CN1218536A - 单元机组热电厂的运行方法及实施该方法的设备 - Google Patents

单元机组热电厂的运行方法及实施该方法的设备 Download PDF

Info

Publication number
CN1218536A
CN1218536A CN97194590A CN97194590A CN1218536A CN 1218536 A CN1218536 A CN 1218536A CN 97194590 A CN97194590 A CN 97194590A CN 97194590 A CN97194590 A CN 97194590A CN 1218536 A CN1218536 A CN 1218536A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
day
heat
electric weight
demand
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN97194590A
Other languages
English (en)
Inventor
曼弗雷德·赫布斯特
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN1218536A publication Critical patent/CN1218536A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01K—STEAM ENGINE PLANTS; STEAM ACCUMULATORS; ENGINE PLANTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; ENGINES USING SPECIAL WORKING FLUIDS OR CYCLES
    • F01K17/00—Using steam or condensate extracted or exhausted from steam engine plant
    • F01K17/02—Using steam or condensate extracted or exhausted from steam engine plant for heating purposes, e.g. industrial, domestic
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02G—HOT GAS OR COMBUSTION-PRODUCT POSITIVE-DISPLACEMENT ENGINE PLANTS; USE OF WASTE HEAT OF COMBUSTION ENGINES; NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F02G5/00—Profiting from waste heat of combustion engines, not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/0265—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion
    • G05B13/0275—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric the criterion being a learning criterion using fuzzy logic only
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks
    • H02J3/38—Arrangements for parallely feeding a single network by two or more generators, converters or transformers
    • H02J3/46—Controlling of the sharing of output between the generators, converters, or transformers
    • H02J3/466—Scheduling the operation of the generators, e.g. connecting or disconnecting generators to meet a given demand
    • H02J3/472—For selectively connecting the AC sources in a particular order, e.g. sequential, alternating or subsets of sources
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E20/00—Combustion technologies with mitigation potential
    • Y02E20/14—Combined heat and power generation [CHP]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/12—Improving ICE efficiencies

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

一种单元机组热电厂的运行方法及实施该方法的设备,用它来按需生产有效能源,尤其如作为电能的电量和/或作为热能的热量或冷却量,按照本发明,依据现实所具有的不同的评价标准对至少在接下去的24小时内的电量和热量需求作预见性计算,计算并由此求出消耗总量,由此得出,上述设备最好在高收费率阶段在最佳地利用输入和输出能量的情况下运行。所述设备包含一自动化设备的处理单元,该处理单元尤其可以是设备中已有的,为该处理单元提供有一合适的软件。借助现有数据能实现用于单元机组热电厂(BHKW)的能源优化程序。

Description

单元机组热电厂的运行方法 及实施该方法的设备
本发明涉及一种单元机组热电厂(BHKW)的运行方法，用它来按需生产有效能量，尤其如作为电能的电量和/或作为热能的热量或冷气，其中电流和热能的需求量要能在每天至少在接下来的24小时内给予预测。此外，本发明也涉及实施该单元机组热电厂(BHKW)运行方法的所属设备，该设备具有运行单元机组发电厂的控制单元以及一相应的包括处理器和存储器的最优化计算机。
所谓单元机组热电厂(BHKW)是指同时使用热能的发电设备组，其中如不同的燃气以及轻燃油或重燃油等初级能源借助于内燃发动机(即活塞式发动机或燃气轮机)被转换。为覆盖峰值热负荷的需要还要加入加热锅炉。
以单元机组热电厂设备特别多的使用在于它具有约85％-92％的很高的总效率，用这样高的效率来将所用的初级能源转换成电和有效热。特别是40％左右的高值电能部分以及对电流和热量的同时使用使单元机组发电厂产生很高的利润。
在刊物BWK燃料-热能-动力41卷(1989)第6期第273277页上(BWK Brennstoff-Waerme-Kraft 41(1989),Nr.6)已推荐有一种用于动力-热能结合的发电厂系统的昼夜运行优化方法。在这一研究的范畴内确切地说是证明了用于昼夜运行优化的高效软件的可用性和用途。该系统被提供用于在另外运行热电厂的城市电站中加以实现。单元机组热电厂的专门条件未被详细研究。
在刊物BWK燃料-热能-动力47卷(1995)第11/12期第461-464页(BWK Brennstoff-Waerme-Kraft 47(1995),No.11/12)以及BWK燃料-热能-动力48卷(1996)第1/2期第61-66页(BWK 48(1996),No.1/2)中指出了单元机组热电厂的存在问题。在上述出版物中详细研究了在规划和运作单元机组热电厂时动力学的意义。从这一点出发可看到，至今尚没有有效的工具来对单元机组热电厂热能关系的昼夜变化作计算机研究。尤其是，不同研究对象的典型化了的关系曲线是否能导致可接受的结果，这一问题由于缺乏足够研究而不能够被加以回答。从这一点出发则要求我们采用动态计算机辅助手段用于动态规划。对实际情况来说，将根据运行试验来研究运行最优化的比较参数。但事实上在这中间仍需要有人工干预。
另外，在BWK燃料-热能-动力47卷(1995)第11/12期第476-479页上(BWK Brennstoff-Waerme-Kraft 47(1995),No.11/12)介绍到，可通过将一PC机辅助能源管理系统集成在控制与测量系统中来进行对单元机组热电厂的运行优化。对此重要的是：除了要传递至PC机的那些数据外，还应提供反映经济性边界条件的那些数据。
本发明的目的是：推荐一种运作单元机组热电厂的方法及其设备，用它们可能在很大程度上自动化地实施运行优化。
这一目的根据本发明是通过如下措施来实现的：预测是根据当前所得的不同评判标准所作的一种预见性计算，且通过自动化评价来确定由此可导出的需求总量，其中对电量和热量生产的选择和/或调节则根据不同收费率阶段中能源的费用来进行优化。作为预见性计算的评价标准可采用不同设置的、自校正的当日标准曲线。为此可有一系列的参数适用于日常的运行。
根据本发明将追随一种专用于单元机组热电厂运行的自身封闭的方案。为此可通过下述对设备操作性能的改变来决定性地改善热电厂的经济性：-将设备运行集中在电力高收费率阶段，-最佳地使用所生产的热能，-最大可能地延长对发电机组的年使用期，-对输入和输出的能量进行优化。
根据本发明仅仅根据能量费用来对电能和热能的生产作最佳选择。为此将具有优越性地为对接下去的24小时的电能和热能作预见性计算，从15分钟数据的平均值中确定各自的能量消耗曲线，这些消耗曲线与供电公司的最大值检测相同步。
在用于实施根据本发明的方法的从属设备中，存储器用于存储当日标准曲线而输入单元则用于输入变量，这样借助于选择运行数据的工具可实现能量的最优化。尤其是为此使用了业已组合在系统中的处理器单元。选择运行数据的工具在这里是处理器用软件。
根据本发明创造了一个新的用于单元机组热电厂的监控和最优程序或系统。与之相应的软件优选地采用汇编语言并借助神经网络而被装配在一自动化仪器中。
本发明其它的细节和优点可从以下根据附图对实施例的说明并结合其它的权利要求来加以了解。附图中：
图1为从一单元机组热电厂所调出的对于夏季、过渡期和冬季的热能需求曲线，
图2为图1中表征的过渡期中的热能需要和机组运行时间，其中有选择地带或不带冷却塔进行处理，
图3为图1所示过渡期例子的自动计算曲线，
图4为一能量优化程序的结构图。
单元机组热电厂(Blockheizkraftwerke,(BHKW))用于在使用初级能源的条件下生产电量和热量。BHKW为小型发电厂，它在需要能源的地方生产能源。初级能源(例如天然气、柴油)或废料能源(例如废气、垃圾站废气、矿井废气)在这里有效且有利于环保地被转换成有用能源(热量、冷气、电力)。
除了用于峰值热负荷的锅炉以及组合电能和热能的外围系统外，在中心地位还有一带同步发电机的燃气发动机机组。发动机的废气、冷却水以及其它的热源被作为加热和处理能源来加以利用。
单元机组热电厂设备被组装有100kW至约20000kW的电功率。一单元机组热电厂设备组成有一台或多台(最多为6到8台)机组以及在可能的情况下要求有峰值负荷锅炉。
如已经知道的，单元机组热电厂的经济性产生于电能和热能生产中的高效率。根据不同的使用条件，效率可达85％～90％。对单元机组热电厂的组成部分的设计和配置的改善的可能性因此也已经被研究得差不多了。
图1～3示出能量需求的各当日曲线。图中横坐标以时间小时为刻度，而纵坐标则表示功率，每刻度为1000kW。图1中从1到3示出三条曲线，分别表示在夏季、过渡期和冬季一天中的热能需求。从中可看到，每条曲线均有很显著的带尖峰的曲线走势，尤其是在早晨，中午和晚上。这些曲线原则上是已知的。
图2示出图1中的曲线2，各热能的需求是通过机组运行时间来实现的。尤其是有两台或三台机组被运行，它们比如每台产生1.7MW的功率。由此在前面的例子中，可算出要承受5MW以上的需要量，该需求量正如在清晨时间里所需求的量一样。由于在中午的数小时内需求量下降，而在傍晚的数小时内与之相对则上升到例如7MW，三台机组在中午时分可激活一蓄能器，而在傍晚时可从中取出附加的热能。
热能需求可比如分别根据图1和图2中的曲线2具有比如500kW的一定的带宽。如下面将要示出的那样，可通过外部修正因素来详细确定精确的曲线，其情形比如如图3所示。因此对当日过程各自有一能量优化程序。
能量优化程序基本上包括如下功能：1)消耗预测
对电能和热能的一种可靠和高精度的消耗预测被制出来，以连续地用于接下去的24小时。消耗曲线由取平均的15分数数值所组成，该数值与供电公司的最大值测量同步。
预测比如是根据8条不同的自校正当日模型曲线来计算出的。作为预测计算中的参数，其中包括外部温度、用于电能和热能消耗的最后四个被测数值的向量、以及一用于当日模型的编程了的日历。
提供有以下的参数：a)储存分别用于电力和热能的当日模型曲线
-普通工作日
-过渡工作日(春季运行结束)
-工作日前一天，例如：星期日
-工作日后一天，例如：星期六
-两工作日间的一天
-两班运行的工作日
-特殊日1(过渡日)
-特殊日2(临时性运行)
所有当日模型持续且自动地被用具有相同模型的最近5天的平均实测值来加以校正。b)用于当日曲线的校正功能
-外部温度
-依据一天时间的参考值校正性地作用于热需求曲线。
-热功率小时平均值
热功率变化的斜率将同输出曲线进行比较并用来校正热需求曲线。
-电力需求小时平均值
电功率变化的斜率将同输出曲线进行比较并用来校正电力需求曲线。
-空气湿度
在需要时将测量空气湿度并根据参考值来匹配热需求曲线。
-光照度(太阳/多云)
根据需要测量一天光照度并根据参考值来匹配电力-热量需求曲线。
c)日历功能
-1年(12个月)运行时间
-输入当日模型
2)评价能量费用
能量类型和所需该能量的时期被排列在一张具有20个等级的价值度表中。具体来说，最贵的能量形式(比如峰值电流)具有价值度“1”，而最便宜的能量形式(比如晚间取暖热量)具有价值度“20”。
根据所储存的高收费率时期和低收费率时期以及所计算的消耗曲线来确定系统价值度等级的转换。
采用能量费用得分的评价标度例：
                                              得分
1．峰值电流生产                                40
2．高收率率期间电能生产                        22
3．高收费率期间热能生产                        8
4．高收费率期间用于对低收费率时期的热能储存    7
5．低收费率期间储热器排空                      6
6．低收费率期间热能生产                        5
7．高峰负荷锅炉燃烧值                          2
8．煤气储存器排空(初级能源)                    2
9．煤气储存器充填(初级能源)                    0
10．高峰负荷锅炉                               0
11．排热用冷却塔                              -6
12．经新鲜水循环冷却           -4
13．煤气(初级能源)             -4
14．废气(初级能源)             -4
15．柴油(初级能源)              0
16．负荷卸载  等级1……16      -10
17．峰值负荷煤气(初级能源)     -403)需求曲线匹配
实际测到的校正系数与程序中储存的曲线的系数相比较，该曲线然后通过相应的向上或向下平移来实际化。对校正系数的增强系数将单独预先给定。运行时间优化始终与现实曲线一起工作。4)能量数据
专门设备部件的数量和功能被输入到计算机程序的操作界面中。各个系统的可用性通过外部的单元机组热电厂-MSR技术自动加以校正。根据生产和消耗数据以及单个部件的承载特性来调节理想的运行方式。
5)运行时间优化
能量优化程序根据被预测的热量需求计算在未来24～48小时内在电量低收费率阶段期的热量需求总量，且将未来的需求量与为此所已有的以及所要求的储热容量作比较。
只要可能，则如下地来运行电量/热量生产机组：使整个热量需求在电量高收费率期间通过机组来生产。
如果机组的功率或储热器的容量不允许这样做，则对应于所缺少的热能对于取决于能量价值度的机组或用于基本负荷生产的锅炉也可以让它们在低收费率阶段连续运行，这样存储量也足够满足低程度的需求量。
采用相同的方式且采用相似的总量组成以及计算各自的能量费用，则可合理地对所有生产部件和循环冷却部件的使用进行调节，能量优化程序因此可通过对机组和锅炉理想的使用在大部分场合实现对安装功率的减少，亦即减少整个投资。
进一步可通过实施最佳费用的运行来节省初级能源且产生更多的高值能量，从而也提高设备运行所产生的利润。
采用上述详细叙述的评价标准，可来制造一种软件，用它来驱动一已有的处理器。其中重要的是，所有用于连续运行单元机组热电厂的相关数据均被采集到。一种这样的能量优化程序的结构给出在图4中，该图形基本上是一看就明了的。
图4中示出专门用于单元机组热电厂的用数字10等所代表的有关热量需求的单元并且用20等数字所代表的有关电量需求的单元。详细来说，11表示组成和储存用于热量需求的当日模型曲线(比如9个当日模型)，而12为热量需求的校正计算，其中在单元13中导出用于比如从24小时到48小时的需求预测。与之完全相对应，单元21包括组成和储存用于电量需求的当日模型曲线，比如9个当日模型，而22则为对电量需求的校正计算，其中在单元23中导出用于比如从接下来的24到48小时间的电量需求预测。由该电量需求预测在单元24中对利用动力-热量组合可产生的热量进行计算，其中与用于对热需求作预测的单元13一起来控制用于预测和利用储热容量的单元25。在相同的路线上有一单元26，用于具有网络同步最大值检测和某些情况下对供电公司峰值电流需求有要求的电量收费率间隔段。
接下来的单元30用于机组运行时间优化，用于在高收费率期间最大能力地生产电力。与单元30相连接的有用于选择所需的动力-热量组合机组的单元32，以及用于确定不需要的、但却是可利用的动力-热量组合机组的单元33。在相同的线路上另外还有一单元34，其中存放有一张被评价的能量表(比如20个评价值)，还有一单元35，用于存放如状态、容量等提供和提取的可能性，同样也分为20个值。由单元32～35来控制一后接单元，用于在考虑所有待输出的能源及其值的条件下进行能量值优化。从单元40来对单个的机组1-n(例如锅炉、蓄能器、冷却塔等)分别来调出单个的要求。
在图4的结构图中示出的各单元由合适的软件来进行模拟，该软件可简单地用汇编语言来编写。
如果对所述的能量优化程序不能够确定精确的解析关系，就可以从近似出发有利地使用神经网络，该神经网络这样来训练，使它能根据各种情况通过自学习来加以调节。

Claims (16)

1．一种单元机组热电厂(BHKW)的运行方法，用它来根据需求产生有效能量，特别如作为电能的电量和/或作为热能的热量或冷气，其中电量和热量的需求每天至少在接下去的24小时内能被预测，其特征在于：预测是根据现实所具有的、不同的评价标准所作的预见性计算，且由此所导出的消耗总量是用一种自动评价方法来确定的，其中对电量和热量生产的选择和/或调节根据在不同收费率阶段的能量费用来加以优化。
2．如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述电量尽可能地在高收费率阶段生产。
3．如权利要求1所述的方法，其特征在于：为对接下来的24小时内的电量和热量作预见性预测，要从被平均的15分钟数值中确定消耗曲线，这些曲线与供电公司的最大量检测同步。
4．如权利要求1或3所述的方法，其特征在于：不同设计的可自动校正的当日模型曲线被用作对预见性计算的评价标准。
5．如权利要求4所述的方法，其特征在于：作为当日模型曲线其依据的基础为：
-普通工作日
-过渡工作日(春季运行结束)
-工作日前一天，比如星期日
-工作日后一天，比如星期六
-两工作日中间的一天
-两班运行的工作日
-特殊日1(过渡日)
-特殊日2(临时运行)。
6．如上述任一项权利要求所述的方法，其特征在于：作为已有评价标准的参数有外界温度、至少最近4个对电量和热量消耗所测值的向量，以及一用于当日模型的编程好的日历。
7．如权利要求5所述的方法，其特征在于：规定了用于当日曲线的校正函数。
8．如权利要求7所述的方法，其特征在于：在校正函数中被输入有根据外界温度、热功率的小时平均值、电量需求的小时平均值、空气湿度和/或日照度的变化或斜率。
9．如权利要求8所述的方法，其特征在于：热功率和/或电量需求的变化是根据小时平均值被采集的。
10．如上述任一项权利要求所述的方法，其特征在于：考虑对各个能量种类和不同时期的能量费用。
11．如权利要求10所述的方法，其特征在于：能量种类和在其中要求各个能量种类的时期被提供有比如被分为20个等级的价值度。
12．如权利要求11所述的方法，其特征在于：根据所储存的高收费率和低收费率的时间段以及所计算的消耗曲线来进行系统价值度等级的切换。
13．一种用于实施如权利要求1或权利要求2-12之一所述运行方法的设备，它包括用于运行单元机组热电厂的控制单元和一相应的具有处理器和存储器的优化计算机，其特征在于：所述存储器适用于存储当日模型曲线，输入单元用于输入变量，这样便具备有用于选择能量优化用运行数据的工具。
14．如权利要求13所述的设备，其特征在于：使用一已有的处理器。
15．如权利要求12所述的设备，其特征在于：用于选择运行数据的工具被实现为软件。
16．如权利要求13所述的设备，其特征在于：所述软件是一用于单元机组热电厂的测控和优化程序或系统(LEOPS,Leit-und Optimierungs-programm bzw.System)。
CN97194590A 1996-04-03 1997-04-01 单元机组热电厂的运行方法及实施该方法的设备 Pending CN1218536A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE19613524.9 1996-04-03
DE19613524 1996-04-03

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN1218536A true CN1218536A (zh) 1999-06-02

Family

ID=7790487

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN97194590A Pending CN1218536A (zh) 1996-04-03 1997-04-01 单元机组热电厂的运行方法及实施该方法的设备

Country Status (6)

Country Link
EP (1) EP0891472A1 (zh)
KR (1) KR20000005170A (zh)
CN (1) CN1218536A (zh)
CA (1) CA2250905A1 (zh)
HR (1) HRP970183A2 (zh)
WO (1) WO1997038210A1 (zh)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100342382C (zh) * 2002-12-27 2007-10-10 株式会社东芝 用于发电厂的操作支持系统
CN101517506B (zh) * 2006-07-17 2011-11-30 欣达公司 计算和预测发电机组的性能
CN102331759A (zh) * 2010-07-09 2012-01-25 爱默生过程管理电力和水解决方案公司 使用迭代专家引擎的优化系统
CN102331758A (zh) * 2010-07-09 2012-01-25 爱默生过程管理电力和水解决方案公司 能量管理系统
CN102918733A (zh) * 2010-06-02 2013-02-06 Abb技术有限公司 用于对生产过程调节生产流程计划的方法和装置
CN108345708A (zh) * 2017-01-25 2018-07-31 西门子（中国）有限公司 发电厂优化设备和方法
CN112352364A (zh) * 2018-07-04 2021-02-09 安百拓凿岩有限公司 用于管理矿井中的电力消耗的方法和装置

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE19836842A1 (de) * 1998-08-14 2000-02-24 Gaswaerme Inst E V Verfahren zum Steuern von Energieverbrauchseinrichtungen
WO2002015365A2 (en) * 2000-08-11 2002-02-21 Nisource Energy Technologies Energy management system and methods for the optimization of distributed generation
AT500616B1 (de) * 2001-10-15 2006-02-15 Siemens Ag Oesterreich Verfahren zur bildung physikalischer und struktureller modelle verteilter kraft- wärmekopplungsanlagen
DE10261171B3 (de) * 2002-12-20 2004-06-24 Enginion Ag Verbund von Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen
DE10317183B4 (de) * 2003-04-15 2007-04-05 SWE Strom und Fernwärme GmbH Temporäre Steigerung durch KWK erzeugter elektrischer Energie
GB2454671B (en) * 2007-11-13 2013-03-27 Ec Power As Method and apparatus for providing heat and power
DE102008063954B3 (de) * 2008-12-25 2010-07-22 Mayer, Michael, Dipl.-Ing. Verfahren zum Regeln mindestens einer dezentralen Energieversorgungsanlage nach zumindest ökologischen Zielvorgaben, die insbesondere die Minimierung von CO2-Emissionen umfassen, sowie nach dem Verfahren geregelte dezentrale Energieversorgungsanlage
CN102236343B (zh) * 2010-04-30 2015-12-02 新奥科技发展有限公司 一种泛能网系统及其控制方法
CN103107560B (zh) * 2011-11-15 2015-08-12 华北电力科学研究院有限责任公司 一种基于供热机组参与电网调峰的风电接入方法及系统
CN114562718B (zh) * 2022-01-26 2023-09-01 西安热工研究院有限公司 一种热电联产机组的优化控制方法、装置及存储介质

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4521869A (en) * 1982-04-02 1985-06-04 The Babcock & Wilcox Company Program timer control
DE3321701A1 (de) * 1983-06-16 1984-12-20 Gerhard-Günter 7266 Neuweiler Gaßmann Fernsteuerdatenempfaenger zur energieeinsparung bei nachtstromspeicherheizungen
HU191700B (en) * 1984-08-01 1987-03-30 Energiagazdalkodasi Intezet Method and connection arrangement for increasing the efficiency of energy-spare plant operation based on the heat-storage capacity of district heating systems
WO1995016296A1 (de) * 1993-12-09 1995-06-15 B + H Ingenieur-Software Gmbh Verfahren zur steuerung von im verbund betriebenen elektrische und/oder thermische energie erzeugenden anlagen

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN100342382C (zh) * 2002-12-27 2007-10-10 株式会社东芝 用于发电厂的操作支持系统
CN101517506B (zh) * 2006-07-17 2011-11-30 欣达公司 计算和预测发电机组的性能
CN102918733A (zh) * 2010-06-02 2013-02-06 Abb技术有限公司 用于对生产过程调节生产流程计划的方法和装置
CN102918733B (zh) * 2010-06-02 2015-09-02 Abb技术有限公司 用于对生产过程调节生产流程计划的方法和装置
CN102331759A (zh) * 2010-07-09 2012-01-25 爱默生过程管理电力和水解决方案公司 使用迭代专家引擎的优化系统
CN102331758A (zh) * 2010-07-09 2012-01-25 爱默生过程管理电力和水解决方案公司 能量管理系统
CN102331759B (zh) * 2010-07-09 2015-08-26 爱默生过程管理电力和水解决方案公司 使用迭代专家引擎的优化系统
CN102331758B (zh) * 2010-07-09 2016-03-09 爱默生过程管理电力和水解决方案公司 用于运行工厂的能量管理系统、工厂管理系统及用于优化工厂的运行的方法
CN108345708A (zh) * 2017-01-25 2018-07-31 西门子（中国）有限公司 发电厂优化设备和方法
CN112352364A (zh) * 2018-07-04 2021-02-09 安百拓凿岩有限公司 用于管理矿井中的电力消耗的方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
KR20000005170A (ko) 2000-01-25
EP0891472A1 (de) 1999-01-20
WO1997038210A1 (de) 1997-10-16
CA2250905A1 (en) 1997-10-16
HRP970183A2 (en) 1998-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN1218536A (zh) 单元机组热电厂的运行方法及实施该方法的设备
Prasad et al. Optimization of integrated photovoltaic–wind power generation systems with battery storage
US10621683B2 (en) Control device for optimizing local energy network
CN109245093A (zh) 一种冷热电联供分布式能源站协同优化调度方法
CN111324849B (zh) 一种考虑热网特性的电热联合系统优化调度方法
CN112994115B (zh) 一种基于wgan场景模拟和时序生产模拟的新能源容量配置方法
CN111639819B (zh) 一种综合能源园区多阶段优化控制方法
Kumar et al. A New Approach to Design and Optimize Sizing of Hybrid Microgrids in Deregulated Electricity Environment
Notton et al. Wind hybrid electrical supply system: behaviour simulation and sizing optimization
CN113991640B (zh) 基于火电的多能互补能源基地能源配置规划方法
Scharrer et al. Simulation and analysis of a Carnot Battery consisting of a reversible heat pump/organic Rankine cycle for a domestic application in a community with varying number of houses
Bermúdez et al. The role of sector coupling in the green transition: A least-cost energy system development in North Europe towards 2050
CN114091728A (zh) 一种基于江水源热泵的供能系统优化调度方法和系统
CN112696723A (zh) 一种电能代替的分布式清洁供暖系统及其评价方法
Adebisi et al. Comparative Study of Hybrid Solar Photovoltaic-Diesel Power Supply System
Hasan et al. Fuzzy logic-based design optimization and economic planning of a microgrid for a residential community in Bangladesh
Ganesan et al. Dynamic and intelligent load servicing strategy for a stand-alone solar PV-based microgrid
Basrawi et al. Theoretical analysis on the economic performance of micro gas turbine-trigeneration system with different operation strategies for residential building in a tropical region
Lyden et al. A methodology for designing decentralised energy systems with predictive control for heat pumps and thermal storage
Johnsson et al. Electricity supply to electric road systems: impacts on the energy system and environment
Muda et al. Simulation-based method to evaluate pv-wind hybrid renewable energy system in Terengganu
CN108167916B (zh) 一种弃风与大规模电储热协调运行方法
Cao et al. Optimal Capacity Configuration of Battery Storage System for Zero Energy Office Building on Campus
Athukorala et al. A techno-economic analysis for an integrated solar PV/T system for building applications
Ummenhofer et al. Self-sufficiency in an MCHP system based on local demand and supply analysis

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C01 Deemed withdrawal of patent application (patent law 1993)
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication