一种基于能耗控制的加氢站系统配置及运行优化方法

本发明属于氢能，尤其涉及一种基于能耗控制的加氢站系统配置及运行优化方法。

背景技术：

1、随着汽车工业的不断发展，能源安全和环境污染问题凸显。由于这些问题，全球汽车工业开始加速向绿色低碳转型。在过去的几年内，全球氢能产业建设进一步加速，氢燃料电池汽车和加氢站的数目大量增加。随着氢燃料电池汽车的发展，需要加氢站全面建设的覆盖落实满足氢气供应，如何建设成本低、效益高的加氢站成为了新的方向。

2、目前梯级加氢站因其节能、安全等特性得到了大力发展，通常储氢方式为高压储氢，合理的站内储氢系统配置可以有效提高氢气利用率，氢气在压缩状态下会产生剧烈温升，提供有效的氢气温度控制、相关策略制度保证加氢站运行过程节能、安全。

技术实现思路

1、本发明为了建设节能、安全的加氢站，利用粒子群优化-引力搜索混合优化算法对加氢站的梯级储氢系统进行配置，以及运行策略综合优化，得出常规状态下三级储氢罐压力和容积的配置参数，以及psc、中冷温度和预冷温度运行参数优化结果。为此，本发明提供了一种基于能耗控制的加氢站系统配置及运行优化方法。

2、本发明的一种基于能耗控制的加氢站系统配置及运行优化方法，包括以下步骤：

3、步骤1：构建加氢站梯级储氢系统对车载储氢瓶快速加注过程的热力学模型，获取加氢站工作一整天的加氢量所消耗的能量，及站内储氢罐中氢气压力、温度变化。

4、步骤2：根据加氢站每天加氢量要求，参照sae-j2601氢气加注协议，氢气加注过程中氢气质量流量不高于60g/s且最终加注时间不大于180s，提出加注过程中车载储氢瓶内变化压力与站内储氢罐变化压力的比值——压力切换系数，设计满足加氢站需求的压力切换系数。

5、步骤3：基于加氢站能耗控制和安全性考虑，压缩系统中产生的氢气温度不能高于150℃，梯级储氢系统中每级压缩机后配备了中冷换热器，设计压缩过程中冷换热器的设置温度。

6、步骤4：根据加氢温度安全和时间要求，参照sae-j2601氢气加注协议，满足对车载储氢瓶加注最终氢气温度不高于85℃，设计加氢机加注时预冷系统的设置温度。

7、步骤5：根据加氢站加氢量需求，针对加氢站梯级储氢系统的各级站内储氢罐的压力和容量进行配置优化，设计出满足性能要求和成本最低的配置方案。

8、步骤6：根据加氢站梯级储氢系统加氢量需求下总现值成本最低的目标和氢气加注温度、压力、时间和质量状态的约束，建立加氢站-车载储氢瓶快速加注过程的配置和运行优化模型，并运用粒子群优化-引力搜索的混合优化算法求解，完成加氢站梯级储氢系统的配置和运行优化。

9、进一步的，加氢站梯级储氢系统对车载储氢瓶快速加注过程的热力学模型包括加注系统模型和补气系统模型；构建加氢站的加氢系统中车载储氢瓶的氢气温度、压力和质量变化模型，以及加氢机的氢气质量流量变化模型，得到预冷换热器的能耗模型；构建加氢站的补气系统中长管拖车和储氢罐的氢气温度、压力和质量变化模型，以及压缩机的氢气质量流量模型，得到压缩机的能耗模型和中冷换热器的能耗模型。

10、构建梯级储氢加氢站总能耗模型得到加氢站一整天的总压缩能耗wc,all、预冷能耗wpc、中冷能耗wac。

11、采用加氢站工作总能耗最低为优化目标：

12、minwtotal＝min[wc,all+wpc+wac]

13、优化过程的约束条件为：

14、氢气温度约束：t(x)≤358.15k；

15、氢气质量状态约束：soc(x)≥85％；

16、加注时间约束：t(x)≤180s；

17、式中，t(x)为氢气工作温度，soc(x)为加注最终氢气质量状态，t(x)为加氢时间。

18、进一步的，构建加氢站的加氢系统中车载储氢瓶的氢气温度、压力和质量变化模型，以及加氢机的氢气质量流量变化模型，得到预冷换热器的能耗模型，具体为：

19、(1)利用加氢机氢气质量流量模型计算出加氢机的氢气质量流量

20、

21、式中，cd为加氢枪孔口流量系数，为加氢枪的孔口面积，γ为量纲因子且设置为1，ph,ob和ph,ht分别为车载储氢瓶和储氢罐中的氢气压力，zht为储氢罐中氢气的压缩系数，ρh,ht为储氢罐的氢气密度，κ为比热比，计算公式为κ＝cp,h,ht/cv,h,ht，其中，cp,h,ht和cv,h,ht为储氢罐中氢气的等压比热容和等体积比热容。

22、(2)利用预冷换热器能耗模型计算出预冷能耗wpc：

23、

24、式中，cv,h,ht为车载储氢瓶加注的储氢罐氢气的等容比热容，th,ht为储氢罐流出的氢气温度，即流入预冷换热器的氢气温度；cv,h,pc为冷却后流出预冷换热器的氢气等容比热容，tpc为预冷换热器设置温度，δmht为从各储氢罐流入车载储氢瓶的氢气质量。

25、(3)利用车载储氢瓶温度模型计算出车载储氢瓶中氢气温度th,ob：

26、

27、式中，mh,ob为车载储氢瓶中氢气的初始质量,ain,w,ob为车载储氢瓶的内壁表面积，cv,h,ob为氢气的等容比热容，th,ob和tw,ob分别为氢气和缸壁的温度，为氢气与车载储氢瓶内壁之间的热交换系数。

28、(4)利用车载储氢瓶压力模型计算出车载储氢瓶中氢气压力ph,ob：

29、

30、式中，zob为压缩系数，vob、r和mh2分别为车载储氢瓶的体积、气体常数和氢的摩尔质量的常数。

31、进一步的，构建加氢站的补气系统中长管拖车和储氢罐的氢气温度、压力和质量变化模型，以及压缩机的氢气质量流量模型，得到压缩机的能耗模型和中冷换热器的能耗模型，具体为：

32、(1)利用长管拖车温度模型计算出长管拖车中氢气温度th,cg：

33、

34、式中，mh,cg为长管拖车中氢气的初始质量,ain,w,cg为长管拖车的内壁表面积，cv,h,cg为氢气的等容比热容，th,cg和tw,cg分别为氢气和缸壁的温度，为氢气与车载储氢瓶内壁之间的热交换系数；为流出长管拖车的氢气质量流量，tcg为长管拖车中氢气温度。

35、(2)利用长管拖车压力模型计算出长管拖车中氢气压力ph,cg：

36、

37、式中，zcg为压缩系数，vcg、r和mh2分别为长管拖车的体积、气体常数和氢的摩尔质量的常数。

38、(3)利用压缩机质量流量模型计算出经过压缩机氢气质量流量

39、

40、式中，为阀口流通面积；κ为氢气的比热比，计算公式为κ＝cp,h,c/cv,h,c，其中cp,h,c和cv,h,c分别为压缩机中氢气的等压比热容和等体积比热容；a为压缩机中音速，由式计算，ρh,c为压缩机中氢气的密度；ph,c,in和ph,c,out分别表示流入和流出压缩机的氢气压力；为经过压缩后氢气质量流量。

41、(4)利用中冷换热器能耗模型计算出中冷能耗wac：

42、

43、式中，cv,h,in为压缩后流入中冷换热器的氢气的等容比热容，tin,c为压缩后流入中冷换热器的氢气温度，cv,h,ht为冷却后流入加氢罐的氢气的等容比热容，th,ht为中冷换热器设置温度，为制冷设备的性能系数。

44、(5)利用储氢罐温度模型计算出储氢罐中氢气温度th,ht：

45、

46、式中，mh,ht为储氢罐中氢气的初始质量，ain,w,ht为储氢罐的内壁表面积，cv,h,ht为氢气的等容比热容，th,ht和tw,ht分别为氢气和缸壁的温度，为氢气与车载储氢瓶内壁之间的热交换系数；为流出储氢罐的氢气质量流量。

47、(6)利用储氢罐压力模型计算出储氢罐中氢气压力ph,ht：

48、

49、式中，zht为压缩系数，vht为储氢罐的体积。

50、进一步的，构建梯级储氢加氢站总能耗模型具体为：

51、(1)利用每级压缩机能耗模型计算出各级压缩机的压缩能耗分别为wc,1、wc,2和wc,3：

52、

53、式中，tin,0、th,ht1和th,ht2分别为各级压缩机的入口温度，和分别为各级压缩机的压比，σ为压缩机内经过压缩的氢气热容比，为气体常数。

54、(2)利用加注氢气质量变化模型计算出加注完成后车载储氢瓶内氢气质量

55、

56、式中，为加注氢气的过程中流入车载储氢瓶的氢气质量，为流出车载储氢瓶的氢气质量。

57、(3)利用三级压缩机总压缩能耗模型计算出氢气总压缩能耗wc,all：

58、

59、式中，δmht1、δmht2和δmht3为各级压缩机流出氢气质量。

60、运用粒子群优化-引力搜索混合优化算法对加氢站系统配置及运行优化，设定加氢站梯级储氢系统的三级站内储氢罐的压力和容量、压力切换系数psc、预冷温度tpc和中冷温度tac为优化变量，将车载储氢瓶快速加注过程中由总压缩能耗wc,all、预冷能耗wpc和中冷能耗wac组成的总能耗wtotal最低目标作为适应度函数，根据设置的种群大小和最大迭代次数，初始化个体和种群的适应度函数值，动态更新惯性权重和学习因子的值，从而更新每个粒子的位置和速度；根据所给出相关氢气温度、加注时间的约束条件，经过多次迭代计算出加氢站梯级储氢系统的配置和运行参数最优结果；具体为：

61、步骤a：粒子群优化算法模型迭代计算出每个粒子的位置和速度：

62、

63、

64、式中，k为最大迭代次数，c1、c2为学习因子，w为惯性权重的初值，r1和r2是区间[0,1]内的均匀随机变量，为第t代时种群中的局部最优值，gbestk(t)为第t代时所有代数种群中的全局最优值。

65、步骤b：计算引力搜索中粒子的总质量：

66、

67、

68、式中，fiti(t)为粒子在迭代t时刻的适应度值，best(t)和worst(t)分别为所有粒子的最佳和最差适应度，mi(t)为第t代种群中第i个粒子的质量。

69、步骤c：引力常数：

70、

71、rij(t)＝||xi(t),xj(t)||2

72、式中，α是指定的常数，t是当前迭代，t是最大迭代次数，ri,j(t)是i和j两个粒子之间的欧氏距离，g0为引力常数。xi(t)，xi(t)分别为第t代i和j两个粒子的位置。

73、步骤d：计算引力搜索中粒子的总力：

74、

75、式中，rj是区间[0,1]中的随机数，g(t)是t时刻的引力常数，mi(t)和mj(t)是i和j的质量，ε是一个小常数。

76、步骤e：计算出引力搜索中粒子的加速度：

77、

78、式中，fik(t)粒子总力，mi(t)粒子总质量。

79、步骤f：根据引力搜索迭代计算出每个粒子的位置和速度：

80、

81、

82、式中，k为最大迭代次数，ri是区间[0,1]内的均匀随机变量，为加速度。

83、步骤g：根据引力搜索和粒子群优化混合算法迭代计算出每个粒子的位置和速度：

84、

85、

86、式中，n为种群大小，n为问题的搜索空间维度，r3为区间[0,1]内的随机变量。

87、对惯性权重ω的值动态变化调整：

88、对学习因子c1、c2自我认识的能力：

89、

90、

91、式中，a为惯性权重的最大值，b为为惯性权重的最小值，d为调整参数为2，t为当前迭代次数，t为最大迭代次数；e1、e2、f1、f2皆为调整参数，e1取值1，e2取值2，f1取值1，f2取值2。

92、本发明的有益技术效果为：

93、本发明建立了加氢站梯级储氢系统对车载储氢瓶快速加注过程的热力学模型，针对目前平均压力斜坡速率(aprr)模拟的加注过程模型构建存在缺陷，为更加接近实际工况，建立了长管拖车有关氢气压力、温度和质量变化的热力学模型。基于粒子群优化-引力搜索的混合优化算法求解，完成对加氢站梯级储氢系统配置及运行优化，为加氢站示范项目的设计、建设与运行提供节能、高效、安全的参考方案。

94、本发明利用仿真模型验证对三个重要运行参数从氢气能耗、温度、时间等角度进行分析均符合sae-j2601加注协议标准。针对梯级加氢站处于复杂工况下，基于优化结果中的配置参数和运行参数，分别对不同初始压力、环境温度条件下的加注过程进行分析，得出结论全工况下氢气的温度、压力、soc值和加氢时间也能满足加氢站的实际工作情况。