基于TRNSYS的气候变化下“冷-热-电”联供系统运行优化

许野,何哲晨,谭钧元,郭军红,李薇,李亚楼

(1.华北电力大学环境科学与工程学院，北京市 102206；2.教育部资源环境系统优化重点实验室，北京市 102206；3.电网安全与节能国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司) 北京市 100192)

0 引 言

中国的社会和经济发展受到能源短缺与环境污染两大问题的严重制约。建筑作为能源消耗的“三大巨头”之一，至2020年我国建筑能耗占全国总能耗的35%左右，单位面积能耗量是气候条件接近的发达国家的3倍左右。尤以商场、医院、办公楼等公共建筑为甚，是普通住宅运行能耗的3～4倍[1]，因此，公共建筑的节能已经成为我国建筑节能工作中的首要任务。实践证明，采用天然气“冷-热-电”联供(combined cooling heating and power, CCHP)系统为小型建筑供能，有助于优化高耗能建筑能源结构与利用率，减少污染物排放，已具备大规模推广、高效发展的成熟条件，可进一步推进社会的可持续发展[2-4]。

联合国政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)第五次气候评估报告指出，截止到21世纪末全球平均气温将升高0.3～4.8 ℃，热浪、强降水等极端事件发生频率将增加，全球气候变暖已成大趋势。据《建筑结构可靠性设计统一标准(GB 50068—2018)》，普通房屋和构筑物的设计使用年限为50年，标志性建筑和重要建筑结构的设计使用年限为100年，在长期使用年限条件下，气候变化势必会对建筑能耗造成影响，进而影响到CCHP系统供能策略的实用性和可靠性。

随着计算机技术的快速发展，利用软件模拟技术完成建筑负荷预测的优势日益凸现，备受国内、外学者的广泛关注[5-10]。文献[5]利用DeST软件分析了建筑材料类型和保温层厚度两个因素对建筑负荷的影响。结果表明，相较于冷负荷，增加绝缘材料对热负荷的影响更大。文献[6]利用eQUEST软件构建了典型城市的住宅负荷预测模型，并对住宅的修改设计案例进行了模拟和经济分析。文献[7]利用TRNSYS软件分析了办公建筑的负荷构成并筛选了冷、热负荷的影响因素。结果表明，利用BP神经网络进行超短期预测时，预测误差在8%以内。文献[8]提出考虑储能特性的混合负荷跟随运行策略并利用DeST软件模拟大型办公楼并对办公楼的冷热电负荷进行计算，验证了所提运行策略的可行性和优越性。文献[9]选用eQUEST软件建立了建筑模型，模拟计算得到逐时负荷数据，在负荷需求分析的基础上给出合理的装机容量，确保分布式供能系统的利用率，以获得较好的运行收益。文献[10]在运用DeST软件建立酒店负荷预测模型的基础上，重点评估了不同控制策略条件下的太阳能冷热电联供系统的运行性能。但是，多数情况下采用气象要素的历史均值作为输入变量，无法反映未来，特别是气候变化条件下建筑能源需求的波动变化趋势。

近年来，随着温室效应的不断加剧，国内、外围绕如何制定适应气候变化的“冷-热-电”三联供系统运行方案开展了一系列研究[11-18]。文献[11]在预测气候变化条件下的温度和辐射值的基础上，以中国上海某酒店为例，建立了太阳能联供系统运行优化模型，有效避免气候变化导致的能源供需失衡。文献[12]分析了不同气候区域典型建筑的CCHP系统运行优化方案，结果表明，除严寒地区以外，“以热定电”策略的适应性更强。文献 [13]构建了不同气候条件下的CCHP系统运行优化模型，提出了不同场景成本最低、能源利用效率最高的系统运行策略。文献[14]提出了综合考虑系统的经济性和碳排放影响的CCHP系统容量配置规划模型,仿真分析比较了经济性权重和环保性权重对系统容量配置的影响，为CCHP系统的规划提供一定的理论指导。文献[15]基于构建的不确定集合，将含可再生能源和储能的CCHP微网运行优化模型转化为两阶段鲁棒优化模型，借此有效解决气候变化带来的环境问题。文献[16]面向用户不同气候条件下的能源需求差异，采用基于模糊层次分析和反熵权法的多目标决策法，对CCHP和含新能源CCHP两套系统进行了综合评估与分析。文献[17]针对不同气候条件下的居民区能源需求不确定性特征，构建了基于下方风险规避的区间2阶段随机优化模型，生成了利于实现能源供需平衡的最优供能策略。文献[18]在构建综合能源系统运行优化模型的基础上，充分考虑了综合能源系统在冬、夏两季的运行工况差异，采用分季调节运行模式，求解生成了最佳运行策略。

尽管上述研究可以一定程度地反映气象条件对CCHP系统的影响，但是仍然无法很好地反映气候变化导致的极端天气现象，以及准确地描述气候变化条件下的气象要素变化情况和定量估算该变化对建筑负荷和CCHP系统供能策略的影响。因此，本文采用区域气候模型PRECIS预测气候变化条件下该地区未来至2100年的温度值，利用TRNSYS软件计算其未来能源需求，创新性地将需求预测结果作为重要输入变量结合到预先构建的CCHP系统运行优化模型中，生成适应气候变化的、保证能源供需平衡的CCHP系统运行方案。最后以上海市某医院为例，对所提方法进行验证。

1 关键技术

1.1 总体介绍

图1展示了本文研究的冷热电联供系统的组成和运行模式。结合预测的用户能源需求，优化确定内燃机的输出功率和对应的天然气耗量；当烟气热水型溴化锂机组优先使用，利用高温烟气和余热热水无法满足用户的冷、热需求时，驱动离心式制冷机和燃气锅炉进行补充供能，在实现能源梯级利用的同时，确保能源供需平衡。

图1 CCHP系统示意图Fig.1 Demonstration of a CCHP system

近年来，随着温室效应的不断加剧，全国多地极端高温频发，用户的能源需求峰值屡创新高，给能源的安全和稳定供应带来了极大的困难。与此同时，居民生活水平的不断提高，导致冷量、热量和电力供应的可靠性与安全性要求日益严格。CCHP系统在发电过程中产生的高温烟气可被溴化锂机组回收利用产生冷能和热能，不足部分可由燃气锅炉和离心式制冷机组来补充供能。这种协同运行模式在增强能源供给可靠性的同时，显著提高能源利用率，具有明显优势。因此，如何在准确识别全球变暖背景下建筑的冷、热需求的基础上，考虑经济效益和保障能源供需平衡制定适应气候变化的CCHP系统运行方案显得至关重要。图2为气候变化条件下的CCHP系统运行优化模型构建的总体技术路线图。

图2 技术路线图Fig.2 The technical roadmap

1.2 基于TRNSYS的建筑负荷预测

TRNSYS(Transient System Simulation Program)即瞬时系统模拟程序，是TRNSYSstudio、TRNEdit、TRNBuild、TRNEXE、TRNSYS-3D以及TRNOPT等软件的总称[19]。相较于DeST、EnergyPlus和eQUEST等其他建筑负荷预测软件，TRNSYS的模块化思想使其注重搭建模型过程中模块的输入和输出参数，并非系统内部结构，有利于建立内部结构复杂的建筑能耗模拟模型；开放式的模块化结构支持根据模型需要在模块间任意建立连接，计算过程简单，利于精确预测建筑负荷。

1.3 基于PRECIS的气候变化模拟分析

已有研究表明，气候变化条件下的温度、湿度、太阳辐射等气象因素的波动对建筑负荷产生了很大的影响[20]，尤其是近年来我国夏季频繁出现的高温天气现象，导致制冷需求急剧增加，进而引发能源供需失衡。因此，定量评估气候变化对建筑用户侧冷、热负荷的影响，并以此为依据设计合理的建筑供能系统

运行方案，显得尤为重要。英国气象局Hadley气候中心开发的PRECIS区域气候模式，可以较好地模拟出中国地区多年平均气温的空间分布特征，以此作为建筑负荷预测模型的输入变量，可以很好地反映气候变化条件下建筑负荷的变化特征[21-22]。

1.4 气候变化条件下的CCHP系统运行优化模型构建

本文搭建了以经济收益最大化为目标函数，以能源供需平衡和设备容量限制为主要约束条件的CCHP系统运行优化模型，保证系统的经济性和稳定性[23]。

1.4.1目标函数：系统利润最大化

(1)

(2)

TN=TB-TC

(3)

式中：TB为典型月的系统总收益；tb为典型月的系统制冷(或供暖)收益；cee(t)为t时刻内燃机发电量；ep(t)为t时刻售电电价；TC为典型月的系统总成本；tcec(t)为t时刻内燃机运行成本；tlbc(t)为t时刻溴化锂机组运行成本；tcmc(t)为t时刻离心制冷机运行成本；tbc(t)为t时刻锅炉运行成本；TN为典型月的系统总利润。

1)内燃机运行成本。

tcec(t)=cec(t)+cel(t)ey(t)+cee(t)η1ep(t)+

ceng(t)eg(t)+em(t)cee(t)+

ec(t)ceng(t), ∀t

(4)

式中：cec(t)为内燃机折旧损耗成本；cel(t)为t时刻内燃机润滑油消耗量；ey(t)为单位质量的润滑油价格；η1为内燃机耗电比例，%；ceng(t)为t时刻内燃机天然气耗量；eg(t)为单位体积天然气价格；em(t)为内燃机单位发电量的运行维护费用；ec(t)为内燃机运行时消耗天然气产生的污染物造成的单位环境成本。

2)烟气热水型溴化锂机组运行成本。

tlbc(t)=lbe(t)ep(t)+lbm(t)×
[lbihd(t)+lbicd(t)], ∀t

(5)

式中：lbe(t)为t时刻溴化锂机组耗电量；lbm(t)为溴化锂机组单位制冷量的设备运行维护费用；lbihd(t)为t时刻内溴化锂机组供暖量；lbicd(t)为t时刻溴化锂机组供冷量。

3)离心式制冷机运行成本。

tcmc(t)=[cmcie(t)+cmfe(t)s(t)]ep(t)+

cmm(t)cmcid(t), ∀t

(6)

(7)

式中：cmcie(t)为t时刻离心制冷机满足制冷需求的耗电量；cmfe(t)为离心制冷机运转过程中的固定耗电量；s(t)为整数变量，运行时取1，否则为0；cmm(t)为离心制冷机单位制冷量的运行维护费用；cmcid(t)为t时刻离心制冷机供冷量。

4)锅炉运行成本。

tbc(t)=bie(t)ep(t)+bing(t)eg(t)+

bmc(t)bihd(t), ∀t

(8)

式中：bie(t)为t时刻锅炉满足供暖需求的耗电量；bing(t)为t时刻锅炉满足供暖需求的天然气耗量；bmc(t)为锅炉单位制热量的运行维护费用；bihd(t)为t时刻锅炉供暖量。

5)初期投资成本。

(9)

1.4.2主要约束

1)供暖约束。

bihd(t)+lbihd(t)≥ihd(t),∀t

(10)

式中：ihd(t)为t时刻用户供暖需求。

2)供冷约束。

lbicd(t)+cmicd(t)≥icd(t),∀t

(11)

式中：icd(t)为t时刻用户供冷需求。

3)设备运行约束。

ceemin(t)≤cee(t)≤ceemax(t),∀t

(12)

lbicd(t)≤lbicdmax(t),∀t

(13)

lbihd(t)≤lbhdmax(t),∀t

(14)

bihd(t)≤bhdmax(t),∀t

(15)

cmicd(t)≤cmicdmax(t),∀t

(16)

式中：ceemax(t)为内燃机最大发电量；ceemin(t)为内燃机最小发电量；lbicdmax(t)为溴化锂机组最大制冷量；lbhdmax(t)为溴化锂机组的最大制热量；bhdmax(t)为过锅炉的最大功率；cmicdmax(t)为离心式制冷机组最大功率。

2 案例分析

2.1 研究对象概况

近年，医疗卫生行业迅速推进，大型医院建设也得到空前发展。在众多类型公共建筑中，医院的用能系统功能最复杂，使用时间最长，且使用强度十分高，对系统稳定性要求十分严格。高科技诊疗手段、设备的不断更新使医院的能耗呈现持续增长趋势。故深入剖析医院建筑的能耗规律与运行模式，对公共建筑节能、稳定性改造具有重要研究价值。

本文以上海市某医院为研究对象，建筑朝向为正北，面积约为8 922.99 m2，共7层，高约35 m。医院内根据不同功能分为普通病房、特殊病房及附属功能房(包括护士站、办公室、值班室等)三个区域，是其集中式空调系统耗能的主要来源。建筑的一、二、三层房间功能复杂，主要为各科诊室；四、五、六层主要为病房、手术室；七层主要为办公区，符合《综合医院建设标准》中一般综合医疗建筑中病房、门诊和附属功能房的面积比例大致为3.5∶2∶1的设计标准。

2.2 建筑负荷预测

为准确掌握医院的负荷变化情况，采用TRNSYS软件，以建筑所处方位、结构、外部气象要素和室内热扰等因素为输入变量，对其全年8 760 h的冷、热负荷进行模拟计算。图3展示了TRNSYS环境下医院建筑模型示意图，通过外部气象参数输入模块、地温模块和建筑模型输入等模块组合进行建筑负荷预测。

图3 基于TRNSYS软件的医院建筑模型示意图Fig.3 Schematic diagram of hospital model using TRNSYS software

2.3 气候变化模拟分析

本文以全球气候模式HadGEM2-ES数据为边界和初始条件，驱动英国Hadley中心开发的PRECIS区域气候模型[24]，以25 km ×25 km 为空间分辨率，分别选取不同浓度路径RCP4.5(中等排放情景)和RCP8.5(高排放情景)作为未来情景，模拟得到上海地区未来至2100年的温度值。图4展示了4个代表年，即2025年、2050年、2075年及2098年的温度变化情况。

图4 气候变化条件下的上海市月平均温度变化情况Fig.4 Monthly average temperature in Shanghai under climate change

选取有代表性的最低温月份1月及最高温月份8月作为典型月对建筑进行冷、热负荷预测。目前，典型月1月份平均温度为4.51 ℃，8月为26.98 ℃。如图2所示，随着温室气体浓度的增加(即年份的增加)，气候变暖趋势明显，月平均温度呈现上升趋势。在RCP4.5情景下，1月的平均温度涨幅为2.27～6.87 ℃，8月的平均温度涨幅为0.47～2.71 ℃；在RCP8.5情景下，对应的低温和高温月份的温度涨幅分别为1.47～8.91 ℃和0.21～5.86 ℃。

2.4 气候变化条件下的建筑负荷预测

将PRECIS预测得到的未来气候变化条件下的温度作为TRNSYS的输入变量，即可得到该医院未来的冷、热负荷值，详见图5和图6。

图5 气候变化条件下的医院全年热负荷Fig.5 Annual heat load of hospital under climate change

图6 气候变化条件下的医院全年冷负荷Fig.6 Annual cool load of hospital under climate change

如图5、6所示，与现状的变化趋势相类似，医院的全年供暖期主要集中在冬季12月—次年2月，在1月达到高峰。在温度升高的前提下，供暖需求降低，其中RCP8.5情景降幅更为明显。在RCP4.5情景下，热负荷在1月份平均降幅为17.58%～47.74%；在RCP8.5情景下，平均降幅为28.50%～67.44%。全年制冷期主要集中在6—9月，在8月达到高峰，气温升高导致冷负荷显著升高，RCP8.5情景条件下的变化更为明显。在RCP4.5情景下，制冷季典型月8月冷负荷的平均涨幅为4.36%～14.06%；在RCP8.5情景下，平均涨幅为9.65%～28.90%。

2.5 系统关键参数介绍

表1展示了CCHP系统相关技术和经济参数。参考上海市发展和改革委员会公布的相关文件，确定电价和天然气价格，如表2所示。

表1 CCHP系统的关键技术和经济参数Table 1 The critical technical and economic parameters of CCHP system

表2 电价、燃气价格参数Table 2 The electricity-price and gas-price parameters

3 结果分析

如前所述，气候变暖导致医院的冷负荷和电负荷呈现上升趋势，热需求则逐年降低，为了更好地适应气候变化和确保能源供需平衡，随着气候变暖趋势的不断加剧，求解优化模型得到的CCHP系统运行策略也相应发生变化。

全球变暖情况下，相较于供热量和发电量，制冷量的变化趋势更为明显。图7展示了气候变化条件下夏季典型月(8月)CCHP系统的冷量供应情况。如图7所示，在RCP4.5情景下，4个典型年(即2025、2050、2075和2098)溴化锂机组的月制冷量分别为800 270.12、1 012 634.42、1 172 479.31和1 365 313.76 kW·h；离心式制冷机的制冷量分别为134 725.39、145 257.37、149 865.26和168 319.34 kW·h。导致系统制冷量显著增加的原因是，气温升高的幅度逐年增加，用户的冷需求显著升高，因此，供冷设备的出力水平相应提高。类似的变化趋势也反映在RCP8.5情景条件下。溴化锂机组的制冷量分别为906 644.21、1 070 863.82、1 250 962.81和15 450 319.51 kW·h；离心式制冷机的制冷量为146 704.89、153 260.62、189 315.64和194 113.96 kW·h。由于RCP8.5的温室效应更为明显，因此，相同年份下的系统制冷出力高于RCP4.5下的。另外，溴化锂制冷机组的出力水平明显高于离心式制冷机组。其主要原因在于，溴化锂机组以内燃机发电过程中产生的高温烟气和余热热水为能量来源，用能成本明显低于离心式制冷机的耗电成本。这也反映了CCHP系统利于能源梯级利用的巨大优势。

图7 夏季典型月两个RCP情景下CCHP系统的制冷量Fig.7 The cold output of CCHP system under two RCP scenarios in summer

气候变化在改变CCHP系统的供能策略的同时，对系统的经济表现也产生很大的影响。图8展示了气候变化条件下典型月CCHP系统的成本变化情况。以制冷季的典型月8月为例，现有气象条件下的CCHP系统运行成本为259.18万元，在RCP4.5情景下，不同年份的系统运行成本分别为260.10、264.62、268.72和275.95万元。气候变化条件下的系统成本高于现状的同时，随年份的增加呈现递增趋势。其主要原因在于，气候变暖导致冷负荷增加，供冷设备的出力随之增加，最终导致成本上升。供暖季典型月1月的成本变化趋势与制冷季截然相反，热需求的降低使得系统运营成本明显降低。当前运行成本为213.18万元，在RCP4.5情景下，运行成本分别为198.27、197.29、189.23和185.76万元；由于过渡季10月医院的负荷仍以冷负荷为主，因此，系统运行成本的变化趋势与制冷季大致相同。目前运行成本为236.74万元，在RCP4.5情景下，运行成本分别为245.28、246.18、249.00和249.74万元；在RCP8.5情景下，成本分别为246.08、249.29、252.9和254.28万元。

图8 气候变化条件下系统成本变化情况Fig.8 The variation in system cost under climate change

综上所述，本文构建的气候变化条件下的CCHP系统运行优化模型，通过增加制冷设备的出力，可有效避免全球气候变暖形势下连续高温造成的系统供能不足问题；同时，合理减少供暖设备的出力，可以缓解“暖冬”问题造成的供能过剩问题，显著提升系统经济性。考虑到PRECIS软件应用范围的广泛性、TRNSYS软件面向各类建筑的灵活性和通用性、综合能源系统运行优化模型的普适性，基于区域气候模拟、建筑负荷预测和供能系统运行优化的组合方法在解决特定区域的其他用途建筑的供能策略优化问题，同样具有很好的应用前景。

4 结 论

本文提出了一种气候变化背景下，耦合负荷预测的CCHP系统运行优化模型，创新性地实现了区域气候模拟、建筑负荷预测和供能系统优化的集成应用。相较于传统优化模型，该模型可有效避免未来极端天气条件下夏季制冷不足和冬季供暖过剩的问题，增强用户体验的同时，实现降本增效。在建筑能耗模型和供能系统运行优化模型的构建过程中，存在一定程度的简化和假设，可能影响负荷预测结果的准确性和供能策略的可靠性，后续需要通过全面、系统的现场调研、资料收集和文献查阅工作，以及供能系统仿真模型和运行优化模型的组合，为CCHP系统的大规模推广和应用提供技术支持。