一种冷热电联供系统优化运行的线性化方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及冷热电联供系统技术领域，特别是一种冷热电联供系统优化运行的线 性化方法。
【背景技术】
[0002] 众所周知，人类社会要依靠能源才能得以生存，农业、工业和经济都离不开能源， 随着能源消耗与环境问题的日益严重，冷热电联供系统应运而生。
[0003] 联供系统的优点很多，主要有缓解电力供需矛盾，提高能源利用效率;增强能源供 应的可靠性以及稳定性;保护环境，减少环境污染等。
[0004] 联供系统的设备分为分布式电源设备和辅助联供设备，分布式电源设备常用的是 光伏电池、燃气发电机和蓄电池，辅助联供设备包含制冷设备和供热设备等，常见的制冷设 备为空调系统、电制冷机、吸收式制冷机、热栗等，常见的供热设备有燃气锅炉和余热锅炉 等。
[0005] 伴随着联供系统的发展日益成熟，用户对于系统的优化运行也有着越来越高的要 求。系统运行时消耗的能源量、排放的二氧化碳量、对环境的污染等等均是优化需要考虑的 因素，因此，对于系统运行的优化策略不应该仅仅着眼于经济效益，还要考虑到环境效益和 节能效益。由于优化运行的目标不止一个，因此如何对各个优化目标选取合适的权重从而 转化为单一目标是优化运行必须要考虑的问题。
[0006] 在优化算法的选取上，传统的优化算法如内点法、非线性规划法以及最近兴起的 包括神经网络、粒子群、遗传算法等人工智能算法虽然解决了寻找全局最优解的问题，能精 确处理问题中离散变量，但由于这类方法通常属于随机搜索方法，具有计算速度慢的先天 缺陷，难以适应在线计算以及电力系统的要求。
【发明内容】
[0007] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设计合理、易于实现且能够保 证快速、正确地找到最优解的冷热电联供系统优化运行的线性化方法。
[0008] 本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
[0009] -种冷热电联供系统优化运行的线性化方法，包括以下步骤：
[0010]步骤1、在冷热电联供系统中分别选取电源设备和辅助联供设备设置冷热电联供 系统场景，并对场景中每个设备进行数学建模；
[0011] 步骤2、分析冷热电联供系统优化运行的优化目标，建立冷热电联供系统优化运行 的多目标优化函数，并对其进行优化处理，将多个优化目标加权转化为单一优化目标；
[0012] 步骤3、确定冷热电联供系统优化运行的约束条件，并将约束条件进行线性优化后 对冷热电联供系统进行运行优化。
[0013] 而且，所述步骤1中选取的电源设备为燃气内燃机和蓄电池;所述步骤1中选取的 辅助联供设备为吸收式制冷机组、压缩式电制冷机、燃气锅炉、蓄热槽、冰蓄冷、热栗和余热 锅炉。
[0014] 而且，所述燃气内燃机采用如下所示的六参数的数学模型：
[0015]
[001 6]兵甲，PGE_min S PGE S PGEjrnx ;
[0017 ]上述表达式中，pCE为发电机出力;Hgas为排出烟气的可利用热值;Hwater为缸套冷却 水的可利用热值;Qfuel_GE为输入的燃料热能;PcE_min为发电机最小出力;PcEjrnx为发电机最大 出力;acE、bcE、πκε、ncE、pge和qcE是发电机六参数数学模型的参数。
[0018] 而且，所述蓄电池采用KiBaM模型进行数学建模，其蓄电池剩余容量的数学模型表 达式为：
[0019]
[0020] 上述表达式中，△ t为t时刻到（t+Ι)时刻的间隔；EBT( t)为在t时刻储存的电量； PBT,in(t)为t时刻充电功率;PBT,out(t)为t时刻放电功率;TlBT,in为充电效率;nBT,out为放电效 率;μ ΒΤ为电量损失系数。
[0021] 而且，所述辅助联供设备中吸收式制冷机组、压缩式电制冷机、燃气锅炉、热栗和 余热锅炉均采用输入与能效比的乘积等于输出的数学模型。
[0022]而且，所述辅助联供设备中蓄热槽和冰蓄冷采用KiBaM模型进行数学建模。
[0023]而且，所述步骤2的具体步骤包括：
[0024] (1)分析冷热电联供系统优化运行的优化目标，建立冷热电联供系统优化运行的 多目标优化函数;所述优化目标包括:经济效益、环境效益和节能效益；
[0025] (2)确定经济效益、环境效益和节能效益的优化目标的评价指标以及各优化目标 间的权重，采用将多个优化目标加权转换为单个优化目标的方法对上述冷热电联供系统优 化运行的多目标优化函数进行优化处理，则优化处理后的多目标优化函数为：
[0026] min f=min( ω ifi+ω 2f2+ω 3f3);其中，ω 1+ω 2+ω 3 = 1
[0027]上述表达式中，fi为经济效益；f2为环境效益；f3为节能效益；(^为经济效益的权 重因子；ω2为环境效益的权重因子；ω3为节能效益的权重因子。
[0028]而且，所述冷热电联供系统优化运行的各优化目标的评价指标分别为：
[0029]①经济效益fi的评价指标为包括燃料费用、设备运行维护费用和与电网交互的电 能费用在内的各种费用之和；
[0030]其中，燃料费用包括内燃机和燃气锅炉的燃料费用；与电网交互的电能费用包括 冷热电联供系统的电能不足时从电网购入电能的费用以及冷热电联供系统电能过剩时向 电网售出电能的费用。
[0031 ]②环境效益f 2的评价指标为C02的排放量⑶E;
[0032]③节能效益f 3的评价指标为一次能源的消耗量PEC。
[0033]而且，所述步骤3的约束条件包括：电功率平衡约束、热功率平衡约束、冷功率平衡 约束和设备功率约束。
[0034] 本发明的优点和积极效果是：
[0035] 1、本发明结合冷热电负荷需求的特点，考虑到常用的人工智能算法的缺点，使用 线性化方法保证系统的优化运行。建立简化的设备线性模型，结合系统运行的实际情况，综 合经济、环境和节能因素，选取合适的优化目标函数，并考虑系统运行的所有约束条件，完 成线性规划算法。整个优化算法具有计算速度快、可适用于大规模电力系统、实用性强且能 够确保冷热电联供系统优化运行的成功实现等优点。本发明从线性化的角度直接对冷热电 联供系统的运行进行规划，便于快速、正确地获得冷热电联供系统优化运行的最优解。
[0036] 2、本发明在设备模型的建立上，考虑到整个优化算法采用的是线性化的方法，所 以设备的数学模型也是线性化的，因此不需考虑设备运行时的环境温度、电压、频率等影响 设备出力的各种因素，从而简化了计算过程，实现了快速找到冷热电联供系统优化运行的 最优解的目的。
[0037] 3、本发明在优化算法的选取上，没有选用常见的优化算法，如传统的内点法、非线 性规划法以及最近兴起的包括神经网络、粒子群、遗传算法等的人工智能算法，而是选取了 线性规划算法。线性规划算法从数学的角度寻找最优解，速度更快，原理也很简单，易于实 现，非常适合联供系统的优化运行策略的制定。
【附图说明】
[0038]图1是本发明的处理流程图；
[0039] 图2是本发明的系统冬季典型日负荷曲线图；
[0040] 图3为本发明的系统冬季典型日电负荷平衡图；
[0041] 图4为本发明的系统冬季典型日空间热负荷平衡图；
[0042] 图5为本发明的系统冬季典型日热水负荷平衡图；
[0043] 图6为本发明的系统冬季典型日空间冷负荷平衡图；
[0044] 图7为本发明的系统冬季典型日冷水负荷平衡图。
【具体实施方式】
[0045] 以下结合附图对本发明实施例作进一步详述：
[0046] -种冷热电联供系统优化运行的线性化方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0047]步骤1、在冷热电联供系统中分别选取电源设备和辅助联供设备设置冷热电联供 系统场景，并对场景中每个设备进行数学建模。在设备的数学建模过程中，考虑到目标优化 问题的线性化，所有设备建立的模型均为线性模型，因此，所述步骤1中选取的电源设备为 燃气内燃机和蓄电池;所述步骤1中选取的辅助联供设备为吸收式制冷机组、压缩式电制冷 机、燃气锅炉、蓄热槽、冰蓄冷、热栗和余热锅炉。
[0048] 所述燃气内燃机采用如下所示的六参数的数学模型：
[0049]
[0050] 其中，PGE-min < PgE < PgE-max ;
[0051 ]上述表达式中，PGE为发电机出力;Hgas为排出烟气的可利用热值;Hwater为缸套冷却 水的可利用热值;Qfuel_GE为输入的燃料热能;PGE_min为发电机最小出力;PcEjnax为发电机最大 出力;acE、bcE、πκε、ncE、pge和qcE是发电机六参数数学模型的参数。
[0052] 所述蓄电池采用最具代表性的KiBaM模型进行数学建模，该蓄电池模型的优点在 于:能够实时反映充放电功率特性和剩余容量;故其蓄电池剩余容量的数学模型表达式为：
[0053]
[0054] 上述表达式中，△ t为t时刻到（t+Ι)时刻的间隔;EBT(t)为在t时刻储存的电量，单 位:kWh;P BT,in(t)为t时刻充电功率;PBT,cmt(t)为t时刻放电功率，单位 :kW;nBT,in为充电效 率;nBT,?t为放电效率;μΒτ为电量损失系数。
[0055] 所述辅助联供设备中吸收式制冷机组、压缩式电制冷机、燃气锅炉、热栗和余热锅 炉均采用简单的输入与效能比的乘积等于输出的数学模型，下面以吸收式制冷机组为例