CN115358509A - 一种用户综合能耗优化控制方法及系统 - Google Patents

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张志�
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Abstract

本发明属于综合能源系统技术领域，提供了一种用户综合能耗优化控制方法及系统。该方法包括，获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。

Description

一种用户综合能耗优化控制方法及系统
技术领域
本发明属于综合能源系统技术领域，尤其涉及一种用户综合能耗优化控制方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
作为能源互联网的重要组成部分，直接面向终端消费者的用户侧综合能源系统面临着前所未有的机遇和挑战。与电力系统相似，用户侧综合能源系统优化调度本质上是一个包含大量约束条件的非线性优化问题
单一的分布式能源由于能量密度低、间歇性强，已不能满足能源消耗的需求。分布式能源系统综合考虑各种能源之间的有机整合和集成优化，将多种能源输入、多种产品输出和多重能源转换单元耦合一体的复杂能源系统。在传统分布式能源技术的基础上，将环境势能、可再生能源、常规能源系统、新区域综合能源规划、智能电网和智能通信控制技术耦合起来，通过对用户综合能耗的在线监测和优化控制，可以更好地实现能源、环境和经济效益的统一。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种用户综合能耗优化控制方法及系统，其能够实现用能设备的综合状态感知和综合用能的智能优化控制。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种用户综合能耗优化控制方法。
一种用户综合能耗优化控制方法，包括：
获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；
基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；
获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；
对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；
构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。
进一步地，所述用户能耗数据包括：电的相关数据和参数、热的相关数据和参数和气的相关数据和参数。
进一步地，所述用户能耗数据的消耗类型包括：在工业、建筑和交通领域的消耗。
进一步地，所述用户的综合能源需求：电负荷、热负荷、冷负荷、燃油负荷和燃气负荷。
进一步地，所述获取用户能耗数据的方式包括：实时采集、定时自动采集和自动补抄。
进一步地，所述得到系统的优化方案的过程包括：基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，对园区的负荷特性进行分析，结合供能系统配置相应分析结果，基于分析结果确定园区供能系统的供能设备，得到系统的优化方案。
进一步地，所述构建目标函数的过程包括：基于供电、供热、供冷设备和储能设备以及设备的相关参数，建立供电、供热、供冷设备和储能设备的数学模型以及电能、热能和冷能之间的转换模型；基于供电、供热、供冷设备和储能设备的数学模型以及电能、热能和冷能之间的转换模型构建目标函数。
本发明的第二个方面提供一种用户综合能耗优化控制系统。
一种用户综合能耗优化控制系统，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；
优化模块，其被配置为：基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；
参数配置模块，其被配置为：获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；
分析模块，其被配置为：对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；
输出模块，其被配置为：构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的用户综合能耗优化控制方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的用户综合能耗优化控制方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明研究了专属能源控制器在综合能耗中的应用。首先分析用户综合能源需求；然后通过专属能源控制器采集用户的水、气、电、热、冷等各种能源消耗数据；利用数据优化和数据融合技术，可以实现公园、社区、建筑等各类用户的各种能耗信息采集与共享；设计了用户综合用能耦合优化模型，开展用户用能设备的在线监测与优化策略研究，实现用能设备的综合状态感知和综合用能的智能优化控制。
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明示出的用户综合能耗优化控制方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要注意的是，附图中的流程图和框图示出了根据本公开的各种实施例的方法和系统的可能实现的体系架构、功能和操作。应当注意，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码的一部分可以包括一个或多个用于实现各个实施例中所规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为备选的实现中，方框中所标注的功能也可以按照不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，或者它们有时也可以按照相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。同样应当注意的是，流程图和/或框图中的每个方框、以及流程图和/或框图中的方框的组合，可以使用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以使用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
实施例一
如图1所示，本实施例提供了一种用户综合能耗优化控制方法，本实施例以该方法应用于服务器进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于终端，还可以应用于包括终端和服务器和系统，并通过终端和服务器的交互实现。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务器、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。本实施例中，该方法包括以下步骤：
获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；
基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；
获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；
对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；
构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。
具体的，本实施例的技术方案可以根据如下步骤实现：
步骤1：分析用户综合能源需求；
步骤2：提出用户能耗数据采集的类型和方法；
步骤3：提出用户综合能耗的优化控制方案。
所述步骤1具体为：
用户的能源需求主要包括电负荷、热负荷、冷负荷、燃油负荷和燃气负荷，各种能源消耗类型体现在工业、建筑和交通领域。
所述电负荷，可分为纯用电负荷和电转化负荷。其中，纯用电负荷是指单纯的电力消耗设备。电能转化负荷是指将电能转换为热能、冷能和其他形式的用能的用电设备。
所述热负荷可分为蒸汽负荷和热水负荷。其中，蒸汽负荷是一种高参数、高品质的热源，主要用于工业领域的生产工艺用热、建筑领域的医疗消毒。热水负荷能耗等级较低，用户主要热负荷需求，包括工业厂房和建筑物的采暖需求。
所述冷负荷可分为制冷负荷和空调负荷。其中，制冷负荷是指以创造低温环境为目的的冷负荷需求，其制冷温度较低，常用于冷冻、气体液化等，包括工业领域的空气分离、建筑领域的冷库等典型负荷。空调负荷是指满足空调需求，提高办公和生活舒适性的冷负荷，其制冷温度相对较高，包括产业领域的工厂空调、建筑空调等典型负荷。
所述燃气负荷方面，在用户侧终端用能中应用广泛，主要包括工业领域的工业用气设备、建筑领域的生活用气、运输领域的天然气汽车。
所述步骤2具体为：
步骤21：通过在线监测平台的搭建，确定了与平台相适应的终端采集时间间隔、精度等关键参数和要求，并提出以下几种数据采集方式。
1)实时采集，由终端直接采集指定采集设备的相应数据项，或采集存储在相应设备中的各种能量数据、参数和事件数据；
2)定时自动采集，由终端根据主站设置的方案自动采集数据；
3)自动补抄，终端对规定时间内未读取的数据应具有自动补读功能，当补读失败时，生成事件记录并上报主站。
步骤22：通过对优化控制关键技术的研究，确定满足最优控制要求的上、下行通信方式和相应的技术路线。
所述上行通信方式分为无线和有线通信，包括互联网、无线专网、以太网、电力载波等。
所述下行通信应满足综合能源服务业务的多场景接入需求，支持接入执行设备，有线和无线可选通信方式，包括RS-485、HPLC、M-BUS、Lora、CAN等。
步骤23：采集用户电、热、气等相关参数数据。
所述电参数采集采用智能电度表，主要采集参数包括：电能表的输出值和电能表的状态量。
其中，电能表输出值包括：相电压、线电压、电流、单相有功、无功功率、总有功、有功功率、单相视在功率、总视在功率、正有功功率、负有功功率、正无功功率，负无功功率和功率因数。
其中，电能表的状态量包括：断路器位置信号、闸刀位置信号、手车位置信号、阀门开关信号、设备故障信号、通信报警信号、事故总信号等。
所述热参数采集采用热量表，主要采集参数包括：一是热量表的输出值，包括实时流量、累计流量、供回水温度、温差和累计工作时间；二是热量表的状态量，包括阀位位置信号、故障信号。
所述燃气参数的采集采用远程煤气表，主要采集参数包括：一是煤气表的输出值，包括实时时间、实时流量、累计量、表址。二是煤气表的状态量，包括阀位信号、故障信号。
所述步骤3具体为：
步骤31：在分析用户综合用能需求的基础上，提出系统的优化方案。
根据用户用能历史数据和能源需求预测的结果，对园区的负荷特性进行分析，结合供能系统配置适应性分析结果，确定园区供能系统的主要设备。
步骤32：针对系统方案、结构、技术参数、运行策略中的协同优化变量进行性能分析。
用户供能系统优化模块由优化变量、目标函数、约束条件和求解算法组成。系统优化设计的出发点决定了数学模型中的目标函数，主要从热力性能、经济性能和环境性能三个方面进行研究。
步骤33：根据系统优化所提出的评价目标进行数学建模处理。
建立了供电、供热、供冷设备和储能设备的数学模型，以及电能、热能和冷能之间的转换模型。
步骤34：在满足约束条件的前提下，判断是否为系统优化的结果。如果条件不能满足，则使用优化算法对变量输入进行修改，从而循环直到得到协同优化的最优解。
本实施例研究了专属能源控制器在综合能耗中的应用。首先分析用户综合能源需求；然后通过专属能源控制器采集用户的水、气、电、热、冷等各种能源消耗数据；利用数据优化和数据融合技术，可以实现公园、社区、建筑等各类用户的各种能耗信息采集与共享；设计了用户综合用能耦合优化模型，开展用户用能设备的在线监测与优化策略研究，实现用能设备的综合状态感知和综合用能的智能优化控制。
实施例二
本实施例提供了一种用户综合能耗优化控制系统。
一种用户综合能耗优化控制系统，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；
优化模块，其被配置为：基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；
参数配置模块，其被配置为：获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；
分析模块，其被配置为：对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；
输出模块，其被配置为：构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。
此处需要说明的是，上述数据获取模块、优化模块、参数配置模块、分析模块和输出模块与实施例一中的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为系统的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的用户综合能耗优化控制方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的用户综合能耗优化控制方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，包括：
获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；
基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；
获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；
对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；
构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。
2.根据权利要求1所述的用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，所述用户能耗数据包括：电的相关数据和参数、热的相关数据和参数和气的相关数据和参数。
3.根据权利要求1所述的用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，所述用户能耗数据的消耗类型包括：在工业、建筑和交通领域的消耗。
4.根据权利要求1所述的用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，所述用户的综合能源需求：电负荷、热负荷、冷负荷、燃油负荷和燃气负荷。
5.根据权利要求1所述的用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，所述获取用户能耗数据的方式包括：实时采集、定时自动采集和自动补抄。
6.根据权利要求1所述的用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，所述得到系统的优化方案的过程包括：基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，对园区的负荷特性进行分析，结合供能系统配置相应分析结果，基于分析结果确定园区供能系统的供能设备，得到系统的优化方案。
7.根据权利要求1所述的用户综合能耗优化控制方法，其特征在于，所述构建目标函数的过程包括：基于供电、供热、供冷设备和储能设备以及设备的相关参数，建立供电、供热、供冷设备和储能设备的数学模型以及电能、热能和冷能之间的转换模型；基于供电、供热、供冷设备和储能设备的数学模型以及电能、热能和冷能之间的转换模型构建目标函数。
8.一种用户综合能耗优化控制系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求；
优化模块，其被配置为：基于用户能耗数据、用户能耗数据的消耗类型和用户的综合能源需求，得到系统的优化方案；
参数配置模块，其被配置为：获取系统技术参数和运行策略中的协同优化变量；
分析模块，其被配置为：对系统的优化方案、技术参数和运行策略中的协同优化变量进行性能分析，得到性能分析结果；
输出模块，其被配置为：构建目标函数，采用目标函数判断性能分析结果是否满足设定条件，若是，得到优化结果，否则，采用求解算法重新调整系统技术参数和运行策略中的协同优化变量。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的用户综合能耗优化控制方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的用户综合能耗优化控制方法中的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117557070A (zh) * 2024-01-11 2024-02-13 江西南昌济生制药有限责任公司 能耗优化方法、装置及电子设备
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