申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-09-06

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117094745B

主分类号：G06Q30/0201

分类号：G06Q30/0201;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.12#授权;2023.12.08#实质审查的生效;2023.11.21#公开

摘要：基于IGDT‑效用熵的综合能源系统优化控制方法及装置，将碳交易量引入能源集线器模型建立碳能耦合模型；考虑优化运行的IES容量配置，以规划总成本最小为优化目标，建立确定性的IES优化控制模型；建立基于IGDT的IES优化控制模型，采用碳交易价格与能源价格的不确定集合描述不确定性；建立基于效用熵的IES优化控制模型，通过拉丁超立方法抽样和K‑means聚类法得到风光场景集；建立基于IGDT‑效用熵的IES优化控制模型，分析IES优化控制模型得到给定总成本预算下的优化控制方案和鲁棒性系数。本发明能够提高IES应对不确定性波动的适应性，从而降低IES在极端场景下的经济损失。

主权项：1.基于IGDT-效用熵的综合能源系统优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取IES的经济技术参数和负荷用能数据，包括候选设备型号、候选设备参数、折现率、电力价格预测值、天然气价格预测值、投资能力系数、碳配额系数、碳排放系数、风速、光照强度和日负荷用能数据；S2、将碳交易量引入能源集线器模型建立碳能耦合模型，所述能源集线器模型用于描述能源耦合系统中预设能源类型输入与输出的函数关系；S3、考虑优化运行的IES容量配置，以规划总成本最小为优化目标，建立确定性的IES优化控制模型，所述规划总成本包括设备投资成本、燃料成本、维护成本和碳交易成本；S4、建立基于IGDT的IES优化控制模型，采用碳交易价格与能源价格的不确定集合描述不确定性；建立基于效用熵的IES优化控制模型，通过拉丁超立方法抽样和K-means聚类法得到风光场景集；S5、建立基于IGDT-效用熵的IES优化控制模型，分析IES优化控制模型得到给定总成本预算下的优化控制方案和鲁棒性系数；步骤S4中，采用碳交易价格与能源价格的不确定集合描述不确定性公式为： 式中，U·表示不确定集合；λc表示碳交易价格，λgas和λelec分别表示天然气价格与电力价格；和分别表示碳交易价格、天然气价格和电力价格的预测值；ξc、ξgas和ξelec分别表示碳交易价格、天然气价格和电力价格的波动范围；通过赋予ξc、ξgas和ξelec不同的经验权重，将ξc、ξgas和ξelec三者的波动范围归一为同一个系数来表示，即PIES的鲁棒性系数鲁棒性系数表达公式为： τc+τgas+τelec＝123式中，为鲁棒性系数，用于衡量IES对不确定性波动的适应性；τc、τgas和τelec分别表示碳交易价格、天然气价格和电力价格波动范围的权重系数；IES优化控制模型在保证规划总成本不超过预期目标时，最大化鲁棒性系数步骤S4中，建立基于效用熵的IES优化控制模型过程，通过拉丁超立方法抽样和K-means聚类法得到风光场景集，记为S＝{SPV,SWT}N，向量SPV和SWT分别表示光照强度和风速场景，N为总场景数量；定义每个场景下的效用系数： 式中，Fs为第s个场景下的规划总成本；πs为第s个场景发生的概率；步骤S4中，第s个场景下的规划总成本Fs不超过预期值的概率应不小于某一置信水平，即 式中，Pr{·}表示概率运算；Fv为第v个场景下的规划总成本，由置信水平θ确定；建立基于效用熵的IES优化控制模型为： 将效用熵值G限制在预设范围内。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 基于IGDT-效用熵的综合能源系统优化控制方法及装置

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