【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及碳排放优化，尤其涉及一种基于能源调度的碳排放优化方法及系统。
技术介绍
1、在人类日常活动中，无时无刻不在排放二氧化碳，例如汽车燃烧汽油、居民使用天然气等，这种通过直接燃烧化石燃料产生的二氧化碳排放被称为直接排放；生活中电力使用过程不产生二氧化碳，但在生产电力的过程中会产生二氧化碳，因此被称为间接排放。
2、现有的技术中，通常都是对火力发电的碳排放量进行分析，缺少对通过能源调度实现减少碳排放量的分析，比如在申请公开号为cn114825459a的中国专利中，公开了负荷密集型智慧园区用户参与碳排放控制的能源调度方法，该方案就是通过建立碳排放模型，对模型进行优化获取最优能源调度方法，缺少对清洁发电装置的发电量进行能源调度的分析，鉴于此，有必要对现有的基于能源调度的碳排放优化方法及系统进行优化。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种基于能源调度的碳排放优化方法及系统，通过对用电量以及清洁发电量进行计算分析，并计算得到火力发电量，再根据当前日期控制电量进行存储或放电；以解决现有的基于能源调度碳排放优化技术缺少对清洁能源发电量的分析以及调度，导致仅对火力发电的碳排放进行优化难度较大且需要实时进行调整导致优化不够智能的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：第一方面，基于智慧电力的直流电流检测方法，包括如下步骤：
3、步骤s1，获取用电量以及检测日期，基于检测日期对用电量进行分组，对每个分组中
4、步骤s2，获取日清洁电量，对日清洁电量进行计算以及划分，得到清洁区间，计算日清洁电量位于清洁区间的概率，基于计算结果输出预计清洁量；
5、步骤s3，接收发电信息，基于发电信息计算火力发电量；
6、步骤s4，获取当前日期；对用电量、日期档以及预计清洁量进行分析计算，输出电量调整信息；基于电量调整信息以及当前日期控制火力发电量或预计清洁量进行供电或存储；
7、进一步地，所述步骤s1包括如下子步骤：
8、步骤s1011，从电力信息数据库中获取第一参考天数内的用电量以及用电量的检测日期，所述检测日期包括周一至周日共七种不同种类；
9、步骤s1012，将检测日期相同的用电量划分至相同的分组，并按递增的方式进行排列，得到用电量序列；
10、步骤s1013，计算用电量序列的中值，计算大于用电量序列的中值的用电量的平均值，标记为第i预电量，其中i为正整数。
11、进一步地，所述日期档包括第一档日期以及第二档日期，所述步骤s1还包括如下子步骤：
12、步骤s1021，将预电量按递增的方式进行排序，得到预电量序列；
13、步骤s1022，计算预电量序列中两两相邻的预电量的差值，标记为预电差值；
14、步骤s1023，将最大的预电差值对应的两个预电量中数值大的预电量标记为划分电量，将预电量序列中位于划分电量右侧的预电量以及划分电量对应的检测日期标记为第一档日期；将预电量序列中位于划分电量左侧的预电量对应的检测日期标记为第二档日期；
15、进一步地，所述发电信息包括第一发电信息以及第二发电信息，所述步骤s1还包括如下子步骤：
16、步骤s1031，计算第一档日期的数量，标记为第一日期量；计算第二档日期的数量，标记为第二日期量；
17、步骤s1032，比较第一日期量与第二日期量的大小，当第一日期量大于第二日期量时，输出第一发电信息；当第一日期量小于第二日期量时，输出第二发电信息。
18、进一步地，所述步骤s2包括如下子步骤：
19、步骤s2011，从电力信息数据库中获取第一参考天数的日清洁电量；
20、步骤s2012，计算日清洁电量的平均值，标记为平均清洁量；
21、步骤s2013，计算日清洁电量的最小值与平均清洁量的差值的绝对值，标记为第一清洁差值；计算日清洁电量的最大值与平均清洁量的差值，标记为第二清洁差值；
22、步骤s2014，比较第一清洁差值以及第二清洁差值的大小，当第一清洁差值大于或等于第二清洁差值时，输出上接近信息；当第一清洁差值小于第二清洁差值时，输出下接近信息。
23、进一步地，所述步骤s2还包括如下子步骤：
24、步骤s2021，计算日清洁电量的方差，标记为单位计算量；
25、步骤s2022，接收接近信息，所述接近信息包括上接近信息以及下接近信息；
26、当接收到上接近信息时，将单位计算量乘以第一系数后加上平均清洁量后作为清洁区间右端点；将平均清洁量减去单位计算量后作为清洁区间的左端点；
27、当接收到下接近信息时，将平均清洁量减去单位计算量乘以第一系数后作为清洁区间左端点；将平均清洁量加上单位计算量后作为清洁区间的右端点；
28、步骤s2023，计算日清洁电量位于清洁区间的概率，标记为区间判断概率；
29、步骤s2024，比较区间判断概率，当区间判断概率大于或等于第一概率阈值时，计算清洁区间的中值，标记为预计清洁量，输出预计清洁量；
30、步骤s2025，当区间判断概率小于第一概率阈值时，将清洁区间的右端点加上第二系数的单位计算量，再次计算区间判断概率，再次执行步骤s2024或步骤s2025。
31、进一步地，所述步骤s3包括如下子步骤：
32、步骤s301，接收发电信息；
33、步骤s302，基于发电信息计算火力发电量；
34、步骤s303，输出火力发电量。
35、进一步地，所述计算火力发电量包括：
36、当接收到第一发电信息时，通过用电差值计算公式计算得到第一用电差值，所述用电差值计算公式配置为：ecz＝ep2max－ep1max；其中ecz为用电差值，ep1max为检测日期为第一档日期中最大的预电量，ep2max为检测日期为第二档日期中最大的预电量；
37、计算预计清洁量减去第一用电差值的值，标记为用电判断值；
38、判断用电判断值的正负，当用电判断值为正时，将ep1max标记为火力发电量；
39、当用电判断值为负时，将ep1加上二倍的用电判断值后标记为火力发电量；
40、当接收到第二发电信息时，利用火力电量计算公式计算得到火力发电量；
41、所述火力电量计算公式配置为：tpg=ep2max-eqg；其中tpg为火力发电量，ep2max为检测日期为第二档日期中最大的预电量，eqg为预计清洁量。
42、进一步地，所述电量调整信息包括火力存储信息以及清洁供电信息，所述步骤s4包括如下子步骤：
43、步骤s401，计算tpg与ep1max的差值，标记为第二用电差值；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述步骤S1包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述日期档包括第一档日期以及第二档日期，所述步骤S1还包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述发电信息包括第一发电信息以及第二发电信息，所述步骤S1还包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述步骤S2包括如下子步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述步骤S2还包括如下子步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述步骤S3包括如下子步骤：
8.根据权利要求7所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述计算火力发电量包括：
9.根据权利要求7所述的一种基于能源调度的碳
10.适用于权利要求1-9任一项所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法的系统，其特征在于，包括用电分析模块、发电分析模块以及减排控制模块；
...【技术特征摘要】
1.一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述步骤s1包括如下子步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述日期档包括第一档日期以及第二档日期，所述步骤s1还包括如下子步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述发电信息包括第一发电信息以及第二发电信息，所述步骤s1还包括如下子步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于能源调度的碳排放优化方法，其特征在于，所述步骤s2包括如下子步骤：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙成富，张承宇，杨桦，孙盼，庞昆，莫城恺，
申请(专利权)人：浙江浙能能源服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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