CN109086312A - 一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法及系统，该方法包括以下步骤：建立能源网络有向图和能流传输邻接矩阵；构建能流时空分布张量；构建外部因素张量；构建多能流时空分布数据样本。系统包括以下模块：多能流网络数据采集模块；多能流网络数据处理模块。本发明将多能流网络数据转换为表示多能流时空分布的统一规范数据结构，可以为与区域综合能源系统有关的数据挖掘任务场景提供有效的输入样本。

Description

一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法及系统

技术领域

本发明涉及一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法。

背景技术

区域综合能源系统是一种多种能源网络协同耦合形成的复杂多网流系统，包含了分布式的终端综合能源单元和与之相耦合的能源供应网络。综合需求响应模式下，区域综合能源系统的运行除受到终端综合能源单元内不同能流之间和不同能源节点之间的时空约束、能量惯性影响外，还与能源供应网络中的综合需求响应信号以及其他多种外部影响因素信息紧密相关。

区域综合能源系统能流网络机理复杂，同时涉及多种耦合能流在时间和空间上的分布和演变，需要考虑网络结构、网络流以及网络要素属性和功能的动态时空变化，导致把握和理解多能流网络的动态演化在模型建立和计算求解上存在一定的难度和挑战。同时，区域综合能源系统的运行受多种因素影响，这些因素信息具有多源、多变量、异构、海量、多尺度、多时相等特点，为深入理解和揭示异构数据间的关联，多源信息的高效融合对为区域综合能源系统实施综合需求响应和多能协同运行优化制定合理决策至关重要。

目前，区域综合能源系统多能流网络的多层网络拓扑性质的描述尚未形成完善的参数体系和模型算法，Boccaletti等人将多层网络视为由多个单个网络组成的网络集，每个单个网络构成一个网络层，进而形成网络层内的邻接矩阵和网络层间的邻接矩阵(S.Boccaletti et al.,Physics Reports,2014,544(1):1-122.)，但对于多源信息融合中的能源供需数据的关联分析与挖掘而言，传统的向量和矩阵表达形式不能模型化高度非线性分布的时空数据，容易丢失数据中的高阶结构信息。Domenico等人针对多层复杂网络系统中不同网络之间关系表达的问题，提出用张量的形式来表示多层网络整体的邻接矩阵(M.De Domenico et al.,Nature Physics,2016,12(10):901-906.)，但尚未考虑对包含结构化、半结构化或非结构化的多源异构时空数据以统一的方式连接和表示。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法及系统。

本发明解决上述问题的技术方案是：一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，包括以下步骤：

步骤一：根据区域综合能源系统网络拓扑结构建立能源网络有向图，基于指定时段内系统各能源节点不同类型能源的能流信息构建对应的能流传输邻接矩阵；

步骤二：基于指定时段内能源网络有向图和能流传输邻接矩阵，建立不同类型能源对应的能流状态观测矩阵，并根据能源类型编组不同能流状态观测矩阵，构建指定时段内的能流时空分布张量；

步骤三：将指定时段内各能源节点多源外部因素信息进行融合，得到各能源节点外部因素向量，并基于能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系和外部因素向量维数构建指定时段内的外部因素张量；

步骤四：基于能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系，按时序组合各个时段内的能流时空分布张量和外部因素张量，构建表示多能流时空分布的统一规范的数据样本。

本方法能对多能流网络数据进行有效表示，相对现有技术，本发明将系统分析所涉及的多源异构的能流网络时空数据和海量外部因素信息，根据能流网络拓扑结构，按节点位置分布和能量分布相互关系，基于张量结构进行统一映射，转换为表示高度非线性的多能流时空分布和动态特性的统一规范数据结构，为与区域综合能源系统有关的数据挖掘任务场景提供有效的输入样本。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，所述步骤一中，建立能源网络有向图的具体方法为：根据区域综合能源系统的网络拓扑结构和能源节点能流信息，以系统内所有能源节点为顶点集V(D)、能源节点之间的所有连接为边集E(D)、边集到顶点集的映射为关联函数I(D)，构建能源网络有向图D＝(V(D),E(D),I(D))。

该方法通过构建有向图，由顶点集合与顶点间的二元关系集合描述区域综合能源系统内各能源节点的分布与连接关系，由边的方向表示能源传输方向，能基于图操作将网络拓扑结构和能源节点能流信息转换为数学模型。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，所述步骤一中，构建能流传输邻接矩阵的具体方法为：根据区域综合能源系统中的能源节点之间的能流传输在不同时段的流量，基于能源网络有向图D的边集E(D)，按时序构建反映能流在不同时段的流量的邻接矩阵，采用N阶方阵存储时段t各能源节点间的能流大小，得到能流传输邻接矩阵P_t，N为V(D)中的顶点个数。

该方法通过构建带权有向图邻接矩阵，根据各能流传输的流量大小对相应元素进行赋值，能直观表示多种能流在各能源节点之间的传输特性。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，所述步骤二中，构建能流状态观测矩阵的具体步骤为：

2-1-1)根据能源网络有向图D，按照能流分布构造I×J大小的矩阵X，其中再将V(D)中的地理坐标为(i,j)的能源节点映射到X上，映射方法为：

j'_v＝v_sort ^j|{u|i'_u∈e∧i'_v∈e},e＝(0,L,I-1)，

其中v_sort ⁱ|{u|u∈V(D)}为节点v按i值在集合V(D)中的排序序号，{u|i'_u∈e∧i'_v∈e}为映射坐标i’均为e的节点的集合，X中的元素为二元组，分别代表对应能源节点在某一时刻的能流流入、流出状态；

2-1-2)根据时段t的能流传输邻接矩阵P_t，统计各能源节点在时段t的能流流入、流出量，更新X中对应的元素值，并表示为X_t，更新方法为：

其中P_t[v,u]是节点v传输到节点u的能流流量，|·|表示对应集合的累加和；并遍历所有时段，构建出按时序排列的能流状态观测矩阵{X_t∈R^2×I×J|t＝0,L,T}，T为时段数量。

该方法根据能源节点数目，对能源网络有向图和能流传输邻接矩阵进行二次映射，构建能流状态观测矩阵，能直观反映各能源节点不同类型能源的供需状态沿时序在不同时段的空间分布情况，将原始数据转换为适应于供数据驱动方法学习的时空信息，同时有效减少了冗余信息，将空间复杂度由O(n²)降到O(n)，节省了存储空间。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，所述步骤二中，构建能流时空分布张量的具体步骤为：

2-2-1)基于能源网络有向图D，对时段t的M种能流网络分别构建相应的能流状态观测矩阵{X_t ^m|m＝1,L,M}；

2-2-2)按能源类型m编组不同能流状态观测矩阵X_t ^m，建立时段t对应的立方体结构的能流时空分布张量{S_t∈R^2M×I×J|t＝0,L,T}。

该方法采用张量数学结构编组能流状态观测矩阵，实现了多维时空数据在时间、空间和能源类型属性上的统一映射，可根据实际需要，基于张量操作按时间、空间和能流类型属性对其进行拆分组合，实现不同维度的特征提取、关系识别与过程重建，并能结合数据驱动方法有效挖掘多维时空数据不同维度间无法用机理模型表征的耦合作用关系。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，所述步骤三的具体步骤为：

3-1)根据对区域综合能源系统多能流网络有影响的外部因素信息，包括区域内不同类型能源价格信息、不同类型能源计划信息、节假日信息、天气信息的状态值，分别对各能源节点在时段t所对应的每一种外部因素信息的不同状态进行独热编码，并将各外部因素信息对应的独热码按顺序拼接成向量，得到各能源节点n的d维外部因素向量e_n；

3-2)根据能流状态观测矩阵对各能源节点的映射关系，构造I×J大小的矩阵E^w，E^w中的元素为对应各能源节点n的外部因素向量e_n某一状态分量w(w＝1,…,d)的值，以此得到d个表示各能源节点在时段t对应的外部因素向量相同状态分量值的外部因素矩阵{E_t ^w|w＝1,L,d}，并按状态分量w进行编组，建立时段t对应的外部因素张量{Z_t∈R^d×I×J|t＝0,L,T}。

该方法采用独热编码方法有效融合了多种外部因素的离散型数据，扩充了数据信息，能更精确地反映系统运行的环境特征，并将多能流网络中的能流信息和外部因素信息按照能流网络拓扑结构进行统一映射，实现多能流与信息流的属性在时间和空间上同时配准，以便结合数据驱动方法发现低维特征中的高度非线性关系。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，所述步骤四的具体方法为：按能流时空分布张量的能源类型维度m和外部因素张量的状态分量维度w，基于能流时空分布张量内的矩阵X_t ^m和外部因素张量内的矩阵E_t ^w，均按照能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系所构建的I×J大小的相同矩阵结构，拼接时段t对应的能流时空分布张量S_t和外部因素张量Z_t，得到表示多能流时空分布的统一规范的数据样本{L_t∈R^{(2M +d)×I×J}|t＝0,L,T}。

该方法通过组合各张量反映能源系统在不同时段的全貌，将多源异构数据类型转换为时空一致的数据结构，适于作为数据驱动模型的输入样本，以根据数据挖掘任务的需求选取对应时段的样本在不同维度的信息，同时构建统一规范的数据结构方便进行存储、传输和有效管理。

同时，本发明还提供一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示系统，包括以下模块：

模块一：多能流网络数据采集模块；用于采集区域综合能源系统网络拓扑结构信息、各能源节点能流信息和对区域综合能源系统多能流网络有影响的多源外部因素信息；

模块二：多能流网络数据处理模块；用于结合能源系统网络拓扑结构将采集到的信息转换为表示多能流时空分布的统一规范的数据样本，并针对多能流网络的空间特征、时序特征以及与外部因素的关联关系的数据挖掘任务构建相应的输入样本。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示系统，所述模块一包含：系统控制数据采集终端，用以获取系统网络拓扑结构信息、能源计划信息和节假日信息；能流数据采集终端，用以自系统各能源节点取得能流信息；气象数据采集终端，用以采集系统实时气象信息。

进一步地，上述区域综合能源系统多能流网络的数据表示系统，所述模块二中表示多能流时空分布的统一规范的数据样本由能流时空分布张量和外部因素张量组成；能流时空分布张量适用于空间特征、时序特征挖掘任务，外部因素向量适用于外部因素关联关系挖掘任务。

本发明的有益效果在于：本发明提供了一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法及系统，克服了难以用机理模型表达多层耦合动态的多能流网络的问题，通过分析多层耦合复杂网络特性，设计多维时空分布的能流网络数据表示方法，实现了区域综合能源系统多能流和信息流的时空一致性表达，并能结合数据驱动方法，应用于与区域综合能源系统有关的数据挖掘任务场景。

附图说明

图1系根据本发明的实施例的方法步骤之流程图。

图2系根据本发明的实施例的系统之模块图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

如图1所示，首先采集某一电\气\热区域综合能源系统网络拓扑结构和能源节点能流信息、外部因素信息的历史数据，经数据预处理后，按时序构建不同时段的能源网络有向图、能流传输邻接矩阵、能流状态观测矩阵和能流时空分布张量，并采用独热编码方法融合各能源节点不同时段对应的多源异构的外部因素信息，按时序构建不同时段的外部因素张量，最后按时序将能流时空分布张量和外部因素张量组合为表示多能流时空分布的统一规范的数据样本。

具体地说，本发明公开了一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法及系统；

本实施例中，所述方法包括以下步骤：

步骤S101：根据区域综合能源系统网络拓扑结构建立能源网络有向图，基于指定时段内系统各能源节点不同类型能源的能流信息构建对应的能流传输邻接矩阵。

建立能源网络有向图的具体方法为：

根据区域综合能源系统的网络拓扑结构和能源节点能流信息，以系统内所有能源节点为顶点集V(D)、能源节点之间的所有连接为边集E(D)、边集到顶点集的映射为关联函数I(D)，构建能源网络有向图D＝(V(D),E(D),I(D))。

构建能流传输邻接矩阵的具体方法为：

根据区域综合能源系统中的能源节点之间的能流传输在不同时段的流量，基于能源网络有向图D的边集E(D)，按时序构建反映能流在不同时段的流量的邻接矩阵，采用N阶方阵存储时段t各能源节点间的能流大小，得到能流传输邻接矩阵P_t，N为V(D)中的顶点个数，在本实施例中顶点个数N为16。

步骤S102：基于指定时段内能源网络有向图和能流传输邻接矩阵，建立不同类型能源对应的能流状态观测矩阵，并根据能源类型编组不同能流状态观测矩阵，构建指定时段内的能流时空分布张量。

构建能流状态观测矩阵的具体步骤为：

2-1-1)根据能源网络有向图D，按照能流分布构造I×J大小的矩阵X，其中再将V(D)中的地理坐标为(i,j)的能源节点映射到X上，映射方法为：

j'_v＝v_sort ^j|{u|i'_u∈e∧i'_v∈e},e＝(0,L,I-1)，

其中v_sort ⁱ|{u|u∈V(D)}为节点v按i值在集合V(D)中的排序序号，{u|i'_u∈e∧i'_v∈e}为映射坐标i’均为e的节点的集合，X中的元素为二元组，分别代表对应能源节点在某一时刻的能流流入、流出状态；

2-1-2)根据时段t的能流传输邻接矩阵P_t，统计各能源节点在时段t的能流流入、流出量，更新X中对应的元素值，并表示为X_t，更新方法为：

其中P_t[v,u]是节点v传输到节点u的能流流量，|·|表示对应集合的累加和；并遍历所有时段，构建出按时序排列的能流状态观测矩阵{X_t∈R^2×I×J|t＝0,L,T}，T为时段数量。

构建能流时空分布张量的具体步骤为：

2-2-1)基于能源网络有向图D，对时段t的电\气\热M(M＝3)种能流网络分别构建相应的能流状态观测矩阵{X_t ^m|m＝1,L,M}；

2-2-2)按能源类型m编组不同能流状态观测矩阵X_t ^m，建立时段t对应的立方体结构的能流时空分布张量{S_t∈R^2M×I×J|t＝0,L,T}。

步骤S103：将指定时段内各能源节点多源外部因素信息进行融合，得到各能源节点外部因素向量，并基于能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系和外部因素向量维数构建指定时段内的外部因素张量。

具体步骤为：

3-1)根据对区域综合能源系统多能流网络有影响的外部因素信息，包括区域内电\气\热能源价格信息、能源计划信息、节假日信息、天气信息的状态值，分别对各能源节点在时段t所对应的六种外部因素信息的不同状态进行独热编码，并将各外部因素信息对应的独热码按顺序拼接成向量，得到各能源节点n的d维外部因素向量e_n；

3-2)根据能流状态观测矩阵对各能源节点的映射关系，构造I×J大小的矩阵E^w，E^w中的元素为对应各能源节点n的外部因素向量e_n某一状态分量w(w＝1,…,d)的值，以此得到d个表示各能源节点在时段t对应的外部因素向量相同状态分量值的外部因素矩阵{E_t ^w|w＝1,L,d}，并按状态分量w进行编组，建立时段t对应的外部因素张量{Z_t∈R^d×I×J|t＝0,L,T}。

步骤S104：基于能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系，按时序对各时段t的能流时空分布张量和外部因素张量进行组合，构建表示多能流时空分布的统一规范的数据样本{L_t∈R^(2M+d)×I×J|t＝0,L,T}。

具体方法为：

按能流时空分布张量的能源类型维度m和外部因素张量的状态分量维度w，基于能流时空分布张量内的矩阵X_t ^m和外部因素张量内的矩阵E_t ^w，均按照能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系所构建的I×J大小的相同矩阵结构，拼接时段t对应的能流时空分布张量和外部因素张量，得到表示多能流时空分布的统一规范的数据样本。

本实施例中，所述系统包括以下模块：

模块S201：多能流网络数据采集模块；用于采集区域综合能源系统网络拓扑结构信息、各能源节点能流信息和对区域综合能源系统多能流网络有影响的多源外部因素信息；该模块包含：系统控制数据采集终端，用以获取系统网络拓扑结构信息、能源计划信息和节假日信息；能流数据采集终端，用以自系统各能源节点取得能流信息；气象数据采集终端，用以采集系统实时气象信息。

模块S202：多能流网络数据处理模块；用于结合能源系统网络拓扑结构将采集到的信息转换为表示多能流时空分布的统一规范的数据样本，并针对多能流网络的空间特征、时序特征以及与外部因素的关联关系的数据挖掘任务构建相应的输入样本；其中表示多能流时空分布的统一规范的数据样本由能流时空分布张量和外部因素张量组成；能流时空分布张量适用于空间特征、时序特征挖掘任务，外部因素向量适用于外部因素关联关系挖掘任务。

本实施例可以对区域综合能源系统多能流网络的多源异构的多维时空数据进行有效和统一的表征，并且支持基本的图操作和张量运算。其中，步骤S101获取系统网络拓扑结构信息、能流信息和相关外部因素信息，基于图论将网络拓扑结构信息转换为图结构，步骤S102基于多层复杂网络理论实现了多维时空耦合能流数据的张量映射，步骤S103对多种能源价格和激励信号引导下的综合需求响应信号以及其他多种外部影响因素信息使用多源信息融合方法进行独热编码表示，从而能统一地反映系统内多种异质能流与信息流之间的时空耦合关系，最后步骤S104通过组合能流时空分布张量和外部因素张量，得到表示多能流时空分布的统一规范的数据样本。

以上对本发明实例所提供的有关区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法和系统进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有变化之处。综上所述，本说明书内容不应理解为本发明的限制。

Claims (9)

1.一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，包括以下步骤：

步骤一：根据区域综合能源系统网络拓扑结构建立能源网络有向图，基于指定时段内系统各能源节点不同类型能源的能流信息构建对应的能流传输邻接矩阵；

步骤二：基于指定时段内能源网络有向图和能流传输邻接矩阵，建立不同类型能源对应的能流状态观测矩阵，并根据能源类型编组不同能流状态观测矩阵，构建指定时段内的能流时空分布张量；

步骤三：将指定时段内各能源节点多源外部因素信息进行融合，得到各能源节点外部因素向量，并基于能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系和外部因素向量维数构建指定时段内的外部因素张量；

步骤四：基于能流状态观测矩阵与各能源节点的映射关系，按时序组合各个时段内的能流时空分布张量和外部因素张量，构建多能流时空分布数据样本。

2.根据权利要求1所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，其特征在于，所述步骤一中，建立的能源网络有向图的顶点集表示系统内所有能源节点，边集表示能源节点之间的所有连接；建立的能流传输邻接矩阵表示系统各能源节点之间的能流传输的流量。

3.根据权利要求1所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，其特征在于，所述步骤二中，建立不同类型能源对应的能流状态观测矩阵的具体方法为：根据能源网络有向图和各能源节点坐标构建映射各能源节点不同类型能流流入、流出状态对应的观测矩阵，并根据能流传输邻接矩阵统计各能源节点不同类型能流的流入、流出量，更新各观测矩阵对应的元素值。

4.根据权利要求1所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，其特征在于，所述步骤三中多源外部因素信息是对区域综合能源系统多能流网络有影响的多种外部因素信息，包括区域综合能源系统中多种能源价格信息、能源计划信息、节假日信息、天气信息。

5.根据权利要求1所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，其特征在于，所述步骤三中构建外部因素张量的具体方法为：基于融合后得到的各能源节点外部因素向量，根据能流状态观测矩阵与能源节点的映射关系，建立由各能源节点对应的外部因素向量相同状态分量值构成的外部因素矩阵，再按状态分量编组各个状态分量外部因素矩阵，构建外部因素张量。

6.根据权利要求1所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示方法，其特征在于，所述步骤四中组合能流时空分布张量和外部因素张量的具体方法为：按能流时空分布张量的能源类型维度和外部因素张量的状态分量维度，基于能源节点一致的映射关系，拼接对应的能流时空分布张量和外部因素张量。

7.一种区域综合能源系统多能流网络的数据表示系统，包括以下模块：

模块一：多能流网络数据采集模块；用于采集区域综合能源系统网络拓扑结构信息、各能源节点能流信息和对区域综合能源系统多能流网络有影响的多源外部因素信息；

模块二：多能流网络数据处理模块；用于结合能源系统网络拓扑结构将采集到的信息转换为表示多能流时空分布的数据样本，并针对多能流网络的空间特征、时序特征以及与外部因素的关联关系的数据挖掘任务构建相应的输入样本。

8.根据权利要求7所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示系统，其特征在于，所述模块一包含：系统控制数据采集终端，用以获取系统网络拓扑结构信息、能源计划信息和节假日信息；能流数据采集终端，用以自系统各能源节点取得能流信息；气象数据采集终端，用以采集系统实时气象信息。

9.根据权利要求7所述的区域综合能源系统多能流网络的数据表示系统，其特征在于，所述模块二中表示多能流时空分布的数据样本由能流时空分布张量和外部因素张量组成；能流时空分布张量适用于空间特征、时序特征挖掘任务，外部因素向量适用于外部因素关联关系挖掘任务。