计及环境成本的含储能冷热电联供系统多目标优化和运行策略研究.pdf

冷热电联供(c o m b i n e d c o o l i n g,h e a t i n g a n d p o w e r,C CH P)系统能够同时满足用户冷热电负荷需求,实现热量梯级利用和能量高效供给。但C CH P系统内部能量耦合程度高,各种能量间相互影响,为C CH P系统的容量配置和能量高效供给带来挑战。为此,建立了含储能和可再生能源的C CHP系统,提出2种余热优先利用运行策略,采用多目标遗传算法对系统设备容量进行优化确定,并对各类运行指标进行分析。结果表明:运行策略二(回收余热优先供热)的“3 E”综合指标为0.3 4 4高于运行策略一(回收余热优先制冷);运行策略二的年值节约率为4.5%经济性优于运行策略一;运行策略二的各类污染物减排率均高于运行策略一,表现出良好的环境效益。关键词:冷热电联供(C CHP)系统;储能技术;多目标优化;遗传算法;运行策略;可再生能源中图分类号:T K 0 1 文献标志码:AR e s e a r c h o n M u l t i-O b j e c t i v e O p t i m i z a t i o n a n d O p e r a t i o n S t r a t e g y o f C o m b i n e d C o l d,H e a t a n d P o w e r S y s t e m W i t h E n e r g y S t o r a g e C o n s i d e r i n g E n v i r o n m e n t a l C o s tT AO H o n g j u n,Z HOU Z h i g u i,X I E J i n g y i,WANG Y i q i n,YANG J i n g r u(C h i n a N a t i o n a l N u c l e a r P o w e r G u o d i a n Z h a n g z h o u E n e r g y C o.,L t d.,Z h a n g z h o u 3 6 3 3 0 0,F u j i a n P r o v i n c e,C h i n a)A B S T R A C T:C o m b i n e d c o o l i n g,h e a t i n g a n d p o w e r(C CHP)s y s t e m c a n m e e t t h e u s e r s d e m a n d f o r c o l d a n d h o t p o w e r l o a d a t t h e s a m e t i m e,a n d c a n r e a l i z e h e a t c a s c a d e u t i l i z a t i o n a n d e f f i c i e n t e n e r g y s u p p l y.H o w e v e r,t h e i n t e r n a l e n e r g y c o u p l i n g d e g r e e o f C CH P s y s t e m i s h i g h,a n d v a r i o u s e n e r g i e s a f f e c t e a c h o t h e r,w h i c h b r i n g s c h a l l e n g e s t o t h e c a p a c i t y c o n f i g u r a t i o n a n d e f f i c i e n t e n e r g y s u p p l y o f C CH P s y s t e m.T h e r e f o r e,a C CH P s y s t e m w i t h e n e r g y s t o r a g e a n d r e n e w a b l e e n e r g y t e c h n o l o g y i s e s t a b l i s h e d,t w o o p e r a t i o n s t r a t e g i e s f o r p r e f e r e n t i a l u t i l i z a t i o n o f w a s t e h e a t a r e p r o p o s e d,a n d t h e m u l t i-o b j e c t i v e g e n e t i c a l g o r i t h m i s u s e d t o o p t i m i z e a n d d e t e r m i n e t h e c a p a c i t y o f t h e s y s t e m e q u i p m e n t,a n d v a r i o u s o p e r a t i n g i n d i c a t o r s a r e a n a l y z e d.T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e“3 E”c o m p r e h e n s i v e i n d e x o f o p e r a t i o n s t r a t e g y 2(r e c o v e r y o f w a s t e h e a t p r i o r i t y h e a t s u p p l y)i s 0.3 4 4,w h i c h i s h i g h e r t h a n t h a t o f o p e r a t i o n s t r a t e g y 1(r e c o v e r y o f w a s t e h e a t p r i o r i t y c o o l i n g),a n d t h e a n n u a l v a l u e s a v i n g r a t e o f o p e r a t i o n s t r a t e g y 2 i s 4.5%,w h i c h i s b e t t e r t h a n t h a t o f o p e r a t i o n s t r a t e g y 1.T h e e m i s s i o n r e d u c t i o n r a t e o f v a r i o u s p o l l u t a n t s i n o p e r a t i o n s t r a t e g y 2 i s h i g h e r t h a n t h a t o f o p e r a t i o n s t r a t e g y 1,s h o w i n g g o o d e n v i r o n m e n t a l b e n e f i t s.K E Y WO R D S:c o m b i n e d c o o l i n g,h e a t i n g a n d p o w e r(C CH P)s y s t e m;e n e r g y s t o r a g e t e c h n o l o g y;m u l t i-o b j e c t i v e o p t i m i z a t i o n;g e n e t i c a l g o r i t h m;o p e r a t i o n s t r a t e g y;r e n e w a b l e e n e r g y u t i l i z a t i o n0 引言 随着全球性气候变暖和大气污染等问题日益严重,加强节能减排、环境保护已成为越来越多人的共识,发展高效、节能、环保的供能方式已成为一种趋势。冷热电三联供(c o m b i n e d c o o l i n g,h e a t i n g a n d p o w e r,C CH P)系统是目前能源系统发展的一个重要方向,C CH P系统在满足用户冷、热、电负荷的同时,能够实现热量梯级利用和提高系统综合能效。C CH P系统是以原动机为核心,并包含产热、制冷、储能和可再生能源利用等设备,在产生电能的同时能够满足用户多种能源需求的供能系统。由于C CH P系统具有能源利用率高、供能稳定性V o l.8 N o.3陶鸿俊,等:计及环境成本的含储能冷热电联供系统多目标优化和运行策略研究3 1 高、环境污染小、调度灵活等优势,已成为分布式能源系统的一个重要形式1。因此,深入研究其在提升系统能效、减少污染气体排放和降低系统投运成本等方面的综合潜力,对我国能源高效可持续利用、建设低碳环保经济社会、实现“碳中和”有着重要的意义。目前,在对C C H P系统的优化研究中,许多文献以智能算法为工具,以经济、节能、环保等效益为目标对系统进行优化设计,提升综合性能。文献2 研究了C CH P系统的系统配置,以系统运行成本最小为目标,建立其经济运行优化模型,并分析电价、燃料价格、联网方式和热电比等因素对该系统经济性的影响。文献3-4 采用基于W a s s e r s t e i n概率距离指标的改进多状态方法对风电、光伏出力和冷热电负荷不确定性进行建模。在以经济和环保为目标的基础上以自平衡能力为目标,建立配置优化模型,并采用遗传算法求解。文献5 考虑可再生能源和电热负荷的随机性,基于机会约束理论建立C CH P系统优化模型,并采用基于随机模拟的粒子群算法求解。文献6 提出一种基于频谱分析确定C CH P系统容量配置的方法,并确定储能的运行策略。文献7 考虑C CH P系统运行时产生的环境成本,建立包含环境成本和储能设备的C CH P系统优化模型。文献8 为提升C CH P系统储能资源的合理配置,基于虚拟储能和电力弹簧概念,提出计及主配储能协同的C CH P系统风光储容量的双层配置方法,利用改进的粒子群算法对风光储容量进行求解。文献9 分别以年成本节约率、年减排率和年一次能源节约率为目标进行C CH P系统容量优化求解。文献1 0 针对含跨季节储热的综合能源系统的集成进行研究,采用粒子群算法优化确定了系统全年运行情况下的设备最优容量。文献1 1-1 3针对光 气互补冷热电联供系统,从能源、经济和环境方面建立了综合指标,并采用遗传算法对系统内驱动设备的容量配置进行优化确定。文献1 4 针对接入光伏的C CH P系统容量配置进行研究,为C C H P系统的规划提供了一定的理论支持。文献1 5针对C CH P系统能量系统容量与实际负荷不匹配问题,以系统的一次能源节约率和年总成本节约率最大为目标,采用带压缩因子的粒子群优化算法和遍历算法对系统容量进行优化确定。文献1 6 为降低系统容量配置模型的计算量,提出一种基于时序聚类的综合能源系统容量优化配置方法。文献1 7-1 9 以经济成本最小为目标对综合能源系统进行配置优化,确定了各设备的最佳容量。文献2 0 为提高多区域综合能源系统的能源利用率和合理配置储能系统容量,建立了一种共享储能系统容量优化配置模型。文献2 1 构建了以天然气储气库为中心的C CH P系统,并建立天然气综合能源系统容量优化配置模型。上述文献对C CH P系统的系统配置及运行策略进行研究时,较少考虑系统运行时的产生的环境费用,且以考虑C O2气体的排放为主。为此,本文建立了 结 合 储 热、储 电 和 太 阳 能 光 伏 等 设 备 的C CH P系统的配置优化模型,并考虑C O2、S O2和NOx等污染物的排放成本。采用多目标遗传算法为工具,以全年系统污染物减排率、一次能源利用率、年值节约率最大为目标,对C CH P系统的系统配置进行优化。基于全年逐时负荷数据,计算总的初始投资、运维费用、购能成本以及污染物排放惩罚和处理费用。最后,对不同类型的储能设备、计及环境成本和不同策略的运行结果进行分析。1 CCHP 微网系统结构和模型C CH P系统作为分布式能源系统最具有代表性的系统,其综合能源利用率可达7 0%9 0%。因此合理配置C CH P系统,并采用合理运行策略对促进能源高效、清洁利用和构建绿色和谐社会具有重要意义。C CH P系统的结构如图1所示,系统向其用户供应冷热电负荷。图1 C C H P系统结构F i g.1 C C H P s y s t e m s t r u c t u r e d i a g r a m 1.1 模型建立利用太阳能光伏、微型燃气轮机、蓄电池和市政电网满足用户电负荷需求。利用燃气锅炉、回收余热和蓄热罐满足用户热负荷。用户冷负荷则由电制冷机和吸收式制冷机联合提供。微型燃气轮机排出废热经换热器回收后,为用户进行供热或供给吸收式制冷机来满足用户冷需求。3 2 分布式能源第8卷 第3期1.1.1 微型燃气轮机微型燃气轮机是一种小功率的燃气轮机,一般可以利用天然气、沼气、柴油、汽油及烷烃类气体等燃料,具有污染物排放小、低噪音、运行成本低和寿命长等优点2 2,被广泛应用于分布式能源系统中。微型燃气轮机的发电效率采用三次拟合函数,即MT(t)=0.1 7 98 9PMT(t)PMT,m a x 3-0.2 7 0 8 1PMT(t)PMT,m a x 2+0.3 3 1 5 7PMT(t)PMT,m a x +0.0 8 93 5(1)式中:PMT(t)为t时段微型燃气 轮机发电 功率,kW;PMT,m a x为微型燃气轮机额定功率,kW。FMT(t)=PMT(t)MT(t)(2)式中:FMT(t)为t时段微型燃气轮机的燃料消耗量,kW;MT(t)为t时段微型燃气轮机发电效率。1.1.2 余热回收器余热回收器通过回收微型燃气轮机所产生的废热,对微型燃气轮机的废热进行回收利用,减少热量的浪费,提高系统能源利用率。QR E(t)=PMT(t)1-MT(t)-l o s s MT(t)h r(3)式中:QR E(t)为t时段微型燃气轮机的排气回收余热,kW;l o s s为散热损失系数,取0.2;h r为烟气热回收效率,取0.8。1.1.3 光伏发电系统太阳辐射强度和环境温度等对光伏系统输出功率有着重要影响。本模型忽略风速对光伏发电的影响,一般情况下,光伏输出功率可在标准测试条件(s t a n d a r d t e s t c o n d i t i o n,S T C)最大输出功率的范围内进行调节,模型为PP V(t)=fP VPS T CG(t)GS T C1+k Tc e l l(t)-TS T C (4)式中:PP V(t)为光伏系统输出功率,kW;PS T C为光伏电池在标准测试条件下的最大输出功率,kW;fP V为光伏发电系统功率降额因数,取0.9;G(t)为实际太阳辐射强度,W/m2;GS T C为标准测试下太阳辐射强度,1 0 0 0W/m2;TS T C为标准测试条件下的环境温度,2 5;k为光伏功率温度系数,-0.4 7%/;Tc e l l(t)为光伏电池表面温度,其计算公式2 3-2 5为Tc e l l(t)=Ta m b(t)+(TN-2 0)G(t)8 0 0 (5)式中:Ta m b(t)为实际环境温度,;TN=4 7。1.1.4 电制冷机和吸收式制冷机电制冷机利用电能通过压缩机制冷,其输出冷功率CE C(t)与输入电功率PE C(t)的关系为CE C(t)=PE C(t)DE C(6)式中DE C为电制冷系数,取4.0。吸收式制冷机利用低品位热能转化为冷能,为用户供冷。其输出冷功率CA C(t)与输入的热功率HA C(t)的关系为CA C(t)=HA C(t)DA C(7)式中DA C为吸收式制冷系数,0.7。1.1.5 燃气锅炉燃气锅炉可以将天然气转化为热能,在供热不足时作为补充满足热负荷需求,其输出热功率HB(t)与消耗天然气功率FB(t)的关系为HB(t)=bFB(t)(8)式中b为燃气锅炉之热效率,取0.8 5。1.1.6 蓄电池蓄电池荷电状态为S OC(t)=WB T(t)WB T,m a x(9)式中S O C(t)为荷电状态,表示在某一时刻蓄电池剩余容量WB T(t)与其额定容量WB T,m a x之比,文中设定为0.2,1。则蓄电池储能状态方程为WB T(t+1)=WB T(t)(1-B T)+B T,cPB T,c(t)-PB T,d i s c(t)B T,d i s c t(1 0)式中:PB T,c(t)为电池充电功率,kW;PB T,d i s(t)为电池放电功率,k W;t为时段长度,h;WB T(t)为蓄电池存储的电能,k Wh;B T为电池自放电率,取0.0 0 1;B T,c、B T,d i s c电池充、放电效率,取0.9 5。1.1.7 蓄热罐蓄热罐储能状态方程为WT S T(t+1)=WT S T(t)(1-T S T)+T S T,cPT S T,c(t)-PT S T,d i s c(t)T S T,d i s c t(1 1)式中:PT S T,c(t)为蓄热罐储热功率,PT S T,d i s c(t)为蓄热罐放热功率,kW;WT S T(t)为蓄热罐存储的热能,k Wh;T S T为蓄热罐热损失率,0.0 0 5;T S T,c、T S T,d i s c蓄热罐充、放热效率,取0.9。V o l.8 N o.3陶鸿俊,等:计及环境成本的含储能冷热电联供系统多目标优化和运行策略研究3 3 1.2 设备约束条件系统约束条件主要包括热功率、冷功率和电功率平衡以及系统内部各设备运行约束,本文不考虑与电网交互功率约束。1.2.1 冷功率平衡约束CE C(t)+CA C(t)=Lc(t)(1 2)式中Lc(t)为第t时段的冷负荷,kW。1.2.2 热功率平衡约束QR E(t)+HB(t)+PT S T,d i s c(t)=Lh(t)/r e+HA C(t)+PT S T,c(t)(1 3)式中:Lh(t)为用户热负荷,kW;r e为换热器换热效率,0.8。1.2.3 电功率平衡约束PMT(t)+PP V(t)+Pg r i d(t)+PB T,d i s c(t)=Le(t)+PE C(t)+Pe x c e s s(t)+PB T,c(t)(1 4)式中:Pg r i d(t)为系统从电网购电功率,kW;Le(t)为用户电负荷,kW;Pe x c e s s(t)为电网交互功率,kW。1.2.4 设备运行约束本文考虑微型燃气轮机、蓄电池和蓄热罐的运行约束。PMT,m i nUMT(t)PMT(t)PMT,m a xUMT(t)(1 5)0PB T,d i s c(t)PB T,d i s c,m a xUB T,d i s c(t)0PB T,c(t)PB T,c,m a xUB T,c(t)0UB T,c(t)+UB T,d i s c(t)1WB T,m i nWB T(t+1)WB T,m a x (1 6)0PT S T,d i s c(t)PT S T,d i s c,m a xUT S T,d i s c(t)0PT S T,c(t)PT S T,c,m a xUT S T,c(t)0UT S T,d i s c(t)+UT S T,c(t)1WT S T,m i nWT S T(t+1)WT S T,m a x (1 7)式中:UMT(t)为微型燃气轮机的工作状态,取值为1表示工作,取值为0表示不工作。同理UT S T,d i s c(t)、UT S T,c(t)、UB T,d i s c(t)和UB T,c(t)都为工作状态变量。2 含储能的 CCHP 系统多目标优化运行管理C CH P系统中耦合可再生能源后,使得源荷两侧的不确定性增加,加剧了系统运行的不稳定性。同时可再生能源的增加会使C CH P系统在容量优化时的复杂程度增加,也增加设备运行控制的复杂程度。因此本文基于系统全年(8 7 6 0h)的逐时负荷数据,以一次能源节约率、污染物减排率和年值节约率为目标函数,来确定含储能的C CH P系统各设备的容量。2.1 基于全年日前数据的设备容量优化模型在含有储能的C CH P系统中,核心设备容量对系统的综合性能影响很大。而大多数文献只考虑系统配置或运行优化,本文在考虑全年负荷并满足负荷需求的基础上,将年值节约率、污染物减排率和一次能源节约率作为优化目标,采用多目标遗传算法对系统进行优化,并采用优劣解距离(t e c h n i q u e f o r o r d e r p r e f e r e n c e b y s i m i l a r i t y t o a n i d e a l s o l u t i o n,TO P S I S)算法决策,优化全年最佳设备容量配置。2.1.1 目标函数为了更加全面地评价综合能源系统的综合效益,比较不同类型系统的优劣,选用分供系统作为参考系统,计算C CH P系统的年值节约率、一次能源节约率和污染物减排率。(1)经济指标:C CH P系统优化模型以系统的经济 性 最 优,即 以 年 值 节 约 率(a n n u a l t o t a l c o s t r a t e,AT C R)最大作为优化目标,其计算式为A T C R=CR E F-CD E RCR E F(1 8)式中:A T C R为C CH P能源系统相比于参考系统的年值节约率;CR E F为参考系统的年总成本,元;CD E R为C CH P系统的年总成本,元,其计算式为CD E R=Ce q,C A P+Ce q,OM+Cn g+Cg r i d+CP g r i d+CE N(1 9)式中:Ce q,C A P为根据使用年限折算后的每年的设备投资额,元;Ce q,OM为年设备运行维护成本,元;Cn g为年购买天然气的成本,元;Cg r i d为年购买电力的总成本,元;CP g r i d为分布式能源系统电网购电功率超限惩罚费用,元;CE N为分布式能源系统环境成本,由污染物标准惩罚和环境价值组成,元;电网购电功率最大限度为2 0 0kW,超限会产生惩罚费用。(2)能耗指标:本文采用一次能源节约率(p r i m a r y e n e r g y s a v i n g r a t e,P E S R)评价C CH P系统相比于参考系统的节能潜力,其定义为P E S R=FR E F-FD E RFR E F(2 0)式中:P E S R为一次能源节约率;FR E F为参考系统的一次能源消耗量,kWh;FD E R为C CH P系统的一次能源消耗量,kWh,其计算式为FD E R=tFMT(t)+FB(t)+Pg r i d(t)r e fg r i d t(2 1)3 4 分布式能源第8卷 第3期式中:FMT(t)为燃气轮机的天然气消耗功率,kW;FB(t)为燃气锅炉的天然气消耗功率,kW;Pg r i d(t)为电网买电功率,kW;r e f为所在地火电发电效率,取0.3 5;g r i d为电网输配效率,取0.9 2。(3)分供系统供电、供热和供冷产生的有害气体的排放量与C CH P系统所产生的有害气体的排放量之差,为污染物的减排量。本文将C O2、S O2和NOx污染物减排率的权重各取1/3,来计算系统的污染物减排率(e m i s s i o n o f p o l l u t a n t s a v i n g r a t e,E P S R),因此污染物减排率为:E P S R=13(C D E R+S D E R+NOE R)(2 2)式中:E P S R为系统的污染物减排率;C D E R为C CH P系统相比于参考系统的C O2减排率(c a r b o n d i o x i d e e m i s s i o n r e d u c t i o n r a t e,C D E R);S D E R为C CH P系统相比于参考系统的S O2减排率(s u l p h u r d i o x i d e e m i s s i o n r e d u c t i o n r a t e,S O S R);NO E R为C CH P系统相比于参考系统的NOx减排率(n i t r o g e n o x i d e e m i s s i o n r e d u c t i o n r a t e,NO E R)。参考的分供系统相关指标计算与C CH P系统的计算方法一致。系统“3 E综合效益”为F=13(A T C R+P E S R+E P S R)(2 3)2.1.2 模型求解算法本文采用带精英策略的非支配排序遗传算法优化方法进行容量优化。该改进的算法具有复杂度低、最优解的多样性好等优点,同时可以克服非支配排序遗传算法收敛精度差、计算复杂度高的局限性,非支配排序遗传算法其流程图如图2所示。图2 非支配排序遗传算法算法流程F i g.2 N o n-d o m i n a n t s o r t i n g g e n e t i c a l g o r i t h m a l g o r i t h m f l o w 2.1.3 最佳方案的确定方法 TO P S I S算法本文运用TO P S I S算法对帕累托前沿中的个体进行排序,并获得问题的最优解。通过选定“虚拟最优解”为各个子目标函数均取可行域内最优的虚拟解。“虚拟最劣解”为各个子目标函数均可取可行域内最劣的虚拟解。在处理过程中将可行域视为帕累托前言中所有个体所构成的集合。由于各个子目标之间的互斥性,虚拟解一般不存在于可行域内。2.1.4 运行策略一 回收余热优先进行吸收式供冷余热回收的热量优先供给吸收式制冷设备进行制冷,多余的热量进行供热,若有剩余进行蓄热;若热量不足,则差额的热量由蓄热罐供给,若蓄热罐的热量不能满足差额,则剩余部分由燃气锅炉提供。2.1.5 运行策略二 回收余热优先进行供热余热回收的热量优先进行供热,多余的热量进行吸收式制冷,热量若有剩余进行蓄热。若热量不足,负荷缺口由蓄热罐供给,若蓄热罐的热量不能满足负荷缺口,则剩余部分由燃气锅炉提供。3 算例分析为了验证系统的可靠性和运行策略的有效性,研究位于北京地区的某近零能耗办公楼,该办公楼配置含储能C CH P系统为建筑供能,该办公建筑有1 2层,每层楼高4m,总建筑面积为6 9 1 2m2。该系统配置有太阳能光伏、蓄电池、微型燃气轮机、燃气锅炉、余热回收器、换热器、电制冷机、吸收式制冷机和储热装置,具体系统配置如图1所示,建筑冷热电负荷由D e S T软件进行仿真所得。3.1 CCHP 系统设备全年容量优化依据全年负荷数据进行系统容量配置优化,在系统容量优化中采用非支配排序遗传算法求解设备最优容量配置和最优电制冷比,其中算法基本参数设定和系统参数的设置如表1所示,同时各类设备经济参数见参考文献2 6-2 8,天然气和市政电网电力各类污染物排放因子参考文献2 9-3 0,各类污染物处理成本见文献3 1,储能设备相关参数见文献3 2,采用分时电价如表2所示,V o l.8 N o.3陶鸿俊,等:计及环境成本的含储能冷热电联供系统多目标优化和运行策略研究3 5 表1 算法系统参数设定T a b l e 1 A l g o r i t h m s y s t e m p a r a m e t e r s e t t i n g种群数量进化代数决策变量交叉概率变异概率1 0 02 0 050.80.1表2 分时电价信息T a b l e 2 T i m e-o f-u s e e l e c t r i c i t y p r i c e 元/(k Wh)时段 购电电价售电电价高峰时段0 8:0 01 1:0 01 6:0 02 1:0 01.1 2 340.9 4 29低谷时段2 3:0 0 7:0 00.3 7 450.3 0 15平时段0 7:0 00 8:0 01 1:0 01 6:0 02 1:0 02 3:0 00.7 4 890.6 4 14优化结果的帕累托前沿解如图3所示,运行结果如表3所示。图3 优化策略的帕累托前沿解结果F i g.3 P a r e t o f r o n t s o l u t i o n r e s u l t s o f e a c h o p e r a t i n g s t r a t e g y 3.2 结果分析3.2.1 不同运行策略优化结果对比本文主要从2种不同的余热优先利用方式进行研究,并与常规余热利用不分优先级进行对比分析。同时考虑系统的环境成本以及C CH P系统从电网购电的惩罚费用,对系统的各设备运行结果进 行对比分析。根据运行优化结果可知:当采用运行策略一时,蓄热罐容量为13 7 9kWh,蓄电池容量为2 0 2kWh;而运行策略二时,蓄热罐容量为10 2 0kWh,蓄电池容量为1 7 1kWh。策略一和策略二的蓄热罐容量和蓄电池容量均小于策略三的优化结果。运行策略一的电制冷占比较运行策略二小,同时蓄热罐进行供冷、供热两用。策略一的回收余热先供冷后进行供热,同时电制冷占比较小,因此优化的蓄热罐容量比运行策略二大。在经济效益方面,与分供系统相比,运行策略一、策略二和策略三的年值节约率分别为4.0%、4.5%和3.3%,其中运行策略二的年值节约率最高,显著提高了系统的经济性。在环保效益方面,本文考虑系统在运行过程中除考虑系统C O2的排放之外,还综合考虑NOX和S O2的排放,与分供系统进行比较计算污染物减排率。运行策略一、策略二和策略三的污染物减排率分别为6 6.9%、6 7.1%和6 7.3%,策略三的污染物减排效果稍高于策略二的减排效果。而运行策略一、策略二和策略三的一次能源节约率相同,节能效果相当。各类运行结果的具体情况如图4所示。根据优化结果可知运行策略一与运行策略二相差不大,但 图4 优化策略的综合效益运行结果对比F i g.4 C o m p a r i s o n o f o p e r a t i o n r e s u l t s o f c o m p r e h e n s i v e b e n e f i t s o f o p t i m i z a t i o n s t r a t e g i e s 表3 优化策略运行结果T a b l e 3 T h e r e s u l t s o f t h e t h r e e s t r a t e g i e s运行模式PMT/kWPP V/k W电制冷比/%WT S T,m a x/(k Wh)WB T,m a x/(k Wh)E P S R/%P E S R/%A T C R/%策略一2 4 64 9 36 6.01 3 7 92 0 26 6.93 1.74.0策略二2 4 94 9 96 8.01 0 2 01 7 16 7.13 1.74.5策略三2 5 24 9 96 8.01 5 6 72 3 26 7.33 1.73.3 注:WT S T,m a x为蓄热罐额定容量。3 6 分布式能源第8卷 第3期是运行策略二的年值节约率和污染物减排率均高于运行策略一所对应的指标,同时结合“3 E综合效益”参考指标,运行策略以一、策略二和策略三的“3 E综合效益”指标分别为0.3 4 2、0.3 4 4和0.3 4 1,运行策略一和策略二的“3 E综合效益”均高于常规运行策略三的综合效益策略,表明回收的余热分优先级进行利用可以提高系统的整体综合效益。3.2.2 策略一和策略二的C CH P系统设备容量及余热排空量对比根据运行优化结果可知运行策略一和运行策略二的各设备优化后的容量如表4所示,每种运行策略下优化的蓄热罐容量均大于蓄电池容量,这是由于蓄电池单位容量初投资远高于蓄热罐,并且二者运行成本相近。同时储能设备能减少污染气体排放,蓄电池能直接减少从电网购电,蓄热罐可直接减少天然气消耗。因此优化后的蓄热罐容量远大于蓄电池容量,其余设备的容量由设备全年最大出力功率进行确定。表4 各类设备的优化容量T a b l e 4 O p t i m i z e d c a p a c i t y f o r v a r i o u s t y p e s o f e q u i p m e n t比较项目运行策略一运行策略二锅炉额定容量/kW5 2 35 1 9余热回收器优化容量/k W3 8 03 8 4吸收式制冷机优化容量/k W5 5 15 1 8电制冷机优化容量/k W1 8 91 9 5用户热交换器优化容量/k W8 2 78 2 7微型燃气轮机优化容量/k W2 4 62 4 9光伏系统优化容量/k W4 9 34 9 9蓄电池优化容量/(k Wh)2 0 21 7 1蓄热罐优化容量/(k Wh)1 3 9 71 0 2 03.2.3 策略一和策略二的余热利用率和各种污染物减排率通过对比2种运行策略,计算2种运行策略下余热的利用情况,2种运行策略的余热回收和利用情况如下表5所示。表5 余热回收利用情况T a b l e 5 W a s t e h e a t r e c o v e r y a n d u t i l i z a t i o n比较项目策略一策略二年余热回收总量/(k Wh)1.41 061.41 06年余热排空总量/(k Wh)4.11 054.81 05年余热利用利用总量/(k Wh)9.51 059.01 05余热的利用率/%6 9.56 5.4 综上结果可知,运行策略一对回收余热的利用率明显高于运行策略二,能够充分利用微型燃气轮机回收的余热,减少回收余热排放,减少热量浪费,提高能源利用效率。在不同的 余 热 优 先 利 用 的 运 行 策 略 下 的 各类气体污染物的减排效率情况如下图5所示,从图中结果可知运行策略二的各类污染物减排率均高于运行策略一所对应的效率。其中C O2减排率减排效果最为明显,运行策略二比运行策略一减排 率 显 著 提 高6.6%,并 且NOx减 排 率 和S O2减排率均有提高,环境效益明显。综合系统整体的“3 E综合效 益”可知,运行策略二 的 综 合效益最 高,因 此 本 文 确 定 最 佳 的 运 行 策 略 为 策略二。图5 不同运行策略环境指标的对比F i g.5 C o m p a r i s o n o f e n v i r o n m e n t i n d i c a t o r s o f d i f f e r e n t r u n n i n g p o l i c i e s 4 结论(1)本文提出余热优先供冷或供热的运行策略,并与常规不分优先级利用的策略进行对比,采用非支配排序遗传算法对系统进行配置优化,并用TO P S I S法决策,分析在优先供冷或优先供热的运行策略下的系统配置优化结果,使优化结果更加准确。(2)通过制定不同的余热回收利用方式,对系统进行优化,不同运行策略下系统综合性能指标出现明显的差异性。对比优化结果可知运行策略二(余热优先供热)的综合的“3 E”指标运行指标高于V o l.8 N o.3陶鸿俊,等:计及环境成本的含储能冷热电联供系统多目标优化和运行策略研究3 7 运行策略一(优先供冷)和运行策略三(不分优先级)的综合 指标