综合能源站供能方法和装置、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及能源利用技术领域，尤其涉及一种综合能源站供能方法和装置、电子设备。其中，综合能源站供能方法包括：获取管控区域内每个综合能源站所包括的子发电站的发电能源类型；获取每种发电能源类型发电时对应的发电转化度和发电成本；采用粒子群算法根据发电转化度和发电成本，确定至少一个子发电站以用于发电。本发明专利技术采用粒子群算法通过不断的迭代优化，可以找到最优的子发电站进行发电，以提高综合能源站的供能效率。综合能源站的供能效率。综合能源站的供能效率。

【技术实现步骤摘要】
综合能源站供能方法和装置、电子设备


[0001]本专利技术涉及能源利用
，尤其涉及一种综合能源站供能方法和装置、电子设备。

技术介绍

[0002]21世纪，国家强调绿色和可持续发展，要求能源企业向清洁绿色可持续方向转型。地域差异导致各类能源分布不一，而单一类型的能源不足以支持生产生活。为了协调能源利用与环境保护之间的平衡关系，以能源协同规划为理念，整合水、电、汽、热等能源类型，构建能源系统以实现不同能源形式的互补特性和协同效应受到了普遍关注。综合能源系统呈现用能密度大、负荷利用小时数高、可再生能源比例增加、产用能形式多样化等特点，是促进可再生能源大规模就地消纳、提高能源综合利用效率、实现节能减排目标的有效实施途径。
[0003]现有技术中，调度方式的单一是导致能源利用效率低下的主要原因。综合能源站利用多种能源（气体、水、蒸汽、热能、光能）和多种供能、节能设备（发电机组、余热锅炉、制冷机组、太阳能板等）相结合，并通过互联网集中管理调控生产和能源输送，打造独立的能源岛，实现区域能源的资源整合和综合利用。一般的，城市包括多个综合能源站，当一个城市需要供电时，通常是工作人员根据经验选择多种能源并行发电的方式或者采用多种能源轮流发电的方式实现供电，这种发电供能方式导致城市的综合能源站的能效较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种综合能源站供能方法和装置、电子设备，用以解决现有技术中工作人员根据经验选择发电的方式，使得综合能源站的能效较低的技术问题。
[0005]一方面，本专利技术提供一种综合能源站供能方法，包括：获取管控区域内每个综合能源站所包括的子发电站的发电能源类型；获取每种发电能源类型发电时对应的发电转化度和发电成本；采用粒子群算法根据所述发电转化度和发电成本，确定至少一个子发电站以用于发电。
[0006]根据本专利技术提供的一种的综合能源站供能方法，所述采用粒子群算法根据所述发电转化度和发电成本，确定至少一个子发电站以用于发电包括：根据每个子发电站的发电转化度和发电成本分别确定转化度输入矩阵和成本输入矩阵；将所述转化度输入矩阵和成本输入矩阵输入到预先训练好的粒子群算法模型中，得到所述转化度输入矩阵中对应的至少一个最优的发电转化度；将所述最优的发电转化度对应的子发电站确定为目标子发电站以用于发电。
[0007]根据本专利技术提供的一种的综合能源站供能方法，所述将所述转化度输入矩阵和成本输入矩阵输入到预先训练好的粒子群算法模型中，得到所述转化度输入矩阵中对应的至
少一个最优的发电转化度包括：预先训练好的粒子群算法模型根据转化度输入矩阵和成本输入矩阵，采用以下公式（1）确定每个子发电站的有益程度值，并通过多次迭代优化，确定至少一个最优的有益程度值，将所述最优的有益程度值对应的发电转换度确定为所述最优的发电转化度；上述公式（1）中，表示转化度输入矩阵的行，表示转化度输入矩阵的列，表示转化度输入矩阵中第行第列的发电转化度对应的有益程度值，表示第行第列的发电转化度；表示管控区域内能源类型个数，表示管控区域内综合能源站的个数，表示第行第列的发电转化度对应的能源赋值。
[0008]根据本专利技术提供的一种的综合能源站供能方法，所述训练好的粒子群算法模型的惯性权重w=0.9，初始学习因子d=2。
[0009]根据本专利技术提供的一种的综合能源站供能方法，所述训练好的粒子群算法模型的优化迭代次数为200~300次。
[0010]根据本专利技术提供的一种的综合能源站供能方法，还包括:预先获取多个区域内每个综合能源站所包括的子发电站的发电转化度和发电成本，以组成多组训练数据；采用所述多组训练数据对初始粒子群算法模型进行训练，得到所述训练好的粒子群算法模型。
[0011]根据本专利技术提供的一种的综合能源站供能方法，还包括：预先获取至少一个区域内每个综合能源站所包括的子发电站的发电转化度和发电成本，以组成至少一组验证数据；采用所述验证数据对训练好的粒子群算法模型进行验证，以确定所述训练好的粒子群算法模型是否满足预设要求。
[0012]另一方面，本专利技术还提供一种综合能源站供能装置，包括：获取模块，用于获取管控区域内每个综合能源站所包括的子发电站的发电能源类型；第一处理模块，用于获取每种发电能源类型发电时对应的发电转化度和发电成本；第二处理模块，用于采用粒子群算法根据所述发电转化度和发电成本，确定至少一个子发电站以用于发电。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，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程序时实现如上述任一种所述综合能源站供能方法。
[0014]本专利技术还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，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述综合能源站供能方法。
[0015]本专利技术提供的综合能源站供能方法，考虑到当前管控区域内的所有子发电站的发电转化度和发电成本，然后采用粒子群算法根据发电转化度和发电成本，确定至少一个子
发电站以用于发电。采用粒子群算法通过不断的迭代优化，可以找到最优的子发电站进行发电，以提高综合能源站的供能效率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面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，下面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。
[0017]图1是本专利技术提供的综合能源站供能方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的粒子群优化算法和人工优化方法的能源转化利用率对比示意图；图3是本专利技术提供的粒子群优化算法和人工优化方法的成本消耗对比示意图；图4是本专利技术提供的综合能源站供能装置结构示意图；图5是本专利技术提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
[0018]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0019]目前城市中综合能源站较多，且每个综合能源站包括多种能源类型，在供电时，能源站工作人员根据经验或者当前情况，选择一个综合能源站或者多个综合能源站来实现供电，其中每个综合能源站中选用那些能源类型实现发电也是技术人员根据当前工作情况和经验选择的，这样导致了城市的整个功能系统的功能效率低下，即能源转化率低。本专利技术将整个城市的供能系统当做一个整体看待，将每个综合能源站中的子发电站当一个粒子，以每个子能源站发电时的发电转化度和发电成本作为限制条件，通过粒子群算法多次迭代，找到最优的一个或者多个子发电站用来发电，以提高整个城市的能源供应系统的能源转化效率。
[0020]下面结合图1
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图5对本专利技术的技术方案进行进一步的说明。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合能源站供能方法，其特征在于，包括：获取管控区域内每个综合能源站所包括的子发电站的发电能源类型；获取每种发电能源类型发电时对应的发电转化度和发电成本；采用粒子群算法根据所述发电转化度和发电成本，确定至少一个子发电站以用于发电。2.根据权利要求1所述的综合能源站供能方法，其特征在于，所述采用粒子群算法根据所述发电转化度和发电成本，确定至少一个子发电站以用于发电包括：根据每个子发电站的发电转化度和发电成本分别确定转化度输入矩阵和成本输入矩阵；将所述转化度输入矩阵和成本输入矩阵输入到预先训练好的粒子群算法模型中，得到所述转化度输入矩阵中对应的至少一个最优的发电转化度；将所述最优的发电转化度对应的子发电站确定为目标子发电站以用于发电。3.根据权利要求2所述的综合能源站供能方法，其特征在于，所述将所述转化度输入矩阵和成本输入矩阵输入到预先训练好的粒子群算法模型中，得到所述转化度输入矩阵中对应的至少一个最优的发电转化度包括：预先训练好的粒子群算法模型根据转化度输入矩阵和成本输入矩阵，采用以下公式（1）确定每个子发电站的有益程度值，并通过多次迭代优化，确定至少一个最优的有益程度值，将所述最优的有益程度值对应的发电转换度确定为所述最优的发电转化度；上述公式（1）中，表示转化度输入矩阵的行，表示转化度输入矩阵的列，表示转化度输入矩阵中第行第列的发电转化度对应的有益程度值，表示第行第列的发电转化度；表示管控区域内能源类型个数，表示管控区域内综合能源站的个数，表示第行第列的发电转化度对应的能源赋值。4.根据权利要求2所述的综合能源站供...

【专利技术属性】
技术研发人员：俎云霄，周杰，齐国红，陈文斌，吕新，马洪亮，李景云，黄超，
申请(专利权)人：石河子大学新疆天富能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：