耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法技术方案

本发明专利技术涉及分布式供能系统运行优化方法技术领域，是一种耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法，包括构建基于极端学习机的设备拟合模型、双层运行优化模型；通过KKT条件和对偶理论将基于设备拟合模型的双层运行优化模型转换为单层优化模型；采用混合整数规划方法来求解单层优化运行模型，获得全工况分布式供能系统的最优运行策略。本发明专利技术采用极端学习机模型来拟合替代设备的非线性模型，建立双层运行优化模型，并用KKT条件和对偶理论将双层优化模型转换为单层优化模型，最后采用混合整数规划方法求解单目标优化模型，从而求得最优运行策略，提高系统能效，并能降低模型的计算复杂度，更加准确地反映系统的输入输出特性。出特性。

【技术实现步骤摘要】
耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法


[0001]本专利技术涉及分布式供能系统运行优化方法
，是一种耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法。

技术介绍

[0002]随着能源形式的改革和发展，分布式供能系统已成为人类社会能源的主要承载形式之一。而分布式供能系统是由能源生产、转换和存储环节，以及终端用户构成。针对分布式供能系统的运行研究，首先需构建系统的输入输出转换关系，此转换关系表征能源的耦合关系，能源耦合特性使得系统运行具有一定的复杂性。现有的研究中，大多是基于简单的线性化模型来进行研究，在一定程度上过于简化。因此需要考虑系统中各设备的能源消耗的工况特性，研究基于各工况条件下的分布式供能系统运行优化方法。
[0003]在系统的运行优化中，若考虑系统中设备的精细化输入输出特性，则需要引入设备的全工况耦合模型。然而，与传统的线性模型对比，考虑设备全工况特性的耦合模型的引入，会导致模型增加非线性，模型的复杂度会大大地增加，计算量相应增加。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种耦合极端学习机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法，其特征在于包括以下步骤：步骤S1：考虑全工况分布式供能系统设备的全工况性能，构建基于极端学习机的设备拟合模型；步骤S2：上层以综合利用效率最大为目标，下层以全工况分布式供能系统运行总成本最低为目标，构建双层运行优化模型；步骤S3：通过KKT条件和对偶理论将基于设备拟合模型的双层运行优化模型转换为单层优化模型；采用混合整数规划方法来求解单层优化运行模型，获得全工况分布式供能系统的最优运行策略。2.根据权利要求1所述的耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法，其特征在于步骤S1包括以下步骤：S1.1：建立基于极端学习机的设备拟合模型，当有样本输入时，采用激活函数和连接权值逼近样本目标值，即：Hw＝T
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(1)式(1)中，H为隐层节点的输出，w为神经网络的输出权重，T为神经网络的输出；式(2)中，w
in
为输入层连接权重，x为输入值，b为各隐层单元的偏置，w
n
为各隐层单元的输出权值，t为输出值；S1.2：通过求解式(3)得到网络输出权值，w
*
＝(H
T
H+CI)
‑1H
T
T
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(3)式(3)中，w
*
为输出权值，H为隐层节点的输出，C为系数，I为单位矩阵，T为期望输出；S1.3：根据求出的输出权值，得到最终的拟合模型即：f＝Hw
*
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)式(4)中，f为拟合模型输出。3.根据权利要求1或2所述的耦合极端学习机的全工况分布式供能系统运行优化方法，其特征在于步骤S2包括以下步骤：S2.1：构建以综合利用效率最大作为上层的优化目标函数，即式(5中，η为综合利用效率，PL,T为所述系统在T时段内的供电量，CL,T为所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟保豫，马涛，李星，高丙团，李远梅，
申请(专利权)人：东南大学国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：