[发明专利]一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法

权利要求书

1.一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，包括：

专变用户数据采集，并针对专变用户数据进行预处理；

在基于STN状态任务网络所描述的生产流程中，通过对各节点设置合理的约束条件，建立专变用户用电管理模型；

建立基于用电性质的专变用户用能优化模型，对专变用户用能优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，所述针对专变用户数据进行预处理包括：针对专变用户数据进行数据筛选、聚类分析与聚类有效性验证。

3.根据权利要求2所述的一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，所述数据筛选包括：

对专变用户数据中无效空白数据过多的样本数据进行剔除；

通过平均值法修正剩余样本数据中的离群值；

利用线性回归模型拟合样本数据中已有数据点补全剩余样本数据中少量的空白数据，形成完整的专变用户用电数据集。

4.根据权利要求2所述的一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，所述聚类分析与聚类有效性验证包括：

对专变用户用电数据集中的专变用户数据采用kmeans聚类算法进行聚类分析，形成多场景下的专变用户数据典型日负荷曲线；

采用MATLAB中evalclusters函数所提供的silhouette方法进行聚类效果的评估，根据有效性最高的分类数形成专变用户数据典型日负荷曲线聚类场景数。

5.根据权利要求1所述的一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，所述基于STN状态任务网络所描述的生产流程包括：

设定任务节点j有m个运行工况，其中工况k对应的用电功率为p_j,k，所需工人数为w_j,k，物料i消耗率为α_i,j,k，物料i产率为β_i,j,k，以0-1变量Z_j,k,t表示任务j的工况k在时刻t所对应的运行状态变量；Z_j,k,t取1/0分别表示任务节点j在时刻t运行/不运行在工况k，任务节点j在时刻t的用电功率P_j,t可按下式计算:

所有任务的用电功率之和即为生产设备的用电功率:

式中，P_t^p为时刻t工业用户的生产设备用电功率；

任务节点j在时刻t的工人数量w_j,t、物料消耗率c_i,j,t和产率g_i,j,t可分别计算：

6.根据权利要求1所述的一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，所述约束条件包括：

物料平衡约束：

式中，S_i,t为状态节点i在时刻t的物料存量；g_i,j,t和c_i,j,t分别为时刻t状态节点i在任务j中的产率和消耗率；G_i和C_i分别为与节点i相连的生产和消耗该节点物料的任务集合；

物料存储约束：

式中，和分别为状态节点i的物料存储量的下限和上限。

产量约束:

式中，为状态节点i每日需完成的产量。

7.根据权利要求1所述的一种基于STN状态网络的专变用户用能优化方法，其特征在于，所述约束条件包括：

可调度任务节点的运行状态约束：

该约束用于保证在时刻t可调度任务j仅处于一种运行工况；

不可调度任务的运行状态约束：

式中，为不可调度任务j的运行工况k在时刻t的计划运行状态。