本文是一篇电气自动化论文，笔者认为风电利用形式单一，缺乏有效的风电消纳，制约着风电发展规模。风能和热泵的结合符合 “温度对口、梯级利用”的科学用能原则，属于低品位可再生清洁能源，拥有巨大的应用市场和前景。通过粒子群智能算法对于储能设备进行优化，确定最佳的容量配置，并基于 TRNSYS 系统搭建系统的运行模型，研究其在最优配置容量下的运行状态，为风力发电的发展和风电的供暖方式提供模拟的数据支持，促进风力发电消纳方式的进一步发展。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 我国北方地区可再生能源供暖
我国北方地区的供暖面积约为 80 亿平方米，其中集中供暖面积约占 70 亿平方米，主要形式是通过实行大规模热电联产、大型区域锅炉房等形式进行供暖[1]。对于集中供暖未覆盖的区域主要为用户自己解决供暖或者通过小型燃煤锅炉、电热器等分散局部集中供暖作为补充，但是目前的可再生能源的占比比较少[2]。基于现有的统计数据，可再生能源供暖总计约 9.5 亿平米，占比全国供暖面积的 11.8%[3]。
在绿色可持续发展的今天，经济发展必须考虑环境效益问题，在经济与绿色节能发展的大背景下，我国北方供暖形式需要新的能源进行供暖，增加可再生能源的供暖占比。目前应用广泛的可再生能源供暖主要包括地热、生物质能、太阳能供暖、工业供暖等形式，可再生能源总量预计会在五年内将成为全球的第一电源[4]。其中风能等清洁供暖形式在国家节能减排政策的大力推动下正在持续发展[5]。风电供暖的方式是现在正在兴起的一种扩展风电消纳方式的一种供暖技术[6]。目前主要用于热电联产、风力直驱式热泵的供暖等形式[7]。现在北方地区利用风电供暖的实例较少，本文拟利用风电风电热泵储能系统利用风电技术进行供暖，通过北方地区的地热能和风能，为用户提供可持续的热源和其他能源。
本文研究的主要是风能和地能供暖，可以很好的发挥热泵系统的节能优势，能够提高低品位能源的利用率，增加可再生的风能资源利用，符合梯级利用，分层消纳的能源利用准则[7]。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 储能技术
储能设备具有消除昼夜峰谷差，实现平滑输出、调峰调频和备用容量的作用，可以将风电等不稳定的可再生资源转换为稳定、持续的能源，减少弃风等现象的发生[21]。在将来的风电等新能源消纳技术中，电网生态与独立混合储能协同作用将成为新的发展趋势，将会有越来越多的风电等不稳定可再生资源借助大容量大规模的储能设备技术成为稳定的可持续的能源，平稳接入用户负荷。
目前的可再生能源的储能设备以及系统的运行等关键技术仍在探索阶段，大规模储能设备仍然比较昂贵，且没有相对应的设备容量配置依据，往往造成投资成本的浪费。供暖期热负荷的增加不可避免地导致热电联产机组的输出热功率居高不下，从而造成供暖期弃风问题严重。对于不稳定的风能资源，储能系统能够很好的稳定风电资源。目前储能系统在可再生能源的利用较为广泛，是第三次供暖革命的关键技术。储能系统形式主要分为机械储能、蓄电储能、热能储存三类[22]。
机械储能能够将各种势能转化为系统机械能进行储存，具有较高的能源转化效率，主要应用形式有抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能，具体应用形式见表 1.1[23]。
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第 2 章 风能热泵混合储能供暖系统的方案设计
2.1 建筑能耗模拟
2.1.1 工程概况
本次工程项目案例位于辽宁省沈阳市度假区，位于偏远郊区，地势平坦，风能资源丰富，非常适合别墅住宅区的建设和风力发电机的运行。该别墅样式均为四层的联排别墅，拟供应 20 栋联排别墅建筑，总供暖面积为 14446 m2。供暖末端装置设置为地板辐射供暖技术，热泵系统供暖温度设计为 45/40 摄氏度。依据民用建筑供暖通风与空气调节设计规范（GB50736-2012）进行参数设置[51]。
本文为了得到全年的建筑能耗的动态数据，并加以分析。根据沈阳市某地区的别墅区建筑图纸，在 DeST 软件中等比例建立其建筑模型。通过对建筑模型预处理分析和全年的能耗模拟得到全年的逐时建筑能耗值。小区的供暖能源主要来自风力发电，通过就近风场电能供应整个小区的供暖需求，联排别墅三维模型见图 2.1。
风力发电系统的电力具有明显的波动性，需要合理的利用和调节，否则就会出现较大面积的弃风，造成风能资源的浪费。储能技术无论是在空间尺度上还是时间尺度上都对风电的消纳起到了积极的作用，在现实生活中具有很高的应用意义与价值[50]。本章依据风电热泵的出力模型和新建别墅小区的负荷模拟结果进行方案的设计，根据原有的电储能供暖方案设计风电热泵混合储能供暖系统，分析系统供暖期在不同的风电出力状态下的运行规律，完成了系统非储能设备容量选型。
本课题研究主要模拟工具采用清华大学自主研发的建筑节能模拟分析平台 DeST。 可对建筑室内热、湿、光等环境参数、建筑环境控制系统运行状况及建筑能耗等进行全年逐时模拟计算，为建筑规划、设计、运行、改造中的节能预测、优化和评价提供客观准确的科学定量依据[52]。DeST 现已广泛应用在各类建筑节能标准制订、重大建筑项目的质量保证和节能优化、建筑节能评估及节能诊断等各项建筑节能事业中。使用 DeST 进行节能模拟分析的建筑已达 5000 万平米，其中包括国家大剧院、国家主体育场、国家游泳中心、中南海、人民大会堂等。
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2.2 沈阳地区风力发电功率计算
风电的特点主要表现为不确定性和忽大忽小的特性。受到不同地区的气候环境影响，风速大小会随机多变造成风力发电机的发电功率出现波动性，因此导致了风电资源电能质量的差异。风速的波动也会出现日区间的风力发电状态的波动。当出现较大的峰谷差，会造成电网的波动增加，电网系统会降低风电的接入，影响风电场的运行，造成风力发电机空转运行，出现较大的弃风现象，从而导致风电不能被完全利用，造成风能资源的浪费，降低了系统的运行经济性
我国的国土资源辽阔，风电资源主要集中于我国北部陆上风能资源和南方海上风能资源。目前我国风电发展的主要问题是相关的电网配置设施与风电资源地理位置的不匹配，造成了风电上网困难弃风严重，亟需找到遏制弃风现象的风电消纳方式。 在国家大力发展风电资源的背景下，北方地区的风能资源越来越受到重视[55]。我国的东北地区、新疆、内蒙古等地区是中国风能资源丰富地区，有效风能密度为270W/m2左右。全年中风速大于或等于 3m/s 的时数为 5000h 以上，全年中风速大于或等于 6m/s 的时数为 3000h 以上[56]。本文统计了沈阳地区的风速资源，依据沈阳地区的风力资源建立供暖系统。
风速具有季节波动和昼夜的间歇，因此相对准确的风速模拟是风力发电机功率模型建立的基础。国内外对于风速的模拟已经开展了较多的研究，常采用统计模型对于风速的分布进行拟合，比如采用指数分布、概率分布、双参数 Weibull 分布等，实际应用相对较多的分布模型为双参数 Weibull 分布[57]。
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第 3 章 风电混合储能系统的数学建模 ......................................... 24
3.1 风电热泵储能系统供热模式 ............................................... 24
3.1.1 风能热泵供暖系统结构 ............................................ 24
3.1.2 冬季供暖运行策略 ......................................... 25
第 4 章 基于粒子群算法的混合储能系统容量配置优化 ..................................... 37
4.1 系统的稳定与可靠性指标 ....................................... 37
4.2 混合储能系统容量配置优化模型 ...................................... 38
4.2.1 目标函数 .......................................... 39
4.2.2 系统容量配置约束 ................................ 40
第 5 章 风电混合混合储能系统仿真研究 ....................................... 56
5.1 TRNSYS 系统的建立 ....................................... 56
5.1.1 TRNSYS 软件介绍 ................................................ 56
5.1.2 TRNSYS 模型建立流程 ................................. 56
第 5 章 风电混合混合储能系统仿真研究
5.1 TRNSYS 系统的建立
5.1.1 TRNSYS 软件介绍
TRNSYS 可以对能源系统、动力系统进行仿真模拟，且 TRNSYS 软件具有模块化分析的特色[84]。可以分为不同的小系统，每个一个小系统实现一个特定的功能，最后组合到一起即可完成对整个系统的瞬时仿真模拟。系统的模块化设计板块取代了复杂的设备系统编程，只有要清楚系统之间的运行公式和系统的参数设置就可以实现目标的需求 [85]。本章通过 TRNSYS 系统的小系统功能能建立风能蓄电系统、热泵蓄热系统、供暖系统等进行组合配置，完成了风能热泵混合储能供暖系统平台的搭建。对于能源系统能够有很好的预测和指导设计，通过系统的仿真设计可以节省大量资源，优化能源系统。
5.1.2 TRNSYS 模型建立流程
本课题通过改造设计已有的电蓄热供暖系统，并在 TRNSYS 平台搭建风电热泵混合储能系统。系统的耗能设备主要包括吸收式热泵机组、配套循环水泵、生物质热源锅炉等。采用 TRNSYS 对供暖系统进行全年运行模拟，得出系统的供暖能力，分析影响热泵效率的因素，并提出优化措施。采用 TRNSYS 进行动态模拟，主要分为以下几个步骤[86]：
（1）添加风电热泵混合储能系统的供暖系统所需的部件。
（2）定义系统中的建筑负荷、风力发电量、水源热泵制热量、水泵参数等。
（3）利用计算器模块系统之前的运行方案，转化为数学模型。
（4）按照系统所需要的设备和必备附件，确定设定连接的参数，进行模拟运行。
（5）根据系统的能源导向和系统各设备的数学模型进行内部连线，设置公式。
（6）出力模拟结果，对模拟的数据进行分析验证，同时调节模型。
（7）对系统结果进行导出，绘制图表，进行分析与讨论。
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第 6 章 结论与展望
6.1 结论
风电利用形式单一，缺乏有效的风电消纳，制约着风电发展规模。风能和热泵的结合符合 “温度对口、梯级利用”的科学用能原则，属于低品位可再生清洁能源，拥有巨大的应用市场和前景。通过粒子群智能算法对于储能设备进行优化，确定最佳的容量配置，并基于 TRNSYS 系统搭建系统的运行模型，研究其在最优配置容量下的运行状态，为风力发电的发展和风电的供暖方式提供模拟的数据支持，促进风力发电消纳方式的进一步发展。主要结论如下：
（1）通过 DeST 软件建立建筑模型，并对供暖负荷进行模拟，同时对于风电资源进行风力发电机出力建模得到全年的风电运行曲线，可以看到建筑供暖负荷的高峰出现在 1 月、2 月和 12 月，而风电资源的高峰出现在 4 月、7 月、8 月。供暖负荷和风电负荷的高峰不匹配，需要储能系统进行调控。
（2）基于谷电储能系统设计了风电热泵混合储能供暖方案，分析了系统在供热期不同的运行模式。针对水源热泵动力供热、固体蓄热机组独立供热、水源热泵机组与固体蓄热机组联合供热模式，分析系统储能设备容量特点，同时在谷电储能供热系统的基础下优化设计风电热泵混合储能供热方案，并根据负荷特点和系统特性对非储能设备进行选型，风力发电机、水源热泵、以及附属电力转换设施和输配系统配件，确定了供热规模的大小，为后续的粒子群算法优化奠定基础。
（3）分析了系统的可靠性指标，验证了可靠性系数。系统在未配置储能系统时的负荷缺电率指标 LPSP 和能量损失率指标 LPPP 的值处于一个较高的水平。能量损失率指标 LPPP 平均值为 0.37，负荷缺电率指标 LPSP 平均值为 0.26，表明在系统运行阶段有大量的负荷处于较大的能量损失和缺点损耗。但是在系统配置蓄电和蓄热系统后，可以看到系统的负荷缺电率和能量损失率大幅度下降，系统的参数比较稳定，其平均值为 0.026 和 0.013，系统在运行过程中能够充分利用风能，系统的运行效果较为稳定。
参考文献（略）