【电力系统】基于matlab粒子群算法求解热电联产系统优化配置问题【含Matlab源码 2298期】

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⛄一、热电联产系统优化配置问题

1 能量枢纽模型
能量枢纽模型通过增加能源的供给路径提升能源系统的经济性、灵活性和安全性[6]。图1展示了一种典型的能量枢纽模型。
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图1 典型能量枢纽模型示意图

1.2 各机组出力模型
如图1所示, 本文所改进的能量枢纽模型包括热电联产、燃气锅炉、储热水罐, 本节将会依次介绍各组件的出力模型。

●热电联产出力模型

热电联产可以利用余热锅炉收集微燃机在发电过程中产生的热能, 以此提升综合能源效率。早期的研究中由于热电联产所装备的余热锅炉多为无补燃余热锅炉, 其热电比不可调影响了供能效率[7]。在本文中, 为了匹配供、用能侧的热电比, 配备了带补燃余热锅炉的热电联产装置来改变供能侧的热电比。

热电联产热电机组实际输出的热功率与实际输出电功率之比为热电比 (R热电联产)

式中P热电联产h和P热电联产e分别为热电联产热电机组的输出热功率和输出电功率, P热电联产in为热电联产的输入功率, η热电联产h和η热电联产e分别代表热电联产热转换效率和电转换效率。

●燃气锅炉出力模型

为了降低能源成本并改善园区综合能源系统的运行可靠性, 本文将燃气锅炉作为辅助产热设备添加至能量枢纽模型中, 并令其协同热电联产工作, 共同供应园区的热负荷。燃气锅炉的输出功率PGB可以表示为:

其中, PGBin为燃气锅炉的输入功率。a1、a2和a3分别为排烟热损失、化学不完全燃烧损失和散热损失, 在本文中分别设为:9.87、0.95和2.18。

●储热水罐系统出力模型

为了提高系统运行可靠性, 储能系统需要被安装于能量枢纽模型中来平抑系统负荷。然而考虑安装成本, 本文以储热为主要储能方式, 通过电热耦合实现大规模储存系统过剩产能。储热水罐中所储的热能可由下式表示:
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2 优化运行策略
2.1 优化目标
本文基于所提出的能量枢纽模型, 考虑天然气和柴油的购置成本, 以系统日前24时段运行成本最优为目标, 构建目标函数如下:

其中, F为系统运行成本, QG (t) 和QD (t) 分别为第t小时内系统购置的天燃气量 (立方米) 和柴油量 (升) ;CG (t) 和CD (t) 分别为第t小时天然气和柴油的价格。

2.2 优化算法
本文以2.1部分所定义的目标函数min F为适应度函数, 以能源枢纽模型中各组件每小时输出的能量为优化变量, 通过粒子群优化算法对系统的运行成本进行优化。为了充分利用能源, 提升效率, 需要验证热电联产综合利用效率ηo是否达到最低标准, 若不满足要通过加入最小热电比来调整热电比, 并重新参与迭代。热电联产综合利用效率可由下式表示:
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其中, Qe为热电联产输出的电能, Qh为热电联产输出的热能, Qin为热电联产消耗柴油和天然气热值的总和。

⛄二、部分源代码

clc;clear all;close all;
global Case option MODES maxit gbestcost
option=1;%;% option=0 =>GT option=1=>RE option=2=>MT
MODES=2; % Time of Use=1; Peak pricing=2; Real Time=3;
nvar=24;npop=10; maxit=100;wdamp=0.99; C1=2; C2=2;
LB=zeros(1,nvar);
UB=ones(1,nvar);
X=zeros(nvar,5);
Fval=zeros(1,5);
optionss=[maxit,npop,C1,C2,wdamp];

for Case=1:5
    [x,fval]=PSO(@Cost,nvar,[],[],[],[],LB',UB',optionss);
    X(:,Case)=x;
    Fval(Case)=fval;
end
figure
it=1:maxit;
plot(it,gbestcost)
xlabel('迭代次数')
ylabel('年度费用评估')

Fval
Cap=(1:5)*500;
figure
plot(Cap,Fval,‘-blacks’)
xlabel(‘电量 (KW)’)
ylabel(‘年度费用 ($)’)
RESULTs(X)