[发明专利]一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法及装置，涉及综合能源技术领域，为解决现有技术中无法实现按需供能的能源系统的运行目标的问题而发明。该方法主要包括：根据历史天然气消耗量，以及与之对应的历史发电量、历史余热烟气热量和历史余热热水热量，训练第一BP神经网络模型；计算预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量；建立燃气内燃机组的替代模型；建立分布式能源系统利润的目标函数；以目标函数结合系统运行的主要限定条件，建立分布式能源系统优化调度模型；将实时用户需求输入优化调度模型，计算分布式能源系统的系统设备的运行参数。本发明主要应用于调度分布式能源系统的能源分配过程中。

技术领域

本发明涉及综合能源技术领域，特别是涉及一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法及装置。

背景技术

分布式能源系统是一个具有复杂性、多层次性的巨系统。制定合理的分布式能源系统运行机制有利于促进能源利用提质增效和环境友好型社会建设，对实现一次能源的综合利用，优化能源结构，起着重要作用。分布式能源系统的运行机制的优化建模是制定高效的运行机制、建立安全的能源供应体系的重要方法。因此，如何建立分布式能源系统的运行机制优化模型和生成最佳运行方案，在分布式能源系统的大力发展和推广阶段显得至关重要，具有非常重要的现实意义。

目前，随着分布式能源投运项目的增多，项目的运行管理问题和传统运行机制优化方案的弊端逐渐显现：(1)分布式能源系统的日常运行依赖管理人员的经验调控机组运行生产，缺少科学的管理方法和体系，导致在生产调度过程中不能很好的适应不断变化的生产系统，无法使整个能源系统处在最佳的负荷和运行状态；(2)运行过程中缺乏有效的监测、反馈和调控机制，无法随时根据运行边界参数的变化调整机组运行状态，经常出现供能过量或不能满足用户需求的情况，导致能源浪费及业主体验不佳等现象；(3)分布式能源运行机制优化方案中对用户需求的设定主要是建立在对历史和当前数据的分析上，往往忽视了温度、日照时长、相对湿度、风速等气象要素的影响，导致供需失衡；(4)内燃机作为分布式能源系统的重要组成部分，其运行影响着整个机组的性能和效率。但是，由于内燃机系统具有时变、多变量、强耦合、扰动频繁等特点，对整个系统建立精确的数学模型非常困难，采用传统的机理建模很难得到高精度和实时性强的满意模型，直接影响后续系统最优运行方案的生成。

现有技术中，采用建立冷-热-电综合能源系统成本运行最小化的目标函数，然后根据所述目标函数，确定优化变量和约束条件，再按照所述优化变量和约束条件，基于ADMM-like算法建立冷-热-电综合能源系统的分布式优化调度模型，获取优化计算结果，最后根据所述优化计算结果确定冷-热-电综合能源系统的运行参数。通过前述方法，能够解决传统运行机制优化方案的部分弊端，但是仍然无法真正实现按需供能的能源系统的运行目标。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法及装置，主要目的在于解决现有技术中无法实现按需供能的能源系统的运行目标的问题。

依据本发明一个方面，提供了一种基于智能算法的分布式能源系统优化调度方法，包括：

根据历史天然气消耗量，以及与所述历史天然气消耗量对应的历史发电量、历史余热烟气量和历史热水量，训练第一BP神经网络模型，所述第一BP神经网络模型用于预测天然气消耗量能够产生的发电量、余热烟气热量和余热热水热量；

将预置天然气消耗量输入所述第一BP神经网络模型，计算所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，所述预置天然气消耗量至少包括一个天然气消耗量的数据值；

根据所述预置天然气消耗量、以及与所述预置天然气消耗量对应的发电量、余热烟气热量和余热热水热量，基于回归分析算法，建立燃气内燃机组的替代模型；

根据所述替代模型，建立分布式能源系统利润的目标函数，所述分布式能源系统的系统设备包括所述燃气内燃机组、吸收式溴化锂机组、离心式制冷机组和燃气锅炉；