一种基于源-荷预测的区域综合能源多目标优化方法技术

本发明专利技术公开了一种基于源

【技术实现步骤摘要】
一种基于源
‑
荷预测的区域综合能源多目标优化方法


[0001]本专利技术涉及一种能源优化领域，尤其涉及一种基于源
‑
荷预测的区域综合能源多目标优化方法。

技术介绍

[0002]近年来，碳排放等环境问题在诸多领域得到了越来越多的重视。电力能源纵横于生活、工业、交通各个领域，低碳环保地供能是碳达峰、碳中和工作的重点任务之一。
[0003]综合能源系统作为新一代电力能源系统的重要形态，在传统电力供能的基础上结合了风能、光能、热能互补，并且可以进行智能编控、协同控制，在经济效益以及可再生能源的无跨网消纳等方面得到了有效的应用，同时也在低碳领域引起了越来越多的重视。
[0004]目前，对综合能源系统的优化多为对经济效益或新能源消纳等因素进行单个目标优化，忽略了多个因素的同时优化，并且优化函数通常基于实时采样数据，在响应速度上存在较大提升空间，在控制过程中也更容易出现超调，严重时甚至会造成系统调节震荡，这一系列因素都会造成社会能源、经济不必要的浪费，无法充分发挥综合能源系统在环保节能等领域的优势。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于源
‑
荷预测的区域综合能源多目标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据区域内光伏发电单元和风力发电单元的运行特征，预测区域的单位优化时间出功以及单位优化时间内用电负荷、热耗负荷和冷耗负荷；步骤2：判断实际采样数据与预测数据的差额是否超出根据供需电压平衡限制生成的安全阈值；若是，则进入步骤3；若否，则进入步骤4；步骤3：根据实际采样数据与预测数据的差额对预测值进行调整；步骤4：以碳排放量最低、供能成本最低为优化目标优化约束，求解得出单位优化时间的出功参考；步骤5：供能单元根据单元单位优化时间的出功参考进行出功。2.根据权利要求1所述的一种基于源
‑
荷预测的区域综合能源多目标优化方法，其特征在于，所述的步骤1具体包括以下过程：数据采集和传输，所述数据包括太阳辐射强度、风力风速、降雨量、最高气温和最低气温；搭建深度学习预测模型，将光伏发电单元和风力发电单元所在地区历史气象信息和历史发电功率数据作为预测模型的输入序列，对收集到的数据进行归一化处理，并进行DBN无监督训练，BP有监督训练；参数输入训练后的预测模型，获得预测结果。3.根据权利要求1所述的一种基于源
‑
荷预测的区域综合能源多目标优化方法，其特征在于，根据供需电压平衡限制生成的安全阈值：在于，根据供需电压平衡限制生成的安全阈值：在于，根据供需电压平衡限制生成的安全阈值：在于，根据供需电压平衡限制生成的安全阈值：在于，根据供需电压平衡限制生成的安全阈值：其中，K
Power
为下垂控制中外部购电下垂系数；K
pv
为下垂控制中光伏发电下垂系数；K
wt
为下垂控制中风力发电下垂系数；K
eload
为下垂控制中用电负荷下垂系数；K
hload
为下垂控制中电热机负荷下垂系数；K
cload
为下垂控制中制冷机负荷下垂系数；P
eload
为综合能源系统用户用电负荷；为预测得到的综合能源系统光伏发电单元单位优化时间内出功；为预测得到的综合能源系统风力发电单元单位优化时间内出功；
为综合能源系统预测得到的单位优化时间内用户用电负荷；为预测得到的综合能源系统单位优化时间内电热炉负荷，为预测得到的综合能源系统单位优化时间内制冷机负荷。4.根据权利要求l或3所述的一种基于源
‑
荷预测的区域综合能源多目标优化方法，其特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：特征在于，当实际采样数据与预测数据的差额超出安全阈值时：否则，ΔP
pv，r
＝ΔP
wt，r
＝ΔP
eload，r
＝ΔQ
cload，r
＝ΔQ
hload，r
＝ΔP
cload，r
＝ΔP
hload，r
＝0其中，为综合能源系统光伏发电系统出功实际采样值；为综合能源系统风力发电系统出功实际采样值；为综合能源系统用户用电负荷实际采样值；为综合能源系统冷耗负荷实际采样值；为综合能源系统热耗负荷实际采样值；ΔP
pv.r
为综合能源系统单位校正时间内的光伏发电出功预测矫正值；ΔP
wt.r
为综合能源系统单位校正时间内的风力发电出功预测矫正值；ΔP
eload.r
为综合能源系统单位校正时间内的用户用电负荷预测矫正值；ΔP
cload.r
为综合能源系统单位校正时间内的制冷机负荷预测矫正值；ΔP
hload.r
为综合能源系统单位校正时间内的电热炉负荷预测矫正值；ΔQ
cload.r
为综合能源系统冷耗负荷校正值；ΔQ
hload.r
为综合能源系统热耗负荷校正值；为综合能源系统预测得到的单位优化时间内冷耗负荷；为综合能源系统预测得到的单位优化时间内热耗负荷；η
c
为综合能源系统制冷机电
‑
冷转化率；
η
loss，c
为综合能源系统制冷机制冷机电
‑
冷转化损耗率；为综合能源系统单位优化时间内燃气炉消耗流量；η
boiler
为综合能源系统燃气炉气
‑
热转化率；η
...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖龙海，金海，施海峰，袁国珍，樊卡，高忠旭，成佳斌，张扬，王晓明，赵龙安，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司海宁市供电公司，
类型：发明
国别省市：