[发明专利]一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法

说明书

本发明公开了一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法：通过调研或者模拟等方法获取供能系统年逐时冷、热、电负荷，确定一种运行方式（以热定电或者以电定热）将冷（热）负荷（以热定电）或电负荷（以电定热）按照降序进行排列，同时采用最大矩形法（MRM）确定系统初始的容量；建立经济性及环境性两个目标函数，以系统能量平衡、负荷供需及设备的容量变化范围为约束条件，采用多目标遗传算法计算得到最佳的系统容量配置解集。本发明在MRM的基础上采用多目标遗传算法，以系统经济性及环境性为目标进行优化设计，使得系统配置更加合理，操作便捷、计算速度快，可为系统规划设计提供重要参考依据。

技术领域

本发明涉及系统配置优化领域，尤其涉及分布式系统多目标优化设计。

背景技术

分布式能源系统是相对传统集中式供能系统提出的，是一种建立在用户端，可以有效实现能源梯级利用，提高能源利用效率的新型供能模式。这种供能系统根据用户对能源的不同要求，根据温度对口原则供应能源，将输送环节的能耗降至最低，从而实现能源利用效率的最大化。

虽然分布式能源在国内外得到了迅速的发展，但在实际设计和运行过程中存在以下几个问题：

(1)由于容量配置的不合理，导致系统长时间处于低负荷运行状态，系统运行效率低下，系统在能效、经济、环保等方面较分供系统优势不明显；

(2)传统设计方法往往单独按照供能系统冷、热、电三种负荷中的一种选择设备容量，忽略了冷、热、电三种负荷之间相互的耦合影响，系统设备容量配置不合理；

(3)传统设计方法仅考虑系统最大、平均、最小热负荷，忽略了负荷全年动态变化特点，从而导致装机匹配不合理；

(4)传统设计方法考虑因素较为单一，仅考虑系统的经济性能，因此无法发挥分布式能源其他方面的优势。

MRM方法被广发应用于联供系统装机容量的确定中，虽然其具有简单、快速等优点，但由于MRM方法确定原动机容量时不考虑系统结构、设备投资、运行费用等因素，只关心系统的热负荷与电负荷，因此MRM方法并不能保证系统的经济性、环保性等达到最优。

为解决上述问题，本发明方法在MRM方法的基础上，对系统进行经济性及环保性的多目标优化设计，优化配置容量。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中存在的上述不足，而提供一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，能够优化分布式能源系统的配置。

本发明解决上述问题所采用的技术方案是：一种基于改进MRM法的分布式系统多目标优化设计方法，其特征是，主要包括以下步骤：

(1)通过调研、模拟等方法获取分布式系统供能区域全年逐时冷、热、电负荷；

(2)确定运行策略：以热定电或者以电定热；

(3)将全年热(冷)负荷(以热定电)或电负荷(以电定热)进行降序排列；

(4)建立最大矩形模型算法(Maximum Rectangle Method，MRM)，获得系统初始的容量配置；

(5)在MRM方法得到的系统容量基础上，以系统年总费用及年污染物排放为目标函数，系统的等式及不等式约束建立基于多目标遗传算法的优化模型；

(6)优化得出最佳装机配置的解集。

进一步的，所述最大矩形算法MRM为：在年降序排列负荷曲线上取一点，使得横纵坐标相乘的值最大，此时对应系统的容量配置原动机为最小配置，调峰设备为最大容量配置。

进一步的，系统负荷需求最大值对应的原动机容量为最大值，此时调峰设备的容量为最小。