[发明专利]一种并网式混合能源系统的太阳能投资优化方法

摘要

本发明公开了一种并网式混合能源系统的太阳能投资优化方法，通过并网式混合能源系统的出力模型、成本函数和约束条件，采用二次序列规划算法和线性递减权重粒子群算法建立双层规划，分别在内外层对并网式混合能源系统的运行优化目标函数和容量优化目标函数进行优化，得到太阳能投资的最优光、热投资面积分配方案及对应热泵和电池的最佳容量。

主权项

1.一种并网式混合能源系统的太阳能投资优化方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)、构建并网式混合能源系统的出力模型/n(1.1)、构建光伏模块的出力模型；/n /n其中，P_pv为所述光伏面板的输出功率功率，P_n为光伏面板的额定功率，与光照面积相关，G_β为在倾斜面板上的总的太阳辐射值，G_ref为参考太阳辐射值，K_t为最大功率条件下的温度系数，T_c为光伏面板的温度，T_ref为参考温度，η_inv为逆变器变换效率，G_β,b是倾斜角为β的光伏面板上太阳直接辐射，G_β,d是倾斜角为β的光伏面板上的漫辐射，G_β,r是倾斜角为β的光伏面板上地面反射辐射，G_b为水平直射强度，θ为入射角，θ_Z为天顶角，G_d为水平散射辐射，F₁为环绕太阳的度数，F₂为地平线各向异性的度数，ρ为地面反射反射率，T_a为环境温度，k为常数；/n(1.2)、构建太阳能加热模块的出力模型；/n /n其中，η_c为太阳能热收集器的效率，η₀为热收集器的最大效率，a₁，a₂为热收集器的热损耗系数，T_m为热收集器的中间温度，T_out为热收集器的出口温度，T_in为热收集器的出口温度，Q_sc为太阳能集热器获得的热能；/n(1.3)、构建热泵的出力模型；/n /n其中，P_hp为热泵的电功率，P_hp-pv为热泵来自光伏的供电功率，P_hp-b为热泵来自蓄电池的供电功率，Q_hp为热泵产生的热量，COP为制热能效比；/n(1.4)、构建蓄电池的出力模型；/n /n其中，E_t为t时刻电池中存储的能量，E_t+Δt为Δt时刻后电池中存储的能量，η为电池的效率，P_t为t时刻电池的充/放电功率，P_fpv-t为t时刻来自光伏的充电功率，P_tr-t为t时刻买电的功率；/n(2)、构建并网式混合能源系统的成本函数；/n /n其中，C_bs为蓄电池的投资成本，C_p为电池功率成本系数，P_max为电池最大充放电功率，C_w为电池容量成本系数，W_max为电池最大容量，C_pv为光伏模块投资成本，C_pvm为光伏模块单位面积成本，S_pv为光伏面板的面积，C_shs为太阳能加热系统的投资成本，S_shs为太阳能集热器的面积，C_ins为太阳能加热系统的安装成本，C_os为太阳能加热系统的其他成本，C_hp为热泵的总成本，C_u为热泵的单位功率成本，P_hpmax为热泵最大额定功率，λ₁、λ₂为常数；/n(3)、构建并网式混合能源系统的目标函数；/n(3.1)、构建并网式混合能源系统的运行优化目标函数：/n /n其中，Iⁿ为第n年的年收益，HP_t为t时刻的热价，Q_sc为太阳能集热器产生的热量，EP_t为t时刻的电价，T₂为优化的总时刻数；/n(3.2)、构建并网式混合能源系统的容量优化目标函；/n /n其中，ROI为投资回报率，C_bp为替换成本，C_OM为运行和维护成本，r为利率，T₁为系统的规划周期；/n(4)、构建并网式混合能源系统的约束条件；/n /n式中，DOD为蓄电池最大放电深度，S_total为总的光照面积；/n(5)、基于并网式混合能源系统的出力模型、成本函数和约束条件，采用二次序列规划算法和线性递减权重粒子群算法建立双层规划，分别在内外层对并网式混合能源系统的运行优化目标函数和容量优化目标函数进行优化，得到太阳能投资的最优光、热投资面积分配方案及对应热泵和电池的最佳容量。/n