一种电解水制氢能耗监测和仿生优化系统技术方案

为弥补现有技术的存在的需求，本发明专利技术提供了一种电解水制氢能耗监测和仿生优化系统，包括：能耗监测子系统

【技术实现步骤摘要】
一种电解水制氢能耗监测和仿生优化系统


[0001]本专利技术涉及生产仿真
，尤其涉及一种电解水制氢能耗监测和仿生优化系统
。

技术介绍

[0002]目前，电解水制氢系统缺乏有效的能源监管系统，无法定量对制氢系统各工艺环节的工艺参数
、
原料
、
中间产品
、
能量传递等进行分析和优化调整
。
当制氢系统与光伏
、
风电等可再生能源相结合后，由于可再生能源功率的波动性，制氢装置的功率输入也会存在波动，甚至频繁启停
。
开停机期间制氢装置泄压
、
降温等能量损失大，并且制氢装置作为化工装置，在开停机期间安全风险大
。
[0003]通过虚拟电厂技术进行电解水制氢能耗系统进行仿真，可以形成电解水制氢能耗监测系统，从而根据可再生能源功率的波动性，适时的调节制氢装置的负荷，从而有效缓解可再生能源作为电解水制氢的能源时的问题
。
但是现有的电解水制氢能耗系统仿真一般针对单一设备或单一场景进行仿真，而随着现在可再生能源的多样化，需要可以在多场景复杂环境下仿真模拟电解水制氢能耗系统
。

技术实现思路

[0004]为弥补现有技术的存在的需求，本专利技术提供了一种电解水制氢能耗监测和仿生优化系统，包括：能耗监测子系统
、
仿生优化子系统
、
可视化展示子系统，其中：所述能耗监测子系统用于采集电解水制氢系统运行过程的运行参数数据，并形成能耗监测；所述可视化展示子系统用于将仿生优化子系统的仿生优化结果进行可视化展示；所述仿生优化子系统包括微处理器组件，以进行如下分析：
[0005]S1. 获取电解水制氢系统运行过程的运行参数数据，并将获取的运行参数进行数据预处理
。
[0006]S2. 基于电解水制氢系统各工艺设备及构筑物单元的能耗监测模型和步骤
S1
预处理后的运行参数数据，建立仿真模型
。
[0007]S3. 模拟给定不同的运行参数条件，利用步骤
S2
建立的仿真模型进行仿真模拟，以评估不同的运行参数条件下电解水制氢系统的运行情况
。
[0008]S4. 将不同的能耗算法及步骤
S3
的模拟结果应用于优化算法中，在系统中建立目标函数和约束条件进行优化，得到最佳运行参数组合
。
[0009]S5. 通过可视化子系统向用户展示最佳运行参数组合下电解水制氢系统的能耗情况
。
[0010]进一步的，所述数据预处理包括数据滤波处理和曲线拟合处理
。
所述数据滤波处理用于剔除数据中的噪声，所述曲线拟合处理用于拟合能耗数据的曲线
。
[0011]进一步的，所述数据滤波处理包括如下步骤：
[0012]（1）进行程序判断滤波：确定相邻采样数据的最大偏差值
△
T。
若后一次采集数据
相比前一次采集数据的差值超过最大偏差值
△
T
，则该采集数据为干扰信号并不予采集
。
若后一次采集数据相比前一次采集数据的差值小于最大偏差值
△
T
，则保留该采集数据
。
[0013]（2）采用中值滤波
、
均值滤波
、
加权均值滤波中的至少一种滤波方法对程序判断滤波后形成的数据序列｛
Ti
｝
| i=0
‑
n
进行二次滤波
。
其中数据序列中
T0为第0秒采集的数据值，
T
i
为第
i
秒采集的数据值
。
[0014]进一步的，所述均值滤波采用式（一）进行：
[0015]（一）
[0016]式中
Tg
为均值滤波结果
。
[0017]进一步的，所述加权均值滤波采用式（二）进行：
[0018][0019]式中
C
i
为第
i
秒采集的数据值的加权值，为加权均值滤波结果
。
[0020]进一步的，所述曲线拟合处理采用：多项式拟合
、
线性回归拟合
、
非线性回归拟合
、
样条插值拟合
、
傅里叶级数拟合方法中的至少一种以拟合能耗数据的曲线
。
[0021]进一步的，步骤
S2
所述仿真模型至少包括：制氢能耗监测模型和制氢工艺总览模型
。
所述制氢能耗监测模型，用于对主要设备运行能耗和系统关键组件进行监控，利用采集或设置的数据，模拟和预测电解水制氢过程中各种物理
、
化学和动力学现象
。
所述制氢工艺总览模型用于构建制氢车间中各工艺设备，并分析设备之间的能量物质流动脉络及相关性
。
[0022]进一步的，所述制氢能耗监测模型的构建方法包括：
[0023]首先，基于电解水制氢系统各工艺设备及构筑物单元建立检测仿真模型
。
[0024]其次，形成不同厂区分区和各分区中不同层级的能耗监控体系关系
。
[0025]最后，得到制氢过程的能耗桑吉图
。
[0026]进一步的，所述制氢工艺总览模型的构建方法包括：
[0027]首先，根据电解水制氢系统的工艺图
、
厂区设备总图构建工艺仿真模型
。
[0028]其次，根据各设备之间的能量流动关系和公辅设备结构，在工艺仿真模型中添加能量脉络图
。
[0029]最后，在采集点标注能耗数据信息
。
[0030]进一步的，步骤
S4
所述不同的能耗算法至少包括：直流电流测试值计算法和流量计算法，其中：所述直流电流测试值的计算法为采用式（三）进行计算：
[0031]（三）
[0032]式中，
Q
为产氢量，
I
为电流值，
t
为生产时间，
F
为法拉第常数
。
[0033]所述流量计算法的计算法为采用式（四）进行计算：
[0034]（四）
[0035]式中，
Q
为产氢量，
L
为氢气流量，
t
为生产时间
。
[0036]本专利技术的优点主要在于：
[0037]1.
本专利技术通过将实时数据集成到仿真模型中，以反映现实系统的实际运行状况
。
[0038]2.
本专利技术可以使用多场景模拟来预测和优化能耗系统的性能，符合现在技术发展的需要
。
[0039]3.
本专利技术通过智能算法应用于能耗监测系统的工艺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电解水制氢能耗监测和仿生优化系统，其特征在于，包括：能耗监测子系统
、
仿生优化子系统
、
可视化展示子系统，其中：所述能耗监测子系统用于采集电解水制氢系统运行过程的运行参数数据，并形成能耗监测；所述可视化展示子系统用于将仿生优化子系统的仿生优化结果进行可视化展示；所述仿生优化子系统包括微处理器组件，以进行如下分析：
S1. 获取电解水制氢系统运行过程的运行参数数据，并将获取的运行参数进行数据预处理；
S2. 基于电解水制氢系统各工艺设备及构筑物单元的能耗监测模型和步骤
S1
预处理后的运行参数数据，建立仿真模型；
S3. 模拟给定不同的运行参数条件，利用步骤
S2
建立的仿真模型进行仿真模拟，以评估不同的运行参数条件下电解水制氢系统的运行情况；
S4. 将不同的能耗算法及步骤
S3
的模拟结果应用于优化算法中，在系统中建立目标函数和约束条件进行优化，得到最佳运行参数组合；
S5. 通过可视化子系统向用户展示最佳运行参数组合下电解水制氢系统的能耗情况
。2.
根据权利要求1所述电解水制氢能耗监测和仿生优化系统，其特征在于，所述数据预处理包括数据滤波处理和曲线拟合处理；所述数据滤波处理用于剔除数据中的噪声，所述曲线拟合处理用于拟合能耗数据的曲线
。3.
根据权利要求2所述电解水制氢能耗监测和仿生优化系统，其特征在于，所述数据滤波处理包括如下步骤：（1）进行程序判断滤波：确定相邻采样数据的最大偏差值
△
T
；若后一次采集数据相比前一次采集数据的差值超过最大偏差值
△
T
，则该采集数据为干扰信号并不予采集；若后一次采集数据相比前一次采集数据的差值小于最大偏差值
△
T
，则保留该采集数据；（2）采用中值滤波
、
均值滤波
、
加权均值滤波中的至少一种滤波方法对程序判断滤波后形成的数据序列｛
T
i
｝
| i=0
‑
n
进行二次滤波；其中数据序列中
T0为第0秒采集的数据值，
T
i
为第
i
秒采集的数据值
。4.
根据权利要求3所述电解水制氢能耗监测和仿生优化系统，其特征在于，所述均值滤波采用式（一）进行：（一）式中
T
...

【专利技术属性】
技术研发人员：周灿，赵雄，王文雍，贾宏晶，陈明轩，郁章涛，辜斌，宗蔷雯，罗宵，赵志泽，
申请(专利权)人：三峡高科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：