[发明专利]局域网络多能互济最优化调度方法及装置

说明书

本公开的实施例提供了局域网络多能互济最优化调度方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括计算局域网络中分布式电源和电/冷/热负荷预测值；基于所述分布式电源和电/冷/热负荷预测值，建立以运行费用为目标的局域网络多能互济最优化调度模型；基于所述局域网络多能互济最优化调度模型，对局域网络的能源费用和用能量进行最优求解。以此方式，可以在更少的训练样本需求，更短的训练收敛时间、更低的算力需求下，实现对楼宇内分布式源‑储‑荷的匹配调度。

技术领域

本公开的实施例一般涉及电网供电技术领域，并且更具体地，涉及局域网络多能互济最优化调度方法、装置、设备和计算机可读存储介质。

背景技术

综合能源服务是适应现代能源供应体系和消费方式多样化变革的需要，将供能侧的多种供能方式和用能侧的多种需求响应进行排列组合而形成的能源服务创新模式，涵盖能源规划设计、工程投资建设，多能源运营服务以及投融资服务等方面。综合能源服务本质上是由新技术革命、绿色发展、新能源崛起引发的能源产业结构重塑，从而推动的新兴业态、商业模式、服务方式不断创新。综合能源服务具有综合、互联、共享、高效、友好的特点。

但是，现有综合能源服务中，电、气、冷、热能源的调度都是基于人工或简单规则自动执行，能源使用结构无法最优化，能源网络内能源综合使用效率不高，无法降低外购能源成本。

发明内容

根据本公开的实施例，提供了一种局域网络多能互济最优化调度方案。

在本公开的第一方面，提供了一种局域网络多能互济最优化调度方法。该方法包括：计算局域网络中分布式电源和电/冷/热负荷预测值；基于所述分布式电源和电/冷/热负荷预测值，建立以运行费用为目标的局域网络多能互济最优化调度模型；基于所述局域网络多能互济最优化调度模型，对局域网络的能源费用和用能量进行最优求解。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述局域网络包括分布式电源和储能电池，综合运行电、气、热能源提供电负荷、冷负荷和热负荷。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，计算局域网络中分布式电源和电/冷/热负荷预测值还包括：根据局域网络中分布式电源的运行历史数据、外购电历史数据、制冷历史数据和供热历史数据以及对应的时间、气象预报数据，建立神经网络模型的训练样本；根据所述训练样本对神经网络模型进行训练；将待预测的日期、气象预报数据输入所述训练好的神经网络模型中，得到分布式电源和电/冷/热负荷预测值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述神经网络模型是根据大量局域网络中分布式电源的运行历史数据、外购电历史数据、制冷历史数据和供热历史数据以及对应的时间、气象预报数据训练得到的；根据所述训练样本对神经网络模型进行迁移训练。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，建立以运行费用为目标的局域网络多能互济最优化调度模型包括：建立局域网络中各个设备的数学模型以及约束函数模型，基于各个设备的数学模型以及约束函数模型，建立局域网络多能互济最优化调度模型。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述局域网络多能互济最优化调度模型如下：一定时间内的局域网络运行成本＝电价*外购电功率+气价*外购气流速+热价*外购热流速+分布式电源运行成本+储能电池运行成本。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对局域网络的能源费用和用能量进行最优求解包括：通过上述各个设备的约束函数模型建立约束条件矩阵，对各模型的输出结果进行约束截断；获得满足约束条件矩阵的一定时间内的用能量，并根据能源价格确定能源费用；对能源费用和用能量进行最优求解。