一种智慧园区能源消耗调度系统技术方案

本发明专利技术涉及一种智慧园区能源消耗调度系统，属于能源消耗调度技术领域。包括能源消耗信息采集单元、能源交易平台、能源消耗预测单元和能源消耗调度决策单元。所述能源消耗信息采集单元用于采集园区的用能数据并进行分类排序生成用能报表；所述能源交易平台用于根据能源需求完成园区下一阶段的能源购置同时提供能源信息数据；所述能源消耗预测单元，用于进行园区个体能源消耗预测；所述能源消耗调度决策单元，用于能源购置决策和能源配置。本发明专利技术通过预测模型根据能耗用途和能源品质需求的用户类别分别进行预测，可以合理的安排能源供应计划，提高了能源供应效率，同时针对品质需求供应降低了生产成本，优化了能源配置。优化了能源配置。优化了能源配置。

【技术实现步骤摘要】
一种智慧园区能源消耗调度系统


[0001]本专利技术属于能源消耗调度
，具体涉及一种智慧园区能源消耗调度系统。

技术介绍

[0002]能源综合调度旨在满足水、电、气、热等多种能源单元运行约束的前提下，通过优化分配多种能源的负载需求，并合理安排多能互补供应使得系统运行总成本最小。
[0003]然而，在目前的园区能源综合调度中，由于园区内不同的企业或建筑物具有不同的用能需求和能效水平，因此在能源调度过程中很难做到能源消耗的均衡分配，同时园区能源调度的能源管理体系不完善、智能化程度低，导致难以实时、准确地作出能源调度决策，能源调度效率低、供应不稳定。
[0004]因此，亟需提供一种智慧园区能源消耗调度系统，通过充分利用数据分析和预测等技术手段提高能源调度效率和精度，提高能源调度决策的准确性和有效性，从而实现能源消耗的均衡分配。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的上述问题，本专利技术提供了一种智慧园区能源消耗调度系统，通过预测模型根据能耗用途和能源品质需求的用户类别分别进行预测，可以合理的安排能源供应计划，提高了能源供应效率，同时针对品质需求供应降低了生产成本，优化了能源配置。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0007]一种智慧园区能源消耗调度系统，包括能源消耗信息采集单元、能源交易平台、能源消耗预测单元和能源消耗调度决策单元，所述能源消耗信息采集单元和能源交易平台分别与能源消耗预测单元通信连接，所述能源消耗预测单元与能源消耗调度决策单元通信连接；
[0008]所述能源消耗信息采集单元，用于采集园区内各个企业或建筑物的用能数据并通过能耗用途和能源品质需求进行分类排序生成用能报表；
[0009]所述能源交易平台，用于根据能源需求完成园区下一阶段的能源购置同时提供能源信息数据；
[0010]所述能源消耗预测单元，用于通过能源消耗信息采集单元和能源交易平台获取的源数据，进行园区个体的能源消耗预测；
[0011]所述能源消耗调度决策单元，通过能源消耗预测单元输出的预测报告结合用户能源品质需求进行能源购置决策，并且基于购置的能源和园区用户需求进行能源配置；同时通过影响因素与园区能耗的正/负相关关系，进行优化调度策略。
[0012]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述用能数据包括直接能耗和间接能耗，其中直接能耗的采集通过能源监测设备完成；间接能耗的采集通过用户数据共享和统计获取。
[0013]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述统计获取的具体为园区人流量、生产设备、
办公设备、节能设施和气象条件。
[0014]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述用能报表的生成过程为：
[0015]将各个用户或企业的用能数据按照用途功能进行分类，再根据用能品质需求划分等级。
[0016]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述能源信息数据包括平台用户的能源使用情况、能源参数、能源价格占比、能源结构和节能潜力。
[0017]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述源数据来源于每年园区的用能数据和能源信息数据，具体包括：季节效应、时间点效应、园区人员流量、气象条件、生产设备、办公设备、节能设施、能源使用情况、能源参数、能源价格占比和设备能效等级占比。
[0018]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述能源消耗预测具体包括以下步骤：
[0019]S1、预测参数选取：对源数据中的影响因素与园区能耗进行相关性分析；
[0020]S2、建立能源消耗预测模型：通过选取的预测参数建立预测模型；
[0021]S3、能源消耗预测：将测试样本输入构建的预测模型，获取预测结果并进行反归一化处理，生成预测报告。
[0022]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤S1中，预测参数选取具体为：
[0023]S11、对样本数据归一化处理：统一样本数据中不同的影响因素的单位量纲；
[0024]S12、计算影响因素与园区能耗的相关系数；
[0025]S13、计算影响因素与园区能耗之间的显著性；
[0026]S14、选择筛选阈值，确定符合要求的预测参数。
[0027]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述步骤S2中，建立能源消耗预测模型具体为：
[0028]S21、确定神经网络结构：通过选取的预测参数确定BP神经网络的拓扑结构，初始化权值和阈值；
[0029]S22、计算最优权值和阈值：将初始化的权值和阈值作为鲸鱼优化算法的输入变量计算鲸鱼个体适应度值，通过选择包围机制或者螺旋上升的方式来确定个体位置，获取最优的权值和阈值；
[0030]S23、模型训练：采用最优的权值和阈值进行对预测模型的训练。
[0031]作为本专利技术的一种优选技术方案，所述能源消耗调度决策单元，根据影响因素与园区能耗的相关关系优化调度策略具体为：所述影响因素为集合，包括若干影响因子；当影响因子与能源消耗存在正相关关系时，影响因子出现的频率超过设定阈值的时间段内减少能耗设备的使用，以降低能耗峰值；当影响因子与能源消耗存在负相关关系时，影响因子出现的频率超过设定阈值的时间段内增加能耗设备的使用，以降低能耗峰值。
[0032]本专利技术的有益效果为：
[0033]（1）本专利技术通过利用能源消耗信息采集单元和能源交易平台采集园区用能的多源数据，经过关联分析得到影响园区能耗的相关因素，构建了能源消耗预测模型，并经过鲸鱼算法对BP网络的权值和阈值进行优化，提高了预测的精度和准确率。
[0034]（2）本专利技术通过预测模型根据能耗用途和能源品质需求的用户类别分别进行预测，可以合理的安排能源供应计划，提高了能源供应效率，同时针对品质需求供应降低了生
产成本，优化了能源配置。
[0035]（3）本专利技术通过在能源消耗预测的基础上结合能源交易平台提供的能源信息数据进行能源购置，有助于为园区能源消耗制定更准确的采购计划和策略。同时再基于购置的能源以及园区用户需求进行能源配置，提高了园区能源信息的共享化，可为园区能源管理提供更准确的能源数据支持，实现能源的精准化调度。
附图说明
[0036]为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。
[0037]图1为本专利技术智慧园区能源消耗调度系统的结构示意图。
具体实施方式
[0038]为更进一步阐述本专利技术为实现预定专利技术目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本专利技术的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
[0039]请参阅图1，一种智慧园区能源消耗调度系统，包括能源消耗信息采集单元、能源交易平台、能源消耗预测单元和能源消耗调度决策单元，所述能源消耗信息采集单元和能源交易平台分别与能源消耗预测单元通信连接，所述能源消耗预测单元与能源消耗调度决策单元通信连接；
[0040]所述能源消耗信息采集单元，用于采集园区内各个企业或建筑物的用能数据并通过能耗用途和能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智慧园区能源消耗调度系统，其特征在于：包括能源消耗信息采集单元、能源交易平台、能源消耗预测单元和能源消耗调度决策单元，所述能源消耗信息采集单元和能源交易平台分别与能源消耗预测单元通信连接，所述能源消耗预测单元与能源消耗调度决策单元通信连接；所述能源消耗信息采集单元，用于采集园区内各个企业或建筑物的用能数据并通过能耗用途和能源品质需求进行分类排序生成用能报表；所述能源交易平台，用于根据能源需求完成园区下一阶段的能源购置同时提供能源信息数据；所述能源消耗预测单元，用于通过能源消耗信息采集单元和能源交易平台获取的源数据，进行园区个体的能源消耗预测；所述能源消耗调度决策单元，通过能源消耗预测单元输出的预测报告结合用户能源品质需求进行能源购置决策，并且基于购置的能源和园区用户需求进行能源配置；同时通过影响因素与园区能耗的正/负相关关系，进行优化调度策略。2.根据权利要求1所述的一种智慧园区能源消耗调度系统，其特征在于：所述用能数据包括直接能耗和间接能耗，其中直接能耗的采集通过能源监测设备完成；间接能耗的采集通过用户数据共享和统计获取。3.根据权利要求2所述的一种智慧园区能源消耗调度系统，其特征在于：所述统计获取的具体为园区人流量、生产设备、办公设备、节能设施和气象条件。4.根据权利要求1所述的一种智慧园区能源消耗调度系统，其特征在于：所述用能报表的生成过程为：将各个用户或企业的用能数据按照用途功能进行分类，再根据用能品质需求划分等级。5.根据权利要求1所述的一种智慧园区能源消耗调度系统，其特征在于：所述能源信息数据包括平台用户的能源使用情况、能源参数、能源价格占比、能源结构和节能潜力。6.根据权利要求1所述的一种智慧园区能源消耗调度系统，其特征在于：所述源数据来源于每年园区的用能数据和能源信息数据，具体包括：季节效应、时间点效应、园区人员流量、气象条件、...

【专利技术属性】
技术研发人员：欧劲辉，张攀军，曾妍，陈玮，刘宗禧，林泽华，赖玉海，
申请(专利权)人：中通服建设有限公司，
类型：发明
国别省市：