【优化运行】基于matlab多目标粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统运行优化问题【含Matlab源码 1747期】

一、多目标粒子群算法求解冷热电联供综合能源系统运行优化简介

现有的能源系统往往都是单独规划、单独运行,导致能源利用率低,污染高。如今,人们更多地研究如何把各独立供能系统进行协同优化,减少其环境污染的同时增加能源利用率及经济性能。

各类能源的大规模接入导致了能源系统往往无法兼顾经济性和环保性,优化运行的能力不够。因此如何优化综合能源系统,兼顾系统运行的经济性和环保性成为需要解决的问题。利用线性模型对电力、天然气、热力系统进行最优容量配置,提高系统的能源利用效率;考虑碳排放和可再生能源的消纳问题,提出一种新的混合潮流计算方法,保证构建的热电联供型微电网经济稳定的运行。

现以系统经济性和环保性最优建立目标函数并构建约束条件,建立冷热电联供型系统(combined cooling, heating and power, CCHP)的优化模型;利用改进后的粒子群算法对求解系统优化模型;最后,结合算例进行结果分析,研究系统在单一目标和同时兼顾多目标下系统的运行结果,为综合能源系统后期的协同规划提供参考。

1 综合能源系统协同优化目标函数
以综合能源系统经济成本最小和环保性最优为目标。系统经济成本主要分为机组投资成本CCCHP、购电成本Ce和购买天然气成本Cg。目标函数为
CJ=CCCHP+Ce+Cg(1)
式(1)中:
CCCHP=R(Cinf.GTPcap.GT+Cinf.GBPcap.GB+Cinf.GEPcap.GE+Cinf.ECQcap.EC+Cinf.ACQcap.AC)(2)
式(2)中:R为资金回收率;Pcap.GT、Pcap.GB、Pcap.GE分别为燃气轮机、燃气锅炉、天然气内燃机组的额定电功率;Qcap.EC、Qcap.AC分别为电制冷机、吸收式制冷机的额定冷功率,Cinf.GT、Cinf.GB、Cinf.GE、Cinf.EC、Cinf.AC分别为额定功率内燃气轮机、燃气锅炉、天然气内燃机组、电制冷机和吸收式制冷机的运行成本。

式(3)中:T为系统一个运行周期;Ce,t为t时段系统的购电单价,Pe,t为t时段系统的购电功率。

式(4)中:cg为t时段系统购买天然气单价;Pg,t为t时段系统的购气功率。
系统运行过程中,燃烧天然气产生二氧化碳气体。因此系统运行时排放二氧化碳产生环保成本CH的目标函数为
CH=WCO2εePΙΝEC+εg(PGT.g+PGB.g+PGE.g)
式(5)中:WCO2为排放CO2单位价格;εe为单位电功率下二氧化碳的排放系数;εg为单位体积天然气的二氧化碳排放系数。
系统整体优化函数CZ为
CZ=min(CJ+CH)(6)

2 综合能源系统建模及约束条件
冷热电联供型综合能源系统是最常用的区域综合能源系统,其网络架构如图1所示。

图1 冷热电联供型综合能源系统网络架构图
CCHP系统能够利用天然气内燃机和燃气轮机将天然气燃烧进行发电,也可以用这些设备和燃气锅炉燃烧产生的热量进行供暖和制冷,从而使得供电、供暖、供冷供气结合在一起,加强了各功能系统的耦合程度,提高了能源的利用效率。
燃气轮机的数学模型及约束为



3 综合能源系统协同规划方法

3.1 惯性权重因子和学习因子的改进
在基本PSO算法中,ω、c1、c2一般保持不变,现拟将其随着迭代次数改变,如式(28)所示:


3.2 个体最优值的改进
利用所有粒子的个体最优值的平均值代替每个粒子的个体最优值,这样可以排除粒子群中最差的个体最优值,避免粒子群局部最优。即:

3.3 改进后的算法流程
本模型求解过程如图2所示。

图2 粒子群算法优化求解流程

二、部分源代码

  

 

  
1
 

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子工业出版社，2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社，2017.
[3]陶静,徐武,李逸琳,霍艺文,张恩睦.基于多目标算法的冷热电联供型综合能源系统运行优化[J].科学技术与工程. 2019,19(33)

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