本发明属于电氢热电联供系统参数配置，具体涉及一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置方法及系统。
背景技术：
1、分布式能源系统不同于大容量集中供能、采用专门设施大范围送能的传统集中式供能能源系统，分布式能源系统是直接面向用户，按用户的需求就地生产并供应能量，具有多种功能，可满足多重目标的中、小型能量转换利用系统。
2、热电联供技术是一种建立在能量的梯级利用概念基础上，产生热能、电能的联产联供系统。利用能量转换装置将其他形式的能量转化为电能，同时利用过程中产生的余热进行供热。热电联供技术可以大大提高能源利用效率，能够使能源利用效率从常规发电系统的40％左右提高到80～90％。
3、分布式能源系统中氢燃料电池技术的氢燃料电池是将氢气和氧气的化学能直接转换成电能的发电装置。其基本原理是电解水的逆反应，把氢和氧分别供给阳极和阴极，氢通过阳极向外扩散和电解质发生反应后，放出电子通过外部的负载到达阴极。氢燃料电池产物只有水，运行过程对环境几乎无污染，运行安静，发电效率可以达到50％以上，运行温度在60-80℃。
4、现有电氢热电联供系统参数配置方法大多针对涉及多种分布式能源的建筑或社区微电网系统，没有针对居民用户的用能场景中相应的设备设置方案进行设计。现有技术对电氢热电联供系统的参数配置优化大多只针对单一目标优化或策略优化，缺乏考虑多个目标的系统参数配置优化。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本发明提出一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置方法，包括：
2、获取待优化的电氢热电联供系统的固有参数；
3、基于所述固有参数，采用多目标遗传算法优化求解预设的多目标函数，得到所述固有参数对应的初始系统待配置参数最优解集合；
4、对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析和统计分析，得到所述固有参数对应的系统待配置参数最优解；
5、其中，所述多目标函数包括成本目标函数和能效目标函数；所述成本目标函数根据系统能量供给侧固定成本、系统用户侧固定成本和系统运行成本加和设定。
6、优选的，所述固有参数包括设备固定参数和设备运行参数；
7、所述系统待配置参数包括下述中的至少一种或多种：
8、设备额定功率和设备额定容量。
9、优选的，所述系统运行成本包括如下计算过程：
10、将电力设备的发电量、储电量和耗电量加和折算，并与热力设备的用热量的折算结果进行叠加，得到设备日常维护成本；
11、将所述设备日常维护成本与系统运行过程中的电网购电成本加和年化，得到所述系统运行成本；
12、其中，所述电力设备包括系统能量供给侧电力设备和系统用户侧电力设备；
13、所述发电量和耗电量根据对应设备的设备额定功率、设备固定参数和设备运行参数计算得到；
14、所述储电量和用热量根据对应设备的设备额定容量、设备固定参数和设备运行参数计算得到。
15、优选的，所述系统能量供给侧固定成本包括如下计算过程：
16、将系统能量供给侧各设备的购置成本分别以设定的设备寿命周期进行年均成本折算后加和，得到所述系统能量供给侧固定成本；
17、所述系统用户侧固定成本包括如下计算过程：
18、将系统用户侧各设备的购置成本分别以设定的设备寿命周期进行年均成本折算后加和，得到所述系统用户侧固定成本；
19、其中，所述设备寿命周期属于所述设备固定参数，所述购置成本根据所述固有参数和所述系统待配置参数计算得到。
20、优选的，所述能效目标函数包括如下计算过程：
21、确定系统输出总能量、系统净存储能量和系统输入总能量；
22、将所述系统输出总能量、系统净存储能量和系统输入总能量进行计算，得到所述能效目标函数；
23、其中，所述系统输出总能量、系统净存储能量和系统输入总能量根据所述系统待配置参数、设备固定参数和设备运行参数计算得到。
24、优选的，所述能效目标函数表示为：
25、
26、其中，m2为能效目标函数，ηtotal为系统层级能效，euse为系统输出总能量，estore为系统净存储能量，esupply,in为系统输入总能量。
27、优选的，所述基于所述固有参数，采用多目标遗传算法优化求解预设的多目标函数，得到所述固有参数对应的初始系统待配置参数最优解集合，包括：
28、基于所述固有参数，在预设的约束条件约束下，随机生成所述固有参数对应的种群的初始值；所述种群中的每个个体对应多目标函数的一个系统待配置参数解；
29、采用快速非支配排序算法计算各系统待配置参数解的非支配等级，根据非支配等级最低原则，从所述种群中选择最优秀的多个系统待配置参数解进行交叉和变异操作，得到新的系统待配置参数解，往复迭代更新系统待配置参数解，直至迭代次数达到设定最大值为止，得到新的种群；
30、根据所述新的种群中各系统待配置参数解的非支配等级，采用非支配等级最低原则，从新的所述种群中输出多个系统待配置参数解作为初始系统待配置参数最优解集合。
31、优选的，所述约束条件包括电力平衡约束条件、发电量约束条件和耗电量约束条件。
32、优选的，所述对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析和统计分析，得到系统待配置参数最优解，包括：
33、对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析，得到帕累托最优解集合；
34、对所述帕累托最优解集合进行统计分析，得到系统待配置参数最优解。
35、优选的，所述对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析，得到帕累托最优解集合，包括：
36、对初始系统待配置参数最优解集合中的所有解分别进行判断，若不存在一个解能够在多目标函数的所有目标函数上都优于这个解，则该解被标记为帕累托最优解；所有帕累托最优解的集合即为帕累托最优解集合。
37、优选的，所述对所述帕累托最优解集合进行统计分析，得到系统待配置参数最优解，包括：
38、采用优劣解距离法对所述帕累托最优解集合进行统计分析，确定系统各目标函数的最优理想解和最劣理想解；
39、根据帕累托最优解集合中的各解与最优理想解和最劣理想解之间的距离进行计算并评分，评分最小值对应的帕累托最优解为系统待配置参数最优解。
40、基于同一发明构思，本发明还提供了一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置系统包括：
41、系统参数获取模块，用于获取待优化的电氢热电联供系统的固有参数；
42、初始求解模块，用于基于所述固有参数，采用多目标遗传算法优化求解预设的多目标函数，得到所述固有参数对应的初始系统待配置参数最优解集合；
43、最优解分析确定模块，对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析和统计分析，得到系统待配置参数最优解；
44、其中，所述多目标函数包括成本目标函数和能效目标函数；所述成本目标函数根据系统能量供给侧固定成本、系统用户侧固定成本和系统运行成本加和设定。
45、优选的，所述系统参数获取模块中所述固有参数包括设备固定参数和设备运行参数；
46、所述系统待配置参数包括下述中的至少一种或多种：
47、设备额定功率和设备额定容量。
48、优选的，所述初始求解模块中所述系统运行成本包括如下计算过程：
49、将电力设备的发电量、储电量和耗电量加和折算，并与热力设备的用热量的折算结果进行叠加，得到设备日常维护成本；
50、将所述设备日常维护成本与系统运行过程中的电网购电成本加和年化，得到所述系统运行成本；
51、其中，所述电力设备包括系统能量供给侧电力设备和系统用户侧电力设备；
52、所述发电量和耗电量根据对应设备的设备额定功率、设备固定参数和设备运行参数计算得到；
53、所述储电量和用热量根据对应设备的设备额定容量、设备固定参数和设备运行参数计算得到。
54、优选的，所述初始求解模块中所述系统能量供给侧固定成本包括如下计算过程：
55、将系统能量供给侧各设备的购置成本分别以设定的设备寿命周期进行年均成本折算后加和，得到所述系统能量供给侧固定成本；
56、所述初始求解模块中所述系统用户侧固定成本包括如下计算过程：
57、将系统用户侧各设备的购置成本分别以设定的设备寿命周期进行年均成本折算后加和，得到所述系统用户侧固定成本；
58、其中，所述设备寿命周期属于所述设备固定参数，所述购置成本根据所述固有参数和所述系统待配置参数计算得到。
59、优选的，所述初始求解模块中所述能效目标函数包括如下计算过程：
60、确定系统输出总能量、系统净存储能量和系统输入总能量；
61、将所述系统输出总能量、系统净存储能量和系统输入总能量进行计算，得到所述能效目标函数；
62、其中，所述系统输出总能量、系统净存储能量和系统输入总能量根据所述系统待配置参数、设备固定参数和设备运行参数计算得到。
63、优选的，所述初始求解模块中所述能效目标函数表示为：
64、
65、其中，m2为能效目标函数，ηtotal为系统层级能效，euse为系统输出总能量，estore为系统净存储能量，esupply,in为系统输入总能量。
66、优选的，所述初始求解模块具体用于：
67、基于所述固有参数，在预设的约束条件约束下，随机生成所述固有参数对应的种群的初始值；所述种群中的每个个体对应多目标函数的一个系统待配置参数解；
68、采用快速非支配排序算法计算各系统待配置参数解的非支配等级，根据非支配等级最低原则，从所述种群中选择最优秀的多个系统待配置参数解进行交叉和变异操作，得到新的系统待配置参数解，往复迭代更新系统待配置参数解，直至迭代次数达到设定最大值为止，得到新的种群；
69、根据所述新的种群中各系统待配置参数解的非支配等级，采用非支配等级最低原则，从新的所述种群中输出多个系统待配置参数解作为初始系统待配置参数最优解集合。
70、优选的，所述初始求解模块中所述约束条件包括电力平衡约束条件、发电量约束条件和耗电量约束条件。
71、优选的，所述最优解分析确定模块具体用于：
72、对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析，得到帕累托最优解集合；
73、对所述帕累托最优解集合进行统计分析，得到系统待配置参数最优解。
74、优选的，所述最优解分析确定模块对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析，得到帕累托最优解集合，包括：
75、对初始系统待配置参数最优解集合中的所有解分别进行判断，若不存在一个解能够在多目标函数的所有目标函数上都优于这个解，则该解被标记为帕累托最优解；所有帕累托最优解的集合即为帕累托最优解集合。
76、优选的，所述最优解分析确定模块对所述帕累托最优解集合进行统计分析，得到系统待配置参数最优解，包括：
77、采用优劣解距离法对所述帕累托最优解集合进行统计分析，确定系统各目标函数的最优理想解和最劣理想解；
78、根据帕累托最优解集合中的各解与最优理想解和最劣理想解之间的距离进行计算并评分，评分最小值对应的帕累托最优解为系统待配置参数最优解。
79、基于同一发明构思，本发明还提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器；
80、存储器，用于存储一个或多个程序；
81、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如前所述的电氢热电联供系统参数配置方法。
82、基于同一发明构思，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如前所述的电氢热电联供系统参数配置方法。
83、与最接近的现有技术相比，本发明具有的有益效果如下：
84、本发明提供了一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置方法及系统，包括获取待优化的电氢热电联供系统的固有参数；基于所述固有参数，采用多目标遗传算法优化求解预设的多目标函数，得到所述固有参数对应的初始系统待配置参数最优解集合；对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析和统计分析，得到所述固有参数对应的系统待配置参数最优解；其中，所述多目标函数包括成本目标函数和能效目标函数；所述成本目标函数根据系统能量供给侧固定成本、系统用户侧固定成本和系统运行成本加和设定；通过考虑到居民用户侧的用能场景中相应的设备参数配置，并对成本和能效多个目标开展系统各设备参数配置分析，实现综合考虑多方面的系统参数配置优化，助力系统设备配置设计实现经济性与能效的平衡。
1.一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述固有参数包括设备固定参数和设备运行参数；
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统运行成本包括如下计算过程：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统能量供给侧固定成本包括如下计算过程：
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述能效目标函数包括如下计算过程：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述能效目标函数表示为：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述固有参数，采用多目标遗传算法优化求解预设的多目标函数，得到所述固有参数对应的初始系统待配置参数最优解集合，包括：
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述约束条件包括电力平衡约束条件、发电量约束条件和耗电量约束条件。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析和统计分析，得到系统待配置参数最优解，包括：
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述初始系统待配置参数最优解集合进行帕累托前沿分析，得到帕累托最优解集合，包括：
11.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述对所述帕累托最优解集合进行统计分析，得到系统待配置参数最优解，包括：
12.一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置系统，其特征在于，包括：
13.如权利要求12所述的系统，其特征在于，所述初始求解模块具体用于：
14.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存有计算机程序，所述计算机程序被执行时，实现如权利要求1至11中任一项所述的一种基于多目标优化的电氢热电联供系统参数配置方法。
