申请/专利权人：浙江英集动力科技有限公司

申请日：2024-01-11

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117553337B

主分类号：F24D3/02

分类号：F24D3/02;F24D3/10;F24D3/18;F24D19/10;F24D101/50

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.13#公开

摘要：本发明公开了一种考虑农业光伏制热并入集中供热管网的多源互补调度方法，包括：建立农业光伏制热单元的制热量预测模型；建立末端热用户负荷预测模型；将农业光伏制热单元产出的热能通过热泵转化为与集中供热管网参数相匹配的热能后，并接入集中供热管网；将农业光伏制热单元产出的热量通过储热罐进行储存和释放，与集中供热管网协同进行供需热量的平衡；设置包括能源消耗率最小、碳排放量最小和经济成本最小的多目标函数，建立多热源互补联合调度模型；设置集中供热管网的目标运行参数，并结合农业光伏制热单元的热量参数、储热罐的热量参数和热泵运行特性，建立热泵调控辨识模型，获得并网参数匹配的热泵调控参数进行热泵调控。

主权项：1.一种考虑农业光伏制热并入集中供热管网的多源互补调度方法，其特征在于，它包括：获取农业光伏制热单元的历史运行数据和气象数据，建立农业光伏制热单元的制热量预测模型，计算获得农业光伏制热单元未来各时段内的制热量预测值；获取集中供热管网的历史运行数据和气象数据，建立末端热用户负荷预测模型，计算获得末端热用户未来各时段的负荷需求预测值；在农业光伏制热单元和集中供热管网之间设置热泵和匹配策略，将农业光伏制热单元产出的热能通过热泵转化为与集中供热管网参数相匹配的热能后，并接入集中供热管网；在农业光伏制热单元和集中供热管网之间设置储热罐和蓄放热策略，将农业光伏制热单元产出的热量通过储热罐进行储存和释放，与集中供热管网协同进行供需热量的平衡；建立农业光伏制热单元、集中供热管网和储热罐的多热源互补联合调度模型：基于光伏制热量预测值、热用户负荷需求预测值、储热罐的运行状态和分时热量，以供需平衡为依据，设置包括能源消耗率最小、碳排放量最小和经济成本最小的多目标函数，以及设置相关运行约束条件，求解获得农业光伏制热单元、集中供热管网和储热罐的最优负荷分配策略进行多热源的联合调度控制；其中，所述建立农业光伏制热单元、集中供热管网和储热罐的多热源互补联合调度模型中，设置包括能源消耗率最小、碳排放量最小和经济成本最小的多目标函数，表示为： ； ；； ； ； 为能源消耗率最小，为能源输入量，为能源产出量，为集中供热传统供热机组出力，为光伏制热出力，为其他热源出力；为碳排放量最小，为t时刻燃料使用量，为燃料使用时产生二氧化碳的系数；为经济成本最小，为燃料费用，为t时刻购买的燃料量，为燃料单价，为各个设备的运行成本，为第个设备的运行维护成本系数，为第个设备t时刻的输出功率，为设备的数量，为安装农业光伏制热设备需要给予农业用户的经济补偿成本，为t时刻的光伏制热量，为光伏制热经济补偿单价，为安装农业光伏制热设备的安装成本，为t时刻的光伏容量，为光伏制热设备安装成本系数；所述设置相关运行约束条件，包括：热功率平衡约束条件、集中供热热源设备运行上下限约束条件、储热罐储能约束条件和农业光伏制热单元运行约束条件；所述求解获得农业光伏制热单元、集中供热管网和储热罐的最优负荷分配策略进行多热源的联合调度控制，包括：采用智能优化算法求解多热源互补联合调度模型，获得农业光伏制热单元、集中供热管网和储热罐的最优负荷分配策略；建立热泵调控辨识模型：基于集中供热管网的最优负荷分配策略设置集中供热管网的目标运行参数，并结合农业光伏制热单元的热量参数、储热罐的热量参数和热泵运行特性，通过在线机理仿真和辨识算法分析后，获得并网参数匹配的热泵调控参数进行热泵调控，包括：基于集中供热管网的最优负荷分配策略设置集中供热管网各时段的目标供回水温度、目标供回水压力和目标供回水流量；基于农业光伏制热单元和储热罐的最优负荷分配策略，获取农业光伏制热单元各时段的热量供给值、储热罐的运行状态和各时段的储热量、放热量，同时获取农业光伏制热单元和储热罐并入集中供热管网前各时段光伏热量供给的温度、流量、压力参数；获取包括热泵的进出水温度、冷凝器水流量、冷凝器侧水压降、蒸发器水流量、蒸发器侧水压降、压缩机运行频率和泵阀参数的热泵特性参数；将农业光伏制热单元和储热罐的热量通过热泵调节并入集中供热管网的结构采用机理建模和数据驱动的方法建立供热机理仿真模型，选取当前时刻集中供热管网的目标供回水温度、目标供回水压力、目标供回水流量、管网负荷分配值、农业光伏制热单元负荷分配值、储热罐运行状态、蓄放热量、光伏热量的温度、光伏热量的流量、光伏热量的压力和热泵特性参数为模型输入，选取下一时刻热泵调节参数为模型输出，结合多工况条件下热量参数随时间变化曲线，并采用机器学习算法训练建立热泵调控预测模型，获得各时段热泵调控参数。

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权利要求：

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