[发明专利]园区能源站多能协同运行系统、方法、设备和存储介质

权利要求书

1.一种园区能源站多能协同运行系统，其特征在于，包括：设备层和仿真层；

所述设备层，用于对园区能源站内设备的数据进行采集并发送；和用于基于最优运行策略对所述设备进行控制；

所述仿真层，用于通过基于设备层构建的数字孪生体，利用设备层提供的数据进行仿真计算，得到各设备的状态和最优运行策略并发送。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述仿真层，包括：负荷预测算法模块、人工智能算法模块和数字孪生体模块；

所述数字孪生体模块与设备层连接；所述数字孪生体模块基于设备层的各设备构建，用于基于设备层的历史数据，确定设备的实时状态并发送；和用于对人工智能算法模块制定的最优运行策略进行发送；

所述负荷预测算法模块，用于基于长短期记忆网络，对设备层提供的历史数据进行负荷预测得到负荷预测数据；

所述人工智能算法模块，用于基于所述数字孪生体模块，结合所述负荷预测数据，以各设备的协同量最优为目标进行日前仿真计算得到设备的最优运行参数，并基于所述设备的最优运行参数制定设备的最优运行策略；

其中，所述各设备的协同量包括下述中的一种或多种，经济性、能效、碳排放量和可再生能源利用率。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，数字孪生体的构建，包括：

基于各设备的历史数据，采用数据-机理联合驱动的建模方法，构建所述设备的数字模型；

基于所有的数字模型得到设备层对应的数字孪生体；

其中，所述数据-机理联合驱动的建模方法基于数据驱动模型和机理模型进行建模。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据-机理联合驱动的建模方法，包括：

数据-机理联合驱动的并联型架构模型建模方法，或数据-机理联合驱动的串联型架构模型建模方法；

其中，所述并联型架构模型，以设备的历史数据为输入参数；通过数据驱动模型和机理模型分别对设备的历史数据进行计算，并将计算结果进行求和得到设备的状态；以所述设备的状态为输出参数；

所述串联型架构模型，以设备的历史数据为输入；通过机理模型和数据驱动模型依次对设备的历史数据进行计算，并通过设备的实时数据对所述数据驱动模型进行修正，得到设备的状态；以所述设备的状态为输出参数。

5.如权利要求1所述的系统，还包括：交互层；

所述交互层，用于基于仿真层提供的最优运行策略生成调度指令，并发送至设备层和仿真层；和用于基于设备层提供的数据和仿真层提供的设备的状态，进行设备状态的评价、预警和展示；

所述交互层通过接口与设备层和仿真层连接；

所述调度指令，用于对所述设备层的设备和仿真层的数字孪生体模块进行控制。

6.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述设备，包括下述中的一种或多种：

热电联产机组、光伏组件、燃气锅炉、电制冷机、吸收式制冷机、输电线路、供热管道、供冷管道、供水管道、蓄电池、储热水箱、储冷水箱、空调、冰箱、充电桩、电动汽车和电热水器。

7.如权利要求1、2、3、4或5所述的系统，其特征在于，所述数据，包括下述中的一种或多种：

热电联产机组的压力、热电联产机组的温度、热电联产机组的流量、燃气锅炉的压力、燃气锅炉的温度、燃气锅炉的流量、吸收式制冷机的压力、吸收式制冷机的温度、吸收式制冷机的流量、光伏组件的电压、光伏组件的电流、光伏组件的温度、电制冷机的功率、电制冷机的温度、蓄电池的容量、蓄电池的功率、储热水箱的温度、储热水箱的流量、蓄冷水箱的温度、蓄冷水箱的流量、环境温度、压力、光照数值、设备的额定功率、设备的额定容量、设备的效率、设备的能效比和设备的占地面积。

8.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述设备层的实时数据和历史数据，按园区能源站内设备的不同数据精度需求进行采集；包括下述中的一种或多种：秒级、分钟级和小时级。