[发明专利]基于大数据的生物质智慧供能系统及方法

权利要求书

1.基于大数据的生物质智慧供能系统，其特征在于，包括：锅炉(1)、蒸汽机轮(2)、发电机(3)、水库(4)、水轮机(5)、风力发电机(6)、电力调控设备(7)及电力存储设备(8)；所述锅炉(1)、蒸汽机轮(2)、发电机(3)电力调控设备(7)及电力存储设备(8)依次连接；所述水库(4)、水轮机(5)、电力调控设备(7)及电力存储设备(8)依次连接；所述风力发电机(6)、电力调控设备(7)及电力存储设备(8)依次连接。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的生物质智慧供能系统，其特征在于，所述锅炉(1)、蒸汽机轮(2)、发电机(3)将农业、畜牧业、渔业和生活垃圾等的废弃有机物，即生物质，通过燃烧的方式，将这些生物质转换为电能。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的生物质智慧供能系统，其特征在于，所述水库(4)、水轮机(5)通过海水涨潮与退潮时产生的水位差，将潮汐能转化为电能。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的生物质智慧供能系，其特征在于，所述风力发电机(6)通过风带动其叶片，将风能转化为电能。

5.根据权利要求1所述的基于大数据的生物质智慧供能系统，其特征在于，所述电力调控设备(7)根据用电端的实时用电情况进行电力分配，并结合峰谷电价，通过优化后的樽海鞘群算法，对各个能源的发电功率进行控制与优化，即在电价高于生物质发电成本，包括生物质采购成本及设备运行成本的和时，增加生物质的发电功率，将更多的电力送入电网；在电价低于生物质发电的成本时，减少生物质的发电功率，降低发电成本。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的生物质智慧供能系统，其特征在于，所述电力存储设备(8)将所产生的电力进行暂时存储后，根据电力调控设备(7)的电力分配结果提供给用户端，并将多余电力送入电网。

7.一种根据权利要求1所述的基于大数据的生物质智慧供能系统的方法，其特征在于，基于优化后的樽海鞘群算法的控制各个能源发电功率控制方法，具体包括如下步骤：

(1)建立目标函数，根据用电端的用电情况，并结合峰谷电价，对控制各个能源的发电功率进行优化调节；

(2)建立樽海鞘群种群位置公式，并利用混沌映射进行初始化，公式如下：

式中：为当前代樽海鞘跟随者i在第j维空间的位置；N为樽海鞘群的种群规模，D为空间维度，l为当前迭代次数；u为(0,1)之间均匀分布的随机数；h∈[0,H]为当前混沌迭代步数，当h＝0时，表示开始混沌迭代前樽海鞘个体i在第j维空间对应的位置，是(0,1)之间均匀分布的随机数，混沌结束得到将其转换到个体的搜索空间，模拟出樽海鞘群的运动轨迹；

(3)计算每个个体的适应度值，对适应度值进行排序，确定食物位置，即当前条件下各能源在其经济效益最高时的发电功率，并判断是否达到终止条件，若达到终止条件，则输出最终结果，若未达到终止条件，则跳到步骤(4)；

(4)领导者位置更新，公式如下：

式中：F_j为当前代食物源在第j维空间的位置，ub_j，lb_j为第j维搜索空间的上、下限，c₂，c₃为(0,1)之间均匀分布的随机数，分别用来决定移动的步长和方向，在领导者更新公式中起到调节位置作用；系数c₁是樽海鞘群算法最重要的参数，用于平衡算法的勘探和开发，c₁随迭代次数的增加而自适应递减，c₁的取值范围如公式所示：

(5)跟随者根据牛顿运动定律更新位置，公式如下：

式中：为第i个跟随者在第j维上的位置，i≥2，t是时间，在算法中迭代次数为时间，即t＝l，ν₀为初速度，加速度Δl为迭代次数差值，且初速度为0，并将收敛因子δ作为振荡惯性权重进行优化，公式可表示为：

式中：分别为上一代中樽海鞘跟随者i，i-1在第j维空间的位置；

(6)计算食物是否在搜索空间范围内，若在范围内，则跳到步骤(7)，并输出最后结果，若不在范围内，则跳到步骤(3)；

(7)计算每个个体的适应度值，以确定食物位置、局部最优解，并利用变异算子对食物位置进行变异操作，公式如下：

式中：k₁、k₂、t_m均为(0,1)之间均匀分布的随机数。