The invention discloses an energy storage type CCHP system based on dynamic programming and its operation optimization method. The system comprises a gas internal combustion generator, a lithium bromide refrigeration unit, a heat exchanger, an electric heat pump, a cold water storage tank and a hot water storage tank; and the dynamic process of the energy storage type CCHP system is expressed as the K stage production, load and storage of the energy storage type CCHP system. The relationship between energy storage and stage K + 1 energy storage is studied. Energy storage is selected as the state variable of dynamic programming of energy storage CCHP system, and the shortest path model of energy storage CCHP system is established by discretizing the state variables. The shortest path model is solved by dynamic programming. In view of the dynamic problem, the invention is divided into two discretizations and solved by dynamic programming, thereby greatly reducing the amount of calculation. Compared with the solution results of traditional linear programming, genetic algorithm and other algorithms, the method of the present invention can guarantee the optimal solution under the same precision.
【技术实现步骤摘要】
基于动态规划的储能型CCHP系统及其运行优化方法
本专利技术涉及冷热电联供系统的优化控制
,特别是涉及基于动态规划的储能型CCHP系统及其运行优化方法。
技术介绍
随着社会的发展,能源与环境危机成为了全人类最关注的问题,提高能源利用率势在必行。冷热电联供(combinedcoolingheatingandpower,CCHP)系统以余热回收为核心,遵循“能量对口,梯级利用”的原则,可同时供给冷、热、电负荷,一次能源利用率达75%以上,减排效果明显,已被列为我国中长期科学和技术发展纲要中能源领域四项前沿技术之一。但由于CCHP系统结构极其复杂,难以保持最佳状态运行,尤其因为运行成本得不到有效优化,导致目前CCHP系统建多用少,故经济性已经成为目前CCHP系统亟待解决的问题。专利公开号CN107025519A,名称为“分布式冷热电多联产系统混合整数非线性模型优化方法”使用线性规化方法优化含储能的CCHP系统运行策略。专利公开号CN106295914A,专利名称为“空间耦合粒子群算法及冷热电联供系统联合调度优化方法”使用空间耦合粒子群算法解决含储能的CCHP优化运行问题。对于含有储能的CCHP系统,各个阶段决策前后关联,属于动态问题,使用线性规划与粒子群等算法等,需引入大量限制条件,导致计算速度慢,求解结果不能保证最优等一系列弊端。
技术实现思路
为了解决现有技术的不足,本专利技术提供了基于动态规划的储能型CCHP系统的运行优化方法,针对该系统以储能量为状态变量,建立了针对该问题的图论优化模型,使用动态规划求解。基于动态规划的储能型CCHP系统的运行优化方法, ...
【技术保护点】
1.基于动态规划的储能型CCHP系统的运行优化方法,其特征是,包括:将储能型CCHP系统的动态过程表达为储能型CCHP系统第k阶段生产、负荷、储能与第k+1阶段储能之间的关系;选择储能量作为储能型CCHP系统动态规划的状态变量,通过对状态变量的离散化,建立储能型CCHP系统的最短路径模型;针对最短路径模型使用动态规划求解;其中,离散化的储能量对应储能型CCHP系统每阶段可选择的状态点,阶段成本对应最短路径模型连接相邻状态点的路径长度,从初始阶段到最终阶段的最小运行成本为从初始点到终止点的最短路径。
【技术特征摘要】
1.基于动态规划的储能型CCHP系统的运行优化方法,其特征是,包括:将储能型CCHP系统的动态过程表达为储能型CCHP系统第k阶段生产、负荷、储能与第k+1阶段储能之间的关系;选择储能量作为储能型CCHP系统动态规划的状态变量,通过对状态变量的离散化,建立储能型CCHP系统的最短路径模型;针对最短路径模型使用动态规划求解;其中,离散化的储能量对应储能型CCHP系统每阶段可选择的状态点,阶段成本对应最短路径模型连接相邻状态点的路径长度,从初始阶段到最终阶段的最小运行成本为从初始点到终止点的最短路径。2.如权利要求1所述的基于动态规划的储能型CCHP系统的运行优化方法,其特征是,所述储能型CCHP系统第k阶段生产、负荷、储能与第k+1阶段储能之间的关系为:Hd·Hs(k)+H(k)-Hload(k)=Hs(k+1)(1)Cd·Cs(k)+C(k)-Cload(k)=Cs(k+1)(2)Hd为阶段储热系数,其物理意义为,经过一阶段耗散,剩余热量占原总热量比例;Cd为阶段储冷系数,物理意义同上;Hs为储热水箱储热量;Cs为储冷水箱储冷量;H为热生产量;C为冷生产量;Hload为热负荷;Cload为冷负荷。3.如权利要求2所述的基于动态规划的储能型CCHP系统的运行优化方法,其特征是,建立储能型CCHP系统的最短路径模型的过程为:状态变量按照冷、热两个维度离散化:使用sk(Hs,Cs)表示第k阶段储热量Hs与储冷量Cs;每阶段存储量通过选择m、n以不同精度离散化为(m+1)·(n+1)个状态点,记为第i=p·(n+1)+q+1个状态点,简化表示为其中,(0≤p≤m)、(0≤q≤n),NH为储热上限,NC为储冷上限,在忽略其表示第几个状态点时记为sk;使用表示从状态点到达带来的阶段成本,即两状态点之间的距离,忽略具体路径时简化表示为...
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