[发明专利]一种离网风光氢冷能源系统优化配置方法有效
申请号: | 202110640714.9 | 申请日: | 2021-06-09 |
公开(公告)号: | CN113468723B | 公开(公告)日: | 2022-05-20 |
发明(设计)人: | 葛磊蛟;刘嘉恒 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/06;H02J3/28;H02J15/00;G06F111/04;G06F111/06 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 韩帅 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 风光 能源 系统 优化 配置 方法 | ||
1.一种离网风光氢冷能源系统优化配置方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
步骤1:构建风光氢冷能源系统,所述风光氢冷能源系统包括光伏电池板,风力涡轮机,由氢气罐、电解槽、燃料电池组成的氢气存储单元,蒸汽式制冷机,冰蓄冷,电力负荷冷负荷供应单元;
步骤2:通过风光氢冷能源系统的设备采集光伏辐射强度,风速,温度,年电力负荷需求以及年冷负荷需求参数并构建离网风光氢冷能源模型;
步骤3:通过可再生能源性能指标对所述离网风光氢冷能源模型进行评估,所述性能指标包括:能源平均成本、功率供应缺失率和功率削减率;其中,通过带有约束违反度的Epsilon约束方法将能源平均成本作为目标函数,功率供应缺失率和功率削减率作为约束条件;
步骤4:制定所述离网风光氢冷能源系统的运行策略,根据所述运行策略计算所述离网风光氢冷能源系统一年内的功率供应缺失率与功率削减率;
步骤5:对樽海鞘算法进行改进,基于步骤3中所述离网风光氢冷能源系统的目标函数与约束条件,利用改进的樽海鞘算法对所述离网风光氢冷能源系统进行优化配置;
步骤6:判断是否满足终止条件,若不满足,则返回步骤5,若满足终止条件,则输出最优配置结果;其中,所述步骤2中离网风光氢冷能源模型包括以下单元:
光辐射处理单元:通过光伏电池板吸收太阳辐射,将阳光中的光子转化为电子并产生电能,其中,受到温度的影响,时间t下的光伏电池板的输出功率PPV(t)描述如下:
PPV(t)=PsIrrpv(t)[1+α(Tpv(t)-TS)]FdTpv(t)
式中,Ps是光伏组件的额定输出功率,Irrpv(t)是时间t的太阳辐射密度,Fd是降额系数,α是温度系数,Tpv(t)是光伏电池板的温度,TS是标准条件下的环境温度,TNOC,a代表电池的标称工作温度;TNOC,c是环境的标称工作温度,G是标称工作温度下的辐射强度;
风力处理单元:是风力涡轮机通过风力来旋转发电机提供机械动力,而其动力受实时风速的影响;根据切入风速、切出风速和额定风速,风力发电机组的输出功率PWT(t)描述如下:
式中,Pr为风力发电机的额定功率,v(t)是时间t处的实际风速;vin,vout和vr分别代表切入风速、切出风速和额定风速;
氢气存储单元:是在光伏和风力涡轮机的能量超过负载需求时,则电解槽可以吸收剩余的能量并将其以氢的形式存储在氢气罐中;当光伏和风力涡轮机的能量无法满足负载需求时,则氢将通过燃料电池转换为电能,以满足负载需求;氢气存储单元在充电和放电状态下的存储容量描述如下:
充电:
放电:
式中,SOCHT(t)、SOCHT(t-1)分别表示在时间t和t-1时氢气罐中的氢容量;PEL(t)是时间t时电解槽的功率;PFC(t)是时间t时燃料电池组件的功率;PL(t)是时间t的负载需求,Pg(t)是时间t的可再生能源的功率,ηinv是逆变器效率,ηEL是电解槽的充电效率,ηFC是燃料电池的放电效率;ρ为每千瓦电能的制氢量;每立方米氢气产生的电能为η;
电制冷处理单元:通过蒸汽式制冷机建立制冷模型如下:
Pvcr(t)=ηvcrPg(t)
其中,Pvcr(t)是时刻t的蒸汽式制冷机的功率;ηvcr是蒸汽式制冷机的效率;
冰蓄冷处理单元:在光伏和风力涡轮机的能量大于冷负荷需求条件下,且氢气存储单元的容量达到最大时,则多余的能量将由蒸汽式制冷机转换为冷气并存储在冰蓄冷中;当光伏和风力涡轮机的能量不能满足冷负荷需求时,冰蓄冷可以释放能量以满足冷负荷需求;冰蓄冷在充电和放电状态下的存储容量描述如下:
充电:
放电:
其中,SOCIT(t)和SOCIT(t-1)分别代表冰蓄冷在时间t和t-1处的能量;ηIT,chr为冰蓄冷的充电效率,ηIT,dis为冰蓄冷的放电效率,PIT,ch(t)为冰蓄冷的充电功率,PIT,dis(t)为冰蓄冷的放电功率;
步骤3中所述能源平均成本通过如下公式获得:
式中,CRF是资本回收率,r是利率,y是生命周期,PU(t)是混合可再生能源系统和负载可匹配的电量,TNPC代表项目的总净现值;
所述功率供应缺失率通过如下公式评估可再生能源系统供电的质量:
式中,PIT(t)是冰蓄冷在时间t的功率;PHS(t)是氢气罐在时间t的功率;
所述功率削减率通过如下公式表示在可再生能源系统中被放弃的功率占总发电量的比例,计算方法如下:
式中,PIT,max是冰蓄冷的最大功率;PHS,max是氢气罐的最大功率;
所述步骤3中通过带有约束违反度的Epsilon约束方法将能源平均成本作为目标函数,功率供应缺失率和功率削减率作为约束条件过程如下:
选择目标函数作为优化目标,功率供应缺失率和功率削减率作为约束条件,对所述离网风光氢冷能源模型进行整数规划的约束,可描述如下:
min[LCOE]
由于离网偏远地区的空间限制,可再生能源系统中的组件数量受到以下限制:
0≤NWT≤NWT,max
0≤NPV≤NPV,max
0≤Nvcr≤Nvcr,max
0≤NIT≤NIT,max
0≤NHT≤NHT,max
0≤NFC≤NFC,max
0≤NEL≤NEL,max
其中,NPV、NWT、NEL、NHT、NFC、Nvcr和NIT分别为光伏电池板、风力涡轮机、电解槽、氢气罐、燃料电池、蒸汽式制冷机和冰蓄冷的数量;NPV,max、NWT,max、NEL,max、NHT,max、NFC,max、Nvcr,max和NIT,max分别为光伏电池板、风力涡轮机、电解槽、氢气罐、燃料电池、蒸汽式制冷机和冰蓄冷的最大数量;
为了减少电力短缺对居民的影响以及风能和光伏能源的浪费,对功率供应缺失率和功率削减率进行限制,具体描述如下:
LPSP≤5%
PCR≤10%
可再生能源系统中组件的功率限制如下:
PEL≤PEL,max
PFC≤PFC,max
Pvcr≤Pvcr,max
PIT,ch≤PIT,ch,max
PIT,dis≤PIT,dismax
其中,PEL、PFC、Pvcr分别为电解槽、燃料电池和蒸汽式制冷机组件的功率;PEL,max、PFC,max和Pvcr,max分别为电解槽、燃料电池和蒸汽式制冷机组件的最大功率;PIT,ch和PIT,dis分别是冰蓄冷的输入和输出功率;PIT,ch,max和PIT,dismax分别是冰蓄冷的最大输入功率和最大输出功率;
可再生能源系统存储系统的容量限制如下:
0≤SOCHT≤SOCHT,max
0≤SOCIT≤SOCIT,max
其中,SOCHT,max和SOCIT,max分别是氢气罐和冰蓄冷的最大容量;
所述步骤5中樽海鞘算法改进步骤如下:
步骤501、通过如下公式对樽海鞘中领导者策略进行更新:
c4是在[0,1]上均匀生成的随机数;Xm,j是樽海鞘在第j维空间上的平均位置,描述如下:
其中,是樽海鞘个体i在第j维空间的位置;
步骤502、通过如下公式对樽海鞘策略中追随者策略进行更新:
其中,w代表樽海鞘对新的樽海鞘位置的影响权重;
其中,和分别是和的适应度;
步骤503、每个樽海鞘位置都会在更新后进行评估;如果更新后樽海鞘的位置比先前樽海鞘的位置好,则樽海鞘的位置不变;反之,樽海鞘的位置退回为先前樽海鞘的位置。
2.根据权利要求1所述的一种离网风光氢冷能源系统优化配置方法,其特征在于:所述步骤4包括以下步骤:
步骤401:根据离网风光氢冷能源系统的偏远地区的光伏辐射强度,风速,温度,年电力负荷需求以及年冷负荷需求,输入光伏电池板,风力涡轮机,氢气存储单元,蒸汽式制冷机,冰蓄冷的组件数量,并计算各个组件的容量,设T=1;
步骤402:如果光伏和风机产生的电力超过负载需求,则多余的能量将被输送到电解槽以产生氢并存储在氢气罐中;其中:
电解槽产生的氢气量不能超过其最大的氢气产量;同时,氢气罐存储的氢气容量不能超过其所能存储的最大氢气量,若产生的氢气量与当前氢气罐存储的氢气容量之和超过氢气罐所能存储的最大氢气量,则剩余的氢气不被储存;
如果氢气罐的容量达到最大限制,则多余的能量将通过电冷却器存储在冰蓄冷中;冰蓄冷中存储的冷气量不能超过其所能存储的最大容量,如果产生的冷气量与当前冰蓄冷的容量之和超过冰蓄冷所能存储的最大容量,则剩余的冷气不能被储存,这部分能量被放弃;
如果离网风光氢冷能源系统无法提供所需的负荷需求,则储能装置将释放能量以满足电力负荷与冷负荷需求;氢气罐优先满足电力负荷需求,如果此时氢气罐中的氢气有剩余且当冰蓄冷不能满足冷负荷需求时,氢气罐再将能量提供给冷负荷需求;如果离网风光氢冷能源系统与冰蓄冷、氢气罐存储的能量不能满足负荷需求,则记录此时的电力短缺量;燃料电池与冰蓄冷的放电功率不能超过它们的最大放电功率;
步骤403:令T=T+1,判断是否满足T=8760,如果是,则算法终止,记录总的电力放弃量与电力短缺量,计算功率供应缺失率与功率削减率;反之,返回步骤402,继续迭代过程。
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