【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及负荷能源综合管理的，特别是考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法的。
技术介绍
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技术介绍
1、由于“碳达峰、碳中和”目标的提出，可再生能源将会成为城市用电能源中的主力军，综合能源社区借助其多能互补、需求响应等技术手段，在实现“双碳”目标过程中发挥着重要作用。对综合能源社区的碳排放进行快捷准确的测算可实现“源荷储充”多能潜力评估及影响因素分析，并实行资源调度反馈以有效降低社区碳排放量，实现社区碳排放透明化的同时降低了社区内部的用能及环境成本。
2、现有碳排放计算方法中最常用的是排放因子法，即基于化石能源使用量来进行碳排放计算。但是对于综合能源社区而言，各个时段的供能方式多样且变化频繁，固定的碳排放因子不能快捷准确地测算出该社区的实际碳排放量，且无法对其中的能源调控产生正向反馈，导致碳排放量测算模糊，无法有效激励社区针对碳排放实行可靠的管理措施。
技术实现思路
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技术实现思路
1、本专利技术的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，对典型综合能源社区进行建模，重点关注社区各时段运行成本及环境成本，以获取社区正常运作下的动态负荷碳排放因子更新模式，从而能快捷且准确地在不同时段基于社区负荷量对碳排放量进行测算。
2、为实现上述目的，本专利技术提出了一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，包括以下步骤：
3、步骤一：获取当月社区的负荷需求及清洁能源产能区间预测
4、步骤二：对社区功能装置建模：考虑典型综合能源社区所拥有的供能装置，所述供能装置包括光伏、风电清洁能源、电制冷机、吸收式制冷机、燃气锅炉、冷热电联产，针对主要供能装置搭建数学模型；
5、步骤三：设计模型损失函数，基于预测样本和启发式算法对模型进行迭代求解，得到各预测样本下每时刻的最优能源调度计划：为实现最优化能量调控，建立考虑用能成本fe、运行维护成本fu，以及碳排放成本fc的目标函数，具体公式如下：min f＝fe+fu+fc；为了保证能源系统的稳定运行，设定负荷平衡约束、外部购能约束；
6、步骤四：计算各个样本的时变动态碳排放因子搭建自适应模糊神经网络；
7、步骤五：基于源荷预测数据集对自适应模糊神经网络进行训练学习，将训练完成后的网络应用于实际动态碳排放因子更新。
8、作为优选，所述步骤一的具体过程为：获取社区当月份下每时刻电、冷、热负荷需求，以及清洁能源产能的区间预测值，设为e(t)＝{emin(t)，emax(t)}、c(t)＝{cmin(t)，cmax(t)}、h(t)＝{hmin(t)，hmax(t)}、ece(t)＝{ece min(t)，ece max(t)}(t＝0，1，2…，23)，采用smote算法或者borderline-smote算法对边界预测值实现过采样，获取能有效代表月变化趋势的大量负荷需求及清洁能源发电量的预测样本，将过采样所得的预测样本视为该月的源荷预测数据集，设为n表示过采样后得到的预测样本总数，所述清洁能源包括光伏发电、风力发电。
9、作为优选，所述步骤二中的主要供能装置的建模：
10、所述的冷热电联产通过输入天然气即可同时产生热、电、冷负荷，能充分利用输入能源，其供能出力模型可表示为：
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17、其中，gcchp(t)为t时刻cchp所消耗的天然气量；ecchp(t)、hcchp(t)、ccchp(t)为t时刻cchp输出的电、热、冷功率；为cchp实现气转电、气转热、气转冷的转换效率；分别为cchp产电、热、冷的最小功率，分别为cchp产电、热、冷的最大功率；
18、所述的燃气锅炉是利用天然气等能源将化学能转换成热能的一种供能设备，当在热量需求高峰时，cchp通常难以满足热负荷供能需求，此时燃气锅炉作为辅助制热装置补足剩余热量缺额，其供能出力模型可表示为：
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21、其中，ggb(t)为t时刻燃气锅炉所消耗的天然气量，hgb(t)为t时刻燃气锅炉所输出的热功率，为燃气锅炉实现气转热的转换效率；分别为燃气锅炉的最小、最大产出功率；
22、所述的吸收式制冷机的工作原理为随着温度的不断提高，冷却溶剂浓度随之升高并逐渐流进吸收器，与此同时蒸汽进入冷凝器释放能量转换为液态水，液态水流进蒸发器中发生汽化反应吸收煤水的巨大热量进而达到制冷的效果，吸收式制冷机产生的制冷量如下式所示：
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25、式中，hac(t)为t时刻吸收式制冷机所消耗的热功率，cac(t)为t时刻吸收式制冷机所输出的冷功率，为吸收式制冷机实现热转冷的转换效率；分别为吸收式制冷机的最小、最大产出功率；
26、所述的电制冷机具有污染物排放少、运行稳定可靠、调制简单方便等优势，因此在冷热电联供型微网系统中具有较高的应用率；在多能流社区中，电制冷机作为辅助制冷可有效促进清洁能源消纳，降低碳排放量，且其自身运行稳定，调控简单方便，因此在各类微网系统中都具有较高的应用率；电制冷剂的制冷量计算如下：
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29、式中，eec(t)为t时刻电制冷机所消耗的电功率，cec(t)为t时刻电制冷机所输出的冷功率，为吸收式制冷机实现电转冷的转换效率；分别为电制冷机的最小、最大产出功率。
30、作为优选，所述步骤三中的用能成本是指该社区从外网购电购气所花费的实际成本，以及清洁能源弃用成本计算公式为：
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32、式中，g(t)和e(t)分别为t时刻下的天然气价格(元/m3)和电网购电价格(元/kwh)，eother(t)为t时刻下社区内部产电不足，从而需额外向电网购买的电量，ecut(t)为清洁能源弃用功率，ω为清洁能源弃用惩罚因子；
33、所述的运行维护成本主要是由机械产能损耗，人工检查、维护等产生的成本，通常与设备产能呈正相关，其计算公式为：
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35、式中，vcchp、vgb、vac、vec分别为cchp、燃气锅炉、呼吸式制冷机、电制冷机的单位维护成本(元/kwh)；
36、多能流社区各时段的碳排放成本计算方式如下：
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38、式中，λg、λe分别为天然气燃烧碳排放系数(kg/m3)、电网产电碳排放系数(kg/kwh)，c为碳交易市场的碳交易单价(元/kg)；
39、所述负荷平衡约束为多能流社区能源系统内存在电、热、冷负荷，其负荷供需平衡关系式为：
40、e(t)+eec(t)＝ecchp(t)+ece(t)+eother(t)
41、h(t)+hac(t)＝hcchp(t)+hgb(t)本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：所述步骤一的具体过程为：获取社区当月份下每时刻电、冷、热负荷需求，以及清洁能源产能的区间预测值，设为E(t)＝{Emin(t)，Emax(t)}、C(t)＝{Cmin(t)，Cmax(t)}、H(t)＝{Hmin(t)，Hmax(t)}、Ece(t)＝{Ece min(t)，Ece max(t)}(t＝0，1，2…，23)，采用SMOTE算法或者Borderline-SMOTE算法对边界预测值实现过采样，获取能有效代表月变化趋势的大量负荷需求及清洁能源发电量的预测样本，将过采样所得的预测样本视为该月的源荷预测数据集，设为N表示过采样后得到的预测样本总数，所述清洁能源包括光伏发电、风力发电。
3.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：所述步骤二中的主要供能装置的建模：
4.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：所述步骤三中的
5.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：所述步骤四的具体过程为：基于所设定的目标函数及条件约束，将所得的源荷预测数据集输入所建模型中，采用粒子群算法或其他的启发式算法来进行迭代求解，得到该月最小成本下的多能流社区能源的调控方式；
6.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：步骤五的具体过程为：将源荷预测数据集以及各样本对应动态负荷碳排放因子输入所设计的自适应模糊神经网络中进行训练和测试；为了减小由于数据划分不合理带来的更新效果偏差，采用交叉验证训练法，将原始数据集随机平均分成K组，将每个子集数据分别作为验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，得到K个用于更新动态负荷碳排放因子的自适应模糊神经网络，用这K个自适应模糊神经网络的综合结果来最终得到动态负荷碳排放因子的实际更新值：
...【技术特征摘要】
1.一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：所述步骤一的具体过程为：获取社区当月份下每时刻电、冷、热负荷需求，以及清洁能源产能的区间预测值，设为e(t)＝{emin(t)，emax(t)}、c(t)＝{cmin(t)，cmax(t)}、h(t)＝{hmin(t)，hmax(t)}、ece(t)＝{ece min(t)，ece max(t)}(t＝0，1，2…，23)，采用smote算法或者borderline-smote算法对边界预测值实现过采样，获取能有效代表月变化趋势的大量负荷需求及清洁能源发电量的预测样本，将过采样所得的预测样本视为该月的源荷预测数据集，设为n表示过采样后得到的预测样本总数，所述清洁能源包括光伏发电、风力发电。
3.如权利要求1所述的一种考虑多能流社区负荷的碳排放因子更新方法，其特征在于：所述步骤二中的主要供能装置的建模：
4.如权利要求1所述的一种考...
【专利技术属性】
技术研发人员：周桂珍，叶超，刘磊，许晓伟，马越，程昊旸，
申请(专利权)人：杭州电力设备制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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