[发明专利]一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备

说明书

本发明公开了一种用户级综合能源系统规划方法、系统及设备，方法包括：对目标年的负荷进行预测，结合备选设备列表，选定天然气冷热电联供系统的余热锅炉和制冷设备，基于天然气冷热电联供系统的整体运行效率约束计算燃气轮机的容量，得到天然气冷热电联供系统的性能参数；将规划数据以及天然气冷热电联供系统的性能参数输入到用户级综合能源系统规划模型中进行优化求解，得到设备选型与容量配置的优化结果；本发明通过在用户级综合能源系统规划模型中设置约束条件来进行规划，避免了因无法精准获得年负荷曲线导致规划效果准确性低的不足，并且通过对燃气轮机、余热锅炉和制冷设备的容量进行预选，从而减少了规划时的求解变量，提高计算效率。

技术领域

本发明涉及用户级综合能源系统技术领域，尤其涉及一种用户级综合能 源系统规划方法、系统以及设备。

背景技术

随着分布式能源技术的不断进步，冷、热、电、气等多类型能源在生产、 需求侧的耦合程度不断加深，用户级综合能源系统(user-level integrated energy system，UIES)是实现多能互补、梯级利用的有效方式。对于具有多类型能 源需求的用户而言，合理选择能源供应渠道以及相关设备的容量与型号可以 在保证用户正常生产生活的前提下，提升用户的用能经济性。

天然气冷热电联供系统(combined cooling heating and power system， CCHP)通过对天然气燃烧产生的热能进行梯级利用，整体能源利用效率可达 80％以上，且冷、热(包括热蒸汽和热水)的输出比例可以根据用户需要灵活 配置，是综合能源系统规划中的首选能量供应设备。

国内外学者针对含天然气冷热电联供系统的UIES规划方法开展了相关 研究，总体研究思路多为根据用户的多能负荷需求曲线，考虑各待选设备的 能量输入、输出关系，进而形成各待选设备容量与系统初始投资及运行经济 性的关系和数学模型，然后选择适宜的优化求解方法求得最优解。近年来， 人工智能算法也逐渐被应用于综合能源系统规划和运行。从工程实际应用的 角度分析，现有研究主要存在以下问题：1)现有研究多假设各用户的各类能 源需求年负荷曲线已知，所建立模型对输入数据的精确度或代表性要求很高， 实际工程中可能很难全部获取，即便采用人工智能算法也难以确保相关预测数据的准确性；2)部分研究在规划时假设待选设备的容量可连续变化，而实 际工程中设备的可选容量是离散的非连续变量；3)在规划时将工业蒸汽、生 活热水归纳为热负荷，而未考虑用户对不同类型热负荷的温度、压力、流量 等热力与动力参数要求。上述的不足使得用户级综合能源系统规划的规划效 果差，计算过程复杂。

综上所述，现有技术对用户级综合能源系统的规划存在着规划准确性低， 计算过程复杂的技术问题。

发明内容

本发明提供了一种用户级综合能源系统规划方法、系统以及设备，用于 解决现有技术对用户级综合能源系统的规划存在着规划准确性低，计算过程 复杂的技术问题。

本发明提供的一种用户级综合能源系统规划方法，预先建立用户级综合 能源系统规划模型，方法包括以下步骤：

获取用户级综合能源系统的规划数据、负荷历史数据以及备选设备列表；

根据负荷历史数据对目标年的负荷进行预测，得到目标年的负荷预测值；

根据目标年的负荷预测值，结合备选设备列表，选定天然气冷热电联供 系统的余热锅炉和制冷设备，获得余热锅炉的容量和制冷设备的容量；

基于目标年的负荷预测值、余热锅炉的容量、制冷设备的容量以及天然 气冷热电联供系统的整体运行效率约束计算燃气轮机的容量，根据燃气轮机 的容量、余热锅炉的容量和制冷设备的容量，得到天然气冷热电联供系统的 性能参数；

将规划数据以及天然气冷热电联供系统的性能参数输入到用户级综合能 源系统规划模型中进行优化求解，得到设备选型与容量配置的优化结果；