[发明专利]一种多元融合能源分布式管理的方法及系统

权利要求书

1.一种多元融合能源分布式管理的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据第一用户需求信息，获得第一输送时区和第一输送需量，其中，所述第一输送时区为提取需求输送期限数据；

根据所述第一输送时区对第一输送来源进行环境因子提取，获得第一环境因子列表，其中，所述第一输送来源为表征多维度能源来源的信息，所述第一环境因子列表纵向表征时序，横向表征输送来源；

遍历所述第一环境因子列表对所述第一输送时区进行分区，获得第一分区结果；

遍历所述第一分区结果，提取所述第一输送来源和所述第一环境因子列表进行能源产出量预测，获得第一产量预测结果；

获得第一预设输送成本，对所述第一输送来源进行权重分配，获得第一权重分配结果；

根据所述第一产量预测结果和所述第一权重分配结果进行输送参数优化，获得第一输送量时序变化数据，其中，所述第一输送量时序变化数据和所述第一输送来源一一对应；

根据所述第一输送量时序变化数据对第一用户进行能源输送；

其中，所述遍历所述第一环境因子列表对所述第一输送时区进行分区，获得第一分区结果，包括：

横向遍历所述第一环境因子列表，获得多组环境因子变化时序信息，其中，所述多组环境因子变化时序信息和所述第一输送来源一一对应；

对所述多组环境因子变化时序信息分别进行时区聚类分析，获得第一聚类结果，其中，所述第一聚类结果包括第一时间分区、第二时间分区直到第N时间分区；

对所述第一时间分区、所述第二时间分区直到所述第N时间分区进行拟合，获得所述第一分区结果；

其中，所述遍历所述第一分区结果，提取所述第一输送来源和所述第一环境因子列表进行能源产出量预测，获得第一产量预测结果，包括：

基于大数据采集第一数据集，其中，所述第一数据集包括多组：能源来源、环境因子和产出量标识信息；

将所述第一数据集划分为10等份，将8等份数据集设为第一训练数据集，将2等份设为第一验证数据集；

根据所述第一训练数据集和所述第一验证数据集，基于循环神经网络构建第一预测模型；

将所述第一输送来源和所述第一环境因子列表输入所述第一预测模型，获得所述第一产量预测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一时间分区、所述第二时间分区直到所述第N时间分区进行拟合，获得所述第一分区结果，包括：

根据所述第一时间分区、所述第二时间分区直到所述第N时间分区，获得第一拟合列表：

其中，x_nm表征第N时间分区的第m时区；

根据第一遍历指令，获得第一纵向遍历规则和第一横向遍历规则；

根据所述第一纵向遍历规则和所述第一横向遍历规则，对所述第一拟合列表进行遍历，获得所述第一分区结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一纵向遍历规则和所述第一横向遍历规则，对所述第一拟合列表进行遍历，获得所述第一分区结果，包括：

所述第一纵向遍历规则为：

从所述第一拟合列表中提取x_(k-1)j、x_kj进行时序比较，当x_(k-1)j＝x_kj，则删除x_(k-1)j或x_kj；当x_(k-1)j≠x_kj，则根据时序先后进行排序，获得第一排序结果，其中，k∈n，j∈m；

所述第一横向遍历规则为：

提取所述第一排序结果中的第一末序信息添加进第二排序结果，获得第三排序结果，其中，所述第二排序结果为第j+1时区纵向遍历排序结果；

根据第一分区规则，对所述第一排序结果和所述第三排序结果进行分区；

其中，所述第一分区规则为：当x_(k-1)j＜x_kj时，对第k时间分区的第j时区进行分区，其中，分区节点时序和x_(k-1)j节点相同；当x_(k-1)jx_kj时，对第k-1时间分区的第j时区进行分区，其中，分区节点时序和x_kj节点相同。