HUNANUNIVERSITY畢業設計(論文)論文題目聯供最優經濟規劃學生姓名學生學號專業班級電自1104班學院名稱電氣與信息工程學院指導老師學院院長2015年06月06日湖南大學畢業設計（論文）第湖南大學畢業設計（論文）第]給出，如表4.1所示。表4.1各時段電價（元/kW·h）項目峰時段平時段谷時段購電0.830.490.17售電0.650.380.13 （2）當地典型冬季日和典型夏季日一天24小時中，每小時的風、光資源數據，用式（2.11）-式（2.13）求得每小時具體的WT和PV出力，見表4.2-4.5； （3）當地典型冬季日和典型夏季日一天24小時中，用戶的每小時的冷、熱負荷需求量，見表4.6-4.7；（4）當地典型冬季日和典型夏季日一天24小時中，用戶的每小時的電負荷需求量，見表4.8-4.9；表4.2冬季典型日各時段PV出力時刻01234567891011出力（kW）000000028101113時刻121314151617181920212223出力（kW）1514111098300000表4.3冬季典型日各時段WT出力時刻01234567891011出力（kW）202223201810151216151210時刻121314151617181920212223出力（kW）1052101315161718171719表4.4夏季典型日各時段PV出力時刻01234567891011出力（kW）0000025610121515時刻121314151617181920212223出力（kW）151415131511820000表4.5夏季典型日各時段WT出力時刻01234567891011出力（kW）18202119198131113151010時刻121314151617181920212223出力（kW）8812101512171517151517表4.6冬季典型日各時段熱負荷需求時刻01234567891011負荷（kW）122126128126128118116112100908876時刻121314151617181920212223負荷（kW）6657647496112136150146145141136表4.7夏季典型日各時段冷負荷需求時刻01234567891011負荷（kW）136134120126126128130142142142152172時刻121314151617181920212223負荷（kW）180180180180172162160170160152140137表4.8冬季典型日各時段電負荷需求時刻01234567891011負荷（kW）585052525456667086889987時刻121314151617181920212223負荷（kW）80707181102112126120108988069表4.9夏季典型日各時段電負荷需求時刻01234567891011負荷（kW）5248363332304458706680100時刻121314151617181920212223負荷（kW）120114110100899298114110114102100將表4.2-表4.9的數據做成折線圖可進行直觀觀察，如圖4.1、圖4.2所示。圖4.1冬季典型日的負荷及出力預測圖4.2夏季典型日的負荷及出力預測4.2仿真運行結果 在典型冬季日和典型夏季日中，針對微網發電成本最小、微網綜合成本最小和環境成本最小進行優化，優化結果見表4.10。表4.10最優經濟運行優化結果優化目標發電成本微網綜合成本環境成本冬季典型日發電成本最小727.45478.6995.756微網綜合成本最小727.641476.64297.118環境成本最小841.854598.96665.008夏季典型日發電成本最小730.18323.30785.392微網綜合成本最小730.25623.17985.417環境成本最小833.523127.96976.232

根據每一個優化目標，做出每小時MT、FC、SB的出力、微網與主網功率交換的折線圖，以及各時刻SB容量的柱形圖，如圖4.3-4.8所示。圖4.3冬季典型日微網發電成本最低的優化結果圖4.4冬季典型日微網綜合成本最低的優化結果圖4.5冬季典型日環境成本最小的優化結果

圖4.6夏季典型日微網發電成本最低的優化結果圖4.7夏季典型日微網綜合成本最低的優化結果圖4.8夏季典型日環境成本最小的優化結果4.3仿真數據分析4.3.1冬季典型日數據分析 冬季CCHP供應暖氣，一天中氣溫最低的時候一般為凌晨0時-6時以及晚上19時-23時，因此在這個階段熱負荷需求量較高，MT也可以發出較多的電能，效率較高。在白天由于氣溫相對晚上高，故此時熱負荷需求較低。冬季的電負荷需求主要集中在工作時間和居民集中用電的晚上18時-21時，而在中午和凌晨則較少。我國北方在冬季時會時常受到西伯利亞冷空氣的影響，因此能提供較充足的風能，WT發電較多，其中中午的風能一般較其他時刻小。冬季時日照時間較短，所以PV僅在7時-18時能為微網提供出力，中午所獲得的日照最充足，此時發電在一天中最多。 從不同的優化目標來看，微網的發電成本中，MT在能供應熱負荷時發出的電是最經濟的，是微網發電的主要微源，在熱負荷高峰和用電高峰時均滿發。在谷時，電價最低，FC的發電成本小于電價，所以此時FC不發電。在平時和峰時時，FC發電成本均大于電價，故在這些時段FC均滿發。SB作為儲能裝置，在谷時和平時電價較低時，可以對其進行充電。而在峰時，將儲存的電能進行釋放，可以減少從主網購電的費用。若微網的電負荷較低時，微網可能不再需要從主電網獲得電能，可以孤島運行，例如圖4.3中的9時。冬季由于電負荷較低時，熱負荷也較低，此時MT的發電效率不高，故微網很難經濟的發出多余的電能出售給主電網。 微網綜合成本由于考慮了MT、FC的污染排放處理費用，因此在谷時和平時的某些時刻會優先調配儲能充足的SB放電，并適當減少MT的發電量，因為SB無論是充電還是放電在微網中是不會產生污染處理費用的，例如圖4.4的8時。而這樣會增加從電網購電的成本。FC的出力也會和MT一樣在適當時刻減少，例如圖4.4的23時。 環境成本同時考慮了主電網發電的污染處理費用，主電網的這類費用遠比MT和FC高，而MT的環境成本是最經濟的，因此，在這項優化中，MT和FC保持滿發，SB也在最快的時間內耗盡所存儲的電能。與電網的功率交換降低到了最少，但這樣顯然大大增加了微網的運行成本。4.3.2夏季典型日數據分析夏季CCHP供應冷氣，一天中氣溫較高的時候一般為白天，其中中午最熱，因此在白天冷負荷需求量比晚上高，而此時電負荷需求也處于較高水平，因此MT能發出較多電能并能夠被充分利用。在晚上氣溫回落后，冷負荷需求降低，同時電負荷相對白天也有所回落。我國北方的夏季同南方類似，受副熱帶高壓的主導，西風環流處于弱勢地位，因此風能有一些不足，WT發電較少，但晚上風能較白天多。夏季由于太陽直射北半球，日照時間充足，所以PV能在5時-19時發出電能，白天有很多時間日照充足，可以滿發。 從不同的優化目標來看，微網的發電成本中，MT在滿足冷負荷的同時發出的電是最經濟的。同冬季一樣，FC在發電成本小于電價的谷時時不發電。在平時和峰時，FC均滿發。SB電價較低時進行充電。而在峰時，將儲存的電能進行釋放，可以減少從主網購電的費用。由于夏季的冷負荷和電負荷增減趨勢大致相同，在白天一些發電充足的時間，微網會像主電網出售電能，例如圖4.6中的9時。 同冬季一樣，微網綜合成本由于考慮了微源的環境成本后，MT會適當減少出力，而在平時或谷時的一些時段從主電網購買電能以減少微網的污染排放，因為此時環境成本比電價高，例如圖4.7的8時，這樣也相應會會增加從電網購電的成本。 環境成本考慮后，CCHP由于最具經濟性，MT在僅滿足冷負荷需求，不多發電造成更多污染，SB在最快時間內放電。此外，微網盡可能減小從主電網購電，即減少主電網發電造成的污染，因為主網發電的污染費用遠比MT和FC的高。這樣，同冬季一樣，增加了微網的運行成本。4.3.3冬季和夏季數據比較 冬季和夏季的主要區別在于冷/熱負荷與電負荷增減趨勢，夏季大致相同，冬季則不是，并且夏季冷負荷總需求比冬季要大。這會影響MT的發電效率，從而對微網產生的總電能產生影響，進而影響微網的各項費用。冬季的風能比夏季的充足，而日照時間卻比夏季少2-3小時，從總體來看，夏季的可再生能源一天總發出496kW，冬季是466kW，夏季稍多，由于可再生能源不會造成污染，故夏季污染處理費用也比冬季少。制熱收益和制冷收益分別是0.1元/kW和0.2元/kW，因此在夏季，微網的綜合成本會非常低，如果在更大規模的CCHP中，微網可能還會盈利。4.4本章小結 本章中第一節給出了所建模型仿真所需的必要數據，作為仿真的基礎。第二節中將GAMS運行的結果進行整理后，作出相應的表格和折線圖，可以更直觀的對結果進行觀察和比較。第三節詳細分析了仿真結果，對同一優化目標的不同時段，不同微源，不同優化目標之間，夏季和冬季之間均進行了綜合的比較和分析。

5結論 根據建模、仿真與分析，本文可以得出如下結論：（1）建立了含WT、PV、MT、FC和SB的冷熱電聯供系統微網運行模型，同時考慮不同時刻電價對微網運行的影響后，計算得出一個冬季典型日和典型夏季日發電成本最、微網綜合成本最小和環境污染最小的各微源最優出力方案，通過制定此運行方案，可使微網運行的經濟效益最大化，各微源和能源能夠得到充分利用；（2）發電成本、微網運行成本、綜合成本優化的區別主要在微型燃氣輪機出力的調動上；（3）微型燃氣輪機、燃料電池和蓄電池對于節省微網的成本和污染處理成本有很大幫助，非常有利于節能減排；（4）當冷/熱負荷較高時，微型燃氣輪機和燃料電池出力已經飽和，無法通過出力調整來對各項成本進行優化，但是還需要考慮微源的效率最大利用問題；（5）可以考慮增加燃料電池、微型燃氣輪機、風機和光伏電池的容量來降低微網運行的各項成本；（6）本文通過建立目標函數和約束條件，運用GAMS軟件仿真和優化，保證了得出結果的快速性和準確性。本文所建模型屬于小規模的微網，所以各種目標優化值相差不大，如果對于大型的微網，同時小型系統可以忽略的一些值可能在此時不再能忽略，可能會得出一些不同的結果。另外，本文未考慮微源、負荷、主電網的有功和無功，需要在以后進一步進行學習。

致謝大學四年的學習和生活即將結束，在湖南大學的這四年美好時光里我學到了很多，不僅學習到了很多知識，也學到了很多做人的道理。在這里認識的許多老師和同學在我平常學習和生活的點點滴滴中給了我很多的幫助，能在這樣的地方完成我的本科學業，我感到非常幸運，想感謝的人也有很多。首先要感謝曹一家老師和李勇老師，他們豐富的知識、嚴謹的工作態度和溫和的性格一直是我學習的榜樣，同時他們還讓我有機會認識了博士、碩士學長學姐，我的論文是在你們的指導和關注下才能最終完成的。同時，定期舉行的例會也能讓我發現不足，不斷進取。其次，我要感謝在整個畢業設計中幫助我的譚益學長和王茜凡學姐，我在畢設中遇到的很多困難都是在你們的幫助下解決的，很多有用的資料和文獻也是你們提供的，給予我很多思路。我要感謝各位同學和老師，尤其是電自四班的同學大學四年來大家共同的努力和取得的成績。你們還第一時間分享畢業設計有關的資料和信息，一些同學還給予了我很多幫助，讓我工作效率能夠提升很多。我要感謝我的父母，是你們多年以來的養育和支持，才能讓我完成大學的學業和繼續進行研究生深造的機會。還有平時很多的悉心關懷，希望你們健康長壽。最后，我要向參與畢業論文答辯的各位評委老師表示衷心的感謝，你們辛苦了！同時，再次向各位領導、老師、同學和父母表達我衷心的感謝。

參考文獻附錄附錄ACCHP優化程序源代碼settperiodoftime/t0*t23/$ontext*典型冬季日parametereload(t)powerload/t058,t150,t252,t352,t454,t556,t666,t770,t886,t988,t1099,t1187,t1280,t1370,t1471,t1581,t16102,t17112,t18126,t19120,t20108,t2198,t2280,t2369/;parameterhload(t)heatingloadpower/t0122,t1126,t2128,t3126,t4128,t5118,t6116,t7112,t8100,t990,t1088,t1176,t1266,t1357,t1464,t1574,t1696,t17112,t18136,t19150,t20146,t21145,t22141,t23136/;*光伏最大出力15kWparameterpvgenerate(t)powergenerateofPV/t00,t10,t20,t30,t40,t50,t60,t72,t88,t910,t1011,t1113,t1215,t1314,t1411,t1510,t169,t178,t183,t190,t200,t210,t220,t230/;*風電最大出力25kWparameterwtgenerate(t)powergenerateofWT/t020,t122,t223,t320,t418,t510,t615,t712,t816,t915,t1012,t1110,t1210,t135,t145,t1510,t1613,t1715,t1816,t1917,t2018,t2117,t2217,t2319/;$offtext*$ontext*典型夏季日parametereload(t)powerload/t052,t148,t236,t333,t432,t530,t644,t758,t870,t960,t1080,t11100,t12120,t13114,t14110,t15100,t1689,t1792,t1898,t19114,t20110,t21114,t22102,t23100/;parametercload(t)heatingloadpower/t0136,t1134,t2120,t3126,t4126,t5128,t6130,t7142,t8142,t9142,t10152,t11172,t12180,t13180,t14180,t15180,t16172,t17162,t18160,t19170,t20160,t21152,t22140,t23137/;*光伏最大出力15kWparameterpvgenerate(t)powergenerateofPV/t00,t10,t20,t30,t40,t52,t65,t76,t810,t912,t1015,t1115,t1215,t1314,t1415,t1513,t1615,t1711,t188,t192,t200,t210,t220,t230/;*風電最大出力25kWparameterwtgenerate(t)powergenerateofWT/t018,t120,t221,t319,t419,t58,t613,t711,t813,t915,t1010,t1110,t128,t138,t1412,t1510,t1615,t1712,t1817,t1915,t2017,t2115,t2215,t2317/;*$offtextparameterppower(t)powerpurchaseprice(yuanperkWh)/t00.17,t10.17,t20.17,t30.17,t40.17,t50.17,t60.17,t70.49,t80.83,t90.83,t100.83,t110.83,t120.49,t130.49,t140.49,t150.83,t160.83,t170.49,t180.83,t190.83,t200.83,t210.83,t220.83,t230.49/;parameterspower(t)powersellingprice(yuanperkWh)/t00.13,t10.13,t20.13,t30.13,t40.13,t50.13,t60.13,t70.38,t80.65,t90.65,t100.65,t110.65,t120.38,t130.38,t140.38,t150.65,t160.65,t170.38,t180.65,t190.65,t200.65,t210.65,t220.65,t230.38/;scalaryita_lheatlosscoefficientofgasturbine/0.03/kheheatefficiencyofgasturbine/1.2/kcocoolefficiencyofgasturbine/1.2/pgasgasprice(yuanperm*3)/2.05/lgaslowthermalheatingvalueofgas(kW*hperm*3)/9.7/icsbinitalcapacityofSB/50/cnoxenvironmentalcostofNOX/4.2/cso2environmentalcostofSO2/0.99/cco2environmentalcostofCO2/0.014/mtnoxNOXemissionfactorofMT/0.03/mtso2SO2emissionfactorofMT/0.006/mtco2CO2emissionfactorofMT/1.078/fcnoxNOXemissionfactorofFC/0.44/fcso2SO2emissionfactorofFC/0.008/fcco2CO2emissionfactorofFC/1.596/gridnoxNOXemissionfactorofgrid/3.6/gridso2SO2emissionfactorofgrid/4.54/gridco2CO2emissionfactorofgrid/23/;variablespmt(t)outputofMTpfc(t)outputofFCcsb(t)capacityofSBpsb(t)charge&dischargepowerofSByita_e(t)efficiencyofgasturbineyita_fc(t)efficiencyofFCqhe(t)heatingcapacitygpower(t)powerexchangeongridecost(t)powerexchangecostongridppcost(t)powerpurchasecostspcost(t)powersellingcostmtcostoperationcostofMTfccostoperationcostofFCgcostpurchase&sellingcostinpowergridtcosttotalgenerationcostnoxcostNOXemissioncostso2costSO2emissioncostco2costCO2emissioncosthecoearnheating&coolingearningsencosttotalenvironmentalcostmgcosttotaloperationcostofmicrogridacostalloperation&enviroumentcost;*eppower.lo(t)=0;*espower.lo(t)=0;yita_e.l(t)=1;*燃氣輪機最大功率65kW，燃料電池最大出力40kWpmt.up(t)=65;pmt.lo(t)=0;pfc.up(t)=40;pfc.lo(t)=0;*蓄電池最大充放電功率20kW，最大容量100kWhcsb.up(t)=100;csb.lo(t)=0;psb.up(t)=20;psb.lo(t)=-20;equationsccsb(t)currentcapacityofSBfcsbfinalcapacityconstraintofSBattime23icpmt(t)rampuppowerconstraintofMTdcpmt(t)rampdownpowerconstraintofMTtyita_e(t)efficiencyofgasturbineattimettyita_fc(t)efficiencyofFCattimettqheco(t)heating&coolingcapacityattimetpbalance(t)equationofpowerbalanceeppcost(t)equationofpowerpurchasecostespcost(t)equationofpowersellingcostcecost(t)currentpowerexchangecostattimetemtcostequationofMTcostefccostequationofFCcostegcostequationofpurchase&sellingcostinpowergridenoxcostequationofNOXemissioncosteso2costequationofSO2emissioncosteco2costequationofCO2emissioncosteencostequationoftotalenvironmentalcostehecoearnequationofheating&coolingearningsemgcostequationoftotalmicrogridcostcostalloperationcostequationfcostalloperation&enviroumentcostequation;tyita_e(t)..yita_e(t)=e=0.0753*(pmt(t)/65)**3-0.3095*(pmt(t)/65)**2+0.4174*(pmt(t)/65)+0.1068;tyita_fc(t)..yita_fc(t)=e=-0.0023*pfc(t)+0.6735;*冬天和夏天切換需要變換的方程*下面兩個是冬天用的*tqheco(t)..hload(t)=l=khe*pmt(t)*(1-yita_l-yita_e(t))/yita_e(t);*ehecoearn..hecoearn=e=0.1*sum(t,hload(t));*下面兩個是夏天用的tqheco(t)..cload(t)=l=kco*pmt(t)*(1-yita_l-yita_e(t))/yita_e(t);ehecoearn..hecoearn=e=0.2*sum(t,cload(t));*到這結束pbalance(t)..eload(t)=e=pvgenerate(t)+wtgenerate(t)+pmt(t)*yita_e(t)+pfc(t)*yita_fc(t)+gpower(t)+psb(t);ccsb(t)..csb(t)$(ord(t)ne1)=e=csb(t-1)-psb(t-1);fcsb..csb("t23")-psb("t23")=g=0;icpmt(t)..pmt(t)$(ord(t)ne1)=l=pmt(t-1)+20;dcpmt(t)..pmt(t)$(ord(t)ne1)=g=pmt(t-1)-20;emtcost..mtcost=e=pgas*sum(t,pmt(t))/lgas;efccost..fccost=e=pgas*sum(t,pfc(t))/lgas;eppcost(t)..ppcost(t)=e=ppower(t)*gpower(t);espcost(t)..spcost(t)=e=spower(t)*gpower(t);cecost(t)..ecost(t)=e=max(ppcost(t),0)+min(spcost(t),0);egcost..gcost=e=sum(t,ecost(t));enoxcost..noxcost=e=6.1928*0.001*cnox*(gridnox*sum(t,max(gpower(t),0))+mtnox*sum(t,pmt(t))+fcnox*sum(t,pfc(t)));eso2cost..so2cost=e=6.1928*0.001*cso2*(gridso2*sum(t,max(gpower(t),0))+mtso2*sum(t,pmt(t))+fcso2*sum(t,pfc(t)));eco2cost..co2cost=e=6.1928*0.001*cco2*(gridco2*