP的值，判断上一周期内是否存在热泵20机组的效率低于计算获得的COP的值，将效率低于计算获得 的COP的热泵20机组停运。

建立多能源互补供热系统的供热成本模型为：

其中，M_{_Tatal}为多能源互补供热系统提供下一周期供热需求量所需总成本，cop_i为第i台 热泵20的效率，A_i为第i台热泵20设置的电价，

为第j台燃气锅炉30的效率，

为第 j台燃气锅炉30设置的天然气热值，B_j为第j台燃气锅炉30设置的燃气价格，G_{ε_pump}为第ε台 循环泵的瞬时流量，H_{ε_pump}为第ε台循环泵扬程，

为第ε台循环泵的效率，G_{ω_Fan}为第 ω台风机的风量，H_{ω_Fan}为第ω台风机的扬程，

为第ω台风机的效率，风机的效率由风 机制造厂商提供，将全部热泵20、燃气锅炉30、循环泵和风机的运行数据代入供热成本模型， 获得当前的状态下多能源互补供热系统提供下一周期供热需求量所需总成本。建立的优化算 法为蚁群搜索算法、模拟退火算法或遗传算法。

本实施例的有益技术效果包括：根据供热生产中心平台的专家系统智能预测数据，结合 热源运行成本、存储余量等因素综合分析，实现多能互补的优化调度，提高多能源互补供热 系统的综合效率；通过负荷预测，确保用户端实现按需供热，保障用户用暖安全；基于优化 算法，提供最佳的调控方案，最大化提高多能源互补供热系统的效率；结合能源的碳排放量、 运行费用，进行优化调度，不仅降低了运行成本，还降低了碳排放，实现多种能源区域优化 调度。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本 领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于附图和上面具体实施方式中描述的内容。任何 不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (10)

1.一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，包括：

供热的前N日，周期性采集室外温度数据，计算室外日均综合温度t_{_WZ}；

根据室外日均综合温度t_{_WZ}确定燃气锅炉和热泵的启停；

供热N日后，采集前N日燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的运行数据，计算燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的效率；

周期性生成调控方案，所述调控方案包括燃气锅炉和热泵的启停及运行负荷；

周期性生成调控方案的方法包括：

采集室外温度数据，计算室外日均综合温度t_{_WZ}，预测下一周期供热需求量；

建立多能源互补供热系统的供热成本模型，将燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的效率代入供热成本模型；

设置多能源互补供热系统的供热量等于下一周期的供热需求量，优化目标为供热成本模型得出供热成本最低，建立优化算法；

执行优化算法，获得供热成本最低时燃气锅炉、热泵及循环泵的负荷；

将获得的燃气锅炉、热泵及循环泵的负荷作为下一周期的调控结果。

2.根据权利要求1所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，

计算室外日均综合温度t_{_WZ}的方法包括：

采集室外多个温度传感器的温度，计算温度平均值；

采集室外多个光照强度传感器的检测值，计算平均光照强度；

根据光照强度生成温度修正值；

将温度平均值和温度修正值叠加作为室外日均综合温度t_{_WZ}。

3.根据权利要求2所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，

根据光照强度生成温度修正值的方法包括：

平均光照强度小于或等于10Lux，温度修正值为0，平均光照强度大于10且不大于20Lux时，温度修正值为﹢0.5℃；平均光照强度大于20且不大于30Lux时，温度修正值为﹢1.0℃；平均光照强度大于30且不大于45Lux时，温度修正值为﹢1.5℃；平均光照强度大于45Lux，温度修正值为﹢2℃。

4.根据权利要求1至3任一项所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，设置室内目标舒适温度，在供热的前N日，根据室内目标舒适温度和室外日均综合温度t_{_WZ}计算出日均负荷Q_{_D}，根据日均负荷Q_{_D}和热泵装机量，计算仅启动热泵时的热泵负荷率，若热泵负荷率超过预设阈值，则启动燃气锅炉和热泵，若热泵负荷率未超过预设阈值，则仅启动热泵。

5.根据权利要求1至3任一项所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，周期性生成调控方案时，读取上一周期燃气锅炉及热泵的运行数据，根据上一周期燃气锅炉及热泵的运行数据，计算燃气锅炉及热泵的效率。

6.根据权利要求5所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，

根据上一周期燃气锅炉、热泵及循环泵的运行数据，计算燃气锅炉、热泵、循环泵及鼓风机的效率的方法包括：

计算热泵的COP_{_HP}，

计算燃气锅炉的效率η_{_GAS}，

式中，Q_{_HP}为供热系统总输出热量，E_{_HE}为循环泵运行电消耗量，E_{_HP}为热泵运行电消耗量，Q_{_GAS}为，q_{_GAS}为天然气的热值；

根据前N日循环泵的运行数据，计算水泵的效率η_{_pump}，

其中，G_{_pump}为循环泵瞬时流量，a、b、c为拟合系数，根据前N日循环泵的运行数据拟合获得。

7.根据权利要求6所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，

供热N日后，在每个周期根据热泵运行数据，决定是否退出热泵的运行，具体包括：

计算热泵提供单位热量1GJ时的成本费用M_{_HP}，

根据上一周期燃气锅炉的效率η_{_GAS}，计算燃气锅炉提供单位热量1GJ时的成本费用M_{_GAS}，

其中，电价为A元/kWh，燃气价为B元/立方米，令M_{_HP}等于M_{_GAS}，求解获得COP的值，判断上一周期内是否存在热泵机组的效率低于计算获得的COP的值，将效率低于计算获得的COP的热泵机组停运。

8.根据权利要求6所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，

建立多能源互补供热系统的供热成本模型为：

其中，M_{_Tatal}为多能源互补供热系统提供下一周期供热需求量所需总成本，cop_i为第i台热泵的效率，A_i为第i台热泵设置的电价，

为第j台燃气锅炉的效率，

为第j台燃气锅炉设置的天然气热值，B_j为第j台燃气锅炉设置的燃气价格，G_{ε_pump}为第ε台循环泵的瞬时流量，H_{ε_pump}为第ε台循环泵扬程，

为第ε台循环泵的效率，G_{ω_Fan}为第ω台风机的风量，H_{ω_Fan}为第ω台风机的扬程，

为第ω台风机的效率，风机的效率由风机制造厂商提供，将全部热泵、燃气锅炉、循环泵和风机的运行数据代入供热成本模型，获得当前的状态下多能源互补供热系统提供下一周期供热需求量所需总成本。

9.根据权利要求1至3任一项所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，建立的优化算法为蚁群搜索算法、模拟退火算法或遗传算法。

10.根据权利要求1至3任一项所述的一种多能源互补供热系统智能调控方法，其特征在于，供热N日后，生成调控方案的周期为1小时。

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