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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及一种多能互补能源枢纽设备的管理方法，包括：构建多能互补能源枢纽设备微能源网络系统；采集所述多能互补能源枢纽设备微能源网络系统的能源输入数据：采集所述多能互补能源枢纽设备微能源网络系统的负荷输出数据；形成所述微能源网络系统多输入多输出的神经网络模型训练数据样本；构建符合微能源网络系统环境的能源输入与负荷输出关系的微能源网络系统神经网络模型模型；输入负荷需求，预测所述神经网络模型的输出，制定相关的系统输入调控策略，实现对多能互补能源枢纽设备更有效的管理。

主权项：1.一种多能互补能源枢纽设备的管理方法，其特征在于，包括：步骤1，构建多能互补能源枢纽设备微能源网络系统；步骤2，采集所述多能互补能源枢纽设备微能源网络系统的能源输入数据：步骤3，采集所述多能互补能源枢纽设备微能源网络系统的负荷输出数据；步骤4，对所述微能源网络系统的能源输入数据和负荷输出数据进行预处理；步骤5，根据所述能源输入数据和负荷输出数据，形成所述微能源网络系统多输入多输出的神经网络模型训练数据样本；步骤6，确定所述微能源网络系统各类能源输入分配系数，结合所述神经网络模型训练数据样本，构建符合微能源网络系统环境的能源输入与负荷输出关系的微能源网络系统神经网络模型；步骤7，利用构建的所述微能源网络系统神经网络模型，通过输入负荷需求，预测所述神经网络模型的输出，即各类能源输入的分配系数；其中，能源输入数据作为所述神经网络模型的输入，所述神经网络模型的输出则是负荷需求对应各类能源输入的分配系数；步骤8，根据所述各类能源输入的分配系数，制定相关的系统输入调控策略，实现对多能互补能源枢纽设备的管理；其中，所述步骤6，确定所述微能源网络系统各类能源输入分配系数，结合所述神经网络模型训练数据样本，构建符合微能源网络系统环境的能源输入与负荷输出关系的微能源网络系统神经网络模型，具体包括：步骤6-1，构建基础深度双向长短记忆神经网络模型：堆叠多层双向长短记忆神经网络模型，形成深度双向长短记忆神经网络模型，得到深度双向长短记忆神经网络模型的基本公式： 其中，g，分别代表在神经网络第l层中，t时刻时，输入门、遗忘门、当前输入单元转态和输出门的输出值； 分别代表在神经网络第l层中，输入门、遗忘门、当前输入单元转态和输出门的权重矩阵； 分别代表在神经网络第l层中，输入门、遗忘门、当前输入单元状态和输出门的偏置项； 分别代表在神经网络第l层中，当前层隐藏层、前层隐藏层状态； 分别代表在神经网络第l层中，细胞元前层和当前层的状态；深度双向长短记忆神经网络中，第一层以特征数据为输入，其它每一层的输入是前一层的输出；所述特征数据包括电网输出功率、太阳能输出功率和沼气输出功率；式中，σ为激活函数，为神经网络第l层在t时刻输入的特征数据；步骤6-2，构建向前传播多层长短记忆神经网络模型： 步骤6-3，构建向后传播多层长短记忆神经网络模型： 其中，箭头→表示向前传播多层长短记忆神经网络，得到输出值箭头←表示向后传播多层长短记忆神经网络，得到输出值步骤6-4，将向前传播多层长短记忆神经网络模型与向后传播多层长短记忆神经网络模型的输出值和组合，构建最终的深度双向长短记忆神经网络模型，即微能源网络系统神经网络模型，得到输出结果： 其中，所述深度双向长短记忆神经网络模型输出st是负荷需求对应的各类能源输入的分配系数。

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