计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法及系统技术方案

本公开涉及能源选址规划技术领域，提出了一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法及系统，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集，能够在保证多能负荷场景集对建筑负荷不确定性描述的准确性的前提下，减少场景集中场景的数量，降低求解选址规划模型的计算量。采用核密度估计法得到包含数值和空间特性的负荷分布，能够提高负荷热点区域识别的准确性。采用AHP层次分析方法对备选能源站位置进行评价。根据负荷空间分布模型和能源站备选位置，构建综合能源站选址规划模型，进而求得综合能源站的位置。该方法能够提高综合能源站选址的可靠性，降低资源浪费和传输损耗，提高综合能源系统的经济性。合能源系统的经济性。合能源系统的经济性。

【技术实现步骤摘要】
计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法及系统


[0001]本公开涉及能源选址规划相关
，具体的说，是涉及一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法及系统。

技术介绍

[0002]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，并不必然构成在先技术。
[0003]由于能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，如何提高能源利用效率，有效地利用可再生能源成为亟需解决的问题。在城市中，建设区域级综合能源系统能够提高能源的利用效率，有效缓解资源和环境压力，并且能够满足城市的多元化用能需求。区域级综合能源系统中包含多个能源站，但由于城市内负荷分布情况和区域地理条件复杂，难以确定综合能源站的数目和建设位置。
[0004]专利技术人在研究中发现，针对综合能源站的选址规划问题，研究人员大多基于确定性的场景进行研究，从而降低了区域级综合能源系统的经济性。

技术实现思路

[0005]本公开为了解决上述问题，提出了一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法及系统，在区域级综合能源系统的选址规划上，考虑多能负荷的不确定性，提高了综合能源站选址的可靠性，降低资源浪费和传输损耗，提高综合能源系统的经济性。
[0006]为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：
[0007]一个或多个实施例提供了一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法，包括如下步骤：
[0008]基于选址规划中建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集；
[0009]针对得到的多能负荷场景集，提取每一场景中的多能负荷数据，通过核密度估计法寻找负荷集中区域，得到负荷空间分布信息；
[0010]根据规划区域的地理信息，寻找规划区域内备选能源站位置，采用层次分析方法对备选能源站位置进行评价，得到最优的能源站备选位置；
[0011]根据负荷空间分布信息和最优的能源站备选位置，求解综合能源站的最优位置。
[0012]一个或多个实施例提供了一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址系统，包括：
[0013]负荷场景集生成模块：被配置为基于选址规划中建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集；
[0014]负荷空间分布识别模块：被配置为针对得到的多能负荷场景集，提取每一场景中的多能负荷数据，通过核密度估计法寻找负荷集中区域，得到负荷空间分布信息；
[0015]能源站备选位置确定模块：被配置为根据规划区域的地理信息，寻找规划区域内
备选能源站位置，采用层次分析方法对备选能源站位置进行评价，得到最优的能源站备选位置；
[0016]最优位置求解模块：被配置为根据负荷空间分布信息和最优的能源站备选位置，求解综合能源站的最优位置。
[0017]一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成上述方法所述的步骤。
[0018]一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成上述方法所述的步骤。
[0019]与现有技术相比，本公开的有益效果为：
[0020]本公开中，考虑建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集，能够在保证多能负荷场景集对建筑负荷不确定性描述的准确性的前提下，减少场景集中场景的数量，降低求解选址规划模型的计算量。由于规划区域内用户数量庞大，采用核密度估计法得到包含数值和空间特性的负荷分布，能够提高负荷热点区域识别的准确性，降低负荷空间分布模型的复杂度。根据地理信息构建备选能源站位置集合，采用AHP层次分析方法对备选能源站位置进行评价。根据负荷空间分布模型和能源站备选位置，构建综合能源站选址规划模型，进而求得综合能源站的位置。该方法能够提高综合能源站选址的可靠性，降低资源浪费和传输损耗，提高综合能源系统的经济性。
[0021]本公开的优点以及附加方面的优点将在下面的具体实施例中进行详细说明。
附图说明
[0022]构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的限定。
[0023]图1是本公开实施例1的综合能源系统选址方法流程图；
具体实施方式
[0024]下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
[0025]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0026]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的各个实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将结合附图对实施例进行详细描述。
[0027]实施例1
[0028]在一个或多个实施方式公开的技术方案中，如图1所示，一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法，包括如下步骤：
[0029]步骤1、基于选址规划中建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负
荷场景集；
[0030]步骤2、针对得到的多能负荷场景集，提取每一场景中的多能负荷数据，通过核密度估计法寻找负荷集中区域，得到负荷空间分布信息；
[0031]步骤3、根据规划区域的地理信息，寻找规划区域内备选能源站位置，采用层次分析方法对备选能源站位置进行评价，得到最优的能源站备选位置；
[0032]步骤4、根据负荷空间分布信息和最优的能源站备选位置，求解综合能源站的最优位置。
[0033]本实施例中，考虑建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集，能够在保证多能负荷场景集对建筑负荷不确定性描述的准确性的前提下，减少场景集中场景的数量，降低求解选址规划模型的计算量。由于规划区域内用户数量庞大，采用核密度估计法得到包含数值和空间特性的负荷分布，能够提高负荷热点区域识别的准确性，降低负荷空间分布模型的复杂度。根据地理信息构建备选能源站位置集合，采用AHP层次分析方法对备选能源站位置进行评价。根据负荷空间分布模型和能源站备选位置，构建综合能源站选址规划模型，进而求得综合能源站的位置。该方法能够提高综合能源站选址的可靠性，降低资源浪费和传输损耗，提高综合能源系统的经济性。
[0034]步骤1中，基于选址规划中建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集的方法，包括如下步骤：
[0035]步骤11、获取规划区域内建筑位置和全年负荷信息，构建基于条件生成对抗网络的用户侧冷热电氢多能负荷场景生成模型；
[0036]步骤12、通过学习用户侧冷热电本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法，其特征在于，包括如下步骤：基于选址规划中建筑负荷的不确定性，采用场景生成与缩减，生成多能负荷场景集；针对得到的多能负荷场景集，提取每一场景中的多能负荷数据，通过核密度估计法寻找负荷集中区域，得到负荷空间分布信息；根据规划区域的地理信息，寻找规划区域内备选能源站位置，采用层次分析方法对备选能源站位置进行评价，得到最优的能源站备选位置；根据负荷空间分布信息和最优的能源站备选位置，求解综合能源站的最优位置。2.如权利要求1所述的一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法，其特征在于，采用场景生成与缩减生成多能负荷场景集的方法，包括如下步骤：获取规划区域内建筑位置和全年负荷信息，构建基于条件生成对抗网络的用户侧冷热电氢多能负荷场景生成模型；通过学习用户侧冷热电氢的数据特征，使用冷热电氢负荷场景生成模型生成多能负荷场景集；采用基于概率距离的快速前代消除法进行场景消减，形成含概率信息的多能负荷场景。3.如权利要求2所述的一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法，其特征在于，多能负荷场景集的生成方法，包括如下过程：对规划区域内建筑历史负荷数据进行预处理；针对每一建筑，将预处理后的负荷数据按照季节和能源类型进行划分，形成多维数据集；将区域建筑的全年冷热电氢多能负荷历史数据和噪声输入生成对抗网络进行训练，计算损失函数值，直到满足精度要求，得到训练后的网络即为冷热电氢多能负荷场景生成模型；基于冷热电氢多能负荷场景生成模型生成大量的多能负荷数据，形成多能负荷场景集；或者，基于概率距离的快速前代消除法进行场景缩减，具体步骤如下：在场景集合S中，计算所有场景之间的距离；计算某一场景与剩余场景的距离之和，选出与剩余场景概率距离之和最小的场景d；在场景集合S中，选出与场景d距离最近的场景u，并用场景u替代场景d，把场景d的概率加在场景u上，去除集合S中的场景d，得到更新后的场景集合S；判断场景集合S中场景数目是否满足要求，若不满足要求，继续执行上述步骤直到场景数目缩减到设定的数目。4.如权利要求1所述的一种计及负荷不确定性的含氢综合能源系统选址方法，其特征在于，通过核密度估计法寻找负荷集中区域，得到负荷空间分布信息的方法，包括如下步骤：步骤21、将多能负荷数据作为权重字段，用能建筑的坐标作为密度函数的样本点，构建冷热电氢四种负荷的二维概率密度函数；步骤22、在二维概率密度函数中，将密度比邻近区域高的位置作为热点；步骤23、根据二维概率密度函数，获取规划区域内冷、热、电、氢负荷的热点位置，形成
多能负荷热点空间分布模型；步骤2...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙波，朱旭东，张承慧，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：