《储能科学与技术》推荐|陈程等：并网且上网模式下含复合储能CCHP系统能量管理策略优化研究

科技 2024-12-20 15:42 北京

作者：陈程林仕立胡安信张先勇

单位：广东技术师范大学自动化学院

引用：陈程, 林仕立, 胡安信, 等. 并网且上网模式下含复合储能CCHP系统能量管理策略优化研究[J]. 储能科学与技术, 2024, 13(11): 3981-3992.

DOI：10.19799/j.cnki.2095-4239.2024.0517

本文亮点：1、在传统无储能冷热电联供系统上，加入电热储能系统形成复合储能冷热电联供系统 2、运用改进型NSGA-II算法进行冷热电联供系统控制策略寻优。

摘要冷热电联供(combined cooling heating and power, CCHP)系统是工业产业园区、建筑用户能源利用过程实现双碳目标的重要举措。针对CCHP系统产用能不平衡、设备耦合相关、并网且上网模式等影响，本文构建了含电池储能系统和水箱蓄热系统的CCHP系统，并以运行成本和燃料消耗量为目标，建立CCHP系统能量管理策略的多目标优化函数；在此基础上，重点考虑约束条件和拥挤度算子对非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II, NSGA-II)搜索性能的影响，并利用改进型NSGA-II算法实现CCHP系统能量管理策略的优化求解。结果表明：在并网且上网模式下，含复合储能CCHP系统相比无储能CCHP系统，夏季典型日的日运行成本和燃料消耗分别可节约0.89%和2.11%，冬季典型日可分别节约27.70%和7.30%，年运行成本和年总能量消耗则分别可减少11.11%和6.06%，可知基于改进型NSGA-II算法所获得的含复合储能CCHP系统能量管理策略具有较好的能量调控性能。

关键词冷热电联供；并网且上网；复合储能；改进型NSGA-II算法

以燃气机组和可再生能源发电系统为供能主体的冷热电联供(combined cooling heating and power, CCHP)系统通过多能互补、梯次利用，可以有效实现能源利用的低碳化和高效化，在双碳目标的推动下，近年来在工业园区、产业园区、大型建筑群等场景得到了越来越多的应用。在理想情况下，CCHP系统的一次能源利用效率能够达到80%左右；但实际过程中由于产用能以及设备之间的耦合影响，多数CCHP系统的能源利用率仍然不高，用能成本也未见明显下降。因此，如何实现CCHP系统高效、经济运行是该领域亟待解决的重要问题。

CCHP系统优化运行的关键在于采用合适的能量管理策略实现设备产能、能量传输、用户耗能的协调控制。目前多数CCHP系统控制策略主要采用“以电定热”和“以热定电”为代表的规则控制策略，廖柏睿等对比了“以电定热”和“以热定电”两种运行方式，得出在日运行费用最小的目标下，“以电定热”策略的用能成本相比“以热定电”策略可降低10%。Feng等评估了两种运行模式下用户负荷对CCHP系统能效的影响，得出当建筑物的冷热负荷总和与电负荷之比远大于CCHP系统原动机的热电比时，“以电定热”运行方式控制效果更好。陈彪等搭建了含太阳能的CCHP系统，并采用“以热定电”实现系统运行控制，相比不利用太阳能的方式，系统一次能源利用率和CO₂减排率可分别提升14.2%和3.76%。

上述基于规则的能量管理策略在一定程度上提高了CCHP系统的能源利用效率，但难以解决CCHP系统“供能-用能”时空分布不均衡状态下的能量协调控制问题；考虑到储能系统具有能量调节的作用，可在原有CCHP系统基础上加入储能装置，使系统能量管理更加灵活高效。Ouyang等在CCHP系统中加入了储热系统，结果表明该系统在热效率上提高了12.88%，年CO₂减排量提高了25.84%。Mo等同样在CCHP系统中加入储热装置，并提出改进的主动热能存储设计，平均节能率相比传统CCHP系统提高了14.63%。Du等通过在CCHP系统中加入压缩空气储能装置，在最低负荷运行时，能源效率可达75.99%，㶲效率为45.89%，极大提升了系统热力性能。周文操等建立了含电池储能的CCHP系统，并研究了基于改进型粒子群算法的能量管理策略，使得系统具有更好的经济和环境效益。鉴于单一储能系统无法匹配CCHP系统多种能源形式，相关研究提出了结合多种储能方式的复合储能调控方法。熊文等以经济调度为指标，研究了含蓄冷、储热、储电三种储能系统的CCHP系统能量管理策略，指出配置蓄冷和储热在多能互补协同运行系统中有较大的盈利空间。Dai等构建了含蓄冷、储热、储电的CCHP系统，并采用粒子群算法和遗传算法相结合的双层优化算法进行不同运行模式的控制策略寻优，结果表明混合储能CCHP系统的一次能源利用率最高可达80%。

综上所述，CCHP系统中增加复合储能系统可以有效实现能量的解耦控制和优化调配，从而提高系统的一次能源利用率，并解决因负荷动态变化导致的产能设备无法连续运行等问题。从趋势上看，CCHP系统采用“并网不上网”模式将是主流发展方向，CCHP系统能量管理策略需要充分考虑复合储能调节与上网售电之间的关系，但针对该类场景的研究仍然较少。因此，本文构建了含电热复合储能的CCHP系统拓扑架构，在此基础上结合“并网且上网”运行模式，研究基于改进型非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II, NSGA-II)的最优能量管理策略求解方法，并通过对比传统无储能CCHP系统，从而验证本文所提出方法的节能性和经济性。

1 含复合储能CCHP系统

1.1　拓扑架构

储能系统根据其存储形式可分为储冷、储热、储电、储氢等多种类型，各种储能类型又包含多种不同的储能介质。其中，电化学储能是新型储能技术最重要的组成部分，而锂离子电池尤甚，累计装机比例约占新型储能系统装机容量的95%，是应用最为广泛的储电形式；此外，蓄热水箱易于安装、控制简便，与实际生活场景契合度较高，在运行空间不受限制的情况下是一种较好的蓄热装置。因此，本文将基于锂离子电池的储电系统和基于蓄热水箱的储热系统组成复合储能系统，分别用于实现CCHP系统中电能和热能的调节。整体系统拓扑架构如图1所示。

图1 含复合储能CCHP系统拓扑架构

图1所示CCHP系统拓扑架构中，燃气机组、光伏发电系统、电网、电池储能系统共同提供用户电能需求，电池储能系统可以通过充放电控制实现多余电能的存储和再利用；燃气机组在发电的同时会产生热能，利用余热回收系统将该部分热能进行梯次利用，并与燃气锅炉、水箱蓄热系统共同提供用户热能需求，水箱蓄热系统同样可以通过蓄热和释热控制实现多余热能的存储再利用。其中，电能需求来自用户电负荷和部分冷负荷，该部分冷负荷可由电制冷机将电能转化为冷能进行提供；热能需求则来自用户热负荷和另一部分冷负荷，该部分冷负荷可由吸收式制冷机将高品位热能转化为冷能进行提供。此外，在该拓扑架构下，CCHP系统将采用“并网且上网”运行模式，在系统产生多余电量时可以反向将电能送至电网并获得售电盈利。

1.2　能量转换关系

由上述分析可知，用户冷负荷由电制冷机和吸收式制冷机共同提供，因此，可将用户冷负荷按一定比例转换成电能需求和热能需求，由此可以得到时刻总电负荷与总热负荷如式(1)、式(2)所示。

(1)

(2)

式中，分别为t时刻用户实际电负荷、实际热负荷和实际冷负荷；n为电制冷机与吸收式制冷机的供冷比例，其取值满足；为电制冷机的能效比；为吸收式制冷机的转换效率；为换热器的转换效率。

CCHP系统中，燃气机组和可再生能源发电系统是供能主体，用户电能需求优先由这两种发电装置进行提供；结合电网和电池储能系统的能量支撑和调节作用，用户总电负荷满足式(3)所示电能平衡方程。

(3)

式中，为t时刻燃气机组的发电功率；为t时刻光伏系统的发电功率；为t时刻电网的购售电功率，为正值时表示从电网购电，为负值时表示向电网售电；为t时刻电池储能系统的充放电功率，为正值时表示储电系统放电，为负值时表示储电系统充电；分别为电池储能系统的放电效率和充电效率。

在运行过程的任意时刻，CCHP系统均需满足式(3)所示的电能平衡条件。因此，可通过获取当前时刻用户的总电负荷，将其与系统设备发电量进行比较，并利用电池储能系统实现电能平衡控制。由此可以得到任一时刻CCHP系统针对电能平衡的具体控制流程，如图2所示，也即：①若光伏发电量大于用户总电负荷，保持燃气机组运行于最低负载率工况，系统产生的多余电能将存入电池储能系统或售电至电网；②若用户总电负荷处于光伏发电量和燃气机组额定功率总和之间，则电能需求由燃气机组和光伏发电系统共同提供，若有多余电能则存入电池储能系统或售电至电网；③若用户总电负荷大于光伏发电量和燃气机组额定功率总和，则电能不足部分由电池储能系统进行提供；④当其功率或者剩余容量仍不足以提供剩余部分，则使用电网进行电能补充。

图2 CCHP系统电能平衡控制流程

燃气机组发电过程伴随着大量余热的产生，通过余热回收系统对这部分余热进行回收后，优先将这部分热能用于满足用户热能需求。由于该CCHP拓扑架构包含燃气锅炉的后备支撑以及水箱蓄热系统的能量调节，因此用户总热负荷可进一步由式(4)表示：

(4)

式中，为t时刻系统可用的回收热量；为t时刻燃气锅炉的功率；为t时刻蓄热水箱的功率，为正值时表示蓄热水箱释热为用户提供热能，为负值时表示蓄热水箱蓄热回收多余热能；为燃气锅炉的效率；，分别为水箱蓄热系统的释热效率和蓄热效率。

同样，为满足式(4)所示热能平衡条件，可通过获取当前时刻用户的总热负荷，将其与系统产生热量进行比较，并利用水箱蓄热系统实现热能平衡控制。由此可以得到任一时刻CCHP系统针对热能平衡的具体控制流程，如图3所示，也即①若回收热量大于用户总热负荷，则在满足用户热需求的前提下将剩余热量存入水箱蓄热系统，若仍有剩余则排放至大气环境中；②当回收热量不能满足用户热需求时，则加入蓄热水箱共同提供；③若仍无法满足热需求，则开启燃气锅炉补充不足的热能。

图3 CCHP系统热能平衡控制流程

2 基于改进型NSGA-II的能量管理策略

在满足用户冷热电负荷需求的情况下，CCHP系统能量管理策略需要解决系统中多设备之间的产能耦合问题，在加入复合储能系统并采用“并网且上网”的运行模式下，还需进一步考虑剩余能量的流向和功率分配，以此提高系统能源利用效率并降低用能成本。能量管理策略的寻优过程涉及运行成本、燃料消耗等多个因素，属于多目标优化问题，而智能算法是解决该类问题的有效方法。

2.1　目标函数

CCHP系统运行过程存在成本、能效、环境等多个优化目标，各个目标可通过量化指标进行表征，如上述目标可分别用运行成本、一次能源利用率、污染物排放量进行衡量。本文含复合储能CCHP系统能量管理策略以运行成本和燃料消耗量为双重目标进行优化，建立目标函数是智能算法寻优求解的基础。

运行成本是指CCHP系统运行过程所支出的费用，通常以小时为基本单位进行计量，进而得到一天、一月、一年等的累计总费用。在本文拓扑架构下，含复合储能CCHP系统t时刻运行成本由4部分组成，分别为燃料费用、运行维护费用、污染物处理费用、电网交互费用，则时刻系统的总运行成本可由式(5)计算得到：

(5)

其中，燃料费用包括燃气机组和燃气锅炉消耗的天然气费用，可由式(6)计算得到：

(6)

式中，为天然气单价，单位为；，分别为燃气机组输出电功率的效率以及燃气锅炉的效率；L为天然气的热值，单位为，计算过程可取为9.78 。

运行维护费用包括燃气机组、光伏发电系统、吸收式制冷机、电制冷机、燃气锅炉、电池储能系统以及水箱蓄热系统等设备运行过程的维护费用，可由式(7)计算得到：

(7)

式中，，，，，，，分别为燃气机组、光伏发电系统、吸收式制冷机、电制冷机、燃气锅炉、电池储能系统以及水箱蓄热系统折合至每小时的单位运行维护费用，以实际运行功率进行衡量，单位取。此外，针对系统中的储能设备，由于其储能和释能过程均产生功率变换，因此对其功率取绝对值，表明任一功率变换过程均承担运行维护费用。

污染物处理费用包括燃气机组和燃气锅炉消耗天然气产生二氧化碳的处理费用，以及电网供电消耗燃煤产生二氧化碳的处理费用，可由式(8)计算得到：

(8)

式中，为二氧化碳的处理费用，；为天然气产生二氧化碳的转换系数，计算过程可取为1.8 ；为电网消耗每千克标准煤所产生二氧化碳的转换系数，可取为2.75；为电网发电效率，可由火电厂燃煤机组发电效率和线路传输效率相乘得到；为每消耗1 kg标准煤所产生的电能，计算中可取7.8 。此外，在CCHP系统运行过程中，由于售电过程不存在电网污染物处理费用，因此式(8)中只有当时，才需要计算燃煤产生二氧化碳的处理费用。

电网交互费用包括从电网取电时的购电费用以及多余电能上网所获得的售电收益，且在任一时刻内仅运行于其中的一种工况，则t时刻电网交互费用可由式(9)计算得到。由上节可知售电时功率为负值，因此一定周期内的电网交互费用可通过各时刻电网交互费用的加和得到。

(9)

式中，，分别为t时刻购电价格与售电价格，一般采用峰、平、谷的三段式电价，具体价格与CCHP系统所在地区电价政策相关，其单位为。

另一方面，燃料消耗量是指CCHP系统运行过程中燃气机组和燃气锅炉的天然气消耗量，同样以小时为基本单位进行计量，则时刻燃料消耗总量可由式(10)计算得到：

(10)

根据上述建立的目标函数，可以计算得到t时刻含复合储能CCHP系统的运行成本和燃料消耗量，若采用数值计算方式，可将两个目标计算结果通过权重进行归一化处理，进而得到最优解，在此处两个目标函数的权重一般可取各占50%等形式。

2.2　约束条件

CCHP系统能量管理策略涉及多设备的多个状态参量，具体参数受运行边界、相互关系等因素限制，因此需要建立约束条件，从而使得算法搜索过程可以快速排除不符合实际情况的结果。其中，能量供需平衡是保证CCHP系统正常运行的首要约束条件，因此能量管理策略需要遵循电能平衡和热能平衡的约束条件。电能平衡条件满足式(3)所示等式方程；而对于热能平衡而言，若某个时刻存在多余热能且无法回收，则需要将该部分热能耗散至环境中，其被视为浪费能量，且需以此对式(4)所示热能平衡方程进行修正。由此可知，热能平衡条件应满足式(11)所示等式：

(11)

式中，表示t时刻排放至环境中的热能。

此外，系统各设备受其硬件条件限制，功率、容量等参数需要处于配置区间内，因此，存在若干用于描述设备性能的不等式约束条件。具体而言，对于燃气机组和燃气锅炉，其运行功率应分别满足式(12)、式(13)要求：

(12)

(13)

式中，，分别为燃气机组的最低运行功率和最高运行功率，且一般情况下最低运行功率不低于最高运行功率的30%；，分别为燃气锅炉的最低运行功率和最高运行功率。

复合储能系统作为CCHP系统中的能量调节装置，在任一时段内，电池储能系统的充放电功率和水箱蓄热系统的释能蓄能功率均应保持在其最大允许功率范围内；同时，储能系统的实时存储容量应保持在其配置容量范围内。因此，针对电池储能系统和水箱蓄热系统，可分别建立其功率和容量的约束条件，如式(14)~式(17)所示。其中，式(14)和式(15)分别为电池储能系统的功率和容量约束条件；式(16)和式(17)分别为水箱蓄热系统的功率和容量约束条件。

(14)

(15)

(16)

(17)

式中，为电池储能系统的最大充放电功率，一般可认为充电过程和放电过程的上限功率相同；为水箱蓄热系统的最大蓄能/释能功率，同样可认为两个过程的上限功率相同。此外，分别为t时刻电池储能系统的剩余储电量和水箱蓄热系统的剩余储热量，分别为对应的配置容量。

2.3　改进型NSGA-II算法

智能算法包括遗传算法、粒子群算法、深度学习等，各种类型算法都具有其特定优势，并在相关领域得到一定应用。考虑到系统复杂性、算法实时性和收敛性，以及硬件成本等因素，本文采用NSGA-II算法实现CCHP系统能量管理策略的寻优求解，同时，在利用非支配排序提高遗传算法性能的基础上，进一步通过约束条件和拥挤度算子，对NSGA-II算法进行改进。

首先，在NSGA-II算法初始化过程中，考虑到各搜索因子所对应的设备功率所处区间差异较大，且功率变化范围也存在数量级上的差别，因此，增加了代入约束条件进行判断的环节，并利用归一化方式实现初始化种群的生成。归一化公式如式(18)所示。根据归一化公式，可将所有搜索因子映射为归一化后的数值，该数值将处于[0,1]区间内；继而以其作为随机结果得到初始生成数，再由归一化函数的反变换将随机生成数转换为真实值。这一方面有利于减少算法在无效个体上消耗的时间，另一方面也可以提高初始种群分布的随机性。

(18)

式中，表示初始化过程中第个个体归一化后的值，x为mt时表示燃气机组发电功率的归一化数，x为grid时表示电网购售电功率的归一化数。为第个个体的燃气机组发电功率或电网购售电功率；类似的，x为mt时，表示燃气机组的最低和最高运行功率，而x为grid时，表示从电网购电的最大值，考虑到用户实际需求，购电最大值一般取用户需求的最大值，所表示的是电网售电的最大值，一般取燃气机组最高功率减去用户最低的需求后取负值。

其次，为提高NSGA-II算法的搜索性能，CCHP系统能量管理策略寻优过程增加了拥挤度计算。将经过归一化的种群放入NSGA-II中运行，得到该批次的拥挤度等参数后，进行选择、交叉、变异、合并种群等环节，再通过非支配排序计算和拥挤度计算得出各个体的拥挤度与等级。其中，每个个体的拥挤距离通过计算与其相邻的两个个体在每个子目标函数上的距离差之和进行求取，若考虑两个目标函数具备相同的权重，则可以将二者的拥挤度进行累加。拥挤度计算如式(19)所示：

(19)

式中，为个体的拥挤度；为目标函数个数；为当前目标函数；表示第个目标函数的第个个体的函数值；，分别为第个目标函数上的最大值与最小值。

改进型NSGA-II算法通过观测个体对各约束条件的违反情况，经过叠加后并进行归一化处理，可以对违反约束条件系数较大的个体给予更低的排序等级，减小其被选择的概率，从而优化算法的整体迭代搜索过程。改进型NSGA-II算法的流程图如图4所示。

图4 改进型NSGA-II算法流程

3 算例分析

3.1　基础数据

本算例以广东省某宾馆作为研究对象，针对该宾馆构建了含复合储能CCHP系统，并采用“并网且上网”运行模式。以作为单位时间、24 h作为调度周期，可以得到用户夏季典型日、冬季典型日的电冷热负荷和光伏发电量如图5所示。

图5 用户负荷及光伏发电量

该CCHP系统所在地区实行峰、平、谷三段式电价政策，且购电电价段和售电电价段一致。其中，0：00—6：00以及23：00为谷段，7：00—9：00、12：00—13：00、17：00—18：00、21：00—22：00为平段，10：00—11：00、14：00—16：00、19：00—20：00为峰段。购电与售电价格如表1所示。

表1 各时段购售电价格

此外，根据该宾馆冷热电负荷情况以及实际运行场景，可以对其CCHP系统中的燃气机组、燃气锅炉、光伏发电系统、电池储能系统以及水箱蓄热系统等多个设备进行配置，其功率上限如表2所示；同时，表2也给出了各设备的运行维护费用和天然气价格。对于储能系统容量而言，综合考虑各时段产用能差异、投资成本、场地空间等多个因素的耦合影响，最终配置电池储能系统容量为400 kWh、水箱蓄热系统容量为400 kWh。

表2 各设备运行参数

3.2　仿真结果及分析

利用MATLAB软件开发基于改进型NSGA-II算法的CCHP系统能量管理策略，通过导入该CCHP系统以及算法的基础数据，可以求解得到系统的能量管理策略，并计算得到运行成本和燃料消耗量等数据。同时，为验证本文所提出复合储能系统及算法的有效性，将无储能CCHP系统作为对比对象进行分析。

3.2.1　夏季典型日工况

图6所示为夏季典型日无储能CCHP系统和含复合储能CCHP系统的能量管理策略，包括燃气机组、燃气锅炉、电网的24小时逐时功率。从图6(a)可以看出：对于无储能CCHP系统，在夜间电能需求较低的时段，由于购电价格较低，此时燃气机组基本采用30%的最低负载率运行，不足部分由电网提供；而在白天电能需求较高的时段，燃气机组满负荷，且峰段时间里电网仍需提供较多电能，这导致燃气机组全天的负载率波动较大，同时运行成本较高。

图6 夏季典型日各CCHP系统能量管理策略

对于含复合储能CCHP系统，复合储能系统的能量调度情况及剩余存储能量如图7所示。由图6(b)及图7可知：在夜间电价谷段前期，燃气机组以最高功率运行，所产生的多余电能和热能优先由电池储能系统和水箱蓄热系统进行存储；当电池充满时，再将余下电能出售给电网，而水箱热能蓄满后，则多余热能将排放至环境中。当用户电负荷达到最高且为电价峰值时段，如14：00、15：00，此时燃气机组与电池储能系统共同提供用户所需电能，无需从电网购电，从而避免电费成本的大幅激增。在17：00后，电池剩余电量为0，此时电网与燃气机组共同提供电能需求。在一天的运转工作下，燃气机组所产生的余热，以及存入储热水箱中的余热，基本满足用户的热需求，仅在21：00，需要燃气锅炉补充28 kWh热能。

图7 夏季典型日复合储能系统调度情况

无储能CCHP系统与含复合储能CCHP系统的逐时成本、逐时能耗分别如图8所示。可以看出：对于含复合储能CCHP系统，由于夜间时段耗气量相对较大，因此成本和消耗量有所增加；而在白天阶段，电池储能系统与水箱蓄热系统提供了用户侧部分电能与热能，使得复合储能系统能够处于一个较低的负载率运行区间，同时无需使用电网和燃气锅炉进行额外的能量补充，运行成本与燃料消耗显著下降。

图8 夏季典型日运行成本与燃料消耗对比

根据图8所示计算结果，在夏季典型日运行工况下，无储能CCHP系统的日运行成本约为3267元，燃料消耗约为900 m³；含复合储能CCHP系统的日运行成本约为3238元，燃料消耗约为881 m³。可知含复合储能CCHP系统的日运行成本节约了0.89%，燃料消耗节省了2.11%。

3.2.2　冬季典型日工况

图9所示为冬季典型日无储能CCHP系统和含复合储能CCHP系统的能量管理策略，同样包括燃气机组、燃气锅炉、电网的24小时逐时功率。从图9(a)可以看出：对于无储能CCHP系统，为满足用户侧供暖需求，在夜间时段燃气机组的负载率仍然较高，可达到50%左右；在此情况下，燃气机组可满足用户热能需求，发出多余电能则售至电网以获取收益。在白天阶段，则需要通过燃气锅炉补充部分热能，才可满足用户侧热能需求。在冬季典型日工况下，为尽可能提供用户热负荷，无储能CCHP系统大部分时段均产生多余电能并向电网售电，收益较多但同时燃料成本也大幅增加。

图9 冬季典型日各CCHP系统能量管理策略

对于含复合储能CCHP系统，冬季工况下复合储能系统的能量调度情况及剩余存储能量如图10所示。由图9(b)及图10可知：燃气机组大部分时段负载率均达到100%，发电效率较高；由于存在复合储能系统，产生的多余电能和热能可在夜间阶段进行存储，并在燃气机组供能不足时段释放。因此，该CCHP系统基本无需从电网购电和采用燃气锅炉进行热能补充，在一定程度上可以实现独立运行，从而减少投资成本和运行费用。电池储能系统无法回收的电能，同样将向电网售电，但相比无储能CCHP系统，售电时段主要为电价高峰时段或平峰时段，售电收益显著增加。

图10 冬季典型日复合储能系统调度情况

冬季典型日工况下，无储能CCHP系统与复合储能CCHP系统的逐时成本、逐时能耗分别如图11所示。根据图11所示计算结果，在冬季典型日运行工况下，无储能CCHP系统的日运行成本约为2166元，燃料消耗约为891 m³；含复合储能CCHP系统的日运行成本约为1566元，燃料消耗约为826 m³。可知含复合储能CCHP系统的日运行成本节约了27.70%，燃料消耗节省了7.30%。

图11 冬季典型日运行成本与燃料消耗对比

3.2.3　全年工况

若按照全年包含183天夏季典型日和182天冬季典型日计，则可以根据夏季典型日和冬季典型日的运行成本和燃料消耗，计算得到无储能CCHP系统与含复合储能CCHP系统的年运行成本与年总能耗，如表3所示。可以看出：含复合储能CCHP系统的年运行成本相比无储能CCHP系统减少了11.11%；而在年燃料消耗方面，含复合储能CCHP系统下降了6.06%。上述结果表明：基于改进型NSGA-II算法，含复合储能CCHP系统相比无储能CCHP系统，在运行成本和燃料消耗量两个指标上均得到了大幅下降，所得到的能量管理策略具有更优的性能。

表3 年度成本与能耗对比

4 结论

利用储能技术可以实现CCHP系统能量的优化调节，而基于改进型NSGA-II算法的CCHP系统能量管理策略更易于得到多个目标的最优寻解。本文针对“并网且上网”模式，采用电池储能系统和水箱蓄热系统组成复合储能系统，将其应用至CCHP系统中参与能量调度，通过改进型NSGA-II算法对本文所构建的CCHP系统进行能量管理策略的寻优。在夏、冬两季的典型日中，电池储能系统、水箱蓄热系统充分参与了复合储能CCHP系统的能量调度，缓解了高峰时段的能源供给压力。最终得出结论：含复合储能CCHP系统的能量管理策略具备更好的能量调节性能，经济性和节能性大幅提升，对CCHP系统的推广具有重要的作用。

第一作者：陈程（2000—），男，硕士研究生，研究方向为分布式系统能源控制策略，E-mail：2728328616@qq.com；

通讯作者：林仕立，副教授，研究方向为电池管理及储能控制技术，E-mail：linshili@gpnu.edu.cn。

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《储能科学与技术》推荐|陈程 等：并网且上网模式下含复合储能CCHP系统能量管理策略优化研究

1 含复合储能CCHP系统

1.1 拓扑架构

1.2 能量转换关系

2 基于改进型NSGA-II的能量管理策略

2.1 目标函数

2.2 约束条件

2.3 改进型NSGA-II算法