1、“.....采取了种融入遗传算法的神经网络法建立分段预测模型,改进后的模型预测效果有了明显提升。利用多种预测模型对热负荷进行了研究,并将建筑物室内温度和历史热负荷作为影响因素,结果表明,超限策略之间存在相互影响相互制约的关系,以智能算法为基础的多目标优化方法可以综合考量技术环境经济等多方面的因素对系统进行优化,但尚停留在理论阶段,缺乏实际应用。参考文献低品位热能汽轮机在工业余热利用中的地位孙龙泉汽轮机技术面向分布式能源系统优化的负荷预测研究进展赵军,苏鹏伟,安青松,王丹,穆云飞,邓帅电力系统及其自动化学报空调系统负荷分段预测与研究施丹,许必熙建筑热能通风空调电力系统短期负荷预测方法分析杨雨琪,苏排放等。提出了种动态分布式能源系统运行策略,其目的是将建筑用能成本降至最低。通过对不同电价结构进行详细建模,以模拟以热定电削峰移峰或基础负荷运行等多种运行模式,结果表明......”。

2、“.....由于当前的燃气冷热电分布式能源站在运行过程中往往不能兼顾次能源利用率高经济效益佳污染物排放少等多种要求,能源站的运行策略已不仅仅局限于常规的以热定电以电定热或基本负荷运行模式,而是利用遗传法对模型进行求解,得到能源站的最佳运行策略。针对微型燃气轮机分布式能源系统提出了新的运行优化模型,采用混合逻辑方法,合理描述了考虑启停逻辑和负荷限制等约束的各环节运行特性,并与经济能效和环保等目标模型联立,通过线性变换和矩阵化,得到了适用于各主要运行策略研究的滚动优化模型,为各运行策略的优化和比较分析奠定了基础。讨论了影响冷热电分布式能源系统运行的因素以及投资可行性,提出了种电力等效负荷跟随策略,即电负荷仅包括吸收式燃气冷热电分布式能源系统设计优化综述陈浩炫原稿化缺乏规律的负荷进行预测时,径向基神经网络法的预测精度略高于改进的季节性指数平滑法......”。

3、“.....采取了种融入遗传算法的神经网络法建立分段预测模型,改进后的模型预测效果有了明显提升。利用多种预测模型对热负荷进行了研究,并将建筑物室内温度和历史热负荷作为影响因素,结果表明,超限学习机和融入遗传算法的神经网络法的预测精度略高于小波神经网络法。与种神经网络算法相比,支持向量机模效益。利用多准则上位函数分析对比了种不同气候条件下为同建筑物供冷热电负荷的发电设备选型,此外,不同发电设备的最佳运行策略也随气候的不同而变化调整。燃气冷热电分布式能源系统设计优化综述陈浩炫原稿。虽然上述种策略是燃气冷热电分布式能源系统运行中最常用的运行策略,但系统往往无法达到其最佳性能,不能充分发挥联供系统的优势,因此需要对系统的运行策略进步优化。指出,当联供系统运行工况较差时,不但不节能,反而能源消耗量比分产时有以下几种。以电定热此种情况主要用于对电负荷要求较高......”。

4、“.....当能源站以此方式运行时,发电设备产生满足电力需求所需的全部电力,而余热则用来满足用户全部或部分热负荷需求。如果回收的余热不能满足用热需求,则可使用调峰锅炉提供用户所需的热量。另方面,如果回收的热量超过用户需要的热量,多余的热量可以储存或丢弃。分别利用径向基神经网络法和改进的季节性指数平滑法对手术室空调机组的用电负荷进行了预测,结果表明,对设备的特点和参数,对燃气内燃机小型燃气轮机和微型燃气轮机进行了定性分析,并对不同装机容量等级不同负荷需求不同运行模式进行了技术经济对比。结果表明对于较低容量的冷热电联产系统,如医院商场等场合,燃气内燃机具有明显的节能和经济效益燃气轮机联合循环适用于规模更大的系统,并且燃气轮机的供热能力突出,适合于热负荷需求较高的场合,如区域型燃气冷热电分布式能源系统。考虑了燃气冷热电分布式能源系统在各种气候条件下的应用,建立了以内杂得多......”。

5、“.....提出了种用于预测社区冷热电负荷的新方法,并利用该方法对社区的冷热电负荷进行预测。运行策略优化常用的燃气冷热电分布式能源系统的运行策略有以下几种。以电定热此种情况主要用于对电负荷要求较高,但又不能接入电网的情况。当能源站以此方式运行时,发电设备产生满足电力需求所需的全部电力,而余热则用来满足用户全部或部分热负荷需求。如果回收的余热不能满足用热需求,则可使用调峰锅炉提供用户所需的热量。另机燃气轮机斯特林机和熔融碳酸盐燃料电池等不同发电设备的冷热电联供电站。采用基于经济能耗环境的多目标优化方法以确定设备的最佳容量,结果表明,以内燃机为发电设备的冷热电联供系统对于各种气候条件的适应性最强,性能最佳,燃气轮机和斯特林机次之。设计了种冷热电联供系统的级协同整体优化方法,并应用于医院的冷热电联供系统,实现了设备选型容量配臵及运行参数的整体优化......”。

6、“.....结果表明,对变化缺乏规律的负荷进行预测时,径向基神经网络法的预测精度略高于改进的季节性指数平滑法。对基于神经网络算法建立的负荷预测模型进行了改进,采取了种融入遗传算法的神经网络法建立分段预测模型,改进后的模型预测效果有了明显提升。利用多种预测模型对热负荷进行了研究,并将建筑物室内温度和历史热负荷作为影响因素,结果表明,超限。内燃机的初投资较少,且发电效率高,但其噪声大,维护费用高。发电设备的选型需要综合考虑冷热电负荷特性热电比动力性能和变工况特性环境影响特性等因素,不同发电设备的典型特性见表。负荷预测方法种类繁多,其中短期负荷预测般用来指导分布式能源系统的运行与控制,在系统设计阶段,通常利用长期负荷预测方法。不同的负荷预测方法对比见表,所列方法般应用于建筑物的冷热电负荷预测......”。

7、“.....原始数据较为缺乏,使用面积负荷指标法进行预测。负荷预测方法种类繁多,其中短期负荷预测般用来指导分布式能源系统的运行与控制,在系统设计阶段,通常利用长期负荷预测方法。不同的负荷预测方法对比见表,所列方法般应用于建筑物的冷热电负荷预测。对于新建建筑的用户而言,原始数据较为缺乏,使用面积负荷指标法进行负荷估算较为方便,因其所需数据量小,且无需考虑建筑物本身的信息。当已有建筑物可提供的历史数据和建筑物信息较为详细时,可考虑其他更为精确的预测方法。对于区域型燃气要大,所以为了应对系统变工况的特性,运行模式和策略的选择尤为重要。指出,由于热电联产系统的运行不仅受负荷需求的变化,而且受燃料价格的影响,简单的运行策略无法提供经济可行的解决方案。指出,以电定热或以热定电运行模式的不足是,所设定的特性运行规则并不能保证在遵循分布式热电联产系统能量梯级利用理念的同时灵活应对各种需求,同时确保经济效益......”。

8、“.....利用混合整数规划机燃气轮机斯特林机和熔融碳酸盐燃料电池等不同发电设备的冷热电联供电站。采用基于经济能耗环境的多目标优化方法以确定设备的最佳容量,结果表明,以内燃机为发电设备的冷热电联供系统对于各种气候条件的适应性最强,性能最佳,燃气轮机和斯特林机次之。设计了种冷热电联供系统的级协同整体优化方法,并应用于医院的冷热电联供系统,实现了设备选型容量配臵及运行参数的整体优化,且该系统具有更高的次能源利用率更明显的温室气体减排效果和更显著的经化缺乏规律的负荷进行预测时,径向基神经网络法的预测精度略高于改进的季节性指数平滑法。对基于神经网络算法建立的负荷预测模型进行了改进,采取了种融入遗传算法的神经网络法建立分段预测模型,改进后的模型预测效果有了明显提升。利用多种预测模型对热负荷进行了研究,并将建筑物室内温度和历史热负荷作为影响因素......”。

9、“.....超限学习机和融入遗传算法的神经网络法的预测精度略高于小波神经网络法。与种神经网络算法相比,支持向量机模强,性能最佳,燃气轮机和斯特林机次之。设计了种冷热电联供系统的级协同整体优化方法,并应用于医院的冷热电联供系统,实现了设备选型容量配臵及运行参数的整体优化,且该系统具有更高的次能源利用率更明显的温室气体减排效果和更显著的经济效益。利用多准则上位函数分析对比了种不同气候条件下为同建筑物供冷热电负荷的发电设备选型,此外,不同发电设备的最佳运行策略也随气候的不同而变化调整。运行策略优化常用的燃气冷热电分布式能源系统的运行策燃气冷热电分布式能源系统设计优化综述陈浩炫原稿行负荷估算较为方便,因其所需数据量小,且无需考虑建筑物本身的信息。当已有建筑物可提供的历史数据和建筑物信息较为详细时,可考虑其他更为精确的预测方法。对于区域型燃气冷热电分布式能源系统,当其热负荷为工业蒸汽时......”。