一种CCHP系统调度评价方法技术方案

本发明专利技术涉及一种CCHP系统调度评价方法，包括以下步骤：S1：从历史和实时数据集中获取CCHP系统中风电输出功率数据、太阳能光伏输出功率数据，构建CCHP系统输入矩阵；获取CCHP系统的冷热电负荷数据，构建CCHP系统输出数据矩阵；S2：对随机变量风速、风向、光照强度、负荷进行处理；S3：构建CCHP系统能源调度模型；S4：计算CCHP系统各目标权重；S5：负荷动态关联规则挖掘；本发明专利技术所述方法具有较好的收敛能力、全局寻优能力和实用性，对提高能源利用率、增加可再生能源生产和减少污染物排放具有重要意义，选取最佳调度方案有利于资源的优化配置和降低系统总成本。

A scheduling evaluation method for CCHP system

The present invention relates to a CCHP system scheduling evaluation method, which includes the following steps: S1: acquiring wind power output data and solar photovoltaic output power data from historical and real-time data sets, constructing CCHP system input matrix; acquiring CCHP system cooling and heating load data, constructing CCHP system output data matrix; S2: acquiring wind speed, wind direction and light intensity of random variables. The method has good convergence ability, global optimization ability and practicability, which is of great significance for improving energy utilization, increasing renewable energy production and reducing pollutant emissions, and choosing the optimal scheduling. The scheme is conducive to optimizing the allocation of resources and reducing the total cost of the system.

【技术实现步骤摘要】
一种CCHP系统调度评价方法
本专利技术涉及冷热电联供系统评价方法领域，更具体地，涉及一种CCHP系统调度评价方法。
技术介绍
20世纪能源开发利用技术得到前所未有的发展，以石油、煤炭、天然气等化石燃料为主的能源极大地推动了人类社会进步和发展，但同时也给生态环境造成了巨大的影响和破坏；特别是随着全球经济急剧增长，人们对能源的需求越来越大，作为世界能源主要支柱的化石燃料的储量越来越少，能源危机越来越严重，这已经成为阻碍社会进一步发展的桎梏；在新形势下，传统的能源结构已不能满足经济、社会和环境可持续发展的需要，急切需要优化能源结构、提高能源利用率，实现可持续化发展的能源消费模型。针对如何提高能源利用效率的问题，各国学者纷纷尝试新的能源利用途径，其中一个有效途径是利用冷热电联供(combinedcoolingheatingandpower，CCHP)系统。CCHP系统同时生产热能、冷能、电能，以实现能源的梯级利用，进而大幅度提高能源利用效率；CCHP联供系统的调度方式非常灵活，通过有机整合小规模的能源单元，在满足不同负荷需求的条件下，实现多种能源的综合利用，并且，CCHP系统在一定程度上起到削峰填谷的作用，从而增强了能源供给的可靠性。传统的CCHP联供系统建立在能源综合利用的基础上，通过煤、石油、天然气等化石燃料生产冷热电能量，以同时满足系统的多符合需求；随着经济的快速发展，能源资源急剧短缺、生态环境日益恶化等问题收到了世界各国的广泛关注。因此，发展风能和太阳能灯可再生能源的冷热电联供，已成为推动绿色，实现节能减排战略目标的重要途径；然而，可再生能源固有的间歇性和显著的不确定性给能源供应的安全稳定运行带来了巨大挑战，严重制约着可再生能源的大力开发和利用。事实上，我国已经意识到利用可再生能源逐步替代传统能源的必要性，并在一系列立法中强调发展的可再生能源，以改善能源供给结构，增强能源安全，保护环境。在全球变暖、温室效应不断严重的显示冲突下，处理好能源发展与经济发展的矛盾对中国而言至关重要；为了改善二氧化碳排放的国际压力及解决国民健康和能源短缺的各方面环境问题，我国积极效仿国外的可再生能源领域制度研究，意在推行绿色证书交易、排污权交易等以市场为主导的调控机制。因此，研究环境交易机制下化石燃料，可再生能源等多种能源互补的冷热电联供系统的安全经济运行与优化调度，是提高能源利用率和节能减排领域的重要研究方向，能够为制定合理的可再生能源利用政策提供一定理论参考价值，具有促进我国经济可持续发展的现实意义。冷热电联供系统以其明显的经济效益和节能效益得到了世界上许多国家的重视，北美、欧洲、亚洲等许多国家都进行了大量的研究工作，特别在美国和日本等科技高度发到的国家，冷热电联供系统的发展和研究起步早、成果多；而我国技术相对落后，目前在电力、能源、化工、轻工业等企业中，存在着很大的余热利用潜力，系统能源利用率还有待进步一提高；传统的能源生产方式是仅考虑电能或冷热能的优化调度，以致生产效率不高，能源浪费严重；多能源互补的CCHP系统是由化石燃料、可再生能源等多种一次能源互不产生，同时供应电能负荷和冷热能负荷的生产方式。现有的调度评价方法存在收敛速度慢、全局寻优能力差等问题，这影响了能源的利用率、以及增加了污染物的排放。
技术实现思路
本专利技术为克服上述现有技术所述的收敛速度慢、全局寻优能力差的缺陷，提供一种CCHP系统调度评价方法。本专利技术的目的就是要克服现有技术的不足，采用一种基于模糊多准则决策模型的CCHP系统调度评价方法。依据CCHP系统运行质量评价指标构建原则和方法，构建了包含：能源效率、经济成本、CO2排放量、可靠性等指标的评价指标体系；构建了IFLkV多准则评价方法，对CCHP系统运行质量进行评价研究。本专利技术所要解决的技术问题，就是提供一种基于模糊多准则决策模型的CCHP系统调度评价方法；方法针对由分布式能源、制热系统和制冷系统组成的CCHP系统，并考虑分布式能源和负荷的不确定性和随机性，提出CCHP系统中冷热电能源调度评价方法。解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案如下：CCHP系统能源调度，其特征在于可再生能源等多种能源互补的冷热电联供系统优化调度及其求解问题，以实现可再生能源的最大化利用和污染物排放的减少。风电场装机容量由风电场风速决定，光伏发电站装机容量由日照强度决定；在不同时间和空间上日照强度、日照时间、日照阴影、日照偏角度及其不确定性和随机性对光伏发电系统装机容量有极大的影响。CCHP系统能源调度，其特点在于合理分配冷热电能源，使得CCHP系统经济成本、CO2排放量、可靠性及能源利用率达到最佳状态。所述方法包括以下步骤：S1：从历史和实时数据集中获取CCHP系统中风电输出功率数据、太阳能光伏输出功率数据，构建CCHP系统输入矩阵；获取CCHP系统的冷热电负荷数据，构建CCHP系统输出数据矩阵；S2：对随机变量风速、风向、光照强度、负荷进行处理；S3：构建CCHP系统能源调度模型；S4：计算CCHP系统各目标权重；S5：负荷动态关联规则挖掘；根据各目标权重，制定CCHP系统调度方案，确定电能转化为热能、冷能的转化率、热能转化为冷能的转化率，并对调度方案采用IFLkV进行综合评价，选择最佳调度方案。优选地，步骤S1中CCHP系统输入矩阵为：其中xini1、xini2、xini3、xini4分别为CCHP系统的输入量包括：风电输出功率、太阳能光伏输出功率、燃料输消耗量、电网电能使用量。优选地，步骤S1中CCHP系统输出数据矩阵为：其中xoi1、xoi2、xoi3、xoi4分别为CCHP系统输入的电能、热能、冷能以及CO2排放量。优选地，步骤S2包括以下步骤：S2.1：使用关键点集合表示时间序列，进行降维计算；S2.2：根据基于兰氏距离的模糊多准则(FuzzyMultipleCriteria，FMC)算法，对降维计算的时间序列进行聚类；S2.3：利用动态聚类算法对经模糊多准则算法聚类后的时间序列进行演化聚类；采用动态聚类算法对序列进行计算时，根据时间的变化数据在不断调整，序列在不同时间段可能属于不同的类，其形态特征跳跃转换，称此时间序列为跳转序列(SwitchingTimeSeries,STS)；优选地，关键点需满足以下条件之一：其中，(xi,yi)为时间序列的关键点，i为数据类别；优选地，S2.2中的聚类公式为：其中，n为数据类别总量，j为序列类别，k为聚类个数，Xi为时间序列，Cj为第j类质心序列，为时间序列长度为m时的数据对象xij属于第i类的隶属度，dL为兰氏距离；其中，模糊时间序列的中心序列矩阵，uij和cj迭代如下：其中d()为距离函数，xj为时间序列中的数据，cj∈Cj。优选地，步骤S2.3中动态聚类算法包括以下步骤：S2.3.1：对时间序列集合X，首先通过FCM算法得到隶属度矩阵，然后选取矩阵中每个时间序列μij；若存在μij≥δ，将此时间序列聚类到相应类中，并更新该类的质心序列；否则标记此时间序列为STS；S2.3.2：对所标记的每条STS和质心序列，提取质心序列关键点集合；S2.3.3：质心序列关键点计算，计算公式为：其中，cikp、cikq为质心子序列sub-Cj端点值，STSikp、STSik本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种CCHP系统调度评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：从历史和实时数据集中获取CCHP系统中风电输出功率数据、太阳能光伏输出功率数据，构建CCHP系统输入矩阵；获取CCHP系统的冷热电负荷数据，构建CCHP系统输出数据矩阵；S2：对随机变量风速、风向、光照强度、负荷进行处理；S3：构建CCHP系统能源调度模型；S4：计算CCHP系统各目标权重；S5：负荷动态关联规则挖掘；根据各目标权重，制定CCHP系统调度方案，确定电能转化为热能、冷能的转化率、热能转化为冷能的转化率，并对调度方案采用IFLkV进行综合评价，选择最佳调度方案。

【技术特征摘要】
1.一种CCHP系统调度评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：从历史和实时数据集中获取CCHP系统中风电输出功率数据、太阳能光伏输出功率数据，构建CCHP系统输入矩阵；获取CCHP系统的冷热电负荷数据，构建CCHP系统输出数据矩阵；S2：对随机变量风速、风向、光照强度、负荷进行处理；S3：构建CCHP系统能源调度模型；S4：计算CCHP系统各目标权重；S5：负荷动态关联规则挖掘；根据各目标权重，制定CCHP系统调度方案，确定电能转化为热能、冷能的转化率、热能转化为冷能的转化率，并对调度方案采用IFLkV进行综合评价，选择最佳调度方案。2.根据权利要求1所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S1中CCHP系统输入矩阵为：其中xini1、xini2、xini3、xini4分别为CCHP系统的输入量包括：风电输出功率、太阳能光伏输出功率、燃料输消耗量、电网电能使用量。3.根据权利要求1所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S1中CCHP系统输出数据矩阵为：其中xoi1、xoi2、xoi3、xoi4分别为CCHP系统输入的电能、热能、冷能以及CO2排放量。4.根据权利要求1所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：S2.1：使用关键点集合表示时间序列，进行降维计算；S2.2：根据基于兰氏距离的模糊多准则算法，对降维计算的时间序列进行聚类；S2.3：利用动态聚类算法对经模糊多准则算法聚类后的时间序列进行演化聚类。5.根据权利要求4所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，关键点需满足以下条件之一：其中，(xi,yi)为时间序列的关键点，i为数据类别。6.根据权利要求4所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，S2.2中的聚类公式为：其中，n为数据类别总量，j为序列类别，k为聚类个数，Xi为时间序列，Cj为第j类质心序列，为时间序列长度为m时的数据对象xij属于第i类的隶属度，dL为兰氏距离；其中，模糊时间序列的中心序列矩阵，uij和cj迭代如下：其中d()为距离函数，xj为时间序列中的数据，cj∈Cj。7.根据权利要求4所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S2.3中动态聚类算法包括以下步骤：S2.3.1：对时间序列集合X，首先通过模糊多准则算法得到隶属度矩阵，然后选取矩阵中每个时间序列μij；若存在μij≥δ，将此时间序列聚类到相应类中，并更新该类的质心序列；否则标记此时间序列为STS；S2.3.2：对所标记的每条STS和质心序列，...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亚楠，吴杰康，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44