[发明专利]一种CCHP系统调度评价方法

权利要求书

1.一种CCHP系统调度评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：从历史和实时数据集中获取CCHP系统中风电输出功率数据、太阳能光伏输出功率数据，构建CCHP系统输入矩阵；

获取CCHP系统的冷热电负荷数据，构建CCHP系统输出数据矩阵；

S2：对随机变量风速、风向、光照强度、负荷进行处理；

S3：构建CCHP系统能源调度模型；

S4：计算CCHP系统各目标权重；

S5：负荷动态关联规则挖掘；根据各目标权重，制定CCHP系统调度方案，确定电能转化为热能、冷能的转化率、热能转化为冷能的转化率，并对调度方案采用IFL_kV进行综合评价，选择最佳调度方案。

2.根据权利要求1所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S1中CCHP系统输入矩阵为：

其中x_ini1、x_ini2、x_ini3、x_ini4分别为CCHP系统的输入量包括：风电输出功率、太阳能光伏输出功率、燃料输消耗量、电网电能使用量。

3.根据权利要求1所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S1中CCHP系统输出数据矩阵为：

其中x_oi1、x_oi2、x_oi3、x_oi4分别为CCHP系统输入的电能、热能、冷能以及CO₂排放量。

4.根据权利要求1所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

S2.1：使用关键点集合表示时间序列，进行降维计算；

S2.2：根据基于兰氏距离的模糊多准则算法，对降维计算的时间序列进行聚类；

S2.3：利用动态聚类算法对经模糊多准则算法聚类后的时间序列进行演化聚类。

5.根据权利要求4所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，关键点需满足以下条件之一：

其中，(x_i,y_i)为时间序列的关键点，i为数据类别。

6.根据权利要求4所述的CCHP系统调度评价方法，其特征在于，S2.2中的聚类公式为：

其中，n为数据类别总量，j为序列类别，k为聚类个数，X_i为时间序列，C_j为第j类质心序列，为时间序列长度为m时的数据对象x_ij属于第i类的隶属度，d^L为兰氏距离；

其中，模糊时间序列的中心序列矩阵，u_ij和c_j迭代如下：

其中d()为距离函数，x_j为时间序列中的数据，c_j∈C_j。