一种用户侧楼宇多能源优化调度方法与流程

本发明涉及一种用户侧楼宇多能源优化调度方法，属于能源调度技术领域。

背景技术

随着中国建筑总量的不断攀升和居住舒适度要求的不断提升，建筑能耗呈急剧上扬趋势。目前已与工业能耗、交通能耗并列，成为我国能源消耗的三大“能耗大户”之一，建筑节能迫在眉睫。因此应着力提高电能在终端多能源消费中的比重，尽最大限度减少终端化石能源的燃烧排放，以缓解污染物排放对环境造成的压力。在楼宇侧综合采用电能替代技术实现冷热电联合供应，为楼宇系统的供能提供了一种低碳解决方案，是一种更加高效、环保的终端能源系统。然而，楼宇型能源系统的舒适度调节与能效的关系比较复杂，从而极大地增加了系统的运行和管理难度。因此，实现用户侧楼宇型能源系统的优化运行，提高系统运行能效，具有重要意义。

目前既有研究往往忽略了楼宇供能系统电、冷、热之间多时间尺度的差异性，对于建筑蓄热特性考虑的并不完善，且对多能源联合供应楼宇系统的联合优化目标不清。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种用户侧楼宇多能源优化调度方法，解决现有技术用户侧楼宇能源优化忽略楼宇供能系统电、冷、热之间多时间尺度的差异性，对于建筑蓄热特性考虑的并不完善，且对多能源联合供应楼宇系统的联合优化目标不清的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种用户侧楼宇多能源优化调度方法，包括空气源热泵、缓冲水箱和地暖，所述缓冲水箱通过热泵循环水泵与空气源热泵连接，所述地暖通过热网循环水泵与缓冲水箱连接，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

根据缓冲水箱与地暖间管道水体积流量、设定的楼宇期望室温构建空气源热泵采暖系统模型；

根据楼宇热交换情况构建楼宇储热能力模型；

设定楼宇室温约束条件；

根据购电电价、及耗电功率构建经济调度目标函数；

根据经济调度目标函数调节楼宇设定的期望室温实现用户侧楼宇多能源优化调度。

进一步的，构建的空气源热泵采暖系统模型具体如下：

式中：cw为水的比热容；ρw为水的密度；vr为地暖散热器的容积；tr2为地暖散热器到缓冲水箱的回流水温；tz为楼宇实际室温；ts2为缓冲水箱到地暖散热器的供水温度；ts2n为采暖系统向地暖输出的热功率为标准值时的供水温度；tzn为采暖系统向地暖输出的热功率为标准值时的楼宇温度；tr2n为采暖系统向地暖输出的热功率为标准值时的回水温度；qn为地暖散热器每平方米的标准装机热功率；az为楼宇占地面积；q2为缓冲水箱与地暖间管道水体积流量；n为供暖系统的类型系数；t为时间；其中，缓冲水箱与地暖间管道水体积流量q2的计算方法如下：

式中：q2max为管道容许的最大体积流量；tset为设定的楼宇期望室温；dtup为楼宇室温允许的最高值与楼宇期望室温tset之差的绝对值；dtlow为楼宇室温允许的最低值与楼宇期望室温tset之差的绝对值。

进一步的，构建楼宇储热能力模型的具体方法如下：

构建楼宇热平衡方程：

△q＝ca·ρa·vz·dtz/dt

式中：△q为楼宇中总热交换；ca为空气密度；ρa为空气比热容；vz为楼宇中空气体积；dtz/dt为每单位时间室温变化量；

基于楼宇热平衡方程，根据楼宇实际热交换情况构建楼宇储热能力模型，具体如下：

ca·ρa·vz·dtz/dt＝qwall+qwindow+qswall+qswindow+qvent+qp+qs

式中：qwall为通过墙体与室外的热传递功率；qwindow为通过窗户与室外的热传递功率；qswall为太阳辐射到不透明的墙体表面贡献的热功率；qswindow为全部太阳辐射透过窗户贡献的热功率；qvent为通风损失功率；qp为人的行为贡献的热功率；qs为供暖系统对整个楼宇的供热功率。

进一步的，qwall、qwindow、qswall、qswindow、qvent的计算方法分别如下：

qvent＝ca·ρa·(lal·az·hz+lac)·(tz-te)

其中：j为边界数；uwall、uwindow分别为j边界墙体和窗户的传热系数；awall,j、awindow,j分别为j边界墙体和窗户的表面面积；αw为墙体外表面吸光系数；rse,j为j边界外墙外表面对流和辐射的耐热系数；it,j、it,j分别为j边界墙体和窗户表面接受的全部太阳辐射强度；τwindow为玻璃的透射系数；sc为窗户的遮挡系数；lal、lac分别为单位体积空气泄露和开窗通风的体积流量；az·hz为楼宇容积；te为室外温度。

进一步的，所述楼宇室温约束条件为：

tmin≤tz≤tmax

其中：tmin为满足热舒适度约束条件的情况下人可接受的最低室温；tmax为满足热舒适度约束条件的情况下人可接受的最高室温；

所述热舒适度约束条件为：热感觉投票值tsv∈[0，0.5]。

进一步的，所述经济调度目标函数为：

式中：h为调度周期时段数；pi为时段i对应的耗电功率，i＝1，2，…，h；cec为时段i对应的购电电价；△t为调度周期。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：以楼宇供能系统日购电费用最低为目标函数对该系统在冬季典型日进行小时级别的优化调度，在充分考虑用户舒适度的情况下，能够明显降低日购电费。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是空气源热泵采暖系统架构图；

图3是用户侧楼宇实际热交换情况示意图；

图4是仿真实验所输入的室外温度随时间变化的曲线图；

图5是仿真实验中以日购电费用最低为目标函数的情况下期望室温与实际室温对比图；

图6是仿真实验中空气源热泵采暖系统耗电曲线图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

如图2所示，空气源热泵采暖系统主要包括：空气源热泵、缓冲水箱和地板辐射采暖(以下简称地暖)，空气源热泵通过热泵循环水泵与缓冲水箱连接，缓冲水箱通过热网循环水泵与地暖连接，其中缓冲水箱作为热泵采暖系统中的一部分，对于运行中的主机有着减压和保护的作用。

如图1所示，是本发明提供的用户侧楼宇多能源优化调度方法的流程图，包括如下步骤：

步骤一：根据缓冲水箱与地暖间管道水体积流量、设定的楼宇期望室温构建空气源热泵采暖系统模型；

空气源热泵采暖系统模型具体如下：

式中：cw为水的比热容；ρw为水的密度；vr为地暖散热器的容积；tr2为地暖散热器到缓冲水箱的回流水温；tz为楼宇实际室温；ts2为缓冲水箱到地暖散热器的供水温度；ts2n为采暖系统向地暖输出的热功率为标准值时的供水温度；tzn为采暖系统向地暖输出的热功率为标准值时的楼宇温度；tr2n为采暖系统向地暖输出的热功率为标准值时的回水温度；qn为地暖散热器每平方米的标准装机热功率；az为楼宇占地面积；q2为缓冲水箱与地暖间管道水体积流量；n为供暖系统的类型系数(本发明中供暖末端采用地暖，n取值为1.1)；t为时间。其中，缓冲水箱与地暖间管道水体积流量q2的计算方法如下：

式中：q2max为管道容许的最大体积流量；tset为设定的楼宇期望室温；dtup为楼宇室温允许的最高值与楼宇期望室温tset之差的绝对值；dtlow为楼宇室温允许的最低值与楼宇期望室温tset之差的绝对值。

其中：缓冲水箱到地暖散热器的供水温度ts2、地暖散热器到缓冲水箱的回流水温tr2的具体计算方法如下：

空气源热泵系统的建模涉及四部分：蒸发器模型的建模、压缩机模型的建模、冷凝器模型的建模和膨胀阀模型的建模。因为空气源热泵系统远比其他供热系统(比如冷凝锅炉，热电联产)更复杂，所以为了缩短仿真时间，需要降低空气源热泵系统的复杂性。为此，本发明空气源热泵系统模型忽略内部系统的动态过程，使用空气源热泵系统制造商提供的测量数据来计算热能输出；

由于空气源热泵制热功率和性能系数(cop)与室外温度和供水温度有关，因此空气源热泵模型用两个数据表格表示：热泵静态输出功率表格和热泵性能系数表格。这两个表格均有两个输入量：实时室外温度和空气源热泵供水温度。

空气源热泵中耗电部分主要有压缩机和风扇，在空气源热泵工作期间，风扇的电功率pvent设为恒定值，压缩机耗电功率为：

其中，qhps为空气源热泵静态输出功率。

热泵循环水泵电功率pcp1和热网循环水泵电功率pcp2与管道中水流量有关。

当空气源热泵从停机状态开始工作时需要消耗时间才能达到静态热功率，这个过程建模为一阶低通滤波器(特性可以用一阶微分方程表示)。空气源热泵对缓冲水箱供水温度微分方程为：

其中，qhp＝cw*ρw*q1*(ts1-tr1)为空气源热泵实际制热功率，vhp为供水体积(主要为热泵压缩机体积)；ts1，te和tr1分别为供水水温、室外温度和回流水温，q1为供水管道中水的体积流量。

空气源热泵工作期间，空气源热泵与缓冲水箱之间管道的水流量为q1：

其中，q1min，q1max分别为管道最小、最大水流量；tf1set为供水温度设定值；dtf1max,dtf1min分别为供水温度允许的最高值和最低值与tf1set之差的绝对值。

缓冲水箱中主要有三部分热交换：

1)与环境的热交换；

2)与邻近载热介质层(即水)之间的热传递；

3)由于进水口和出水口水的流动导致的热交换。

每层水由于通过缓冲水箱绝缘层与外界环境进行的热交换：

其中，为热功率损失，qlossrate为水箱绝缘层的导热率，nt为建模的水箱中水分层的层数，ti为该层水温。

每层水与上层水和下层谁的热交换分别如式(7)和(8)所示：

其中，ti+1,ti-1分别为上层和下层水温；k为传热系数，a为水箱横截面；vi为该层水的体积。

水从进水口进入缓冲水箱和流出缓冲水箱后，导致的热交换分别如式(9)和(10)所示：

vi·dti＝∫q1dt·(ts1-ti)+∫q2dt·(tr2-ti)(9)

vi·dti＝∫q1dt·(tr1-ti)+∫q2dt·(ts2-ti)(10)

其中，q1和q2分别为空气源热泵和缓冲水箱之间以及缓冲水箱和地暖管路之间水体积流两；ts2为缓冲水箱到散热器的供水温度，tr2为散热器到缓冲水箱的回流水温。

依靠介质强制对流换热，使用相应体积来计算每个水层的温度变化：

其中，△ti为该层水温变化，为该层下面一层水体积，，为该层上面一层水体积。

缓冲水箱对地暖管路供水温度设定为恒定值。但当缓冲水箱平均水温低于该设定值时，供水温度为缓冲水箱平均水温。

步骤二：根据楼宇热交换情况构建楼宇储热能力模型；构建楼宇储热能力模型的具体方法如下：

构建楼宇热平衡方程：

△q＝ca·ρa·vz·dtz/dt(12)

式中：△q为楼宇中总热交换；ca为空气密度；ρa为空气比热容；vz为楼宇中空气体积；dtz/dt为每单位时间室温变化量；

如图3所示，基于楼宇热平衡方程，根据楼宇实际热交换情况构建楼宇储热能力模型，具体如下：

ca·ρa·vz·dtz/dt＝qwall+qwindow+qswall+qswindow+qvent+qp+qs(13)

式中：qwall为通过墙体与室外的热传递功率；qwindow为通过窗户与室外的热传递功率；qswall为太阳辐射到不透明的墙体表面贡献的热功率；qswindow为全部太阳辐射透过窗户贡献的热功率；qvent为通风损失功率；qp为人的行为贡献的热功率；qs为供暖系统对整个楼宇的供热功率。

qwall、qwindow、qswall、qswindow、qvent的计算方法分别如下：

qvent＝ca·ρa·(lal·az·hz+lac)·(tz-te)(18)

其中：j为边界数；uwall、uwindow分别为j边界墙体和窗户的传热系数；awall，j、awindow,j分别为j边界墙体和窗户的表面面积；αw为墙体外表面吸光系数；rse,j为j边界外墙外表面对流和辐射的耐热系数；it,j、it,j分别为j边界墙体和窗户表面接受的全部太阳辐射强度；τwindow为玻璃的透射系数；sc为窗户的遮挡系数；lal、lac分别为单位体积空气泄露和开窗通风的体积流量；az·hz为楼宇容积；te为室外温度。

步骤三：设定楼宇室温约束条件；

楼宇室温约束条件为：

tmin≤tz≤tmax(19)

其中：tmin为满足热舒适度约束条件的情况下人可接受的最低室温；tmax为满足热舒适度约束条件的情况下人可接受的最高室温；

所述热舒适度约束条件为：热感觉投票值tsv∈[0，0.5]。

步骤四：根据购电电价、及耗电功率构建经济调度目标函数；

所述经济调度目标函数为：

式中：h为调度周期时段数；pi为时段i对应的耗电功率，i＝1，2，…，h；cec为时段i对应的购电电价；△t为调度周期。

步骤五：根据经济调度目标函数调节楼宇设定的期望室温实现用户侧楼宇多能源优化调度。

仿真实验：

为分析不同目标函数对优化调度策略的影响，通过调节楼宇设定的期望室温，以楼宇供能系统日购电费用最低为目标函数对该系统在冬季典型日进行小时级别的优化调度。仿真实验条件：设置四种场景分别如表1所示；分时电价如表2所示；空气源热泵采暖系统部分参数如表3所示；仿真实验输入的室外温度如图4所示；

表1

表2

表3

最后根据仿真实验得到的四种不同场景下楼宇供能系统的能效和日购电费用如下表4所示：

表4

从表4的优化结果可以得到以下几个结论：

1)在没有进行优化时(即场景i，ii和iii)，全天期望室温越高，日购电费用越高。研究的时间段比较长(24小时)时，缓冲水箱的解耦作用可以忽略。那么，由于期望室温越高，楼宇热需求越大，则电能消耗越多，日购电费用越高；

2)加入优化调度后，场景iv与场景i，ii和iii相比，日购电费用下降明显。

楼宇期望室温优化结果如图5所示。从图5中可以看出，楼宇实际室温并不完全与期望室温拟合，设定的期望室温逐渐升高的过程中，由于室温在时间尺度上变化比较慢，因此不能达到期望室温；在设定的期望室温逐渐降低的过程中，由于楼宇储热特性良好，因此不能迅速降到设定的期望室温。

楼宇实际室温变化情况和空气源热泵采暖系统耗电情况如图6所示。显然两种优化结果基本一致。以日购电费用最低为目标函数的优化结果表明：空气源热泵在谷值电价阶段处于开启状态，其他阶段不开启或尽量开启时间短的情况下日购电费用明显比较低。由于楼宇良好的储热特性，午间日照充足时，室温会升高，这样在满足舒适温度的约束下，同时节省了日购电费用。

本发明首先在考虑系统仿真步长、系统复杂度的基础上，建立基于空气源热泵的电采暖楼宇供能系统模型；其次，构造以经济性指标最优为目标函数；最后，搭建典型系统算例，对该系统开展联合仿真，通过调节楼宇设定的期望室温，以楼宇日购电费用最低为目标函数对该系统在冬季典型日进行小时级别的优化调度，同时将优化结果与没有目标函数的情况进行对比。结果表明，加入以日购电费用最低为目标函数的优化调度后，该楼宇供能系统的日购电费用下降明显。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。