基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化附Matlab代码

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🔥 内容介绍

冷热电联供型综合能源系统（Combined Cooling, Heating and Power, CCHP）通过整合燃气轮机、内燃机、余热锅炉、吸收式制冷机等设备，实现电能、热能和冷能的联合生产与供应，具有能源利用效率高、环保性好、供能可靠性强等显著优势，在工业园区、大型公共建筑等场景得到广泛应用。

然而，CCHP 系统的运行优化面临诸多挑战。系统包含多种能源形式和设备，各设备之间存在复杂的耦合关系，且需同时满足电、热、冷等多种负荷需求。此外，运行过程中还受到能源价格波动、负荷变化、设备效率特性等多重因素影响。传统的单目标优化方法（如仅追求经济性最优）难以兼顾系统的环保性、能效等多方面性能，因此需要采用多目标优化方法，在多个相互冲突的目标之间寻求平衡，实现系统的整体最优运行。

多目标粒子群优化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）算法作为一种高效的智能优化算法，具有收敛速度快、参数设置简单、易于实现等优点，能够有效处理多目标优化问题，为 CCHP 系统的运行优化提供了理想的解决方案。

二、冷热电联供型综合能源系统构成与运行特性

2.1 系统构成

CCHP 系统主要由能源输入单元、能量转换单元、储能单元和负荷需求单元组成。

• 能源输入单元：通常包括天然气、市电等，为系统提供原始能源。天然气作为清洁能源，是 CCHP 系统的主要一次能源，通过燃气轮机、内燃机等设备转化为电能和热能。市电则作为补充能源，在系统发电不足时保障电力供应。

• 能量转换单元：是系统的核心部分，包括发电设备（如燃气轮机、内燃机）、余热利用设备（如余热锅炉、余热直燃机）、制冷设备（如吸收式制冷机、电制冷机）、供热设备（如燃气锅炉）等。发电设备在产生电能的同时，会产生大量余热，通过余热利用设备将其回收，用于供热或驱动吸收式制冷机产生冷能，实现能源的梯级利用。

• 储能单元：包括电力储能（如蓄电池）、热能储能（如储热罐）、冷能储能（如储冷罐）等，用于存储多余的电能、热能和冷能，在能源供应不足或负荷高峰时释放，提高系统的灵活性和稳定性。

• 负荷需求单元：包括电负荷、热负荷（如供暖、热水）和冷负荷（如空调），不同类型的负荷在时间和数量上存在差异，需要系统根据实际需求进行动态调整。

2.2 运行特性

CCHP 系统的运行特性主要体现在以下几个方面：

• 多能互补性：系统同时处理电、热、冷三种能源形式，通过各能源之间的相互转换和协调配合，实现能源的高效利用。例如，当电力负荷较低而热负荷较高时，可优先利用发电设备的余热满足热负荷需求，减少燃气锅炉的启动。

• 强耦合性：各设备之间存在紧密的能量流和物质流耦合。发电设备的出力直接影响余热的产生量，进而影响供热和供冷能力；储能设备的充放电状态也会影响系统的能源分配策略。

• 动态波动性：负荷需求（如电负荷在工作日和周末的差异、冷负荷在昼夜的变化）和能源价格（如天然气价格的季节性波动）具有动态变化特性，要求系统能够实时调整运行策略，以适应外界条件的变化。

• 多目标冲突性：系统运行的经济性、环保性、能效等目标之间往往存在冲突。例如，为降低运行成本可能会增加天然气的消耗量，导致污染物排放增加；为提高能源利用效率可能需要投入更多的储能设备，增加初期投资和运行维护成本。

三、多目标粒子群优化算法原理

四、基于 MOPSO 的 CCHP 系统运行优化模型

4.2 决策变量

决策变量是指在优化过程中可以调整的参数，主要包括：

• 各发电设备的出力（如燃气轮机、内燃机的发电量）；

• 各余热利用设备的出力（如余热锅炉的供热量、余热直燃机的制冷量）；

• 辅助设备的出力（如燃气锅炉的供热量、电制冷机的制冷量）；

• 储能设备的充放电功率（如蓄电池的充放电量、储热罐的充放热量）；

• 与市电的交换功率（从市电购电量或向电网售电量）。

4.4 优化流程

基于 MOPSO 的 CCHP 系统运行优化流程如下：

1. 初始化：设定粒子群规模、最大迭代次数、外部档案集规模等参数；随机初始化粒子的位置（决策变量）和速度，确保初始解满足约束条件。

1. 目标函数计算：对每个粒子，根据其位置计算经济性、环保性、能效等目标函数值。

1. Pareto 最优解更新：将粒子的目标函数值与外部档案集中的解进行比较，若粒子为 Pareto 最优解，则加入外部档案集；对外部档案集进行修剪，删除被支配的解，保持档案集规模。

1. 粒子更新：从外部档案集中选择全局引导粒子，根据速度和位置更新公式更新粒子的速度和位置，同时对超出约束范围的位置进行修正。

1. 终止条件判断：若达到最大迭代次数或外部档案集收敛，则停止迭代；否则，返回步骤 2 继续迭代。

1. 最优解选择：从最终的 Pareto 最优解集中，根据实际需求（如决策者偏好）选择合适的运行策略。

五、案例分析

六、结论与展望

基于多目标粒子群优化算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化，能够有效处理系统中多目标冲突问题，得到分布均匀的 Pareto 最优解集，为系统运行提供科学的决策依据，在提高经济性的同时，兼顾环保性和能源利用效率。

未来的研究方向可以包括：

• 算法改进：结合深度学习、强化学习等技术，提高 MOPSO 算法的收敛速度和解的质量，增强其处理大规模、高复杂度 CCHP 系统的能力。

• 不确定性优化：考虑负荷预测误差、能源价格波动等不确定性因素，构建鲁棒优化模型，提高系统运行的可靠性和抗干扰能力。

• 多能流协同优化：将交通能源（如电动汽车充电）、可再生能源（如光伏、风电）纳入 CCHP 系统，实现多能流的协同优化，进一步提升系统的综合效益。

• 动态优化策略：针对系统的动态运行特性，研究实时优化控制策略，实现从离线优化到在线优化的转变，更好地适应负荷和能源价格的动态变化。

随着能源互联网的发展，CCHP 系统将在能源转型中发挥更加重要的作用，基于多目标智能优化算法的运行优化技术也将不断完善，为构建高效、环保、经济的综合能源系统提供有力支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 周秋慧.天然气冷热电联供能源系统运行机制优化分析[D].北京交通大学,2014.

[2] 魏大钧.小型冷热电联供系统多目标优化设计与能量管理策略研究[D].山东大学,2016.

[3] 贠保记,白森珂,张国.基于混沌自适应粒子群算法的冷热电联供系统优化[J].电力系统保护与控制, 2020, 48(10):8.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.190875.

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