【技术实现步骤摘要】
一种区域综合能源系统的多目标规划方法及系统
[0001]本专利技术属于综合能源系统管理
，尤其涉及一种区域综合能源系统的多目标规划方法及系统。
技术介绍
[0002]综合能源系统能够实现一定区域内的能源耦合，使区域内的能源消费更加高效经济。但是各个园区的用户类型，负荷特性等方面的差异导致了不同的园区需要建设不同的能源结构。现阶段，关于综合能源系统规划建设的研究集中在能源结构确定下的设备装机容量优化。如何为园区选择合适的能源结构是实现综合能源系统精益化建设的关键环节。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供一种区域综合能源系统的多目标规划方法及系统，用于解决无法选择合适的能源结构的技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种区域综合能源系统的多目标规划方法，包括：获取区域综合能源系统中各个历史场景的历史场景特征因子，并对所述历史场景特征因子进行标准化处理，其中，历史场景中包含历史数据，一历史数据包括一历史数值数据、一历史模糊语义数据和/或一历史符号数据；获取区域综合能源系统中的实时数据，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种区域综合能源系统的多目标规划方法，其特征在于，包括：获取区域综合能源系统中各个历史场景的历史场景特征因子，并对所述历史场景特征因子进行标准化处理，其中，历史场景中包含历史数据，一历史数据包括一历史数值数据、一历史模糊语义数据和/或一历史符号数据；获取区域综合能源系统中的实时数据，并计算所述实时数据中包含的场景特征因子与各个历史场景的历史场景特征因子之间的局部相似度，其中，所述实时数据包括实时数值数据、实时模糊语义数据和/或实时符号数据；计算所述实时数据与各个历史场景的结构相似度；根据所述结构相似度和所述局部相似度计算所述实时数据与各个历史场景的全局相似度；筛选出大于相似度阈值的至少一个全局相似度，并将所述至少一个全局相似度对应的历史场景的能源结构传递至预设的多目标规划模型中进行分析，得到所述能源结构中各个设备的最优容量。2.根据权利要求1所述的一种区域综合能源系统的多目标规划方法，其特征在于，所述计算所述实时数据中包含的场景特征因子与各个历史场景的历史场景特征因子之间的局部相似度包括：计算所述实时数值数据中包含的场景特征因子与各个历史数值数据的历史场景特征因子之间的局部相似度；计算所述实时模糊语义数据中包含的场景特征因子与各个历史模糊语义数据的历史场景特征因子之间的局部相似度；和/或计算所述实时符号数据中包含的场景特征因子与各个历史符号数据的历史场景特征因子之间的局部相似度。3.根据权利要求2所述的一种区域综合能源系统的多目标规划方法，其特征在于，其中，计算所述实时数值数据中包含的场景特征因子与各个历史数值数据的历史场景特征因子之间的局部相似度的表达式为：，式中，为目标场景和第i个历史场景的特征因子之间的局部相似度，为第i个历史场景的特征因子的值，为目标场景的特征因子的值，为目标场景和第i个历史场景的特征因子之间的最大差值。4.根据权利要求2所述的一种区域综合能源系统的多目标规划方法，其特征在于，所述计算所述实时模糊语义数据中包含的场景特征因子与各个历史模糊语义数据的历史场景特征因子之间的局部相似度包括：设实时数据中的实时模糊语义数据表示集合X，历史模糊语义数据表示集合Y，计算集合X中的每个成员与集合Y中的每个成员的相似度，并根据各个相似度构建模糊相似度矩阵
，其中，模糊相似度矩阵的表达式为：，式中，为集合X中第m个场景特征因子和集合Y中第n个历史场景特征因子的相似度，，；计算集合X中的每个成员之间的关联度，并根据各个关联度构建模糊关联度矩阵，其中，模糊关联度矩阵的表达式为：，式中，为集合X中第个场景特征因子和集合X中第个场景特征因子的相似度，;根据所述模糊关联度矩阵和所述模糊相似度矩阵计算所述实时模糊语义数据中包含的场景特征因子与各个历史模糊语义数据的历史场景特征因子之间的局部相似度，其中，计算所述局部相似度的表达式为：，，，式中，为集合X中包含的场景特征因子与集合Y的历史场景特征因子之间的局部相似度，为目标矩阵中所有元素的和，为模糊关联度矩阵所有元素的平均值，为模糊关联度矩阵中所有元素的和，m和n分别是集合X和集Y中成员的数量。5.根据权利要求2所述的一种区...
【专利技术属性】
技术研发人员：钟士元，李映雪，朱文广，张华，王欣，王伟，陈俊志，江涛，郑春，舒娇，李玉婷，谢鹏，王静，梁中华，朱自伟，夏鹞轩，
申请(专利权)人：国家电网有限公司江西腾达电力设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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