CN105160159A - 一种多能源技术量化筛选方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于能源技术设计领域，具体涉及一种多能源技术量化筛选方法。一种多能源技术量化筛选的方法，包括以下步骤：(1)建立模型和数据库；(2)负荷分析；(3)技术量化筛选；(4)技术集成并输出技术方案。本发明公开了一种多能源技术量化筛选方法，具有以下有益效果：(1)技术集成度高，涵盖发电、空调制冷及采暖等领域技术；(2)可实现单项技术设计和多项技术集成优化设计；(3)可实现技术集成***的设备选型、能耗分析、投资估算、经济评价等；(4)可实现技术集成技术再经济环境两个层面的性能评价。

Description

一种多能源技术量化筛选方法

技术领域

本发明属于能源技术设计领域，具体涉及一种多能源技术量化筛选方法。

背景技术

当前，国内外发电、空调制冷、采暖等工程领域内单一技术的应用已发展成熟，随着经济发展，人们对于多种能源技术优势互补、集成应用、进一步提升能源综合利用效率提出了更高要求，单一技术的应用已经无法满足当前社会能源高效、低碳发展的要求。常规简单、粗放式的能源应用技术在提高能源利用效率，实现高效供用能方面日显不足，多元、清洁、高效、高集成度的能源集成应用技术逐渐成为人们关注的焦点。为此，耦合多种能源、多项单一技术，可实现多种能源技术高效集成的技术设计方法应运而生。

目前国内外在发电、空调制冷、供热等领域应用的常规能源利用技术主要集中在以下几类：

(1)发电技术：燃煤发电、燃气发电、太阳能光伏发电以及风力发电等；

(2)制冷技术：电制冷、余热制冷、直燃机制冷等；

(3)供热技术：燃煤锅炉、燃气锅炉、生物质锅炉、冷凝热回收锅炉、太阳能光热、吸收式热泵等；

(4)联供技术：热电联产、水/地源热泵、燃气热泵、直燃机、吸收式制冷机等。

随着互联网能源的快速发展，单项能源利用技术逐步向多能源互补、多技术耦合的清洁能源集成技术转变。目前，国内外已有且应用较为成熟的能源技术设计计算方法主要针对单一应用技术，技术集成度低，不具备多种能源技术量化筛分的功能，无法实现耦合技术***的优化设计计算、设备选型、经济以及环境效益分析，为此多能源技术量化筛选方法的开发与应用具有十分重要的价值和意义。

发明内容

发明目的：本发明针对上述现有技术存在的问题做出改进，即本发明公开了一种包含发电、空调制冷、供热等工程领域技术在内，可实现多能源技术量化筛选、优化集成设计计算方法。本发明的优势主要为：针对用能特点，在优化冷、热、电负荷的基础上，依据资源、价格等边界条件，比较各种技术在不同时段的经济、节能、减排价值，择优确定技术应用种类并搭配最佳的集成方式，实现能源技术应用的价值最大化释放。

技术方案：一种多能源技术量化筛选的方法，包括以下步骤：

(1)建立模型和数据库

依次建立负荷分析模型、资源分析模型、制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型、投资估算分析模型、能耗分析模型、经济分析模型和环境效益分析模型及设备数据库；

(2)负荷分析

根据能源用户冷、热、电负荷信息，运用负荷分析模型对建筑的冷负荷、热负荷和电负荷进行模拟分析优化，得出该能源用户典型日以及全年的负荷分析数据及曲线；

(3)技术量化筛选

(31)技术初选

根据步骤(2)所述能源用户的典型日以及全年的负荷分析数据及曲线，以满足能源用户冷负荷需求和/或热负荷需求和/或电负荷需求为前提，运用资源分析模型对发电、制冷、制热和储能技术进行筛分，初选适合于该能源用户需求的可用技术及最大规模；

(32)技术分析筛选

(321)运用设备数据库及投资估算分析模型测算可用技术不同规模比例的投资额度，并生成相应投资数据结果；

(322)根据资源、价格等参数条件及步骤(321)的投资数据结果，分别运用制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型、经济分析模型以及环境效益分析模型测算可用技术不同规模的节能、减排、经济评价指标；

(323)按照节能、减排、经济价值权重测算可用技术不同规模的综合价值并绘制各自随规模变化引起价值变化曲线；

(4)技术集成

(41)依据步骤(323)的曲线变化及交叉情况，确定技术集成、应用规模及运行方式；

(42)运用投资估算分析模型，根据步骤(324)确定的技术规模进行技术集成、确定运行方式并测算项目造价；

(43)依据步骤(324)确定的运行方式和项目造价，通过能耗分析模型、环境分析模型及经济分析模型测算方案的经济、节能、减排指标，并输出技术方案。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选方法：步骤(1)中负荷分析模型包括以下步骤：

(a)调研不同区域、不同业态能源用户实际冷设计负荷、热设计负荷、电设计负荷需求，建立冷负荷数据库、热负荷数据库和电负荷数据库，冷负荷数据库包括典型日及8760h逐时冷负荷数据，热负荷数据库包括典型日及8760h逐时热负荷数据，电负荷数据库包括典型日及8760h逐时电负荷数据；

(b)编写负荷分析模型逻辑框图；

(c)根据步骤(b)确定负荷分析优化参数；

(d)利用DEST软件模拟预测典型日冷负荷、热负荷、电负荷及全年8760h的负荷变化数据及曲线，并输出模拟结果；

(e)对比分析步骤(d)与步骤(a)的典型日及8760h冷负荷、热负荷、电负荷的差异，对步骤(d)预测结果进行优化，剔除或优化不合理数据，最后输出优化后的典型日设计负荷和全年8760h累计负荷的数据及变化曲线，优化公式如下：

当(q_ia-q_ib)/q_ib≤±10％时，q_i＝q_ia(i＝1～8760)

当(q_ia-q_ib)/q_ib≥±10％时，q_i＝q_ib(i＝1～8760)

式中：q_ia—DEST模拟i时刻的负荷；

q_ib—负荷数据库中i时刻负荷；

q_i—i时刻的优化逐时负荷；

(f)根据步骤(e)的8760h逐时负荷曲线，按照等分最高负荷方法，将最高负荷进行N等分，并根据如下公式计算1～N等份下的负荷值：

其中，t＝1～N

式中：Q_t—第t等份下的负荷值；

Q_max—8760h的最高负荷值；

(g)根据步骤(e)的等份负荷计算结果，分别计算Q_t负荷下的8760h累计负荷，形成负荷分析模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中资源分析模型的建立包括以下步骤：

(a)根据供冷、供热、供电各项技术所涉及到的能源需求种类，将资源分为燃气资源、地热资源、太阳能资源、风能资源、核电资源和废热余热资源；

(b)根据步骤(a)中的资源类型，调研、分析全国各省、市的资源分布及供应情况；

(c)根据区域划分将步骤(b)的调研结果进行整理归类,并根据资源种类及参数确定所要信息数据类别，根据所确定的数据类型建立相应数据列表，并在数据表中录入对应类型数据信息；

(d)根据区域资源情况，评估各类模块技术在该区域应用的可行性以及优先顺序；

(e)将步骤(d)的评估结果录入步骤(c)建立的数据列表中，形成资源分析模型。

进一步地，步骤(a)中的燃气资源包括天然气、页岩气、沼气、高炉煤气等可燃气体。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中制冷技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳制冷可利用技术，制冷技术包括电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷；

(b)分别建立电制冷的运算逻辑框图、余热吸收式制冷的运算逻辑框图、直燃机制冷的运算逻辑框图和热泵制冷的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷分析模型的负荷分析结果及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)依据步骤(a)确定的运算逻辑框图，分别确定能耗种类及计算参数；

(f)建立电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷的能耗计算公式：

e_k＝Σq_i*(ε_1i+ε_2i)

其中e_k为供能期内能耗，q_i为供能期内i时刻承担的供能负荷；ε_1i为在q_i供能负荷下主要设备能耗系数；ε_2i为在q_i供能负荷下辅助设备能耗系数；

(g)根据上述电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成制冷技术模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中制热技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳制热可利用技术，制热技术包括锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热；

(b)分别建立锅炉制热的运算逻辑框图、燃气直燃机制热的运算逻辑框图和热泵制热的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷分析模型的分析结果及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图，分别确定能耗种类及计算参数；

(f)建立锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热的能耗计算公式；

e_k＝Σq_i*(ε_1i+ε_2i)

其中e_k为供能期内能耗，q_i为供能期内i时刻承担的供能负荷；ε_1i为在q_i供能负荷下主要设备能耗系数，可查设备数据库；ε_2i为在q_i供能负荷下辅助设备能耗系数，可查数据库；

(g)对上述锅炉制热、直燃机制热及热泵制热的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成制热技术模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中发电技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳发电可用利技术，发电技术包括燃气单循环发电、燃气联合循环发电、热电联产、余热发电、压力能发电、风力发电和太阳能发电；

(b)分别建立燃气单循环发电的运算逻辑框图、燃气联合循环发电的运算逻辑框图、燃煤发电的运算逻辑框图、余热发电的运算逻辑框图、压力能发电的运算逻辑框图、风力发电的运算逻辑框图和太阳能发电的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定燃气单循环发电、燃气联合循环发电、热电联产、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)确定能耗种类及计算参数；

(f)建立燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电的能耗计算公式；

(g)根据上述燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成发电技术模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中储能技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳储能可用利技术，储能技术包括储电、储热和储冷；

(b)分别建立储电的运算逻辑框图、储热的运算逻辑框图和储冷的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定储电、储热、储冷设备选型所需参数并编制设备选型计算公式；

(d)根据步骤(c)确定的储电、储热、储冷设备，确定能耗计算所需参数，并编制设备运行能耗计算公式；

(f)根据步骤(c)、(d)得到的储电、储热、储冷设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成储能技术模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中投资估算分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立投资估算分析模型逻辑框图；

(b)确定投资估算计算方法：

总投资＝第一部分费用+第二部分费用+预备费

第一部分费用＝设备及安装工程费+室外管网工程费用+能源站建筑土建费用+电气控制费+其他费用；

第二部分费用＝工程建设其他费用+燃气接驳费+电力增容费+并网费+项目管理服务费用；

(c)根据制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型和技术集成的设备选型结果，调用步骤(b)的投资估算方法形成投资估算分析模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中能耗分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立能耗分析模型逻辑框图；

(b)据能耗分析模型逻辑框图，确定关键能耗参数；

根据多技术集成及设备选型结果，调用制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型以及储能技术模型的能耗计算公式，建立多组合技术的能耗计算模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中经济分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立经济分析模型逻辑框图；

(b)根据经济分析模型逻辑框图，确定关键经济参数；

(c)根据负荷分析中的负荷等份结果，调用投资估算模型、能耗分析模型，计算各技术组合Q_t负荷下的8760h累计负荷的收益、投资和成本以及内部收益率、净现值以及投资回收期，形成经济分析模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中环境效益分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立环境效益分析模型逻辑框图；

(b)建立污染物排放指标计算公式，污染物包含CO₂、SO₂、NOx、粉尘和PM2.5；计算公式为：

P＝Σe_i*ε_i

其中，e_i为第i种能源消耗，ε_i为第i种能源对应的污染物排放系数；

(c)建立节能指标计算公式，节能指标计算算法包括节能量、节能率、综合能源利用效率、可再生能源利用率的计算公式；其中，节能量、节能率计算公式：

Q＝A-B

$\mathrm{\η}=\frac{A-B}{A}$

式中：Q—节能量(kg)

η—节能率(％)；

A—常规电、冷、热供能***的能耗折标煤量(kg)；

B—多技术组合集成***的能耗折标煤量(kg)；

综合能源利用效率计算公式：

η_综合能效＝(3.6W+Q₁+Q₂)/(B*Q_L)

式中：η—年平均能源综合利用率(％)；

W—年联供***净输出电量(kWh)；

Q₁—年有效余热供热总量(MJ)；

Q₂—年有效余热供冷总量(MJ)；

B—年联供***燃气总耗量(Nm³)；

Q_L—燃气低位发热量(MJ/Nm³)。

可再生能源利用率计算公式：

式中：η_{可再生能源}—可再生能源利用效率(％)

C—可再生能源耗量折标煤量(kg)

D—总能耗折标煤量(kg)

(d)调用能耗分析模型、步骤(b)、(c)中各项指标数量形成环境效益分析模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中设备数据库的建立包括以下步骤：

(a)收集整理发电、制冷、制热、储能领域的设备数据资料；

(b)根据发电、制冷、制热、储能模块计算调用设备参数的类别和逻辑关系，对设备参数进行筛分，确定独立的信息数据类别；

(c)根据步骤(b)确定的数据类型在指定设备数据库中，建立相应设备数据表；

(d)在数据列表中录入对应类型数据信息的信息参数，形成设备模型库。

有益效果：本发明公开了一种多能源技术量化筛选方法，具有以下有益效果：

(1)技术集成度高，涵盖发电、空调制冷及采暖等领域技术；

(2)可实现单项技术设计和多项技术集成优化设计；

(3)可实现技术集成***的设备选型、能耗分析、投资估算、经济评价等；

(4)可实现技术集成***在经济、环境两个层面的性能评价。

附图说明

图1为本发明公开的一种多能源技术量化筛选方法的流程示意图。

具体实施方式：

下面对本发明的具体实施方式详细说明。

如图1所示，一种多能源技术量化筛选的方法，包括以下步骤：

(1)建立模型和数据库

依次建立负荷分析模型、资源分析模型、制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型、投资估算分析模型、能耗分析模型、经济分析模型和环境效益分析模型及设备数据库；

(2)负荷分析

根据能源用户冷负荷信息、热负荷信息和电负荷信息，运用负荷分析模型对建筑的冷负荷、热负荷和电负荷进行模拟分析和优化，得出该能源用户典型日以及全年的负荷分析数据及曲线；

(3)技术量化筛选

(31)技术初选

根据步骤(2)所述能源用户的典型日以及全年的负荷分析数据及曲线，以满足能源用户冷负荷需求和/或热负荷需求和/或电负荷需求为前提，运用资源分析模型对发电、制冷、制热和储能技术进行筛分，初选适合于该能源用户需求的可用技术及最大规模。

(32)技术分析筛选

(321)运用设备数据库及投资估算分析模型测算可用技术不同规模比例的投资额度，并生成相应投资数据结果；

(322)根据资源、价格等参数条件及步骤(321)的投资数据结果，分别运用制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型、经济分析模型以及环境效益分析模型测算可用技术不同规模的节能、减排、经济评价指标；

(323)在步骤(322)的基础上，按照节能、减排、经济价值权重测算可用技术不同规模的综合价值并绘制各自随规模变化引起价值变化曲线；

(4)技术集成

(41)依据步骤(323)的曲线变化及交叉情况，确定技术集成、应用规模及运行方式；

(42)运用投资估算分析模型，根据步骤(324)确定的技术规模进行技术集成、确定运行方式并测算项目造价；

(43)依据步骤(324)确定的运行方式和项目造价，通过能耗分析模型、环境分析模型及经济分析模型测算方案的经济、节能、减排指标，并输出技术方案。

本实施例中，步骤(1)中负荷分析模型包括以下步骤：

(a)调研不同区域、不同业态能源用户实际冷设计负荷、热设计负荷、电设计负荷需求，建立冷负荷数据库、热负荷数据库和电负荷数据库(包括典型日及8760h逐时负荷数据)；

(b)编写负荷分析模型逻辑框图；

(c)根据步骤(b)确定负荷分析优化参数；

(d)利用DEST软件模拟预测典型日冷负荷、热负荷、电负及全年8760h的负荷变化数据及曲线，并输出模拟结果；

(e)对比分析步骤(d)与步骤(a)的典型日及8760h冷负荷、热负荷、电负荷的差异，对步骤(d)预测结果进行优化，剔除或优化不合理数据，最后输出优化后的典型日设计负荷和全年8760h累计负荷的数据及变化曲线，优化公式如下：

当(q_ia-q_ib)/q_ib≤±10％时，q_i＝q_ia(i＝1～8760)

当(q_ia-q_ib)/q_ib≥±10％时，q_i＝q_ib(i＝1～8760)

式中：q_ia—DEST模拟i时刻的负荷；

q_ib—负荷数据库中i时刻负荷；

q_i—i时刻的优化逐时负荷；

(f)根据步骤(e)的8760h逐时负荷曲线，按照等分最高负荷方法，将最高负荷进行N等分，并根据如下公式计算1～N等份下的负荷值：

其中，t＝1～N

式中：Q_t—第t等份下的负荷值；

Q_max—8760h的最高负荷值；

(g)根据步骤(e)的等份负荷计算结果，分别计算Q_t负荷下的8760h累计负荷，形成负荷分析模型，并进行结果输出。

本实施例中，步骤(1)中资源分析模型的建立包括以下步骤：

(a)根据供冷、供热、供电各项技术所涉及到的能源需求种类，将资源分为燃气资源、地热资源、太阳能资源、风能资源、核电资源和废热余热资源；

(b)根据步骤(a)中的资源类型，调研、分析全国各省、市的资源分布及供应情况；

(c)根据区域划分将步骤(b)的调研结果进行整理归类,并根据资源种类及参数确定所要信息数据类别，根据所确定的数据类型建立相应数据列表，并在数据表中录入对应类型数据信息；

(d)根据区域资源情况，评估各类模块技术在该区域应用的可行性以及优先顺序；

(e)将步骤(d)的评估结果录入步骤(c)建立的数据列表中，形成资源分析模型。

进一步地，步骤(a)中的燃气资源包括天然气、页岩气、沼气、高炉煤气等可燃气体。

本实施例中，步骤(1)中制冷技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳制冷可利用技术，制冷技术包括电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷；

(b)分别建立电制冷的运算逻辑框图、余热吸收式制冷的运算逻辑框图、直燃机制冷的运算逻辑框图和热泵制冷的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷分析模型的负荷分析结果及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)依据步骤(a)确定的运算逻辑框图，分别确定能耗种类(水、气、电、热水、蒸汽)及计算参数；

(f)建立电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷的能耗计算公式：

e_k＝Σq_i*(ε_1i+ε_2i)

其中e_k为供能期内能耗，q_i为供能期内i时刻承担的供能负荷；ε_1i为在q_i供能负荷下主要设备能耗系数，可查设备数据库；ε_2i为在q_i供能负荷下辅助设备能耗系数，可查数据库；

(g)根据上述电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成制冷技术模型。

本实施例中，步骤(1)中制热技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳制热可利用技术，制热技术包括锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热；

(b)分别建立锅炉制热的运算逻辑框图、燃气直燃机制热的运算逻辑框图和热泵制热的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷分析模型的分析结果及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图，分别确定能耗种类(水、气、电、热水、蒸汽)及计算参数；

(f)建立锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热的能耗计算公式；

e_k＝Σq_i*(ε_1i+ε_2i)

其中e_k为供能期内能耗，q_i为供能期内i时刻承担的供能负荷；ε_1i为在q_i供能负荷下主要设备能耗系数，可查设备数据库；ε_2i为在q_i供能负荷下辅助设备能耗系数，可查数据库；

(g)对上述锅炉制热、直燃机制热及热泵制热的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成制热技术模型。

本实施例中，步骤(1)中发电技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳发电可用利技术，发电技术包括燃气单循环发电、燃气联合循环发电、热电联产、余热发电、压力能发电、风力发电和太阳能发电；

(b)分别建立燃气单循环发电的运算逻辑框图、燃气联合循环发电的运算逻辑框图、燃煤发电的运算逻辑框图、余热发电的运算逻辑框图、压力能发电的运算逻辑框图、风力发电的运算逻辑框图和太阳能发电的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定燃气单循环发电、燃气联合循环发电、热电联产、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断。

(e)确定能耗种类(水、气、热水、蒸汽、电)及计算参数；

(f)建立燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电的能耗计算公式；

(g)根据上述燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成发电技术模型。

本实施例中，步骤(1)中储能技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳储能可用利技术，储能技术包括储电、储热和储冷；

(b)分别建立储电的运算逻辑框图、储热的运算逻辑框图和储冷的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定储电、储热、储冷设备选型所需参数并编制设备选型计算公式；

(d)根据步骤(c)确定的储电、储热、储冷设备，确定能耗计算所需参数，并编制设备运行能耗计算公式；

(f)根据步骤(c)、(d)得到的储电、储热、储冷设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成储能技术模型。

本实施例中，步骤(1)中投资估算分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立投资估算分析模型逻辑框图；

(b)确定投资估算计算方法：

总投资＝第一部分费用+第二部分费用+预备费

第一部分费用＝设备及安装工程费+室外管网工程费用+能源站建筑土建费用+电气控制费+其他费用；

第二部分费用＝工程建设其他费用+燃气接驳费+电力增容费+并网费+项目管理服务费用；

(c)根据制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型和技术集成的设备选型结果，调用步骤(b)的投资估算方法形成投资估算分析模型。

本实施例中，步骤(1)中能耗分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立能耗分析模型逻辑框图；

(b)据能耗分析模型逻辑框图，确定关键能耗参数；

根据多技术集成及设备选型结果，调用制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型以及储能技术模型的能耗计算公式，建立多组合技术的能耗计算模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中经济分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立经济分析模型逻辑框图；

(b)根据经济分析模型逻辑框图，确定关键经济参数；

(c)建立经济分析方法：根据负荷分析中的负荷等份结果，调用投资估算模型、能耗分析模型，计算各技术组合Q_t负荷下的8760h累计负荷的收益、投资和成本以及内部收益率、净现值以及投资回收期，形成经济分析模型。并输出各技术组合的计经分析结果以及Q_t负荷下的8760h的收益率曲线。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中环境效益分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立环境效益分析模型逻辑框图；

(b)建立污染物排放指标计算公式，污染物包含CO₂、SO₂、NOx、粉尘和PM2.5；计算公式为：

P＝Σe_i*ε_i

其中，e_i为第i种能源消耗，ε_i为第i种能源对应的污染物排放系数；

(c)建立节能指标计算公式，节能指标计算算法包括节能量、节能率、综合能源利用效率、可再生能源利用率的计算公式；其中，节能量、节能率计算公式：

Q＝A-B

$\mathrm{\η}=\frac{A-B}{A}$

式中：Q—节能量(kg)

η—节能率(％)；

C—常规电、冷、热供能***的能耗折标煤量(kg)；

D—多技术组合集成***的能耗折标煤量(kg)；

综合能源利用效率计算公式：

η_综合能效＝(3.6W+Q₁+Q₂)/(B*Q_L)

式中：η—年平均能源综合利用率(％)；

W—年联供***净输出电量(kWh)；

Q₁—年有效余热供热总量(MJ)；

Q₂—年有效余热供冷总量(MJ)；

B—年联供***燃气总耗量(Nm³)；

Q_L—燃气低位发热量(MJ/Nm³)。

可再生能源利用率计算公式：

式中：η_{可再生能源}—可再生能源利用效率(％)

C—可再生能源耗量折标煤量(kg)

D—总能耗折标煤量(kg)

(d)调用能耗分析模型、计算步骤(b)、(c)中各项指标数量，形成环境效益分析模型。

作为本发明中一种多能源技术量化筛选的方法的一种优选方案：步骤(1)中设备数据库的建立包括以下步骤：

(a)收集整理发电、制冷、制热、储能领域的设备数据资料；

(b)根据发电、制冷、制热、储能模块计算调用设备参数的类别和逻辑关系，对设备参数进行筛分，确定独立的信息数据类别；

(c)根据步骤(b)确定的数据类型在指定设备数据库中，建立相应设备数据表；

(d)在数据列表中录入对应类型数据信息的信息参数，形成设备模型库。

上面对本发明的实施方式做了详细说明。但是本发明并不限于上述实施方式，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。

Claims (12)

1.一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立模型和数据库

依次建立负荷分析模型、资源分析模型、制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型、投资估算分析模型、能耗分析模型、经济分析模型和环境效益分析模型及设备数据库；

(2)负荷分析

根据能源用户冷、热、电负荷信息，运用负荷分析模型对建筑的冷负荷、热负荷和电负荷进行模拟分析优化，得出该能源用户典型日以及全年的负荷分析数据及曲线；

(3)技术量化筛选

(31)技术初选

根据步骤(2)所述能源用户的典型日以及全年的负荷分析数据及曲线，以满足能源用户冷负荷需求和/或热负荷需求和/或电负荷需求为前提，运用资源分析模型对发电、制冷、制热和储能技术进行筛分，初选适合于该能源用户需求的可用技术及最大规模；

(32)技术分析筛选

(321)运用设备数据库及投资估算分析模型测算可用技术不同规模比例的投资额度，并生成相应投资数据结果；

(322)根据资源、价格等参数条件及步骤(321)的投资数据结果，分别运用制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型、经济分析模型以及环境效益分析模型测算可用技术不同规模的节能、减排、经济评价指标；

(323)按照节能、减排、经济价值权重测算可用技术不同规模的综合价值并绘制各自随规模变化引起价值变化曲线；

(4)技术集成

(41)依据步骤(323)的曲线变化及交叉情况，确定技术集成、应用规模及运行方式；

(42)运用投资估算分析模型，根据步骤(324)确定的技术规模进行技术集成、确定运行方式并测算项目造价；

(43)依据步骤(324)确定的运行方式和项目造价，通过能耗分析模型、环境分析模型及经济分析模型测算方案的经济、节能、减排指标，并输出技术方案。

2.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中负荷分析模型包括以下步骤：

(a)调研不同区域、不同业态能源用户实际冷设计负荷、热设计负荷、电设计负荷需求，建立冷负荷数据库、热负荷数据库和电负荷数据库，冷负荷数据库包括典型日及8760h逐时冷负荷数据，热负荷数据库包括典型日及8760h逐时热负荷数据，电负荷数据库包括典型日及8760h逐时电负荷数据；

(b)编写负荷分析模型逻辑框图；

(c)根据步骤(b)确定负荷分析优化参数；

(d)利用DEST软件模拟预测典型日冷负荷、热负荷、电负荷及全年8760h的负荷变化数据及曲线，并输出模拟结果；

(e)对比分析步骤(d)与步骤(a)的典型日及8760h冷负荷、热负荷、电负荷的差异，对步骤(d)预测结果进行优化，剔除或优化不合理数据，最后输出优化后的典型日设计负荷和全年8760h累计负荷的数据及变化曲线，优化公式如下：

当(q_ia-q_ib)/q_ib≤±10％时，q_i＝q_ia(i＝1～8760)

当(q_ia-q_ib)/q_ib≥±10％时，q_i＝q_ib(i＝1～8760)

式中：q_ia—DEST模拟i时刻的负荷；

q_ib—负荷数据库中i时刻负荷；

q_i—i时刻的优化逐时负荷；

(f)根据步骤(e)的8760h逐时负荷曲线，按照等分最高负荷方法，将最高负荷进行N等分，并根据如下公式计算1～N等份下的负荷值：

$Q_t=\frac{t}{N}*Q_{\max },$ 其中，t＝1～N

式中：Q_t—第t等份下的负荷值；

Q_max—8760h的最高负荷值；

(g)根据步骤(e)的等份负荷计算结果，分别计算Q_t负荷下的8760h累计负荷，形成负荷分析模型。

3.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中资源分析模型的建立包括以下步骤：

(a)根据供冷、供热、供电各项技术所涉及到的能源需求种类，将资源分为燃气资源、地热资源、太阳能资源、风能资源、核电资源和废热余热资源；

(b)根据步骤(a)中的资源类型，调研、分析全国各省、市的资源分布及供应情况；

(c)根据区域划分将步骤(b)的调研结果进行整理归类,并根据资源种类及参数确定所要信息数据类别，根据所确定的数据类型建立相应数据列表，并在数据表中录入对应类型数据信息；

(d)根据区域资源情况，评估各类模块技术在该区域应用的可行性以及优先顺序；

(e)将步骤(d)的评估结果录入步骤(c)建立的数据列表中，形成资源分析模型。

4.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中制冷技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳制冷可利用技术，制冷技术包括电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷；

(b)分别建立电制冷的运算逻辑框图、余热吸收式制冷的运算逻辑框图、直燃机制冷的运算逻辑框图和热泵制冷的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷分析模型的负荷分析结果及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)依据步骤(a)确定的运算逻辑框图，分别确定能耗种类及计算参数；

(f)建立电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷的能耗计算公式：

e_k＝Σq_i*(ε_1i+ε_2i)

其中e_k为供能期内能耗，q_i为供能期内i时刻承担的供能负荷；ε_1i为在q_i供能负荷下主要设备能耗系数；ε_2i为在q_i供能负荷下辅助设备能耗系数；

(g)根据上述电制冷、余热吸收式制冷、直燃机制冷和热泵制冷的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成制冷技术模型。

5.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中制热技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳制热可利用技术，制热技术包括锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热；

(b)分别建立锅炉制热的运算逻辑框图、燃气直燃机制热的运算逻辑框图和热泵制热的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷分析模型的分析结果及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图，分别确定能耗种类及计算参数；

(f)建立锅炉制热、燃气直燃机制热和热泵制热的能耗计算公式；

e_k＝Σq_i*(ε_1i+ε_2i)

其中e_k为供能期内能耗，q_i为供能期内i时刻承担的供能负荷；ε_1i为在q_i供能负荷下主要设备能耗系数，可查设备数据库；ε_2i为在q_i供能负荷下辅助设备能耗系数，可查数据库；

(g)对上述锅炉制热、直燃机制热及热泵制热的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成制热技术模型。

6.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中发电技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳发电可用利技术，发电技术包括燃气单循环发电、燃气联合循环发电、热电联产、余热发电、压力能发电、风力发电和太阳能发电；

(b)分别建立燃气单循环发电的运算逻辑框图、燃气联合循环发电的运算逻辑框图、燃煤发电的运算逻辑框图、余热发电的运算逻辑框图、压力能发电的运算逻辑框图、风力发电的运算逻辑框图和太阳能发电的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定燃气单循环发电、燃气联合循环发电、热电联产、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电设备选型所需参数；

(d)建立设备选型计算方法：根据负荷及步骤(c)确定的设备参数，调用设备数据库中相应设备参数，对设备容量及数量进行赋值；采用多目标寻优方法判断燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电设备总装机是否大于设计负荷值，若是则返回重新对设备容量和数量进行赋值，进行设备总装机容量的循环判断；

(e)确定能耗种类及计算参数；

(f)建立燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电的能耗计算公式；

(g)根据上述燃气单循环发电、燃气联合循环发电、燃煤发电、余热发电、压力能发电、风力发电、太阳能发电的设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成发电技术模型。

7.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中储能技术模型的建立包括以下步骤：

(a)归纳储能可用利技术，储能技术包括储电、储热和储冷；

(b)分别建立储电的运算逻辑框图、储热的运算逻辑框图和储冷的运算逻辑框图；

(c)依据步骤(b)确定的运算逻辑框图分别确定储电、储热、储冷设备选型所需参数并编制设备选型计算公式；

(d)根据步骤(c)确定的储电、储热、储冷设备，确定能耗计算所需参数，并编制设备运行能耗计算公式；

(f)根据步骤(c)、(d)得到的储电、储热、储冷设备选型及运行能耗计算公式进行集成，形成储能技术模型。

8.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中投资估算分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立投资估算分析模型逻辑框图；

(b)确定投资估算计算方法：

总投资＝第一部分费用+第二部分费用+预备费

第一部分费用＝设备及安装工程费+室外管网工程费用+能源站建筑土建费用+电气控制费+其他费用；

第二部分费用＝工程建设其他费用+燃气接驳费+电力增容费+并网费+项目管理服务费用；

(c)根据制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型、储能技术模型和技术集成的设备选型结果，调用步骤(b)的投资估算方法形成投资估算分析模型。

9.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中能耗分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立能耗分析模型逻辑框图；

(b)据能耗分析模型逻辑框图，确定关键能耗参数；

根据多技术集成及设备选型结果，调用制冷技术模型、制热技术模型、发电技术模型以及储能技术模型的能耗计算公式，建立多组合技术的能耗计算模型。

10.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中经济分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立经济分析模型逻辑框图；

(b)根据经济分析模型逻辑框图，确定关键经济参数；

(c)根据负荷分析中的负荷等份结果，调用投资估算模型、能耗分析模型，计算各技术组合Q_t负荷下的8760h累计负荷的收益、投资和成本以及内部收益率、净现值以及投资回收期，形成经济分析模型。

11.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中环境效益分析模型的建立包括以下步骤：

(a)建立环境效益分析模型逻辑框图；

(b)建立污染物排放指标计算公式，污染物包含CO₂、SO₂、NOx、粉尘和PM2.5；计算公式为：

P＝Σe_i*ε_i

其中，e_i为第i种能源消耗，ε_i为第i种能源对应的污染物排放系数；

(c)建立节能指标计算公式，节能指标计算算法包括节能量、节能率、综合能源利用效率、可再生能源利用率的计算公式；其中，节能量、节能率计算公式：

Q＝A-B

$\mathrm{\η}=\frac{A-B}{A}$

式中：Q—节能量(kg)

η—节能率(％)；

A—常规电、冷、热供能***的能耗折标煤量(kg)；

B—多技术组合集成***的能耗折标煤量(kg)；

综合能源利用效率计算公式：

η_综合能效＝(3.6W+Q₁+Q₂)/(B*Q_L)

式中：η—年平均能源综合利用率(％)；

W—年联供***净输出电量(kWh)；

Q₁—年有效余热供热总量(MJ)；

Q₂—年有效余热供冷总量(MJ)；

B—年联供***燃气总耗量(Nm³)；

Q_L—燃气低位发热量(MJ/Nm³)；

可再生能源利用率计算公式：

式中：η_{可再生能源}—可再生能源利用效率(％)

C—可再生能源耗量折标煤量(kg)

D—总能耗折标煤量(kg)

(d)调用能耗分析模型、步骤(b)、(c)中各项指标数量形成环境效益分析模型。

12.根据权利要求1所述的一种多能源技术量化筛选的方法，其特征在于，步骤(1)中设备数据库的建立包括以下步骤：

(a)收集整理发电、制冷、制热、储能领域的设备数据资料；

(b)根据发电、制冷、制热、储能模块计算调用设备参数的类别和逻辑关系，对设备参数进行筛分，确定独立的信息数据类别；

(c)根据步骤(b)确定的数据类型在指定设备数据库中，建立相应设备数据表；

(d)在数据列表中录入对应类型数据信息的信息参数，形成设备模型库。