CN112561299A - 一种园区综合能源源荷储精准画像系统 - Google Patents

一种园区综合能源源荷储精准画像系统 Download PDF

Info

Publication number
CN112561299A
CN112561299A CN202011450722.9A CN202011450722A CN112561299A CN 112561299 A CN112561299 A CN 112561299A CN 202011450722 A CN202011450722 A CN 202011450722A CN 112561299 A CN112561299 A CN 112561299A
Authority
CN
China
Prior art keywords
energy
index
data
weight
park
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202011450722.9A
Other languages
English (en)
Inventor
高明
任雷
朱刚
柏帆
王斌
葛志峰
郭鹏程
马瑞
唐小伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ninghai Yancangshan Electric Power Construction Co ltd
State Grid Zhejiang Ninghai County Power Supply Co ltd
Changsha University of Science and Technology
Ningbo Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Ninghai Yancangshan Electric Power Construction Co ltd
State Grid Zhejiang Ninghai County Power Supply Co ltd
Changsha University of Science and Technology
Ningbo Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ninghai Yancangshan Electric Power Construction Co ltd, State Grid Zhejiang Ninghai County Power Supply Co ltd, Changsha University of Science and Technology, Ningbo Power Supply Co of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical Ninghai Yancangshan Electric Power Construction Co ltd
Priority to CN202011450722.9A priority Critical patent/CN112561299A/zh
Publication of CN112561299A publication Critical patent/CN112561299A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/067—Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/80—Management or planning
    • Y02P90/82—Energy audits or management systems therefor
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
    • Y04S50/14—Marketing, i.e. market research and analysis, surveying, promotions, advertising, buyer profiling, customer management or rewards
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S50/00—Market activities related to the operation of systems integrating technologies related to power network operation or related to communication or information technologies
    • Y04S50/16—Energy services, e.g. dispersed generation or demand or load or energy savings aggregation

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明属于综合能源服务领域，具体涉及一种园区综合能源源荷储精准画像系统，包括：数据采集层，用于采集园区能效评估指标体系指标关联数据；网络层，用于实现各层级之间的数据传输及数据采集；大数据平台层，用于对采集的数据进行数据预处理，利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级；标签库层，用于数据的储存；服务策略库层，用于对能效等级低的园区制定相应的服务策略。本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：促进电网削峰填谷的同时，提高能源利用率和新能源占比。

Description

一种园区综合能源源荷储精准画像系统
技术领域
本发明属于综合能源服务领域，具体涉及一种园区综合能源源荷储精准画像系统。
背景技术
随着可再生能源的不断衰竭，环境污染越发严重，我国也在不断的推进电力体制的改革。提高能源利用率和清洁能源占比成为世界各国能源计划中的重要环节，国内外也开展了大量的相关研究，其综合能源系统是未来能源变革的主要发展方向。
中国正处于工业化驱动的城市化进程中，能源系统发展正面临这城市发展模式选择复杂、能源服务需求增长潜力大、能源需求总量持续增多、优质能源供应不足、节能减排潜力大、资源约束、城市发展于低碳矛盾日益突出、城市现代化能源系统改革和创新能力能力不足、以及综合能源系统智能化管理薄弱等诸多挑战。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是提供一种园区综合能源源荷储精准画像系统。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种园区综合能源源荷储精准画像系统，包括：
数据采集层，用于采集园区能效评估指标体系指标关联数据；
网络层，用于实现各层级之间的数据传输及数据采集；
大数据平台层，用于对采集的数据进行数据预处理，利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级；
标签库层，用于数据的储存；
服务策略库层，用于对能效等级低的园区制定相应的服务策略。
优选的，所述园区能效评估指标体系指标关联数据包括：电能信息、生产节能、电能污染、经济能效、环保利用率。
优选的，所述电能信息包括：电能质量包含电压偏差S11、功率因数S12、三相电压不平衡S13、谐波总畸变率S14、过负荷累计时间S14、闪变S15。
优选的，所述生产节能包含：万元产值耗电量S21、万元产值经济增值比S22、万元产值污染物排放量S23、电力减排S24、分布式发电利用率S25和储能装置能量转换效率S26；
其中万元产值耗电量S21为用户年总耗电量与年产值的比值；万元产值增值比S22指用户的净利润所占成本的比例；万元产值污染物排放量S23指每增长万元产值所排放的污染量，衡量园区用户与环境之间的协调能力；电力减排S24指用户分布式电源发电带来的减排效应，利用每千瓦发电排放的CO2和SO2量；分布式发电利用率S25用于衡量用户分布式电源机组的利用效率，指分布式电源发电电量Edes占总用电量EC的比例；储能装置能源转换效率S26指储能装置放电后释放的电量Eu和初始存储电量Es的比值。
优选的，所述电能污染包包括：电磁污染S31、谐波含量S32、损失电量S33。
优选的，所述环保利用效率包括：一次能源消耗量S41、一次能源利用率S42、一次能源节约率S43、
Figure BDA0002826765040000021
效率S44、
Figure BDA0002826765040000022
经济成本S45和清洁能源S46；
其中，一次能源消耗量S41折合为标准煤进行衡量；一次能源利用率S42指企业园区输出能量与一次能源消耗量的比值，表征一次能源的利用水平；一次能源节约率S43指园区传统功能模式所节约的一次能源消耗比率，反映企业节能水平；
Figure BDA0002826765040000035
效率S44指企业园区所输出的总
Figure BDA0002826765040000036
与输入的总
Figure BDA0002826765040000037
的比值，反映园区功能和用能上的匹配程度；
Figure BDA0002826765040000038
经济成本S45指多能源产品单位
Figure BDA0002826765040000039
所付出的经济成本；清洁能源指风电能源、光伏发电量占总发电量的比值。
优选的，所述对采集的数据进行数据预处理包括：
对园区能效评估指标体系指标关联数据中噪声数据和缺失值数据进行处理，园区能效评估指标体系中包含极大型、极小型和区间型三种类型的评价指标，将极小型、区间型指标转换成极大型指标：
对于极大型指标：
Figure BDA0002826765040000031
对于区间型指标：
Figure BDA0002826765040000032
式中x代表原评价指标；x*代表在转换后的评价指标；[q1,q2]为指标的最佳稳定区间；M、m为x允许的上下界；
对于无量纲话评价指标，采用中心化处理方法，即
Figure BDA0002826765040000033
式中
Figure BDA0002826765040000034
代表无量纲化后的标准；μ和σ2分别为x的数学期望及均方差。
优选的，所述利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级包括：
采用专家意见集结求解各数据的指标主观权重；
采用直接模糊熵权法求解各数据的指标客观权重；
指标主观权重与客观权重相结合，得出指标的修正权重：
Figure BDA0002826765040000041
其中，W＝(w1,w2,...,wm)为专家意见集结得到的主观权重向量；确定平均解
Figure BDA0002826765040000042
利用IFS理论的算数平均算子求解，有：
Figure BDA0002826765040000043
其中，i＝1,2,...,n,n为评估用户数；j＝1,2,...,m，m为指标个数；计算平均解正距离
Figure BDA0002826765040000044
和平均解负距离
Figure BDA0002826765040000045
Figure BDA0002826765040000046
式中，
Figure BDA0002826765040000047
确定评估对象的PDA和NDA各自的加权和；
正向加权距离SPi和反向加权距离SNi为：
Figure BDA0002826765040000048
式中λj为第j个指标Sj的权重；
进行标准化处理：
Figure BDA0002826765040000049
计算评估对象评估分数AS和评估等级：
Figure BDA0002826765040000051
AS数值越大，代表评价对象越靠近最佳方案；
求得各数据的分数，记为sj(i＝1,2,3,4)；采取专家打分对电能信息、生产节能、电能污染荷环保利用效率4个数据进行赋权，则有数据权重ηi(1,2,3,4)，得到用户的总评估分数为：
Figure BDA0002826765040000052
优选的，所述采用专家意见集结求解各数据的指标主观权重包括：
假定有p位专家，提供的专家意见可记为Ei＝(ei1,ei2,...,eim)，eij(1<i<p,1≤j≤m)即第i位专家赋予指标Sj的权重，m为指标个数，满足
Figure BDA0002826765040000053
考虑到不同专家在本专业领域的知识经验及权威性的差别，采用专家权重νj指代第i位专家的权威性，且
Figure BDA0002826765040000054
则由专家权重构成权向量V＝(v1,v2,...,vp)；
集结融汇所有专家意见，则指标权重向量W＝(w1,w2,...,wm)，则可得到：
Figure BDA0002826765040000055
优选的，所述采用直接模糊熵权法求解各数据的指标客观权重包括：
指标的隶属度μ和指标的非隶属度ν的确定：
假设J1为效应型指标集合，J2为成本型指标集，描述指标隶属度及非隶属度：
Figure BDA0002826765040000056
Figure BDA0002826765040000061
式中，fij表示指标实测值，fjmax和fjmin分别代表所有参与评估指标值中的最大值和最小值，i＝1,2,...,n,n是评估用户数；j＝1,2,...,m，m为指标个数；
建立的指标体系中部分指标无法取得实测值，对此进行直觉模糊数对应表处理，用来描述电力用户实际用电过程中对实现指标事件的满足程度；
建立IF决策矩阵F：
Figure BDA0002826765040000062
式中，n为评估用户数，m为指标个数；
求解指标Sj的IF熵：
Figure BDA0002826765040000063
式中，πij＝1-μij-νij，θij＝1-|μij-νij|；
计算指标Sj的客观权重：
Figure BDA0002826765040000064
式中
Figure BDA0002826765040000065
本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：
大数据平台层对采集的数据进行数据预处理，利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级，服务策略库层对能效等级低的园区制定相应的服务策略，促进电网削峰填谷的同时，提高能源利用率和新能源占比。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为本发明一种园区综合能源源荷储精准画像系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参考图1所示，一种园区综合能源源荷储精准画像系统，包括：数据采集层，用于采集园区能效评估指标体系指标关联数据；网络层，用于实现各层级之间的数据传输及数据采集；大数据平台层，用于对采集的数据进行数据预处理，利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级；标签库层，用于数据的储存；服务策略库层，用于对能效等级低的园区制定相应的服务策略。
数据采集层通过ETL(extract，transorm，load)技术采集电、气、热、冷、水、风电、光伏多元化能源数据、园区生产数据、环保数据、电能信息和园区基本数据。
网络层，网络层实现园区综合能够元源荷储精准画像系统各层级之间的数据传输及数据采集环节，且网络层采用5G通信技术，实现数据的快速传输和数据的实时共享。
大数据平台层，利用大数据平台对采集的数据进行数据预处理，数据的预处理包含数据清理、数据集成、数据变换和数据规约，大大提高数据挖掘模式的质量，降低数据分析所需要的时间，进一步提高能源数据的质量。大数据平台具有数据处理、数据储存、数据分析的功能，内嵌多种人工智能算法。
标签库层利用大数据平台进行数据的储存，根据标签需求和标签计算规则，调用相应的能源数据，利用大数据平台数据分析模块进行标签数据的计算，智能生成标签，自动导入标签库中对应标签维度位置。标签库中标签体系分为用能质量、用能能效、节能潜力、客户价值、储能特征、发电特征和用能异常六大一级标签维度。
服务策略库层，服务策略库层直接对接标签库层，根据标签库层中企业标签特征，制定相应的服务策略，从而实现节能潜力优化、综合能源产品精准营销、用能异常排查、用能质量优化、企业能效优化、削峰填谷。
服务对象层，综合能源精准画像系统针对“源-网-荷-储”整条产业链全部对象，包含发电企业、电网企业、用电企业和储能企业。
在本实施例中，从电能信息、生产节能、电能污染、经济能效、环保利用率对园区能效进行全面衡量，并利用综合能源源荷储精准画像系统采集以下指标关联数据，并对以下指标进行全面的阐述。
电能信息包含电压偏差S11、功率因数S12、三相电压不平衡S13、谐波总畸变率S14、过负荷累计时间S14、闪变S15六个二级指标。
生产节能包含万元产值耗电量、万元产值经济增值比、万元产值污染物排放量、电力减排、分布式发电利用率和储能装置能量转换效率六个三级指标。其中万元产值耗电量S21为用户年总耗电量与年产值的比值；万元产值增值比S22指用户的净利润所占成本的比例；万元产值污染物排放量S23指每增长万元产值所排放的污染量，衡量园区用户与环境之间的协调能力，具体阐述如公式(1.1)所示；电力减排S24指用户分布式电源发电带来的减排效应，利用每千瓦发电排放的CO2和SO2量(kg/kW)；分布式发电利用率S25用于衡量用户分布式电源机组的利用效率，指分布式电源发电电量Edes占总用电量EC的比例，具体定义如式(1.2)所示；储能装置能源转换效率S26指储能装置放电后释放的电量Eu和初始存储电量Es的比值。具体定义如式(1.3)所示。
Figure BDA0002826765040000091
式中，pf、pm、ps分别代表在统计时间内废水、废弃及固态废弃物的排放量(kg)；C代表用户的年总产值(万元)。
Figure BDA0002826765040000092
Figure BDA0002826765040000093
电能污染包含电磁污染(S31)、谐波含量(S32)、损失电量(S33)三个三级指标。
环保利用效率包含一次能源消耗量、一次能源利用率、一次能源节约率、
Figure BDA0002826765040000094
效率、
Figure BDA0002826765040000095
经济成本和清洁能源占比五个三级指标。一次能源消耗量S41通常折合为标准煤进行衡量，具体阐述如式(2)所示；一次能源利用率S42指企业园区输出能量与一次能源消耗量的比值，表征一次能源的利用水平，具体阐述如式(3)所示；一次能源节约率S43指园区传统功能模式所节约的一次能源消耗比率，反映企业节能水平，具体阐述如式(4)所示；
Figure BDA0002826765040000096
效率S44指企业园区所输出的总
Figure BDA0002826765040000097
与输入的总
Figure BDA0002826765040000098
的比值，反映园区功能和用能上的匹配程度，具体阐述如式(5)所示；
Figure BDA00028267650400001015
经济成本S45多能源产品单位
Figure BDA00028267650400001016
所付出的经济成本，具体定义为式(6)；清洁能源指风电能源、光伏发电量占总发电量的比值。
Figure BDA0002826765040000101
式中pe、pg、pre为电力、天然气、可再生能源折合系数；
Figure BDA0002826765040000102
为单位时间内园区从外部电网购入的电量；
Figure BDA0002826765040000103
为园区单位时间购入的天然气的等职热值；
Figure BDA0002826765040000104
为园区单位时间内消耗的终端用电量。
Figure BDA0002826765040000105
式中
Figure BDA0002826765040000106
为企业园区单位时间内园区消耗的终端用电量；
Figure BDA0002826765040000107
为企业园区单位时间内终端用冷量；
Figure BDA0002826765040000108
为企业园区内单位时间内园区总用热量；kp为标准煤的低拉热值，MJ/kg。
Figure BDA0002826765040000109
式中ηe为从电厂发电到输送到用户的一般效率；COP为电制冷机的一般效率；ηh为燃气/煤锅炉的一般热效率。
Figure BDA00028267650400001010
式中
Figure BDA00028267650400001011
分别为单位时间内园区输入电能、天然气和可再生能源的的
Figure BDA00028267650400001017
Figure BDA00028267650400001012
分别为园区输出电能、冷量和热量的
Figure BDA00028267650400001018
Figure BDA00028267650400001013
式中ce、cc、cre分别为3类输入能源
Figure BDA00028267650400001019
的单位成本、万元；
Figure BDA00028267650400001014
为所有设备投资和运维成本的折合成本流，万元/h。
利用园区综合能源源荷储精准画像系统大数据平台层对数据进行预处理包括：
对园区能效评估体系中噪声数据和缺失值数据进行处理，园区能效评估指标体系中包含极大型、极小型和区间型三种类型的评价指标，将极小型、区间型指标转换成极大型指标。
对于极大型指标
Figure BDA0002826765040000111
对于区间型指标
Figure BDA0002826765040000112
式中x代表原评价指标；x*代表在转换后的评价指标；[q1,q2]为指标的最佳稳定区间；M、m为x允许的上下界。
对于无量纲话评价指标，采用中心化处理方法，即
Figure BDA0002826765040000113
式中
Figure BDA0002826765040000114
代表无量纲化后的标准；μ和σ2分别为x的数学期望及均方差。
利用综合能源源荷储精准画像系统大数据层中大数据分析技术进行园区能效评估，并生成园区能效等级包括：
调用大数据平台递归综合评价方法对园区能效进行评估，基于递归综合评价方法的园区能效评估实施步骤如下：
采用专家意见集结求解各数据的指标主观权重：
假定有p位专家，提供的专家意见可记为Ei＝(ei1,ei2,...,eim)，eij(1<i<p,1≤j≤m)即第i位专家赋予指标Sj的权重，m为指标个数，满足
Figure BDA0002826765040000115
考虑到不同专家在本专业领域的知识经验及权威性的差别，本文采用专家权重νj指代第i位专家的权威性，且
Figure BDA0002826765040000116
则由专家权重构成权向量V＝(v1,v2,...,vp)。集结融汇所有专家意见，则指标权重向量W＝(w1,w2,...,wm)，则可由式(10)得到：
Figure BDA0002826765040000121
采用直接模糊熵权法求解各数据的指标客观权重，具体步骤如下：
μ和ν的确定
在IFS框架下，μ和ν分别代表指标的隶属度和非隶属度。假设J1为效应型指标集合(即正向指标，指标值越大评价越好)。J2为成本型指标集(即逆向指标，指标值越小评价越好)，则可用式(11)和(12)描述指标隶属度及非隶属度：
Figure BDA0002826765040000122
Figure BDA0002826765040000123
式中，fij表示指标实测值，fjmax和fjmin分别代表所有参与评估指标值中的最大值和最小值，i＝1,2,...,n,n是评估用户数；j＝1,2,...,m，m为指标个数。上述式子中，非隶属度νij的函数确定在IFS领域属于难以解决且重点研究的方向，不同学者给出了不同的解决思路。直接取由于都πij＝0.1，根据他们的等式关系有νij＝1-μij-πij，代入式(11)和式(12)。因为0≤uij≤1，则有-0.1≤νij≤0.9，为满足0≤νij≤1，当过程求解得到0.1≤νij≤0，取νij＝0。
建立的指标体系中部分指标无法取得实测值，对此进行直觉模糊数对应表处理，用来描述电力用户实际用电过程中对实现指标事件的满足程度，如表1所示。
表1直觉模糊数对应表
Figure BDA0002826765040000124
Figure BDA0002826765040000131
建立IF决策矩阵F：
Figure BDA0002826765040000132
式中，n为评估用户数，m为指标个数。
求解指标Sj的IF熵：
Figure BDA0002826765040000133
式中πij＝1-μij-νij，θij＝1-|μij-νij|。
指标Sj的客观权重：
Figure BDA0002826765040000134
式中
Figure BDA0002826765040000135
指标主观权重与客观权重相结合，得出修正权重：
综合考量专家意见及IF熵的客观赋权，还可以得到指标的修正权重：
Figure BDA0002826765040000136
其中，W＝(w1,w2,...,wm)为专家意见集结得到的主观权重向量。
确定平均解
Figure BDA0002826765040000137
利用IFS理论的算数平均算子求解，有：
Figure BDA0002826765040000138
其中，i＝1,2,...,n,n为评估用户数；j＝1,2,...,m，m为指标个数。
计算平均解正距离
Figure BDA0002826765040000141
和平均解负距离
Figure BDA0002826765040000142
Figure BDA0002826765040000143
式中，
Figure BDA0002826765040000144
确定评估对象的PDA和NDA各自的加权和：
正向加权距离SPi和反向加权距离SNi为：
Figure BDA0002826765040000145
式中λj为第j个指标Sj的权重。
进行标准化处理：
Figure BDA0002826765040000146
计算评估对象评估分数AS和评估等级：
Figure BDA0002826765040000147
AS数值越大，代表评价对象越靠近最佳方案。
上述AS为小数值，为了更直观地反映评估结果，采用百分值来对园区用户进行评价。定义评估分数AS，结果百分数值M以及评估等级之间得关系如表2所示。
表2分数表
Figure BDA0002826765040000148
Figure BDA0002826765040000151
将表2对应的关系记为：
Figure BDA0002826765040000152
由式(22)可求得各数据的分数，记为sj(i＝1,2,3,4)；采取专家打分对电能信息、生产节能、电能污染荷环保利用效率4个数据进行赋权，则有数据权重ηi(1,2,3,4)，最后用户的总评估分数为：
Figure BDA0002826765040000153
根据园区能效等级及各数据分数制定针对性的服务策略；
针对园区能效评估结果，对能效等级低的园区客户制定相应的服务策略，形成园区能效评估分析报告-服务策略—效益提升水平一体化的园区能效优化策略。
利用综合能源源荷储精准画像系统将园区能效评估分析报告及相应的服务策略对企业实时共享。
将企业能效优化策略实时推送给企业用户，以精准的能效评估方案、实实在在的能效提升策略以及看的到的经济效益提升来服务企业用户，根据能效提升自愿原则来针对服务企业用户。
需要说明的是，以上园区综合能源源荷储精准画像系统及能效评估方法不仅适用于园区，且适用于商业区及楼宇。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (10)

1.一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，包括：
数据采集层，用于采集园区能效评估指标体系指标关联数据；
网络层，用于实现各层级之间的数据传输及数据采集；
大数据平台层，用于对采集的数据进行数据预处理，利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级；
标签库层，用于数据的储存；
服务策略库层，用于对能效等级低的园区制定相应的服务策略。
2.根据权利要求1所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述园区能效评估指标体系指标关联数据包括：电能信息、生产节能、电能污染、经济能效、环保利用率。
3.根据权利要求2所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述电能信息包括：电能质量包含电压偏差S11、功率因数S12、三相电压不平衡S13、谐波总畸变率S14、过负荷累计时间S14、闪变S15。
4.根据权利要求2所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述生产节能包含：万元产值耗电量S21、万元产值经济增值比S22、万元产值污染物排放量S23、电力减排S24、分布式发电利用率S25和储能装置能量转换效率S26；
其中万元产值耗电量S21为用户年总耗电量与年产值的比值；万元产值增值比S22指用户的净利润所占成本的比例；万元产值污染物排放量S23指每增长万元产值所排放的污染量，衡量园区用户与环境之间的协调能力；电力减排S24指用户分布式电源发电带来的减排效应，利用每千瓦发电排放的CO2和SO2量；分布式发电利用率S25用于衡量用户分布式电源机组的利用效率，指分布式电源发电电量Edes占总用电量EC的比例；储能装置能源转换效率S26指储能装置放电后释放的电量Eu和初始存储电量Es的比值。
5.根据权利要求2所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述电能污染包包括：电磁污染S31、谐波含量S32、损失电量S33。
6.根据权利要求2所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述环保利用效率包括：一次能源消耗量S41、一次能源利用率S42、一次能源节约率S43、
Figure FDA0002826765030000023
效率S44、
Figure FDA0002826765030000024
经济成本S45和清洁能源S46；
其中，一次能源消耗量S41折合为标准煤进行衡量；一次能源利用率S42指企业园区输出能量与一次能源消耗量的比值，表征一次能源的利用水平；一次能源节约率S43指园区传统功能模式所节约的一次能源消耗比率，反映企业节能水平；
Figure FDA0002826765030000025
效率S44指企业园区所输出的总
Figure FDA0002826765030000026
与输入的总
Figure FDA0002826765030000027
的比值，反映园区功能和用能上的匹配程度；
Figure FDA0002826765030000028
经济成本S45指多能源产品单位
Figure FDA0002826765030000029
所付出的经济成本；清洁能源指风电能源、光伏发电量占总发电量的比值。
7.根据权利要求1所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述对采集的数据进行数据预处理包括：
对园区能效评估指标体系指标关联数据中噪声数据和缺失值数据进行处理，园区能效评估指标体系中包含极大型、极小型和区间型三种类型的评价指标，将极小型、区间型指标转换成极大型指标：
对于极大型指标：
Figure FDA0002826765030000021
对于区间型指标：
Figure FDA0002826765030000022
式中x代表原评价指标；x*代表在转换后的评价指标；[q1,q2]为指标的最佳稳定区间；M、m为x允许的上下界；
对于无量纲话评价指标，采用中心化处理方法，即
Figure FDA0002826765030000031
式中
Figure FDA0002826765030000032
代表无量纲化后的标准；μ和σ2分别为x的数学期望及均方差。
8.根据权利要求1所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述利用大数据分析技术进行园区能效评估，利用主观权重和客观权重相结合的递归综合评价方法，得到修正权重，根据修正权重生成能效等级包括：
采用专家意见集结求解各数据的指标主观权重；
采用直接模糊熵权法求解各数据的指标客观权重；
指标主观权重与客观权重相结合，得出指标的修正权重：
Figure FDA0002826765030000033
其中，W＝(w1,w2,...,wm)为专家意见集结得到的主观权重向量；
确定平均解
Figure FDA0002826765030000034
利用IFS理论的算数平均算子求解，有：
Figure FDA0002826765030000035
其中，i＝1,2,...,n,n为评估用户数；j＝1,2,...,m，m为指标个数；
计算平均解正距离
Figure FDA0002826765030000036
和平均解负距离
Figure FDA0002826765030000037
Figure FDA0002826765030000038
式中，
Figure FDA0002826765030000039
确定评估对象的PDA和NDA各自的加权和；
正向加权距离SPi和反向加权距离SNi为：
Figure FDA0002826765030000041
式中λj为第j个指标Sj的权重；
进行标准化处理：
Figure FDA0002826765030000042
计算评估对象评估分数AS和评估等级：
Figure FDA0002826765030000043
AS数值越大，代表评价对象越靠近最佳方案；
求得各数据的分数，记为sj(i＝1,2,3,4)；采取专家打分对电能信息、生产节能、电能污染荷环保利用效率4个数据进行赋权，则有子系统权重ηi(1,2,3,4)，得到用户的总评估分数为：
Figure FDA0002826765030000044
9.根据权利要求8所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述采用专家意见集结求解各数据的指标主观权重包括：
假定有p位专家，提供的专家意见可记为Ei＝(ei1,ei2,...,eim)，eij(1<i<p,1≤j≤m)即第i位专家赋予指标Sj的权重，m为指标个数，满足
Figure FDA0002826765030000045
考虑到不同专家在本专业领域的知识经验及权威性的差别，采用专家权重νj指代第i位专家的权威性，且
Figure FDA0002826765030000051
则由专家权重构成权向量V＝(v1,v2,...,vp)；
集结融汇所有专家意见，则指标权重向量W＝(w1,w2,...,wm)，则可得到：
Figure FDA0002826765030000052
10.根据权利要求8所述的一种园区综合能源源荷储精准画像系统，其特征在于，所述采用直接模糊熵权法求解各数据的指标客观权重包括：
指标的隶属度μ和指标的非隶属度ν的确定：
假设J1为效应型指标集合，J2为成本型指标集，描述指标隶属度及非隶属度：
Figure FDA0002826765030000053
Figure FDA0002826765030000054
式中，fij表示指标实测值，fjmax和fjmin分别代表所有参与评估指标值中的最大值和最小值，i＝1,2,...,n,n是评估用户数；j＝1,2,...,m，m为指标个数；
建立的指标体系中部分指标无法取得实测值，对此进行直觉模糊数对应表处理，用来描述电力用户实际用电过程中对实现指标事件的满足程度；
建立IF决策矩阵F：
Figure FDA0002826765030000055
式中，n为评估用户数，m为指标个数；
求解指标Sj的IF熵：
Figure FDA0002826765030000061
式中，πij＝1-μij-νij，θij＝1-|μij-νij|；
计算指标Sj的客观权重：
Figure FDA0002826765030000062
式中
Figure FDA0002826765030000063
CN202011450722.9A 2020-12-10 2020-12-10 一种园区综合能源源荷储精准画像系统 Pending CN112561299A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011450722.9A CN112561299A (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种园区综合能源源荷储精准画像系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011450722.9A CN112561299A (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种园区综合能源源荷储精准画像系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112561299A true CN112561299A (zh) 2021-03-26

Family

ID=75061476

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011450722.9A Pending CN112561299A (zh) 2020-12-10 2020-12-10 一种园区综合能源源荷储精准画像系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112561299A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487178A (zh) * 2021-07-02 2021-10-08 天津大学 用于企业大气污染物减排分级评价的处理方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106779279A (zh) * 2016-11-10 2017-05-31 广东工业大学 一种工业用户能效评估方法及系统
CN106779341A (zh) * 2016-11-30 2017-05-31 广东工业大学 一种电力用户用电状况效能评估的方法及系统
CN110782153A (zh) * 2019-10-23 2020-02-11 国网湖南省电力有限公司 一种企业园区综合能效评估体系建模方法及系统
CN110826868A (zh) * 2019-10-21 2020-02-21 广东电网有限责任公司 一种多能源协调优化运行评价方法
CN111985702A (zh) * 2020-08-10 2020-11-24 华北电力大学 一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106779279A (zh) * 2016-11-10 2017-05-31 广东工业大学 一种工业用户能效评估方法及系统
CN106779341A (zh) * 2016-11-30 2017-05-31 广东工业大学 一种电力用户用电状况效能评估的方法及系统
CN110826868A (zh) * 2019-10-21 2020-02-21 广东电网有限责任公司 一种多能源协调优化运行评价方法
CN110782153A (zh) * 2019-10-23 2020-02-11 国网湖南省电力有限公司 一种企业园区综合能效评估体系建模方法及系统
CN111985702A (zh) * 2020-08-10 2020-11-24 华北电力大学 一种计及电能替代效果的园区级综合能源系统优化方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
代作松: "数字技术支撑电网企业智慧运营的探索与研究", 31 July 2020, 山东大学出版社, pages: 105 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113487178A (zh) * 2021-07-02 2021-10-08 天津大学 用于企业大气污染物减排分级评价的处理方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN106228258B (zh) 一种计及需求侧管理的家庭能源局域网能量优化控制方法
CN106099993B (zh) 一种适应新能源大规模接入的电源规划方法
CN112564109B (zh) 一种基于储能系统参与含大规模海上风电的调频优化运行方法
CN111668878A (zh) 一种可再生微能源网的优化配置方法和系统
CN113450031B (zh) 居民智慧用能服务潜在台区选取方法及装置
CN112132481A (zh) 一种区域能效综合评价方法
CN112366684A (zh) 一种海岛微电网系统
CN112883630A (zh) 用于风电消纳的多微网系统日前优化经济调度方法
CN116914821A (zh) 一种基于改进粒子群算法的微电网低碳优化调度方法
Jintao et al. Optimized operation of multi-energy system in the industrial park based on integrated demand response strategy
CN113488990B (zh) 基于改进的蝙蝠算法的微电网优化调度方法
CN118412929A (zh) 一种考虑调度响应能力的虚拟电厂运行控制方法
CN113673739B (zh) 分布式综合能源系统的多时空尺度协同优化运行方法
CN112561299A (zh) 一种园区综合能源源荷储精准画像系统
CN112653180B (zh) 一种风火储联合系统环境经济调度方法及系统
CN112884265B (zh) 一种应用于城市电网网源协调的智能管理方法
CN117557017A (zh) 一种适应新型电力系统发展的智能配电网二次系统评价方法
CN117170330A (zh) 一种制造业园区智慧能源管控系统及方法
CN114139830B (zh) 一种智慧能源站的优化调度方法、装置及电子设备
CN112270432B (zh) 一种考虑多主体利益均衡的综合能源系统的能量管理方法
CN115940252A (zh) 一种基于时序生产模拟的零碳工业园区调峰资源配置方法
Mihaela et al. Smart Hub Electric Energy Data Aggregation Platform for Prosumers Grid Integration
Qian et al. Low carbon optimization dispatching of energy intensive industrial park based on adaptive stepped demand response incentive mechanism
CN109447369A (zh) 一种基于模拟退火算法的考虑多因素的产能端功率分配方法
CN115907981B (zh) 一种虚拟电厂低碳联合交易优化方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination