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申请/专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;浙江大学

摘要：本发明公开了一种考虑多重不确定性和多场景的CCHP系统设备选型优化方法，主要是基于典型日冷热电需求数据及其不确定性以及多种典型场景下天然气价格和电价预测数据及其不确定性，以最小化年净成本C为目标，通过蒙特卡洛算法对多种典型场景分别随机生成冷热电需求、天然气价格和电价，通过自适应权重系数对各典型场景下的目标值进行加权平均，采用遗传算法得到最优年净成本值、CCHP系统中各设备的容量。本发明相较于单一场景和固定需求、天然气价格和电价模式中进行设备选型优化的方法，可获得考虑了多重不确定性和多场景的情况下，CCHP系统的最优经济选型。

主权项：1.一种考虑多重不确定性和多场景的CCHP系统设备选型优化方法，其特征在于，具体如下：S1：根据实际热力过程分别构建CCHP系统中各设备的算法模型；根据所有的算法模型，构建目标运行模式下的供能模型；所述目标运行模式包括以电定热运行模式、以热定电运行模式和谷电期间原动机停机模式；S2：根据实际用能负荷数据，获取典型日冷需求的逐时预测数据Cloadt及其不确定性σC，获取典型日热需求的逐时预测数据Hloadt及其不确定性σH，获取典型日电需求的逐时预测数据Eloadt及其不确定性σE；根据历史天然气价格数据，分别获取典型场景、资源紧缺场景及资源富余场景下天然气价格的预测数据Pgas,1、Pgas,2和Pgas,3及相应的不确定性σgas,1、σgas,2和σgas,3；根据历史电价数据，分别获取典型场景、电力紧缺场景及电力富余场景下电价的预测数据PE,1、PE,2和PE,3及相应的不确定性σE,1、σE,2和σE,3；S3：基于所述的典型日冷、热、电需求、天然气价格和电价的概率密度函数，针对天然气价格场景和电价场景的不同组合，通过蒙特卡洛方法获取不同场景组合中典型日冷、热、电需求、天然气价格和电价的大量参数组合；S4：根据目标运行模式下的供能模型，基于所述不同场景组合中典型日冷、热、电需求、天然气价格和电价的大量参数组合，以最小化多场景加权平均后所得年净成本C为目标，通过遗传算法得到CCHP系统各设备的最佳容量分布，依据中位最佳容量确定CCHP系统中各设备的实际选型。

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