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申请/专利权人：特斯联科技集团有限公司

摘要：本发明公开了一种园区高温尾气余热回收CCHP的最优运行方法及系统，涉及热能再利用策略技术领域，其中该方法包括根据获取的园区环境参数、供热参数和制冷参数及相对应的热负荷、冷负荷和电负荷的历史数据，预测当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量；然后根据预测的各负荷需求量，以全天负荷满足率最大和运行成本最小为最优目标，构建CCHP优化目标函数；对CCHP优化目标函数最优求解，获得园区高温尾气余热回收CCHP的最优运行策略。本发明能同时达到热量利用最优和系统成本最优的配置，降低了系统能耗，减少了能源浪费，在满足用户需求的前提下达到了系统成本最优。

主权项：1.一种园区高温尾气余热回收CCHP的最优运行方法，其特征在于，包括以下步骤：根据获取的园区环境参数、供热参数和制冷参数及相对应的热负荷、冷负荷和电负荷的历史数据，预测当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量；所述园区环境参数包括室外温度和太阳辐射强度，所述供热参数包括供热水温度和供采暖水温度，所述制冷参数包括制冷温度；根据当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量的预测值，以全天负荷满足率最大和运行成本最小为最优目标，构建CCHP优化目标函数；对所述CCHP优化目标函数最优求解，获得园区高温尾气余热回收CCHP的最优运行策略；所述根据获取的园区环境参数、供热参数和制冷参数及相对应的热负荷、冷负荷和电负荷的历史数据，预测当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量的步骤包括：获取前几天各天的每小时的室外温度、太阳辐射强度、供热水流量、供采暖水流量、供热水温度、供采暖水温度及相应的热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量真实值，形成训练样本集；采用t-1、t-2、t-3时段室外温度t-1、t-2、t-3时段太阳辐射强度t-1、t-2、t-3时段供热水温度t-6、t-7、t-8时段供采暖水温度t-3、t-4、t-5时段制冷温度以及t-1时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量真实值为一个训练样本，组成训练样本集；t表示一天24小时中的任一小时时段，t＝1,2,…,24根据所述训练样本集，采用小波神经网络预测模型，预测当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量；所述根据所述训练样本集，采用小波神经网络预测模型，预测当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量的步骤包括：将所述训练样本集用于小波神经网络预测模型的推演过程中，并采用扩展蚁群算法优化所述小波神经网络预测模型，获得训练好的小波神经网络预测模型，得到预测的当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量；所述采用扩展蚁群算法优化所述小波神经网络预测模型的步骤包括：采用扩展蚁群算法优化所述小波神经网络预测模型的参数，包括小波函数的尺度伸缩因子和时间平移因子和输入层到隐含层的输入权值，以获得适应度值的最小值，此时的参数即为最优解，所述适应度值为预测时段热负荷需求量预测值与真实值的均方根误差、冷负荷需求量预测值与真实值的均方根误差和电负荷需求量预测值与真实值的均方根误差的平均值，包括：S121、构建具有依次连接的一个输入层、若干个隐含层和一个输出层的小波神经网络预测模型，每一层的输出作为下一层的输入；所述输入层具有15个输入端，用于一一对应地接收t-1、t-2、t-3时段室外温度t-1、t-2、t-3时段太阳辐射强度t-1、t-2、t-3时段供热水温度t-6、t-7、t-8时段供采暖水温度t-3、t-4、t-5时段制冷温度所述输出层具有3个输出端，用于输出t-1时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量预测值；所述隐含层采用Morlet函数，输出层采用Purelin函数；S122、将训练样本集输入所述小波神经网络预测模型，采用扩展蚁群算法优化所述小波神经网络预测模型的参数，包括小波函数的尺度伸缩因子和时间平移因子和输入层到隐含层的输入权值，以获得适应度值的最小值，此时的参数即为最优解，所述适应度值为t-1时段热负荷需求量预测值与真实值的均方根误差、冷负荷需求量预测值与真实值的均方根误差和电负荷需求量预测值与真实值的均方根误差的平均值；冷负荷训练样本集输入预测模型之前进行归一化处理；S123、判断所述适应度值的最小值是否小于预设阈值，即满足算法停止条件；预设阈值可根据实际所需预测精度进行设置；S124、当所述适应度值的最小值小于预设阈值时，说明预测模型输出的预测值满足预测精度要求，训练结束，获得训练好的小波神经网络预测模型；当所述适应度值的最小值大于或等于预设阈值时，返回S122继续重复优化过程，直至满足预测精度要求或达到最大迭代优化次数为止；S125、将t、t-1、t-2时段室外温度t、t-1、t-2时段太阳辐射强度t、t-1、t-2时段供热水温度t-5、t-6、t-7时段供采暖水温度t-2、t-3、t-4时段制冷温度输入所述训练好的小波神经网络预测模型，获得预测模型输出的当天各时段热负荷需求量、冷负荷需求量和电负荷需求量预测值；所述对所述CCHP优化目标函数最优求解，获得园区高温尾气余热回收CCHP的最优运行策略的步骤包括：采用扩展蚁群算法寻找CCHP优化目标函数的最优解，获得园区高温尾气余热回收CCHP的最优运行策略；所述CCHP优化目标函数为： 其中，F1为负荷满足率，F2为运行成本，为当天t时段热负荷需求量预测值，为当天t时段冷负荷需求量预测值，为当天t时段电负荷需求量预测值，为t时段天然气消耗量，ρt为t时段转换成余热的比例系数，αt为t时段余热回收设备的余热分配系数，βt为t时段吸收式制冷设备的余热分配系数，σt为t时段转换成电的比例系数，γt为t时段燃气轮机发电机组的电分配系数，为t时段市网供电量，δt为t时段市网供电的电分配系数，为t时段天然气每单位消耗量价格，为t时段每单位电量价格。

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