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建筑电气系统中分布式互补能源优化配置分析

2025-07-20 45 上传者：管理员

摘要：文章探讨建筑电气系统中分布式互补能源优化配置方案，基于商业综合体案例，构建多目标优化模型并采用改进粒子群算法求解，综合利用光伏与风电，燃气微型燃机及储能系统。结果显示优化方案较传统供电方式年运行成本降低18.6%,减排23.4%,可靠性提高16.2%,为建筑分布式互补能源规划提供参考。

关键词：
优化配置
分布式互补能源
多目标优化
建筑电气系统
经济环保性
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随着能源危机以及环境问题日益严峻,建筑能耗作为社会总能耗的重要组成部分,其节能减排潜力受到广泛关注;分布式互补能源系统因其靠近负荷中心､减少传输损耗以及提高能源利用效率等优势,逐渐成为建筑电气系统设计的重要考虑因素,与传统集中式供能方式相比,分布式互补能源系统具有灵活性高､适应性强以及环保效益显著等特点,能够有效应对建筑电气负荷的复杂变化以及多样化需求｡建筑电气系统中分布式互补能源的优化配置是一个涉及多种技术参数以及系统方案的复杂决策问题,本研究基于某商业综合体实际项目,分析建筑电气负荷特性,评估各类分布式互补能源技术适用性,建立多目标优化模型,探索分布式互补能源在建筑物中的最优配置方案,为工程设计以及决策提供借鉴和参考｡

1、工程概况

1.1项目背景与建筑特征

研究对象为位于东部沿海某市核心商业区的大型商业综合体,该项目总建筑面积达85000m2,包含购物中心､高端办公､精品酒店及文化娱乐等多种功能业态;建筑采用现代化设计理念,外立面以大面积玻璃幕墙为主,屋顶平台面积约8500m2,可用于可再生能源设备安装｡项目位置全年日照充足,平均风速适中,具备发展分布式互补能源的良好自然条件,建筑功能的复杂性导致电气负荷特性呈现明显的时空分异规律,建筑总体设计容量为12500kVA,年用电量约2200万kWh,最大负荷率约0.65｡

1.2能源需求分析

商业综合体的能源需求主要包括电能以及热能两大类,电能服务于照明与空调及特殊设备用电,热能用于空调系统制冷制热､生活热水及餐饮业热水供应[1]｡表1展示了项目不同区域电能需求分布情况,各功能区域的用电特性存在显著差异｡

表1项目各功能区电能需求分布

基于历史气象数据以及设计规范,对项目典型日负荷曲线进行分析,如图1所示｡夏季工作日负荷曲线呈现双峰特征,峰谷比达到2.85∶1,这种显著的负荷波动为分布式互补能源系统与储能装置的协调运行提供了良好条件｡

1.3分布式互补能源应用条件评估

1)项目所在区域能源政策支持分布式互补能源发展,电价采用分时电价机制,峰谷电价差率达到3.5∶1,可再生能源发电享受电网接入优惠政策｡

2)技术条件方面,屋顶面积充足,可安装约2.8MW光伏发电系统,建筑周边无高层遮挡,风能资源可利用性良好[2]｡

图1夏季典型工作日负荷曲线

3)经济条件分析显示,项目业主具有长期运营意愿,能够接受8年—10年的投资回收期,为分布式互补能源系统的经济可行性提供了基础保障｡

2、建筑电气负荷特性研究

2.1负荷分类与波动规律

建筑电气负荷按用途可分为照明负荷､空调负荷､动力负荷以及特殊负荷四大类,对项目一年内的监测数据进行统计分析,照明负荷占总用电量的22.7%,空调负荷占46.8%,动力负荷占19.3%,特殊负荷占11.2%｡项目通过对项目各类负荷的时间分布特性研究,建立了四季典型日负荷波动模型,如图2所示,冬夏季节负荷波动幅度明显大于春秋季节,这种显著的季节性差异以及日内波动规律为分布式互补能源系统的容量配置以及运行策略设计提供了重要依据,也是确定不同能源互补比例的关键数据支撑｡

图2四季典型日负荷波动模型

2.2负荷预测模型建立

针对商业综合体电气负荷的复杂性,采用多因素回归与支持向量机相结合的混合预测方法,该方法综合考虑历史负荷数据､气象条件､时间特征以及建筑使用规律等影响因素,建立了具有自适应学习能力的预测模型｡负荷预测模型的数学表达式如下:

其中,P(t)为t时刻的预测负荷值;ωi为第i个子模型的权重系数;fi(Xt)为第i个子模型的预测结果;xt为t时刻的影响因素向量;ε为误差项;n为子模型数量｡模型验证结果表明,混合预测模型的平均绝对百分比误差(MAPE)为3.7%,显著优于单一预测方法[3]｡表2展示了不同条件下模型的预测精度｡

表2负荷预测模型精度评估

3、分布式互补能源系统配置方案设计

3.1可选能源技术分析

结合项目特点以及当地资源条件,对光伏发电､风力发电以及储能系统等多种分布式互补能源技术进行适用性评估;光伏发电系统具有清洁环保与维护简便等优势,屋顶安装不占用额外土地资源,但其发电量受天气条件影响较大;风力发电系统利用建筑屋顶风场效应,可与光伏形成互补发电[4]｡燃气微型燃机系统具有能源梯级利用优势,可同时满足电能以及热能需求,但初投资较高且受燃气价格波动影响｡储能系统可平抑可再生能源的波动性,实现削峰填谷,提高系统整体经济性,根据评估结果,确定了以“光伏+风电+燃气微型燃机+储能”的混合分布式互补能源系统作为基础配置方案｡

3.2系统结构设计

针对商业综合体的能源需求特点,设计了如图3所示的分布式互补能源系统结构,该结构采用交流母线连接方式,各类发电设备通过并网逆变器接入交流母线,实现系统统一管理以及控制;系统包括发电子系统､储能子系统､能量管理子系统以及负荷子系统四大部分,各子系统之间通过能量管理系统进行协调控制,实现能量的高效传输以及优化分配｡

3.3智能化管理与控制策略

为实现多种分布式互补能源的高效互补,本系统采用人工智能与大数据技术赋能能源管理系统,通过神经网络算法对能源供需模式进行预测,结合模糊逻辑控制策略,实现各能源子系统的智能调度,系统采用分层分布式控制架构,包括设备层与协调层以及优化层三个层次,保证系统具备自适应学习能力｡智能管理系统基于负荷预测结果,结合电价信号与气象预报数据,动态优化各类能源设备的出力计划,最大化可再生能源利用率,通过边缘计算技术实现毫秒级响应,保障系统在极端工况下的稳定运行,系统还配备自诊断功能,能够及时识别设备异常状态,预防潜在故障风险,实际运行数据表明,智能化控制策略相比传统控制方法,可提高系统整体效率约8.5%,进一步增强经济性与环保性｡

图3分布式互补能源系统结构示意图

4、分布式互补能源优化配置模型构建

4.1优化目标确定

分布式互补能源系统优化配置需综合考虑经济性､环保性以及可靠性三个核心目标,经济性目标以系统全生命周期成本最小为导向,包括初始投资成本､运行维护成本､燃料成本以及设备更新成本等[5]｡环保性目标以系统碳排放量最小为导向,考虑不同能源形式的碳排放系数以及全寿命周期排放特性,可靠性目标以系统供电可靠性指标最高为导向,考虑负荷不满足率与能源供应中断概率等因素,多目标优化模型采用加权求法以及将三个目标转化为单一目标函数,权重系数通过层次分析法确定｡

4.2约束条件设置

系统优化配置需满足一系列约束条件,包括技术约束､经济约束以及环境约束,技术约束包括各类能源设备的容量上下限与屋顶面积限制等,经济约束包括初始投资上限与投资回收期要求等｡环境约束包括噪声限制与排放标准等｡各约束条件的数学模型如表3所示｡

表3系统优化配置约束条件

4.3优化算法选择与应用

考虑到分布式互补能源系统优化配置问题的非线性特性以及多约束条件,采用改进粒子群算法进行求解,传统粒子群算法易陷入局部最优解,引入自适应惯性权重以及混沌扰动机制,提高算法全局搜索能力以及收敛速度[6]｡算法在MATLAB环境下实现,通过多次迭代优化确定各类能源设备的最优容量配比;算法收敛过程如图4所示,经过约150次迭代后,目标函数值趋于稳定,算法成功找到全局最优解｡

图4改进粒子群算法收敛过程

5、优化配置结果分析与评价

5.1优化方案技术参数

研究通过多目标优化求解,得到商业综合体分布式互补能源系统的最优配置方案,如表4所示｡该配置方案充分考虑了建筑能源需求特性与设备性能参数以及系统约束条件,实现了经济性､环保性以及可靠性的综合优化｡

表4分布式互补能源系统优化配置结果

5.2经济效益评估

优化配置的分布式互补能源系统经济效益分析表明,虽然初始投资达4750万元,但与传统供电方式相比,系统年运行成本降低约450万元,按8.5%的贴现率计算,动态投资回收期为9.3年,内部收益率达到11.2%,经济性指标良好,长期来看系统全生命周期成本比传统电力系统降低18.6%,显示出显著的经济优势｡表5详细对比了分布式互补能源系统与传统供电方式的经济性指标,系统化展示了优化配置的经济效益｡

表5分布式互补能源系统与传统供电方式经济性对比

5.3环境效益分析

环境效益评估结果显示,优化配置的分布式互补能源系统年减少二氧化碳排放约2680t,相当于传统供电方式的23.4%,同时减少了二氧化硫与氮氧化物等污染物排放;系统生命周期内可减少碳排放约5.3万t,创造碳交易经济价值约265万元;分布式互补能源系统的环境友好性有助于提升项目的绿色建筑等级,增强市场竞争力｡表6展示了不同污染物的减排效果,全面反映了系统的环境效益｡

表6分布式互补能源系统年度污染物减排量

6、结论

商业综合体建筑电气系统中分布式互补能源的优化配置分析得出以下结论:

1)分布式互补能源系统的多能互补配置方式能够有效应对商业建筑复杂多变的负荷特性,实现能源的高效利用｡

2)基于改进粒子群算法的多目标优化方法能够在满足多种约束条件下,找到经济性､环保性以及可靠性的最佳平衡点｡

3)分布式互补能源系统的优化配置需充分考虑建筑自身特点与当地资源条件以及政策环境,因地制宜地确定合理配置方案｡未来研究可进一步探索能源互联网技术在建筑分布式互补能源系统中的应用,实现区域能源协同优化以及智能化管理｡

参考文献:

[1]邓煜.基于医院建筑的天然气分布式能源系统运行策略[J].云南电业,2024(9):30-36.

[2]刘燕,李岩学,吕小雨,等.电网互动式日本零能耗住宅中分布式能源系统灵活运行能效分析与评价[J].建筑科学,2024,40(4):218-227.

[3]邱逸,林韶生,陈纪桥,等.分布式能源接入配电网可中断负荷互动响应研究[J].电子设计工程,2025,33(7):26-30.

[4]范成.考虑分布式新能源波动性的智能电网稳定性控制研究[J].自动化应用,2025,66(5):129-131,134.

[5]杨光宇,赵慧杰,武俊杰.基于分布式智能协同的配电网调度与能量管理系统设计与实现[J].家电维修,2025(3):137-139.