冷热电联供系统的优化控制方法及应用研究

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冷热电联供系统设计遵循"分配得当、各取所需、温度对口、梯级利用"原则,通过能量梯级利用不仅能提高一次能源利用率,而且在减少CO2和PM2.5排放方面也显示出极大的优势,因而被公认为未来能源技术发展的重要趋势,遂成为国内外学者的研究热点。但冷热电联供系统具有结构复杂、工况多变、模式多样、扰动混杂等显著特征,对其优化控制存在诸多严峻挑战。因此,本文首先在负荷预测、系统设计和运行控制等方面研究冷热电联供系统的关键科学问题,得到一系列理论研究成果。然后,设计和搭建冷热电联供系统的863计划项目示范应用系统。本文的具体研究内容及成果如下:首先,冷热电联供系统负荷的随机不确定性和耦合性使其难以预测,提高预测精度极具挑战。针对此问题,本文独辟蹊径的引入多变量相空间重构理论和卡尔曼滤波方法预测冷热电联供系统负荷。该理论方法综合考虑了冷热电负荷之间的相互耦合关系,以及温度、湿度、风力等天气影响因素,建立包含冷热电负荷和天气因素的多变量时间序列模型,采用C-C方法重构相空间,使之包含更丰富的系统信息,更能逼近原冷热电负荷的演化规律。仿真实验表明,本文新方法较单变量时间序列相空间重构和卡尔曼滤波的冷热电负荷预测方法具有更高的预测精度,对冷热电联供系统的优化设计和能量管理更具指导价值,从而为保障冷热电联供系统经济、安全、可靠运行提供重要的理论方法支撑。其次,冷热电联供系统结构复杂、设备选型多样、运行方式多变等典型特征使其难以实现整体优化。针对此问题,本文创新性的提出了冷热电联供系统的三级协同整体优化方法。第一级优化以年一次能源利用率最高为目标,运用离散粒子群算法求解最优设备选型问题;第二级优化以年CO2排放量最少为目标,采用粒子群算法求解最优设备容量问题;第三级优化以年运行成本最低为目标,采用粒子群算法求解最优运行参数问题,为冷热电联供系统的优化设计和运行提供了一种全新的整体设计方法。仿真实验表明,新整体优化方法同常用的"以热定电"和"以电定热"运行策略设计方法相比,所设计的冷热电联供系统具有更高的一次能源利用率、更好的温室气体减排效果和更大的经济效益。然后,针对冷热电联供系统产能与冷热电负荷需求不匹配难以实现高效运行控制问题,本文创新设计了带有储热和储冷装置的冷热电联供系统的主动优化运行策略和多目标能量管理方法。首先,设计了储能型冷热电联供系统在供冷季、供暖季和过渡季的主动优化运行策略,并藉此建立以一次能源利用率、碳排放和运行成本综合最优的多目标优化能量管理模型;然后,采用小生境粒子群多目标优化算法求解Pareto最优解集;最后,运用逼近理想解排序法(TOPSIS)求得最满意能量管理方案,为冷热电联供系统的优化运行和能量管理设计了一种全新方法。仿真实验表明,新型的主动优化运行策略和多目标能量管理方法,可使冷热电联供系统取得良好的一次能量利用率、环保效益和经济效益。同时,储热储冷型冷热电联供系统可平抑冷热负荷波动,实现冷热负荷的削峰填谷。最后,设计和搭建了基于沼气的冷热电联供示范应用系统。首先,设计并建设了稳定、高效的沼气系统;然后,优化设计并研发了新型高效的沼气内燃发动机组及控制系统,并定制研发了新型溴化锂吸收式双效制冷机组;最后,运用"温度对口、梯级利用"和"多能互补"原则设计和搭建了基于沼气的冷热电联供多能互补示范应用系统,并设计和研发完成冷热电联供系统的智能控制系统和管理系统。智能控制系统和管理系统可实现沼气内燃发电机组、溴化锂吸收式双效制冷机组和冷热电联供系统的整体性能测试,并验证和应用新理论方法,同时保障该示范应用系统的安全、稳定地运行。
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