太陽能熱泵-蓄熱電鍋爐棄風消納策略仿真

馬小晶，劉 寒，廖欽沛，田 柯

（1.新疆大學 電氣工程學院，新疆 烏魯木齊 830049；2.動力工程多相流國家重點實驗室，陜西 西安710000；3.中國科學院蘇州生物醫(yī)學工程技術研究所 中科院生物醫(yī)學檢驗技術重點實驗室，江蘇 蘇州215163）

0 引言

隨著風電機組裝機容量的不斷增加，風力發(fā)電量基數(shù)也隨之增長。然而，風電的“晝低夜高”反調峰特性致使風電消納能力受限，電網(wǎng)只能采取大規(guī)模的棄風手段平衡電力供需，尤其在供暖季，“以熱定電”模式運行的熱電聯(lián)產(chǎn)機組使得電網(wǎng)向下調峰能力不足[1]。

針對現(xiàn)有的棄風問題，國內外學者對風電-蓄熱裝置供暖系統(tǒng)的設計和運行成本的經(jīng)濟性進行了大量的研究。Blarke M B[2]對風電、熱泵和電鍋爐三者聯(lián)合運行的經(jīng)濟性和實用性進行了分析。Nielsen M G[3]提出了市場評估模型，評價了電鍋爐和熱泵的投資價值。陳守軍[4]為驗證風電-蓄熱式電鍋爐供暖系統(tǒng)的可行性，根據(jù)熱負荷需求搭建了協(xié)同優(yōu)化模型，并以實際工程為例進行了仿真。莊妍[5]基于棄風功率時間序列搭建了電價決策模型，為實現(xiàn)大規(guī)模消納棄風，以運行成本最小為目標函數(shù)，結合約束條件對系統(tǒng)模型進行求解，并獲得了蓄熱電鍋爐的優(yōu)化調度方式。

綜上所述，針對棄風問題的研究大多從兩方面進行分析，①引入蓄熱式電鍋爐，建立單一的目標函數(shù)進行優(yōu)化求解，并分析棄風消納量和評估經(jīng)濟性；②太陽能熱泵的研究多以某個關鍵參數(shù)或采用單因素分析方法對多個參數(shù)進行優(yōu)化，暫未考慮關鍵參數(shù)之間的相互影響作用。

新疆除了風資源，還擁有豐富的太陽能資源，年輻射總量位居全國第二[6]，水平輻射量為5×105～6.5×105J/（cm2·a），直射輻射量為2.4×105～4.4×105J/（cm2·a），平均水平輻射量為5.8×105J/（cm2·a），平均直射輻射量為3.3×105J/（cm2·a）。

本文針對新疆地區(qū)棄風現(xiàn)象嚴重的問題，結合該地區(qū)太陽能資源較為豐富的優(yōu)勢，考慮風能“晝少夜多”和太陽能“晝多夜少”的互補特性，將太陽能熱泵與蓄熱式電鍋爐聯(lián)合，采用棄風蓄熱進行供暖。首先，建立了直接供電模式下太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)動態(tài)模型；其次，為使系統(tǒng)運行在最佳狀態(tài)，以最大太陽輻照量和最小生命周期成本為目標函數(shù)，使用Hooke-Jeeves優(yōu)化算法對集熱器傾角、集熱器方位角和電鍋爐功率等關鍵參數(shù)進行同步優(yōu)化；最后，建立了兼顧系統(tǒng)運行成本和棄風消納量雙目標的優(yōu)化調度數(shù)學模型并進行求解，對蓄熱式電鍋爐運行功率的優(yōu)化調度方案開展研究。

1 太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)供電模式與基本工作原理

1.1 系統(tǒng)供電模式

系統(tǒng)供電模式如圖1所示。由圖1可知，供暖電力由風電場直供，系統(tǒng)采用風電場棄風電力蓄熱后，通過熱力管道輸送至太陽能熱泵供暖系統(tǒng)。當棄風電量不足時，國家電網(wǎng)實時補充電能。盡管此種模式的線路建設成本高昂，但是隨著《關于完善電力用戶與發(fā)電企業(yè)直接交易試點工作有關問題的通知》政策的落實，符合大用戶條件的可進行電力直購，大用戶與風電場以協(xié)議電價進行計算，國網(wǎng)只收取相應的配電成本。

圖1 直接供電模式Fig.1 Direct power supply mode

1.2 系統(tǒng)工作原理

本文設計的太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)由集熱回路、熱泵源側回路、熱泵負荷側回路、直供回路、蓄熱回路和補熱回路6條回路組成，其工作原理如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)基本工作原理Fig.2 The basic working principle of the system

根據(jù)供能方式和順序，系統(tǒng)的運行方式如下：

①夜間風電場將棄風電能通過電力輸送線纜直供給電鍋爐，用于產(chǎn)生相應的熱能；

②電鍋爐通過換熱裝置加熱蓄熱水箱中的介質，蓄熱水箱儲存足夠的熱量以適時補熱，防止其它供熱設備供熱不足；

③白晝太陽能充足時可以直接供給熱用戶，多余熱量存儲在蓄熱水箱中，實現(xiàn)太陽能直供模式；

④太陽能不足但滿足一定溫度范圍時，太陽能集熱器聯(lián)合熱泵，通過熱泵二級提升，獲得更高品質的熱能，實現(xiàn)太陽能熱泵供暖模式；

⑤太陽能嚴重不足的陰雨天、傍晚或者夜間等時間段，太陽能熱泵供暖模式達不到經(jīng)濟性要求時，蓄熱水箱適時補能熱泵，實現(xiàn)太陽能熱泵聯(lián)合蓄熱電鍋爐運行模式。

2 系統(tǒng)模型搭建與參數(shù)優(yōu)化設計

系統(tǒng)的終端是為建筑供暖，因此建筑熱負荷是系統(tǒng)參數(shù)設計的基礎。首先，確定建筑熱負荷；其次，根據(jù)系統(tǒng)基本工作原理、相應運行策略，搭建太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)模型；最后，為使系統(tǒng)工作在最佳運行狀態(tài)，對系統(tǒng)關鍵參數(shù)進行優(yōu)化。

2.1 模型搭建

為計算建筑熱負荷，基于TRNBuild和TRNSYS16搭建建筑模型，如圖3所示。建筑模型包含氣象數(shù)據(jù)模型Type15-2、焓濕圖模型Type33、空氣溫度處理模型Type69、控制模型Type2以及多區(qū)域建筑模型Type56等。

圖3 建筑模型Fig.3 The basic working principle of the system

內部參數(shù)設定如表1所示。

表1 維護結構參數(shù)Table 1 Parameters of maintaining structure

基于TRNSYS 16搭建太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)仿真模型，如圖4所示。系統(tǒng)中主要包含氣象數(shù)據(jù)模型Type15-2、真空管集熱器模型Type71、水箱模型Type4b、水泵模型Type114、熱泵模型Type225以及電鍋爐模型Type700等。系統(tǒng)內部參數(shù)設定如表2所示。

表2 系統(tǒng)初始參數(shù)Table 2 Initial parameters of the system

圖4 太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)仿真模型Fig.4 Simulation model of solar heat pump combined with curtailment heat storage heating system

2.2 參數(shù)優(yōu)化

在滿足供暖負荷的同時還需考慮投資和運行成本。本文選用集熱器傾斜面的單位面積太陽輻照量和生命周期成本作為目標函數(shù)，先以集熱器傾角（CTA）和集熱器方位角（CAA）為優(yōu)化變量，使系統(tǒng)獲得最大采暖季輻照量，然后在最優(yōu)CTA和CAA參數(shù)下以電鍋爐功率（BP）為優(yōu)化變量，使系統(tǒng)獲得最小生命周期成本。求解方法采用Genopt軟件調用Hooke-Jeeves（HJ）優(yōu)化算法實現(xiàn)。

依據(jù)TRNSYS中Type71模型的CTA，CAA參數(shù)與輸出的關系，確定采暖季輻照量計算式為

式中：g（x）為采暖季輻照量，kW·h；t1，t2為時間，h；diff（t）為采暖季逐時太陽輻照量，kW。

依據(jù)TRNSYS中Type700模型的BP參數(shù)與本系統(tǒng)其它模型的連結關系，確定全生命周期計算式為

式中：f（x）為生命周期成本，元；CI為初投資，元；Qp為總循環(huán)水泵耗能，kW·h；Qnb為蓄熱式電鍋爐消耗的非棄風電量，kW·h；Qr為熱泵耗能，kW·h；Qb為蓄熱式電鍋爐消納的棄風量，kW·h；Pc為從電網(wǎng)購買電價，元/（kW·h）；Pl為大用戶協(xié)議電價，0.32元/（kW·h）；Y為系統(tǒng)運行年限，15 a。

太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)的兩目標函數(shù)優(yōu)化流程如圖5所示。首先設置CTA，CAA和BP的初始值和變化范圍；其次設置HJ優(yōu)化算法中所涉及的參數(shù)；再次對集熱器傾角和集熱器方位角進行同步優(yōu)化，使得單位面積的傾斜面獲得最大太陽輻照量；最后以生命周期成本作為目標函數(shù)，對電鍋爐功率參數(shù)進行優(yōu)化。

圖5 目標函數(shù)優(yōu)化流程圖Fig.5 Objective function optimization flowchart

3 蓄熱式電鍋爐優(yōu)化調度模型與多目標求解流程

蓄熱式電鍋爐的調度方式直接影響系統(tǒng)棄風電量的消納水平。因此，為了更大限度和更靈活地使用2.2節(jié)所設計并優(yōu)化后的系統(tǒng)消納棄風電量，本文建立了蓄熱式電鍋爐優(yōu)化調度數(shù)學模型，確定了目標函數(shù)和約束條件；采用NSGAII多目標優(yōu)化算法得出系統(tǒng)運行成本與棄風消納量的一組pareto解集；選取此pareto解集中最優(yōu)折中解所對應的蓄熱式電鍋爐功率優(yōu)化調度方案與其它方案進行對比分析。

3.1 目標函數(shù)

為了平衡棄風消納量與系統(tǒng)運行成本的關系，選用2.1節(jié)所設計并優(yōu)化后的系統(tǒng)實時跟蹤風電場的棄風情況。采用NSGAII優(yōu)化方法，以最大棄風消納量和最小運行成本為目標函數(shù)，以棄風量約束、電鍋爐功率約束、熱功率約束和蓄熱量約束等為約束條件，對系統(tǒng)進行優(yōu)化求解。

目標一要求蓄熱式電鍋爐棄風消納量最大，其目標函數(shù)計算式為

式中：T為一天24 h的調度周期；t為調度時段，共分為24個時段；Pb，t為調度時段蓄熱式電鍋爐消納的棄風功率，kW。

另一目標求解系統(tǒng)運行成本最低，其目標函數(shù)計算式為

3.2 約束條件

①棄風量約束

蓄熱式電鍋爐在運行逐時消耗的棄風電量時不應超過風電場的實際棄風電量。

式中：Wd，t，Wb，t分別為調度時段實際棄風電量、電鍋爐消耗棄風電量，kW·h；Pd，t為調度時段風電場棄風功率，kW。

實際逐時棄風功率計算式為

式中：Pz，t，Pr，t分別為風機理論出力、實際出力，kW。

結合式（3）和式（6）可知：

②電鍋爐功率約束

電鍋爐的運行功率為消納棄風功率和消耗非棄風功率之和。

式中：Pbnb，t為調度時段蓄熱式電鍋爐運行功率，kW；Pbnb，max為蓄熱式電鍋爐最大設計功率，kW。

結合式（4）和式（10）可知：

③熱功率約束

經(jīng)電鍋爐蓄熱或離心風機放熱后，儲罐內的剩余熱量應滿足：

式中：Qst，t，Qst，t-1分別為調度時段、上一調度時段儲罐內剩余的熱量，kW·h；Pio，t為調度時段注入或釋放的熱功率，kW，當Pio，t＞0時放熱，Pio，t＜0時儲熱；α為熱轉換效率，%。

④蓄熱量約束

儲罐內的蓄熱量應滿足：

式中：Qmin，Qmax分別為儲罐最小、最大儲熱量，kW·h。

3.3 多目標優(yōu)化問題與pareto最優(yōu)解集

在3.2節(jié)所提問題稱為多目標優(yōu)化問題，滿足兩個條件：①問題包含兩個或兩個以上目標函數(shù)；②若干約束條件。表達式為

式中：F為包含n個需要同時優(yōu)化的目標函數(shù)f；T為M個等式約束條件；G為K個不等式約束條件。

多目標優(yōu)化問題在求解過程中同時兼顧多個目標函數(shù)，如圖6所示。對于f1和f2兩個目標函數(shù)的結果值，以結果值大的為優(yōu)，C點的f1值比B點的優(yōu)，兩點的f2值相同，所以C點優(yōu)于B點；同理，D優(yōu)于A，G優(yōu)于C，E優(yōu)于D，稱這些被占優(yōu)的點為多目標優(yōu)化問題的劣解，所有劣解的集合稱為劣集。對于E，F(xiàn)和G點這些無法確定其優(yōu)劣的點，稱為非劣解，所有非劣解組成非劣解集。非劣解集又稱pareto解集。

圖6 多目標優(yōu)化問題解分布圖Fig.6 Multi-Objective optimization problem solution

3.4 NSGAII求解多目標優(yōu)化問題

NSGAII算法的計算流程框圖如圖7所示。首先獲取棄風量、電鍋爐設計功率及電價分布等設計參數(shù)；然后按照一定的編碼方式隨機產(chǎn)生規(guī)模為N的初始種群，并設定相應的個體數(shù)、變異率、交叉率及迭代次數(shù)等必要計算參數(shù)；在進行非支配排序和擁擠度計算后，根據(jù)等級情況和擁擠度選擇進行交叉和變異的個體，產(chǎn)生第一代子代種群，將父代種群和子代種群合并，再進行非支配排序和擁擠度計算[7]；最后通過精英保留策略篩選產(chǎn)生新的種群以進行下一次循環(huán)計算，迭代代數(shù)達到設定值后得出計算結果。

圖7 NSGAII優(yōu)化算法計算流程框圖Fig.7 NSGAII optimization algorithm calculation diagram

4 結果分析

4.1 模型仿真驗證

以烏魯木齊市某單位行政樓為研究算例，該樓為3層式結構，占地面積為985.45 m2，建筑面積為2 994.6 m2，樓體圍護結構參數(shù)見表1。烏魯木齊屬于嚴寒地區(qū)，全年室外溫度為-28～41℃，平均氣溫為8℃，室外平均風速為2.6 m/s。采暖季為每年10月10日-次年4月10日，共182 d，集中供暖時間為8：00-18：00，室內設計溫度為20℃，熱泵出水溫度設定為45℃。

以2.1節(jié)所搭建的建筑模型計算建筑物采暖季逐時負荷，結果如圖8所示。由圖8可知，累計熱負荷為148.9 MW，大部分日負荷處在200 kW以下，最大熱負荷出現(xiàn)在第8 746小時（12月31日），為356.8 kW。

圖8 建筑逐時熱負荷Fig.8 Building hour-by-hour heat load

為驗證所搭建太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)仿真模型的正確性，在12月24-28日連續(xù)5 d供暖時間內，采集能夠反映系統(tǒng)性能的熱泵機組出口水溫和制熱性能系數(shù)COP值進行分析。圖9和圖10分別給出了機組出口水溫和日平均COP曲線。

圖9 熱泵出口水溫Fig.9 Heat pump outlet water temperature

圖10 系統(tǒng)COP數(shù)據(jù)Fig.10 System COP data

由圖9可以看出：熱泵機組出口水溫的仿真值為43～45℃，機組出口水溫基本穩(wěn)定在設定值45℃，出水溫度基本吻合；因第二天供暖會保留頭一天停泵溫度，仿真值在初始段下降，相較設定值也不會出現(xiàn)超溫現(xiàn)象。

制熱工況下熱泵性能系數(shù)COP的值越高，制熱性能越好。COP表達式為

式中：Caph為熱泵制熱量，kJ；Ph為制熱工況耗電量，kW·h。

由圖10可以看出，熱泵1、熱泵2的日平均COP仿真值分別為4.2～4.4，4.3～4.6。嚴寒地區(qū)使用熱泵系統(tǒng)供暖，COP平均值為3.0～5.0[8]，[9]。烏魯木齊地區(qū)使用此系統(tǒng)供暖，COP均在平均值范圍之內，驗證了模型應用的可行性。

4.2 模型關鍵參數(shù)優(yōu)化

本研究以集熱器傾斜面的單位面積太陽輻照量最大（目標函數(shù)與CTA和CAA兩關鍵參數(shù)密切相關）和生命周期成本最小（目標函數(shù)與BP關鍵參數(shù)密切相關）為目標，分別以3個關鍵參數(shù)為優(yōu)化變量，采用2.2節(jié)中HJ優(yōu)化算法進行最小值的尋優(yōu)計算，從而獲得CTA，CAA和BP參數(shù)的最優(yōu)值。

兩目標函數(shù)變化結果如圖11所示。由圖11可以看出：HJ優(yōu)化算法在第51步時尋得集熱器傾斜面的單位面積太陽輻照量最大值為688.8 kW·h；在迭代計算前20步，目標函數(shù)波動較大，20步后函數(shù)趨于平穩(wěn)，迭代計算51步時目標結果滿足精度要求，此時目標函數(shù)最大。由圖11還可知：HJ優(yōu)化算法在第175步尋得生命周期成本最小值為180.4萬元；在105步前，目標函數(shù)值一直沿有利于減小的方向進行，但在106～129步時短暫回升又下降，稍作調整后算法在175步時求得最值，此時目標函數(shù)最小。

HJ優(yōu)化算法下，CAA，CTA和BP參數(shù)的優(yōu)化過程如圖12所示。由圖12可知：計算42次后CTA與CAA變量趨于平穩(wěn)，達到最優(yōu)時CTA為37°，CAA為-2.5°，系統(tǒng)獲得最大太陽輻照量；在計算150次后BP變量趨于平穩(wěn)，達到最優(yōu)時為387 kW，系統(tǒng)生命周期成本最小。

圖12 CTA，CAA和BP優(yōu)化過程Fig.12 CTA，CAA and BP optimization processes

4.3 棄風概況

由3.2節(jié)可知，風電場的實時棄風電量是優(yōu)化調度數(shù)學模型的重要約束條件，也是蓄熱式電鍋爐額定功率參數(shù)選取的重要依據(jù)。依據(jù)式（8）計算新疆某風電場全年和某日棄風值，結果如圖13和圖14所示。

圖13 風電場全年棄風情況Fig.13 Wind farm curtailment throughout the year

圖14 風電場某日棄風情況Fig.14 Wind farm curtailment on a certain day

由圖13可以看出，全年棄風功率集中在450 kW以下。由14可以看出，全天風電大發(fā)情況主要集中在15：00-23：00，棄風產(chǎn)生的主要時段集中在14：00-次日4：00，此時段也正處在太陽能熱泵供暖系統(tǒng)的熱能供應不足時段，兩者在時間域形成互補。

以1 d為一個調度時段，風電總棄風量為12 641.12 kW。第4.1節(jié)中大部分日熱負荷處在200 kW以下，最大熱負荷值為356.8 kW（極少天數(shù)），4.2節(jié)計算出僅考慮單個太陽能熱泵供暖系統(tǒng)的電鍋爐優(yōu)化功率為387 kW（包含最大熱負荷情況）。然而，由于全年棄風功率集中在450 kW以下，根據(jù)上述情況，若僅用蓄熱電鍋爐供單個太陽能熱泵系統(tǒng)，則不利于風電場的棄風消納，且造成資源的浪費。綜合各方因素，在不考慮最大熱負荷天數(shù)的情況下，選取450 kW蓄熱式電鍋爐供兩個太陽能熱泵系統(tǒng)進行棄風消納研究。

4.4 NSGAII對目標函數(shù)的優(yōu)化

由于研究是以蓄熱式電鍋爐棄風消納量最大[式（3）]和系統(tǒng)運行成本最低[式（4）]為目標，通過非劣解的形式求得一組pareto解集，并從解集中選取一個最優(yōu)折中解進行分析。本文采用求解多目標問題的NSGAII優(yōu)化算法，綜合考慮式（3）目標函數(shù)最大值和式（4）目標函數(shù)最小值，以棄風量約束、電鍋爐功率約束、熱功率約束及蓄熱量約束為約束條件進行求解。求解所得pareto解集中各個解的分布情況如圖15所示。

圖15 Pareto最優(yōu)解集各解分布情況Fig.15 Pareto optimal solution set distribution

由圖15可以看出，隨著棄風消納總量的不斷提升，系統(tǒng)的運行成本不斷增加，在棄風消納量為3 306 kW后成本直線上升，因此，此值以后的解不納入折中解的求取。日最小棄風消納量和最小運行成本分別為3 184 kW和2 184元；日最大棄風消納量和最大運行成本分別為3 306 kW和2 125元。在此段內采用模糊隸屬度方法選取的最優(yōu)折中解為日棄風消納量3 261 kW，運行成本2 111.1元。

4.5 蓄熱式電鍋爐調度

為了分析采用NSGAII優(yōu)化算法求解后的蓄熱式電鍋爐的功率調度情況，與蓄熱式電鍋爐的傳統(tǒng)調度模式進行了對比。優(yōu)化調度方式為最優(yōu)折中解所對應的24 h調度時段的蓄熱式電鍋爐功率值，傳統(tǒng)調度方式為恒功率運行（450 kW）。兩種調度方式的功率調度對比情況如圖16所示。

圖16 兩種方式功率分布情況Fig.16 Optimize the power of two scheduling methods

由圖16（a）可知，傳統(tǒng)調度方式在21：00-次日9：00采用固定功率450 kW運行，每天棄風消納量固定并且不能跟蹤棄風的實時變化情況。當日棄風數(shù)據(jù)波動較大時，在工作時段內以恒功率運行的蓄熱式電鍋爐的運行功率多數(shù)都超過了實際棄風量，即需要從電網(wǎng)額外購買大量的補充電功率以滿足運行需求。在日風電大發(fā)時段（15：00-23：00），以固定時段運行的蓄熱式電鍋爐處于關停狀態(tài)，造成大量的棄風功率未得到及時消納，因此，此運行方式效率較低，并且不能兼顧系統(tǒng)的運行成本。

由圖16（b）可以看出，采用蓄熱式電鍋爐優(yōu)化調度方式，各個調度時段均對棄風的實時變化情況進行跟蹤，鍋爐的調度功率絕大部分保持在棄風功率之下，僅在11：00-12：00略有超調。依據(jù)式（4）計算兩種調度方式的運行成本，傳統(tǒng)調度方式為2 872元，優(yōu)化調度方式為2 111.1元。由此可知，此優(yōu)化調度方式可兼顧系統(tǒng)運行的經(jīng)濟性，節(jié)省運行成本。

4.6 風電消納情況

調度后，風電場的實際出力是衡量棄風消納水平的重要因素，因此，本文添加了理論出力作為參考，將傳統(tǒng)調度方式和優(yōu)化調度方式的風電場實際出力進行了對比（圖17），分析兩種調度方式的消納效果。傳統(tǒng)調度和優(yōu)化調度后實際出力曲線為當日風電場實際出力與調度后鍋爐出力之和。

圖17 風電預測出力與實際調度出力對比Fig.17 Comparison of wind power forecast and actual output

由圖17（a）可知：在未進行調度消納下，風電實際出力為221 069.4 kW；傳統(tǒng)調度模式下，00：00-10：00和21：00-22：00，風電調度實際出力超過理論出力量，去除電網(wǎng)補充電功率部分后，風電實際出力總量為223 164.6 kW，相對未調度前多消納2 095 kW。由圖17（b）可知，在優(yōu)化調度模式下，僅在8：00-10：00，風電調度實際出力略超過理論出力，出力總量為224 330.6 kW，相對未調度前多消納3 261 kW。

為了更直觀地反映傳統(tǒng)調度方式和優(yōu)化調度方式的棄風消納情況，將多消納量與未調度前風機理論出力做比值，從而得到兩種調度方式的棄風消納率，結果如圖18所示。由圖18可知，傳統(tǒng)調度下棄風總消納率為17%，優(yōu)化調度下棄風總消納率為26%，即當日優(yōu)化調度方式比傳統(tǒng)調度方式的棄風消納率多9%。

圖18 棄風消納率對比Fig.18 Comparison of wind curtailment rates

5 結論

本文以TRNBuild和Simulation Studio為仿真平臺，建立了非直接供電模式下太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)動態(tài)模型。

①為了使系統(tǒng)在最佳性能狀態(tài)下工作，以最大太陽輻照量和最小生命周期成本為目標函數(shù)，使用Hooke-Jeeves優(yōu)化算法對集熱器傾角、集熱器方位角和電鍋爐功率等關鍵參數(shù)進行了同步優(yōu)化，在系統(tǒng)生命周期成本最小的前提下，系統(tǒng)性能最佳。

②建立了太陽能熱泵-棄風蓄熱供暖系統(tǒng)和棄風消納系統(tǒng)雙目標優(yōu)化調度數(shù)學模型，為保證系統(tǒng)運行成本最低的情況下棄風消納量最大，綜合考慮系統(tǒng)的棄風量、電鍋爐功率、熱功率及蓄熱量等約束，使用NSGAII多目標優(yōu)化算法對系統(tǒng)模型進行求解。通過仿真得到系統(tǒng)兼顧棄風量和運行成本的一組pareto最優(yōu)解集，從該解集中選取最優(yōu)折中解作為模型優(yōu)化解，在此解中獲得了蓄熱式電鍋爐的功率優(yōu)化調度方案。