分布式冷热电联供系统动态匹配的弱解耦优化研究

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1、天津大学博士学位论文分布式冷热电联供系统动态匹配的弱解耦优化研究ResearchonWeakDecouplingOptimizationofDynamicMatchingBasedDistributedEnergySystem学科专业：工程热物理研究生：康利改指导教师：杨俊红副教授，赵军教授天津大学机械工程学院2017年5月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育

2、机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据摘要为实现我国能

3、源供给的安全、高效、可持续发展，分布式系统力求从开源和节流两方面着手，一是着力开发新能源和可再生能源，二是通过冷热电联供耦合供能技术，提高能源综合利用效率。本文以分布式冷热电联供（即CCHP）系统为研究对象，通过矩阵理论模型的构建与拓展，将CCHP系统供需中的热电强耦合问题，弱解耦为线性矩阵的表达，从而将系统动态匹配问题分解为负荷预测和优化运行两个主要问题。首先，针对CCHP系统在强耦合条件下的优化，建立了连接能源供应、转换、存储及利用的矩阵理论优化模型。通过图论，将矩阵优化和图形优化两种既有方法结合，初步实现了解析法和图法

4、的融合，在方法论层面对CCHP系统非线性优化提供了一种弱解耦方法。其次，对负荷需求，基于供应侧参数等实际运行数据进行了建筑负荷特性分析，采用相关性理论和主成分分析筛选负荷预测的输入变量，运用BP神经网络智能算法构建了供暖季和制冷季逐时负荷预测模型，其网络的拓扑结构分别为6×8×1和5×8×1。预测时间内，与实测值相比，供暖季负荷预测平均绝对百分比误差为5.43%；制冷季负荷预测相对误差大多集中在-10%~10%范围内。然后，以综合考虑经济、节能和环保性能的综合指标最大为优化目标，在全年动态负荷计算的基础上，以设备容量及逐时运

5、行负荷率为优化变量，设置热负荷跟踪、电负荷跟踪和“运行优化”三种优化方案，考虑系统有、无蓄能装置、多余电力允许上网与否，进行CCHP系统从源侧到负荷侧全过程协同优化设计。结果表明，“运行优化”优化方案下，内燃机最优配置容量最大，系统综合性能也最优；热负荷跟踪优化在并网不上网条件下内燃机最优配置容量最小，为600kW，系统综合性能最差，其费用年值节约率、一次能源消耗节约率、CO2减排率和综合指标分别为17.79%、27.46%、32.77%和23.3%，但仍优于分供系统。最后，在负荷预测结果和系统最优配置容量的基础上，分供暖季

6、、过渡季和制冷季对其工作日和周末的负荷需求进行了小时时间尺度下的供需动态匹配优化及负荷匹配评价。结果表明，工作日由于冷、热、电负荷较高，系统买电量、地源热泵辅助供能比均大于周末，CCHP系统能量梯级利用的优势不如在周末可以被充分发挥。本址供电消耗占比OEMe在供暖季、制冷季较低，过渡季较高，甚至达100%；而本址发电满足负荷占比OEFe结果恰好相反。本址供热消耗占比OEMt、本址供热满足负荷占比OEFt的结果与OEMe和OEFe正好相反。关键词：CCHP系统，矩阵模型，弱解耦，负荷预测，容量配置，综合评价，负荷匹配评价I万方

7、数据ABSTRACTWiththepurposeofensuringnationalenergysecurityaswellastheefficientutilizationandsustainabledevelopmentofenergy,thedistributedenergysystemarerequiredtodevelopinbothsupplyandutilizationside.Socombinedcooling,heatingandpower(CCHP)systemwasinvestigatedinthisr

8、esearch.Thematrixmodelingwasdevelopedandexpandedtodecouplethestrongcouplingrelationshipbetweentheheatandpowerdemandandsupplement.Thus,thedynamicm