【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源管理优化，具体为融合多季节数据的园区能源多维度评价方法及运行系统。
技术介绍
1、随着工业园区能源需求的快速增长和可再生能源的广泛应用，能源管理已成为保障园区高效运行和实现碳中和目标的重要环节。能源评价不仅影响园区经济效益，还直接关系到环境影响和系统稳定性。因此，如何准确、全面地评价园区能源使用效率，优化资源分配，降低成本和排放，已成为能源管理领域的关键研究方向。
2、目前，工业园区能源评价主要依赖以下几种技术手段：基于历史数据的静态分析，通过收集单一季节的能源数据，采用固定权重计算效率和成本；基于规则的调度方法，利用经验规则对能源分配进行调整；传统传感器监测，实时采集电力、燃气等数据，通过简单阈值判断异常；能耗统计模型，基于统计方法估算能源消耗和排放。
3、尽管这些技术在能源评价中发挥了一定作用，但仍存在诸多不足之处：
4、问题一，基于历史数据的静态分析无法适应多季节变化。夏季高光伏发电和冬季高供暖需求差异显著，单一季节数据难以捕捉跨季节特征，导致评价结果偏差较大，难以准确反映园区...
【技术保护点】
1.一种融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于：所述Sp1中的跨季节特征迁移网络，通过基于图结构的特征迁移算法构建季节性特征网络；所述基于图结构的特征迁移算法以能源数据、环境数据和运营数据为输入，生成包含光伏和风电特征的季节性特征簇；通过图相似性匹配方法，将历史季节特征迁移至未来季节，生成预测特征簇；所述步骤利用多季节数据，传输预测特征簇至动态权重自适应评价矩阵生成步骤，控制特征提取和预测流程。
3.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能...
【技术特征摘要】
1.一种融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于：所述sp1中的跨季节特征迁移网络，通过基于图结构的特征迁移算法构建季节性特征网络；所述基于图结构的特征迁移算法以能源数据、环境数据和运营数据为输入，生成包含光伏和风电特征的季节性特征簇；通过图相似性匹配方法，将历史季节特征迁移至未来季节，生成预测特征簇；所述步骤利用多季节数据，传输预测特征簇至动态权重自适应评价矩阵生成步骤，控制特征提取和预测流程。
3.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于：所述sp2中的动态权重调整算法，通过层次分析方法基于跨季节特征迁移网络构建与预测步骤的预测特征簇，计算能源效率、环境影响、经济成本、系统稳定性和可再生能源消纳率的权重；所述动态权重调整算法利用预测特征簇数据，生成综合评分，传输评分至概率驱动的能源流追踪与瓶颈分析步骤，控制评价流程。
4.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于：所述sp3中的概率分布模拟算法，通过时间窗分析划分能源数据，结合跨季节特征迁移网络构建与预测步骤的特征簇，生成能源流向图；通过蒙特卡洛模拟方法分析天气和生产负荷的不确定性，生成能源流的概率分布；通过追踪光伏和风电的流向，识别消纳瓶颈；所述概率分布模拟算法利用动态权重自适应评价矩阵生成步骤的评分数据，传输瓶颈数据至鲁棒闭环优化回路设计步骤，控制流向分析流程。
5.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征在于：所述sp3中，当概率分布模拟算法检测到能源流中存在高风险节点时，系统通过实时反馈机制调整能源分配优先级，优先调度可再生能源以提升消纳率，并将调整后的数据传输至跨季节特征迁移网络构建与预测步骤，控制瓶颈分析和优化流程。
6.根据权利要求1所述的融合多季节数据的园区能源多维度评价方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文文，张肃，万家，季彦辰，赵泓博，杨林，王俊淇，曲智慧，张亦欣，李政达，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司技能培训中心，
类型：发明
国别省市：
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