【摘要】：京津冀地區(qū)是繼珠江三角洲、長江三角洲之后中國的又一經(jīng)濟(jì)增長極。隨著能源消費(fèi)進(jìn)入增速換擋期,三地都面臨優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、改善空氣質(zhì)量、加強(qiáng)設(shè)施能力建設(shè)提升能源供應(yīng)保障水平等共同需求。對此,三地政府高度重視能源發(fā)展問題,積極發(fā)展清潔能源,并將電能作為替代清潔能源的主要方式。近年來,京津冀地區(qū)的電能替代發(fā)展較為迅速,在居民采暖等領(lǐng)域,電能替代技術(shù)得到逐步應(yīng)用。隨著京津冀地區(qū)電能替代的持續(xù)推進(jìn),對電能替代未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)判,對技術(shù)方案進(jìn)行深入融合和優(yōu)化對京津冀地區(qū)未來電能替代的推廣和規(guī)劃具有重要的理論意義和指導(dǎo)意義。鑒于此,本文展開對京津冀地區(qū)電能替代潛力預(yù)測及優(yōu)化管理研究,主要研究成果和創(chuàng)新如下:(1)對京津冀地區(qū)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境污染關(guān)聯(lián)關(guān)系展開了研究。構(gòu)建了基于灰色關(guān)聯(lián)度的京津冀地區(qū)能源消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)境污染關(guān)聯(lián)關(guān)系模型,分析結(jié)果表明能源消費(fèi)能夠在很大程度上推動地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,其中貢獻(xiàn)最大的是電力消費(fèi)。同時,能源的大量消耗會加劇環(huán)境的污染,尤其是煤炭的消耗對環(huán)境造成的負(fù)面影響很大。因此,京津冀地區(qū)有必要廣泛應(yīng)用能源替代技術(shù),特別是電能替代技術(shù),以緩解當(dāng)前嚴(yán)峻的能源消費(fèi)形勢和環(huán)境污染狀況。(2)對京津冀地區(qū)電能替代未來發(fā)展?jié)摿M(jìn)行了預(yù)測研究。選取經(jīng)濟(jì)發(fā)展、環(huán)保約束、能源價格、政策扶持和技術(shù)進(jìn)步作為影響電能替代發(fā)展的主要因素并進(jìn)行量化處理,建立了基于改進(jìn)BPNN-SVM-KELM的電能替代潛力預(yù)測模型。將電能替代影響因素作為輸入變量,電能替代電量作為輸出變量,分別運(yùn)用MEC-BPNN模型、BA-SVM模型和KELM模型進(jìn)行了訓(xùn)練和預(yù)測,將各自的預(yù)測結(jié)果運(yùn)用VC權(quán)值動態(tài)分配法進(jìn)行組合,得到最終的預(yù)測結(jié)果。利用京津冀地區(qū)的歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證了所提模型的預(yù)測準(zhǔn)確性優(yōu)勢�；谮厔萃馔品ㄔO(shè)定了電能替代潛力預(yù)測輸入變量值,對京津冀地區(qū)2018-2025年的電能替代潛力進(jìn)行了預(yù)測,結(jié)果顯示,京津冀地區(qū)未來的電能替代發(fā)展保持著較快的速度,在居民采暖領(lǐng)域和交通領(lǐng)域存在較大的電能替代潛力挖掘和運(yùn)行優(yōu)化空間。(3)對京津冀地區(qū)電能替代項(xiàng)目運(yùn)行優(yōu)化模型進(jìn)行了研究。在“以電代煤”中,對蓄熱式電鍋爐和地源熱泵的綜合采暖項(xiàng)目運(yùn)行進(jìn)行了優(yōu)化。構(gòu)建了基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱負(fù)荷預(yù)測模型,選取室外溫度、歷史負(fù)荷和太陽輻射照度作為輸入變量,預(yù)測未來時段的熱負(fù)荷需求,為綜合采暖系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支撐。構(gòu)建了基于混沌-貓群算法的綜合采暖項(xiàng)目運(yùn)行優(yōu)化模型,選取綜合采暖項(xiàng)目運(yùn)行成本最小作為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用貓群算法進(jìn)行尋優(yōu),同時加入混沌搜索策略以達(dá)到提升尋優(yōu)速度和準(zhǔn)確度的目的。選取天津市某園區(qū)作為研究對象進(jìn)行實(shí)例分析,結(jié)果顯示,優(yōu)化后的運(yùn)行方案能夠有效降低運(yùn)行成本,并能起到移峰填谷的作用,為未來區(qū)域電采暖技術(shù)的深度融合提供了參考。在“以電代油”中,對電動汽車充電策略進(jìn)行了優(yōu)化。構(gòu)建了基于改進(jìn)多目標(biāo)粒子群算法的電動汽車充電策略優(yōu)化模型,選取充電費(fèi)用最小和電網(wǎng)負(fù)荷方差最小作為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用多目標(biāo)粒子群算法進(jìn)行尋優(yōu),同時加入小生境算法以提升尋優(yōu)速度和準(zhǔn)確性。分別對負(fù)荷特性不同的商務(wù)辦公區(qū)和居民社區(qū)的電動汽車充電策略優(yōu)化進(jìn)行了仿真分析,結(jié)果表明,優(yōu)化后的充電策略夠較大幅度地降低充電費(fèi)用,同時能夠有效地平滑電網(wǎng)負(fù)荷曲線,對未來區(qū)域電能替代技術(shù)的規(guī)劃運(yùn)行具體指導(dǎo)性意義。(4)對京津冀地區(qū)優(yōu)化后的電能替代項(xiàng)目運(yùn)行的綜合效益進(jìn)行了評價研究。構(gòu)建了“以電代煤”采暖優(yōu)化運(yùn)行項(xiàng)目和“以電代油”電動汽車充電站優(yōu)化運(yùn)行項(xiàng)目綜合效益評價指標(biāo)體系�；趯哟畏治龇ê挽貦�(quán)法建立了電能替代項(xiàng)目優(yōu)化運(yùn)行綜合效益模糊評價模型。評價結(jié)果表明,綜合采暖項(xiàng)目的運(yùn)行效益在整體上優(yōu)于獨(dú)立采暖項(xiàng)目,而經(jīng)過優(yōu)化后的綜合采暖項(xiàng)目,因其在各階段的運(yùn)行方式能夠更好地耦合,所以運(yùn)行效益最優(yōu),在能耗特征、資源與環(huán)境特征和用戶體驗(yàn)特征等方面表現(xiàn)突出。同時,電動汽車充電站采取優(yōu)化充電策略運(yùn)行的綜合效益優(yōu)于無序充電運(yùn)行,且在電網(wǎng)負(fù)荷特征和經(jīng)營能力特征方面表現(xiàn)突出,對電能替代技術(shù)未來的推廣和應(yīng)用提供了有力支撐。(5)對京津冀地區(qū)電能替代的創(chuàng)新商業(yè)模式和給管理政策建議進(jìn)行了研究。結(jié)合電能替代項(xiàng)目的特點(diǎn),提出了電能替代領(lǐng)域的EPC模式、PPP模式、B2B模式和B2C模式。結(jié)合對京津冀地區(qū)電能替代潛力預(yù)測與優(yōu)化的研究結(jié)果,從電價、補(bǔ)貼、環(huán)保和規(guī)劃4個方面提出了電能替代推廣的管理政策建議,以期為京津冀地區(qū)未來電能替代商業(yè)化運(yùn)營和發(fā)展提供指導(dǎo)和幫助。
【圖文】：

本文研究的技術(shù)路線

Ｆｉｇ．邋３－１邋Ｅｎｅｒｇｙ邋ｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ邋ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ邋ａｎｄ邋ｒａｔｅ邋ｏｆ邋ｄｅｃｌｉｎｅ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋Ｂｅｉｊｉｎｇ－Ｔｉａｎｊｉｎ－Ｈｅｂｅｉ邋ｒｅｇｉｏｎ逡逑ｆｒｏｍ邋２００６邋ｔｏ邋２０１７逡逑圖３－２表示的是２００６－２０１７年京津冀地區(qū)分產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)強(qiáng)度變化趨勢，其逡逑中，分產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)強(qiáng)度的計算公式為：逡逑“替，，＝１，２，３邐（３－２）逡逑式中—一表示第／產(chǎn)業(yè)的能源消費(fèi)強(qiáng)度，單位：噸標(biāo)準(zhǔn)煤／萬元；逡逑ａ＿ｘｖ一一表示第／產(chǎn)業(yè)的能源消費(fèi)量，，單位：萬噸標(biāo)準(zhǔn)煤；逡逑ＧＤＰ，一一表示第／產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，單位：億元。逡逑從圖３－２可以看出，２００６年至２０１７年間，京津冀區(qū)域各產(chǎn)業(yè)的消費(fèi)強(qiáng)度逐逡逑年降低，其變化和總體能源消費(fèi)強(qiáng)度降低的狀態(tài)相一致。第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)逡逑的能源消費(fèi)強(qiáng)度下降趨勢較為明顯
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TM711;F426.61

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2617538