本申请涉及一种基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取园区内各种负荷的实时运行容量；负荷包括电负荷、热负荷和冷负荷；根据实时运行容量和设备功率模型构建约束条件；获取时变碳排放因子和实时运行成本，基于时变碳排放因子和实时运行成本生成目标函数；根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果。采用本方法能够实现对园区内各负荷需求和设备供能能力的精准把控，整体上减少了园区内设备的运行成本，提高了节能减排的能力。
1、工业生产过程中的温室气体排放是重要的碳排放来源，建立工业园区统一规范的碳排放核算体系有利于企业降本增效、绿色低碳高质量发展。传统工业园区在规划装机容量时，只考虑设备造价成本和燃料成本的制约因素，未考虑环境价格，绿色低碳是工业园区未来发展的趋势和方向。
2、然而目前的区域和省级电网碳排放因子数据更新效率慢，在实际测算中，碳排放因子测算结果滞后，无法精细刻画区域空间颗粒度，也无法准确反映不同区域不同企业电力碳排放情况，往往高估了电力消费产生的间接碳排放的总量。同时部分工业园区企业会购买绿电，但是目前已有的碳排放计量体系未考虑绿电抵扣等问题，无法体现企业使用和购买绿电带来的绿色低碳环境效益。
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种考虑工业园区的时变碳排放因子和实时运行成本的基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
>6、根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果。7、在其中一个实施例中，获取时变碳排放因子包括：
8、获取各供电机组的发电量和碳排放因子；发电量包括煤电机组的煤电量、气电机组的气电量和送端电网的送电量，碳排放因子包括煤电碳排放因子、气电碳排放因子和送电碳排放因子；
9、根据发电量和碳排放因子得到园区的时变碳排放因子。
10、在其中一个实施例中，获取实时运行成本包括：
11、获取设备的实时运行成本；
12、通过净现值法将设备的投入成本折算为实时投入成本；
13、基于设备实际的维护支出情况，折算为实时维护成本；
14、基于实时投入成本、实时运行成本和实时维护成本构建实时运行成本。
15、在其中一个实施例中，根据实时需求容量和设备功率模型构建约束条件包括；
16、根据园区的实时运行容量设置电负荷、热负荷和冷负荷的取值范围；
17、通过设备功率模型得到各设备功率的最大值和最小值；
18、将电负荷、热负荷、冷负荷的取值范围和各设备功率的最大值和最小值设置为约束条件。
19、在其中一个实施例中，根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果包括：
20、按照各设备的功率范围生成二进制编码作为每个设备的初始值，通过选择、交叉和变异生成第一代种群；
21、将父代和子代的个体合并，产生新的父种群；
22、在父代和子代的个体合并后未产生新的父种群的情况下，进行快速非支配排序，通过对排序后的种群计算拥挤度选择合适个体组成新的父种群，对产生的新的父种群进行选择、交叉和变异；
23、判定进化代数是否小于预设代数，在进化代数小于预设代数的情况下，继续进行迭代；在进化代数不小于预设代数的情况下，跳出迭代，输出园区电源类型的最优配置。
24、在其中一个实施例中，该方法还包括：
25、根据园区内设备功能进行分类，得到设备类型；设备类型包括发电机组、新能源机组、热负荷机组和冷负荷机组，同一设备可以被分配到不同的设备类型中；
26、根据园区内各设备参数，建立设备功率模型；设备功率模型包括发电功率模型、热功率模型和冷功率模型，分别通过发电功率模型、热功率模型和冷功率模型可以得到设备的发电功率、热功率和冷功率。
27、第二方面，本申请还提供了一种基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置装置。该装置包括：
28、需求获取模块，用于获取园区内各种负荷的实时运行容量；运行包括电负荷、热负荷和冷负荷；
29、约束模块，用于根据实时运行容量和设备功率模型构建约束条件；
30、目标模块，用于获取目标函数；目标函数为时变碳排放因子和实时运行成本；
31、配置模块，用于根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果。
32、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
33、获取园区内各种负荷的实时运行容量；负荷包括电负荷、热负荷和冷负荷；
34、根据实时运行容量和设备功率模型构建约束条件；
35、获取时变碳排放因子和实时运行成本，基于时变碳排放因子和实时运行成本生成目标函数；
36、根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果。
37、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
38、获取园区内各种负荷的实时运行容量；负荷包括电负荷、热负荷和冷负荷；
39、根据实时运行容量和设备功率模型构建约束条件；
40、获取时变碳排放因子和实时运行成本，基于时变碳排放因子和实时运行成本生成目标函数；
41、根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果。
42、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
43、获取园区内各种负荷的实时运行容量；负荷包括电负荷、热负荷和冷负荷；
44、根据实时运行容量和设备功率模型构建约束条件；
45、获取时变碳排放因子和实时运行成本，基于时变碳排放因子和实时运行成本生成目标函数；
46、根据约束条件和目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果。
47、上述基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，根据园区内各种负荷的实时运行容量，分别确定电负荷、热负荷和冷负荷的运行容量，并建立设备功率模型，实现对园区内各负荷需求和设备供能能力的精准把控，减少资源的浪费。通过时变碳排放因子和实时运行成本生成目标函数，以实时运行容量和设备功率模型构建约束条件，通过遗传算法输出园区电源类型的配置结果，可以并行处理考虑了园区的时变碳排放因子水平和实时运行成本，能够高效的处理复杂约束和关联性的运行容量配置问题；同时整体上减少了园区内设备的运行成本，提高本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取时变碳排放因子包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取实时运行成本包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时需求容量和设备功率模型构建约束条件包括；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述约束条件和所述目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.一种基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
>10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。...
【技术特征摘要】
1.一种基于碳排放因子的工业园区运行容量优化配置方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取时变碳排放因子包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取实时运行成本包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时需求容量和设备功率模型构建约束条件包括；
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述约束条件和所述目标函数，通过遗传算法反复迭代，输出园区电源类型的配置结果包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾金灿，何耿生，朱浩骏，姚尚衡，张舒涵，
申请(专利权)人：南方电网能源发展研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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