一种生物质气化冷热电联供系统的多目标优化方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112446552A(43)申请公布日2021.03.05(21)申请号202011480818.X(22)申请日2020.12.15(71)申请人北京石油化工学院地址102600北京市大兴区黄村清源北路19号(72)发明人介鹏飞赵婉月厉竹原刘靖怡(74)专利代理机构北京凯特来知识产权代理有限公司11260代理人郑立明陈亮(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q10/06(2012.01)G06Q50/06(2012.01)G06N3/12(2006.01)权利要求书3页说明书5页附图1页(54)发明名称一种生物质气化冷热电联供系统的多目标优化方法(57)摘要本发明公开了一种生物质气化冷热电联供系统的多目标优化方法，首先将电制冷比与生物质气化装置、发电装置、蓄热装置、生物质补燃锅炉的容量作为优化变量；构建结合蓄热装置和电制冷设备的生物质气化冷热电联供系统的优化模型；通过DeST仿真软件模拟得到某一建筑的全年冷、热、电负荷数据；利用设置好参数的遗传算法对所述生物质气化冷热电联供系统在不同生物质种类、不同运行策略下进行多目标优化，得到所述生物质气化冷热电联供系统在达到最优经济、能源、环境和综合性能时的各优化变量。上述方法能够节约系统运行成本，减少能源消耗和二氧化碳气体的排放，从而提高生物质气化冷热电联供系统的性能。CN112446552ACN112446552A权利要求书1/3页1.一种生物质气化冷热电联供系统的多目标优化方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、首先将电制冷比与生物质气化装置、发电装置、蓄热装置、生物质补燃锅炉的容量作为优化变量；步骤2、根据优化变量建立目标函数，并构建结合蓄热装置和电制冷设备的生物质气化冷热电联供系统的优化模型；步骤3、通过DeST仿真软件模拟得到某一建筑的全年冷、热、电负荷数据，并将其作为已知数据，根据已知数据和相关参数计算系统在不同运行策略下提供的冷、热、电需求；步骤4、利用设置好参数的遗传算法对所述生物质气化冷热电联供系统在不同生物质种类、不同运行策略下进行多目标优化，得到所述生物质气化冷热电联供系统在达到最优经济、能源、环境和综合性能时的各优化变量；其中，所述不同运行策略包括：以电定热、以热定电、混合策略；步骤5、通过比较不同生物质种类、不同运行策略下系统达到经济、能源、环境和综合性能最优来确定最佳的生物质种类、运行策略和设备配置。2.根据权利要求1所述生物质气化冷热电联供系统的多目标优化方法，其特征在于，在步骤2中，所述生物质气化冷热电联供系统的优化模型构建过程具体为：年总成本节省率的计算如公式(1)所示：式中，ATCS表示年总成本节省率；ATCRSP表示分供系统的年总成本；ATCBGBCCHP表示生物质气化冷热电联供系统的年总成本；其中，生物质气化冷热电联供系统的年总成本ATCBGBCCHP的计算如公式(2)所示：式中，δ表示设备损耗系数；R表示年度资本回收系数；Nga，Npgu，Nb，Ns作为优化变量分别表示生物质气化装置、发电装置、生物质补燃锅炉、蓄热装置的容量；Nab，Nec，Nhu分别表示吸收式制冷机、电制冷、供热装置的容量；mga，mpgu，mab，mec，mb，mhu，ms分别表示生物质气化装置、发电装置、吸收式制冷机、电制冷、供热装置、生物质补燃锅炉、蓄热装置的设备价格；me(i)，mg分别表示买电、卖电的价格；mb表示生物质的价格；Bb(i)表示每个时刻所消耗的生物质质量；Egrid,in(i)，Egrid,out(i)分别表示每个时刻从电网购买的电量和卖回的电量；年总非可再生能源消耗节省率的计算如公式(3)所示：式中，ANESR表示年总非可再生能源消耗节省率；ANECRSP表示分供系统的年总非可再生能源消耗量；ANECBGBCCHP表示生物质气化冷热电联供系统的年总非可再生能源消耗量；其中，生物质气化冷热电联供系统的年总非可再生能源消耗量ANECBGBCCHP的计算如公式(4)所示：2CN112446552A权利要求书2/3页式中，ηe表示电厂发电的效率；ηgrid表示电网的效率；LHVoil表示柴油的低位发热值；ρoil表示柴油的密度；κoil表示柴油的价格；L表示运输距离；年二氧化碳排放减少率的计算如公式(5)所示：式中，ACDER表示年二氧化碳排放减少率；ACDERSP表示分供系统的年总二氧化碳排放量；ACDEBGBCCHP表示生物质气化冷热电联供系统的年总二氧化碳排放量；其中，生物质气化冷热电联供系统的年总二氧化碳排放量ACDEBGBCCHP的计算如公式(6)所示：式中，y表示设备使用年限；rrec表示回收率；μga，μpgu，μab，μec，μhu，μb，