[发明专利]一种台区能源系统建模方法及系统

说明书

本发明涉及一种台区能源系统建模方法，包括如下步骤：构建能源终端；获取风光发电功率预测数据；考虑经济和环境两个指标，得到台区的能源系统模型；利用差异进化算法对台区的能源系统模型进行优化求解。本发明还涉及一种台区能源系统建模系统，包括能源终端、风光发电功率预测数据获取模块、台区能源系统模型构建模块以及台区能源系统模型优化求解模块。本发明能够充分感知柴油发电、设备用能、电价等信息，同时对风光发电功率进行预测，利用获得的数据，使能源生产和消耗协调配合，充分利用可再生新能源，对整个能源系统进行经济和能源的双指标优化。

技术领域

本发明属于电力供需互动领域领域，特别是一种台区能源系统建模方法及系统。

背景技术

能源问题事关人类社会可持续发展的前程。随着多种可再生新能源的引入，对于优化能源结构、协调能源生产与需求的需要日益显著。

目前，在很多场景中，经济优化和环境优化都是难题。一方面，柴油发电、用户用电、新能源发电、能源系统与外部交互等都会带来成本问题；另一方面，环境问题的日益严峻，环境效益成为了另一个重要指标。如何规划台区能源系统，使其在经济型和环保性上取得权衡成为了重要课题。

但是，目前还没有一套有效的方法和系统，能够对整个能源系统进行经济和环境的双指标优化，还不能满足当前的可持续发展需要。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种台区能源系统建模方法及系统。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种台区能源系统建模方法，包括如下步骤：

步骤一：获取天气测量数据，获取风光发电功率数据；

步骤二：获取用能数据、柴油机参数，获取电池储能单位运行费用和外部电价信息，结合所述的风光发电功率预测数据，经济和环境两个指标，得到台区的能源系统模型：

其中，α为偏好因子，F_co为运行费用，F_EB为气体排放系数，F_co^*为运行费用的基准值，即气体排放系数最优时的运行费用；F_EB^*为气体排放系数的基准值，即运行费用最低时的气体排放系数；

步骤三，利用差异进化算法对台区的能源系统模型进行优化求解。

而且，所述获取天气测量数据，获取风光发电功率预测数据的方法为：

步骤1，基于数值天气预报获取风光互补发电站的天气测量数据；

步骤2，将风光互补发电站的天气测量数据结合风光互补发电站的其他条件数据建立风光发电功率预测模型；

步骤3，根据建立的风光发电功率预测模型得出风光发电功率预测数据。

而且，所述风光互补发电站的天气测量数据包括下述中的至少一种：光照强度；温度；风速；风向；气压。

而且，所述风光互补发电站的其他条件数据包括下述中的至少一种：地形；地貌；风机排列；光伏组建的倾角和方位角。

而且，所述建立风光发电功率预测模型使用神经网络的方法建立，其方法为：

通过风光互补发电站历史数据的训练，利用非线性映射将输入层的天气测量数据及其他条件数据映射到隐藏层，再由隐藏层映射到输出层，通过不断改变这个非线性函数的参数使输出结果与实际误差最小，训练完成后输入天气测量数据，输出的结果为风光发电功率预测数据。

而且，所述利用差异进化算法对台区的能源系统进行优化求解的方法，包括如下步骤：