光催化-热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法技术方案

本发明专利技术公开了光催化

【技术实现步骤摘要】
光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法


[0001]本专利技术属于以光催化水解制氢和太阳能热化学制燃料为核心的综合能源系统领域，具体涉及光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法。

技术介绍

[0002]太阳能制燃料包括光催化水解制氢和太阳能热化学制甲烷，与传统化石燃料相比，具有清洁低碳的优势，可缓解资源短缺以及环境污染问题。光催化水解制氢主要基于太阳能紫外光谱和部分可见光，利用光催化剂和牺牲剂，将水分解为氢气和氧气。太阳能热化学利用太阳能部分可见光以及远红外光，驱动金属氧化物分解水和二氧化碳制氢气和一氧化碳。将光催化水解制氢和太阳能热化学制甲烷耦合，集成冷、热、电、气、交通综合能源系统，实现太阳能全光谱利用，提高能源系统能量转换效率。
[0003]光催化
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热化学制燃料的综合能源系统集成光伏、风电与传统化石能源，提高可再生能源渗透率的同时，满足用户的冷、热、电、燃料多种能源需求。然而太阳能、风能具有不确定性，对综合能源系统的稳定运行带来巨大挑战。因此，需要获得考虑到可再生能源波动性时，能源系统最优运行调控策略，保证系统安全高效稳定运行。

技术实现思路

[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法，设计了太阳能燃料制备、供冷、供热、发电、交通集成的综合能源系统，将可再生能源与传统能源结合，满足用户的多种能源需求，促进碳达峰和碳中和的实现。综合能源系统由热流、冷流、电力流和燃料流组成（如图1），利用本专利技术提出的能源系统运行调控方法，在满足用户的冷、热、电、气能源需求的同时，获得最佳的运行调控策略，使得系统的太阳能
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氢能转化效率最大，二氧化碳排放与运行成本最小。所提能源系统运行调控方法，保证系统稳定运行的同时，提高了系统运行灵活性。
[0005]为达到上述目标，本专利技术采用的技术方案如下：光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法，包括以下步骤：步骤1：针对光催化水解制氢装置，获得实验和计算数据的训练样本，利用极限学习机算法建立代理模型；步骤2：对综合能源系统每个单元建立数学模型，包括高温太阳能热化学循环制燃料模型和内燃机发电、光伏发电、风力发电、换热器模型；步骤3：根据冬季和夏季用户冷、热、电、氢气的用能需求，建立热能平衡方程、冷量平衡方程、电能平衡方程、天然气和氢气平衡方程；步骤4：考虑综合能源系统能量利用效率、环境和经济效益，建立包含供冷、供热、供电、供气的多目标优化模型；步骤5：采用非支配排序遗传算法求解步骤4建立的多目标优化模型，获得帕累托最优解集；
步骤6：利用模糊隶属度函数，选择综合能源系统的最优运行策略，实现系统太阳能
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燃料转换效率最大化、排放量最小化和能源成本最小化。
[0006]进一步地，所述步骤1中的极限学习机算法包括：给定一个数据集，其中为第个输入样本，为第个输出样本，为样本个数；对光催化水解制氢过程，输入变量为圆管反应器的结构参数和运行参数，输出参数是产氢量，极限学习机的数学模型通过以下方式建立：（1）其中，表示模型矩阵；表示输出权向量；表示输出值；具体表达式为：，， ，其中，为激活函数；和定义第个输入权重和第个偏置；定义了输出权重；和表示输入权向量的第一个元素和第n个元素；和表示偏置向量的第一个元素和第n个元素；和表示向量的第一个元素和第n个元素；和均表示向量个数；根据同时考虑模型和样本数据不精确本质的正则化分式优化训练模型，表达为如下的数学模型：（2）式中， 是正则化参数；是正则项，用于确保数值解的稀疏性；表示一范数；是总体最小二乘，用于同时考虑模型和样本的不精确性；表示以g为变量的目标函数的最小值；表示二范数的平方；将方程（2）转化为如下的最优化问题：
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（3）式中，定义为如下：
（4）进一步将该最优化问题松弛为如下的问题：（5）式中，被定义为：（6）引入辅助变量，方程（5）被转化为如下的等式约束优化问题：（7）式中，为目标函数，定义为：（8）式中，为罚参数；采用分离优化方法求解式（8）：（9）（10）根据式（8），式（9）和（10）具体为：（11）（12）方程（11）用软阈值算法求解，即：（13）式中，代表软阈值算子；方程（12）是可微的，其解为：（14）式中，为向量的转置；是单位矩阵。
[0007]进一步地，所述步骤3中的热能平衡方程，冷量平衡方程，电能平衡方程，天然气和
氢气平衡方程为在冬季和夏季典型日综合能源系统运行时需满足的约束条件。
[0008]进一步地，所述步骤4中的多目标优化模型具体为：能效：(15)其中，为太阳能
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氢能转化效率； 和
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表示水和二氧化碳制备氢气和一氧化碳的摩尔产生速率；和表示氢气和一氧化碳的高位热值；定义了产生氢气和一氧化碳所需的太阳能； 表示真空泵消耗的能量；环境效益：(16)其中，表示综合能源系统的二氧化碳排放量；代表内燃机消耗的天然气量；代表电网的天然气消耗量；和表示内燃机和电网的二氧化碳排放系数；经济效益：(17)其中，表示综合能源系统运行成本；表示从电网购买的电力；表示内燃机消耗的燃料；指在加氢站购买的氢气；指售卖给电网的电量；,
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和代表时间时电价、天然气价格和氢气价格； 表示售卖给电网的电价。
[0009]所述的非支配排序遗传算法用来求解综合能源系统能效、环境和经济效益的多目标优化模型，获得帕累托最优前沿。
[0010]所述的帕累托最优解集中解较多，采用模糊隶属度函数，选择综合能源系统的最优能量调度策略，使得系统的太阳能
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燃料转换效率最大、排放量和能源成本最小。
[0011]与现有技术相比，本专利技术具有以下优势效果：本专利技术公开的光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法，考虑了可再生能源和能源负荷的间歇性和不确定性，建立了能源转换效率最大化，二氧化碳排放和能源成本最小化为目标的鲁棒多目标优化模型。建立热能守恒方程、冷量守恒方程、电能守恒方程、天然气和氢气守恒方程为约束条件，采用非支配排序遗传算法求解提出的优化模型，获得了综合能源系统最佳运行调控策略。由于对光催化水解制氢反应过程缺乏经验公式，本专利技术利用实验和计算数据作为训练样本，提出改进极限学习机为代理模型，快速获得输入
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输出非线性关系，极大提高计算时间，同时降低了实验和计算成本。同时，考虑了极端天气，与传统确定性最优化模型相比，本专利技术建立的鲁棒优化模型和求解方法缓解了由于可再生能源和用户负荷波动性对系统运行不确定性的不利影响，确保了系统的稳定运行。
[0012]综上所述，本专利技术公开的光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方
法，推动了可再生能源制燃料的发展以及双碳目标的实现，具有良好的应用前景。
附图说明
[001本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：针对光催化水解制氢装置，获得实验和计算数据的训练样本，利用改进极限学习机算法建立代理模型；步骤2：对综合能源系统每个单元建立数学模型，包括高温太阳能热化学循环制燃料模型和内燃机发电、光伏发电、风力发电、换热器模型；步骤3：根据冬季和夏季用户冷、热、电、氢气的用能需求，建立热能平衡方程、冷量平衡方程、电能平衡方程、天然气和氢气平衡方程；步骤4：考虑综合能源系统能量利用效率、环境和经济效益，建立包含供冷、供热、供电、供气的多目标优化模型；步骤5：采用非支配排序遗传算法求解步骤4建立的多目标优化模型，获得帕累托最优解集；步骤6：利用模糊隶属度函数，选择综合能源系统的最优运行策略，实现系统太阳能
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燃料转换效率最大化、排放量最小化和能源成本最小化。2.根据权利要求1所述的光催化
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热化学耦合制燃料的综合能源系统运行调控方法，其特征在于，所述步骤1中的改进极限学习机算法包括：给定一个数据集，其中为第个输入样本，为第个输出样本，为样本个数；对光催化水解制氢过程，输入变量为圆管反应器的结构参数和运行参数，输出参数是产氢量，极限学习机的数学模型通过以下方式建立： （1）其中，表示模型矩阵；表示输出权向量；表示输出值；具体表达式为：，， ，其中，为激活函数；和定义第个输入权重和第个偏置；和定义了输出权重和输入矩阵；和表示输入权向量的第一个元素和第n个元素；和表示偏置向量的第一个元素和第n个元素；和表示向量的第一个元素和第n个元素；和均表示向量个数；建立考虑模型和样本数据不精确本质的正则化分式优化训练模型，表达式如下：
（2）式中，是正则化参数；是正则项，用于确保数值解的稀疏性；表示一范数；是总体最小二乘，用于同时考虑模型和样本的不精确性；表示以g为变量的目标函数的最小值；表示二范数的平方；将方程（2）转化为如下的最优化问题：

【专利技术属性】
技术研发人员：任婷，李鑫，马天增，
申请(专利权)人：中国科学院电工研究所，
类型：发明
国别省市：