基于遗传算法的分布式多能互补能源系统优化配置

doi:10.3969/j.issn.1674-1951.2021.01.009

华电技术 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (1): 52-58.doi: 10.3969/j.issn.1674-1951.2021.01.009

基于遗传算法的分布式多能互补能源系统优化配置

章文浦¹(), 王强钢²()

1.中国电建集团江西省电力建设有限公司,南昌 330001
2.重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆 400044

收稿日期:2020-09-16 修回日期:2021-01-05 出版日期:2021-01-25 发布日期:2021-02-01
作者简介:章文浦（1969—）,男,江西南昌人,高级工程师,从事电力系统、新能源电站、可再生能源和储能系统的规划、咨询、设计、调试及技术管理等方面的工作（E-mail:zwpzwp6912@126.com）。|王强钢（1987—）,男,福建晋江人,副教授,工学博士,从事新能源发电、微网建模分析和运行控制领域的教学和研究工作（E-mail: qianggang1987@cqu.edu.cn）。
基金资助:
重庆市技术创新与应用发展专项重点项目(cstc2019jscx-mbdxX0017)

Optimized allocation of multi-energy complementary distributed energy system based on genetic algorithm

ZHANG Wenpu¹(), WANG Qianggang²()

1. Power China Jiangxi Electric Power Construction Company Limited,Nanchang 330001,China
2. Chongqing University State Key Laboratory of Power Transmission Equipment and System Safety and New Technology,Chongqing 400044,China

Received:2020-09-16 Revised:2021-01-05 Online:2021-01-25 Published:2021-02-01

摘要/Abstract

摘要：

分布式多能互补能源系统将分布式能源和多能互补系统相结合,可以实现能源的梯级利用,对其进行容量优化配置研究,可以达到节能减排的目的。结合新能源供能现状,综合讨论了风力发电模型、光伏发电模型、燃气轮机模型、冷热设备模型,构建了以经济性、环保性和节能性最优为目标的用户侧分布式多能互补能源系统综合评价指标,通过遗传算法对系统中的燃气轮机、风机和光伏容量进行优化。最后将该模型运用于泰兴虹桥工业园区,得到了综合运行指标最优的系统配置方案。

关键词: 分布式多能互补能源系统, 综合能源, 用户侧, 遗传算法, 优化配置, 综合运行指标

Abstract:

Integrating distributed energy with multi-energy complementary systems,multi-energy complementary distributed energy system（MCDES） achieves energy cascade utilization, optimized the allocation of their capacities, and realizes energy saving and pollutant reduction. Under current situation of new energies, analyzing wind power generation models, photovoltaic power generation models, gas turbine models and cooling and heating equipment models comprehensively, a user-side MCDES is set up and takes economy, environment protection and energy saving as its evaluation indicators. The capacities of the gas turbine, wind turbine and photovoltaic panel in the system are optimized by genetic algorithm. Finally, the optimization model is applied to Taixing Hongqiao Industrial Park, and its configuration with the optimal comprehensive operating indicators is obtained.

Key words: multi-energy complementary distributed energy system, integrated energy, user side, genetic algorithm, optimal configuration, comprehensive operation indicator

中图分类号:

TM727.2:TK01 ⁺9

章文浦, 王强钢. 基于遗传算法的分布式多能互补能源系统优化配置[J]. 华电技术, 2021, 43(1): 52-58.

ZHANG Wenpu, WANG Qianggang. Optimized allocation of multi-energy complementary distributed energy system based on genetic algorithm[J]. Huadian Technology, 2021, 43(1): 52-58.

图/表 9

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参考文献 15

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设备名称	单位容量初投资成本
分布式风机	570.0
分布式光伏	410.0
燃气轮机	268.0
余热锅炉	78.0
燃气锅炉	60.0
吸收式制冷机	103.0
电制冷机	61.2

项目	参数
燃气轮机发电效率	0.3
电制冷机循环倍率	3.0
燃烧天然气的CO₂排放系数/[(kg·(MW·h)^-1]	200
环境成本系数	0.018
余热锅炉效率	0.7
吸收式制冷机循环倍率	1.2
购电的CO₂排放系数/[(kg·(MW·h)^-1]	861

设备名称	容量/MW
分布式风机	23.00
分布式光伏	38.00
燃气轮机	85.00
燃气锅炉	232.41
吸收式制冷机	19.50
电制冷机	45.50

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Optimized allocation of multi-energy complementary distributed energy system based on genetic algorithm

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