【技术实现步骤摘要】
本专利技术实施例涉及能源系统的运行控制，尤其涉及一种热电冷联供系统的运行控制方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、热电冷联供系统，是分布式能源系统(distributed energy system)中的一种。热电冷联供系统，也称冷热电三联供(combined cooling heating and power，简称cchp)，主要部署于区域性或建筑群或独立的大中型建筑。具体到本专利技术实施例中，热电冷联供系统也是一个源-网-荷-储系统，对热电冷联供系统进行运行调控的策略为源-网-荷-储运行调度策略。
2、对热电冷联供系统进行调控，需要统筹考虑冷负荷、热负荷、电源、热电冷联供系统中可再生能源出力，由此，现有的对热电冷联供系统进行运行控制方案多为采用源-网-荷-储运行调度策略。
3、然而，现有的对热电冷联供系统进行运行控制的源-网-荷-储运行调度策略的调控准确度低，使得热电冷联供系统的运行效率低，能源浪费严重。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种热电冷联供系统的运行控制方法、装置、设备及存储介质，以解决现有的对热电冷联供系统进行运行控制的源-网-荷-储运行调度策略的调控准确度低，使得热电冷联供系统的运行效率低，能源浪费严重的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
3、第一方面，本专利技术实施例提供了一种热电冷联供系统的运行控制方法，包括：
4、获取步骤：获取热电冷联供系统中各设备在第一时间段
5、模型预测步骤：根据所述历史运行数据及所述气象数据，采用已预先训练的三个预测模型对所述热电冷联供系统中的可再生能源出力、电负荷、冷负荷及热负荷进行预测，得到与各所述预测模型对应的预测结果；其中，所述预测模型包括：xgboost预测模型、lstm预测模型、arima预测模型；
6、执行步骤：确定所述三个预测模型的预测结果的权重分配方案；并且，按照所述权重分配方案结合全部的所述预测结果得到目标预测结果；
7、优化步骤：根据所述目标预测结果，对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化；对所述热电冷联供系统执行优化后的所述源-网-荷-储运行调度策略。
8、可选地，
9、根据各所述预测模型的预测误差确定所述权重分配方案。
10、可选地，
11、所述第一时间段包括至少两个自然日；
12、根据各所述预测模型的预测误差确定所述权重分配方案，包括：
13、确定一时刻为基准时刻；确定由当前时刻向前追溯预设时长得到的历史时间段为基准时间段；
14、采用各所述预测模型对所述第一时间段内每个自然日的基准时刻的所述热电冷联供系统中的可再生能源出力、电负荷、冷负荷及热负荷进行预测，得到与各所述预测模型对应的第一预测结果；根据所述历史运行数据，确定所述第一预测结果的预测误差为第一预测误差；
15、采用各所述预测模型对所述基准时间段的所述热电冷联供系统中的可再生能源出力、电负荷、冷负荷及热负荷进行预测，得到与各所述预测模型对应的第二预测结果；根据所述历史运行数据，确定所述第二预测结果的预测误差为第二预测误差；
16、根据所述第一预测误差及所述第二预测误差，确定所述权重分配方案。
17、可选地，
18、每隔一自然日，返回一次所述获取步骤、所述模型预测步骤和所述执行步骤，得到对下一自然日进行预测的所述目标预测结果；
19、根据所述目标预测结果，对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化，包括：
20、针对所述热电冷联供系统建立系统经济运行模型、系统环保运行模型及约束函数；
21、根据对下一自然日进行预测的所述目标预测结果、所述经济运行模型、所述系统环保运行模型及所述约束函数，确定最优优化策略；
22、按照所述最优优化策略，对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化。
23、可选地，
24、每隔预设的第二时间段，返回一次所述获取步骤、所述模型预测步骤和所述执行步骤，得到对下一所述第二时间段进行预测的所述目标预测结果；其中，10分钟≤所述第二时间段的时长≤1小时；
25、根据所述目标预测结果，对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化，包括：
26、针对所述热电冷联供系统建立系统经济运行模型、系统环保运行模型及约束函数；
27、根据对下一所述第二时间段进行预测的所述目标预测结果、所述经济运行模型、所述系统环保运行模型及所述约束函数，确定最优优化策略；
28、按照所述最优优化策略，对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化。
29、可选地，
30、采用模型预测控制mpc方法对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化。
31、可选地，
32、采用pulp求解器确定所述最优优化策略。
33、第二方面，本专利技术实施例提供了一种热电冷联供系统的运行控制装置，包括：
34、获取模块，用于获取步骤：获取热电冷联供系统中各设备的历史运行数据，以及获取第一时间段内所述热电冷联供系统的部署地的气象数据，所述第一时间段为产生所述历史运行数据的时间段；
35、模型预测模块，用于模型预测步骤：根据所述历史运行数据及所述气象数据，采用已预先训练的三个预测模型对所述热电冷联供系统中的可再生能源出力、电负荷、冷负荷及热负荷进行预测，得到与各所述预测模型对应的预测结果；其中，所述预测模型包括：xgboost预测模型、lstm预测模型、arima预测模型；
36、执行模块，用于执行步骤：确定所述三个预测模型的预测结果的权重分配方案；并且，按照所述权重分配方案结合全部的所述预测结果得到目标预测结果；
37、优化模块，用于优化步骤：根据所述目标预测结果，对所述热电冷联供系统的源-网-荷-储运行调度策略进行优化；对所述热电冷联供系统执行优化后的所述源-网-荷-储运行调度策略。
38、第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的热电冷联供系统的运行控制方法中的步骤。
39、第四方面，本专利技术实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的热电冷联供系统的运行控制方法中的步骤。
40、在本专利技术实施例中，采用三种预测模型得到与各预测模型对应的预测结果，并通过对三个预测结果进行整合得到目标预测结果，能够规避单一预测模型进行预测时预测结果受预测模型训练、模型自本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
6.根据权利要求1、4、5中任一所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
7.根据权利要求4或5所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
8.一种热电冷联供系统的运行控制装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于：包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的热电冷联供系统的运行控制方法中的步骤。
10.一种可读存储介质，其特征在于：所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的热
...【技术特征摘要】
1.一种热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
6.根据权利要求1、4、5中任一所述的热电冷联供系统的运行控制方法，其特征在于：
7.根据权利要求4或5所述的热电...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵儆，张胜祥，文金远，单存知，周苏洋，刘芷合，李峰，
申请(专利权)人：特变电工科技投资有限公司，
类型：发明
国别省市：
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