[发明专利]一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法及系统

说明书

本公开提供了一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法及系统，包括以下步骤：构建电采暖建筑的动态传热模型，确定动态传热优化模型；基于动态传热优化模型，通过遗传算法对电采暖热负荷模型进行参数的训练与寻优，确定电采暖热负荷需求调节的最优方案；所述通过遗传算法对电采暖热负荷模型进行参数的训练与寻优，具体包括：计算电采暖热负荷的适应度并进行适应度大小的排序，创建初始的热负荷数据种群；对初始热负荷数据种群中的电采暖热负荷进行选择、交叉和变异操作，在电采暖总的热负荷不变的前提下，结合峰谷电价、罚函数进行参数寻优，实现电采暖热负荷需求的优化调节。

技术领域

本公开属于电能计量技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着对空气质量等级要求的提升，北方地区越来越多的用户选择电采暖来代替传统的烧煤采暖。现有技术中，对电采暖热负荷需求的优化调节时将适于人类生活和工作的环境温度作为唯一的温度设定值，这就导致了对热量需求较低区域的大量能源消耗，进而增加了电采暖的成本。

据发明人了解，电采暖热负荷需求的优化调节不仅仅只有用户的热需求这一因素，建筑的能耗特性、电价的分时段特性也对电采暖热负荷需求的优化调节存在着较大影响，而现有技术中却缺乏这些影响因素的综合分析。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本公开提出了一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法及系统，充分考虑不同用户热需求特性，建立电采暖建筑的动态传热优化模型，基于遗传算法分析并构建电采暖负荷优化调节模型，充分结合峰谷电价、建筑物的蓄热特性进行建筑内实际室温的优化调节，基于罚函数实现满足建筑内最大热舒适度时电采暖热负荷的优化调节。

为了实现上述目的，本公开采用了如下的技术方案：

本公开的第一方面提供了一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法。

一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法，包括以下步骤：

构建电采暖建筑的动态传热模型，确定动态传热优化模型；

基于动态传热优化模型，通过遗传算法对电采暖热负荷模型进行参数的训练与寻优，确定电采暖热负荷需求调节的最优方案；

所述通过遗传算法对电采暖热负荷模型进行参数的训练与寻优，具体包括：

计算电采暖热负荷的适应度并进行适应度大小的排序，创建初始的热负荷数据种群；

对初始热负荷数据种群中的电采暖热负荷进行选择、交叉和变异操作，在电采暖总的热负荷不变的前提下，结合峰谷电价、罚函数进行参数寻优，实现电采暖热负荷需求的优化调节。

本公开的第二方面提供了一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化系统。

一种基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化系统，采用了第一方面所述的一种电采暖热负荷需求的优化调节方法，包括：

动态传热优化模型构建模块，被配置为：构建电采暖建筑的动态传热模型，确定动态传热优化模型；

优化调节模块，被配置为：基于动态传热优化模型，通过遗传算法对电采暖热负荷模型进行参数的训练与寻优，确定电采暖热负荷需求调节的最优方案。

本公开第三方面提供了一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的基于遗传算法的电采暖热负荷需求优化方法的步骤。

本公开第四方面提供了一种电子设备。