基于太阳能的CCHP系统的多目标优化

2017-10-24盛婷婷桂少婷

合肥工业大学学报（自然科学版） 2017年9期

关键词：消耗量充放电电量

郑涛, 盛婷婷, 李鑫, 桂少婷

(合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥 230009)

基于太阳能的CCHP系统的多目标优化

郑涛, 盛婷婷, 李鑫, 桂少婷

(合肥工业大学电气与自动化工程学院,安徽合肥 230009)

在传统的利用内燃机驱动的冷热电三联供(combined cooling,heating and power,CCHP)系统的基础上,文章提出了结合太阳能发电和内燃机联合驱动的新型冷热电联供系统模型,并加入了储能电池以提高可再生能源的利用率并克服太阳能发电的缺点;通过分析新型CCHP系统的能量流动过程,针对该新型模型提出了基于该系统的经济性、一次能源消耗量、用户满足度的多目标优化模型,以天然气的使用量、向电网侧的购电量以及切除的负载数为优化变量,使用字典序优化算法对其进行求解。

冷热电三联供(CCHP);字典序法;光伏发电;多目标;能量调度

0 引言

冷热电三联供(combined cooling，heating and power,CCHP)系统主要是利用燃气轮机或燃气内燃机燃烧清洁能源进行发电,对发电做功后的余热进一步进行回收,用来制冷、供暖和供应生活热水,它可以实现能源的梯级利用,相比于传统分供(separation production,SP)系统,CCHP具有能效高、污染少等特点,受到广泛的关注[1-4]。但基于清洁能源的冷热电联供系统也存在不可忽略的缺点:① 燃料的限制,只能使用天然气或轻质油品,费用受市场影响;② CCHP系统规模小,只能满足小区域的需要;③ 若原动机产出过多电能会造成能量的损失;④ 系统主要依靠天然气来驱动,在节能高效的同时还是增加了能源的消耗,不能从根本上实现零排放。

为了实现可持续发展,达到节能减排的目的,可再生能源与联供系统的结合利用已经成为当前研究的热点。其中,光伏发电对缓解能源短缺及减少环境污染有重要作用[5]。但是太阳能属于间歇性能源,具有效率差、密度低、不稳定等缺陷,需要有效储能以确保电网在任何时间都保持供电状态,并提高电能质量,故需要大容量、大功率、高效能的储能技术。因此,将冷热电联供系统与太阳能、储能装置相结合,一方面可以减少联供系统的非可再生能源消耗,另一方面可以弥补太阳能不连续、不稳定的缺点,最大化利用可再生能源,还可以谷电峰用,增加经济效益。

1 以太阳能为主的新型模型

以太阳能为主的冷热电三联供系统能量流图如图1所示。

图1 以太阳能为主的冷热电三联供系统能量流图

太阳能光伏发电机组和太阳能集热器作为系统的第1发电和产热装置,负责满足用户的冷热电负荷(Qc,Qh,E)需求。当两者产生电力或热力不能满足用户需求,或因天气原因无法产生电力或热力时,由燃气内燃机和热回收装置构成的燃气发电机组开始为系统提供电力和热力;而当产生的电力足够满足用户需求且有多余时,就会给储能电池进行储能。内燃机以天然气为燃料,可向用户提供电力,其产生的高温烟气携带的热量可由热回收装置回收,该部分热量可输送至吸收式制冷机和热交换器,两者可以分别满足用户的冷热负荷需求。如果燃气发电机组产生的电力仍无法满足用户的电力需求,那么不足的电力可由城市电网或者储能电池补充,城市电网部分电力源于燃煤火电厂;如果燃气发电机组提供的回收热量仍不能满足用户的冷热负荷需求,那么燃气锅炉开始提供热量以补充不足部分。其中储能电池主要起谷电峰用的作用,与城市电网和储能电池的连接和燃气锅炉的使用同样可以增加系统的运行可靠性并提高能源利用率。

2 联供系统的能量关系

假设E、Ec、Qh分别为单位时间内系统产生的电量、供冷量和供热量。太阳能发电机组产生的电能为EPP,储能电池单位时间充放电电量为Ebattery(充电时为负,放电时为正),太阳能集热器产生的热能为Qqv,其制冷量与供热量分别为Qpv1、Qpv2,燃烧天然气所产生的电能、供冷量、供热量分别为E1、Q2、Q3,根据文献[6]的研究得出如下关系:

(1)

(2)

其中,Qgas=Hvgasq0,Hvgas为天然气的热值系数;Hvgas=36 500 kJ/m3,假设联供系统中太阳能集热器与内燃机产生的热量为Qw,一部分用于制冷,一部分用于供热。设α为热量分配率,当α=1时,表示Qw全部用于驱动制冷机;当α=0时，表示Qw全部用于热交换器用于供暖,则有:

Qc=αQWηcold=Qpv1+Q2

(3)

Qh=(1-α)Qwηheat=Qpv2+Q3

(4)

E=Epv+Ebattery+E1

(5)

其中,ηcold为制冷机效率;ηheat为热交换效率。

(3)～(4)式[7]给出了各种能量关系。

3 多目标函数及约束条件

联供系统是一种复杂的能源系统,根据用户的冷热电负荷情况,采用合理的设备配置和运行策略对联供系统运行性能的提高有很大帮助[8]。文献[9]对CCHP系统的运行成本、一次能源消耗量以及CO2排放量3个目标建立了优化模型;文献[10]对CCHP系统的炯效率、总平均成本率和环境成本率优化模型进行了研究。鉴于目前的多目标优化研究都没有考虑到冷热电三联供系统负载的多级分层问题,本文以用户端为立足点建立系统模型,以天然气的使用量、向电网侧的购电量以及切除的负载数为优化变量,提出经济效益、能源利用率和用户负载满足度3个目标的目标函数及其约束条件。

3.1 目标函数

上述3个目标函数彼此之间是相互矛盾的,同时又有一定的联系。从经济方面考虑,要想经济效益最大,则需要尽量少地向市电购电,但是这需要消耗一次能源来补充,同时需要适当切除负载,也就是会降低负载满足度;从负载满足度分析,若要使负载满足度最大,则经济性受损,同时一次能源消耗量也会增大;从一次能源消耗量分析,若要尽量少地使用一次能源,则负载满足度需要一定程度的降低,并且经济效益会减少。

3.1.1 系统的经济性

联供系统的经济性包含系统的建设成本和运行维护成本等固定成本、内燃机消耗的天然气成本、给用户提供电量、供冷、供热量的收益及从电网购电的成本,设p1、p2、p3分别为单位电量、冷量与热量的售价,收益的计算公式为：

R=Rp1+Qcp2+Qhp3

(6)

则总成本为:

f1=fs+Qgaspgas+Ebuypele-R

(7)

其中,fs为固定成本;Qgas为天然气消耗量,其为优化变量;pgas为天然气价格;Ebuy为市电价格;pele为购电量,也是优化变量。要实现经济效益最大,则希望尽可能多地利用太阳能和天然气,而储能的作用就是提高太阳能的利用率。

3.1.2 一次能源消耗量

太阳能作为可再生能源是取之不尽用之不竭的,但天然气作为一次能源需要节约使用。由(1)式可得:

f2=20.47+1.22(Quser-Qpv)+

0.11(Euser-Ebuy-Ebattery-Epv)2

(8)

其中,Quser为用户所需热量;Qpv为光伏集热器产生的热量;Euser为用户所需电量;Ebuy为从市电购买的电量;Ebattery为储能电池发电量;Epv为光伏发电机组给用户提供的电量。

3.1.3 用户负载满足度

将负载进行分级,根据其相对重要性将其分为一级负载和二级负载,则负载满足度为:

(9)

其中,m为一级负载总数量;n为二级负载总数量;α为一级负载所占的权重;m1为满足一级负载供电的数量;n1为满足二级负载供电的数量,切除的负载总数量为优化变量。

3.2 约束函数

3.2.1 功率约束

功率关系应该满足系统所提供的电量、供冷量、供热量大于等于用户所消耗的电量、供冷量、供热量,即

Ebuy+E1+Ebattery+Epv≥Euser

(10)

Qc≥Quserc

(11)

Qh≥Quserh

(12)

其中,Quserc为用户消耗的供冷量;Quserh为用户所消耗的供热量。

3.2.2 电池约束

对蓄电池工作条件和方式进行合理控制可以有效地延长蓄电池的使用寿命,因此需要对电池提出约束条件[11]。

(1) 充放电深度约束。蓄电池过充和过放都会缩短蓄电池的寿命,因此需要对电池的荷电状态进行约束控制,即

SOCmin≤SOC≤SOCmax

(13)

其中,下标max、min表示变量的上、下限。

(2) 充放电功率约束。蓄电池单位时间充放电功率Δpbattery受其物理性质制约,根据文献[12]所述,限定其在SOC工作区间内的充放电功率和蓄电池额定容量Cbattery的关系为:

Δpbattery≤εbatteryCbattery/Δt

(14)

(3) 充放电转换次数约束。充放电深度决定了蓄电池循环总次数,即使用寿命。通过限制其每天充放电转换次数Tbat以延长工作时间,即

Tbat≤Tbatmax

(15)

(4) 状态一致性约束。每天00:00和24:00时蓄电池的荷电状态需保持一致,即

SOC0=SOC24

(16)

4 字典序优化算法

因为本文的3个目标函数间属于非线性关系,所以采用字典序法对目标函数进行求解。

字典序(Lexicographic)法,又称完全分层法。它的基本思想是将所有目标从重要到次要,按照相对重要程度排序,给定每个目标的优先级,然后依次求解每个目标。在字典序方法中,除第1个(最重要的)目标外,每个目标都在上一个优先级目标的最优解集中求解,直至最后一个目标被解决或优化变量失去自由度。字典序方法将一个多目标优化问题转化为多个单目标优化问题加以处理,是分层序列法区别于标量化方法的本质特征。

不妨假设多目标优化问题为:

x∈X⊆Rm

(17)

x∈X

(18)

(18)式所得字典序最优解是原始多目标最优化问题(17)式的一个有效解。

5 实例分析

以北方某工厂为例,假设该工厂建筑面积为2 000 m2，楼层高为4层,光伏集热器功率为0 kW(采用文献[14]中的电跟随策略),采用的光伏板功率为120 kW,储能电池容量为60 kW·h(下面成本中没有计算固定成本并做了一些假设),以夏天的某一天为例,该工厂所需的冷量、热量、电量如图2所示。

图2 某工厂1 d所需的冷量、热量、电量

6 结论

本文介绍了基于太阳能的冷热电三联供系统,与传统冷热电联供系统相比,极大地提高了能源利用率,减少了一次能源的消耗。根据本文提出的系统经济性、一次能源消耗量、用户负载满足度这3个目标函数及其约束条件,运用合适的算法进行求解得出有效解,然后根据有效解采用合理的配置和运行策略,从而提高系统的性能。

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Multi-objectiveoptimizationofCCHPsystembasedonsolarenergy

ZHENG Tao, SHENG Tingting, LI Xin, GUI Shaoting

(School of Electric Engineering and Automation, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China)

A new model of combined cooling, heating and power(CCHP) system driven by solar energy and internal combustion engine is proposed on the basis of traditional CCHP system driven only by internal combustion engine. Then the energy storage battery is added to improve the utilization of renewable energy sources to avoid the shortcomings of solar energy. And the multi-objective optimization model of the economics, primary energy consumption and satisfaction of users is presented through the analysis of energy flow process of new type of CCHP system, which considers the consumption of natural gas, purchase of electricity from the grid and number of load cut as optimization variables. And the lexicographic optimization algorithm is put forward to solve it.

combined cooling, heating and power(CCHP); lexicographic method; photovoltaic power generation; multi-objective; energy scheduling

2016-02-29；

2016-04-20

合肥工业大学产学研校企合作资助项目(IMICZ201511)

郑涛(1981-),男，重庆市人,博士,合肥工业大学副研究员,硕士生导师.

10.3969/j.issn.1003-5060.2017.09.013

TK114

1003-5060(2017)09-1215-05

(责任编辑张镅)