【技术实现步骤摘要】
一种园区级综合能源系统辅助设计方法及系统
本专利技术涉及基于大数据的机器学习
，尤其涉及一种园区级综合能源系统辅助设计方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。综合能源系统集风力发电系统、光伏发电系统、燃气冷热电联供系统等多种类型能量枢纽于一体，能够同时满足用户电、气、冷、热多元化用能需求，很大程度地促进电力、燃气、热力等多种能流的协同，极大提高其应对负荷变化的能力，对提高能源利用效率与减少环境污染有重要意义。园区级综合能源系统是典型的综合能源系统，注重微网层面的多能协同运行，是当前阶段研究及发展的重心，也是未来综合能源系统的重要实现形式，园区级综合能源系统的结构设计作为系统实现的重要一环，使该问题具有极其重大的现实意义。园区级综合能源系统规模庞大，是一种电、气、冷、热多能流深度耦合的复杂能源系统，供应用能类型复杂多样，能量转换设备繁多，源荷特征复杂多样，加之气、电、热等多能流的实时交互，使得多能流网络之间具有很强的耦合性，传统针对单一能量枢纽及单一能流网络的独立设计方法已无能为力，亟需从多能流耦合的角度出发，寻求新的思路和方法予以突破，以期从根本上提高供需匹配度、新能源消纳率和能源综合利用率，为能源网络的高效、经济、环保运行奠定坚实基础。传统的综合能源系统优化设计大多是针对给定结构的设备容量与运行参数方面的优化，运用遗传算法、神经网络等算法将优化设计问题转化为多目标优化问题，以获得经济、节能、环境方面的最优配置，然而结构方面的设计具有极强的...
【技术保护点】
1.一种园区级综合能源系统辅助设计方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取园区源侧历史数据和荷侧历史数据；/n对于源侧历史数据中的各类能源，分别针对日变化数据进行聚类分区，并将数据量最大的类簇进行可视化显示，得到各类能源的可用性和供能特性；/n对于荷侧历史数据，针对日变化数据进行聚类分区，得到反映各类用户类型的类簇，并对这些类簇进行可视化显示，得到各类用户类型的用能特性；/n基于各类能源的可用性和供电特性，以及各类用户类型的用电特性，为荷侧的各类用户匹配源侧的能源种类和供能方式。/n
【技术特征摘要】
1.一种园区级综合能源系统辅助设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取园区源侧历史数据和荷侧历史数据；
对于源侧历史数据中的各类能源，分别针对日变化数据进行聚类分区，并将数据量最大的类簇进行可视化显示，得到各类能源的可用性和供能特性；
对于荷侧历史数据，针对日变化数据进行聚类分区，得到反映各类用户类型的类簇，并对这些类簇进行可视化显示，得到各类用户类型的用能特性；
基于各类能源的可用性和供电特性，以及各类用户类型的用电特性，为荷侧的各类用户匹配源侧的能源种类和供能方式。
2.如权利要求1所述的园区级综合能源系统辅助设计方法，其特征在于，获取园区源侧历史数据和荷侧历史数据后，还进行数据预处理：
对于源侧历史数据中的各类能源和荷侧历史数据中的各类负荷，均提取整点数据，以一天为一行，建立源侧历史矩阵和荷侧历史矩阵。
3.如权利要求1所述的园区级综合能源系统辅助设计方法，其特征在于，对于源侧历史数据中的每一类能源，均执行以下步骤：
获取该类能源全年的日变化曲线；
将这些日变化曲线进行聚类，得到多个类簇；
获取数据量最大的类簇，基于该类簇中的日变化曲线，得到用于反映该类能源日变化的中心曲线；
对于该中心曲线，提取数值超过设定阈值的连续时间段，该时间段即为该能源的可用时间段；
将该中心曲线、类簇所对应的数据量大小以及可用时间段均进行可视化；
对于负荷侧历史数据，均执行以下步骤：
获取该类负荷全年的日变化曲线；
将这些日变化曲线进行聚类，得到多个类簇，这些类簇分别反映了不同类型建筑的用电规律；
对于每个类簇，均获取其中心曲线；
将这些中心曲线均进行可视化。
4.如权利要求1所述的一种园区级综合能源系统辅助设计系统，其特征在于，用户类型的用电特性包括：冷、热、电用能是否呈比例以及是否与其他用户类型用能行为互补。
5.如权利要求4所述的一种园区级综合能源系统辅助设计系统，其特征在于，为荷侧的各类用户匹配源侧的能源种类和供电方式包括：
根据供能平稳性原则，为用能行为互补的用户类型匹配一套能源系统供能，并增加储能装置实现用电平稳；
根据能量特性匹配原则，为冷、热、电用能呈比例的用户类型，根据热电比匹配供能设备；
根据能源利用率最大化原则，为用能特性符合某些能源供能特性的用户类型，匹配该能源供能。
6.一种园区级综合能源...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙波，李一鸣，刘澈，周宝斌，张承慧，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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