碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法和系统、电子设备及存储介质。该方法包括：基于能源的生产成本、对能源的需求以及碳排放量，建立能源供给侧配置模型；对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解；根据所述最优解，获得最优能源供给侧配置方案。本发明专利技术通过建立综合考量对能源的需求、能源的生产成本以及碳排放量的能源供给侧配置模型，并对模型进行优化求解从而获得最优能源供给侧配置方案，在满足需求侧对综合能源的正常需求和满足综合能源供给侧所供应能源的生产成本最低的同时，有效地减少了综合能源供应过程中产生的碳排放量。中产生的碳排放量。中产生的碳排放量。

【技术实现步骤摘要】
碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法和系统


[0001]本专利技术涉及综合能源智能调度领域，特别涉及一种碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法和系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着能源技术的不断提升，目前的能源系统迎来了较大的变革，其中以综合能源系统的出现为代表。所谓的综合能源系统是指能源供给侧将多种不同的能源进行整合供应，例如电热气综合能源系统能够将电能、热能和气能进行互补供应。得益于电转气技术的进步，电能和气能的互相转换也变得越来越普遍，因此，电能、热能和气能的综合能源系统的发展直接和用户的能源需求满意程度密切相关。由于全球温室效应日益严重，综合能源供给侧在供应能源的过程中需要谨慎处理碳排放的相关问题，并且同时满足低供应成本和高用户满意程度的要求。
[0003]因此需要一种符合碳中和目标的且满足多方需求的电热气综合能源供给侧配置方法。

技术实现思路

[0004]为了解决目前电热气综合能源供应过程中存在的高碳排放量问题，并尽可能地减少供给侧的供给成本和增加需求侧的需求满意程度，本专利技术提供了一种碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法和系统、电子设备及存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法，包括：
[0006]基于能源的生产成本、对能源的需求以及碳排放量，建立能源供给侧配置模型；
[0007]对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解；
[0008]根据所述最优解，获得最优能源供给侧配置方案。/>[0009]进一步地，对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解，包括：使用克隆算子和自适应算子改进的蝗虫优化算法对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解。
[0010]进一步地，使用克隆算子和自适应算子改进的蝗虫优化算法对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解，包括：
[0011]步骤一，对每个蝗虫个体进行编码，其中所述每个蝗虫个体携带一种能源供给侧配置方案；
[0012]步骤二，初始化蝗虫优化算法的参数，其中所述参数包括所述每个蝗虫个体的初始位置；
[0013]步骤三，计算所述每个蝗虫个体的适应度值，并将具有最优适应度值的蝗虫个体确定为历史最优解；
[0014]步骤四，自适应地更新蝗虫优化算法的系数，基于所述系数，通过正则化蝗虫个体之间的距离来更新蝗虫个体的位置，计算位置更新后的蝗虫个体的适应度值，根据位置更新后的蝗虫个体的适应度值选择多个蝗虫个体进行克隆，对克隆后的种群进行变异，计算
克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值并基于所述适应度值更新历史最优解；
[0015]步骤五：判断是否达到预定迭代次数，如果否，则执行步骤四，否则，执行步骤六；
[0016]步骤六：基于所述历史最优解，获得全局最优解。
[0017]进一步地，根据位置更新后的蝗虫个体的适应度值选择多个蝗虫个体进行克隆，包括：根据位置更新后的蝗虫个体的适应度值，选择所述适应度值最优的多个蝗虫个体作为克隆对象进行克隆。
[0018]进一步地，计算克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值并基于所述适应度值更新历史最优解，包括：
[0019]计算克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值；
[0020]基于所述克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值与所述历史最优解对应的适应度值之间的大小关系来更新所述历史最优解，
[0021]其中，当所述克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值小于所述历史最优解对应的适应度值时，将所述克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值对应的蝗虫个体更新为所述历史最优解。
[0022]进一步地，所述能源的类型包括电能源、热能源、气能源。
[0023]进一步地，所述电能源的来源包括火电、水电、风电、光伏发电，所述热能源的来源包括煤碳、天然气、煤气、电生热，所述气能源的来源包括液化气、天然气、煤气、电转气。
[0024]第二方面，本专利技术提供一种碳中和目标下的综合能源供给侧配置系统，包括：
[0025]能源供给侧配置模型构建单元，用于基于能源的生产成本、对能源的需求以及碳排放量，建立能源供给侧配置模型；
[0026]能源供给侧配置模型优化单元，用于对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解；
[0027]最优能源供给侧配置方案获取单元，用于根据所述最优解，获得最优能源供给侧配置方案。
[0028]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面中任一项所述碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法的步骤。
[0029]第四方面，本专利技术提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法的步骤。
[0030]本专利技术通过建立综合考量对能源的需求、能源的生产成本以及碳排放量的能源供给侧配置模型，并对模型进行优化求解从而获得最优能源供给侧配置方案，在满足需求侧对综合能源的正常需求和满足综合能源供给侧所供应能源的生产成本最低的同时，有效地减少了综合能源供应过程中产生的碳排放量。
附图说明
[0031]图1是根据本专利技术实施例的碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法的流程图；
[0032]图2是根据本专利技术实施例的利用改进的蝗虫优化算法对模型优化求解的流程图；
[0033]图3是基于本专利技术的改进的蝗虫算法的能源供给侧配置方法以及现有技术的方法
的结果对比图；
[0034]图4是根据本专利技术实施例的碳中和目标下的综合能源供给侧配置系统的结构示意图；以及
[0035]图5是根据本专利技术实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0036]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，以下将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，以下描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0037]在本专利技术中，综合能源的类型包括电能源、热能源、气能源，其中电能源的来源包括火电、水电、风电、光伏发电，热能源的来源包括煤碳、天然气、煤气、电生热，气能源的来源包括液化气、天然气、煤气、电转气。
[0038]图1是根据本专利技术实施例的碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法的流程图。
[0039]参照图1，该方法包括以下步骤：
[0040]步骤S100，综合考量电热气综合能源的需求程度，以及各种综合能源来源的生产成本及碳排放程度，建立符合碳中和目标的电热气综合能源供给侧配置模型；
[0041]步骤S200，对该供给侧配置模型进行优化并输出最优解；
[0042]步骤S300，根据所得到的最优解，获得最优电热气综合能源供给侧配置方案。
[0043]具体地，在步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法，其特征在于，包括：基于能源的生产成本、对能源的需求以及碳排放量，建立能源供给侧配置模型；对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解；根据所述最优解，获得最优能源供给侧配置方案。2.根据权利要求1所述的碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法，其特征在于，对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解，包括：使用克隆算子和自适应算子改进的蝗虫优化算法对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解。3.根据权利要求2所述的碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法，其特征在于，使用克隆算子和自适应算子改进的蝗虫优化算法对所述能源供给侧模型进行优化并获得最优解，包括：步骤一，对每个蝗虫个体进行编码，其中所述每个蝗虫个体携带一种能源供给侧配置方案；步骤二，初始化蝗虫优化算法的参数，其中所述参数包括所述每个蝗虫个体的初始位置；步骤三，计算所述每个蝗虫个体的适应度值，并将具有最优适应度值的蝗虫个体确定为历史最优解；步骤四，自适应地更新蝗虫优化算法的系数，基于所述系数，通过正则化蝗虫个体之间的距离来更新蝗虫个体的位置，计算位置更新后的蝗虫个体的适应度值，根据位置更新后的蝗虫个体的适应度值选择多个蝗虫个体进行克隆，对克隆后的种群进行变异，计算克隆和变异后的蝗虫种群的适应度值并基于所述适应度值更新历史最优解；步骤五：判断是否达到预定迭代次数，如果否，则执行步骤四，否则，执行步骤六；步骤六：基于所述历史最优解，获得全局最优解。4.根据权利要求3所述的碳中和目标下的综合能源供给侧配置方法，其特征在于，根据位置更新后的蝗虫个体的适应度值选择多个蝗虫个体进行克隆，包括：根据位置更新后的蝗虫个体的适应度值，选择所述适应度值最优的多个蝗虫个体作为克隆对象进行克隆。5.根据权利要求3所述的碳中和目标下的综合能源供给侧...

【专利技术属性】
技术研发人员：周杰，刘阳，朱锐，曲欣，常泳，苏革，李志刚，黎劲松，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：