园区能源互联网能效评估指标体系研究

杨苹++陈滢++张经纬++康龙云++罗志昭

DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2017.25.157

昭新技术应用有限公司 广东广州 510080）

摘 要：首先将园区能源互联网项目分为供给侧、传输网、需求侧及储能这四个模块，分别构建这四个模块的能效评估指标体系，然后通过模糊算法来评价园区内能源互联网的综合能效，最终成功建立了园区内能源互联网的综合能效评价体系。

关键词：园区 能源互联网 能效评估指标体系 模糊算法

中图分类号：N945 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）09（a）-0157-04

Abstract： The energy internet in industry park project is divided into four modules： supply side， transmission network， demand side and energy storage. The energy efficiency evaluation index system of these four modules is constructed respectively， and then the comprehensive energy efficiency of energy internet in the industry park is evaluated by fuzzy algorithm. And finally a comprehensive energy efficiency evaluation index system for energy internet in the industry park was successfully established.

Key Words： Industry park； Energy internet； Energy efficiency evaluation index system； Fuzzy algorithm

近年来，我国政府一直积极推动能源革命。2016年7月《关于组织实施“互联网+”智慧能源（能源互联网）示范项目的通知》发布，标志着我国开展能源互联网示范项目的研究和落实工作正式拉开帷幕[1]。在2017年3月，首批“互联网+”智慧能源（能源互联网）示范项目评选结果出炉，其中包括多个工业园区能源互联网项目。园区型能源互联网已成为能源互联网试点落地的主要形式。

发展能源互联网的目标是加大可再生能源的消纳以及提高能效，因此，对工业园区能源互联网项目的能效进行评估将为园区的进一步规划建设及节能减排工作提供借鉴和帮助，具有极其重要的现实意义。

1 园区能源互联网能效分析

传统习惯上，我们将电力系统分为发电、输电、配电及用电四个部分，在对电力系统进行整体能效分析及建模时，常常基于上述四个部分分别建模[2]。由于能源互联网以电力系统为核心，因此面对园区能源互联网项目的整体能效建模，我们同样可以参考电力系统的整体能效建模方式。

与电力系统不同的是，园区能源互联网项目通常没有大容量的发电机组，取而代之的是分布式能源系统，能实现冷热电三联供；在能源的传输方面，园区能源互联网在输配电线路的基础上搭建了冷热传输网，实现了多种能源的传输；在用能方面，用能主体主要是工业企业。此外，储能系统由于在调度及抑制发电功率波动方面等的特殊优势，同样在园区能源互联网项目中得到广泛应用。

基于上述分析，我们将园区能源互联网项目分为供给侧、传输网、需求侧及储能这四个模块，下文将分别构建这四个模块的能效评估指标体系。

1.1 面向供给侧的能效评估指标体系

供给侧的研究对象是分布式能源系统，它是建立在用户附近的能源综合利用系统，燃料以天然气为主，可再生能源为辅，可以同时或单独输出冷、热、电等二次能源，直接满足用户的不同需求。分布式能源系统的类型多种多样，包括光伏发电、风力发电以及基于燃气轮机的冷热电联产等能源综合利用系统。基于其共同点本文建立如图1所示能效评估指标体系。

1.2 面向传输网的能效评估指标体系

1.2.1 电网的能效评估指标体系

对于园区能源互联网项目，电能的传输是借助配电线路完成的，在传输的过程中总会有能量的损耗；同时，由于配电线路与分布式电源发电侧、园区外输电侧及园区内负荷侧的电压等级有差异，因此变压器同样在电能的传输中扮演着关键作用，在变压器升降压的过程中也存在能量的损耗。由此，我们可以认为，园区电网的能耗主要集中在配电线路和变压器这两种设备上。

基于上述分析，本文以变压器能效指标及配电线路能效指标为一级指标，分别建立了配电线路静态指标、动态指标、损耗指标、变压器静态指标、动态指标、损耗指标等6个二级能效指标，进一步对二级能效指标进行分解，最终可得到完整的电网能效评估指标体系[3]，如图2、图3所示。

1.2.2 冷热传输网的能效评估指标体系

在工業园区冷热电三联供系统中，冷量和热量分别是在管道中以冷水和热水的形式从源侧传输到负荷侧，考虑到冷水和热水在传输过程中的能耗原理大体相同，因此本文以冷水的传输为例建立冷传输网的能效评估指标体系，热传输网的能效评估可从中获得参考。

在冷水的传输过程中，冷冻水泵和冷却水泵起到了动力作用，冷水管道起到了载体作用，而对于工业园区的能源互联网项目而言，由于工业园区的区域较大，因此冷冻水泵需要两次压泵。因此，在建立冷传输网的能效评估指标体系时，本文分别以冷冻水一次泵、二次泵、冷却水泵能效指标和输冷管道能效指标为一级能效指标，建立了如图4、图5所示的能效评估指标体系[4]。endprint

1.3 面向需求侧（工业企业）的能效评估指标体系

考虑到工业园区的企业数量较多，不同工业园区的企业类型也存在较大差异，如对每种类型的企业都建立相应的能效评估指标体系，工作量巨大并且实际效果不明显，因此，本文以电参数作为评价指标，构建一个面向工业园区不同企业的能效评估指标体系[5]，如图6所示。

1.4 面向储能系统的能效评估指标体系

在工业园区能源互联网项目中，电动汽车作为一种特殊的储能装置将得到广泛的应用。本文主要对电动汽车充换电过程进行能效评估，建立评估指标体系[6]。

2 园区能源互联网的综合能效评估指标体系构建

由于园区能源互联网综合能效评估指标体系下包含的模块众多，对问题的描述具有模糊性，很难用确切的定量关系表示。模糊算法是一种处理模糊信息的有效工具。因此，本文采用模糊算法，整合上述四个模块各项指标，进行园区能源互联网综合能效评估指标体系的构建。

应用模糊算法首先要确定隶属度函数。本文采用的方法是模糊统计法，并且是在初步确定大概函数的基础上不断“学习”修改，最终得到有效的隶属函数。我们在进行模糊统计时，重复n次试验，其中m次，则m/n为μo对A的隶属频率t。

随着n增大，隶属频率会趋于某一稳定值，这一稳定值便定为μo对A的隶属度μA（μo）。

为实现对上文各类指标和因素的重要性进行排序，最后为园区能源互联网的综合能效评估指标体系的确立提供科学的指标权重值，本文采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）。

用AHP层次分析法确定上中确定的指标权重的步骤可用如下框图表示：

园区能源互联网的综合能效评估指标体系的构建，还需把园区能源互联网的综合能效分为优质、良好、中等、合格、不合格五个等级，表示为评判集表示为

然后确定影响目标等级的各单项指标，本文纳入评价体系的首层指标有面向供给侧、传输网、需求侧和储能互联网能效评估指标，则指标集表示为

再定义各指标隶属度大小与园区能源互联网综合能效等级的关系如下：

由前文介绍的模糊统计法可得各单项指标的隶属度，再分别计算四个首层指标落在上述五个等级的几率，推导出单指标评判矩阵R

（4）

作模糊矩阵的变换和运算

最终可根据归一化处理和最大隶属度原则确定园区能源互联网综合能效的等级。

3 结语

本文旨在得出园区内能源互联网的综合能效评价体系，首先对园区能源互联网项目的整体能效建模，将园区能源互联网项目分为供给侧、传输网、需求侧及储能这四个模块，分别构建这四个模块的能效评估指标体系。然后综合分析，采用模糊算法来评价园区内能源互联网的综合能效。先用模糊统计法确定隶属函数，再根据层次分析法确定权重，最终依据此方法成功建立了园区内能源互联网的综合能效评价体系。

参考文献

[1] 吴荣炜.绿色产业园区能源互联网实践——上海金山工业区能效环控管理服务平台[J].上海节能，2016（10）：545-548.

[2] 刘欢.基于电力系统整体能效的电网运行与规划研究[D].东南大学，2016.

[3] 张星星.电网设备能效評估方法及应用研究[D].湖南大学，2016.

[4] 张少良.云计算工业园区CCHP系统优化研究[D].重庆大学，2014.

[5] 孟金岭，胡嘉骅，文福拴，等.利用电参数的工业用户能效模糊综合评估[J].电力建设，2016（11）：16-22.

[6] 范钰波.电动汽车有序充电及充换电设施能效研究[D].华北电力大学，2014.endprint