能源优化调度装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种能源优化调度装置、设备及介质，该装置包括：模型构建模块，用于从发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构建能源系统的优化调度模型，优化调度模型对应有目标函数；优化调度模块，用于根据蜻蜓算法对能源系统的目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解，得到能源系统调度的最优方案；其中，利用混沌遍历搜索优化蜻蜓算法提升初始化种群质量；利用邻域变异搜索优化蜻蜓算法提升种群的多样性。本发明专利技术考虑了需求侧的电负荷、热负荷和冷负荷中可转移负荷，利用优化后的蜻蜓算法对目标函数进行多目标优化求解，提高了蜻蜓算法的种群质量和多样性，使得得到的最优方案更为准确。

Energy optimization dispatching device, equipment and medium

【技术实现步骤摘要】
能源优化调度装置、设备及介质
本专利技术涉及
，特别是涉及一种能源优化调度装置、设备及介质。
技术介绍
能源系统(即，综合能源系统)是指利用智能控制策略，整合区域内煤炭、石油、天然气、电能、热能等多种能源，实现多种能源子系统之间的协调规划、优化运行，协同管理、交互响应和互补互济。一方面，在满足系统内多元化用能需求，另一方面，还要有效地提升能源利用效率，促进能源可持续发展的新型一体化的能源系统。随着化石燃料的日渐枯竭，以及传统能源开发利用所带来的环境污染、气候变化等问题日益严重，大规模开发利用可再生能源，提高能源利用效率，减少污染排放，保障能源供应和能源安全是当前我国能源革命的核心内容和必然选择。然而，现有的能源系统在能源优化过程中，都是以经济性为优化目的，忽略了需求侧响应，导致模型在能源调度过程中优化不合理。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种能源优化调度装置、设备及介质，用于解决现有技术中能源系统在能源优化过程中，忽略了需求侧响应，导致模型在能源调度过程中优化不合理的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本申请的第一方面，提供一种能源优化调度装置，包括：模型构建模块，用于从发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构建能源系统的优化调度模型，所述能源系统的优化调度模型对应有目标函数；优化调度模块，用于根据蜻蜓算法对所述能源系统的目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解，得到能源系统调度的最优方案；其中，利用混沌遍历搜索优化所述蜻蜓算法提升初始化种群质量；利用邻域变异搜索优化所述蜻蜓算法提升种群的多样性。本申请的第二方面，提供一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中所述一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行指令，所述一个或多个处理器执行所述执行指令使得所述电子设备执行上述能源优化调度装置中模块/单元的功能。本申请的第三方面，提供一种存储介质，存储至少一种程序，其中，所述至少一种程序在被调用时执行上述能源优化调度装置中模块/单元的功能。如上所述，本专利技术的能源优化调度装置、设备及介质，具有以下有益效果：本专利技术基于发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构构建能源系统的优化调度模型，充分考虑了综合能源系统中需求侧的电负荷、热负荷和冷负荷中可转移负荷，以目标函数为优化目标，利用优化的蜻蜓算法对目标函数进行多目标优化求解，提高了蜻蜓算法的种群质量和多样性，使得得到的能源系统调度的最优方案更为准确，还解决了综合能源系统优化调度中多目标、非线性优化问题。附图说明图1显示为本专利技术实施例提供的综合能源系统结构框图；图2显示为本专利技术实施例提供的能源优化调度装置结构框图；图3显示为本专利技术实施例提供的能源优化调度装置中优化调度模块结构框图；图4显示为本专利技术实施例提供的能源优化调度设备结构框图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本申请的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点及功效。在下述描述中，参考附图，附图描述了本申请的若干实施例。应当理解，还可使用其他实施例，并且可以在不背离本公开的精神和范围的情况下进行机械组成、结构、电气以及操作上的改变。下面的详细描述不应该被认为是限制性的，并且本申请的实施例的范围仅由公布的专利的权利要求书所限定。这里使用的术语仅是为了描述特定实施例，而并非旨在限制本申请。空间相关的术语，例如“上”、“下”、“左”、“右”、“下面”、“下方”、“下部”、“上方”、“上部”等，可在文中使用以便于说明图中所示的一个元件或特征与另一元件或特征的关系。虽然在一些实例中术语第一、第二等在本文中用来描述各种元件，但是这些元件不应当被这些术语限制。这些术语仅用来将一个元件与另一个元件进行区分。例如，第一预设阈值可以被称作第二预设阈值，并且类似地，第二预设阈值可以被称作第一预设阈值，而不脱离各种所描述的实施例的范围。第一预设阈值和预设阈值均是在描述一个阈值，但是除非上下文以其他方式明确指出，否则它们不是同一个预设阈值。相似的情况还包括第一音量与第二音量。再者，如同在本文中所使用的，单数形式“一”、“一个”和“该”旨在也包括复数形式，除非上下文中有相反的指示。应当进一步理解，术语“包含”、“包括”表明存在所述的特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组，但不排除一个或多个其他特征、步骤、操作、元件、组件、项目、种类、和/或组的存在、出现或添加。此处使用的术语“或”和“和/或”被解释为包括性的，或意味着任一个或任何组合。因此，“A、B或C”或者“A、B和/或C”意味着“以下任一个：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”仅当元件、功能、步骤或操作的组合在某些方式下内在地互相排斥时，才会出现该定义的例外。请参阅图1，为本专利技术实施例提供的综合能源系统结构框图，其中，冷热电三联供系统是综合能源系统中最常用的一种技术。在能源互联网视角下，通过连接可形成多个局域性输配电微网，不仅能够实现局域内部的电能输送调配，同时能够与集中式电网进行能源互通，从而与中央能源供应系统提供支持和补充。请参阅图2，本专利技术实施例提供的能源优化调度装置结构图，包括：模型构建模块1，用于从发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构建能源系统的优化调度模型，所述能源系统的优化调度模型对应有目标函数；优化调度模块2，用于根据蜻蜓算法对所述能源系统的目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解，得到能源系统调度的最优方案；其中，利用混沌遍历搜索优化所述蜻蜓算法提升初始化种群质量；利用邻域变异搜索优化所述蜻蜓算法提升种群的多样性。在本实施例中，基于发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构构建能源系统的优化调度模型，充分考虑了综合能源系统中需求侧的电负荷、热负荷和冷负荷中可转移负荷，以目标函数为优化目标，利用优化后的蜻蜓算法对目标函数进行多目标优化求解，提高了蜻蜓算法的种群质量和多样性，使得得到的能源系统调度的最优方案更为准确，还解决了综合能源系统优化调度中多目标、非线性优化问题。在一实施例中，综合能源系统的优化调度模型是建立在系统满足各个综合能源正常运行及负荷消纳的条件下，通过合理规划安排各个单位的出力计划并及时进行负荷调整，从而使得综合能源系统的总运行费用最小。该模型是一个复杂的、非线性多目标优化问题，其经济运行主要考虑了经济成本、环境成本以及综合能源的备用成本，而对于需求侧响应的考虑主要体现在需求侧负荷约束中。对于光伏、风电等利用自然资源发电的能源，由于其发电成本很小，可以忽略不计，因此在经济运行中，只考虑其机组的折旧费用和运行费用。微型燃气发电以及燃料电池发电需要考虑燃料成本、机组运行维护成本以及折旧成本。由于综合能源系统与外界大电网并网，当内部电源供应不足时，需要考虑从外网购电；当内部本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种能源优化调度装置，其特征在于，包括：/n模型构建模块，用于从发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构建能源系统的优化调度模型，所述能源系统的优化调度模型对应有目标函数；/n优化调度模块，用于根据蜻蜓算法对所述能源系统的目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解，得到能源系统调度的最优方案；其中，利用混沌遍历搜索优化所述蜻蜓算法提升初始化种群质量；利用邻域变异搜索优化所述蜻蜓算法提升种群的多样性。/n

【技术特征摘要】
1.一种能源优化调度装置，其特征在于，包括：
模型构建模块，用于从发电成本、环境成本、备用成本以及需求侧响应构建能源系统的优化调度模型，所述能源系统的优化调度模型对应有目标函数；
优化调度模块，用于根据蜻蜓算法对所述能源系统的目标函数进行优化求解，输出满足迭代终止条件的最优解，得到能源系统调度的最优方案；其中，利用混沌遍历搜索优化所述蜻蜓算法提升初始化种群质量；利用邻域变异搜索优化所述蜻蜓算法提升种群的多样性。


2.根据权利要求2所述的能源优化调度装置，其特征在于，所述目标函数的约束条件包括系统能量平衡约束、综合能源出力约束、储能电池约束、制冷机约束、需求侧负荷约束和可转移负荷系统平衡容量约束。


3.根据权利要求1或2所述的能源优化调度装置，其特征在于，所述目标函数为：
minC＝CF+CH+CB(1)



式(1)、式(2)中CF为发电成本，CH为环境污染排放治理成本，CB为备用容量费；Nt为计算的总时段数，M为机组的数量；cf为燃料价格；Fi(Pi)表示机组的燃料消耗；Oi(Pi)表示机组的运行维护成本；Cdep(Pi)表示机组的折旧成本；Cbuy和Csell分别表示在t时间段的购电电价和上网电价；Pgrid(t)表示在t时间段与电网交换的功率值；其中，Fi(Pi)＝Cst(Pi)+Cop(Pi)，Cst(Pi)为机组在发电时使用的燃料，Cop(Pi)为机组在启动时使用的燃料；Oi(Pi)＝ko(Pi)PiΔt，ko(Pi)为运行维护参数，Pi为输出功率；Cdep(Pi)＝CIfcr/Pcrτ，CI为发电机的安装成本，fcr为资本回收系数，Pcr为发电机的额定发电功率,τ为最大利用小时数；k为污染物类型编号；αik为不同机组类型的污染物排放系数；αgrid,k为系统发电的污染物排放系数；Pi(t)为第i台机组在时段t时的功率，βk为治理污染物所需费用；为风力发电调度值过大而引起的负荷缺额；为风力发电调度值过小而引起的窝电量；为光伏发电调度值过大引起的负荷缺额；为光伏发电调度值过小而引起的窝电量；为风电过调度补偿系数；为风电欠调度补偿系数；为光伏发电过调度补偿系数，为光伏发...

【专利技术属性】
技术研发人员：李锋，王伟，冯江，
申请(专利权)人：中冶赛迪电气技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11