考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法技术方案

本发明专利技术提供了一种考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，包括：基于包含垃圾发电设备和电转气设备的综合能源系统架构，构建综合能源系统协同规划模型，所述综合能源系统协同规划模型以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标；采用蜜獾算法求解综合能源系统协同规划模型的最优容量配置方案集；采用Topsis算法计算最优容量配置方案集中每个最优容量配置方案的贴近度，并选取贴近度最高的最优容量配置方案作为综合能源系统的最优容量配置方案。上述方法不仅能够提高模型构建的准确性，还能够进一步提高最优容量配置方案的准确性，改善综合能源系统的规划效果。源系统的规划效果。源系统的规划效果。

【技术实现步骤摘要】
考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法


[0001]本专利技术涉及综合能源系统规划
，尤其涉及一种考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法。

技术介绍

[0002]新形势下，我国能源品类日益丰富，能源系统从单一类型向多能互补类型转变，旨在解决目前的能源困境。但不同类型的能源具备的特性也不同，如何实现多能源间的协同还迫切需要找到切实可行的方案。同时，随着城镇经济的飞速发展以及新型城镇的快速建设，生产生活过程中将产生大量的生活垃圾、污泥和农林废弃物等固体废物，致使“垃圾围城”等污染现象日益凸显。
[0003]利用分布式能源系统可以就近处理利用这些废弃物，在缓解运输压力和减少处理费用的同时实现了其高效循环利用价值。然而，现阶段的综合能源系统通常较多考虑风光发电等新能源发电系统，而未考虑到垃圾发电系统，因此综合能源系统的规划效果较差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，能够解决综合能源系统规划效果差的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，包括：基于包含垃圾发电设备和电转气设备的综合能源系统架构，构建综合能源系统协同规划模型，所述综合能源系统协同规划模型以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标；采用蜜獾算法求解所述综合能源系统协同规划模型的最优容量配置方案集；采用Topsis算法计算所述最优容量配置方案集中每个最优容量配置方案的贴近度，并选取贴近度最高的最优容量配置方案作为所述综合能源系统的最优容量配置方案。
[0006]第二方面，本专利技术实施例提供了一种考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划装置，包括：模型构建模块，用于基于包含垃圾发电设备和电转气设备的综合能源系统架构，构建综合能源系统协同规划模型，所述综合能源系统协同规划模型以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标；模型最优解集计算模块，用于采用蜜獾算法求解所述综合能源系统协同规划模型的最优容量配置方案集；最优容量配置方案计算模块，用于采用Topsis算法从所述最优容量配置方案集中选取所述综合能源系统的最优容量配置方案。
[0007]第三方面，本专利技术实施例提供了一种终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如
上第一方面任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0008]第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面任一种可能的实现方式所述方法的步骤。
[0009]本专利技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本专利技术实施例首先基于包含垃圾发电设备和电转气设备的综合能源系统架构，构建综合能源系统协同规划模型，所述综合能源系统协同规划模型以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标；然后采用蜜獾算法求解所述综合能源系统协同规划模型的最优容量配置方案集；最后采用Topsis算法计算所述最优容量配置方案集中每个最优容量配置方案的贴近度，并选取贴近度最高的最优容量配置方案作为所述综合能源系统的最优容量配置方案。上述方法在构建综合能源系统协同规划模型时同时考虑了垃圾发电设备和电转气（Power to Gas，P2G）设备，且以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标，能够提高模型构建的准确性，在构建模型后，采用蜜獾算法和Topsis算法相结合求解该模型，能够进一步提高最优容量配置方案的准确性，从而改善综合能源系统的规划效果。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1是本专利技术实施例提供的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法的应用场景图；图2是本专利技术实施例提供的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法的整体框架图；图3是本专利技术实施例提供的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划装置的结构示意图；图4是本专利技术实施例提供的终端的示意图。
具体实施方式
[0012]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本专利技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本专利技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本专利技术的描述。
[0013]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图通过具体实施例来进行说明。
[0014]参见图1，其示出了本专利技术实施例提供的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法的实现流程图，详述如下：S101：基于包含垃圾发电设备和电转气设备的综合能源系统架构，构建综合能源
系统协同规划模型，所述综合能源系统协同规划模型以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标。
[0015]在本实施例中，图2示出了考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法的整体框图，参考图2，首先对区域内的数据进行分析。具体的，用户首先对一个区域的基础数据进行统计，基础数据包括该区域内的可再生资源可利用程度、地区土地可利用面积、投资资金上限、地区管网结构、地区气候条件、地区政策、产业结构等有效信息，为下一步负荷预测做准备。第二，基于已统计的基础数据，对负荷侧的负荷进行有效预测，有助于各种类和各品位能源的充分利用，找到供能设备的科学配置方案，以实现能源利用效率最大化。具体的，通过采集并读取区域内的用能数据与系统参数，采用中长期负荷预测及估算方法建模进行多元负荷预测。第三，结合负荷需求和资源条件，确定供能方式及设备参数。具体的，新型城镇用能需求主要集中在产业园、办公/商业写字楼、居民生活等方面。从地区建设目标出发可考虑垃圾能源化利用电/热/协同供能模式；从可再生资源禀赋出发可选择性开发不同型号的光伏发电系统、分散式风电、水源/地源热泵、生物质发电站等，多样化供能；从人员密集度等情况出发，可选择性开发电锅炉、蓄热罐等。
[0016]参考图2，在确定区域内的供能方式及供能设备后，可以通过模拟仿真来实现对于不同的场景及运行策略的方案拟定。具体的，含垃圾发电与P2G的综合能源系统的耦合关系比较复杂，综合能源系统里有垃圾资源的再利用、二氧化碳的再利用，同时还搭配多种分布式能源设备来实现多能耦合、协同互补的目的，运行仿真过程复杂且难度大，因此需要对整个综合能源系统的运行过程制定运行策略。
[0017]首先，分析综合能源系统的可再生能源特征，研究垃圾资源可参与电力调峰的策略。如风机、光伏主要本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，其特征在于，包括：基于包含垃圾发电设备和电转气设备的综合能源系统架构，构建综合能源系统协同规划模型，所述综合能源系统协同规划模型以年经济总成本最低、碳净排放量最低和综合能效水平最高为优化目标；采用蜜獾算法求解所述综合能源系统协同规划模型的最优容量配置方案集；采用Topsis算法计算所述最优容量配置方案集中每个最优容量配置方案的贴近度，并选取贴近度最高的最优容量配置方案作为所述综合能源系统的最优容量配置方案。2.根据权利要求1所述的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，其特征在于，所述采用蜜獾算法求解所述综合能源系统协同规划模型的最优容量配置方案集，包括：步骤1：基于Sin混沌映射初始化种群，蜜獾个体表示所述综合能源系统对应的单个容量配置方案，且所述容量配置方案中包括所述综合能源系统中所有设备对应的容量规划值；步骤2：根据当前迭代次数计算当前密度因子；步骤3：根据所述当前密度因子，通过挖掘模式和采蜜模式更新所述种群，并将所述综合能源系统协同规划模型的目标函数作为适应度函数，更新当前种群的个体最优解集和全局最优解集；步骤4：基于当前种群的个体最优解集对当前种群进行变异和交叉，得到更新后的种群，并根据更新后的种群中每个蜜獾个体的适应度值从更新后的种群中选择蜜獾个体组成新的种群，返回步骤2，并重复步骤2至步骤4，直至当前迭代次数达到最大迭代次数，输出当前种群的全局最优解集作为所述最优容量配置方案集。3.根据权利要求2所述的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，其特征在于，所述基于Sin混沌映射初始化种群，包括：基于混沌一维映射表达式得到混沌种群，其中，N表示所述种群中的蜜獾个体数量，dim表示所述综合能源系统中的设备数量；表示所述混沌种群中第i个蜜獾个体中的第j个设备的容量规划值；基于反向公式计算所述混沌种群的反向种群，并计算所述混沌种群和所述反向种群的并集；将所述综合能源系统协同规划模型的目标函数作为适应度函数，计算所述并集中每个蜜獾个体的适应度值；针对每个适应度值，将所述种群中的蜜獾个体按照该适应度值由大到小的顺序进行排序，得到该适应度值对应的排序结果；分别从每个适应度值对应的排序结果中选取前D个蜜獾个体组成初始种群；所述混沌一维映射表达式为：所述反向公式为：
其中，表示所述混沌种群中第i+1个蜜獾个体中的第j个设备的容量规划值；表示的反向值，表示第i个蜜獾个体对应的搜索空间的最小动态边界，表示第i个蜜獾个体对应的搜索空间的最大动态边界。4.根据权利要求2所述的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，其特征在于，所述根据当前迭代次数计算当前密度因子，包括：根据公式计算所述当前密度因子；其中，表示所述当前密度因子；表示惯性权重最大值，表示惯性权重最小值；表示密度因子系数，表示当前迭代次数，表示最大迭代次数，C表示预设系数。5.根据权利要求2所述的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，其特征在于，所述基于当前种群的个体最优解集对当前种群进行变异和交叉，包括：基于变异策略公式对当前种群的位置进行变异更新；基于交叉策略公式对变异更新后的种群进行交叉更新，得到更新后的种群；所述变异策略公式为：其中，表示变异更新后的第i个蜜獾个体中的第j个设备的容量规划值，表示第j个设备的最优容量配置方案解集；F2表示变异常数，F2>0；表示当前种群中第j个设备中的任意值，表示当前种群中第j个设备中除外的任意值；rand()表示取随机数函数，且；所述交叉策略公式为：其中，表示F2的最大值，表示F2的最小值；Fv表示交叉变异常数；iter表示当前迭代次数，表示所述更新后的种群中第i个蜜獾个体的第j个设备的容量规划值，CR表示交叉概率。6.根据权利要求1所述的考虑垃圾发电碳循环的综合能源系统的协同规划方法，其特
征在于，所述综合能源系统协同规划模型的目标函数包括第一目标函数、第二目标函数和第三目标函数；所述第一目标函数为：其中，f1表示年经济总成本，表示投资建设成本年值，表示购能成本年值，表示垃圾处理成本年值；表示运行维护成本年值；表示第j个设备的单位容量投资成本；表示第j个设备的总配置容量；表示折现率；表...

【专利技术属性】
技术研发人员：王永利，蔡成聪，董焕然，郭璐，郭文慧，延子昕，张一诺，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：