一种热泵耦合相变蓄能系统及其控制方法与流程

文档序号:33774970发布日期:2023-04-18 22:43阅读:85来源:国知局
一种热泵耦合相变蓄能系统及其控制方法与流程

本发明属于地源热泵系统优化调度,特别涉及一种热泵耦合相变蓄能系统及其控制方法。


背景技术:

1、地热能作为一种清洁可再生能源,具有供能稳定、储量大及分布广泛等特点,目前已在建筑供暖领域得到广泛应用。地热能供暖主要采用浅层地源热泵供暖技术,其存在地埋管占地面积大和易出现冷热不平衡的问题,这在一定程度上限制了地热能供暖的推广与应用。

2、中深层地源热泵供暖技术通过向地下2~3km深的高温岩土体钻孔并在钻孔中安装中深层地埋管换热器,利用闭式循环提取地下深层地热能,再经高温热泵向建筑供热。对比浅层地源热泵技术,其地埋管占地面积更小,热泵能效更高,且不受地面气候等条件的影响。因此,中深层地源热泵供暖技术有着广阔的发展前景,其推广应用将有助于解决北方地区冬季采暖的大气污染问题。

3、目前,对于中深层地源热泵供暖系统的研究主要集中在国内,以数值模拟居多,主要关注系统的运行性能、能效及其优化;系统的优化主要从运行参数和设计参数两方面进行,运行参数如循环流量、运停比等,设计参数如钻孔间距、地埋管公称直径、设计负荷比等。

4、随着计算机和人工智能的发展,粒子群优化算法(pso)在综合能源系统的优化运行上取得了广泛应用;具体的,其用一种粒子来模拟鸟类个体,每个粒子可视为n维搜索空间中的一个搜索个体,粒子的当前位置即为对应优化问题的一个候选解,粒子的飞行过程即为该个体的搜索过程,粒子的飞行速度可根据粒子历史最优位置和种群历史最优位置进行动态调整;粒子仅具有两个属性(即速度和位置),速度代表移动的快慢,位置代表移动的方向。每个粒子单独搜寻的最优解叫做个体极值,粒子群中最优的个体极值作为当前全局最优解;不断迭代,更新速度和位置,最终得到满足终止条件的最优解。pso算法应用于地源热泵耦合储能系统优化运行中效果不错,但利用传统的粒子群算法求解模型时,迭代计算过程中会陷入局部最优解,无法得到全局最优解。


技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种热泵耦合相变蓄能系统及其控制方法,以解决上述存在的一个或多个技术问题。本发明的控制方法中,利用改进后的混沌粒子群优化算法对构建的目标函数模型进行求解,能够得到不同目标下地源热泵耦合蓄能装置供暖系统的运行方案。

2、为达到上述目的,本发明采用以下技术方案:

3、本发明提供的一种热泵耦合相变蓄能系统,包括:中深层地埋管、热泵机组和相变蓄能单元;

4、所述中深层地埋管的出口经地源侧水泵、热泵机组的第一换热通道与所述中深层地埋管的进口相连通;

5、所述热泵机组的第二换热通道出口经循环水泵后分为两路,一路经蓄热阀门、蓄热水泵、所述相变蓄能单元的第一换热通道与所述热泵机组的第二换热通道进口相连通,另一路经用户侧换热管道与所述热泵机组的第二换热通道进口相连通;

6、所述相变蓄能单元的第二换热通道出口经放热水泵、放热阀门、用户侧换热管道与所述相变蓄能单元的第二换热通道进口相连通;

7、其中,所述热泵耦合相变蓄能系统各时段中深层地埋管流量、相变蓄能单元蓄热量和热泵功率基于预获取的优化运行方法进行设定,所述优化运行方法采用的模型为以运行费用最小、系统cop最大、地热能利用系数最大为目标的地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型,求解采用方法为混沌粒子群优化算法。

8、本发明的进一步改进在于,所述地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型中,

9、(1)目标函数,包括:

10、1)运行费用w为各小时系统运行产生的电费之和,表达式为,

11、

12、式中:php(t)为t时段热泵功耗;pwp(t)为t时段水泵功耗;e(t)为t时段电价;

13、2)系统cop定义为系统供热量与系统耗电量之比,表达式为,

14、

15、式中:pgeo(t)为t时段地埋管取热量;pwp,(t)为t时段地源侧水泵功耗;

16、3)地热能利用系数ξ定义为地埋管取热量与系统供热量之比,表达式为,

17、

18、(2)约束条件,包括:

19、1)热功率平衡约束,表达式为,pgeo(t)+php(t)+pwp,h(t)=pload(t)+ptes(t);

20、式中:pload(t)为t时段用户热负荷;ptes(t)为t时段相变蓄能单元的蓄热功率;

21、2)水泵流量约束,表达式为,qtes,min≤qtes≤qtes,max;式中:qtes,min为水泵流量最小值,qtes为水泵流量,qtes,max为水泵流量最大值;

22、3)相变蓄能单元容量约束,表达式为,etes,min≤etes≤etes,max;式中:etes,min为容量最小值,etes为容量值,etes,max为容量最大值。

23、本发明的进一步改进在于,所述混沌粒子群优化算法为基于粒子群优化算法改进获得;

24、其中,混沌初始化粒子位置和速度、对最优位置进行混沌优化的混沌系统方程为logistic方程,表达式为,

25、zn+1=μzn(1-zn),n=0,1,2,…,zn+1;

26、式中:μ为控制参量;初值z0满足0≤z0≤1;

27、混沌粒子群优化算法的速度更新公式为,

28、

29、

30、式中:和分别代表第i个粒子第k次迭代时的速度和位置;r1和r2为随机数;pbestid为第i个粒子的个体最优位置;gbestd为种群最佳位置;

31、惯性权重和根据迭代次数的变化动态改变的两个学习因子的公式为:

32、

33、

34、

35、式中:ωmax、ωmin分别为惯性权重ω的上、下限;c1s、c1e分别为加速因子c1的起始值、最终值;c2s、c2e分别为加速因子c2的起始值、最终值;i为当前迭代次数,imax为最大迭代次数。

36、本发明的进一步改进在于,所述热泵功率包括热泵机组功率、地源侧水泵功率和循环水泵功率。

37、本发明提供的一种热泵耦合相变蓄能系统的控制方法,包括以下步骤:

38、基于预获取的优化运行方法,设定所述热泵耦合相变蓄能系统各时段中深层地埋管流量、相变蓄能单元蓄热量和热泵功率,实现所述热泵耦合相变蓄能系统的控制;

39、其中,所述优化运行方法采用的模型为以运行费用最小、系统cop最大、地热能利用系数最大为目标的地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型,采用混沌粒子群优化算法进行求解。

40、本发明的进一步改进在于,所述以运行费用最小、系统cop最大、地热能利用系数最大为目标的地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型的构建步骤包括:

41、根据电网峰谷分时电价政策、用户端热负荷需求和新能源储能的间歇性,建立待控制的热泵耦合相变蓄能系统的以运行费用最小、系统cop最大和地热能利用系数最大为目标的地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型。

42、本发明的进一步改进在于,所述地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型中,

43、(1)目标函数,包括:

44、1)运行费用w为各小时系统运行产生的电费之和,表达式为,

45、

46、式中:php(t)为t时段热泵功耗;pwp(t)为t时段水泵功耗;e(t)为t时段电价;

47、2)系统cop定义为系统供热量与系统耗电量之比,表达式为,

48、

49、式中:pgeo(t)为t时段地埋管取热量;pwp,(t)为t时段地源侧水泵功耗;

50、3)地热能利用系数ξ定义为地埋管取热量与系统供热量之比,表达式为,

51、

52、(2)约束条件,包括:

53、1)热功率平衡约束,表达式为,pgeo(t)+php(t)+pwp,h(t)=pload(t)+ptes(t);

54、式中:pload(t)为t时段用户热负荷;ptes(t)为t时段相变蓄能单元的蓄热功率;

55、2)水泵流量约束,表达式为,qtes,min≤qtes≤qtes,max;式中:qtes,min为水泵流量最小值,qtes为水泵流量,qtes,max为水泵流量最大值;

56、3)相变蓄能单元容量约束,表达式为,etes,min≤etes≤etes,max;式中:etes,min为容量最小值,etes为容量值,etes,max为容量最大值。

57、本发明的进一步改进在于,所述采用混沌粒子群优化算法进行求解的步骤包括:

58、s21:设定粒子群的种群大小、迭代次数、搜索空间维度;

59、s22:混沌初始化粒子位置和速度;

60、s23:初始化pbest和gbest;

61、s24:计算惯性权重和加权因子;

62、s25:计算粒子的速度和位置;

63、s26:更新pbest和gbest;

64、s27:对最优位置进行混沌优化;

65、s28:随机替换一个粒子的位置;

66、s29:粒子速度在定义域内,判断迭代次数是否达到最大,如果迭代次数达到最大,则得到优化后的结果,输出最优运行方案,包括各时段地埋管流量、蓄热量和热泵功率;如果没有达到,则跳到步骤s24继续迭代计算;

67、其中,步骤s22和s27中混沌初始化粒子位置和速度、对最优位置进行混沌优化的混沌系统方程为logistic方程,表达式为,

68、zn+1=μzn(1-zn),n=0,1,2,…,zn+1;

69、式中:μ为控制参量;初值z0满足0≤z0≤1;

70、步骤s25中,混沌粒子群优化算法的速度更新公式为,

71、

72、;

73、式中:和分别代表第i个粒子第k次迭代时的速度和位置;r1和r2为随机数;pbestid为第i个粒子的个体最优位置;gbestd为种群最佳位置;

74、惯性权重和根据迭代次数的变化动态改变的两个学习因子的公式为:

75、

76、

77、

78、式中:ωmax、ωmin分别为惯性权重ω的上、下限;c1s、c1e分别为加速因子c1的起始值、最终值;c2s、c2e分别为加速因子c2的起始值、最终值;i为当前迭代次数,imax为最大迭代次数。

79、与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:

80、本发明提供的技术方案中,考虑了热负荷对中深层地源热泵耦合相变蓄能装置供暖系统运行的影响,建立了以运行费用最小、系统cop(系统供热量与系统耗电量之比)最大和地热能利用系数最大为目标函数的地源热泵耦合相变蓄能装置供暖模型;同时,利用混沌优化思想对传统pso算法进行改进,获得改进的混沌粒子群优化算法;利用改进的混沌粒子群优化算法进行求解,能够得到不同目标下地源热泵耦合相变蓄能装置供暖系统的运行方案。

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