[发明专利]一种新能源电站全生命周期的规划决策方法及系统

权利要求书

1.一种新能源电站全生命周期规划决策方法及系统，其特点在于基于机器学习和最优化决策模型，从社会成本、经济成本、时间成本三个维度进行综合评估，选取新能源电站全生命周期的最优规划方案，其特征在于，包括如下步骤：

S1：基于大数据和机器学习算法，搭建所需的基础方案库、方案信息库以及方案关系库；

S2: 针对给定新能源电站设计方案，一键生成拟建新能源电站全生命周期方案集；

S3：基于碳排放评估系统，对S2生成的新能源电站全生命周期方案集进行评估，并形成对应碳排放及碳资产数据集；

S4：基于经济效益评估系统，对S2生成的新能源电站全生命周期方案集进行评估，并形成对应经济效益数据集；

S5：基于项目周期评估模型，对S2生成的新能源电站全生命周期方案集进行评估，并形成对应项目周期数据集；

S6：基于最优化模型，对S3生成的碳排放及碳资产数据集、S4生成的经济效益数据集和S5生成的项目周期数据集进行模拟分析，根据运行结果，将新能源电站全生命周期方案集中的方案进行排序对比，得出最优化方案及建议。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1包括：通过分析原材料获取、生产制造、采购运输、施工建设、电站运行、运营维护，回收处理共七个新能源电站全生命周期阶段的已有案例、专家经验和网络/平台数据，利用大数据挖掘技术构建可行的基础方案库、方案信息库以及方案关系库，其特征在于，所述步骤S1中构建的基础方案库中包括新能源电站原材料获取、生产制造、采购运输、施工建设、电站运行、运营维护，回收处理等环节的具体可执行方案；所述步骤S1中构建的方案信息数据库中包括基于碳核算方法估算的碳排放数据、相关供应链信息、对应方案收入支出等数据；所述步骤S1中构建的方案关系数据库是基于基础方案库和方案信息数据库，采用机器学习模型，抽取相互关系，对电站各生命周期阶段的关系及相邻上下游方案的可配合程度进行关系构建，包括所有可行的电站全生命周期方案；方案库、方案信息数据库、以及方案关系数据库均可通过选择性或定时更新模型参数，实现自更新。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2包括：基于拟建新能源电站的初始规划方案，根据已规划阶段需要满足的特性和基础需求，利用机器学习将其与基础方案库、方案信息库及方案关系数据库中的方案识别关键词进行匹配，生成新能源电站全生命周期规划方案集。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3包括：基于步骤1中构建的方案信息库及步骤S2构建的新能源电站全生命周期规划方案集，采用人工智能匹配及碳排放评估系统模拟，实现对新能源电站全生命周期的碳排放量预估及碳资产价值预估，并生成对应新能源电站全生命周期碳排放及碳资产数据集。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中的碳排放评估系统，包括：

(i) 全生命周期碳排放量估算模型：

Elc ＝ Em + Ep + Et + Ec + Eo + Es + Er （1）

式中：Elc为新能源电站全生命周期碳排放量；Em为新能源电站原材料获取阶段碳排放量；Ep为新能源电站生产制造阶段碳排放量；Et为新能源电站采购运输阶段碳排放量；Ec为电站施工建设阶段碳排放量；Eo为电站运行过程的碳减排量；Es为电站运营维护阶段的碳排放量；Er为电站产品回收处理阶段碳排放量；

(ii) 全生命周期碳资产价值估算模型：

NPV(Elc)＝NPV(Am * Em) + NPV(Ap * Ep) + NPV(At * Et) + NPV(Ac * Ec) + NPV(Ao * Eo) + NPV(As * Es) + NPV(Ar * Er) （2）

式中，NPV(Elc)为新能源电站全生命周期碳资产价值净现值，其中，假设在七个不同周期阶段，碳价格指数分别为Am, Ap, At, Ac, Ao, As, Ar，为适用于不同时期，指数也根据市场波动预测情况，实现自更新。