[发明专利]一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法在审
申请号: | 202210173516.0 | 申请日: | 2022-02-24 |
公开(公告)号: | CN114462318A | 公开(公告)日: | 2022-05-10 |
发明(设计)人: | 于翔;詹昕;刘恒门;张宸;刘钰;阮文青;张炜;杨文桢;许学荣 | 申请(专利权)人: | 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司;江苏科阳电力科技有限公司 |
主分类号: | G06F30/27 | 分类号: | G06F30/27;G06K9/62 |
代理公司: | 扬州市苏为知识产权代理事务所(普通合伙) 32283 | 代理人: | 葛军 |
地址: | 225009 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 聚类分析 高效 热电 联产 系统 设计 方法 | ||
1.一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1、应用大数据采集用户的电热负荷需求数据,对数据进行清洗;
S2、应用K-means聚类方式对负荷数据进行聚类分析;
S3、根据聚类结果确认热电联产系统的发电技术及规模;
S4、制定新型热电联产系统的运行策略;
S5、计算能源指标和经济指标,选择最优的运行策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法,其特征在于,步骤S1包括如下步骤:
S1.1、对用户能量需求数据进行均匀采样,至少包含三项信息:时间戳、平均电力需求和平均热功率需求,并计算电热负荷需求比;
S1.2、对采样数据进行清洗,清除异常数据,填补缺失数据,并进行归一化处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法,其特征在于,步骤S2包括如下步骤:
S2.1、创建2个数据集:数据集1为以每次采样的电力需求和电热负荷需求比为一个子变量,数据集2以每日的电力需求和电热负荷需求比曲线为一个子变量;
S2.2、对于2个数据集,分别选择最优聚类簇;
S2.3、基于最优聚类簇数,对2个数据集进行聚类。
4.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法,其特征在于,步骤S3包括如下步骤:
S3.1、对数据集1的聚类结果进行分析,根据电热负荷需求比和平均电力需求选择最合适的热电联产技术。
5.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法,其特征在于,其特征在于,步骤S4中:
根据选择的发电技术和用户的时序特征,制定多种运行策略;
其中,
策略1:热电联产系统只遵循电力需求;
策略2:当同时满足蓄热达到95%和热需求低于运行策略1的产热两个条件时,热电联产系统遵循热需求,否则遵循电力需求。
6.根据权利要求1所述的一种基于聚类分析的高效热电联产系统设计方法,其特征在于,步骤S5包括如下步骤:
S5.1、计算不同运行策略下的能源指标;
对于不同的运行策略,可用相应的能源指标评估其优劣,如:
式中:PE表示一次能源总消耗,F表示热电联产系统消耗的燃料,Egrid,in为从电网中获得的总电力,Egrid,on为输送到电网的总电力;
式中:IS表示系统中蓄热能量Hstrong,in与生产总热量HCHP的比值,用于衡量系统蓄热能力;
式中:IC表示存储和使用的总热量Hstrong,out与用户总热量需求Huser的比值,用于衡量的是为降低集成系统的功率而储存的热量的容量;
S5.2、计算不同运行策略下的经济指标;
对于不同的运行策略,可用相应的经济指标评估其优劣,如:
式中:EAC为当量年成本,NPV为净现值,Ai,t为年金系数;
S5.3、根据综合指标选择最优的运行策略;
对于上述各项指标:
综合指标K=w1K1+w2K2+w3K3+w4K4
K1、K2、K3分别表示三个能源指标的标幺值,K4表示一个经济指标的标幺值,w1、w2、w3、w4分别表示权重;
用户可根据自身需求选择相应的权重指标,得出热电联产系统的最优运行策略。
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