微型燃机冷热电三联供系统优化设计

冷热电联供系统的优化设计确定了整个系统的拓扑结构和运行参数,从而决定了整个系统的运行性能和经济性,开发冷热电联供系统的设计和优化工具具有很好的应用价值。本文以微型燃气轮机为原动机建立冷热电联供系统运行数学模型,并基于粒子群优化算法(PSOA),以系统经济性、环保性和节能性为优化目标,开发了冷热电联供系统设计和优化软件。利用该软件为实际酒店用户设计了冷热电联供系统,得出该系统的最优运行策略,并与常规供能模式进行了经济性、热力性能和环保性比较,结果表明:优化设计的联供系统综合比较效益达到14.12%,具有很好的可行性和优越性。     

含生物质能的冷热联动系统优化

针对能源短缺、环境污染问题,冷热电联供系统能够实现对能源进行整合调配,提高能源利用率。为减少环境污染,提高系统的经济性,在冷热电联供系统中引入生物质能的概念;对传统“以热定电”和“以电定热”的运行模式进行改进,根据生物质能在系统中的功能状态分别提出FTL-1、FTL-2、FTL-3、FEL-1、FEL-2、FEL-3六种运行策略;对系统规划模型的求解算法进行改进,在基本GA算法中加入精英策略和非线性优化,提升算法计算精度和收敛速度;通过对具体地区的负荷需求进行分析,验证了文中对算法的改进是可行的,并在满足系统经济性的同时为不同负荷需求下的系统提供最合适的运行策略。     

考虑风光气电协同供能的冷热电联供系统多目标优化

建立以光伏发电、风电、燃气、网电多能源协同供能的冷热电联供系统。以独立供能冷热电联供系统为度量基准，构建由系统投资运行成本、一次能源利用、二氧化碳排放组成的多目标优化函数。针对全年冬季、夏季与过渡季的3种典型日的电热冷负荷需求，分析系统的容量配置以及“以电定热”“以热定电”的运行策略的协同优化。考虑优化问题的连续和组合优化的混合特性，模型求解采用多目标粒子群双层优化算法。采用正交试验分析关键因素对决策结果的影响作用。仿真结果表明，风光气电协同供能的冷热电联供系统相比独立供能系统，具有明显的经济、节能与环保的综合优势。     

基于小生境和模糊理想决策的冷热电联供系统光伏容量配置

冷热电联供系统具有以冷定电、以热定电和以电定热等多种运行模式,但为满足冷/热/电的单一供应需求而常导致一次能源消耗量过高。为此,本文提出了一种冷热电联供系统的光伏容量优化配置方法。首先,分别建立了光伏出力模型和冷热电联供系统模型;其次,构造了以光伏改造经济收益最大和用户满意度最高为目标的多目标优化模型;再次,针对常规粒子群算法无法有效解决多目标函数的问题,引入小生境机制,提出了改进的小生境粒子群算法。基于专家模糊理想权重,利用模糊理想决策方法对所得到的非劣解集进行决策。最后,实际算例表明,所提的光伏容量优化配置方具有良好的可行性,有良好的经济收益的同时可以提高用户满意度。     

基于改进动态惯性权重粒子群算法的冷热电联供型微网运行优化

通过多种能源优势互补的冷热电联供型微网,能够促进可再生能源的使用,实现资源的阶梯利用.针对区域内由电、热、冷多种能源耦合形成的微网系统运行优化问题,基于不同季节典型日风光出力和负荷需求特性曲线,构建了含燃气轮机、余热锅炉、吸收式制冷机等机组设备,采用改进的动态惯性权重粒子群算法(particle swarm algor...     

含混合储能的冷热电联供系统运行策略及容量配置

冷热电联供系统是分布式能源未来主要发展方向和形式。建立了含混合储能的冷热电联供系统多目标优化模型,考虑设备初始投资成本和维护成本,分析在"以电定热"和"以热定电"不同运行策略下混合储能初始容量及总容量配置对系统能源性、经济性、环境性评估指标的影响,得出储能容量最优配置及系统运行策略,并与不含储能系统对比验证。通过算例验证表明,合理的储能容量配置及运行策略选择有助于提高系统能源利用率,减少二氧化碳排放和运行成本,为冷热电联供系统规划运行提供一定的理论和技术参考。     

微型冷热电联供系统的优化运行

研究了以燃气内燃机和吸附制冷机为核心的微型冷热电联供系统.以满足冷、热、电负荷需求时能源运行成本最低为优化目标,建立了联供系统经济最优化模型.并以应用场合负荷需求作为计算基础,得出具体的联供系统最优化运行策略.研究结果表明:联供系统具有良好的热经济性;联供系统最优化运行模式与能源价格有关,在天然气价格不变时,电价越高,联供系统运行经济性越好.     

基于太阳能的CCHP系统的多目标优化

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。     

采用矩阵建模方式的冷热电联供系统运行优化

设计一种含风力发电的冷热电联供(CCHP-Wind)系统,建立该系统优化运行模型.设定矩阵建模的优化运行方式,并以综合指标作为衡量标准,与传统的运行方式进行比较.建立系统的优化运行数学模型,采用序列二次规划算法和遗传算法对系统运行优化模型进行求解,确立系统的最优运行方式.以武汉某宾馆作为研究对象,根据4个季节不同的冷热电需求和风力资源,对CCHP-Wind系统的优化运行进行实证分析.结果表明:所设定的矩阵建模优化运行方式与传统的运行方式相比,不仅能够合理分配系统的能量流动,满足系统的各项需求,而且能够有效避免能源浪费.     

基于改进鲸鱼优化算法的微网系统能量优化管理

针对包含多种可再生能源的冷热电联供型微网系统的能量优化问题,为了优化其运行过程的经济效益和环境效益,本文提出一种基于改进鲸鱼优化算法的多时间尺度下能量优化方法,首先根据长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)预测得到的可再生能源出力和负荷需求预先制定调度规划,然后以此预测数据为基础,采用改进鲸鱼优化算法调整可控设备出力,优化微网系统的运行成本和固定成本。将该方法应用于某楼宇冷热电联供型微网,结果表明,在满足负荷需求的基础上使得经济成本平均降低4.03%且经济效益更优。     

基于混沌多目标粒子群算法的综合能源调度

目的 针对当前综合能源系统中资源协同优化效率不足、微网运行经济性和环保性差的问题,提出了一种计及风电储能及不稳定因素的微网优化调度方法。方法 该方法在微网负荷侧需求响应对新能源消纳影响的基础上,以消纳新能源和削峰填谷为目的,提出了优化负荷曲线的方案;然后,考虑微网调度侧风电出力的不稳定性以及微网内部设备的耦合,进行优化调度以降低微网运行成本、减少环境惩罚费用并提高风电消纳平稳性;最后,采用混沌多目标粒子群算法对优化问题进行求解,并在风电不稳定度占比0%、5%、10%和15%时进行了算例仿真分析。结果 当风电不稳定度为10%和加入风电储能,系统运行成本和环境治理费用最少,比方案1和无风电储能少6 919.4元,风电平稳量也提高38 kWh。在电热冷网中,负荷侧加入需求响应后,系统得到稳定运行和能源合理利用,可以很好地满足负荷侧用能需求。从算法对比中,混沌多目标粒子群算法加入自适应权重和变异率后,具有较强的全局搜索能力和更好的准确性。结论 该方法通过合理设置风电不稳定度能够有效降低运行成本和环境惩罚费用,提高风电稳定性,其次,负荷侧的需求响应可以一定程度地削峰填谷和消纳新能源。     

风、光、燃、储多源互补微电网的日优化运行

为了提高微电网经济运行水平,首先,针对粒子群算法前期容易早熟收敛的问题,提出了一种分段非线性惯性系数调整的方法,在此基础上,将Metropolis接受准则加入粒子群算法中,增加粒子跳出局部最优解的概率。采用改进算法及其相关的3种算法对4个基准函数作优化对比测试,验证了改进算法的有效性和可靠性。然后,以微电网发电成本最低和环境效益最优为目的,考虑了实际微网运行的约束条件,建立了包含有光伏阵列、风力发电机、微型燃气轮机、燃料电池、蓄电池的多源互补微电网日优化运行数学模型。最后,将改进算法与标准粒子群算法分别用于微网日运行优化模型求解,验证了采用改进算法能够使微网获得更佳的综合效益。     

计及分时电价的微能源网源荷储协同优化调度

针对并网型小容量微能源网,提出一种改进储能-分时电价调度策略,考虑需求侧管理,从源荷储三方面对系统进行协同规划,降低系统的经济成本和碳排放量。利用网格搜索法确定储能系统的最优出力参数,将免疫机制引入粒子群算法以提升其寻优能力,并用于求解微能源网日前调度方案。从储能系统出力、微能源网运行的经济性和环保性以及算法的寻优效果等方面进行仿真分析,结果表明：所提策略和算法能够求得更优的设备出力方案,在不同季节均能够有效减少微能源网的经济成本和碳排放量。     

基于免疫粒子群算法的风/光/柴/储容量优化配置

针对我国风光资源丰富的偏远地区,采用风光的互补优势,结合蓄电池及柴油机对负荷进行供电,建立了以总净现值成本最低,负荷缺电率和能量浪费率最小为目标函数,以场地大小,蓄电池容量,柴油机功率及其污染物的排放量为约束条件,对其进行容量配置。采用了改进的多目标免疫粒子群算法进行优化,提高了算法的收敛速度,避免陷入局部最优解。仿真结果表明,在对负荷进行容量配置的过程中,采用多目标的改进免疫粒子群算法可以有效进行寻优,提高了系统的稳定性和经济性。     

考虑配电网安全稳定运行的蓄热式电采暖多目标优化配置

蓄热式电采暖系统的不合理配置会对配电网的安全稳定运行带来不利影响。为此,提出一种蓄热式电采暖多目标双层优化配置模型。首先,根据历史数据计算出供暖季逐时热负荷需求,采用k-means聚类算法选取一定数量典型日场景;其次,以蓄热式电采暖系统投资成本、运行维护成本和线路负荷标准差最优为目标,建立一种基于配电网经济性和潮流均衡性的多目标双层规划模型。采用多目标粒子群算法求出Pareto最优解集,通过熵权-TOPSIS法从中选取最佳接入位置、功率和容量。最后,以改进的IEEE 33节点系统为例进行仿真分析,结果表明：该模型虽然增加了一定的经济费用,但明显改善了线路负荷分布,使配电网潮流更加均衡,保证配电网能够安全稳定运行。     

基于MST-改进PSO的电-气-热综合能源系统负荷恢复策略

以往故障恢复的研究大多集中在配电网方面且恢复目标仅为单一的负荷恢复量,未考虑资源成本以及能源消耗的 环境保护成本等。对此,本文提出了一种多侧协调优化的多目标负荷恢复策略,该方法不仅实现了网络的重构、较高等级负荷的优先恢复,还实现了系统运行成本最优。在系统发生故障后,分两阶段进行恢复：首先,使用最小生成树对系统结构进行改造,实现系统网络的重构,形成可恢复负荷的最终区域;然后,综合考虑源侧资源购买成本、用户侧切负荷补偿成本以及碳排放环保成本等,构建优化目标函数,使用改进粒子群算法对其进行求解,得到最终恢复方案。通过33节点配电网、14节点气网和6节点热网测试系统仿真,验证了该负荷恢复策略的有效性。     

基于PPSO算法的电力系统无功优化

电力系统无功优化可以降低系统的有功损耗,保证系统运行的安全性和经济性.采用向量粒子群优化（PPSO）算法求解电力系统无功优化问题,在算法中通过初始化得到向量的相位角,并将相位角引入速度更新过程,这样可以更有效地提高搜索精度.在IEEE-14节点系统中,采用PPSO算法、标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法和改进吸引排斥粒子群优化算法进行无功优化仿真实验对比,结果表明,PPSO算法可以更好地降低有功损耗.