【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智慧供热，具体涉及一种基于模型预测控制的含热泵集群的供热系统调度方法。
技术介绍
1、随着城镇新小区规模的不断扩大，原有的供热系统的供热能力也需要逐步加强，大多数地区传统的采暖模式主要以化石燃料为主，存在能源利用效率低、污染严重、能源利用不合理、供热设备利用率低等弊端，供热系统急需寻找一种环保、高效、合理的新型供暖模式。
2、目前热泵以环保节能、安全可靠、灵活性、节省空间等优势逐渐应用在供暖领域，常见的方式是将热泵部署于楼宇建筑，弥补楼宇建筑的部分热能需求。例如，空气源热泵是一种高效环保节能的供热设备，该设备基于逆卡诺循环原理，可以实现从室外低温空气中提取热量，将热量用于建筑物供热，可以大幅度减少传统能源供暖方式产生的污染，节约不可再生能源，近年来受到国家节能部门及环保部门的高度重视。
3、然而，单个热泵的供热能力过小，无法满足末端热负荷的需求，因此需要多台热泵形成一定规模的热泵集群进行多热泵机组联合运行供热，并且为了满足末端大规模用户的热需求，需要将热泵集群和原有的一级网供热系统联合起来共同满足一级网的供热指标，进而再通过一级网将热量分配满足末端用户的热需求，因此，如何将热泵集群应用于原有的一级网供热系统联合运行满足供热需求，并且进行系统精准化调度控制是目前急需解决的问题。
4、基于上述技术问题，需要设计一种新的基于模型预测控制的含热泵集群的供热系统调度方法。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是，克服现有技术的不足，
2、为了解决上述技术问题，本专利技术的技术方案是：
3、本专利技术提供了一种基于模型预测控制的含热泵集群的供热系统调度方法，它包括：
4、步骤s1、构建含热泵集群的一级网供热系统数字孪生模型；所述热泵集群包括多组热泵机组，每组热泵机组包括多台并联热泵，且每组热泵机组并联在一级网总供水管网和回水管网之间，并设置有用于调节每组热泵机组的调节装置和用于获取系统运行数据的数据采集装置；
5、步骤s2、建立包括管道虚拟储能模型、热泵集群虚拟储能模型和楼宇虚拟储能模型的一级网供热系统虚拟储能模型；
6、步骤s3、依据一级网供热系统虚拟储能模型，以系统全天运行成本最低为目标函数，设置日前优化调度约束条件，构建一级网日前优化调度模型，求解获得日前最优调度计划；
7、步骤s4、在模型预测环节，依据一级网系统状态变量日内短期预测值和日前调度计划，建立预测模型；在滚动优化环节，建立每个优化周期的目标函数：日前-日内出力偏差最小，设置日内滚动优化的约束条件，并计算获得日内调度计划；在反馈修正环节，进行日内调度计划的反馈修正，获得日内最优调度计划。
8、进一步，所述步骤s1中，构建含热泵集群的一级网供热系统数字孪生模型，包括：
9、采用仿真技术和模块化理念对含热泵集群的一级网供热系统物理实体进行机理仿真建模，分析热泵集群联合一级网的供热机理特性，考虑热泵集群和一级网的供热输出变量的影响因素、被控热泵集群和一级网对象的特性，确定机理仿真模型的输入输出变量，并将全生命周期的机理仿真模型和物理实体通过数据的实时通信连接为一个整体，形成含热泵集群的一级网供热系统虚拟仿真模型；
10、对含热泵集群的一级网供热系统虚拟仿真模型进行模型初始化，调整模型参数和结构，使其与真实的物理对象处于相同的运行状态；
11、由于热泵集群各机组运行工况以及一级网运行工况的改变引起机组、热网特性的改变，对虚拟仿真模型运行过程数据与物理实体的数据进行比较，判断模型是否需要进行校正，若模型出现失配，则对模型参数进行更新校正，再次进行仿真实验，验证新的虚拟仿真模型的精确性；
12、通过不断迭代和优化系统数据采集控制过程，实现物理实体与虚拟仿真模型实时数据的连接与动态交互，构建含热泵集群的一级网供热系统数字孪生模型。
13、进一步，所述热泵集群中包括多组热泵机组，且多组热泵机组依据供热系统一级网片区的划分和一级网运行状况，实现对一级网的热量供给；每组热泵机组对应的管网上设置有电动调节装置和温度、流量、压力采集装置，通过获取每组热泵机组输入输出端的循环水的温度、流量、压力数据和每组热泵机组的运行数据，对每组热泵机组的电动调节装置进行独立灵活控制；以及，还可针对每组热泵机组中的各个热泵设置电动调节装置和温度、流量、压力采集装置。
14、进一步，所述管道虚拟储能模型表示为：
15、
16、
17、为t时刻管道q的荷能状态；tq,max、tq,min分别为管道q入水温度上、下限；为t时刻管道q热源处的供水温度；分别为管道荷能状态上、下限；
18、所述热泵集群虚拟储能模型表示为：
19、
20、
21、
22、
23、
24、
25、
26、
27、
28、ehp,vs,t+1＝αehp,vs,t+php,vs,tδt；
29、ptotal,t、pbase,t分别为热泵集群的总功耗和总基准功率；php,i,t、pbase,i,t为t时刻第i台热泵的能量和基准功率；分别为t时刻热泵集群的实际最大、最小功率；分别为t时刻热泵集群虚拟模型的蓄放热功率上、下限值；为t时刻室内温度处于上下限时需要的功率上、下限值；ehp,vs,t、php,vs,t为t时刻热泵集群的能量和功率；分别为t时刻热泵集群的能量上、下限值；n为热泵数量；α为楼宇建筑的消散系数的平均值；
30、所述楼宇虚拟储能模型表示为：
31、
32、
33、为t时刻室内舒适温度；为室内舒适温度的上、下限值；q1,real,t为室内舒适温度为实际值时所对应的供热量；q1,set,t为室内舒适温度为设定值时所对应的供热量；δq1,t为室内舒适温度发生变化时供热量的变化量，当时，δq1,t＞0，表明楼宇虚拟储能系统相当于存储|δq1,t|的热能；当时，δq1,t＜0，表明楼宇虚拟储能系统相当于释放|δq1,t|的热能；v为楼宇建筑的容积；ρ为室温下空气密度；c为空气比热容；vpene为缝隙渗透空气量；ρw为室外温度下的空气密度；cp为冷空气定压比热容；δ为考虑冷风侵入时外门附加率；为外门的基本耗热量。
34、进一步，所述依据一级网供热系统虚拟储能模型，以系统全天本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于模型预测控制的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述步骤S1中，构建含热泵集群的一级网供热系统数字孪生模型，包括：
3.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述热泵集群中包括多组热泵机组，且多组热泵机组依据供热系统一级网片区的划分和一级网运行状况，实现对一级网的热量供给；每组热泵机组对应的管网上设置有电动调节装置和温度、流量、压力采集装置，通过获取每组热泵机组输入输出端的循环水的温度、流量、压力数据和每组热泵机组的运行数据，对每组热泵机组的电动调节装置进行独立灵活控制；以及，还可针对每组热泵机组中的各个热泵设置电动调节装置和温度、流量、压力采集装置。
4.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述管道虚拟储能模型表示为：
5.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述依据一级网供热系统虚拟储能模型，以系统全天运行成本最低为目标函数，设置日前优化调度约束条件，构建一级
6.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述在模型预测环节，依据一级网系统状态变量日内短期预测值和日前调度计划，建立预测模型，包括：
7.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述在滚动优化环节，建立每个优化周期的目标函数：日前-日内出力偏差最小，设置日内滚动优化的约束条件，并计算获得日内调度计划，包括：
8.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述在反馈修正环节，进行日内调度计划的反馈修正，获得日内最优调度计划，包括：在反馈校正环节，通过反馈校正机制，将每一调度决策下的系统实际输出值与预测模型预测输出值比较来修正更新预测的误差，并将策略得到的系统真实状态作为下一个调度时刻系统状态初始值，通过在滚动优化过程中引入反馈修正机制，获得日内最优调度计划。
9.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述含热泵集群供热一级网调度方法还包括建立一级网日内数据驱动调度决策网络，包括训练集构建阶段、离线训练阶段和在线决策阶段；
10.根据权利要求9所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述CNN用于对训练数据集进行数据特征提取；所述LSTM用于对输入的数据特征进行训练学习，建立从系统运行状态和日前调度计划到日内调度计划之间的复杂非线性映射关系；所述LSTM通过评估隐含层神经元的敏感度、活跃度和显著性，对神经元进行动态优化，并采用ABC人工蜂群算法优化LSTM的权值和阈值，获得改进优化后的LSTM神经网络。
...【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，它包括：
2.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述步骤s1中，构建含热泵集群的一级网供热系统数字孪生模型，包括：
3.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述热泵集群中包括多组热泵机组，且多组热泵机组依据供热系统一级网片区的划分和一级网运行状况，实现对一级网的热量供给；每组热泵机组对应的管网上设置有电动调节装置和温度、流量、压力采集装置，通过获取每组热泵机组输入输出端的循环水的温度、流量、压力数据和每组热泵机组的运行数据，对每组热泵机组的电动调节装置进行独立灵活控制；以及，还可针对每组热泵机组中的各个热泵设置电动调节装置和温度、流量、压力采集装置。
4.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述管道虚拟储能模型表示为：
5.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述依据一级网供热系统虚拟储能模型，以系统全天运行成本最低为目标函数，设置日前优化调度约束条件，构建一级网日前优化调度模型，求解获得日前最优调度计划，包括：
6.根据权利要求1所述的含热泵集群的供热系统调度方法，其特征在于，所述在模型预测环节，依据一级网系统状态变量日内短期预测值和日前调度计划，建立预测模型，包...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢金芳，穆佩红，
申请(专利权)人：浙江英集动力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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