基于全年负荷的复合能源系统双层协同整体优化方法

将可再生能源技术、储能技术与天然气冷热电联产技术相融合的复合能源系统是构筑未来清洁低碳、安全高效能源体系的重要方式.然而,这种复合能源系统结构复杂、变量众多、各种形式的能量输出相互耦合,难以优化;同时,由于气象参数及用户侧需求的强烈波动,对能源系统的设计优化通常需要详细的模拟和大量的输入数据,而现有方法在长时间尺度的优化上无法兼顾计算速度及其准确性.为此,基于全年逐时负荷,设计一个结合遗传算法和优劣解距离法的双层协同多目标整体优化框架.内层以运行成本、余热利用率、电网交互为目标优化余热分配比及发电单元功率;外层则以年成本、一次能源消耗、二氧化碳排放为目 标优化设备容量,通过内外层间的迭代确定设备最优容量及运行规划.此外,通过与基于典型日负荷的典型日优化方案对比发现,基于全年负荷的全年优化方案下的年成本、二氧化碳排放、一次能源消耗、电网依赖程度分别减少3.64％、3.04％、17.56％及40.27％,整体表现优异,表明该方法可为研究类似能源系统的设计和运行优化提供有效借鉴和解决方案.