基于多種運(yùn)行策略的太陽(yáng)能冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的配置優(yōu)化
發(fā)布時(shí)間:2021-03-25 04:55
長(zhǎng)期以來(lái),能源損耗和環(huán)境受到破壞是影響人類社會(huì)發(fā)展的重要因素。如果忽視這些不良影響,在不久的將來(lái)肯定會(huì)限制人類的發(fā)展。對(duì)于我國(guó)而言,在過(guò)去的三十年中,能源消費(fèi)經(jīng)歷了快速增長(zhǎng),這使我國(guó)政府對(duì)未來(lái)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整引起了極大的關(guān)注。冷熱電聯(lián)供(Combined Cooling Heating and Power,CCHP)系統(tǒng)由于其在能源利用中的突出作用,最近受到廣泛關(guān)注。它既可以減少能耗,又可以提高整體能源效率。冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)是具有各種設(shè)備和組件的復(fù)雜系統(tǒng),整個(gè)系統(tǒng)的可靠性與發(fā)電單元、熱回收單元、熱交換單元、冷卻單元和輔助單元等每個(gè)單元都息息相關(guān),因此優(yōu)化CCHP系統(tǒng)的配置使其在最優(yōu)配置下運(yùn)行是十分必要的。從能源利用的角度分析,冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)相對(duì)于分供系統(tǒng)具有較好的節(jié)能環(huán)保特性,但傳統(tǒng)的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)利用不可再生能源做動(dòng)力源,如燃煤、天然氣等。幸運(yùn)的是,目前新能源應(yīng)用技術(shù)正處于高速發(fā)展?fàn)顟B(tài),因此將太陽(yáng)能資源與傳統(tǒng)的CCHP系統(tǒng)相結(jié)合被認(rèn)為是緩解迫在眉睫的能源和環(huán)境挑戰(zhàn)的有效解決方案。本文基于國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和高比例新能源送端電力系統(tǒng)光熱發(fā)電調(diào)度控制技術(shù)對(duì)一種以槽式太陽(yáng)能熱發(fā)電和燃?xì)廨?..
【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖北京年太陽(yáng)輻射仿真截圖010002000300040005000600070008000時(shí)段(h)
蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-29-5優(yōu)化案例結(jié)果分析5.1配置優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用爬山算法對(duì)系統(tǒng)配置進(jìn)行優(yōu)化,選取兩個(gè)優(yōu)化變量:燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)量K和PTST發(fā)電機(jī)組的鏡場(chǎng)集熱面積S,采用爬山算法尋找K和S的最優(yōu)值。設(shè)置二維變量(K,S)為優(yōu)化變量,K的值由平均分布在(0,250)的隨機(jī)整數(shù)產(chǎn)生,S的值由平均分布在(0,1000000)的隨機(jī)整數(shù)產(chǎn)生。八種策略下的最優(yōu)配置解集分別如下:(1)FEL策略下的最優(yōu)配置圖5.1為FEL策略下的配置優(yōu)化結(jié)果。(a)一次能源消耗量(b)CO2排放量(c)等年值投資成本圖5.1FEL策略下的配置優(yōu)化結(jié)果仿真截圖圖5.1中,Ycon和Yrel隨K增加而逐漸增加,隨S增加而先減少后不變。Ycost隨K增
基于多種運(yùn)行策略的太陽(yáng)能冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的配置優(yōu)化-30-加而先減少后增加,隨S增加而逐漸增加?梢(jiàn),在該運(yùn)行策略下,當(dāng)S增加到一定值的時(shí)候,燃?xì)廨啓C(jī)就可以不介入工作,電量需求完全可由PTST發(fā)電機(jī)組滿足,熱(冷)負(fù)荷需求由補(bǔ)燃鍋爐滿足,因此導(dǎo)致Ycon和Yrel不再隨S變化。(2)FEL-EC策略下的最優(yōu)配置圖5.2為FEL-EC策略下的配置優(yōu)化結(jié)果。(a)一次能源消耗量(b)CO2排放量(c)等年值投資成本圖5.2FEL-EC策略下的配置優(yōu)化結(jié)果仿真截圖圖5.2中,Ycon和Yrel隨K增加而逐漸增加,隨S增加而減少,但斜率有發(fā)生變化。Ycost隨K增加而先減少后增加,隨S增加而逐漸增加?梢(jiàn),電制冷方式的介入使負(fù)荷端的熱電需求之比發(fā)生變化,當(dāng)S增加到一定值的時(shí)候,燃?xì)廨啓C(jī)出力率發(fā)生變化。(3)FEL-TES策略下的最優(yōu)配置圖5.3為FEL-TES策略下的配置優(yōu)化結(jié)果,Ycon和Yrel隨K增加而增加,但斜率有發(fā)生變化,隨S增加而逐漸減少。Ycost隨K增加而先減少后增加,隨S增加而逐漸增加?梢(jiàn),在該運(yùn)行策略下,PTST發(fā)電機(jī)組儲(chǔ)熱子系統(tǒng)供熱方式的介入,導(dǎo)致能量輸入端
本文編號(hào):3099068
【文章來(lái)源】:蘭州交通大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:58 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖北京年太陽(yáng)輻射仿真截圖010002000300040005000600070008000時(shí)段(h)
蘭州交通大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-29-5優(yōu)化案例結(jié)果分析5.1配置優(yōu)化結(jié)果應(yīng)用爬山算法對(duì)系統(tǒng)配置進(jìn)行優(yōu)化,選取兩個(gè)優(yōu)化變量:燃?xì)廨啓C(jī)的數(shù)量K和PTST發(fā)電機(jī)組的鏡場(chǎng)集熱面積S,采用爬山算法尋找K和S的最優(yōu)值。設(shè)置二維變量(K,S)為優(yōu)化變量,K的值由平均分布在(0,250)的隨機(jī)整數(shù)產(chǎn)生,S的值由平均分布在(0,1000000)的隨機(jī)整數(shù)產(chǎn)生。八種策略下的最優(yōu)配置解集分別如下:(1)FEL策略下的最優(yōu)配置圖5.1為FEL策略下的配置優(yōu)化結(jié)果。(a)一次能源消耗量(b)CO2排放量(c)等年值投資成本圖5.1FEL策略下的配置優(yōu)化結(jié)果仿真截圖圖5.1中,Ycon和Yrel隨K增加而逐漸增加,隨S增加而先減少后不變。Ycost隨K增
基于多種運(yùn)行策略的太陽(yáng)能冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)的配置優(yōu)化-30-加而先減少后增加,隨S增加而逐漸增加?梢(jiàn),在該運(yùn)行策略下,當(dāng)S增加到一定值的時(shí)候,燃?xì)廨啓C(jī)就可以不介入工作,電量需求完全可由PTST發(fā)電機(jī)組滿足,熱(冷)負(fù)荷需求由補(bǔ)燃鍋爐滿足,因此導(dǎo)致Ycon和Yrel不再隨S變化。(2)FEL-EC策略下的最優(yōu)配置圖5.2為FEL-EC策略下的配置優(yōu)化結(jié)果。(a)一次能源消耗量(b)CO2排放量(c)等年值投資成本圖5.2FEL-EC策略下的配置優(yōu)化結(jié)果仿真截圖圖5.2中,Ycon和Yrel隨K增加而逐漸增加,隨S增加而減少,但斜率有發(fā)生變化。Ycost隨K增加而先減少后增加,隨S增加而逐漸增加?梢(jiàn),電制冷方式的介入使負(fù)荷端的熱電需求之比發(fā)生變化,當(dāng)S增加到一定值的時(shí)候,燃?xì)廨啓C(jī)出力率發(fā)生變化。(3)FEL-TES策略下的最優(yōu)配置圖5.3為FEL-TES策略下的配置優(yōu)化結(jié)果,Ycon和Yrel隨K增加而增加,但斜率有發(fā)生變化,隨S增加而逐漸減少。Ycost隨K增加而先減少后增加,隨S增加而逐漸增加?梢(jiàn),在該運(yùn)行策略下,PTST發(fā)電機(jī)組儲(chǔ)熱子系統(tǒng)供熱方式的介入,導(dǎo)致能量輸入端
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