[发明专利]一种基于复杂能源系统的多场景多能源动态优化调控方法

权利要求书

1.一种基于复杂能源系统的多场景多能源动态优化调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、获取生产计划及生产数据；

S2、对获得的生产计划及生产数据进行预处理；

S3、将经过预处理的数据输入生产场景识别模型，确定对应的生产场景；

S4、根据确定的生产场景匹配对应的多能源耦合优化调度模型；

S5、根据对应的多能源耦合优化调度模型制定和实施调度方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述S1还包括：通过企业综合数据集成平台服务器获取企业能源拓扑网络结构和能源系统的能源产耗数据，确定可调度设备；

获取可调度设备设计信息和调度参数，以及调度周期内的生产计划和检修计划；

所述能源产耗历史数据至少包括：锅炉的煤气消耗量、锅炉的蒸汽产生量、发电机组的进汽量和抽汽量、发电机组的发电量、煤气柜的实时柜位和煤气放散量煤气发生量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述S2还包括：

对采集到的实时数据进行归一化处理，使数据线性映射到0-1之间，其转换函数表示为：

其中，x表示收集到的实时数据，min表示数据集中的最小值，max表示数据集中的最大值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述S3还包括：

将预处理后的数据导入场景识别模型根据数据的特点进行场景识别；

场景识别模型分为计划模型和异常场景识别模型：

当按照计划进行生产时，根据计划模型进行生产场景确定；

当发生异常生产场景时，根据异常场景识别模型进行场景识别。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

所述S4还包括：

将生产场景识别模型输出结果设置相应标签并存储在数据库中；

通过模式匹配的方法根据标签和生产场景进行配对，选择对应生产场景下的多能源耦合优化调度模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

S401、将企业能源系统实时能源介质产耗数据输入到场景识别模型中，生产场景识别模型根据识别结果输出对应标识标签；

S402、将生产场景标识标签带入生产场景库中进行匹配，若匹配成功则选择对应生产场景下的多能源耦合优化调度模型，若匹配失败则更新生产场景库。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

所述场景识别模型采用CH系数对异常场景识别模型进行评估，Calinski-Harabaz分数S会更高，分数S高则聚类效果越好，S的计算公式如下：

公式(2)中tr表示矩阵的迹，B_k为类别之间的协方差矩阵，W_k为类别内部数据的协方差矩阵，m为训练集样本数量，k为目标类别数量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

所述S1之前还包括：建立各生产场景下对应的多能源耦合优化调度模型；

包括如下步骤：

获取企业能源系统中各种能源介质产耗数据，确定每种能源转换设备的输入输出，以及每种能源介质的热力属性，通过正平衡热效率计算法计算得到能源设备的能源转换效率；

根据某周期内各能源转换设备的能源转换效率和设备运行负荷之间的对应关系，通过二次曲线拟合的方法将能源转换设备的运行负荷以及对应负荷下的能源转换效率表征为二次函数；

获取各生产场景下的各类能源设备设计参数，同时根据多能源系统在调度周期内的能源使用价格，能源供需约束以及能源设备约束，建立各生产场景下多能源介质耦合优化调度模型。