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3 系统优化算法
IES的优化设计需要从供需平衡角度依据电、热、气3种能量的需求和可再生能源的资源情况,对系统内的各设备容量进行匹配优化。同时,系统运行的调度策略对优化质量也有显著影响,且设备容量和调度策略的耦合度较高。在上文中建立的系统优化模型中,对于每一级优化目标,都存在设备容量ωω和单位时间间隔ΔtΔt内各设备的供能量a 2个变量,其中a即代表系统运行调度策略,其值也存在最优解且随着ωω的改变而改变。
对于这样一个多约束多目标耦合的非线性优化问题,本文采用一种新的算法—区域收缩算法,结合SQP算法依次对多级优化问题进行求解,该方法可对上述2个变量分别求解。算法流程如图2所示,算法的主循环是从“开始”到“结束”部分,主要利用区域收缩算法计算设备容量组合ωω,即根据优化结果不断缩小ωω的取值范围,最终确定出ωω的最优值,其本质上是寻找取值范围内的最优域,区别于其他群智能算法,区域收缩算法并不是对单个点使用寻优算子不断迭代的,而是将取值范围作为迭代的基本单位,加快了收敛速度。其间,依据目标函数和约束条件,利用SQP算法来求解a。
4 实例分析
4.1 负荷需求
将所建立的分布式IES模型应用于西安市某厂房办公楼的能源供应中,该建筑总建筑面积约为3692m2,共分3层,1层为厂房,2~3层为办公室。根据建筑情况,利用eQUEST软件可得该建筑全年逐时热、电负荷。同时,该厂房主要用于粗苯加氢工业,则根据厂房的实际情况可得其氢气负荷,负荷情况如附录A的图A1所示。由于优化计算全年逐时8760 h较为复杂,本文选取热负荷较大的冬季1月份的5个工作日,进行最小时间间隔为1 h的模拟计算,优化得出系统内各设备的最优容量配比和相应的调度策略。根据文献[32]描述的方法计算出的模拟周期内太阳辐射能随时间的变化如附录A的图A2所示,从图A2中可以看出第1天为阴天,太阳辐射能不足,其余4天为晴天,太阳辐射能较为充足,较全面地反应了实际天气情况。
4.2 设备经济技术参数
通过对文献和设备产品的调查研究,总结各个设备的经济技术参数[10,16,33-35]如附录A中表A1所示。本文假设当RSOC处于SOEC运行模式时,SOEC在热中性电压下工作,则其电解效率为1[36]。且由于RSOC尚未得到大规模商业化运用,其价格是根据M.Beccali[33]发表的研究中的数据评估而来,因此关于RSOC价格的计算仅能评估当前情况,不具有未来指导性。
4.3 优化结果及分析
4.3.1 优化结果
利用上述模型和算法,在Matlab软件中对该实例进行优化计算,得到的系统各设备最优容量配比如表1所示。电、热、气的单位价格如图3所示,从图3可以看出,优化得到的IES电能单位价格为0.4628元/(kW•h),热能单位价格为0.02元/(kW•h),氢气单位价格为0.51元/m3。而目前西安市的工商业用电平均价格为0.7704元/(kW•h),非居民用热的计量热价为0.21元/(kW•h),氢气价格为1.98元/m3[37]。可以看出,利用分布式IES可以使电能的单位价格降低39.9%,热能的单位价格降低90.5%,氢气的单位价格降低74.2%。由于系统基本使用RSOC在SOFC运行模式下产生的余热来满足热负荷,大大降低了系统的热能单价。
4.3.2 系统成本组成分析
最优容量配比下的系统成本组成见图4。
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