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    冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)建模方法綜述

    2020-05-06 14:47:02
    浙江電力 2020年4期
    關(guān)鍵詞:三聯(lián)建模負荷

    (國網(wǎng)浙江省電力有限公司電力科學(xué)研究院,杭州 310014)

    0 引言

    當(dāng)前,我國能源體系仍以煤炭為主要燃料[1],但煤炭能源利用效率偏低[2]、碳排放量較高[3-4]。同時,由于我國能源“雙控”工作面臨巨大的壓力,因此,需要加快我國能源結(jié)構(gòu)由煤炭向天然氣與可再生能源的轉(zhuǎn)變[5-7],其中,高效、清潔、靠近用戶側(cè)的CCHP(冷熱電三聯(lián)供)能源利用方式得到了廣泛關(guān)注[8]。系統(tǒng)分布在用戶側(cè),以能源梯級利用為導(dǎo)向,擁有能源綜合利用率高(一次能源利用率可達75%~80%)、經(jīng)濟環(huán)保、削峰填谷易進行電力調(diào)峰的優(yōu)勢。同時,CCHP 系統(tǒng)兼容多種供能方式,可以實現(xiàn)天然氣等化石能源與太陽能、生物質(zhì)能、地?zé)崮?、余壓余熱余氣以及燃料電池等多種能源形式耦合互補。尤其在建筑中采用制冷、供暖和發(fā)電相結(jié)合的三聯(lián)供系統(tǒng)通常成本較低,適合燃油價格較高的地區(qū)及國家[9]。

    2005—2015 年,我國天然氣消費量年均增長146.3 億m3,年均增長16%[10]。天然氣占一次能源消費結(jié)構(gòu)中的比重逐步提高,從2005 年的2.4%增至5.9%,因此,天然氣在一次能源消費結(jié)構(gòu)中的比例始終處于上升態(tài)勢。而天然氣CCHP系統(tǒng)是一種目前廣泛流行的分布式能源利用方式,其采用“多源輸入,綜合互補;品位對口,梯級利用;多元輸出,分配得當(dāng)”的原則。一般地,CCHP 系統(tǒng)主要由動力設(shè)備(發(fā)電機組)、余熱利用系統(tǒng)(如吸收式制冷機組)、通風(fēng)系統(tǒng)、供配電系統(tǒng)、天然氣供應(yīng)系統(tǒng)、消防系統(tǒng)等組成。常見的動力設(shè)備主要有燃氣輪機、微燃機、內(nèi)燃機和燃料電池等。典型的CCHP 系統(tǒng)如圖1 所示。發(fā)電機組利用天然氣等能源進行燃燒發(fā)電,并輸送至電網(wǎng),機組發(fā)電過程中所產(chǎn)生的散熱以及余熱通過制冷或制熱機組進行余熱利用,為用戶提供所需的冷負荷和熱負荷。當(dāng)發(fā)電機組所產(chǎn)生電能不能滿足用戶所需電負荷時,欠缺部分將通過電網(wǎng)進行補充;當(dāng)發(fā)電機組所產(chǎn)生電能超過用戶所需電負荷時,多余部分輸送至電網(wǎng),采用“余電上網(wǎng)”的模式[11]。

    圖1 典型的冷熱電三聯(lián)供系統(tǒng)

    Chicco G 和Mancarella[12]總結(jié)了三聯(lián)供系統(tǒng)的特點,提出了一種綜合性的分布式三聯(lián)供系統(tǒng)框架。Al-Sulaiman 等人[13]對三聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)點、發(fā)展、挑戰(zhàn)等方面進行了綜述,指出原動機是三聯(lián)供系統(tǒng)差異的最主要區(qū)別,并對不同的原動機類型進行了詳細的比較。劉小軍[14]對不同類型的CCHP 系統(tǒng)的建模方法進行了歸納,重點分析了基于全局的系統(tǒng)運行模型,總結(jié)了典型的建模過程。Cho 等人[15]對CCHP 系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進行了綜述,從能量平衡和平衡2 個角度對已進行的研究進行總結(jié),認為系統(tǒng)建模是三聯(lián)供系統(tǒng)規(guī)劃和能源管理的核心。Gu 等人[16]對CCHP 系統(tǒng)建模方法進行了綜述,討論了系統(tǒng)優(yōu)化控制、降低排放等系統(tǒng)能源管理策略。Jradi 和Riffat[17]針對最新的三聯(lián)供系統(tǒng)性能優(yōu)化運行策略進行了討論,詳細比較了原動機類型和制冷方式的差異。

    由上可知,CCHP 系統(tǒng)是具有多種能量輸出形式的復(fù)雜系統(tǒng),涉及多種能源與多種輸出負荷的匹配優(yōu)化,為了實現(xiàn)系統(tǒng)整體設(shè)計和運行方式的優(yōu)化,可以采用建模的方法進行分析比較。因此,所使用的設(shè)計算法和運行優(yōu)化策略是保證系統(tǒng)安全、高效、清潔運行的關(guān)鍵[18-20]。

    本文通過綜述國內(nèi)外CCHP 系統(tǒng)建模優(yōu)化方面的研究,對主要的建模方法進行分類討論,并從系統(tǒng)設(shè)計和運行策略2 個方面對三聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)化進行分析,最后對三聯(lián)供系統(tǒng)的建模方法進行總結(jié)。

    1 三聯(lián)供系統(tǒng)

    不同于熱電聯(lián)產(chǎn)技術(shù),CCHP 技術(shù)可以對機組運行過程中損失的熱量進行捕捉,用以驅(qū)動熱泵或吸收式機組進行供熱/供冷。因此,CCHP 系統(tǒng)比傳統(tǒng)的發(fā)電廠或熱電聯(lián)產(chǎn)機組具有更高的能源利用效率[9]。

    CCHP 系統(tǒng)如圖1 所示,燃料和多余的空氣混合并燃燒以驅(qū)動原動機,所產(chǎn)生的電能供使用,有多余時連接至電網(wǎng),不足時由電網(wǎng)補充。來自原動機的高溫廢氣的能量主要通過制冷機組或制熱機組回收。此外,余熱鍋爐等調(diào)峰設(shè)備可能會投入運行以補充熱量。三聯(lián)供系統(tǒng)和分供系統(tǒng)的對比情況如圖2 所示。當(dāng)負荷相同時,三聯(lián)供系統(tǒng)的燃料消耗量更少,能源利用效率更高。燃氣熱電聯(lián)供(三聯(lián)供系統(tǒng)的供熱工況)、燃氣熱電分供和燃煤熱電分供的能源利用率、CO2排放量對比如表1 所示,由于通常燃氣熱電分供中熱電比例接近于1:1,因此表1 中的數(shù)據(jù)折算至用戶使用1 度電及1 度熱時的情況。三聯(lián)供系統(tǒng)對建筑、公用社區(qū)等供能具有以下優(yōu)點:

    (1)降低燃料成本(占總能源成本的30%~50%),從而節(jié)省大量運維成本,縮短投資回收期。

    (2)通過出售多余的電力、蒸汽和熱能,以及冷能增加項目收入。

    (3)由于使用多種能源形式,且能源生產(chǎn)靠近用戶側(cè),大大提高了用能可靠性,為用戶提供優(yōu)質(zhì)的能源備用。

    (4)能源運輸具有更好的靈活性,減少了對大型輸電線路等基礎(chǔ)設(shè)施的依賴性。

    圖2 三聯(lián)供系統(tǒng)和分供系統(tǒng)對比

    表1 用戶側(cè)能源綜合利用率和CO2 排放情況

    (5)減少CO2,NOX,SO2、顆粒物和其他溫室氣體的排放,符合日益嚴格的能源標準的相關(guān)要求。據(jù)統(tǒng)計,2007 年全球三聯(lián)供系統(tǒng)減少了1 476萬t CO2的排放[3,9]。

    2 優(yōu)化目標

    雖然三聯(lián)供系統(tǒng)具有能源利用率高、經(jīng)濟環(huán)保等諸多優(yōu)點,但是其涉及多種能源和多種負荷的優(yōu)化匹配,系統(tǒng)的能量調(diào)控與運行管理十分復(fù)雜,而這部分對系統(tǒng)綜合效益的實現(xiàn)影響較大。因此,通過建模對三聯(lián)供系統(tǒng)進行仿真計算既可以了解系統(tǒng)在能源利用和經(jīng)濟等方面的情況,又能節(jié)省計算的人力和時間。其中,系統(tǒng)的經(jīng)濟性、節(jié)能性和環(huán)保性是最重要的3 個建模指標[21]。文獻[21]提出了一個全面評價三聯(lián)供系統(tǒng)的方案,評價指標主要為:一次能源節(jié)省量、二氧化碳減排量以及全年費用節(jié)省量。文獻[22]使用一次能源消耗量、二氧化碳減排量、運行費用來衡量系統(tǒng)的狀況。與此類似,大部分關(guān)于三聯(lián)供系統(tǒng)的研究都采用技術(shù)、環(huán)境、經(jīng)濟3 個方面相關(guān)的參數(shù)指標對系統(tǒng)進行評價,其中,技術(shù)指標指的是對于三聯(lián)供系統(tǒng)運行所消耗的一次能源,或者是滿足同等冷、熱、電負荷需求下三聯(lián)供系統(tǒng)與常規(guī)系統(tǒng)比較所減少的一次能源消耗量;環(huán)境指標主要是指三聯(lián)供系統(tǒng)與常規(guī)系統(tǒng)比較所減少的二氧化碳等污染物的排放量;經(jīng)濟指標指的是三聯(lián)供系統(tǒng)運行、設(shè)備等方面的費用,涉及系統(tǒng)配置、運行策略等。一般不同的研究所使用的評價指標形式存在一定差異,但究其根本,優(yōu)化目標都是屬于經(jīng)濟、環(huán)境、技術(shù)中的某個或是某幾個。

    結(jié)合三聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)化目標,提出系統(tǒng)模型構(gòu)建的流程,如圖3 所示。系統(tǒng)模型優(yōu)化主要包含設(shè)計優(yōu)化和運行優(yōu)化兩部分。設(shè)計優(yōu)化通過能源需求和負荷分析,為工藝選擇、設(shè)備配置提供指導(dǎo);運行優(yōu)化則是通過合理的控制策略,實現(xiàn)系統(tǒng)運行過程中最優(yōu)的能源利用效率、經(jīng)濟性、污染物排放量目標。設(shè)計階段,在調(diào)研得到用戶冷、熱、電負荷數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合實際情況針對性的分析多種系統(tǒng)配置的可行性,如三聯(lián)供系統(tǒng)結(jié)合可再生能源、熱泵或蓄能等技術(shù),利用數(shù)值模擬的方法對系統(tǒng)方案進行比較選擇。對于系統(tǒng)的運行優(yōu)化,主要是通過三聯(lián)供方式匹配用戶需求,若發(fā)電量不足,則從電網(wǎng)進行補充;若冷、熱量不足,則使用電制冷空調(diào)、燃氣鍋爐、天然氣直燃等制冷制熱設(shè)備進行補充,從而實現(xiàn)冷、熱的供需匹配。

    圖3 三聯(lián)供系統(tǒng)模型構(gòu)建流程

    在三聯(lián)供系統(tǒng)建模優(yōu)化過程中,采用的目標函數(shù)是單個或者多個[23],優(yōu)化目標的數(shù)量會影響方程算法的選擇:

    (1)單目標。一般這種情況,三聯(lián)供系統(tǒng)的設(shè)備組合已經(jīng)確定,主要是優(yōu)化運行方案,常以年運行費用為目標函數(shù)。

    (2)擬合多目標。優(yōu)化目標包含技術(shù)、經(jīng)濟和環(huán)境,通過加權(quán)、賦值系數(shù)等方法將多目標值擬合為1 個目標。由于3 個目標性質(zhì)的差異,如果無法準確衡量技術(shù)、環(huán)境的經(jīng)濟性,則所得到的目標函數(shù)不能全面反映系統(tǒng)的情況。同時,由于環(huán)境的差異性,此方法可能不具有普適性。

    (3)多目標。通過獨立優(yōu)化環(huán)境、經(jīng)濟和技術(shù)目標,得到各個目標之間的關(guān)系,從而準確地反映三聯(lián)供系統(tǒng)的性能。

    相關(guān)文獻的優(yōu)化目標統(tǒng)計如表2 所示。

    3 模型求解方法

    在三聯(lián)供系統(tǒng)建模時,目標函數(shù)的個數(shù)、變量形式、模型是否線性等都對求解算法的選擇有較大的影響,所以可以采用求解算法對系統(tǒng)建模的相關(guān)研究進行分類。求解算法大致包括:LP(線性規(guī)劃)、MILP(混合整數(shù)線性規(guī)劃)、NLP(非線性規(guī)劃)、MINLP(混合整數(shù)非線性規(guī)劃)、PSO(粒子群算法)、GA(遺傳算法)等。相關(guān)文獻總結(jié)如表3 所示。

    3.1 線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃

    線性規(guī)劃算法是三聯(lián)供系統(tǒng)建模中常用的一種方法。一般而言,枚舉法、單純形法是線性規(guī)劃算法常見的求解方法。Arosio 等人[31]使用能量和經(jīng)濟2 個目標函數(shù)分別從簡化和完整2 個層面對三聯(lián)供系統(tǒng)進行了分析。Cho 等人[32]基于網(wǎng)絡(luò)模型對三聯(lián)供系統(tǒng)的建模進行了研究,采用運行費用、一次能源消耗量和二氧化碳減排量,使用最優(yōu)能量調(diào)度的計算方法分析了不同氣候條件下的三聯(lián)供系統(tǒng),認為3 個目標函數(shù)之間不存在相同的變化趨勢,即變化一個參數(shù),可能導(dǎo)致另外2 個參數(shù)增加或者是減少。Hu 和Cho[33]在文獻[32]的基礎(chǔ)上將確定性模型拓展為多目標隨機模型,增加了優(yōu)化運行策略可靠性的概率約束。Cardona等人[34]對Malpensa 2000 CHCP(熱電聯(lián)產(chǎn))發(fā)電廠的重新發(fā)電和運行策略進行了分析,通過對能源流和凈現(xiàn)金流的分析,他們認為單純以利潤為導(dǎo)向的管理方式雖然可以顯著減少能量節(jié)省,但是卻對年度一次能源消耗量和污染物排放量影響較低。Kong 等人[35]提出了一個基礎(chǔ)的線性規(guī)劃模型對三聯(lián)供系統(tǒng)的最佳能源形式組合進行選擇,將機組的負荷比例與余熱比例作為變量,在所設(shè)定的電、冷、熱負荷條件下,計算購買能源成本的最小值,結(jié)果顯示,三聯(lián)供系統(tǒng)最佳的運行方式取決于系統(tǒng)對冷、熱、電負荷的滿足情況。線性規(guī)劃算法是決策系統(tǒng)的靜態(tài)最優(yōu)化數(shù)學(xué)規(guī)劃方法之一,但由于其對數(shù)據(jù)的準確性要求高,且只能對線性問題進行規(guī)劃約束,因此該算法運算效率低、計算量較大,近些年在三聯(lián)供系統(tǒng)建模中的應(yīng)用有所減少。

    一些學(xué)者使用MILP 算法對三聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)化進行了研究。Canova 等人[36]將系統(tǒng)全部產(chǎn)品的成本最小化作為目標,從而提出了一種對三聯(lián)供系統(tǒng)能源管理進行優(yōu)化的MILP 模型。對7 個不同規(guī)模的系統(tǒng)進行了投資經(jīng)濟分析,使用現(xiàn)金流量分析每個系統(tǒng)的投資回收期。Arcuri 等人[37]介紹了用于優(yōu)化醫(yī)院綜合大樓的能量管理程序,該程序依據(jù)每小時負荷圖,通過尋優(yōu)算法得到三聯(lián)供系統(tǒng)的設(shè)計和運行條件,該文獻證明使用MILP算法可以極大地改善能量管理,實現(xiàn)經(jīng)濟、能量和環(huán)境效益的增加。Buoro 等人[38]提出了一個MILP模型用以解決給區(qū)域供暖/冷的三聯(lián)供系統(tǒng)的配置和運行優(yōu)化,將全年成本費用作為目標函數(shù),引入能量平衡作為約束條件,然后利用商業(yè)軟件X-Press 進行計算,所使用的決策變量有:微型燃氣輪機和吸收式制冷/制熱機組的數(shù)量;區(qū)域熱網(wǎng)/冷網(wǎng)中管道的數(shù)量、容量大小和相關(guān)長度;已安裝設(shè)備的每小時運行情況;每小時的能量流動情況;每小時向電網(wǎng)出售或者是購買的電能。Carvalho 等人[39]使用2 個環(huán)境參數(shù)和1 個經(jīng)濟參數(shù)建立目標函數(shù),該模型由容量、負荷和能量平衡的約束,最后使用LINGO 軟件進行求解。在此基礎(chǔ)之上,Carvalho 等人[40]提出了一種MILP 模型對三聯(lián)供系統(tǒng)的設(shè)備配置和運行方式進行了優(yōu)化。接著,Carvalho[41]對一個給醫(yī)院供能的三聯(lián)供系統(tǒng)進行了研究,同時考慮了環(huán)境和經(jīng)濟方面的指標,從而提出了一種可以表征經(jīng)濟和環(huán)境之間最佳平衡值的方法,并利用ε 約束方法取得Pareto參數(shù)集。Henggeler[42]將能量系統(tǒng)優(yōu)化的若干變量的約束分為以下6 類:能量平衡;機組容量和負荷匹配性;所在區(qū)域的能量系統(tǒng)平衡;所在區(qū)域的能量系統(tǒng)容量限制;運行部分負荷限制;政策限制。

    表2 優(yōu)化目標統(tǒng)計

    另一方面,整數(shù)變量的數(shù)量對MILP 問題會產(chǎn)生較大的影響。Piacentino[43]通過采用“8760 模型”對開/關(guān)狀態(tài)進行二進制變量的假設(shè),對整數(shù)變量進行簡化處理并減少其數(shù)量,為三聯(lián)供系統(tǒng)的MILP 優(yōu)化處理提供了一種新的計算途徑。接著,Piacentino 等人[44]使用以利潤為目標的MILP算法對三聯(lián)供系統(tǒng)進行設(shè)計優(yōu)化,涉及所有設(shè)備的配置、容量選擇等因素。相比較線性規(guī)劃算法,引入整數(shù)決策變量的MILP 算法可以更好地表示設(shè)備機組的開啟情況(如0-1 型整數(shù)線性規(guī)劃),有利于目標函數(shù)和約束條件的優(yōu)化,并且對于三聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化運行的模型,可以求解得到更加符合實際的組合方案。但是,由于MILP 算法既要處理離散變量又要處理連續(xù)變量,其計算量比線性規(guī)劃算法更大,因此,需要優(yōu)化算法以提高計算精度、減少計算量。

    表3 文獻總結(jié)

    線性規(guī)劃和MILP 算法的使用思路非常清晰,易于理解,同時該優(yōu)化模型的求解過程一般遍歷了所有可能的組合情況,結(jié)果非??煽俊5捎诖?,該算法占用計算機內(nèi)容較大,計算耗時長,可能會造成計算精度的降低。

    3.2 非線性規(guī)劃和混合整數(shù)非線性規(guī)劃

    文獻[45]研究了以液體燃料(柴油和石油)、煤與生物質(zhì)作為原料的三聯(lián)供系統(tǒng),提出以NPV(凈現(xiàn)值)最大化為目標的優(yōu)化函數(shù)。該函數(shù)包括659 個變量和652 個約束,同時使用了NLP 和LP求解方法。Chicco[46]為三聯(lián)供系統(tǒng)運行優(yōu)化問題提出了一種矩陣方法,搭建了切實有效的框架決策,將每小時能源成本最小化作為運行優(yōu)化的目標,利用順序編程方法進行計算得到了結(jié)果。Tora 等人[47]設(shè)計了一種可用于太陽能結(jié)合三聯(lián)供系統(tǒng)的計算方法,該算法采用非線性規(guī)劃方法,可以對最優(yōu)的電、冷、熱負荷進行匹配,并對運行過程中化石能源和太陽能的比例進行優(yōu)化,以得到最佳運行策略。Vallianou 等人[48]選擇成本費用最小化作為目標函數(shù),使用多階段矢量參數(shù)化方法和SNOPT 軟件進行規(guī)劃。羅必雄[49]對一個實際能源站進行運行優(yōu)化分析,將系統(tǒng)的運行模式分為5 種,分別為:經(jīng)濟性最優(yōu)模式、能源綜合利用效率最優(yōu)模式、以冷定電模式、電負荷跟蹤模式及擴展模式,并結(jié)合負荷預(yù)測技術(shù)分別建立函數(shù)模型。有約束問題和無約束問題是非線性規(guī)劃的兩大類。在三聯(lián)供系統(tǒng)的建模中,大多數(shù)是有約束條件的非線性規(guī)劃問題,計算求解過程比較困難、十分復(fù)雜。在求解過程中,通常采用將非線性規(guī)劃化為近似的線性規(guī)劃、約束問題變?yōu)橐幌盗袩o約束極值問題等方法,這會導(dǎo)致計算結(jié)果精度一定程度的降低。

    混合整數(shù)非線性規(guī)劃算法也是三聯(lián)供系統(tǒng)常用的方法之一。Chen 等人[50]研究了柔性三聯(lián)供系統(tǒng)的設(shè)計和運行優(yōu)化,指出通過引入額外的信息來使用增強分解算法,增強分解算法比全局最優(yōu)求解器可以更快地收斂。Tian X[51]研究了三聯(lián)供系統(tǒng)中電力和供暖的解耦問題,提出弱解耦方法并將其與強解耦方法進行比較:強解耦方案應(yīng)用于具有特定操作約束的單獨系統(tǒng)或者是冷熱電系統(tǒng),主要側(cè)重于三聯(lián)供系統(tǒng)中單個子系統(tǒng)的建模仿真問題。弱解耦方法基于矩陣理論,可以更好地匹配解耦的需求。Liu 等人[52]在GAMS 軟件中模擬了所提出的MINLP 模型,其中包括15 個二元變量,299 個連續(xù)變量和293 個方程(107 個為非線性),以及20 個不等式約束條件。Prihatin 等人[53]乙二醇三聯(lián)供系統(tǒng)的實際工程進行了研究,從中構(gòu)建了一個非凸的MINLP 模型,在GAMS中進行模型的建立,結(jié)合DICOPT ++嘗試進行求解?;旌险麛?shù)非線性規(guī)劃算法集合了線性規(guī)劃、混合整數(shù)線性規(guī)劃和非線性規(guī)劃3 種算法的特點,具有極強的問題處理能力,但其包含線性和非線性規(guī)劃方程,決策變量也有離散變量和連續(xù)變量,因此,模型求解對于已知參數(shù)的數(shù)量和準確性要求較高。

    在三聯(lián)供系統(tǒng)的模型求解上,有很多學(xué)者對模型多方面影響因素進行了研究[54-59]。Andreassi 等人[54]認為系統(tǒng)效率、成本費用和污染物排放是對天然氣三聯(lián)供系統(tǒng)運行優(yōu)化管理的主要指標。通過對不同的運行策略進行模擬(經(jīng)濟、能源效率和環(huán)境),比較總成本費用、電力成本費用、一次能源消耗量和二氧化碳排放量,模擬過程中需要考慮不同的時間間隔,從而比較時間參數(shù)在能源系統(tǒng)優(yōu)化過程中的影響程度。陳強[55]對能源系統(tǒng)的子系統(tǒng)逐個進行了變工況與全工況條件下的運行特性分析,并比較了基于理論估計建模與基于實驗數(shù)據(jù)建模的差異,最終指出,采用理論與實驗相結(jié)合的方法可以搭建準確性強、適用性好的單元模塊模型。理論上,通過大量數(shù)據(jù)的分析總結(jié)出變化規(guī)律,得到相應(yīng)的變化函數(shù);繼而通過每個子系統(tǒng)的實驗數(shù)據(jù)擬合,對變化函數(shù)的進行修正,最終得到整個系統(tǒng)的模型。朱晗[56]通過引入經(jīng)濟效益指標與溫室氣體排放量指標的加權(quán)值,利用優(yōu)化后的方法對天津某分布式能源系統(tǒng)在供冷季的運行情況進行分析,通過逐時冷負荷數(shù)據(jù)的采集、逐時電負荷模擬校準,最終得到逐時運行策略方案,同時,針對結(jié)果進行優(yōu)化,提出現(xiàn)有運行模式的不足和具體解決方案:在電價低谷期通過電制冷設(shè)備為蓄能罐進行儲能,白天冷負荷高峰期優(yōu)先使用蓄能罐進行冷量提供。該軟件的不足之處在于其只考慮并網(wǎng)運行,無法體現(xiàn)分布式能源系統(tǒng)孤島運行時對可靠性的提高作用。李恩山等人[57]通過能源系統(tǒng)燃料價格、初期投資成本及供熱和供冷的效益搭建了成本分析模型,指出當(dāng)系統(tǒng)年負荷率超過30%時,系統(tǒng)熱效率及燃料價格是主要的影響因素。Pooranian 等[58]提出了一種每日能源總成本聯(lián)合最小化的優(yōu)化模型,針對智能住宅樓,解決了電力成本和二氧化碳排放量的共同最優(yōu)問題。Calise 等人[59]提出了一種包括太陽能集熱器和固體氧化物燃燒電池的三聯(lián)供系統(tǒng),可以滿足家用熱水、電能以及其他熱能,將該系統(tǒng)在TRNSYS(瞬時系統(tǒng)模擬程序)中進行動態(tài)模擬,采用經(jīng)濟參數(shù)進行優(yōu)化系統(tǒng)。

    3.3 其他算法

    隨機優(yōu)化算法是一種隨機搜索方法,可以生成并使用隨機變量,并將其所產(chǎn)生的隨機解進行比較,然后得到多個樣本情況下的最佳解決方案。雖然無法保證所得到的解為全局最優(yōu)值,但是當(dāng)問題非常復(fù)雜時,這種方法十分有效。如模擬退火算法、遺傳算法、粒子群算法等都是隨機優(yōu)化算法。其中,遺傳算法和粒子群算法的相同點和不同點如表4 所示。

    Jabbari 等人[60]使用Aspen Plus 軟件模擬三聯(lián)供系統(tǒng),并且使用遺傳算法進行計算優(yōu)化,系統(tǒng)優(yōu)化主要有2 個目標:年度成本最小化和效率最大化,通過遺傳算法的模擬優(yōu)化,減少了系統(tǒng)投資回收期。Kavvadias 等人[61]提出了一種三聯(lián)供系統(tǒng)多目標優(yōu)化方法,并在一所醫(yī)院的能源系統(tǒng)建設(shè)中進行了使用,該方法綜合考慮經(jīng)濟、環(huán)境和能量指標,結(jié)合設(shè)備容量、設(shè)備成本和運行策略等變量,使用遺傳算法求解此問題。Wangle等人[62]將一次能源節(jié)省量、年運行成本和二氧化碳減排量進行加權(quán)擬合作為目標函數(shù),提出了一種基于經(jīng)濟、環(huán)境和技術(shù)3 個層面的系統(tǒng)評估方法,對一個在某酒店使用的三聯(lián)供系統(tǒng)進行容量配置的最優(yōu)值求解。Ahmadi 等人[63]提出了一種基于能源效率和經(jīng)濟性指標的三聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化算法,結(jié)合幾個特殊設(shè)計的參數(shù),通過遺傳算法最大化效率,同時使總成本最小。文獻[64]利用遺傳算法,結(jié)合MATLAB 和TRNSYS 軟件對小型分布式能源系統(tǒng)的運行策略進行優(yōu)化,得到了逐時最佳運行工況。

    粒子群算法是另一種廣泛應(yīng)用在三聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化計算中的方法。Li 等人[65]利用粒子群算法求解一個應(yīng)用太陽能與三聯(lián)供能量系統(tǒng)的商業(yè)建筑的優(yōu)化問題,建立了關(guān)于能量系統(tǒng)年運行費用、一次能源消耗量和二氧化碳排放量的模型,比較了“以電定熱”“以熱定電”“綜合考慮電、熱負荷”3 種運行方式的差異性。結(jié)果表明,“以電定熱”運行方式可以最大化增加系統(tǒng)經(jīng)濟和環(huán)境優(yōu)勢,“以熱定電”運行方式則可以突出能量系統(tǒng)能源消耗方面的優(yōu)點。Kyriakarakos 等人[66]對基于太陽能和風(fēng)能的三聯(lián)供系統(tǒng),使用TRNSYS 16 軟件進行模擬,該模型使用系統(tǒng)負荷、平均能耗和總供水量作為變量參數(shù),結(jié)合GenOpt 2.0 軟件進行粒子群算法優(yōu)化,最大限度地優(yōu)化算法計算速度。結(jié)果顯示,文獻中所提出了三聯(lián)供系統(tǒng)具有可觀的利潤回報情況。Piace 和Cardona[67]對三聯(lián)供系統(tǒng)的熱力學(xué)經(jīng)濟性進行了研究,指出傳統(tǒng)的計算方法通常基于密封算法,無法明確得到系統(tǒng)利潤的提高,在優(yōu)化算法中應(yīng)該將實際過程進行拆分計算。Facci 等人[68]通過對三聯(lián)供系統(tǒng)的熱力學(xué)經(jīng)濟性分析優(yōu)化了系統(tǒng)能源消耗和經(jīng)濟性情況。Facci 等人在文獻[69]中提出了一種改良的三聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化控制策略,使用目標參數(shù)加權(quán)擬合的方法簡化動態(tài)模擬的困難。

    表4 遺傳算法和粒子群算法的比較

    通常,遺傳算法適用于離散型變量,且可解決可解情況未知的問題。而粒子群算法對于離散型變量和連續(xù)性變量均適應(yīng),同時其對約束條件數(shù)量要求較低。針對不同情況的三聯(lián)供系統(tǒng)模型,需要選擇適宜的算法進行求解。

    3.4 算法的比較

    雖然各種算法有著各自的優(yōu)點和缺點,但是如果針對不同的優(yōu)化問題,分別采用適宜的優(yōu)化計算方法,那么就能夠在盡量避免算法缺點的同時,發(fā)揮算法的優(yōu)點。在上述幾種算法中,近段時間,被學(xué)者廣泛應(yīng)用于三聯(lián)供系統(tǒng)建模的方法是混合整數(shù)非線性規(guī)劃。該算法的變量可為任何實數(shù)值,目標函數(shù)通常既有非線性方程又有線性方程,計算難度大,求解復(fù)雜。為了更加準確地求解,采用2 種以上優(yōu)化算法結(jié)合的方法可以起到有效作用,將問題分成多個部分,每個部分針對性的選擇優(yōu)化算法,然后統(tǒng)一進行計算可能是三聯(lián)供系統(tǒng)模型求解方法的發(fā)展方向之一。

    上述各種算法在實際使用過程中的優(yōu)缺點如表5 所示。

    4 建模方法的總結(jié)

    三聯(lián)供能源系統(tǒng)的研究分析根據(jù)優(yōu)化目標、能源種類以及系統(tǒng)輸出可進行以下分類:根據(jù)優(yōu)化目標分為能耗(技術(shù))、經(jīng)濟和環(huán)境3 類;根據(jù)使用的能源種類分為常規(guī)化石能源和可再生能源2 類;根據(jù)系統(tǒng)輸出情況分為電力為主和多種供能。文獻的分類情況如表6 所示。結(jié)果顯示:經(jīng)濟性一直是三聯(lián)供系統(tǒng)發(fā)展的主要考慮因素,投資、建設(shè)與運維費用是建模分析過程中最受關(guān)注的目標函數(shù)之一;由于分布式光伏、分布式風(fēng)電等可再生能源的負荷不確定性,三聯(lián)供系統(tǒng)依然以天然氣等常規(guī)化石能源為主要能源。因此在系統(tǒng)建模過程中需要更多地考慮到設(shè)備裝置的開啟狀態(tài)問題。

    表5 算法優(yōu)缺點比較

    表6 文獻分類情況

    線性規(guī)劃對于確定約束條件的問題有良好的求解能力,結(jié)果也非常穩(wěn)定可靠。但是由于三聯(lián)供系統(tǒng)通常具有較多的非線性目標函數(shù)和不確定的約束條件,線性規(guī)劃算法不能很好地進行求解。因此,混合整數(shù)非線性規(guī)劃算法是目前三聯(lián)供系統(tǒng)設(shè)計過程優(yōu)化問題最常用的方法。隨著研究的深入,三聯(lián)供系統(tǒng)建模中的多目標問題也受到廣泛重視。而多目標問題是不存在唯一的全局最優(yōu)解,因此,系統(tǒng)優(yōu)化問題無法使用原有的傳統(tǒng)數(shù)學(xué)優(yōu)化方法進行求解。隨著優(yōu)化方法的不斷創(chuàng)新,從線性規(guī)劃、混合整數(shù)線性規(guī)劃,逐漸發(fā)展至混合整數(shù)非線性規(guī)劃,以及粒子群算法、遺傳算法等智能進化算法,而具有自搜索能力的遺傳算法和粒子群算法等在三聯(lián)供系統(tǒng)建模的應(yīng)用,可以大大提高優(yōu)化計算速度與精度。

    5 結(jié)語

    三聯(lián)供能源系統(tǒng)作為一種新型供能模式,在經(jīng)濟、環(huán)保、社會等多方面具有突出的優(yōu)勢。但是系統(tǒng)內(nèi)部包含設(shè)備類型較多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、運行方式靈活多變,而且涉及氣、光、風(fēng)、化石能源等多種能源的合理配置,十分復(fù)雜。系統(tǒng)所面對的用戶具有冷、熱、電負荷不確定的特性,導(dǎo)致減少系統(tǒng)成本、降低污染物排放和提高能源利用效率成為一個復(fù)雜的多目標優(yōu)化問題。因此,對三聯(lián)供系統(tǒng)的建模方法進行分析尤為重要。

    三聯(lián)供系統(tǒng)的優(yōu)化包括設(shè)計優(yōu)化和運行優(yōu)化,涉及系統(tǒng)的技術(shù)、經(jīng)濟和環(huán)境3 個方面。優(yōu)化層次從運行策略優(yōu)化發(fā)展到設(shè)備配置和運行策略協(xié)同優(yōu)化。采用的算法從簡單的確定性算法發(fā)展至智能的試探性算法。總體而言,針對三聯(lián)供系統(tǒng)的建模計算,國內(nèi)外學(xué)者進行了大量研究工作,取得了很多具有創(chuàng)新性和實效性的成果。在諸多算法中,相比較線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃算法,非線性規(guī)劃和混合整數(shù)非線性規(guī)劃算法具有更好的求解正確性。目前,三聯(lián)供系統(tǒng)優(yōu)化問題多使用混合整數(shù)非線性規(guī)劃算法,雖然非線性目標函數(shù)或約束條件的引入導(dǎo)致模型計算的復(fù)雜化,求解更加困難,但是采用2 種以上優(yōu)化算法結(jié)合的方法可以有效簡化問題,提供計算精度。

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