一个先进的住宅能源中心多载波系统基于混合整数线性规划

文摘

这项工作提出了一种多载波系统与能源中心的目标减少经济成本和有限公司₂排放的居住建筑在不牺牲家庭舒适和在日常生活中增加可再生能源的开发。能源中心结合电网和天然气网络、燃气锅炉、热泵、光伏电站、光伏/热(PV / T)系统。此外,为了提高系统的整体性能,电池储能系统集成技术。评估每个能源中心组件的优化能力,优化调度过程和优化问题已经解决了在MATLAB环境中与YALMIP平台。结果表明,这种先进的系统不仅可以降低经济成本和有限公司₂排放量也减少对电网的冲击。

1。介绍

随着气候变得越来越两极分化的今天,电力和建筑热负荷的需求也会增加每日,有时甚至占建筑物能源总消费量的一半。仅仅依靠电网和天然气网络输入,满足客户的需求,能源利用效率极低。不仅能电网高峰负荷期间遇到一个巨大的压力,但它也将产生大量的有限公司₂这将加重城市热岛效应,使极化现象更严重的需求。近年来,虽然可再生能源发电大大发展,约束的运输能力的电网仍然成为其参与能源供应的瓶颈。在最后几年,为了提供解决这些限制,大量的小型可再生能源发电机已经连接到分销网络(1]。

能源中心是一种多载波能量系统组成的多个能量转换、存储、和/或网络技术和特点是某种程度的局部控制。能源中心(EH)系统的概念被首次提出该研究项目未来能源网络的“愿景”,乙,苏黎世,在2007年(2]。在这个未来的能源网络,一个能源中心系统是一个高度抽象的单元结构,为操作系统调度器和工人提供一个很好的机会来创建一个更高效的系统[3]。一个能源中心是一个初始multienergy系统的一部分,可以容纳各种形式的能量输入和多样化的负载类型(4]。由于这种多元化的能源载体形式,系统可以实现协同优化能源中心为各种形式的能量(5]。为了确保能源中心运行在安全、经济和环保的条件下,能源中心系统的研究主要集中在能源中心的组件类型或能力和能源中心最优调度6- - - - - -9]。不同于使用传统平面交通,Le金发et al。10]介绍了“动态交通”驱动能量储存系统操作控制系统操作低于最低成本和能源中心有限公司₂排放。Beigvand et al。11)提出了一种新的算法命名SAL-TVAC-GSA派遣经济成本能源中心。在[9],Setlhaolo等人提出了一个智能家居住宅能源中心模型作为框架修改智能电网与传统能源中心考虑热泵热水器,协调能源和碳排放。临港工业园区是一个工程实例(12),其结果提供一个技术支持建设资源节约型、环境友好型港口。在[13),住宅建筑及其电气设备建模作为一个能源中心系统,包括洗衣机、烘干机、暖通空调系统、冰箱、和照明设备,以减少能源成本、碳排放和高峰负荷优化调度的前提下保持舒适的用户。此外,云计算框架存在实现数据和信息的有效管理。马等。8)提出了一个社区微电网在四个不同的场景在一个典型的夏日,和角色的可再生能源,能源存储设备,需求反应分别进行了讨论。

因为一个能源中心是一个有效的最优开发可再生能源发电方式,研究一般集中关注变量类型的能源输入(14- - - - - -16]。谢里夫et al。17)提出了一个仿真模型的能源中心的主要能源是可再生能源(风能和太阳能)和天然气。Ha et al。18)提出了一个能源中心住宅用太阳能系统和电池储能技术系统,结果表明,这种能量系统结构符合住宅的能源消费的特点。此外,它可以降低成本,节约能源消费在同一时间。然而,一些研究认为PV / T系统的集成到一个能量中心。PV / T同时可以生成水加热和电(19),是一个理想的住宅能源中心系统组件。提出了一种多载波(EH)系统基于太阳能光伏能源中心和PVT系统和电池储能技术系统。此外,提出了最优调度策略来计算每个组件的最佳容量,以减少能源成本和有限公司₂发射。优化问题已经解决了在MATLAB环境中与YALMIP平台。提出了住宅EH系统测试应用程序根据公寓建筑的特点在萨拉戈萨,西班牙。

2。构建仿真模型和优化过程的描述

住宅建筑位于萨拉戈萨,在西班牙的中心,一个简单而典型的体系结构如图1一直在EnergyPlus模拟软件。气候参数,包括环境温度、太阳辐射、风速,已从萨拉戈萨本地数据集。模拟建筑是一个豪华坟墓依山而居住建筑,1660.73²3,有5个卧室的公寓每层。它被认为是4个人住在每个公寓。

有大量的太阳照射在萨拉戈萨(见图2),所以它是合理的引入光伏(PV)系统或PV / T系统转化为能量中心减少能源成本和有限公司₂排放。

电力价格已经从每小时计算本地实时价格在2017年在西班牙,如图3。考虑天然气价格是0.0667欧元/千瓦时和0.0865欧元/千瓦时据西班牙天然气价格为家庭消费者,所有捐税包含在2017年的第一和第二学期,分别为(20.]。

每日能耗模拟建筑的四季图所示4;蓝色酒吧代表电力(包括空调)消费和红色曲线代表供暖需求(包括供暖和热水需求)。电力需求最高可以达到每天220千瓦时(之和蓝色条形图4夏天)和最高的供热需求大约是55千瓦小时/天(灰色的总和值在图4,冬天)。

仅仅依靠电网和天然气网络来满足电力和供暖要求的建筑,经济成本是11713欧元/年和有限公司₂发射是21711公斤/年(见表1)。

EH系统如此发达,目的是尽量减少能源成本和有限公司₂而且对缓解电网压力排放。首先,按照建筑的能源消费模式,一个EH系统只有一个燃气锅炉(GB)、热泵(HP),植物光伏(PV)和PV / T系统设计。资本成本800欧元/千瓦一直认为GB和惠普1000欧元/千瓦,估计有20年的寿命。在光伏电站的情况下,资本成本1500欧元/成为朝鲜劳动党一直被视为(包括逆变器、线和保护)和700欧元/ m²一生的PVT系统和被认为是30年。后来,EH系统已得到改进与贝丝的集成。EH系统设计优化的优化调度过程如图5。优化问题是解决了利用混合整数线性规划(MILP) YALMIP平台在MATLAB环境中。由于有太多的元素包含在EH系统,很难直接通过单层优化得到最优解的过程。因此,EH系统设计是三倍。首先,只有惠普和PV(效率变量)被认为是元素参与的EH系统的操作和配置优化能力。然后,EH系统操作在这个最佳容量,PV / T(变量热效率)引入EH系统和优化调度又解决了计算最优PV / T能力。最后,贝丝集成和最终的最优容量EH系统的每个元素。整个过程是模拟考虑动态电力和天然气的价格。

优化运行模型是制定整个成本最小化的多目标,有限公司₂排放和峰值负载: 在哪里和代表了从主电网,电力和天然气的价格。和代表了公司₂分别排放指数的电力和天然气。代表所有组件的安装费用,代表了所有组件的经营管理费用。

电力平衡约束和热量平衡约束可以制定为方程(2)和(4),分别。 在哪里从主电网提供的电能,从光伏面板提供的电力,是电力供应从PV / T面板;和是光伏面板的表面区域和PV / T板。太阳辐照度。代表了热泵的电气输入时间,这是由加热平衡约束。和从电池是能量输入或输出。 在哪里和代表了从天然气净和热泵供热提供,分别提供的热量从PV / T面板。

解决了炉料优化有助于知道EH系统上的每个元素的影响,简化了求解过程在同一时间。全年建筑性能是通行的所有组件在其优化能力。

3所示。嗯结构和矩阵表示

第一个EH系统的结构提出了建筑图所示6。最初,燃气锅炉(GB)热泵(HP),一家光伏(PV),和一个PV / T系统被认为是除了电网和天然气网络。

EH系统的基本数学模型(21] 在哪里表达了能源(电力和供暖)需求,考虑电力供应。

EH系统的基本矩阵函数可以写成

在这个函数中,是耦合系数,代表之间的转换效率^th能量输入和^th能量输出。

在这个框架中,需求方和供应方之间的关系EH系统的制定与耦合矩阵表示如下:

能源需求矩阵等于耦合矩阵次的发电装机容量和可再生能源 。

可以开发为

在(7),由于价值等于0,方程可以表示成吗

可以表示成

因为的价值= 0,可以表示成

对于每个EH系统组件,包括以下参数:能力、效率、资本成本、固定成本、可变成本,和一生的报道在表2。电力净排放因子被认为是0.28公斤/千瓦时和0.204公斤/千瓦时天然气(22]。

在真实的应用程序中,光伏效率并不是一个恒定值;这等参数随太阳辐射、环境温度、表面温度和光伏面板。电池的工作温度( )完全取决于太阳辐射和环境温度( )根据线性函数 在哪里是由

NOCT在方程(18)是名义操作单元温度定义为温度达到800 W下打开一个模块电路细胞/ m²20°C细胞表面辐照度、环境温度等。NOCT大约是一个典型的商业模块 ,因此,约等于0.3°C / (W / m²)。

因此,如果在STC)条件下光伏标称功率值是已知的,可以算出光伏电力价值在任何时候通过 在哪里是照射在标准测试条件下(STC),等于1000 W / m²。

在传统晶体硅光伏电站,转换效率在15% -20% 75%到80%的太阳能没有被有效地使用(22]。此外,未使用太阳能加热板,造成发电的效率下降。

将热能传热流体,我们获得有用的热能和冷藏光伏电池在同一时间。这个系统,同时可以利用太阳能光和热,叫做光伏/热集成系统(PV / T系统)(图7)。

关于热的计算PV / T系统的一部分显示如下: 代表了辐射投射到PV平面,吸收的热量面板,是PV / T系统的热效率,下的流体质量小组,和输出和输入面板下流体温度,分别是自然对流传热的热损失和管之间的环境,然后呢代表了环境温度。是指直接传热的热损失管中的流体和管壁之间。和分别输入和输出管道流体温度。是管的温度和吗是最后的流体温度的需求。是辅助能源供应。描述的热力学关系PV / T图所示8。

此外,热PV / T系统效率的一部分受多种因素的影响,如太阳能辐照和管道流体温度,在吗

在这个方程,意味着PV / T系统的光学性能,和摘要热损失系数,设置为3.3 (W / m²)/ K和0.018 (W / m²)/ K²分别为,代表太阳照射。管道流体温度和的平均值吗环境温度。

首先,PV / T系统水箱的规模如表所示3。

PV和PV / T板的温度图所示9。显然,PV / T光伏面板表面温度高于夏季。为了减少PV / T表面温度,热水箱的大小应该扩大。在这种情况下,热水箱大小与面板区域,当 值从0.1增加到0.2,热水箱就会逐渐变得更大。图9介绍了面板的温度 。

PV / T系统的热效率图所示10。

平均每日发电1 m²PV和PV / T面板18%效率如图11每个月。一个PV / T系统可以产生更多的电力在冬季和春季和秋季的一部分。

4所示。能源中心的结果

EH系统组件的最优值的能力建设在分析计算在之前的文献[22]20千瓦惠普和65米²光伏系统。与光伏+ PVT的结合,最好的结果的惠普20千瓦,36米²光伏模块和30米²PV / T。与操作条件20千瓦惠普和65米²光伏系统的成本达到最小值10727欧元/年。的有限公司₂同时排放达到13560公斤/年。比较这些值和总供应电力和电网的热量和天然气网络,分别(见表1),减少8.42%的成本获得了公司的风险会降低37.54%₂发射。否则,结果考虑PV / T和光伏系统的最优能力(36米²PV和30米²PV / T)如表所示4。相比之下,结果见表1,一个伟大的进步。降低10.61%的成本,减少天然气消费的电力消耗的30.02%和60.07%。减少39.66%的有限公司₂排放也获得。

5。用ESS技术能源中心

可再生发电有时大于客户的需求,从光伏发电装置的一部分,必须注入电网或浪费。为了提高系统性能,综合贝丝。贝丝提供了一个解决方案的情况下,可再生能源不能注入由于监管代码(zero-injection方案)或由于技术限制。甚至能够提供电压和频率的支持和贡献,如调峰需求反应过程。因此,先进的EH系统结构如图12贝丝集成。

在这部作品中,电池是最佳充电和放电赔偿代光伏和PV / T的波动。使用的贝丝动态模型

贝丝的容量,最初的SOC贝丝,SOC在给定的时间吗 , 和是连续变量在时间步吗 ,和和 是贝斯能源充电和放电期间,分别。

贝丝约束应用于模型:

采样间隔的数量;在这种情况下,它是8760。

给出了容量限制在方程(30.)和(31日),不允许同时充放电贝丝。这个约束还允许贝丝的空闲状态。

这里涉及的贝丝是一个理想的模型,具有线性充电状态和SOC约0.2至0.8。贝丝的优化目标之前的系统是一样的,最低最低成本和有限公司₂发射。由于整个系统的经济目标,贝丝将带电低电价时期,当电价高,它将放电能量来满足需求。

现在这个先进的EH系统的矩阵如下所示;存储耦合矩阵和吗是存储能量。

表5显示了仿真的结果为不同大小的电池。最低的成本获得10 kWh电池的容量。与表的结果进行比较4公司成本,2.91%和5.46%₂排放将被保存。与表的结果进行比较1,13%的成本,42.7%的公司₂排放,33.8%将被保存。因此,仿真结果证实,采用提出的先进EH系统和相关的优化调度过程不仅提高效率和节省成本,而且还提供了缓解全球温室效应的压力。

4天代表一年中的四个季节已经被选中了。每日电价呈现在图13。在图14从PV,能量吸收,PV / T,显示了这些代表天电网。

有时供应并不完全等于需求由于贝丝的存在。当电价高,EH系统避免了电网供电的。在图14,很容易发现EH系统产生的电力比秋季和冬季的需求有关,在这两个季节电价较高;事实上,EH系统选择放电通过贝丝,以满足客户的需求。

在高需求时间,减少的EH系统显示一个杰出的性能从电网吸收能量(图15)。根据高需求计算时间从早上8:00到下午16:00时。,the EH system can reduce 65.3%, 61.6%, 57.9%, and 33.9% absorption from the electrical grid. Meanwhile, during this period, 6.21 euro, 7.95 euro, 6.37 euro, and 4.14 euro are saved per day, respectively, for this building. Besides, due to the function of BESS, the electrical grid will supply more electricity when the price is relatively low.

6。结论

本文提出了一种先进的多载波集成不仅生成组件,如光伏能源中心和PV / T系统也是电池储能系统技术来提高性能。每个组件的最佳容量的多载波能源中心为了减少能源成本和有限公司₂排放是基于一个优化调度过程的使用解决了在MATLAB环境中YALMIP平台上。仿真结果证实,该方法将导致大规模利用重大成本和有限公司₂储蓄。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

作者欣然承认中国国家自然科学基金委的支持格兰特(51876070)和格兰特(51576074)。

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