分布式能源系統的多目標優化模型研究

施行之， 周宇昊（國家能源分布式能源技術研發（實驗）中心，浙江杭州310030）

分布式能源系統的多目標優化模型研究

施行之， 周宇昊
（國家能源分布式能源技術研發（實驗）中心，浙江杭州310030）

根據多目標優化方法，以分布式能源系統節能性、經濟性、環境性為目標，構建多目標優化模型，對系統設備選型和運行策略進行協同優化。

分布式能源； 多目標優化模型； 節能性； 經濟性； 環境性

DOI：10.3969/J.ISSN.2095-3429.2015.02.001

0　引言

分布式能源系統為城市和區域的能源供應提供了一種科學合理的形式。然而，分布式能源具有設備類型繁多，工藝流程復雜，工況條件多變等特點，經常會因為不合理地應用，使其達不到理想效果，例如一味追求系統的節能性，忽視了技術成本和運行成本，或者提高經濟性而達不到節能環保的目的。隨著人們對環境和能源消費問題的不斷重視，對分布式能源系統的期望也在不斷加深，針對區域能源需求、資源分布節能環保以及經濟指標等特點，從系統的高度對各種的分布式能源技術選擇和運行策略進行協調優化是至關重要的。本文根據混合整數線性規劃理論和多目標分析方法，構建了分布式能源系統的多目標優化模型。該模型在滿足對象區域冷熱電負荷需求的同時，根據輸入條件，對系統的節能性、經濟性、環境性進行協同優化。

1　優化模型介紹

本模型基于以下系統圖（圖1）進行構建，電源設備有內燃機、燃氣輪機、燃料電池、光伏發電四種類型可供選擇，每種類型的設備均有其詳細產品數據庫（品牌、容量、效率各不相同）。供能區域的基礎負荷由電力負荷、冷負荷、熱負荷組成。其中電力負荷優先由分布式電源發的電來提供，當分布式電源的發電量不能滿足需求時，從電網進行買電。發電過程中產生的高溫煙氣被余熱利用制冷設備進行回收來滿足冷負荷，也可以通過熱交換的方式，提供熱負荷，當余熱不能滿足需求時，由鍋爐進行補燃。

圖1　分布式能源系統圖

圖2　模型計算流程

從分布式能源的系統圖可見，分布式電源設備種類繁多，負荷多樣，能流復雜，系統的節能、經濟、環保效果之間存在一定的相互影響，例如有時候通過高效率的設備來提高系統的節能性，常常會因為過高的設備成本而沒有經濟性，有時候為了提高系統的經濟性而保障不了系統的節能減排效果，因此，使多個目標在給定的條件下盡可能達到最佳，不經過合理地設計優化是很難實現的。針對該類問題，本文基于多目標優化的理論，將分布式能源系統的優化用數學模型來進行表達，利用專業運籌學軟件GAMS［1］構建模型并求解。優化模型的計算流程如圖2所示。

該模型主要由輸入條件、目標函數、約束條件及輸出結果組成。輸入條件包括供能區域冷、熱、電逐時負荷、能源價格以及系統預期節能、經濟、環保效果的設定，在符合約束條件情況下根據多目標優化問題進行求解，從構建的分布式電源設備的數據庫中（包括容量、效率、靜態投資成本等參數）對區域的分布式電源設備進行優化選擇，并對系統集成以后的運行策略進行協同優化。

2　多目標優化方法

一般情況下，多目標優化問題中，各項子目標之間是矛盾的，一個子目標的改善有可能會引起其他幾個子目標性能上的降低，要同時使多個子目標一起達到最優值是不可能的，而只能應用多目標優化方法在他們中間進行協調和折中處理，使各個子目標盡可能地達到最優解［2］。多目標優化問題的數學模型可以表示為

式中 （fx）—目標向量；

在對多目標優化問題求解時，常常是將多目標優化問題轉化為單目標優化問題再進行求解，該模型選用權重系數法和主要目標法兩種方法。

2.1權重系數法

根據各目標函數的重要程度給予相應的權重系數，然后各目標函數與權重系數數相乘再求和即構成單目標函數，如下所示。

式中 ωi—第i個權重系數。

該模型利用權重系數法對分布式能源系統的節能、經濟、環保效果進行優化，在求解時只需分別設定預期效果的權重系數，即可得出不同權重系數下的分布式能源系統設備選型，然而權重系數的大小需要有經驗的專家進行把握。目標函數如式（5）所示，其中系統的年一次能源消費量、年等效運行費用、年CO2排放量為變量，年一次能源消費量、年等效運行費用、年CO2排放量的最小值為常量，因此在對該目標函數求解之前，需要先以年一次能源消費量、年等效運行費用、年CO2排放量為目標函數，如式（6）、式（7）、式（8）所示，分別求出各自的最小值，代入式（5）進行最終求解。

式中 p1，p2，p3—節能、經濟、環保的權重系數；

TotPEC—系統的年一次能源消費量，MJ；

TotPECmin—年一次能源消費量的最小值，MJ；

TotCost—系統的年等效運行費用，萬元；

TotCostmin—年等效運行費用的最小值，萬元；

TotCE—系統的年CO2排放量，t；

TotCEmin—年CO2排放量的最小值，t；

PDer—分布式電源的一次能源消費量，MJ；

PGrid—系統電力的一次能源消費量，MJ；

PBoiler—鍋爐的一次能源消費量，MJ；

CDer—分布式電源年固定費用，萬元；

CHeat—熱源設備的年固定費用，萬元；

CGrid—電網購電成本，萬元；

CGas—天然氣成本，萬元；

MDer—分布式電源的CO2排放量，t；

MGrid—系統電力的CO2排放量，t；

MBoiler—鍋爐的CO2排放量，t。

2.2主要目標法

這種從多個目標中選擇一個目標作為主要目標，而其他目標只需滿足一定要求即可，因此可將這些目標轉化成約束條件，也就是用約束條件的形式保證其他目標不致太差，這樣就變成單目標處理方法，可以表示為

約束法和權重系數法相比更為直觀，在運算之前，只需要定量地輸入相對于傳統供能系統，分布式能源預期想達到的節能、經濟、環保效果即可。首先，在進行多目標優化求解之前，需要分別以和年一次能源消費量的削減率、年等效運行費用的削減率以及年CO2排放量的削減率為目標函數，進行單目標求解，并設年一次能源消費量的削減率最大的Case為最節能Case（用Case1表示），年等效運行費用的削減率最大的Case為最經濟Case（用Case2表示），年CO2排放量的削減率最大的Case為最環保Case（用Case3表示）。

式中 RPEC—年一次能源消費的削減量，%；

RECO—年等效運行費用的削減量，%；

RCE—年CO2排放的削減量，%；

TotPECconv.—常規系統的年一次能源消費量，MJ；

TotCostconv.—常規系統的年等效運行費用，萬元；

TotCEconv.—常規系統的年CO2排放量，t。

以經濟性為主要目標時，年一次能源消費量的削減率不能小于最經濟Case2時的一次能源消費量的削減率，若小于該值，則既不經濟也不節能，也不可能大于最節能Case1時的年一次能源消費量的削減率，年CO2排放量的削減率的范圍也同理可得，目標函數如下所示。

2.3約束條件

能源的供需平衡是指對象區域的冷熱電的逐時供需平衡，這也是模型的主要約束條件。區域的電力負荷通過分布式電源來滿足，當供應不足時可以從電網買電，供過于求時可以向電網賣電。冷負荷通過余熱回收型制冷設備來滿足，熱負荷由熱交換器對分布式電源產生的余熱進行熱交換來滿足。當余熱不夠時，由燃氣鍋爐進行補燃。

式中 i—分布式電源的種類；

m—一年的月份數；

d—各個月份的天數；

h—每天的小時數；

Eloadm，d，h—逐時電力負荷，kW；

Cloadm，t，h—逐時冷負荷，kW；

COPchiller—余熱回收型制冷設備的COP；

Hloadm，t，h—逐時熱負荷，kW；

ηheat-exchange—熱交換器效率，%。

3　結語

本文針對如何將分布式能源系統的節能性、經濟性、環保性盡可能達到最優的問題，根據多目標優化方法，構建了分布式能源系統的多目標優化數學模型。在進行處理多目標優化問題時，本文選用了權重系數法和主要目標法進行求解，可根據實際情況，選用其中一種方法即可。設計者可自行輸入項目備選設備的信息也利用模型自帶的設備數據庫，并輸入系統想達到的節能、經濟、環保效果，在滿足對象區域的冷熱電供需平衡的情況下，該模型可以快速、準確地自行進行設備選型并輸出相應的優化運行策略。利用該模型，設計者也可以改變相應的條件，比如燃氣價格、上網電價、設備效率、成本等，分析這些因素對系統的影響，在項目可研階段，對分析項目的可行性具有一定的借鑒意義。

［1］Anthony.Brooke，ect：GAMSA User's Guide，GAMSDevelopment Cor-poration，1998.

［2］肖曉偉，肖迪，林錦國.多目標優化問題的研究概述［J］.計算機應用研究，2011，28（3）：805～808.

Study on Multi-objective Optimal Model of Distributed Energy Resource

SHI Xing-zhi， ZHOU Yu-hao

（National Energy Distributed Energy Technology R&D Center，Hangzhou 310030，China）

With the rapid development of the distributed energy resource（DER）technology，the DER systems have been utilized gradually in the buildings with the different functions.Compared with the traditional central energy supply，DER systems offer the energy saving，economy and environmental performance.However，there are complex interrelationships among the three aspects：mutual promotion，maybe mutual restraint.Consequently，it is necessary to discuss how to balance the three aspects in the integration stage of DER system.The paper represented a multi-objective optimal model for designing the DER system to deal with this problem.The three objective functions including the annual primary energy reduction ratio，the annual cost reduction ratio and the annual CO2emission reduction ratio have been considered.

distributed energy resource； multi-objective optimal model； energy saving； economy；environmental performance

F407.61

A

2095-3429（2015）01-0001-04

施行之（1986-），男，浙江杭州人，博士研究生，工程師，研究方向：區域能源規劃、天然氣分布式能源、分布式光伏。

2014-10-30

2014-12-10