[发明专利]一种灵活固定资源供能系统仿真模型构建方法

说明书

本发明公开了一种灵活固定资源供能系统仿真模型构建方法，包括以下步骤：基于卫星遥感技术和神经网络方法识别西南边跨境地区的用能特点、建筑形态，确定典型区域边跨境区域供用能系统形式和季节迁移特性；采用大数据聚类算法确定边跨境区域典型综合能源系统的模型形式和主要边界条件参数；基于典型边跨境区域季节迁移特性和模拟的特征结合进行研究，完成典型动态模拟模型的区域季节迁移特性归一；采用蒙特卡洛方法完成区域灵活和固定资源供能特征的因子权重提取。本发明突破了面向西南边跨境区域基础数据难获取、典型灵活固定资源供用能系统仿真模型缺失、仿真建模难度高、仿真计算准确性差、不可复制推广的难题。

技术领域

本发明涉及区域用能系统动态仿真模型技术领域，尤其涉及一种灵活固定资源供能系统仿真模型构建方法。

背景技术

我国西南地区是连接东南亚国家的重要纽带，与缅老越接壤地区城镇规模扩张迅猛，近年来边跨境区域能源需求快速增长。在我国碳达峰碳中和战略目标推动下，西南边跨境地区在注重经济发展的同时，也需要关注区域低碳发展和节能降碳潜力。然而，边跨境地区产业受到政策等影响较大，区域用能在地理上呈现出随机性和迁移性，在时间上呈现季节规律性，还兼具突发性和不可预测性。边跨境区域存在季节迁移特征不清晰、区域灵活固定资源耦合供能特性难提取、区域供能系统仿真难度高等问题。因此，急需研究西南边跨境区域用能特性和灵活固定资源供能系统仿真模型构建方法，为西南边跨境区域灵活固定资源供能系统仿真分析提供重要工具，这对预测分析西南边跨境地区多能源系统特性、解决边跨境区域能源供应问题、支持少数民族地区电网现代化发展具有重要意义。

目前，随着节能减碳工作的推进，国内外已有研究开展了区域综合能源系统的模型建模相关工作。能源系统动态建模仿真方法大多采用“正向模拟法”和“逆向模拟法”。黑箱模型法是最常用的逆向模拟方法，需要建立系统用能与室外参数、能源系统设备特性等因素间的回归模型，包括基于统计方法和基于人工智能算法的建模方法。黑箱模型法仿真负荷简单直接，但是模型的各项系数没有物理意义，且十分依赖数据样本的数量和质量。正向模拟法直接对用户物理过程建立白箱模型，不需要大量的实测数据即可准确模拟用户的动态能源负荷。国内外已经开发了正向建模仿真的模拟平台，如TRNSYS、DOE、EnergyPlus、DeST等，也可以通过对区域内所有单体用户的能源负荷建模仿真，并对其求和可整个区域的集群能源需求和特新。此外，基于区域尺度能源消费等历史数据，利用统计学方法建立园区多种能源模型，或者基于深度学习等智能算法，也可以实现建筑及区域用能系统的建模仿真。

通过对国内外区域用能系统动态仿真模型及建模方法研究现状的梳理，发现现有研究存在以下问题：一是适用范围局限，现有能源系统仿真模型通常基于某具体项目、某一类型的能源系统进行研究，无法大规模推广，并且对西南边跨境区域的用能特性相关研究处于空白。二是能源系统基本信息和数据难以获取，传统建模方法需要基于大量实际调研和测试的详细能源系统信息建模，西南边跨境区域的相关用能特性信息数据和资料的搜集整理工作难度大、工作量大，对能源系统模拟的详细程度要求高，涉及建筑全部能源系统关键部件的动态模拟和个别部件的模拟工具的开发，实现难度较大。三是区域用能习惯作息是影响能源系统的重要因素和模型的输入参数，对仿真模拟的准确性具有重要影响，但是现有模型未考虑西南边跨境地区用能特点，无法直接用于西南变跨境区域能源系统的仿真分析。四是西南边跨境区域综合能源系统的模型类型多，系统差别大，计算模型数量多，数据整理、分类、处理工作繁琐，为保证数据准确，需对仿真计算数据同实际能耗数据进行对比，并对建筑负荷仿真模型进行校准、修正、验证，验证工作量和工作难度大。

为此，提供了一种灵活固定资源供能系统仿真模型构建方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明所述的一种灵活固定资源供能系统仿真模型构建方法，形成了“西南边跨境典型供用能系统选取-模型参数大数据聚类-季节迁移特性提取-模型建模与校验”的解决方案，解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：