【技术实现步骤摘要】
一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法及装置
本专利技术涉及综合能源
，特别是涉及一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法及装置。
技术介绍
分布式能源系统是一个具有复杂性、多层次性的巨系统。制定合理的分布式能源系统运行机制有利于促进能源利用提质增效和环境友好型社会建设，对实现一次能源的综合利用，优化能源结构，起着重要作用。分布式能源系统的运行机制的优化建模是制定高效的运行机制、建立安全的能源供应体系的重要方法。因此，如何建立分布式能源系统的运行机制优化模型和生成最佳运行方案，在分布式能源系统的大力发展和推广阶段显得至关重要，具有非常重要的现实意义。目前，随着分布式能源投运项目的增多，项目的运行管理问题和传统运行机制优化方案的弊端逐渐显现：(1)分布式能源系统的日常运行依赖管理人员的经验调控机组运行生产，缺少科学的管理方法和体系，导致在生产调度过程中不能很好的适应不断变化的生产系统，无法使整个能源系统处在最佳的负荷和运行状态；(2)运行过程中缺乏有效的监测、反馈和调控机制，无法随时根据运行边界参数的变化调整机组运行状态，经常出现供能过量或不能满足用户需求的情况，导致能源浪费及业主体验不佳等现象；(3)分布式能源运行机制优化方案中对用户需求的设定主要是建立在对历史和当前数据的分析上，往往忽视了温度、日照时长、相对湿度、风速等气象要素的影响，导致供需失衡；(4)内燃机作为分布式能源系统的重要组成部分，其运行影响着整个机组的性能和效率。但是，由于内燃机系统具有时变、多变量、强耦合、扰动频繁等特点，对...
【技术保护点】
1.一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法，其特征在于，包括：/n根据历史天然气消耗量，以及与所述历史天然气消耗量对应的历史发电量、历史余热烟气热量和历史余热热水热量，训练第一BP神经网络模型，所述第一BP神经网络模型用于预测天然气消耗量能够产生的发电量、余热烟气热量和余热热水热量；/n将预置天然气消耗量输入所述第一BP神经网络模型，计算所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，所述预置天然气消耗量至少包括一个天然气消耗量的数据值；/n根据所述预置天然气消耗量、以及与所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，基于回归分析算法，建立燃气内燃机组的替代模型；/n根据所述替代模型，建立分布式能源系统利润的目标函数，所述分布式能源系统的系统设备包括所述燃气内燃机组、吸收式溴化锂机组、离心式制冷机组和燃气锅炉；/n以总用户需求能量、所述系统设备的运行限制和能量守恒原则为所述目标函数的约束条件，建立所述分布式能源系统的优化调度模型；/n将用户的实时制冷需求和实时供暖需求输入所述优化调度模型，计算所述分布式能源系统的系统设备的运行参数。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法，其特征在于，包括：
根据历史天然气消耗量，以及与所述历史天然气消耗量对应的历史发电量、历史余热烟气热量和历史余热热水热量，训练第一BP神经网络模型，所述第一BP神经网络模型用于预测天然气消耗量能够产生的发电量、余热烟气热量和余热热水热量；
将预置天然气消耗量输入所述第一BP神经网络模型，计算所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，所述预置天然气消耗量至少包括一个天然气消耗量的数据值；
根据所述预置天然气消耗量、以及与所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，基于回归分析算法，建立燃气内燃机组的替代模型；
根据所述替代模型，建立分布式能源系统利润的目标函数，所述分布式能源系统的系统设备包括所述燃气内燃机组、吸收式溴化锂机组、离心式制冷机组和燃气锅炉；
以总用户需求能量、所述系统设备的运行限制和能量守恒原则为所述目标函数的约束条件，建立所述分布式能源系统的优化调度模型；
将用户的实时制冷需求和实时供暖需求输入所述优化调度模型，计算所述分布式能源系统的系统设备的运行参数。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述替代模型包括：天然气消耗量-发电量关系模型、天然气消耗量-余热烟气热量关系模型和天然气消耗量-余热热水热量关系模型；
所述根据所述预置天然气消耗量、以及与所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，基于回归分析算法，建立燃气内燃机组的替代模型，包括：
根据所述预置天然气消耗量，以及与所述预置天然气消耗量对应的发电量，基于回归分析算法计算第一回归系数，生成天然气消耗量-发电量关系模型，所述天然气消耗量-发电量关系模型为Q发电量＝G×α1-β1，其中，Q发电量为所述燃气内燃机组的发电量，G为所述燃气内燃机组的天然气消耗量，α1和β1为所述第一回归系数；
根据所述预置天然气消耗量，以及与所述预置天然气消耗量对应的余热烟气热量，基于回归分析算法计算第二回归系数，生成天然气消耗量-余热烟气热量关系模型，所述天然气消耗量-余热烟气热量关系模型为Q余热烟气热量＝G×α2-β2，其中，Q余热烟气热量为所述燃气内燃机组产生的余热烟气热量，G为所述燃气内燃机组的天然气消耗量，α2和β2为所述第二回归系数；
根据所述预置天然气消耗量，以及与所述预置天然气消耗量对应的余热热水热量，基于回归分析算法计算第三回归系数，生成天然气消耗量-余热热水热量关系模型，所述天然气消耗量-余热热水热量关系模型为Q余热热水热量＝G×α3-β3，其中，Q余热热水热量为所述燃气内燃机组产生的余热热水热量，G为所述燃气内燃机组的天然气消耗量，α3和β3为所述第三回归系数。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述替代模型，建立分布式能源系统利润的目标函数，包括：
按照第一计算公式，计算所述燃气内燃机组的日消耗成本，所述第一计算公式为其中ttcec(l)为所述燃气内燃机组的日消耗成本，cec(t)为t时刻所述燃气内燃机组的运行成本，cel(t)为t时刻所述燃气内燃机组的润滑油消耗量，ey为单位质量的润滑油价格，cee(t)为t时刻所述燃气内燃机组的发电量，η1为所述燃气内燃机组的耗电比例，ep(t)为t时刻的售电电价，ceng(t)为t时刻所述燃气内燃机组的天然气消耗量，eg为单位体积天然气价格，T为所述燃气内燃机组的日消耗成本所对应的运行时间；
按照第二计算公式，计算吸收式溴化锂机组的日消耗成本，所述第二计算公式为其中ttlbc(l)为所述吸收式溴化锂机组的日消耗成本，lbe(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组的耗电量；
按照第三计算公式，计算离心式制冷机组的日消耗成本，所述第三计算公式为其中ttcmc(l)为所述离心式制冷机组的日消耗成本，cmcie(t)为t时刻所述离心式制冷机组运转过程中的能量转换耗电量，cmfe(t)为t时刻所述离心式制冷机组运转过程中的固定运转耗电量，s(t)为0或1的整数变量，如果所述离心式制冷机组运转则取1值，否则取0值；
根据第四计算公式，计算燃气锅炉的日消耗成本，所述第四计算公式为其中，ttbc(l)为所述燃气锅炉的日消耗成本，bme(t)为t时刻所述燃气锅炉为满足热水需求的耗电量，bmng(t)为t时刻所述燃气锅炉为满足热水需求的天然气消耗量，bie(t)为t时刻所述燃气锅炉为满足供暖需求的耗电量，bling(t)为t时刻所述燃气锅炉为满足供暖需求的天然气消耗量；
根据第五计算公式，计算所述分布式能源系统的总成本，所述第五计算公式为TC总成本＝ttcec(l)+ttlbc(l)+ttcmc(l)+ttbc(l)，其中TC总成本为所述分布式能源系统的消耗总成本；
根据所述替代模型，计算在t时刻所述燃气内燃机组的发电量；
根据第六计算公式，计算所述分布式能源系统的总收益，所述第六计算公式为其中TB总为所述分布式能源系统在(1～T)时间段内的总收益，cee(t)为t时刻所述燃气内燃机组的发电量，TB固定为所述分布式能源系统的固定收益；
根据所述分布式能源系统的总收益，以及所述分布式能源系统的总成本，建立所述分布式能源系统利润的目标函数，所述目标函数为GB＝TB总-TC总成本，其中GB为所述分布式能源系统的利润。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述以总用户需求能量、所述系统设备的运行限制和能量守恒原则为所述目标函数的约束条件，建立所述分布式能源系统的优化调度模型，包括：
根据所述系统设备的设备功能，建立热水需求、供暖能量需求和制冷能量需求的能量约束条件，所述能量约束条件包括：热水需求约束、供暖需求约束和制冷需求约束，所述热水需求约束为z(t)×bmhd(t)+(1-z(t))×lbmhd(t)≥mhd(t)，其中z(t)为为0或1的整数变量，如果采用所述燃气锅炉为热水箱提供热量则取1值，否则取0值，bmhd(t)为t时刻所述燃气锅炉为所述热水箱提供的热量，lbmhd(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组为所述热水箱提供的热量，mhd(t)为t时刻所述生活热水箱的热需求量，mhd(t)＝G(t)×ρ×Cp×Δt，G(t)为t时刻所需的热水总量，ρ为热水密度，Cp为水的比热容，Δt为室内温度和环境温度的温差，所述供暖需求约束为bihd(t)+lbihd(t)≥ihd(t)，其中bihd(t)为t时刻所述燃气锅炉的供暖量，lbihd(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组的供暖量，ihd(t)为t时刻的用户的供暖需求，所述制冷需求约束为lbicd(t)+cmicd(t)≥icd(t)，其中lbicd(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组的供冷量，cmicd(t)为t时刻所述离心式制冷机组的供冷量，icd(t)为t时刻用户的供冷需求；
根据所述系统设备的设备机能，建立运行约束条件，所述运行约束条件包括所述燃气内燃机组的运行约束条件、所述吸收式溴化锂机组的运行约束条件、所述离心式制冷机组的运行约束条件和所述燃气锅炉的运行约束条件，所述燃气内燃机组的运行约束条件为
其中，cewh(t)为t时刻所述燃气内燃机组产生的余热烟气热量，ceh(t)为t时刻所述燃气内燃机组提供给所述热水箱的热量，α4,α5,α6,β4,β5和β6是回归系数，δ1为所述燃气内燃机组的运行成本系数，δ2所述燃气内燃机组的润滑消耗系数，ceemin为所述燃气内燃机组的的最小功率，ceemax为所述燃气内燃机组的最大功率，所述吸收式溴化锂机组的运行约束条件为
其中，lbicd(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组的制冷量，lbmhd(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组的供暖量，lbihd(t)为t时刻所述吸收式溴化锂机组提供给所述热水箱的热量，y(t)为所述吸收式溴化锂机组用于制冷和制热的热量分配比例，λ1、λ2和λ3为转换系数，lbicdmax为所述吸收式溴化锂机组的最大供冷量，lbhdmax为所述吸收式溴化锂机组的最大功率，所述离心式制冷机组的运行约束条件为cmicd(t)≤cmicdmax，其中cmicdmax为所述离心式制冷机组的最大功率，所述燃气锅炉的运行约束条件为bihd(t)+bmhd(t)≤bhdmax，其中，bhdmax为所述燃气锅炉的最大功率；
建立所述系统设备的能耗约束条件，所述能耗约束条件包括所述燃气锅炉的能耗约束条件和所述离心式制冷机组的能耗约束条件，所述燃气锅炉的能耗约束条件为
其中λ4和λ5为转换系数，α7、α8和α9为回归系数，φb(t)为所述燃气锅炉的燃烧效率，εb(t)为所述燃气锅炉的负荷率，bhdmax为所述燃气锅炉的额度负荷，所述离心式制冷机组的能耗约束条件为cmcie(t)＝cmcid(t)×λ8，cmcie(t)为t时刻所述离心式制冷机组提供制冷需要消耗的电量，λ8为转换系数；
根据所述目标函数、所述能量约束条件、所述运行约束条件和所述能耗约束条件，建立所述分布式能源系统的优化调度模型。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将用户的实时制冷需求和实时供暖需求输入所述优化调度模型，计算所述分布式能源系统的系统设备的运行参数之前，所述方法还包括：
根据预置归一化公式，分别计算历史气象要素参数的归一化气象参数，历史制冷需求参数的归一化制冷需求参数和历史供暖需求参数的归一化供暖需求参数，所述预置归一化公式为其中为第i个所述归一化参数的数值，x(i)为第i个所述历史参数的数值，x(i)min为第i个所述历史参数的最小值，x(i)max为第i个所述历史参数的最大值，所述历史参数包括所述历史气象要素参数，所述历史制冷需求参数和所述历史供暖需求参数，所述历史气象要素参数包括室外温度、日照时长...
【专利技术属性】
技术研发人员：于政日，魏琦，田盛，邢立凯，刘迪昕，蔡宴朋，许野，郭军红，
申请(专利权)人：沈阳鼓风机集团自动控制系统工程有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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