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基于風(fēng)電/氣/儲(chǔ)綜合能源利用的居民園區(qū)供暖系統(tǒng)

發(fā)布時(shí)間:2021-10-24 10:59
  環(huán)境污染和日益短缺的不可再生能源已經(jīng)成為當(dāng)前社會(huì)可持續(xù)發(fā)展所面臨的重大問(wèn)題。為了解決上述問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了由電網(wǎng)、風(fēng)電場(chǎng)、電鍋爐、儲(chǔ)熱水箱、燃?xì)忮仩t組成的聯(lián)合系統(tǒng)對(duì)居民小區(qū)進(jìn)行供暖。該系統(tǒng)中風(fēng)電場(chǎng)并入附近的電網(wǎng),然后加熱電鍋爐對(duì)附近的居民供暖,通過(guò)儲(chǔ)熱水箱和燃?xì)忮仩t平抑風(fēng)電功率和用戶熱負(fù)荷的波動(dòng),滿足居民供暖需求。該系統(tǒng)不僅可以將風(fēng)電就地消納,也可以減少風(fēng)電外送對(duì)電網(wǎng)造成的壓力。系統(tǒng)中的儲(chǔ)熱水箱在風(fēng)電功率大于供暖熱負(fù)荷時(shí)進(jìn)行儲(chǔ)熱,在風(fēng)電功率小于供暖熱負(fù)荷時(shí)進(jìn)行放熱。由于同樣價(jià)格燃?xì)獾臒嶂荡笥陔姷臒嶂?故輔助熱源選擇燃?xì)忮仩t。論文的主要工作為:首先,根據(jù)小區(qū)供暖熱負(fù)荷曲線和供暖季風(fēng)電場(chǎng)輸出功率曲線來(lái)配置電鍋爐、儲(chǔ)熱水箱、燃?xì)忮仩t容量。并根據(jù)風(fēng)電輸出功率的預(yù)測(cè)值調(diào)節(jié)電鍋爐檔位,使得風(fēng)電場(chǎng)輸入電網(wǎng)的功率與電網(wǎng)輸入電鍋爐的功率基本一致。由于風(fēng)電輸出功率的隨機(jī)性和波動(dòng)性,本文提出了五種供暖運(yùn)行模式及對(duì)應(yīng)的控制策略?刂撇呗缘哪康氖鞘瓜到y(tǒng)在滿足供暖需求的前提下,最大程度的利用風(fēng)電供暖。其次,利用MATLAB建立了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型與供水溫度預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合系統(tǒng)各模塊的數(shù)學(xué)模型,利用TRNSYS軟件和M... 

【文章來(lái)源】:合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于風(fēng)電/氣/儲(chǔ)綜合能源利用的居民園區(qū)供暖系統(tǒng)


我國(guó)風(fēng)能資源分布圖

示意圖,風(fēng)電場(chǎng),示意圖,建筑系統(tǒng)


圖 2.5 風(fēng)電場(chǎng)大小選擇方法示意圖Fig.2.5 Schematic diagram of wind farm size selection method此,風(fēng)電場(chǎng)容量選取的標(biāo)準(zhǔn)為供暖季風(fēng)電機(jī)組供暖量 Qw等于建筑系統(tǒng)散熱損失 Qv。本系統(tǒng)假定風(fēng)電場(chǎng)每臺(tái)風(fēng)電機(jī)組輸出功率相等,

供水溫度,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


圖 3.4 供水溫度 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)果ining results of BP neural network for water supplyBest Training Performance is 0.0009983 at epoch 1

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]霧霾空間溢出背景下產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的環(huán)境效應(yīng)研究——基于京津冀及周邊31個(gè)城市的實(shí)證分析[J]. 王樹(shù)強(qiáng),孟娣.  生態(tài)經(jīng)濟(jì). 2019(01)
[2]計(jì)及調(diào)度計(jì)劃與經(jīng)濟(jì)性的風(fēng)/氫系統(tǒng)儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化[J]. 趙軍超,陳潔,馬小晶,馬榕谷,王陽(yáng)墚旭,田小壯.  電測(cè)與儀表. 2018(24)
[3]霧霾約束下我國(guó)城市綠色經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)研究——以京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角城市圈為例[J]. 祝麗云,李彤,馬麗巖,孫貴珍.  科技管理研究. 2018(22)
[4]基于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)與儲(chǔ)能技術(shù)的風(fēng)電消納預(yù)測(cè)研究[J]. 李紅軍,崔雙喜,王維慶,劉沛漢,曹玲玲.  可再生能源. 2018(11)
[5]中國(guó)重點(diǎn)城市群的霧霾污染、環(huán)境規(guī)制與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J]. 童紀(jì)新,王青青.  管理現(xiàn)代化. 2018(06)
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[7]基于大規(guī)模儲(chǔ)能融合蓄熱式電鍋爐的風(fēng)電消納多目標(biāo)優(yōu)化控制[J]. 李國(guó)慶,莊冠群,田春光,王鶴.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2018(10)
[8]儲(chǔ)能參與風(fēng)電并網(wǎng)系統(tǒng)的波動(dòng)平抑控制研究[J]. 劉衛(wèi)健,黎淑娟,黃際元,楊俊,李欣然,孟婭.  電器與能效管理技術(shù). 2018(16)
[9]基于需求側(cè)響應(yīng)與成本模型的風(fēng)電中的儲(chǔ)能系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化[J]. 田德,陳忠雷,鄧英.  農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(15)
[10]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理[J]. 袁冰清,程功,鄭柳剛.  數(shù)字通信世界. 2018(08)

碩士論文
[1]光(伏)儲(chǔ)(能)一體發(fā)電系統(tǒng)的儲(chǔ)能配置和能量管理策略研究[D]. 傅金洲.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于風(fēng)電供熱的消納棄風(fēng)方案研究[D]. 褚洪川.大連理工大學(xué) 2015
[3]基于TRNSYS的太陽(yáng)能耦合土壤源熱泵系統(tǒng)仿真研究[D]. 尹麗媛.太原理工大學(xué) 2013



本文編號(hào):3455164

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