一种基于建筑等效热储能的多能流系统日前优化方法与流程

本发明属于多能流系统运行优化领域，涉及一种基于建筑等效热储能的多能流系统日前优化方法。

背景技术：

在多能流系统中，能源形式多样导致控制复杂，难以得到运行成本最低的运行方案，尤其是考虑建筑物所具有的热惯性的时候，运行成本计算会更加复杂。

现有已有不少方案可以实现多能流系统的日前优化方法，主要通过以下几个步骤。

1、明确问题核心。该问题在数学上属于优化问题，因此需要先设定好控制变量(一般为设备的运行计划)，然后分别确定目标函数和约束条件，最后使用有效的求解方法求解出最优解，便可得到各个设备的运行计划。

2、对系统中不同的设备和网络进行建模，包含但不限于光伏、风机、电储能、三联供、蓄水罐等，得到能反应各个设备和网络特征的约束方程；

3、根据系统各个节点的电负荷、热负荷、发电等情况，得到能反应负荷和发电情况的约束方程；

4、根据系统需求(一般为运行成本最低或最小)建立目标函数；

5、使用有效的数学求解器，求解上述约束方程和目标函数对应的优化问题。

而在对热负荷的处理方法中，由于热源对应的控制变量为热功率，而热负荷对应的需求为温度值的允许范围(如建筑设定温度)，因此目前有以下两个处理方法：

1、通过对建筑的热特性计算，先将温度值转化为热功率，然后给定热功率的允许范围，进而建立相应的约束方程。

2、根据热功率与建筑温度之间的函数关系，直接建立相应的非线性约束方程。

第一种处理方法，由于在温度值转化为热功率的转化过程中，存在计算误差，而且由于热功率与建筑温度之间的关系非常复杂，热功率的允许范围和温度值的允许范围并不直接对应。而且由于建筑具有热惯性，会随着时间积累误差。因此会导致最后结果得到的温度值超出允许范围，或是温度值在范围内但优化效果不够理想。

第二种处理方法，由于热功率与建筑温度之间的关系非常复杂，是复杂的非线性关系。如果直接将复杂方程放入优化问题中，当问题规模较大时，会大大影响计算速度与收敛性。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是克服上述现有技术存在的缺陷，提供一种基于建筑等效热储能的多能流系统日前优化方法，其一方面保证温度的控制范围在允许范围内实现最低日运行成本，另一方面保证高计算速度和高收敛性。

为此，本发明采用如下的技术方案：一种基于建筑等效热储能的多能流系统日前优化方法，其内容如下：首先基于热力学定律，根据建筑的热特性和热惯性，建立建筑温度与热功率之间的关系；然后根据此关系，将建筑的温度允许范围等效为热储能，即建筑的热负荷等效为一个固定的热功率值和一个热储能的组合，进而建立多能流系统其它部分的约束方程，以日运行成本最小为目标函数。

本发明可以将复杂的热特性等效为固定的热负荷与热储能装置，且热储能特性与电储能特性相近，可以高效地进行优化调度。

进一步的，通过求解器计算目标函数，确定多能流系统中各个设备的调度计划与系统运行状态。

进一步的，对于一个典型的多能系统，需要在计算中考虑系统中建筑的热特性，任一时刻下建筑内的温度与自身的热惯性有关，因此温度不会发生突变，而是连续地逐渐趋于某个稳定值，温度的变化速度与建筑的时间常数有关，时间常数则由建筑的各项物理参数共同决定，在已知时间常数的前提下，任一时刻建筑的温度表示为：

式中：和分别是建筑在t和t-1时刻的温度，是t-1时刻下建筑外的温度，δt是t时刻与t-1时刻之间的时间间隔，qdev是热源或冷源设备在δt时间段内产生的热能，η是建筑的比热，tc是整个建筑与热惯性相关的时间常数。

进一步的，理想情况下，室内的理想温度设置为常数t^s，因此式(1)改写为：

式中，qload是维持室内温度为t^s不变时的热负荷能量。

进一步的，式(2)表示qload与室外变化的温度有关，因此，两者之间的关系如下：

进一步的，用建筑蓄热特性来进行多能流系统负荷的削峰填谷，考虑到热储能的影响，式(2)改写为：

式中，qsto是系统储能的能量，在这种情况下，任一时刻t下室内温度不一定再维持原先的固定值t^s，将式(3)代入式(4)得：

考虑到用户可接受的温度变化范围，t^min和t^max分别为可接受的最小与最大温度，因此系统储能能量的范围qsto计算如下：

根据时长的选择，储热能力qsto等效为一个储热设备，设备的容量s与soc如下：

从式(7)中看到，设备的容量与选定的时长δt有关，且随着时长增大而减小，为达到好的削峰填谷效果，需要选择合适的时长δt。

进一步的，在选定δt后，根据式(7)与式(8)，将建筑热负荷等效为一个固定的热负荷与一个热储能装置的组合，搭建系统中其它设备的约束条件和最低日运行成本的目标函数，进行系统的日前优化调度，实现系统高效运行。

本发明具有的有益效果如下：

1)背景技术中第一种处理方法的简化过于简单会引起误差，导致温度控制超出范围或者优化效率不高。本发明的方法建立了与时间相关的更精确实用的等效方法。

2)背景技术中第二种处理方法的关系过于复杂，会导致优化计算速度慢或者计算不收敛，计算复杂度大大提高。本发明的方法把复杂的热特性等效成为一个热储能装置，其调度与控制方法与普通的电储能装置相同，便于控制与计算。

附图说明

图1是本发明实施例中储热能量qsto与时长δt的关系图；

图2是本发明实施例中的多能流系统结构图；

图3是本发明实施例中系统日电负荷功率曲线图；

图4是本发明实施例中系统日热负荷功率曲线图；

图5是本发明实施例中系统电价曲线图；

图6是本发明实施例中系统各部分运行计划情况图；

图7是本发明实施例中建筑原热负荷功率与实际供应热功率的情况图；

图8是本发明实施例中建筑内温度的变化情况图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合说明书附图及实施例对本发明进行深入地详细说明。应当理解，此处所描述的实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定发明。

一些跟技术方案有关的专业术语如下。

多能流系统：包含多种能量形式(电、气、水、热)的能量供应、能量传输、能量消耗的小型物理网络系统(类似定义：综合能源系统、多能流微网系统、多能互补系统)。

日前优化：针对未来24小时，通过优化计算得到一个效果好的运行计划，指导各个设备在未来24小时内参考此计划运行。

热储能：能够存储与释放热能的装置。

热惯性：由于建筑物的质量、比热容和热传导的原因，设备供热功率的变化不会马上反应到建筑温度的变化上来，而是会经过一定的时间后才会慢慢体现的一种特性。时间长短与上述参数有关。

本实施例提供了一种基于建筑等效热储能的多能流系统日前优化方法，首先基于热力学定律，根据建筑的热特性和热惯性，建立建筑温度与热功率之间的关系；然后根据此关系，将建筑的温度允许范围等效为热储能，即建筑的热负荷等效为一个固定的热功率值和一个热储能的组合，进而建立系统其它部分的约束方程，以日运行成本最小为目标函数，通过求解器计算目标函数，确定多能流系统中各个设备的调度计划与系统运行状态。

1)建筑热特性分析

对于一个典型的多能系统，需要在计算中考虑系统中建筑的热特性。任一时刻下建筑内的温度与自身的热惯性有关，因此温度不会发生突变，而是连续地逐渐趋于某个稳定值。温度的变化速度与建筑的时间常数有关，时间常数则由建筑的各项物理参数共同决定。在已知时间常数的前提下，任一时刻建筑的温度可表示为：

式中：和分别是建筑在t和t-1时刻的温度，是t-1时刻下建筑外的温度。δt是t时刻与t-1时刻之间的时间间隔。qdev是热源(冷源)设备在δt时间段内产生的热能，如空调等。η是建筑的比热。tc是整个建筑与热惯性相关的时间常数。

式(1)表示温度会按指数规律发生变化。当室内与室外温度相差较大时，温度的变化速度较快；当室内与室外温度相差较小时，温度的变化速度较慢。理想情况下，室内的理想温度可以设置为常数t^s，因此式(1)可以改写为：

式中qload是维持室内温度为t^s不变时的热负荷能量。式(2)表示了qload与室外变化的温度有关，因此两者之间的关系如下：

2)建筑的等效热储能

由于电能即发即用实时平衡，因此电负荷一般为确定值。而热负荷具有不同的特性。以一个房间内的温度为例，人体可接受一定范围内的温度变化，因此对应此房间的热负荷不是确定值，可在一定范围内进行调节。因此可以用这种建筑蓄热特性来进行系统负荷的削峰填谷。考虑到热储能的影响，式(2)可改写为：

式中qsto是系统储能(放能)的能量，在这种情况下，任一时刻t下室内温度不一定再维持原先的固定值t^s。将式(3)代入式(4)可得：

考虑到用户可接受的温度变化范围，t^min和t^max分别为可接受的最小与最大温度。因此系统储能(放能)能量的范围qsto可计算如下：

根据式(6)中系统储能(放能)能量的范围qsto与时长δt的关系，可得关系图如图1所示。从图中可以看出qsto随着时长δt增大而衰减，说明这种由于热惯性引起的大容量储热能力是暂时的，尤其是当时长较长时(δt>3tc)，储热能力最终会衰减到一个固定值。因此，根据时长的选择，储热能力qsto可以等效为一个储热设备，设备的容量与soc如下：

从式(7)中可以看到，设备的容量与选定的时长δt有关，且随着时长增大而减小。因此为了达到较好的削峰填谷效果，需要选择合适的时长δt。以浙江为例，实际中的建筑时间常数约为1～10h，峰值电价时间约为2h，因此δt可以选取为2h，从而在峰值电价时段起到最有效的削峰填谷作用。高峰电价持续时间为9h，因此δt也可以选取为9h，从而对整天的能量分配起到优化作用。另外，也可以在不同时段采用不同的等效方式，起到混合最优的效果。

在选定了δt后，根据式(7)与式(8)，可将建筑热负荷等效为一个固定的热负荷与一个热储能装置的组合。搭建系统中其它设备的约束条件和最低日运行成本的目标函数，可以进行系统的日前优化调度，实现系统高效运行。

将本发明的方法应用于小型多能流系统进行说明。系统结构图如图2所示，由冷热电三联供机组、空调机组、电储能系统、电负荷和热负荷多个部分组成。因此多能系统中电热负荷存在互补耦合关系。系统的日电负荷曲线如图3所示，日热负荷曲线如图4所示，电价情况如图5所示，假定用户可接受的温度波动在3摄氏度以内。

分别针对各个部分建立相应的约束条件。

1)热储能设备(由建筑热惯性等效而来)

根据前述等效方法，热储能设备的蓄热功率无上限，放热功率的上限即为建筑的热负荷功率，则有关系如下：

-ph,load<pcharge(21)

式中pcharge是储能装置的储热功率(放热为负)，ph,load该建筑的热负荷，同时为设备的最大放热功率。

储能装置当前的剩余能量情况与上一时刻的剩余能量有关，且不能超过储能的容量上限，约束如下：

式中soct-1、soct分别为t-1时刻和t时刻的储能的剩余容量百分比，s为储能系统的容量，pcharge为储能系统的储热功率，δtc为优化计算的时间间隔。

2)电储能设备

根据实际的储能装置，给定储能装置自身的充放电功率限值如下：

-pdis,max<pcharge<pchar,max(23)

式中pcharge是储能充电功率(放电为负)，pchar,max为最大充电功率，pdis,max为最大放电功率。

储能装置当前的剩余能量情况与上一时刻的剩余能量有关，且不能超过储能的容量上限，约束如下：

式中soct-1、soct分别为t-1时刻和t时刻的储能的剩余容量百分比，s为储能系统的容量，dod为储能的最大放电深度，pcharge为储能系统的储电功率，δtc为优化计算的时间间隔。

3)冷热电三联供机组

式中，pe、ph、pc分别为三联供机组的供电、供热、供冷功率，ηe、ηh、ηc分别为三联供机组的供电、供热、供冷的转换能效参数，qgas为机组消耗的天然气流量，kgas为天然气的热值参数，且根据三联供机组特性，可以通过控制烟气进量来调节热功率。三联供机组的类型不同，能效参数的计算方式不同，以线性能效参数计算为例，如下：

其中pe,st为机组的额定供电功率，qgas,st为机组提供额定供电功率情况下的耗气速率，ηe0为机组供电能效参数基准值，a为比例参数。同时，由于机组运行特性，开启的机组具有最小的出力限制如下：

pe>pe,minph>ph,minpc>pc,min(27)

其中，pe,min、ph,min、pc,min分别为三联供机组的供电、供热、供冷的最小功率出力限值。

4)空调设备

电空调具有制热或制冷模式，在不同运行模式下，其能效不同，因此其供热功率与供冷功率如下：

其中pein为电空调的消耗功率，ηh为电空调的制热能效，ηc为电空调的制冷能效，ph、pc分别为电空调的制热、制冷功率。

5)电功率平衡

其中pei为第i个设备与电网之间的交换功率，以注入系统为正，pe,load为系统的电负荷功率，pgrid为系统从电网的购电功率。

6)热功率平衡

在小型网络中，可以基于各个设备模型与系统的交换功率，建立功率平衡模型如下：

其中phi为第i个设备与热管网之间的交换功率，以注入系统为正，ph,load为系统的热负荷功率。

7)目标函数

建立目标函数，以日运行成本的最小化为优化目标，系统的成本主要由购电、购气成本组成，具体目标函数如下所示。

其中，fe为电价，fgas为天价，pe为从电网购电的电功率，qgas为消耗天然气的速率。

根据日前优化调度的结果，系统直接获得各个设备的调度计划，以及与电网联络线的计划功率。图6展示了系统各部分的日前计划运行情况。图7展示了建筑原热负荷功率(即波动幅度小的曲线)与实际供应热功率(即波动幅度大的曲线)的情况，图8展示了建筑内温度的变化情况，波动控制在3摄氏度以内。