[发明专利]局域网络多能互济最优化调度方法及装置在审
| 申请号: | 202110184766.X | 申请日: | 2021-02-10 |
| 公开(公告)号: | CN112884221A | 公开(公告)日: | 2021-06-01 |
| 发明(设计)人: | 田海亭;仲福森;田立国;蒲一帆;朱磊 | 申请(专利权)人: | 北京国奥云高科技有限公司 |
| 主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F30/25;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/04 |
| 代理公司: | 北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙) 11664 | 代理人: | 王一 |
| 地址: | 100086 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 局域网络 多能 互济 优化 调度 方法 装置 | ||
1.一种局域网络多能互济最优化调度方法,其特征在于,包括:
计算局域网络中分布式电源和电/冷/热负荷预测值;
基于所述分布式电源和电/冷/热负荷预测值,建立以运行费用为目标的局域网络多能互济最优化调度模型;
基于所述局域网络多能互济最优化调度模型,对局域网络的能源费用和用能量进行最优求解。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述局域网络包括分布式电源和储能电池,综合运行电、气、热能源提供电负荷、冷负荷和热负荷。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,计算局域网络中分布式电源和电/冷/热负荷预测值还包括:
根据局域网络中分布式电源的运行历史数据、外购电历史数据、制冷历史数据和供热历史数据以及对应的时间、气象预报数据,建立神经网络模型的训练样本;
根据所述训练样本对神经网络模型进行训练;
将待预测的日期、气象预报数据输入所述训练好的神经网络模型中,得到分布式电源和电/冷/热负荷预测值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,
所述神经网络模型是根据大量局域网络中分布式电源的运行历史数据、外购电历史数据、制冷历史数据和供热历史数据以及对应的时间、气象预报数据训练得到的;
根据所述训练样本对神经网络模型进行迁移训练。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,建立以运行费用为目标的局域网络多能互济最优化调度模型包括:
建立局域网络中各个设备的数学模型以及约束函数模型,基于各个设备的数学模型以及约束函数模型,建立局域网络多能互济最优化调度模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述局域网络多能互济最优化调度模型如下:
一定时间内的局域网络运行成本=电价*外购电功率+气价*外购气流速+热价*外购热流速+分布式电源运行成本+储能电池运行成本。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,对局域网络的能源费用和用能量进行最优求解包括:
通过上述各个设备的约束函数模型建立约束条件矩阵,对各模型的输出结果进行约束截断;
获得满足约束条件矩阵的一定时间内的用能量,并根据能源价格确定能源费用;
对能源费用和用能量进行最优求解。
8.一种局域网络多能互济最优化调度装置,其特征在于,包括:
预测模块,用于计算局域网络中分布式电源和电/冷/热负荷预测值;
模型建立模块,用于基于所述分布式电源和电/冷/热负荷预测值,建立以运行费用为目标的局域网络多能互济最优化调度模型;
最优求解模块,基于所述局域网络多能互济最优化调度模型,对局域网络的能源费用和用能量进行最优求解。
9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器上存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1~7中任一项所述的方法。
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