一种综合能源系统及其运行优化方法技术方案

本发明专利技术公开了一种综合能源系统运行优化方法，包括建立CCHP冷热电联供发电系统模型并设定边界条件；引入阶梯气价和随季节调整的阶梯电价模型；确定CCHP冷热电联供发电系统的约束条件、目标函数与优化变量；初始化CCHP冷热电联供发电系统的参数，采用改进杂交粒子群算法计算得到不同时段CCHP中发电机的功率、热负荷、冷负荷、CCHP系统与电网交互的电量、CCHP中蓄电池的充放电功率、热回收系统提供的冷功率和电制冷机制冷所消耗的电功率；通过综合评价模型，综合考虑一次能耗节省率、环境成本节省率和经济成本节省率，实现综合能源的综合配置运行优化目的；采用改进的杂交粒子群算法能快速稳定的找到合理的全局最优解目的。

【技术实现步骤摘要】
一种综合能源系统及其运行优化方法
本专利技术属于综合能源系统优化领域，涉及一种综合能源系统及其运行优化方法，更具体的涉及一种基于改进杂交粒子群算法的综合能源系统及其运行优化方法。
技术介绍
随着煤炭、石油等传统化石能源的日益枯竭，世界各国开始重视并开发可再生能源，其相关技术也得到快速发展。综合能源系统能够将多种能源整合起来，并且实现多种能源互相优化运行，提升能源的利用率。然而，综合能源系统供能方式多样，所以为了实现综合能源系统的进一步优化仍然面临挑战。目前，尽管对综合能源系统运行优化的理论和成果较多，但是由于需要考虑大量因素，且算法容易陷入“早熟”，因此，综合考虑节能性和经济性的综合能源运行优化方法亟待人们研究探索。
技术实现思路
为了解决现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种基于改进杂交粒子群算法的综合能源系统及其运行优化方法，现综合能源的综合配置运行优化目的；采用改进的杂交粒子群算法实现避免粒子群出现早熟和陷入局部最优的缺点，能快速稳定的找到合理的全局最优解目的。为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种综合能源系统运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，建立CCHP冷热电联供发电系统模型并设定边界条件；/nS2，引入阶梯气价和随季节调整的阶梯电价模型；/nS3，基于S1的边界条件和S2引入的阶梯气价和随季节调整的阶梯电价模型确定CCHP冷热电联供发电系统的约束条件、目标函数与优化变量；/n所述目标函数中考虑一次能源节省率；/nS4，初始化CCHP冷热电联供发电系统的参数，基于S3所述约束条件、目标函数与优化变量，采用改进杂交粒子群算法计算得到不同时段CCHP中发电机的功率、热负荷、冷负荷、CCHP系统与电网交互的电量、CCHP中蓄电池的充放电功率、热回收系统提供的冷功率和电...

【技术特征摘要】
1.一种综合能源系统运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，建立CCHP冷热电联供发电系统模型并设定边界条件；
S2，引入阶梯气价和随季节调整的阶梯电价模型；
S3，基于S1的边界条件和S2引入的阶梯气价和随季节调整的阶梯电价模型确定CCHP冷热电联供发电系统的约束条件、目标函数与优化变量；
所述目标函数中考虑一次能源节省率；
S4，初始化CCHP冷热电联供发电系统的参数，基于S3所述约束条件、目标函数与优化变量，采用改进杂交粒子群算法计算得到不同时段CCHP中发电机的功率、热负荷、冷负荷、CCHP系统与电网交互的电量、CCHP中蓄电池的充放电功率、热回收系统提供的冷功率和电制冷机制冷所消耗的电功率；
改进杂交粒子群算法中，在每次迭代时，粒子在迭代过程中，通过个体最优解和全局最优解更新自身速度和位置过程中引入线性递减的时变权重以及同步变化的学习因子。


2.根据权利要求1所述的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S1中，CCHP冷热电联供发电系统模型具体如下：(1)燃气发电机模型：



EGt,i,t＝PGt,i,tΔt



式中FGt,i,t为第i台燃气发电机在t时段的天然气耗量；EGt,i,t为第i台燃气发电机在t时段提供的能量；EGt,i,t为燃气发电机t时段提供的电能；ηGt,i,t为第i台燃气发电机在t时段的发电效率；ai、bi、ci、di为第i台燃气发电机的效率系数；PGt,i,t、为第i台燃气发电机在t时段的电功率和标幺值(pu)；
(2)风力发电机模型：



式中Pwind,j,t为第j台风力发电机在t时段的电功率；为第j台风力发电机在t时段的实际风速；分别为第j台风力发电机的切入风速、切出风速和额定风速；
(3)光伏电池模型：



式中PPv,k,t为第k组光伏电池在t时段的电功率；为第k组光伏电池在标准测试条件(1000W/m2,25℃)下的最大电功率；GAC,k,t为第k组光伏电池在t时段的光照强度；kT为功率温度系数；Tc,k,t为光伏电池温度；Tr为参考温度；GStc为标准测试条件下的光照强度，取1000W/m2；温度单位为K；
(4)储能电池系统模型：



式中：SBat,l,t、SBat,l,t-1分别为蓄电池组l在t、t-1时段的剩余容量；σBat,l为蓄电池组l的自放电率；为蓄电池组l在t时段的充电功率和放电功率，放电时功率为负值；为蓄电池组l在t时段的充电效率和放电效率；
(5)燃气锅炉模型：



式中：FBoi,t为锅炉在t时段消耗的燃料量；QBoi,t为锅炉在t时段提供的热功率；ηBoi,t为锅炉在t时段的热效率；
(6)热回收系统模型：



式中：QHrs,t为热回收系统在t时段提供的热功率；ηHrs,t为热回收系统在t时段的热回收效率；
(7)吸收制冷机模型：



式中：QAc，t为吸收制冷机在t时段提供的冷功率；为热回收系统在t时段提供的冷功率；为燃气锅炉在t时段提供的冷功率；COPAc,t为冷机在t时段的能效比；
(8)电制冷机模型：
QEc,t＝PEc,tCOPEc,t
式中：QEc,t为电制冷机在t时段提供的冷功率；PEc,t为电制冷机在t时段制冷的电功率；COPEc,t为电制冷机在t时段的能效比。


3.根据权利要求1所述的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S2中，随使用量变化的阶梯气价结构为：



随时间和季节变化，且考虑向电网交互售电的阶梯电价结构为：








4.根据权利要求1所述的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S3中，所述综合能源系统的约束条件如下：
Pgrid,min≤Pgrid,t≤Pgrid,max
PGt,min≤PGt,t≤PGt,max












SBat,l,T＝SBat,l,0




































式中，Pgrid,t为t时段微网与主网交互的电功率；Pgrid,max为交互功率的最大限值；Pgrid,min为交互功率的最小限值；PGt,t为t时段燃气发电机的功率，PGt,min为燃气发电机的最小电功率，又称切除功率，当实际功率降到此值以下时需要停机；PGt,max为燃气发电机的最大电功率，且该值一般为燃气发电机的额定功率；为第j台风力发电机在t时段的预测功率和额定功率；为第k组光伏电池在t时段的预测功率和额定功率；SBat,l,T、SBat,l,0、和分别为蓄电池组l在协调周期内的终止容量、初始容量、额定容量和保持稳定的最小、最大容量；分别为蓄电池组l在t时段的最大充电率和最大放电率；此外，蓄电池本身具有自放电率dBat视为常量，充电效率为ηBat,cha,放电效率为ηBat,dis；QEc,l、为电制冷机在t时段的功率和额定功率；QAc,l、为吸收制冷机在t时段的功率和额定功率；为热回收系统在t时段的制热功率，制冷功率和额定功率；为燃气锅炉在t时段的制热功率，制冷功率和额定功率；PD,t为t时段系统需要的预测电功率；为t时段系统需要的热负荷；为t时段系统需要的冷负荷。


5.根据权利要求1所述的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S3中，优化的目标函数为：
1)经济成本节省率：
可变成本：
minCTotal＝CEle+CLng+CPollution
CEle＝γE...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，张能汉，简禧彦，吴鹏飞，林兴洋，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61