建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法及控制装置

1.本发明属于建筑多能源系统及其技术领域，特别涉及一种建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法及控制装置。


背景技术：

2.煤炭、石油等化石能源的不可再生性决定了其不可能永久地为人类供能，且其燃烧所产生的污染会对地球和人类生活造成巨大危害。与此同时，可再生能源技术发展迅速，能源消费结构发生巨大变化。
3.随着能源消费结构的变革，可再生能源所占比重日渐增大，能源系统的运行结构也亟需变革。首先，新能源因其特殊的性质而难以与现有电网进行融合，风力和光伏发电的随机性、间歇性和波动性会给电网的稳定运行带来极大挑战，因此需平抑其出力的波动来促进其与现有电网的融合。其次，随着燃料电池技术等高效清洁技术的发展，氢能凭借其能量密度高、清洁无污染、存量丰富、便于储存和转移的优点逐渐进入人类视野，并被广泛视为21世纪最具发展潜力的清洁能源。
4.作为居民生存与社会生活必不可少的一环，建筑用能占一次能源消耗的20～40％，在某些发达地区甚至高达45％。联合国政府间气候变化专门委员会(ipcc)在其第四次评估报告中指出，到2030年，全球建筑领域可形成每年60亿吨co2当量的减排潜力，在所有部门中减排潜力最高。
5.建筑能耗需求不确定性高，且与人员活动具有较强的相关性，其中，照明需求、热需求、冷需求、计算机及显示屏用电需求均与人员活动情况直接相关。因为人类体感对于室内舒适温度的要求较为弹性，建筑亦可被视为一种储能设备，起到一定的保温和消纳需求波动的作用。
6.现有含氢多能源系统运行优化方法多基于能量模型求解，所建立模型相对简单，未考虑储氢罐、电解槽、压缩机、燃料电池对氢气压力和氢气流量的限制，且未考虑系统中作为热能和冷能储存介质的水的流动方式、热交换温度限制以及水泵能耗，故对于系统的模拟不够精确，提供的调度方案也不够具体和详细。
7.现有含氢多能源系统运行优化方法所使用的需求预测数据多为软件模拟出的固定曲线，其需求计算方法不够明确，且需求预测阶段与运行优化阶段分离，未结合需求侧的建筑结构信息、人员活动信息进行运行优化，不能很好地对需求侧信息和建筑的保温能力加以利用。
8.现有多能源系统控制方法中对实时需求的满足多为使用简单的优先级来确定不同设备的出力，不能很好地解决可再生能源间断性出力、分时电价和能耗不确定性造成的供应侧与需求侧不匹配的现象，不能很好地利用储能设备来降低可再生能源损失和系统运行成本。
9.现有多能源系统控制方法中对各设备的控制多为对其主要设备的功率/储量的控制，对于系统中涉及的辅助设备，如换热器、水阀、水泵、散热器等缺乏具体的连接方式和控
制方法描述。


技术实现要素：

10.本发明提供了一种建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法及控制装置，该方法结合需求侧人员行为对建筑电-热-冷需求的影响，考虑房间热动态过程建立基于流量的模型并求解，以氢能为主要能源来满足用户的舒适度要求与负载需求，并提出了一种对原有调度策略进行快速微调以适应实时需求变化的方法，减小了需求侧不确定性带来的波动。
11.为达到上述目的，本发明建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法，包括以下步骤：
12.建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法，包括以下步骤：
13.s1、日前调度阶段：根据已知的建筑结构信息、工作计划表、历史天气数据、实际历史负载信息生成预测的天气数据和需求曲线，并根据预测的天气数据和需求曲线生成日前调度策略；该阶段包括采集日前信息、日前预测需求、建立优化模型和制定日前调度策略四部分；
14.s2、日内微调阶段：以s1生成的日前调度策略或s4更新后的调度策略作为最初的现有调度策略，根据该调度策略和设备信息生成最初的微调策略表；根据建筑含氢多能源系统中的设备实时运行状态及各房间使用情况，得到实际的电-热-冷需求数据；结合真实需求与微调策略表微调并更新现有调度策略，以使其满足实际的电-热-冷需求；更新微调策略表；
15.s3、日内控制阶段：根据s2得到的现有调度策略，具体化各房间的供冷量、供热量，得到各设备未来一个时间段内的目标运行状态；
16.s4、策略更新阶段：若s2中对现有调度策略的微调已不能满足真实需求，则更新历史负载信息、各房间使用状态、人员活动情况，并以更新后的历史负载信息、各房间使用状态、人员活动情况进行需求预测并生成更新后的调度策略，并执行s2-s3。
17.一种建筑含氢多能源系统供需协同运行优化控制系统，包括中央控制系统和信息采集子系统；中央控制系统以发送串口指令的方式对各子系统及设备进行集中管理和控制，负责整个系统的运算工作及指令生成与发送；
18.中央控制系统包括运算模块、传感器数据处理模块、通信模块、串口模块和人机交互模块；运算模块与传感器数据处理模块、通信模块以及串口模块连接，传感器数据处理模块与运算模块、通信模块和串口模块连接，人机交互模块与通信模块和串口模块连接；运算模块用于计算调度结果并生成控制指令，其运算步骤遵循上述一种建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法中的s1、s2、s3和s4；传感器数据处理模块用于对接收的信息采集子系统采集到的信息进行预处理、存储并发送至运算模块；通信模块和串口模块负责与各子系统传输信号；人机交互模块用于辅助操作者对于系统的管理和数据的更新；建筑信息采集子系统由布置在建筑内外的传感器及子节点单片机组成，传感器包括墙体内外温度传感器，室内温度传感器、光照传感器和红外传感器。
19.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
20.本发明所述的方法，在优化模型建立阶段基于流量进行建模，基于流量的模型更
加适合该系统中氢气、热水、冷水的物理性质，能为其能量转换的物理过程提供更好地模拟，且考虑了供应侧与需求侧间的协同调度，尤其是需求侧能耗对于供应侧设备运行的影响，所提供的调度策略也更加详细，为实际调度提供了更具备可操作性的方案，使得系统在经济效益和环境效益上都有很大的提升。
21.本发明所述的方法，将需求侧基于房间热动态的建模与供应侧基于流量的建模结合起来，对建筑具有更准确的模拟效果，且能够得到具体到房间的热需求和冷需求，便于后续对不同房间实施不同的控制策略，同时，考虑了建筑内电-热-冷需求与当前室内温度、室外温度、建筑结构之间的关系，在不同时段可再生能源出力及买电价格不同的情况下，使得调度策略能够利用建筑的保温能力来缓解供需两侧的不匹配情况并降低能耗。
22.本发明所述的方法，将需求侧人员行为和房间使用情况(房间是否在使用，房间内人数)对电-热-冷需求的影响与供应侧运行优化方法结合起来，以可接受的室内温度区间代替固定的目标温度来计算室内的热-冷需求，增大了供应侧调度策略的灵活性。
23.本发明所述的方法，在日内微调阶段实现了对当前调度策略的微调，以使其满足实际的电-热-冷需求。该微调方法结合日前调度策略和实时设备状态，考虑设备的开关机代价和微调对后续调度的影响，在降低系统总能耗的同时，减少了微调对设备启停状态的变更以及对原调度策略的影响。
24.本发明所述的系统，考虑了对电解槽工作时所产生热量的回收利用，将其产生的热量经冷却液带出，并经换热器换热后最终流向热水罐，提高了整个系统的产能效率。
25.本发明所述的系统，明确了水作为热能和冷能储存介质的流动方式，即热水罐、风机盘管、燃料电池及其换热器、电解槽及其换热器、太阳能集热器及其换热器的入水端与出水端的连接方式和换热温度限制，并采用定流变温的方法对该系统进行建模。
26.本发明所述的系统，包括中央控制系统和建筑信息采集子系统，明确了各子系统之间以及各子系统内部设备的连接方式，并根据该考虑供需协同的建筑含氢多能源系统的特点确定了各子系统的监测内容及控制方式。
附图说明
27.图1为本发明的建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法示意图；
28.图2为本发明的建筑含氢多能源系统结构与能量流通图；
29.图3为本发明的日内微调方法示意图；
30.图4为本发明的策略更新方法流程图；
31.图5为本发明的考虑供需协同的建筑含氢多能源系统控制装置示意图；
32.图6为本发明的燃料电池子系统示意图；
33.图7为本发明的太阳能集热器子系统示意图；
34.图8为本发明的冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统示意图；
35.图9为本发明的电解槽-压缩机-储氢罐子系统示意图；
36.图10为本发明的光伏发电子系统示意图。
具体实施方式
37.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情
况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
38.以下详细说明均是示例性的说明，旨在对本发明提供进一步的详细说明。除非另有指明，本发明所采用的所有技术术语与本发明所属领域的一般技术人员的通常理解的含义相同。本发明所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而并非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
39.下面结合附图，对本发明的实施例进行描述。
40.参照图2，一种建筑含氢多能源系统，其组成部分有：中央控制系统、建筑内信息采集子系统、燃料电池子系统、冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统、电解槽-压缩机-储氢罐子系统、热水罐子系统、光伏发电子系统和太阳能集热器子系统。
41.各子系统间的能量流通方式如下：
42.该系统中，太阳能用于光伏发电子系统中的光伏板发电以及太阳能集热器子系统中的太阳能集热器产热，由于太阳能的可再生性，系统在不影响其他设备运行及系统稳定性的前提下尽量增大太阳能利用率。太阳能所发电量在满足电需求外、还可为耗电设备供电，也可通过“电解制氢-储氢-燃料电池热电联产”操作来以氢能的形式储存，或在供给电锅炉制热后以热水/冷水的形式保存。其中，耗电设备包括：电锅炉、水泵、电解槽、压缩机。
43.该系统中，买电可用于满足实时电需求，或供给电锅炉、水泵以间接满足实时的热-冷需求，同时，由于分时电价的影响，即不同时段购买单位电力的价格不同，在电价较低时买电并在电价较高时使用也有助于系统经济效益的提升，因此，买电也可以用于在储存后满足电价较高的时段的电-热-冷需求，具体方法包括：电锅炉制热并以热能形式存储、电解制氢并以氢能形式存储。
44.该系统中，买氢可用于燃料电池热电联产或存入储氢罐中。
45.燃料电池子系统利用从氢市场购买或储氢罐流出的氢气发电，所产生的电量可供给电需求与耗电设备，所产生的热量由冷却液带出，经燃料电池子系统的换热器进行换热和冷却，该换热器另一端入水口通过三通阀与风机盘管热水回水及吸收式制冷机热源回水相连，出水口与热水罐入水口相连，即燃料电池子系统所产生的热量经换热后流入热水罐子系统。
46.电解槽-压缩机-储氢罐子系统利用电能电解水产氢，所产氢气经压缩机压缩后进入储氢罐。电解槽电解氢时产生的热量由冷却液带出，经电解槽-压缩机-储氢罐子系统的换热器进行换热和冷却，该换热器另一端入水口与热水罐出水口相连，出水口与热水罐热水口相连，即利用电解槽工作时所产生的热量对热水罐中的热水进行加热。
47.冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统利用电锅炉对热水罐输出的热水进一步加热，根据指令将加热后的高温热水输出至需求侧以满足热需求，或进入吸收式制冷机制冷以满足冷需求。
48.太阳能集热器子系统吸收太阳能产热，所产热量用于加热防冻液，防冻液流经太阳能集热器子系统的换热器进行换热，该换热器另一端入水口与热水罐出水口相连，出水口与热水罐入水口相连，即利用太阳能集热器产生的的热量对热水罐中的热水进行加热。
49.光伏发电子系统利用太阳能发电，所产电量可供给电需求和耗电设备。
50.电终端的用电形式为线路供电；其中，电锅炉、水泵和压缩机由交流电供电，电解槽由直流电供电，电网买电为交流电，燃料电池产电与光伏发电均为直流电。
51.热终端的用热形式为空调风机盘管供热，该部分热量由热水罐中的热水经锅炉加热后提供。燃料电池、太阳能集热器、电解槽产生的热量均以热水形式存入热水罐。
52.冷终端的用冷形式为空调风机盘管供冷，该部分冷量由从冷水罐流出的冷水提供，吸收式制冷机产生的冷量以冷水形式存入冷水罐。
53.氢能储存在储氢罐中，可用于燃料电池热电联产以满足电需求和热需求，可由买氢或电解制氢获取，电解槽电解产生的氢气在进入储氢罐前需经过压缩机处理，所购买的氢气可直接用于燃料电池热电联产。
54.参照图1，本发明的实施例提供了一种建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法，其运行过程包括以下阶段：日前调度阶段、日内微调阶段、策略更新阶段和日内控制阶段，其涉及到的主要结构包括：各子系统监测装置、各子系统控制器和中央控制系统，与其进行交互的对象包括：目标建筑、操作人员、各设备。
55.其中，各子系统包括：建筑信息采集子系统、燃料电池子系统、冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统、电解槽-压缩机-储氢罐子系统、热水罐子系统、光伏发电子系统、太阳能集热器子系统；各设备包括：储氢罐、热水罐、冷水罐、太阳能集热器、光伏发电板、燃料电池、电解槽、电制冷机、电锅炉、吸收式制冷机、压缩机、换热器、水泵、阀门。
56.其中，运行过程中的各阶段任务如下：
57.s1、日前调度阶段：根据已知的建筑结构信息、工作计划表、历史天气数据、实际历史负载信息生成预测的天气数据和需求曲线，预测的需求曲线包括电需求曲线、热需求曲线和冷需求曲线，并根据预测的天气数据和需求曲线进行考虑供需协同的运行调度设计，生成日前调度策略。该阶段包括采集日前信息、日前预测需求、建立优化模型和制定日前调度策略四部分；
58.s2、日内微调阶段：以s1生成的日前调度策略或s4更新后的调度策略作为最初的现有调度策略，根据该调度策略和设备信息生成最初的微调策略表；接收由各子系统监测装置传回的设备实时运行状态及各房间使用情况，并由此得到实际的电-热-冷需求数据；结合真实需求与微调策略表微调现有调度策略，得到现有调度策略，以使其满足实际的电-热-冷需求；更新微调策略表。其中，微调策略表包括每个时段的可用动作集、每个动作的代价、每个动作的可扩张上限和可收缩下限。分为采集实时数据、生成实际需求、生成并更新微调策略表、微调现有调度策略四部分；
59.s3、日内控制阶段：根据s2得到的现有调度策略，具体化各房间的供冷量、供热量，得到各设备未来一个时间段内的目标运行状态，包括是否开启、工作模式、工作功率、工作时长；将各设备的目标运行状态通过中央控制系统中的串口模块和通信模块发送至各子系统控制器及空调风机盘管终端；各子系统控制器和空调风机盘管终端根据目标运行状态进行控制。
60.s4、策略更新阶段：若s2中对现有调度策略的微调已不能满足真实需求，则更新历史负载信息、各房间使用状态、人员活动情况，以更新后的历史负载信息、各房间使用状态、人员活动情况进行需求预测并生成更新后的调度策略，并执行s2-s3。
61.s1所述日前调度阶段，包括以下步骤：
62.s101、采集日前信息，日前信息包括建筑结构信息、工作计划表、历史天气数据、实际历史负载信息生成预测的需求曲线，建筑结构信息包括建筑空间分布图及各房间的体
积、墙体面积、墙体厚度、墙体数量、墙体比热容、墙体密度、窗户位置及面积；工作计划表包括：每个房间的使用情况及房间内人数，天气信息包括：温度、光照强度、光照角度。
63.s102、日前预测需求，考虑人员活动对电-热-冷需求的影响，将电需求划分为建筑运行刚性电需求和建筑内人员活动柔性电需求，并分别进行预测，得到最初的电-热-冷需求。其中，建筑运行刚性电需求指受日内人员活动影响较小的稳定需求，由建筑结构信息、历史实际负荷进行估计；建筑内人员活动柔性电需求指受人员活动影响较大的需求，结合预测的天气信息、人员调度表和建筑结构信息进行预测。其中，热-冷需求由预测的天气信息、人员调度表、热舒适区间和建筑结构信息进行预测。
64.s103、建立优化模型，根据建筑结构信息和系统中各设备参数建立优化模型，优化模型的目标为在满足建筑电-热-冷需求与人员舒适性的前提下使建筑总能耗最小，以电平衡、热平衡、冷平衡、氢平衡方程、各设备出力方程、各房间的热舒适区间作为约束。
65.s104、制定日前调度策略：根据s102得到的最初的电-热-冷需求以及s103建立的优化模型进行求解，得到日前调度策略。在求解时，将该耦合了n个房间的优化模型解耦成n个模型，即将原问题解耦成一个大问题和n个子问题，将n个房间看成相互有流通的n个节点，在求解大问题时不考虑单个房间内部的具体约束，只考虑n个房间节点之间的能量流通平衡约束，在满足节点间约束的情况下分别求解各个房间内部的子问题，以使每个房间都达到经济效益最佳，从而制定出日前调度策略。
66.进一步地，s103所述优化模型中的约束条件包括：
67.1.该系统与电网的交互约束及电平衡方程：
[0068][0069][0070][0071][0072]
由于该含氢多能源系统中，燃料电池与电解槽在进行热电联产时产生的热量由冷却液带出，并在换热器中与水流进行换热，太阳能集热器产生的热量由防冻液带出，并在换热器中与水流进行换热，故利用水泵来控制三个水循环回路中水的流速。因此，除常规的耗电单元外，该约束还考虑了水泵的耗电；同时，该模型还根据变压器容量对买电功率和卖电功率做了限制，使其更符合实际情况。其中，为k时段燃料电池的发电功率，为k时段太阳能板的发电功率，为k时段系统从电网购买的电功率，为k时段系统回馈电网的电功率，为k时段电解槽的用电功率，为k时段电锅炉的用电功率，为k时段压缩机的用电功率，为k时段水泵的用电功率，为k时段建筑所需的电量，τ为一个时段的时长，β
pv
为太阳能板的光电转换系数，rk为k时段的太阳能辐射强度，s
pv
为太阳能板可接受光照的最大面积，p
tf
为单一时段内向电网买卖电力的上界约束。为k时段的电网买电标志位，当系统从电网买电时为1，否则为0；为k时段的电网卖电标志位，当系统向电网卖电时为1，否则为0。
[0073]
2.该系统与氢市场的交互约束：
[0074][0075]
其中，为k时段系统从氢市场购买的氢气质量，为k时段从氢市场购买并储存进储氢罐的氢气质量，为k时段从氢市场购买并流入燃料电池发电的氢气质量。
[0076]
3.该系统中电解槽所受约束条件如下：
[0077][0078][0079][0080][0081][0082][0083]
该模型考虑了对电解槽电解过程中所产热量的回收利用，并采用定流变温的方法进行建模，同时模型还考虑了冷却液温度和对应换热器另一端入水口水温对换热器开关状态与三通阀开关状态的影响，即当换热器另一端入水口水温高于冷却液温度时，换热不能正常进行，则为了保证流回电解槽的冷却液温度符合要求，需对其进行风冷散热。其中，为k时段电解槽电解产生的氢气质量，β
el
为电解槽电转氢的转换系数，为电解槽的功率上限，为k时段电解槽产生的热量，θ
el
为电解槽产热的系数，为k时段电解槽产生氢气的压强，α
el
为电解槽中氢气质量与压强的转换系数，和u
el
分别为电解槽所产氢气的压强上限与压强下限，为k时段由电解槽产生并经过压缩机压缩后流入储氢罐的氢气的质量，为k时段由电解槽产生并流入燃料电池进行热电联产的氢气的质量，c为水的比热容，ρ
wt
为水的密度，v
el,ex
为τ时段内参与电解槽换热器换热并流入热水罐的水的流量，为k时段在换热器中与电解槽冷却液换热后流入热水罐的水的温度，为k时段热水罐流入换热器的水的温度，t
el
为电解槽冷却液流入换热器的温度，θ
ex
为换热器换热效率。为k时段的电解槽使用标志位，当电解槽使用时为1，否则为0；为k时段的电解槽换热器使用标志位，当电解槽换热器使用时为1，否则为0；ε
+
为正的极小量；m为正的极大量。
[0084]
4.该系统中压缩机所受约束如下：
[0085][0086][0087]
该模型在对压缩机建模时，考虑了压缩机压缩系数与氢气输出压强的关系，并按照氢气输出压强将其划分为不同的工作状态进行求解，对压缩机的建模更加准确。其中，l为压缩机工作状态数，为受压缩机工作状态影响的压缩机压缩系数，和为压缩机在l状态工作时输出氢气的压强下限和压强上限。为压缩机工作状态标志位，当压缩机在k时段以l状态工作时为1，否则为0。
[0088]
5.该系统中储氢罐所受约束及氢平衡约束如下：
[0089][0090][0091][0092][0093][0094][0095][0096][0097]
其中，为k时段流入储氢罐的氢气质量，为k时段流出储氢罐的氢气质量，为单位时间内流入或流出储氢罐的氢气质量上限，为t时段初始时储氢罐内的氢气质量，为t时段初始时储氢罐内的氢气压强，u
ht
和为储氢罐允许的氢气压强下限和压强上限。为氢气流入储氢罐的标志位，当k时段氢气流入到储氢罐时为1，否则为0；为氢气流出储氢罐的标志位，当k时段氢气从储氢罐流出时为1，否则为0，r为摩尔气体常数，t
ht
为储氢罐温度。
[0098]
6.该系统燃料电池所受约束如下：
[0099][0100][0101][0102][0103][0104][0105][0106]
该模型在对燃料电池建模时，考虑了电解槽所产氢气流入燃料电池时的压力约束，即只有电解槽所产氢气的压力足够大时，才能够被燃料电池利用；同时，还考虑了燃料电池冷却液温度和对应换热器另一端入水口水温对换热器开关状态与三通阀开关状态的影响，即当换热器另一端入水口水温高于燃料电池冷却液温度时，换热不能正常进行，则为了保证流回燃料电池的冷却液温度符合要求，需对其进行风冷散热。其中，为k时段燃料电池消耗的氢气质量，u
fc
为燃料电池允许的输入氢气最小压强，r为摩尔气体常数，t
el
为电解槽工作温度，为k时段的燃料电池产电系数；为k时段的燃料电池产热系数，和p
fc
为燃料电池输出功率上下限，vc为τ时段内参与燃料电池换热器换热并流入热水罐的水的流量，为k时段在换热器中与燃料电池冷却液换热后流向热水罐的水的温度，为k时段参与换热前的水温，该部分参与换热的水由吸收式制冷机回水和风机盘管热源回水构
成，t
fc
为燃料电池冷却液流入换热器的温度。为k时段的“电解槽-燃料电池”流动标志位，当该流动通道被使用时(即电解槽产生氢气并流向燃料电池进行热电联产)为1，否则为0。为k时段的燃料电池使用标志位，当燃料电池被使用时为1，否则为0；为k时段的燃料电池换热器使用标志位，当燃料电池换热器被使用时为1，否则为0。
[0107]
7.该系统太阳能集热器所受约束如下：
[0108][0109][0110][0111]
该模型考虑了太阳能集热器所产热量的流动方式，即通过太阳能集热器对应的换热器加热热水罐中的热水，从而将热量储存在热水罐中，考虑了太阳能集热器防冻液温度和对应换热器另一端入水口水温对换热器开关状态的影响，即，当防冻液温度低于换热器另一端入水口水温时，关闭换热器以减少水泵耗电。其中，cs为太阳能集热器内防冻液的比热容，ρ
stc
为太阳能集热器内防冻液的密度，v
stc
为防冻液容量，μ
stc,loss
为防冻液与外界的热交换系数，a
stc
为防冻液管与外界接触的表面积，为k时段的防冻液温度，为k时段的环境温度，为k时段防冻液参与换热器换热的热量，β
stc
为太阳能集热器的光热转换系数，s
stc
为太阳能集热板吸收太阳能的面积，rk为k时段的太阳能辐射量，ρ
wt
为水的密度，v
stc,ex
为τ时段内参与太阳能集热器换热器换热并流入热水罐的水的流量，为k时段换热后流出换热器的水的温度，为k时段热水罐流入换热器的水的温度，t
stc
为流入换热器的防冻液温度。为“太阳能集热器-换热器-热水罐”流动标志位，当k时段该流动通道被使用时(即该太阳能集热器换热器工作时)为1，否则为0。
[0112]
8.该系统的热水罐所受约束如下：
[0113][0114][0115]
该模型考虑了热水罐中热量的损失，且其损失量与室外温度有关。其中，v
wt
为热水罐内的热水体积，为k时段热水罐内的热水温度，μ
loss
为热水罐热量损失系数，a
wt
为热水罐与外界的接触面积，为k时段的室内环境温度，和t
wt
分别为热水罐水温上下限。
[0116]
9.该系统的电锅炉所受约束如下：
[0117][0118]
其中，vc为电锅炉输出热水的流量，为k时段流出电锅炉的热水水温，β
eb
为电锅炉产热效率，为电锅炉功率上限。
[0119]
10.该系统吸收式制冷机所受约束如下：
[0120]
[0121]
其中，v
cc
为吸收式制冷机输出冷水的流量，为k时段流入吸收式制冷机的冷却水水温，为k时段流出吸收式制冷机的冷却水水温，为k时段的吸收式制冷机制冷效率，为k时段吸收式制冷机吸收的热量，为吸收式制冷机容量上限，和t
ac
分别为吸收式制冷机输出水温上下限。
[0122]
11.该系统的冷水罐所受约束如下：
[0123][0124][0125]
该模型考虑了冷水罐中冷量的损失，且其损失量与室外温度有关。其中，v
ct
为冷水罐k时段的冷水水量，为冷水罐k时段的冷水水温，和t
ct
分别为热水罐水温上下限。
[0126]
12.该系统的水泵所受约束如下：
[0127][0128]
其中，β
pump
为水泵单位流量耗电系数，v
el,w
为τ时段内流经电解槽对应换热器中冷却水的流量，v
fc,w
为τ时段内流经燃料电池对应换热器中冷却水的流量，v
stc
为τ时段内流经太阳能集热器对应换热器中防冻液的流量。为k时段冷/热需求状态标志位，当存在热需求时为1，否则为0。
[0129]
13.该系统的室内空气热动态相关约束如下：
[0130][0131]
该模型考虑了需求侧房屋墙体热传递，并将其与供应侧运行优化方法耦合在一起。其中，为房间i内的空气热容，与房间i的体积有关，为房间i在k时段的温度，j为所有与i房间相连接的墙体集合，为墙体j与空气间的热传导系数，为墙体j的面积，为k时段内房间i中墙体j的内墙温度，h
win
为窗户的热传导系数，s
win
为窗户面积，为k时段的窗外环境温度，为k时段内房间i的风机盘管出口流量，c
air
为空气比热容，为风机盘管出口温度，为k时段内房间i的需求侧照明、人员、电脑及显示器的放热量。
[0132]
14.该系统中建筑内墙所受的热动态约束如下：
[0133][0134]
其中，cw为墙体比热容，ρw为墙体密度，为墙体j在房间i中的表面积，lw为墙体的厚度，κ为墙体内部的热传导系数，为房间i中墙体j在k时间段内的外墙温度，为光照对房间i中墙体j的内墙产生的热量。
[0135]
15.该系统中建筑外墙所受的热动态约束如下：
[0136][0137]
其中，为建筑墙体与室外的热交换系数，为光照对房间i中墙体j的外墙在k时间段内产生的热量。
[0138]
16.该系统的热舒适区间约束如下：
[0139][0140]
该模型考虑了建筑内房间使用状态对室内热-冷需求的影响。其中，和t
room
分别为使用中房间的热舒适温度上限和下限，和tn分别为其他未使用建筑的室内温度上限和下限。用于表示房间i在k时段的使用状态，如被使用则为1，不被使用则为0。
[0141]
17.该系统需求侧的用电需求如下：
[0142][0143]
其中，为房间i在k时段的电需求，为房间i在k时段内风机盘管消耗的电量，为房间i在k时段内照明消耗的电量，为房间i在k时段内电脑及显示器需要的电量。
[0144]
18.该系统需求侧的产热约束如下：
[0145][0146][0147][0148]
其中，为房间i在k时段内的需求侧总产热量，为房间i在k时段内的照明发热量，为房间i在k时段内的电脑及显示器的发热量，为房间i在k时段内的人员的发热量，μo为人员产热系数，o
i,k
为房间i在k时段内的人员数量，μ
light
为照明产热系数，为房间i在k时段内照明耗电量，i
light
为单位电能提供的照度，为k时段内太阳能提供的照度，为各房间在k时段内需求照度，μc为电脑及显示器的产热系数，为房间i在k时段内电脑及显示器的耗电量，为房间i在k时段内电脑及显示器的功率。
[0149]
19.该系统的风机盘管模型为：
[0150][0151][0152][0153][0154]
其中，为风机盘管功率上限，v为风机盘管工作状态集，为风机盘管工作状态标志位，当风机盘管在k时段在以状态v工作时为1，否则为0。，gv为以v状态工作的风机盘管的流量，g
rated
为基准流量，为房间i在k时段内风机盘管的流量，为房间i在k时段内风机盘管的流量，为房间i在k时段内风机盘管的输出热量，为房间i在k时段内风机盘管的耗电量，为k时段内整个建筑内风机盘管的总输出热量。
[0155]
20.该系统的热平衡约束及冷平衡约束如下：
[0156]
[0157][0158][0159][0160][0161][0162]
其中，v
c,heating
为用于满足建筑在k时段内热舒适需求的热水量，v
c,cooling
为用于满足建筑在k时段热舒适需求的冷水量，和t
heating
分别为流入风机盘管内的热水温度上下限，和ta分别为流入吸收式制冷机的热水温度上下限，tr为风机盘管热源回水的温度下限，t
ar
为吸收式制冷机热源回水的温度下限，为风机盘管的冷水去水温度，为风机盘管的冷水回水温度。为k时段冷/热需求状态标志位，当存在热需求时为1，否则为0。
[0163]
进一步地，对于s104所述制定日前调度策略，包括以下步骤：
[0164]
s1041、令迭代次数t＝0，初始化乘子λ
t
；
[0165]
s1042、使用乘子λ
t
求解拉格朗日松弛子问题：
[0166][0167][0168]
上式中，l
t
为松弛后第t次迭代的目标函数，j为原问题目标函数，k为运行调度总时长，为k时段的买电价格，λu为k时段的卖电价格，λb为氢价，和为第t次的拉格朗日乘子，i为建筑内房间总数。
[0169]
修正乘子梯度方向：
[0170][0171]
上式中，为乘子所对应的修正梯度方向，为乘子所对应的修正梯度方向。
[0172]
s1043、选取步长s
t
满足条件：
[0173]
且
[0174]
上式中，φ
*
为原问题的最优解。
[0175]
更新拉格朗日乘子：
[0176][0177]
s1044、检验拉格朗日乘子更新是否满足精度要求：
[0178]
||λ
t+1-λ
t
||＜ε
[0179]
上式中，ε表示求解的精度要求。
[0180]
如果满足，进入s1045；否则，进入s1042。
[0181]
s1045、构造优化模型整体可行解，整体可行解描述的是各时段内各设备的运行状态，即日前调度策略，算法结束。
[0182]
参照图3，日内微调阶段的步骤及解释如下：
[0183]
s201、采集实时数据：所采集的信息包括实时的各房间内及室外温度信息、各房间使用状态、各房间内人数、人员分布信息、光照信息、生产信息和各设备的工作状态，其中各设备的工作情况包括各设备实时容量、功率、工作模式。
[0184]
s202、生成实际需求：当需求侧存在多个房间的热、冷负载时，根据s201采集的数据以及历史人员轨迹数据库，利用基于社会长短期记忆人工神经网络的人员轨迹预测方法，对人员轨迹与分布进行预测，进而得出各房间的实际热-冷需求；根据历史实际电需求及s201采集的数据，生成当前时间段的实际电需求。
[0185]
s203、生成并更新微调策略表：对于任意一个调度策略，包括日前调度策略和实时调度策略，以一条完整的以“从系统外摄入价格为x元的电/氢/光能”开始，并以“满足单位电/热/冷需求”结束的一种能量流通途径作为一种动作，则x为该动作的单位代价，则调度策略中该动作满足的电/热/冷需求量为该动作的当前数量。如表1所示，微调策略表包括：每个时段的可用动作集、每个动作对应的单位代价、当前数量、可扩张上限和可收缩下限。其中，可扩张上限和可收缩下限指在不影响原有调度策略正常进行的条件下，动作数量可增大的上限和可减少的下限。
[0186]
表1
[0187][0188]
对于初始微调策略表中可用动作集的制定，首先选择每个时段日前调度策略中已有的动作作为可用动作，从而避免微调对设备开关机状态的改变。对于每个时段k，搜索日前调度策略中满足电-热-冷需求的具体能量流通途径并生成可用动作集，若存在部分需求由储能设备满足，则将其可能的多个能量流通途径均加入可用动作集。微调策略表由设备运行状态、设备参数、全时段的调度策略确定。当微调策略执行并造成设备运行情况发生变
化时，更新微调策略。
[0189]
s204、微调现有调度策略：将s202获得的实际需求与日前调度方案所适用的需求数据进行比较，当现有调度策略不能满足实际电-热-冷需求时，结合微调策略表对现有调度策略进行微调。当需求增加时，扩张该时段可用动作中代价最小的动作；当需求减小时，收缩该时段可用动作中代价最大的动作；当可用动作不能满足实际需求时，由买电、买电供给电锅炉产热或买电供给电锅炉产热并供给吸收式制冷机制冷来满足当前的电-热-冷需求；结合当前各设备运行情况确认其可行性，生成并更新现有调度策略。
[0190]
参照图4，策略更新阶段包括以下步骤：
[0191]
s401、在日内微调阶段中，生成并更新微调策略表步骤后，当t0时段前可用动作不能满足实际需求的次数超标时，触发调度策略更新操作，并在t分钟后的t1时段进行调度策略更新，设立调度方案更新标志位，记录当前各设备初始状态集m1及该时段最新的调度策略f1。
[0192]
s402、以t分钟后的各设备状态集m2作为初始状态，对优化模型进行新一轮优化求解，求解得到的新的调度策略记为f2。m2由设备状态集m1与调度策略f1推导得到。
[0193]
s403、t0～t1时段，停止对原有策略的微调，预测需求与实际需求的差异由买电、买电供给电锅炉产热或买电供给电锅炉产热并供给吸收式制冷机制冷来满足，以使新策略开始调度时的各设备状态与预估设备状态集m2保持一致。
[0194]
s404、从t1时段开始使用更新后的运行调度策略f2进行调度。
[0195]
参照图5，本发明所述含氢多能源系统的组成部分有：中央控制系统、建筑信息采集子系统、燃料电池子系统、冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统、电解槽-压缩机-储氢罐子系统、热水罐子系统、光伏发电子系统和太阳能集热器子系统。
[0196]
其中，中央控制系统以发送串口指令的方式对各子系统及设备进行集中管理和控制，负责整个系统的运算工作及指令生成与发送。中央控制系统由电源模块、运算模块、传感器数据处理模块、通信模块、串口模块、时钟模块、人机交互模块构成，与各子系统之间基于zigbee协议进行信息传输。其中，电源模块与所有模块均相连，运算模块与传感器数据处理模块、通信模块、串口模块、电源模块、时钟模块相连，传感器数据处理模块与运算模块、通信模块、串口模块、电源模块、时钟模块相连，人机交互模块与通信模块、串口模块、电源模块、时钟模块相连，时钟模块与所有模块均相连。其中，电源模块负责为中央控制系统稳定供电以保证其正常运行；运算模块负责计算调度结果并生成控制指令，其运算步骤遵循上述一种建筑含氢多能源系统供需协同运行优化方法中的s1、s2、s3和s4；传感器数据处理模块对接收的各传感器信息进行预处理、存储并发送至运算模块；通信模块和串口模块负责与各子系统传输信号，并考虑传输信号的稳定性与时效性；时钟模块为系统提供周期脉冲；人机交互模块负责辅助操作者对于系统的管理和数据的更新。
[0197]
其中，建筑信息采集子系统由布置在建筑内外的各传感器及子节点单片机组成，数据监测和传输过程由cc530单片机控制，涉及的传感器包括墙体内外温度传感器，室内温度传感器、光照传感器、红外传感器。
[0198]
其中，各结构之间的连接及信息传输方式如下：
[0199]
各子系统监测装置通过布置在各设备及环境中的传感器监测数据，并与中央控制器中的传感器数据处理模块连接，其监测到的设备数据包括：热水罐水量、热水罐温度、冷
水罐水量、冷水罐温度、吸收式制冷机功率、电锅炉功率、储氢罐压力、燃料电池功率、压缩机功率、电解槽功率、光伏发电功率、太阳能集热器产热量，各水泵功率、各换热器出入水口水温及流量，各阀门出入口的水温及流量；其监测到的环境数据包括：各房间室内温度、建筑内墙温度、建筑外墙温度、各房间使用情况、室内人员数量、光照强度、光照角度。
[0200]
操作人员将建筑结构信息、工作计划表、历史天气数据、历史实际负载信息、历史房间使用状态、历史人员活动情况储存在中央控制器中，并通过中央处理器中的人机交互模块及时更新，中央处理器中的运算模块根据该信息进行日前预测需求，并根据预测结果制定日前调度策略，结合当前监测装置监测到的信息生成控制指令并传输给各子系统控制器。各子系统控制器与中央处理器中的运算模块相连，接收中央处理器发送的控制指令，并根据控制指令对各设备进行控制。
[0201]
参照图6，燃料电池子系统的组成及控制方法如下：
[0202]
燃料电池子系统由燃料电池、燃料电池监测装置、dc/dc变换器、燃料电池控制器、循环水泵、三通阀、换热器和散热器组成。其中，燃料电池与dc/dc变换器相连，三通阀分别与燃料电池冷却液出口、风冷散热器、换热器入水口相连，换热器出水口与热水罐入口相连。当调度指令显示需要利用燃料电池热电联产的热量时，冷却液经过三通阀流入换热器，并在换热器中与风机盘管热水回水及吸收式制冷机热源回水进行热交换，最终以热水的形式流入热水罐；当燃料电池产热量超过指令要求值时，部分冷却液通过三通阀进入风冷散热器散热，以保证回流到燃料电池的冷却液温度正常。燃料电池监测装置与燃料电池控制器、电流表、电压表、冷却液出入口的温度传感器、冷却液出入口的流量计、换热器出入水口的温度传感器、换热器出入水口的流量计和a/d转换模块相连接。燃料电池控制器与中央控制系统、燃料电池监测装置、dc/dc变换器、换热器、三通阀和循环水泵相连接。
[0203]
其中，燃料电池的输出电压波动较大且动态响应较慢，故需要dc/dc变换器将其转换为48v稳定电源；燃料电池控制器结合中央控制系统发送的燃料电池目标运行状态及燃料电池监测装置监测到的燃料电池输出电压对dc/dc变换器进行pid控制，进而控制燃料电池的输出功率；根据中央控制系统发送的燃料电池对应换热器的运行状态对该子系统内的换热器开关状态、三通阀开关状态和循环水泵功率进行控制，从而控制燃料电池冷却液的流向以及流向热水罐的热水的温度。
[0204]
参照图7，太阳能集热器子系统的组成及控制方法如下：
[0205]
太阳能集热器子系统由太阳能集热器、太阳能集热器控制器、太阳能集热器监测装置、换热器和循环水泵组成。太阳能集热器监测装置与太阳能集热器控制器、换热器出入水口的温度传感器、换热器出入水口的流量传感器以及光照传感器相连接。太阳能集热器控制器与中央控制系统、循环水泵以及换热器相连接。太阳能集热器控制器根据中央控制系统发送的控制指令，对循环水泵功率和换热器开关状态进行控制，从而控制是否进行热交换以及流向热水罐的热水温度。
[0206]
参照图8，冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统的组成及控制方法如下：
[0207]
冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统由冷水罐、电锅炉、吸收式制冷机、三通阀、冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机监测装置和冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机控制器构成。其中，冷水罐入水口通过换热器与吸收式制冷机子系统相连接，冷水罐出水口与用户冷需求终端相连接。三通阀分别与电锅炉出水口、吸收式制冷机入水口、热需求终端相连，通过控
制三通阀的开关状态来控制流出电锅炉的热水流向。热需求终端和冷需求终端的用能设备均为空调风机盘管，所需热量和冷量以水的形式直接提供。冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机监测装置与冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机控制器、冷却水入口温度传感器、冷却水出口温度传感器、热源水入口温度传感器、热源水流量计、溶液泵流量计、电锅炉出水口的温度计以及流量计相连接，冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机控制器与中央控制系统、冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机监测装置、电锅炉、流入吸收式制冷机发生器的热水泵和换热器泵相连接。冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机控制器结合中央控制系统发送的控制指令进行控制，控制指令包括电锅炉工作状态、吸收式制冷机工作状态、冷水罐工作状态，对三通阀开关状态、电锅炉工作功率、吸收式制冷机工作功率、循环水泵工作功率和吸收式制冷机开关状态，进而控制冷水罐的入水口水温以及流向热/冷需求终端的热水/冷水温度。
[0208]
热水罐入水口分别通过换热器与电解槽-压缩机-储氢罐子系统、太阳能集热器子系统、燃料电池子系统相连接，热水罐出水口与冷水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统相连接。
[0209]
参照图9，电解槽-压缩机-储氢罐子系统的组成及控制方法如下：
[0210]
电解槽-压缩机-储氢罐子系统：由电解槽、压缩机、储氢罐、ac/dc变换器、换热器、循环水泵、散热器、三通阀、电解槽-压缩机-储氢罐监测装置和电解槽-压缩机-储氢罐控制器组成。电解槽与ac/dc变换器、压缩机相连接，压缩机与储氢罐和电解槽相连接，储氢罐与压缩机、燃料电池子系统中的燃料电池相连，循环水泵与电解槽和水罐-电锅炉-吸收式制冷机子系统中的热水罐相连，该三通阀分别与电解槽冷却液出口、风冷散热器、换热器入口端相连。电解槽-压缩机-储氢罐监测装置与电解槽-压缩机-储氢罐控制器、各装置内的压力传感器、温度传感器、流量传感器、气体纯度传感器以及电解槽和压缩机的电压表、电流表、功率表相连接。电解槽-压缩机-储氢罐控制器与中央控制器、电解槽-压缩机-储氢罐监测装置、电解槽、压缩机中的电动机及氢气泵相连接。在电解槽电解过程中产生的热经冷却水带出，并经换热器换热给热水罐中的水，当不需要经过换热器换热时，为保证电解槽的正常运行，冷却液流入散热器进行散热。电解水所使用电源为直流电源，因此需使用ac/dc变换器进行变换。电解槽-压缩机-储氢罐控制器根据中央控制器发送的电解槽工作状态控制电解槽的电解电流，进而控制产氢量；结合储氢罐内实时氢气压力与中央控制器发送的压缩机工作状态，通过控制压缩机电动机转速、氢气泵压缩气体的输送量，进而控制流入储氢罐的氢气质量；根据中央控制器发送的换热器工作状态，控制该子系统内的循环水泵功率、换热器开关状态、三通阀开关状态，进而控制电解槽冷却水的流向，以及流入热水罐的热水温度。
[0211]
参照图10，光伏发电子系统的组成及控制方法如下：
[0212]
光伏发电子系统：由光伏发电板、dc/dc变换器、光伏发电监测装置、光伏发电控制器组成。其中，光伏发电板与单向dc/dc变换器相连接。光伏发电监测装置由电流电压采集设备、温度检测设备、风速检测设备、光照强度检测设备组成，并与光伏发电控制器相连接。光伏发电控制器与中央控制系统、单向dc/dc变换器和光伏发电监测装置相连接，当中央控制系统发送的控制指令中的光伏板发电功率大于光伏板最大发电功率时，控制单向dc/dc变换器工作在最大功率点跟踪模式，当光伏板可发电量过大而需要弃光时，控制单向dc/dc变换器工作在恒压模式。其中，光伏发电板产电量与光照和温度有关，为非线性电源，故使
用单向dc/dc变换器将其从150～350v的直流电转换为稳定的48v用户侧需求直流电。