一種多能源技術量化篩選方法
【技術領域】
[0001 ] 本發明屬于能源技術設計領域，具體涉及一種多能源技術量化篩選方法。
【背景技術】
[0002]當前，國內外發電、空調制冷、采暖等工程領域內單一技術的應用已發展成熟，隨 著經濟發展，人們對于多種能源技術優勢互補、集成應用、進一步提升能源綜合利用效率提 出了更高要求，單一技術的應用已經無法滿足當前社會能源高效、低碳發展的要求。常規簡 單、粗放式的能源應用技術在提高能源利用效率，實現高效供用能方面日顯不足，多元、清 潔、高效、高集成度的能源集成應用技術逐漸成為人們關注的焦點。為此，耦合多種能源、多 項單一技術，可實現多種能源技術高效集成的技術設計方法應運而生。
[0003]目前國內外在發電、空調制冷、供熱等領域應用的常規能源利用技術主要集中在 以下幾類：
[0004] (1)發電技術：燃煤發電、燃氣發電、太陽能光伏發電以及風力發電等；
[0005] (2)制冷技術：電制冷、余熱制冷、直燃機制冷等；
[0006] (3)供熱技術：燃煤鍋爐、燃氣鍋爐、生物質鍋爐、冷凝熱回收鍋爐、太陽能光熱、 吸收式熱栗等；
[0007] (4)聯供技術：熱電聯產、水/地源熱栗、燃氣熱栗、直燃機、吸收式制冷機等。
[0008] 隨著互聯網能源的快速發展，單項能源利用技術逐步向多能源互補、多技術耦合 的清潔能源集成技術轉變。目前，國內外已有且應用較為成熟的能源技術設計計算方法主 要針對單一應用技術，技術集成度低，不具備多種能源技術量化篩分的功能，無法實現耦合 技術系統的優化設計計算、設備選型、經濟以及環境效益分析，為此多能源技術量化篩選方 法的開發與應用具有十分重要的價值和意義。
【發明內容】
[0009] 發明目的：本發明針對上述現有技術存在的問題做出改進，即本發明公開了一種 包含發電、空調制冷、供熱等工程領域技術在內，可實現多能源技術量化篩選、優化集成設 計計算方法。本發明的優勢主要為：針對用能特點，在優化冷、熱、電負荷的基礎上，依據資 源、價格等邊界條件，比較各種技術在不同時段的經濟、節能、減排價值，擇優確定技術應用 種類并搭配最佳的集成方式，實現能源技術應用的價值最大化釋放。
[0010] 技術方案：一種多能源技術量化篩選的方法，包括以下步驟：
[0011] (1)建立模型和數據庫
[0012] 依次建立負荷分析模型、資源分析模型、制冷技術模型、制熱技術模型、發電技術 模型、儲能技術模型、投資估算分析模型、能耗分析模型、經濟分析模型和環境效益分析模 型及設備數據庫；
[0013] (2)負荷分析
[0014] 根據能源用戶冷、熱、電負荷信息，運用負荷分析模型對建筑的冷負荷、熱負荷和 電負荷進行模擬分析優化，得出該能源用戶典型日以及全年的負荷分析數據及曲線；
[0015] (3)技術量化篩選
[0016] (31)技術初選
[0017] 根據步驟（2)所述能源用戶的典型日以及全年的負荷分析數據及曲線，以滿足能 源用戶冷負荷需求和/或熱負荷需求和/或電負荷需求為前提，運用資源分析模型對發電、 制冷、制熱和儲能技術進行篩分，初選適合于該能源用戶需求的可用技術及最大規模；
[0018] (32)技術分析篩選
[0019] (321)運用設備數據庫及投資估算分析模型測算可用技術不同規模比例的投資額 度，并生成相應投資數據結果；
[0020] (322)根據資源、價格等參數條件及步驟（321)的投資數據結果，分別運用制冷技 術模型、制熱技術模型、發電技術模型、儲能技術模型、經濟分析模型以及環境效益分析模 型測算可用技術不同規模的節能、減排、經濟評價指標；
[0021] (323)按照節能、減排、經濟價值權重測算可用技術不同規模的綜合價值并繪制各 自隨規模變化引起價值變化曲線；
[0022] (4)技術集成
[0023] (41)依據步驟（323)的曲線變化及交叉情況，確定技術集成、應用規模及運行方 式；
[0024] (42)運用投資估算分析模型，根據步驟（324)確定的技術規模進行技術集成、確 定運行方式并測算項目造價；
[0025] (43)依據步驟（324)確定的運行方式和項目造價，通過能耗分析模型、環境分析 模型及經濟分析模型測算方案的經濟、節能、減排指標，并輸出技術方案。
[0026] 作為本發明中一種多能源技術量化篩選方法：步驟（1)中負荷分析模型包括以下 步驟：
[0027] (a)調研不同區域、不同業態能源用戶實際冷設計負荷、熱設計負荷、電設計負 荷需求，建立冷負荷數據庫、熱負荷數據庫和電負荷數據庫，冷負荷數據庫包括典型日及 8760h逐時冷負荷數據，熱負荷數據庫包括典型日及8760h逐時熱負荷數據，電負荷數據庫 包括典型日及8760h逐時電負荷數據；
[0028] (b)編寫負荷分析模型邏輯框圖；
[0029] (c)根據步驟（b)確定負荷分析優化參數；
[0030] (d)利用DEST軟件模擬預測典型日冷負荷、熱負荷、電負荷及全年8760h的負荷變 化數據及曲線，并輸出模擬結果；
[0031] (e)對比分析步驟（d)與步驟（a)的典型日及8760h冷負荷、熱負荷、電負荷的差 異，對步驟（d)預測結果進行優化，剔除或優化不合理數據，最后輸出優化后的典型日設計 負荷和全年8760h累計負荷的數據及變化曲線，優化公式如下：
[0032] i(qia_qib)/qib<±105^t，q i=qia(i = l~ 8760)
[0033] 當（qia_qib)/qib> ±10%時，q ;= q ib(i = 1 ~8760)
[0034] 式中：qla - DEST模擬i時刻的負荷；
[0035] qlb-負荷數據庫中i時刻負荷；
[0036] q；一i時刻的優化逐時負荷；
[0037] (f)根據步驟（e)的8760h逐時負荷曲線，按照等分最高負荷方法，將最高負荷進 行N等分，并根據如下公式計算1~N等份下的負荷值：
[0038]
[0039] 式中：Qt-第t等份下的負荷值；
[0040] Q_-8760h的最高負荷值；
[0041] (g)根據步驟（e)的等份負荷計算結果，分別計算仏負荷下的8760h累計負荷，形 成負荷分析模型。
[0042] 作為本發明中一種多能源技術量化篩選的方法的一種優選方案：步驟（1)中資源 分析模型的建立包括以下步驟：
[0043] (a)根據供冷、供熱、供電各項技術所涉及到的能源需求種類，將資源分為燃氣資 源、地熱資源、太陽能資源、風能資源、核電資源和廢熱余熱資源；
[0044] (b)根據步驟（a)中的資源類型，調研、分析全國各省、市的資源分布及供應情況；
[0045] (C)根據區域劃分將步驟（b)的調研結果進行整理歸類，并根據資源種類及參數 確定所要信息數據類別，根據所確定的數據類型建立相應數據列表，并在數據表中錄入對 應類型數據信息；
[0046] (d)根據區域資源情況，評估各類模塊技術在該區域應用的可行性以及優先順 序；
[0047] (e)將步驟（d)的評估結果錄入步驟（C)建立的數據列表中，形成資源分析模型。
[0048] 進一步地，步驟（a)中的燃氣資源包括天然氣、頁巖氣、沼氣、高爐煤氣等可燃氣 體。
[0049] 作為本發明中一種多能源技術量化篩選的方法的一種優選方案：步驟（1)中制冷 技術模型的建立包括以下步驟：
[0050] (a)歸納制冷可利用技術，制冷技術包括電制冷、余熱吸收式制冷、直燃機制冷和 熱栗制冷；
[0051] (b)分別建立電制冷的運算邏輯框圖、余熱吸收式制冷的運算邏輯框圖、直燃機制 冷的運算邏輯框圖和熱栗制冷的運算邏輯框圖；
[0052] (C)依據步驟（b)確定的運算邏輯框圖分別確定電制冷、余熱吸收式制冷、直燃機 制冷和熱栗制冷設備選型所需參數；
[0053] (d)建立設備選型計算方法：根據負荷分析模型的負荷分析結果及步驟（C)確定 的設備參數，調用設備數據庫中相應設備參數，對設備容量及數量進行賦值；采用多目標 尋優方法判斷設備總裝機是否大于設計負荷值，若是則返回重新對設備容量和數量進行賦 值，進行設備總裝機容量的循環判斷；
[0054] (e)依據步驟（a)確定的運算邏輯框圖，分別確定能耗種類及計算參數；
[0055] (f)建立電制冷、余熱吸收式制冷、直燃機制冷和熱栗制冷的能耗計算公式：
[0056] ek= Xq 滬（ε Η+ε 2i)
[0057] 其中ek為供能期內能耗，q i為供能期內i時刻承擔的供能負荷；ε Η為在q滯能 負荷下主要設備能耗系數；ε 21為在q i供能負荷下輔助設備能耗系數；
[0058] (g)根據上述電制冷、余熱吸收式制冷、直燃機制冷和熱栗制冷的設備選型及運行 能耗計算公式進行集成，形成制冷技術模型。
[0059] 作為本發明中一種多能源技術量化篩選的方法的一種優選方案：步驟（1)中制熱 技術模型的建立包括以下步驟：
[0060] (a)歸納制熱可利用技術，制熱技術包括鍋爐制熱、燃氣直燃機制熱和熱栗制熱；
[0061] (b)分別建立鍋爐制熱的運算邏輯框圖、燃氣直燃機制熱的