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  摘要 低碳园区复合式能源系统合理的规划与配置对提升系统能效、降低成本、减少污染物排放等具有重要意义。首先，基于园区用能需求快速预测方法和能源系统动态仿真平台，提出了以综合评价指标为导向的低碳园区复合式能源系统优化规划配置方法，建立了虎克-捷夫算法和粒子群算法相融合的混合优化算法。然后，以典型低碳园区冷热电三联供耦合地源热泵、蓄能与燃气锅炉的多能系统为例，对比分析了不同优化算法的配置结果和优化速度，研究了综合优化目标最优、全生命周期成本、能耗最低等不同优化目标对容量优化配置结果和系统典型日运行情况的影响。结果表明，本文提出的优化配置方法和混合优化算法可以保证寻优能力、优化精确度，同时提高了优化计算性能。以综合评价目标最优的能源系统配置结果可以兼顾系统成本、经济运行、环境影响及低碳排放等多方因素，更有利于构建低碳园区最优能源形态。

  1 低碳园区用能需求预测及复合式能源系统仿真建模研究

  1.1 基于典型建筑负荷数据库的低碳园区冷热电负荷预测

  本研究构建低碳园区典型建筑负荷计算与预测模型。典型建筑满足国家现行的建筑节能设计标准、各地方建筑节能设计标准以及国家近零能耗建筑技术标准等相关要求。典型建筑体型系数、窗墙比、围护结构热工参数等均满足设计标准的要求。并且在园区冷热电负荷预测时，考虑特定功能设置下特殊建筑的冷热电负荷分布特性的差异，修正典型负荷计算和预测模型的结果。

  基于园区典型建筑负荷的计算和预测模型，建立园区典型建筑的冷热电负荷数据库，包括冷热电设计负荷指标、设计日和全年逐时的冷热电负荷系数。预测方法的适用阶段为区域能源规划阶段或方案设计阶段，此时对于整个能源规划所覆盖地理区域范围内的建筑，可应用典型城市典型建筑冷热电气负荷系数进行设计负荷与全年逐时负荷的概算。低碳园区区域能源规划的负荷预测计算流程如下。

  1）在复合式能源系统服务区域范围内，根据区域整体建设规划的要求，分类统计园区内i类建筑的建筑面积Si。

  2）根据各类型建筑的全年逐时冷热电负荷特性系数，计算不同类型建筑的全年逐时冷热电负荷。考虑区域内建筑的同时使用系数ψi，即可计算能源站全年逐时冷热电负荷，用于指导能源站的工况分析和方案对比。

  3）基于全年逐时冷热电负荷特性及系数计算园区能源系统全年逐时总冷热电负荷。

  能源站全年j时刻总冷负荷为

  式中：YCj为能源站设计日j时刻总冷负荷；Czi为i类建筑的设计冷负荷指标；NCij为j时刻i类建筑冷负荷特性系数。

  能源站全年j时刻总热负荷为

  式中：YHj为能源站设计日j时刻总热负荷；Hzi为i类建筑的设计热负荷指标；NHij为j时刻i类建筑热负荷特性系数。

  能源站全年j时刻总电负荷为

  式中：YEj为能源站设计日j时刻总电负荷；Ezi为i类建筑的设计电负荷指标；NEij为j时刻i类建筑电负荷特性系数。

  1.2 低碳园区复合式能源系统仿真模型

  本研究以TRNSYS软件作为仿真模拟工具，并在文献调研和问卷调查的基础上，确定典型复合式能源系统形式。调查对象包括科研机构、咨询机构、设计单位、施工单位、投资及运营单位（回收问卷总计300份）。调研园区/建筑主要包括办公类、居住类、学校类、医院类、酒店类、商场类等几种类型。问卷调查对象、园区及建筑具体统计情况如图1所示。对调研园区/建筑复合式能源系统的类型进行分析，园区复合式能源系统占比如图2所示。其中，太阳能耦合地源热泵系统占比约为20%、燃气锅炉耦合地源热泵系统占比约为18%、市政热力耦合地源热泵占比约为10%。此外，冷热电三联供耦合地源热泵、蓄能与常规冷热源的多能源系统占比约为19%，市政热力耦合燃气锅炉达到14%。因此，本研究选取占比高、典型的复合式能源系统形式，并基于TRNSYS仿真软件开发普遍适用于园区典型形式能源系统的仿真模拟平台，以进行低碳园区复合式冷热源仿真计算。

图1 问卷调研对象组成及信息

Fig.1 Composition and information of the survey respondents

图2 低碳园区复合式能源系统类型调研结果

Fig.2 Investigation results of the typical types of composite energy system in low-carbon parks

  基于低碳园区综合能源系统典型形式，开发了不同类型能源系统的仿真模型。仿真平台由9个部分组成。1）区域整体信息输入系统；2）主控制系统；3）管网输配系统；4）地源热泵系统/空气源热泵系统；5）冷热电燃气三联供系统；6）辅助冷热源系统（冷水机组/燃气锅炉系统）；7）太阳能等可再生能源系统；8）蓄能系统；9）计算结果输出系统。基于TRNSYS的典型复合式能源系统仿真模拟平台如图3所示。其中，仿真平台的外部输入参数为系统仿真的关键条件，主要包括室外气象参数、冷热电负荷需求、能源系统设备选型参数、设备性能等。复合式能源系统仿真平台的模型在获取系统冷热电负荷后，根据系统运行控制原则将负荷分配给不同子系统，各子系统接收运行控制信号并依据设备性能，实现系统、各子系统和设备的动态模拟计算。最终，仿真平台输出低碳园区综合能源系统的动态负荷、能耗等运行数据。仿真模拟可实现包含冷热电三联供系统、地源热泵系统、空气源热泵、辅助燃气锅炉和辅助电制冷、水蓄能系统、太阳能光热、太阳能光伏发电等子系统在内的复合式能源系统全年8760 h逐时负荷、能耗、运行成本等动态仿真计算。

图3 TRNSYS典型复合式能源系统能耗模拟计算平台示例

Fig.3 Example of a typical composite energy system simulation platform based on TRNSYS software

  2 低碳园区复合式能源系统优化目标

  本研究对低碳园区复合式能源系统规划配置的优化方法进行研究，以选取最佳的容量配置方案。

  2.1 常规优化目标

  本研究对比分析不同优化目标下复合式能源系统规划与配置结果，同时考虑全生命周期成本（life cycle cost，LCC）、运行能耗最优等优化目标。其中，系统运行能耗根据仿真模型的动态模拟能耗量计算得到；系统LCC由初投资、运行费用、维护费用进行计算得到，其中系统运行费用按照动态仿真的能耗值和各项能源价格进行计算。全生命周期成本LCC最优的优化目标为

  式中：CLCC为全生命周期成本；CIC为系统初投资成本；COC为系统运行和维护成本；CRC为固定成本的净残值；X为折现率；t为系统的全生命周期；n为全生命周期的第n年。

  2.2 综合优化目标

  针对园区能源综合系统评价，本研究采用层次分析法定性与定量分析相结合的方法和基于模拟计算的敏感性定量分析，从成本、节能和环保3个维度，确定了3个一级指标与10个二级指标，如表1所示。

表1 低碳园区综合评价指标体系

Table 1 Comprehensive evaluation index system for low-carbon parks

  本研究采用评价指标研究中的层次分析法，得出一级评价指标权重，同时运用单因素敏感性分析方法，校准层次分析法的权重计算值。运用蒙特卡洛模拟方法，考察各二级评价指标如机房设备费用、电力价格、燃气价格等单因素变化对分布式供能系统优化配置的影响，得到各二级评价指标对系统容量配置影响的敏感度概率分布。并且综合考虑多种不确定性因素，引入一级指标和各二级指标的目标关系函数，采用蒙特卡洛模拟法确定各一级指标敏感度的概率分布，得到各一级指标的权重占比。计算各二级指标的敏感度和权重条件，结合各一级指标的权重总量，等比例折算确定各项二级指标的权重。最后将采用蒙特卡洛模拟法得到的权重结果与层次分析法计算的权重结果进行校准，得到综合评价指标。

  在复合式能源系统综合评价指标及其权重计算结果的基础上，综合评价指标由系统成本、经济运行和环境影响3个一级指标组成，可得到其能源系统综合评价指标A为

  式中：a、b、c分别为一级指标系统成本、经济运行、环境影响的权重。

  3 低碳园区复合式能源系统规划配置方法

  3.1 复合式能源系统规划与配置方法

  实际系统规划配置优化计算是一个反复迭代的过程，每次迭代都在寻求综合评价指标的最小值，迭代优化的流程如图4所示，具体如下。

图4 复合式能源系统一体化规划与配置方法

Fig.4 Integrated planning and configuration method for composite energy systems

  1）根据低碳园区冷热电需求初步设置复合式能源系统设备容量，并在初设容量配置条件下对低碳园区复合式能源系统进行动态能耗模拟，计算综合评价指标中各子项指标值。

  2）对同等供用能需求下，传统供冷供热系统的动态能耗进行仿真模拟，计算综合评价指标中的各子项指标值。

  3）完成综合评价指标值的计算，根据最优化算法逻辑，确定复合式能源系统下一组容量优化配置参数。

  4）在新的容量优化配置参数条件下完成综合评价指标A的计算，直至综合评价指标值不再降低，即达到综合评价指标最优值和最优容量配置。

  3.2 复合式能源系统规划与配置优化算法

  传统单一优化算法存在对初始值敏感、不易收敛、容易陷入局部最优等问题，难以同时兼顾全局寻优和局部寻优能力。由于低碳园区复合式能源系统的能源和设备类型较多，子系统耦合性强；同时，本文最优容量配置问题是非线性、多变量的最优化问题，优化模型的多个决策变量具有相互耦合和相互制约的特点，因此，高效准确的优化算法是解决园区能源系统优化配置的关键。

  针对低碳园区综合能源系统优化配置非线性多变量多约束的特点，采用混合优化算法实现优化问题的准确求解。本文采用基于虎克-捷夫（hooke-jeeves，HJ）和粒子群（particle swarm optimization，PSO）相结合的HJ-PSO混合优化算法，一方面发挥粒子群算法全局优化能力强、精度高的优势，另一方面融合虎克-捷夫收敛速度快、迭代简单的特点，从而求解精度更高、收敛速度更快、寻优性更强。混合算法的优化求解主要包括2个阶段，如图5所示。

图5 HJ-PSO混合优化算法计算流程

Fig.5 Calculation flowchart of HJ-PSO hybrid optimization algorithm

  1）针对优化模型中的离散变量和连续变量，运用 PSO 算法进行第一阶段的优化，其中连续变量仅在划分好的网格网点内取值。第一阶段的最优结果作为第二阶段优化的初始值，直接输入第二阶段优化。

  2）第二阶段优化调用 HJ 算法，针对优化模型中的连续变量再次寻优，而优化模型中的离散变量则直接采用第一阶段的优化值。

  3）进入下一轮的 PSO 算法的寻优迭代计算，直到满足优化问题循环计算的终止条件，得到能源系统最优容量配置结果。

  4 低碳园区复合式能源系统规划配置典型应用

  4.1 典型案例基本信息

  本文以寒冷气候下某园区为例，总建筑面积约47.6万m2，建筑功能以办公、医院为主。园区以充分利用冷热电能源、可再生能源、蓄能系统、余热利用等为基本规划原则构建复合式能源系统，实现能源综合协同利用、园区能耗和碳排放降低的目标。

  本文采用第1节的园区冷热电负荷预测与计算方法，得到8760 h逐时负荷曲线，设计日冷热电负荷曲线如图6所示。统计得到园区供冷和供热总负荷分别为41364.4 kW、24609.2 kW，即单位面积冷热负荷分别为86.9 W/m2、51.7 W/m2。全年单位面积累计冷、热负荷分别为97.86 kW·h/m2、53.60 kW·h/m2。此外，初步规划区域内夏季供冷时供、回水温度设为5/12 ℃，冬季供热时供、回水温度设为50/40 ℃。

图6 园区设计日动态负荷曲线

Fig.6 Designed daily dynamic load curve of the park

  本项目初步规划复合式能源系统为三联供耦合地源热泵、蓄能与燃气锅炉系统。复合能源系统初始容量按照常规工程经验进行确定，主要设备的容量配置初始结果如图7所示。按照以电定热的原则，采用三联供系统承担园区的基础电负荷，即三联供系统依据设计用电需求的10%进行选型，内燃机的额定发电容量为1600 kW。为充分利用可再生能源供冷热，利用内燃机的余热以满足园区部分采暖空调需求，地源热泵系统和辅助冷热源满足剩余的冷热需求。项目以设计冷负荷和热负荷中较小值的60%配置地源热泵，共配置3台额定制冷量、制热量分别为4346 kW、4389 kW的地源热泵机组。项目以设计日累计供冷需求的60%、10 ℃蓄能温差配置部分负荷蓄能系统，蓄能系统的容积为15915 m³。此外，配置7613 kW的燃气锅炉和24129 kW的冷水机组满足剩余的冷热负荷需求并承担调峰作用。

图7 不同优化算法下系统供热、冷容量配置占比

Fig.7 Proportion of system heating/cooling-supply capacity with different optimization algorithms

  4.2 不同优化算法下复合式能源系统容量配置优化结果

  以4.1节中复合式能源系统规划和容量配置值作为优化计算的初始值，以全生命周期成本LCC最优为目标，分别采用虎克-捷夫优化算法、粒子群算法、混合优化算法对系统容量进行优化配置。如图7所示，结果表明3种优化算法下系统容量配置总体差异小，复合能源系统中各子系统的配置结果差异小于3%。如表2所示，3种优化算法下系统LCC成本差距较小。因此，混合优化算法可以达到与HJ算法、PSO算法同等优化精度和优化效果。低碳园区复合能源系统具有形式复杂和耦合性强等特点，除了优化精度和准确性外，单次优化计算速度十分重要。由表2可知，混合优化算法相比PSO算法优化迭代步数降低30%以上，优化时长降低约50%；相比HJ算法，混合优化算法优化迭代步数和时间降低。混合优化算法的迭代步数最少、优化计算总时长最短，大大提高了优化速度。因此，混合优化算法可以保证优化结果的精确度，同时提高园区复合能源系统优化配置计算的性能。

表2 不同优化算法的优化结果

Table 2 Optimization results with different optimization algorithms

  4.3 不同优化目标下复合式能源系统容量配置优化结果

  分别以系统全生命周期成本最优、系统运行能耗最优、综合评价指标最优为优化目标，在第2节建立的复合式能源系统优化仿真平台中，进行系统容量优化配置计算。考虑综合优化目标时，计算一级和二级指标的权重系数结果，得到典型能源系统的综合评价指标A为

  不同优化目标下复合式能源系统优化配置结果如图8和图9所示。通过综合优化目标的容量优化结果与初始能源系统容量配置结果对比可知，由于冷热电三联供系统、地源热泵系统初投资较高，并且蓄能容量的配置可以有效利用电力系统峰谷电价差异获得经济收益，因此为了保证综合评价指标最小，在综合考虑系统成本、经济指标、环境影响等影响因素的情况下，复合式能源系统中冷热电三联供系统容量略增加，地源热泵系统容量降低，蓄能系统容量增加，燃气锅炉容量降低，冷水机组容量降低。最终，能源系统优化配置结果为：三联供系统额定制热量为3172 kW，热容量占比为12.9%；地源热泵系统额定制热量总计8596 kW，热容量占比为34.9%；额定制冷量总计11528 kW，冷容量占比为27.8%；能源系统配置的蓄冷热系统，供暖季和供冷季容量占比分别达到24.27%和14.4%；补充热源燃气锅炉热容量占比达到27.9%、补充冷源冷水机组冷容量占比达到48.3%。

图8 不同优化目标下复合式能源系统供热容量优化配置结果

Fig.8 Heating-supply capacity optimal configuration results of composite energy systems under different optimization objectives

图9 不同优化目标下复合式能源系统供冷容量优化配置结果

Fig.9 Cooling-supply capacity optimal configuration results of composite systems under different optimization objectives

  由考虑综合指标最优与全生命周期成本最优的配置结果对比可知，由于全生命周期最优目标下系统初投资和运行费用影响较大，冷热电三联供和地源热泵系统的容量配置占比较低，燃气锅炉和冷水机组的容量配置占比高。考虑系统运行能耗最优的配置结果显示，地源热泵系统供冷、供热容量占比分别达到42.26%、58.19%，这是由于运行过程中地源热泵系统能效高于传统能源系统，地源热泵系统容量配置增加，冷热电三联供、燃气锅炉和冷水机组的容量配置降低。

  4.4 最优配置条件下复合式能源系统运行结果

  考虑综合评价指标最优的容量配置条件下，供暖季典型日系统运行结果如图10所示。典型日内三联供系统、地源热泵系统、蓄能系统、燃气锅炉系统累计供热量分别占系统累计总供热量的25%、37%、30%和8%。供冷季典型日系统运行结果如图11所示。由运行结果可知，典型日内三联供系统、地源热泵系统、蓄能系统、冷水机组系统累计供冷量分别占系统累计总供冷量的19%、31%、20%和30%。

图10 综合指标最优的容量配置下供暖季典型日运行模式

Fig.10 Typical daily operation mode in heating season under the capacity configuration with optimal comprehensive evaluation index

图11 综合指标最优的容量配置下供冷季典型日运行模式

Fig.11 Typical daily operation mode in cooling season under the capacity configuration with optimal comprehensive evaluation index

  本研究在不同优化目标对应的能源系统最优配置条件下，分析了能源系统投资成本和全年运行情况，对比不同优化配置方法对系统运行的影响，结果如表3所示。结果表明，综合评价指标最优的协调配置下，单位面积初投资为293.5元/m2，夏季和冬季单位面积运行费用分别为9.9元/m2、17.8元/m2，全年运行能耗总计20.6 kW·h/(m2·a)。与常规能源系统（燃气锅炉供热、电制冷机组供冷、电网供电）相比，年碳排放量降低38.3 t/m2。

表3 复合式能源系统优化容量配置下经济性和环境影响结果

Table 3 Economy and environmental impacts under the optimal capacity configuration of composite energy system

  由综合指标最优与全生命周期成本最优配置的系统运行结果对比可得，由于冷热电三联供和地源热泵机组容量略增加，综合评价指标优化配置的系统初投资略高，2种优化目标和方法的系统运行费用和运行能耗差异较小。综合评价指标的系统配置有利于提高可再生能源利用率（增加11.9%），由于综合评价指标考虑了环保和碳排放因素，系统减碳量提高，因此综合评价指标能够以较小的初投资费用增量代价获得更高的可再生能源利用率和碳减排量，更有利于低碳目标的实现。

  由综合指标最优与运行能耗最优配置的系统运行结果对比可得，由于综合指标优化得到的地源热泵系统容量较小，系统初投资降低14.3%，可再生能源利用率降低为7.7%，系统碳减排量增加18.4%。基于综合优化目标的低碳园区能源系统配置方法综合考虑了系统成本、经济运行、环保和碳排放等多因素，优化配置结果实现系统初投资、运行费用、可再生能源利用、能耗和碳排放的权衡，能够有效兼顾复合能源系统各方面特性。

  5 结论

  本文面向低碳园区能源系统规划配置，基于园区用能需求快速准确预测方法和复合式能源系统动态仿真模型，以优化目标为导向建立复合式能源系统综合评价指标，提出低碳园区复合式能源系统优化规划配置方法，并建立虎克-捷夫算法和粒子群算法相融合的混合优化算法。本研究将优化方法和优化算法应用到典型园区多能系统规划配置（冷热电三联供耦合地源热泵、蓄能与燃气锅炉），并对优化配置结果进行了对比分析。具体结论如下。

  1）本文提出的以综合优化目标为导向的复合能源系统规划配置方法，涵盖多能源系统的指标体系和优化模型，可以系统化解决多能源系统多类型模块优化配置问题，构建低碳园区最优能源形态，为低碳园区复合式能源系统设计与运行提供基础。

  2）本文提出的复合式能源系统优化配置方法和虎克-捷夫算法-粒子群算法相融合混合优化算法可以保证全局和局部搜索优化能力、优化结果的精确度，同时提高了园区复合能源系统优化配置计算的性能。

  3）通过对比综合优化目标最优、全生命周期成本、能耗最低等不同优化目标下容量优化配置和运行结果，采用综合评价目标优化的能源系统配置结果有效兼顾了系统成本、经济运行、环境影响及低碳排放等多方因素，系统容量配置结果更加合理。

  注：本文内容呈现略有调整，如需要请查看原文。