[發明專利]基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法

在審

• 申請號: 201911099249.1
• 申請日: 2019-11-12
• 公開（公告）號: CN110619491A
• 公開（公告）日: 2019-12-27
• 發明（設計）人: 徐青山;楊斌;黃煜
• 申請（專利權）人: 東南大學;國網江蘇省電力有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/00
• 代理公司: 32200 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 朱小兵

1.一種基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)輸入冷熱電聯供系統的結構和基本數據信息；

(2)設計冷熱電聯供系統三級聯合優化架構，確定每一級的優化目標和決策變量；

(3)確定三級聯合優化的約束條件；

(4)利用粒子群優化算法求解三級聯合優化模型，得到冷熱電聯供系統的整體最優設計方案。

2.根據權利要求1所述的一種基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法，其特征在于，步驟(1)輸入的數據信息包括系統參數、設備參數、負荷數據和能源價格。

3.根據權利要求1所述的一種基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法，其特征在于，步驟(2)所述的冷熱電聯供系統三級優化架構，包括第一級以最大化年能源利用率為目標的設備選型、第二級以最小化碳排放量為目標的設備定容和第三級以最小化年運行成本為目標的運行策略；

三級的優化目標分別為：

1)一級優化目標：最大化年能源利用率

式中，η_PER為能源年利用率；為消耗的一次能源輸入量；為生產的總可用電量；為總可用熱量；為總可用冷量；

2)二級優化目標：最小化碳排放量

式中，η_CDE為年CO₂排放量；和分別為內燃發電機組和燃氣鍋爐年消耗的燃氣量；為向電網公司年購電量；G_f和G_e分別為天然氣和購電的CO₂排放量轉換系數；

3)三級優化目標：最小化年運行成本：

minη_NPV＝ρC_inv+C_pur+C_om (3)

式中，η_NPV為年運行成本；ρ為投資回收系數；C_inv為設備投資總額；C_pur為年消耗的燃氣和電量的總費用；C_om為設備維修管理總費用；

三級優化中的決策變量分別為第一級中各類設備的選型變量如果第i類第j種設備被選中，則否則第二級的決策變量為P_i^j，表示第i類第j種設備的額定容量；第三級的決策變量K為冷熱電聯供系統“以電定熱”和“以熱定電”運行策略切換的熱電負荷比例。

4.根據權利要求1所述的一種基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法，其特征在于，步驟(3)所述的約束條件，包括內燃發電機組狀態約束；冷、熱、電負荷的額定容量約束；選定的內燃發電機組、電制冷、燃氣鍋爐和余熱回收設備的最大、最小負荷率約束。

5.根據權利要求1或4任意一項所述的一種基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法，其特征在于，步驟(3)所述的冷熱電聯供系統三級聯合優化的約束條件具體包括：

式中，P_ICE,P_BR,P_EC,P_B,P_RC分別為選定的內燃發電機組、吸收式制冷機組、電制冷機組、燃氣鍋爐和余熱回收設備的額定容量；和分別為選定內燃發電機組的熱效率和電效率；分別為冷、熱、電負荷在t時刻的功率；和為冷、熱負荷的最大功率；分別為內燃機組、吸收式制冷機組、電制冷機組和余熱回收設備t時刻的輸出功率；分別為選定內燃發電機組、吸收式制冷機組、電制冷機組、燃氣鍋爐和余熱回收設備的最小負荷率；為選定內燃發電機組、吸收式制冷機組、電制冷機組、燃氣鍋爐和余熱回收設備的最大負荷率。

6.根據權利要求3所述的一種基于粒子群優化的冷熱電聯供型系統三級聯合設計方法，其特征在于，步驟(4)所述的采用粒子群優化算法求解冷熱電聯供型系統三級聯合優化模型方法包括：

(1)初始化：在一級優化中初始化離散粒子群算法的參數；

(2)一級優化：根據當前設備最優容量P_i^j和運行參數K，利用離散粒子群算法，計算每個粒子的適應度η_PER；

(3)二級優化：根據當前設備最優選型變量和運行參數K，利用粒子群算法以最小η_CDE為目標優化各設備的容量P_i^j；

(4)三級優化：根據當前設備最優選型變量和設備最優容量P_i^j，利用粒子群算法以最小η_NPV為目標優化運行參數K；

(5)更新離散粒子群的位置和速度；

(6)判斷是否滿足最大迭代次數T_max，如果滿足轉至(7)，否則轉至(2)；

(7)輸出冷熱電聯供系統的整體最優設計方案。