本发明涉及冷热电联供系统技术领域，具体涉及区域分布式冷热电多联产系统混合整数非线性模型优化方法。
背景技术：
“大机组、高电压、大电网”的产能供能模式弊端日益显露，能源消耗与环境危机成为社会发展不可忽视的问题。坚持传统的能源利用方式不能使资源有效的循环利用，会使社会的整个资源环境加剧恶化，并且造成能源的快速枯竭。因此，伴随着政府液化天然气激励政策与节能减排指标的倡导，综合梯级用能系统——冷热电多联产(combinedcoolingheatingandpower，简称cchp)作为跨领域的学科整合与技术集成为解决能源、环境的可持续发展提供了一条新的思路。
cchp冷热电多联产是一种建立在能源梯级利用概念的基础之上，把热电联产技术与制冷技术相结合，将发电、制热(采暖与热水供应)及制冷过程一体化的多联产总能系统。该系统对不同温度的热量进行分级利用，品位高的热能用于发电，品位低的热源用于制冷或者供热，从而避免高温乏汽直接排至空气中造成浪费与污染，提高能源综合利用效率，具有良好的经济效益与环境效益。
cchp多联供倡导增加综合利用多项分布式产能技术和辅助供能技术，包括先进的燃气轮机、微型透平机、先进的内燃机、燃料电池、可再生系统能源发电技术，吸收式制冷机、电制冷机以及各种能量源热泵、干燥及能源回收系统、引擎驱动及电驱动蒸汽压缩系统，储热、蓄冷、储电设备。
cchp系统运行的性能参数在很大程度上取决于引进生产技术的设备容量及其运行策略。因此，有必要进行专业的可行性建模方案以确保系统能够完美的匹配用户的负载需求的同时实现预期的经济效益、环境效益以及节能效益指标。很显然单一的目标优化不足以满足前述提出的对cchp的工程实践，集成多目标优化才能够为理想的运行性能提供协调解决方案。传统的多目标处理方法可分为三大类：目标约束法是在多目标优化问题中选取其中的一个子目标作为新优化问题的目标函数，将其它子目标转化为约束条件。这种方法实现多目标最优化时存在人为因素，需要技术人员的经验的积累；目标规划法则首先单独求出各子目标函数的最优解，然后进行归一化求和，最终实现多目标优化。这种方法虽然可以避免人为因素的影响，但归一化求和后所得的最优解往往不能满足多目标优化问题的实践要求；目标加权法是将多目标优化问题中的各个子目标按照线性组合的方式将多目标优化转化为单个总体目标然后进行优化求解。加权系数由人为地根据各个子目标函数的重要程度进行分配。可见，这种算法明显地带有主观性，需要在工程实践中不断地进行改进。
在优化算法的选取上，多数研究选取的优化算法包括随机试验法、内点罚函数法与外点罚函数法、序列二次规划法等直接或间接优化算法以及局部搜索、模拟退火、遗传算法和人工神经网络优化算法等智能优化算法。优化算法通过对自然现象的模拟，从而抽象出符合一定规律的数学模型，为解决复杂的工程实践提供了重要的技术方法，然而其随机搜索的性质决定了其计算速度慢的缺陷。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种即克服传统多目标模型处理方法过于主观性的处理模式，又区别于随机智能寻优算法的计算复杂性的混合整数非线性数学规划方法，针对具有逐时冷、热(蒸汽、热水)、电负荷时序模型的区域进行分布式供能系统设计，依据区域综合能源系统总体规划目标拟定系统产能技术的组成，优化产能设备的台数，配置产能设备的额定容量，并且通过模型优化输出的运行状态反馈对区域现有建筑的围护结构进行具有明确依据性的改造。本发明同时考虑能源规划的经济效益、节能效益以及环保效益，利用熵权法取代传统人为给定加权数值作为多目标权重数值计算方法减轻人为因素的影响，利用通用代数建模软件gams实现合理地、准确地、快速地寻找最优解的cchp冷热电多联产系统设计与运行优化。
具体方案如下：区域分布式冷热电多联产系统混合整数非线性模型优化方法，包括以下步骤：
s1、建立对象区域内不同季节内的典型日时序冷、热和电负荷模型；
s2、根据负荷模型的负荷结果数据，在cchp系统中分别选取能量生产技术设备和能量存储技术设备，搭建cchp系统能量生产传输流程，并对所有选取的技术设备进行数学建模；
s3、构建cchp系统运行的能量守恒约束条件以及技术可行的边界条件，构建可寻优运算空间，缩小算法寻优范围提高计算速度及准确性；
s4、分析确定针对对象区域的cchp联供系统运行的经济、环境和节能效益，搭建cchp系统优化运行的多目标函数组合，并对多目标的权重采取熵权法根据多目标中各指标变异性的大小计算优化客观权重，将多目标函数加权转化为单一目标函数进行优化。
进一步的，所述步骤s1中建立对象区域内不同季节内的典型日时序冷、热负荷模型的方式为通过数学模型计算对象区域需求侧现有建筑的围护结构冷、热负荷，所述数学模型对象区域需求侧现有建筑的围护结构冷、热负荷计算的数学模型为：
其中，下标t分别表示运行时间；e表示建筑围护结构，energyrequirementt表示t时刻逐时冷热负荷；area表示各围护结构e的面积，u表示各围护结构e的传热系数，cv表示通风系数，tin为室内设计温度，
进一步的，所述步骤s2中能量生产技术设备为燃气轮机、光伏发电板、风力发电机、溴化锂吸收式制冷机、地源热泵、燃料锅炉和电制冷空调，能量生产传输流程中的能量传输设备为换热器，能量存储技术设备为蓄电池。
进一步的，所述燃气轮机采用如下所示的数学模型：
式中igt,t为t时刻输入燃料总能量，cel与cth分别表示额定电功率与额定热功率，t为运行时间，nspy为运行年份的个数，pgt,t与qgt,t分别表示t时刻发电机出力以及排出烟气可利用热值，k为系统切出系数，pgt-max表示发电机最大出力，copel,t与copth,t分别表示t时刻燃气轮机的实时电效率与热效率，fel,t与fth,t分别表示电负载率、热负载率，a,b,c,d分别为对应参数。
进一步的，所述光伏发电板采用如下所示的数学模型：
epv,t＝wt×nsppv,y×s×cop
式中epv,t表示t时刻光伏板产电量，wt为t时刻对象区域的辐照强度，nsppv,y为运行年份光伏板搭建个数，s表示所选用的当个光伏板的面积，cop为运行效率cop。
进一步的，所述风力发电机采用如下所示的数学模型：
式中，ewi,t为t时刻风机出力，vt为t时刻环境风速，vin、vrated、vout分别表示对应风机的切入风速、额定风速、切出风速，cwi为记住运时时刻的最大功率也即切出功率，a1、a2、a3、a4分别表示其性能参数。
进一步的，所述溴化锂吸收式制冷机、地源热泵采取非固定能效比的建模，采用如下所示的数学模型：
式中，下标te表示技术的类型，代表溴化锂吸收式制冷机、地源热泵；ite,t为te技术t时刻输入总能量，cte表示te技术额定运行功率，t为运行时间，nspte,y为运行年份的搭建的te技术设备的个数，pte,t表示te技术t时刻输出总能量；copte,t表示te技术t时刻的运行效率，它与t时刻运行的负载率fte,t有关，a3,b3,c3,d3分别为对应参数。
进一步的，所述针对燃料锅炉、电制冷空调、换热器均采用技术输入与固定能效比的乘积等于技术出力的数学模型。
进一步的，所述蓄电池的建模，采用如下所示的数学模型：
式中，下标t表示运行时间，et、et+1分别表示当前时刻与下一时刻蓄电池的储电量，et,in、et,out表示当前时刻的充电量与放电量，erated_max表示电池组的额定最大电容量，ηloss表示蓄电池的损失系数，χin、χout在这里是二进制数。
进一步的，所述步骤s3中冷热电联产系统运行的能量守恒约束条件包括电能平衡约束、热能平衡约束和冷能平衡约束，技术可行的边界条件包括设备功率约束。
进一步的，所述步骤s4中将多目标函数加权转化为单一目标函数进行优化，转换后的目标函数数学模型为：
min(max)z＝min(max)(w1z1+w2z2+w3z3)
式中，w1，w2，w3表示的是个效益评价指标的权重分配因子，采用熵权法根据各指标的变异程度进行客观赋值，节能效益z1的评价指标为cchp联产系统总的能源效率，经济效益z2的评价指标为总运行成本，环境效益z3的评价指标为二氧化碳、二氧化硫等气体的排放总量与分产系统sp的差值，各项效益指标的具体表达式如下所示：
式中，qh,t、qc,t、ee,t分别表示t时刻的系统总热能、冷能、电能输出，fgt,t、fwin,t、fpv,t、fgshp,t、fboil,t分别表示t时刻系统燃气轮机总燃料热值输入、总风能输入、总太阳能输入、地源热泵总耗能、辅助锅炉总燃料热值输入；ebuy,t、ewin,t、epv,t、fgt,t、fboil,t分别表示总买电量、风电子系统总产电量、光伏子系统总产电量、燃气轮机总耗气量、辅助锅炉总耗气量；pe,buy、pe,win、pe,pv、png,t分别表示电网买电价、风电上网价格、光伏发电上网价格、燃气价格。
本发明提出的区域分布式冷热电多联产系统混合整数非线性模型优化方法，不仅根据时序负荷特性设计了系统的技术组成以及技术参数，设置了联产系统的生产运行场景，实时准确地模拟优化出综合效益考量下生产全周期内cchp联产系统每小时的运行状态以及运行参数，为区域分布式冷热电多联产系统设计与优化提供了同时兼具经济性、环保性、节能性的合理解决方案。
本发明区别于其他分布式多联产系统优化方法的优点于积极效果是：
传统的优化方法均是基于计算估值负荷或实际测量负荷作为联产系统的平衡对象，无法兼顾生产全周期内区域内部维护结构的改造，负荷具有单一性与不变性，容易造成时间维度上的失衡。本发明考虑了区域建筑不同围护结构对冷热负荷的影响，将围护结构面积作为一个与时间有关的变量纳入系统内进行优化，在准确计算建筑冷热负荷的同时维护了系统输出与实时可变负荷的平衡关系，并且对区域原有各维护结构的面积进行优化改造，降低建筑围护结构热负荷与新风热负荷，从需求侧提高系统的经济、节能、环保效益。
本发明对于技术设备数学模型的搭建完整地考虑了每一运行时刻技术出力与技术生产性能之间的关系以及生产周期内设备新建台数对系统的影响，采取了混合整数非线性模型计算出生产全周期内各技术设备的实时出力数据，准确合理地实现了区域冷热电联产系统优化运行寻优的目的
本发明在多目标函数中各子目标的权重数值确定上采取熵权法进行客观选取，在一定程度上规避了传统多目标函数子目标权重的处理方法需要过多的依赖决策者的个人经验以及学术能力的弊端。赋值数据合理有效，原理科学，简便易于实现。
附图说明
图1是本发明针对具有综合能源需求的区域提出的设计系统流程图；
图2是本发明的春季日逐时热负荷平衡图；
图3是本发明的夏季日逐时热负荷平衡图；
图4是本发明的秋季日逐时热负荷平衡图；
图5是本发明的冬季日逐时热负荷平衡图；
图6是本发明的春季日逐时电负荷平衡图；
图7是本发明的夏季日逐时电负荷平衡图；
图8是本发明的秋季日逐时电负荷平衡图；
图9是本发明的冬季日逐时电负荷平衡图；
图10是本发明的夏季日逐时冷负荷平衡图；
图11是本发明的秋季日逐时冷负荷平衡图。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
本实施例的区域分布式冷热电多联产系统混合整数非线性模型优化方法，针对区域负荷特征进行分布式供能系统设计与优化，为区域综合能源系统总体规划提供指导，通过模型优化输出的运行状态反馈对区域现有建筑的围护结构进行具有明确依据性的改造，降低系统平衡对象负荷水平。首先，建立对象区域内不同季节内的典型日时序负荷模型。然后，选取能量生产技术设备、能量存储技术设备，搭建系统能量生产传输流程，对所有技术设备建模。其次，给定系统运行的能量守恒约束条件以及技术可行的边界条件。最后，搭建cchp系统优化运行的多目标函数组合，基于该目标函数运行模型得到最优的设计方案以及系统运行策略。
本实施例的具体步骤如下：
步骤一：建立实例区域内不同季节的典型日时序冷、热(蒸汽、热水)、电负荷模型，提供逐时实际负荷数据作为cchp系统的平衡对象。本实例选取所述第一种负荷数据获取途径，分析对象区域能源分配管理部门长期对冷、热、电耗能数据的监测记录数据，获得不同季节典型日逐时冷、热、电负荷曲线，如图2至图11所示，分别为不同季节的日逐时冷、热、电负荷曲线，采取所述第二种负荷数据获取途径，通过区域建筑群冷热电负荷预测方法，搭建以下数学模型计算对象区域需求侧现有建筑的围护结构冷、热负荷：
该负荷计算公式由围护结构热负荷与新风热负荷构成。其中，下标t分别表示运行时间；e表示建筑围护结构，主要有门、窗、屋面、地板、外墙。等式左边表示各季节逐时冷热负荷；area表示各围护结构e的面积(area数值可变，表示新增建筑面积)，u表示各围护结构e的传热系数，cv表示通风系数(可根据区域内建筑物方位布置、朝向等运用仿真手段获得)，tin为室内设计温度，ttout为室外逐时温度。
步骤二：根据上述负荷测算结果数据，在cchp系统中分别选取供应侧电源设备燃气轮机、可再生发电设备光伏发电板、风力发电机作为能量生产技术设备，选取溴化锂吸收式制冷机、燃料锅炉、电制冷空调以及换热器作为冷、热辅助供应设备，选取(蓄电池型号)作为能量存储设备，搭建cchp系统能量生产传输流程如图1所示，并对所有选取的技术设备建模。
针对所述燃气轮机搭建如下数学模型：
其中，igt,t为t时刻输入燃料总能量，cel与cth分别表示额定电功率与额定热功率，t为运行时间，nspy为运行年份的个数，pgt,t与qgt,t分别表示t时刻发电机出力以及排出烟气可利用热值，k为系统切出系数，pgt-max表示发电机最大出力。copel,t与copth,t分别表示t时刻燃气轮机的实时电效率与热效率，它们分别与t时刻运行的电负载率fel,t以及热负载率fth,t有关，a,b,c,d分别为对应参数。
所述光伏发电与风力发电均不受负载率的影响，其数学模型的表达式为：
epv,t＝wt×nsppv,y×s×cop
式中epv,t表示t时刻光伏板产电量，wt为t时刻对象区域的辐照强度，nsppv,y为运行年份光伏板搭建个数，s表示所选用的单个光伏发电板的面积，需要注意的是光伏发电不受负载率的影响，运行效率cop这里近似为常数。
以上可再生风力发电的数学建模参考不同选型风力发电机的出厂性能曲线(本实例选取型号)。ewi,t为t时刻风机出力，vt为t时刻环境风速，vin、vrated、vout分别表示对应风机的切入风速、额定风速、切出风速，cwi为记住运时时刻的最大功率也即切出功率，a1、a2、a3、a4分别表示其性能参数。
针对冷、热辅助供应设备，这里对受部分负载性能影响大的溴化锂吸收式制冷机、地源热泵采取非固定能效比的建模：
以上模型的下标te表示技术的类型，这里可以是代表溴化锂吸收式制冷机、地源热泵；ite,t为te技术t时刻输入总能量，cte表示te技术额定运行功率，t为运行时间，nspte,y为运行年份的搭建的te技术设备的个数，pte,t表示te技术t时刻输出总能量；copte,t表示te技术t时刻的运行效率，它与t时刻运行的负载率fte,t有关，a3,b3,c3,d3分别为对应参数。
效率受负载率影响较小的燃料锅炉、电制冷空调以及换热器均近似采用输入能量乘于能效性能系数等于输出的数学模型：
式中，te表示技术的类型，这里可以是代表燃料锅炉、电制冷空调以及换热器，copte表示te技术的近似等效能效比，q_outte,t、q_inte,t分别表示te技术在t时刻的能量输入与能量产出，nspte,y表示te技术第y年份的技术设备投入台数，pte-max为te技术的最大输出功率，t表示t时刻的运行时间。
本实施例的能量存储技术设备采用简化的蓄电池储能模型，蓄电池运行状态的数学模型描述表达式为：
其中，下标t表示运行时间，et、et+1分别表示当前时刻与下一时刻蓄电池的储电量，et,in、et,out表示当前时刻的充电量与放电量，erated_max表示电池组的额定最大电容量，ηloss表示蓄电池的损失系数，χin、χout在这里是二进制数，为了规避同时充、放电的矛盾。
步骤三，建立cchp系统运行的能量守恒约束条件以及技术可行的边界条件，能量守恒约束条件包括系统运行t时刻的电能平衡约束、热能平衡约束以及冷量平衡约束。技术可行的边界条件包括技术的最大容量边界、切出容量边界。
步骤四，分析针对不同对象区域的cchp联供系统运行的经济、环境、节能效益，搭建cchp系统优化运行的多目标函数组合，并对多目标的权重采取熵权法根据多目标中各指标变异性的大小来计算优化客观权重，将多目标函数加权转化为单一目标函数进行优化，具体实现如下：
min(max)z＝min(max)(w1z1+w2z2+w3z3)
其中，w1，w2，w3表示的是个效益评价指标的权重分配因子，本专利采用熵权法根据各指标的变异程度进行客观赋值。熵权法的计算流程主要可分为：
第一步，原始数据矩阵设置。选定cchp联产系统的4个待评项目，3个评价指标，计算每个指标下在不同项目的评价值，矩阵如下：
第二步，求个指标的信息熵。
pij指的是第j个指标下第i个项目的指标值的比重.
第三步，计算第j个指标的熵权wj。
其中，节能效益z1的评价指标为cchp联产系统总的能源效率er；经济效益z2的评价指标为运行周期内的燃料费用、与电网交易的买电费用以及卖电费用的和差值；环境效益z3的评价指标是二氧化碳、二氧化硫等气体的排放总量与传统参考供能系统sp的差值；各项效益指标的具体表达式如下所示：
上述表达式中，qh,t、qc,t、ee,t分别表示t时刻的系统总热能、冷能、电能输出，fgt,t、fwin,t、fpv,t、fgshp,t、fboil,t分别表示t时刻系统燃气轮机总燃料热值输入、总风能输入、总太阳能输入、地源热泵总耗能、辅助锅炉总燃料热值输入；ebuy,t、ewin,t、epv,t、fgt,t、fboil,t分别表示总买电量、风电子系统总产电量、光伏子系统总产电量、燃气轮机总耗气量、辅助锅炉总耗气量；pe,buy、pe,win、pe,pv、png,t分别表示电网买电价、风电上网价格、光伏发电上网价格、燃气价格。
上述混合整数非线性模型最终是在通用数学建模软件gams(thegeneralalgebraicmodelingsystem)平台搭建并且使用其内置lindo求解器优化运行的。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。