小型建筑分布式能源系统设计及优化

吕 涛 鲁月红 王昌龙 李 娇 刘雪梅

（安徽工业大学建筑工程学院 马鞍山 243002）

0 引言

分布式供能系统最主要优点体现于冷热电联产，联产符合总能系统的“梯级利用”的准则，可达到高效利用能源的目的，且适用于负荷种类多、热电波动大的建筑，具有很大的发展前景。分布式能源系统是一种清洁高效的新型能源利用技术，在近几年来得到广泛关注。将分布式能源与国家电网相结合被视为未来电力市场发展的主要方向[1-3]，在当前国内外现状下拥有巨大的应用前景。

目前，国内外对于小型分布式能源系统设计及优化均有一定的研究[4-9]。其中，文献[10]建立了一个含有可再生能源以及冷、热、电多种能源形式的分布式能源模型，并结合实际案例研究了该模型方案的可行性，结果表明，该模型可有效优化能源分配、降低运行成本。文献[11]从节能与经济效益两方面比较传统产能系统与联供系统，结果表明，采用联供系统更具有优势。文献[12]为降低分布式能源系统的运行成本，在建筑与电网交互端设计上网电价、可再生能源激励机制，探究系统的环保及经济效益，结果表明，该方法可有效降低碳排放，同时可使分布式能源系统更具有经济性。

中外学者对于优化分布式能源系统的配置以及运行方案的方法也有很多种[13-18]。文献[19]基于联供系统冷电输出特性与用户动态供需匹配的原则，归纳总结了冷热电联供系统的设计与优化方法。文献[20]以能源应用侧互补、互动和互利为原则，同时兼顾个人公平与整体效率，为分布式能源系统探求最佳决策方案。而GenOpt 作为一种可与TRNSYS 平台联合优化仿真的软件，现已被广泛应用于能源系统设计优化[21-23]。其中Nikola[24]等结合GenOpt 优化软件对建筑方案进行优化，结果表明，最优成本的冷热源方案是气-水热泵结合气凝锅炉；此外讨论了上述模型在采用不同标准时的适用性。Li[25]等对典型的住宅区、商业区进行分析，利用GenOpt 优化平台以最低生命周期成本为目标对参数进行优化。结果表明，系统的经济效益明显较优化前增加。

分布式能源系统具有明显的节能与环境方面的优势，但其初投资过高、系统设备安装繁琐，所以需根据运行情况对系统容量进行设计。目前，针对大型分布式能源系统的优化设计的研究较多，但对不同类型的小型建筑分布式能源系统设计优化研究较少。本文结合建筑设计标准[26]设计三种不同用途建筑（i.e.,办公建筑，宾馆建筑，住宅建筑），并以使用周期成本为目标函数设计三种建筑的分布式能源系统，为之后工程实际提供参考。

1 建筑负荷模拟

1.1 设计参数

本文研究的建筑位于安徽省合肥市，系夏热冬冷地区，其月平均温度及逐时干球温度如图1所示。根据合肥地区的温度数据可确定该地建筑的供冷热季节设计室内参数。由图可知，合肥地区月平均温度最高在7月，为22.11℃；最低在1月，为-8.4℃。年最高温度出现于5126h，为35.74℃；最低出现于696h，为-8.6℃。

图1 合肥市全年温度Fig.1 Annual temperature of Hefei

本文设计了三种类型建筑（i.e.,办公建筑、宾馆建筑、住宅建筑），由于这三种建筑在使用时间、设备类型上存在差异，其负荷也存在一定差异。

（1）建筑类型

建筑1 类型为办公楼，共三层；建筑2 类型为宾馆建筑，共四层；建筑3 类型为居民住宅小区，共五层，各建筑的简易构造如图2所示；三种不同类型建筑的基本概况如表1所示。

表1 各建筑基本概况Table 1 Basic situation of each building

图2 各建筑示意图Fig.2 Schematic diagram of each building

（2）围护结构参数

通过查阅零能耗建筑围护结构设计标准规范[26]及能耗指标要求，改变当前常规建筑选用的围护结构构造类型，选用传热系数较低的围护结构。例如，与常规采用的水泥砂浆砖墙的方法构造外墙相比，该建筑外墙与屋面均加入0.05m 厚度的保温砂浆夹层，从而达到降低整个墙体围护结构传热系数的目的。外窗均采用双层中空玻璃以及配合外遮阳的方法，达到减小围护结构的吸热量及太阳辐射的吸收量，具体围护结构及其传热系数如表2所示。

表2 建筑围护结构参数Table 2 Building envelope parameters

（3）建筑内热源参数

办公建筑、宾馆建筑、住宅建筑的使用时间分别为8 时至18 时、0 时至24 时、0 时至24 时；按照建筑设计标准[26]，单位面积的照明功率以及设备功率如表3、4 所示。

表3 规范照明设计功率Table 3 Specifications for lighting design power

表4 设备设计功率Table 4 Equipment design power

1.2 建筑冷热电及热水负荷

1.2.1 冷热负荷

参照夏热冬冷地区供冷、热时间[27]，设置办公建筑设计供冷、热时间分别为：5月15日-10月15日、11月15日-3月1日；宾馆及住宅建筑的设计供冷、热时间分别为6月10日-10月15日、11月15日-3月1日。在过渡季节，可通过通风实现人们对舒适室内环境的需求，因而三种建筑的冷热负荷基本为0。三种建筑的整年逐时冷热负荷如图3所示。

图3 各建筑负荷计算结果Fig.3 Calculation results of each building load

模拟结果显示，办公楼、住宅、宾馆建筑冷负荷分别为34.42kW、439.18kW、334.35kW；热负荷分别为33.30kW、188.28kW、191.70kW。

1.2.2 用户热水负荷

由图4各建筑的每日用水比例，用户侧生活用水设计参数主要与建筑用途及使用时间有关，结合生活用水设计定额可得各时刻用水量。生活热水由太阳能与自加热水箱联产，选用合适的光伏光热板面积与蓄热水箱的加热功率，确保每日用水时刻温度与流量均满足人员需要。

图4 各建筑用水比例Fig.4 Proportion of water used in each building

1.2.3 用电负荷

在某一时刻，建筑的用电负荷主要分为户式设备用电及供能设备用电。户式设备用电前文1.1 内已经介绍了三种建筑的用电设备功率、数量以及同时使用系数。供能设备用电负荷计算如式（1），主要由制冷热机组用电负荷、水泵用电负荷、生活用水加热水箱组成。

式中：Pz为某时刻供能系统用电负荷，kW；Pjz为制冷热机组用电负荷，kW；Ppump为水泵用电负荷，kW；Psx为水箱用电负荷，kW。

图5为冬季某日用电负荷变化。

图5 各建筑冬季某日用电负荷Fig.5 Power load of each building on a day in winter

2 分布式能源系统建立

太阳能光伏/热（PV/T）技术是将光伏和光热结合在一起，可实现较高的太阳能利用率[28]。在小型分布式能源系统中设置PV/T 模块可以满足系统对于热能、电能的需要。在冬季设置一部分光伏/热模块与地源热泵机组耦合，共同承担冬季供热负荷，减少热泵机组需从地下换热的需求量，提升机组运行的COP，减少对于地表浅层温度的扰动。在耦合的同时也能在光照条件良好的情况下作为系统产电的一部分，与其他光伏模块相结合，负责整个系统产电。

基于零能耗建筑要求在TRNSYS 平台设计了一种适用于夏热冬冷地区并网分布式能源系统，系统原理图如图6所示。

图6 分布式能源系统原理图Fig.6 Schematic diagram of distributed energy system

针对三种建筑不同的负荷，选用的地源热泵机组的参数如表5和6 所示。

表5 地源热泵机组选型Table 5 Selection of ground source heat pump unit

表6 地源热泵机组设计参数Table 6 Design parameters of ground source heat pump unit

3 优化设计

前文使用TRNSYS 动态仿真软件建立了适用于三种建筑的小型并网分布式能源系统模型，但是存在能量分布不均衡、设置参数非按最佳寿命周期费用所设置，为了实现最佳经济型和保证系统能源供应负荷要求，本文利用TRNSYS软件内GENOPT模块的Hooke-Jeeves 算法对相关变量进行优化，得到最优参数集。并对系统优化前后的结果进行对比和分析，使该分布式能源系统的设计更加具体、更具经济性。

3.1 优化过程

在对复杂的系统模型进行优化时，由于多个参数之间的相互作用导致直接人为确定参数不一定能使系统运行达到最优的目标，因此通过TRNSYS软件内的GenOpt 优化模块可以有效解决上述问题。图7为GenOpt 优化过程，在设置的参数范围内，软件对各个参数进行等步长迭代计算直至找到最优解。

图7 GenOpt 优化过程Fig.7 GenOpt optimization process

3.2 优化变量

本文选取地埋管埋管深度Length_C、光伏/热板面积Area_PVT、光伏板串联数量PV_Line 为优化变量，按照系统设计要求确定的参数初始值，对三个参数变量进行优化，使其达到经济性与性能均最优。以办公楼建筑为例，优化变量的初始值及优化范围如表7所示。

表7 优化参数初始参数Table 7 Optimized parameters Initial parameters

3.3 目标函数

采用LCC 作为优化的目标函数，LCC（全生命周期成本，Life Cycle Cost，简称LCC），也被称为全寿命周期费用。它是指产品在有效使用期间所发生的与该产品有关的所有成本，包括产品设计成本、制造成本、采购成本、使用成本、维修保养成本、废弃处置成本等。

式中，CI（cost of investment）投资成本，即一次或两次设备购买投入成本；CO（cost of operation）运行成本；CM（cost of maintenance）养护成本；CF（cost of fault）维修成本；CD（cost of disposal）废置处理成本。CI 主要包括购入热泵系统、水箱、水泵、太阳能光伏/热（光伏）等设备的费用；CO 主要包括设备运行电费等；CM、CF、CD 取投资成本的10%计算。

以办公楼建筑为例，计算初投资如表8所示。

表8 初投资计算表Table 8 Calculation table of initial investment

3.4 限制函数

该系统的优化是基于冷、热、电及热水多方约束下进行的，需保证优化后的变量在运行时满足各方面负荷。

供冷热约束（以夏季工况为例）：

式中：QCF为夏季冷负荷，kW；QC为热泵机组供冷量，kW。

由式（3）可知，机组负荷需不小于实际负荷，且设置的冬夏季节热泵机组出口水温与设计水温偏差不应过大。本文通过比较热泵出口水温与地埋管出口水温为监视因子，优化变量应尽量减少运行周期内不满足符合要求的次数。

生活热水约束：

式中：Tsh为实际使用热水温度，℃；Tsj为设计用水点温度，50℃。

零能耗约束：

式中：Wf为系统发电量，kW；Wh为建筑能耗，kW。

3.5 优化过程

在优化过程开始前需设置优化系统基本参数，如优化年限、寿命周期年利率等，具体参数设置如表9所示。通过上述初始参数数值、参数范围以及限制函数的确定，结合三种建筑用户侧模拟周期内各种负荷的情况，以寿命周期费用LCC 为目标函数，在TRNSYS 内使用GenOpt 进行优化，优化过程简化如图8所示。

表9 优化基本设置Table 9 Optimizing basic Settings

3.6 优化结果

表10 为办公建筑的优化最终结果，当地埋管深度（Length_C）为47.81m、光伏板串联数量（PV_line）为6.5、光伏/热板面积（AREA_PVT)为20.31m 时，整个模型达到最小费用为20.22 万元，相比较未优化之前LCC 的27.11 万元，减少了26.99%，因此利用优化计算能带来明显的经济效益。

三种建筑的变量优化前后对比如表11 所示，优化后的变量均比初始值小，所以优化后的小型分布式能源系统初始投资均降低了，优化后的寿命周期费用LCC 如图9所示。

表11 优化变量比较Table 11 Comparison of optimization variables

图9 优化结果比较Fig.9 Comparison of optimization results

由图9可知，对于宾馆建筑，优化前的LCC为84.15 万元，优化后为61.43 万元；对于办公建筑，优化前的LCC 为27.11 万元，优化后为20.22万元；对于住宅建筑，优化前为107.49 万元，优化后为73.83 万元。若可再生能源发电量全部用于建筑负载，则实际LCC 分别为：办公建筑为18.96万元、住宅建筑为57.35 万元、宾馆建筑为51.46万元；相对于未优化前LCC 分别减少了26.99%、25.41%、31.30%。

4 结论

本文以零能耗建筑设计标准于安徽省合肥市设计了三栋小型建筑，通过分析各建筑的负荷特性，设计了一种小型零能耗标准分布式能源系统。在TRNSYS 软件平台建立模型，并调用GenOpt优化模块，以使用周期费用为目标函数，采用单目标Hooke-Jeeves 算法对三种参数进行优化并得到最优解集，并与初始设计参数进行对比，其结论如下：

（1）根据TRNSYS 动态仿真软件内设置零能耗建筑标准的围护结构以及设备功率标准，计算得办公楼、住宅、宾馆建筑冷负荷分别为34.42kW、439.18kW、334.35kW；热负荷分别为33.30kW、188.28kW、191.70kW。

（2）以使用周期总费用为目标函数，以负荷侧制冷/热、生活热水温度、零能耗建筑为约束条件，得到三种建筑使用该系统的最优参数集。优化得办公楼、住宅、宾馆的使用周期最低费用分别为18.96 万元、57.35 万元、51.46 万元。

（3）与常见的分布式能源系统相比，本系统结合了地表浅层热能以及太阳能两种可再生能源，加大了可再生能源使用的范围，构建得到的系统最优方案具有运行节能以及环保优势。