CN115994674B - 一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，涉及数字孪生领域，其中，所述方法包括：搭建第一管理分布模型；将能源数据集输入数字孪生仿真模块中，得到能源数字孪生模型；将第一管理分布模型与能源数字孪生模型进行连接，第一管理分布模型接收由能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于能源管控调度指令，生成人员操作指令；基于人员操作指令以使第一管理分布模型进行调控反馈。解决了现有技术中针对企业的能源调度管理精准性不高、实时性差，进而造成企业在能源调度管理中效果不佳的技术问题。达到了提高企业的能源调度管理的精准性与时效性，提升企业的能源调度管理质量与实现节能减排的技术效果。

Description

一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法

技术领域

本发明涉及数字孪生领域，具体地，涉及一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

背景技术

随着企业的能源消费总量不断上升，企业的资源需求也持续增加。能源消费成本在企业经营成本中的比例逐步上升，给企业造成了严重的经济负担。因此，如何对企业的能源调度管理进行高质量的优化，已成为各大企业的关注的热点。

现有技术中，存在针对企业的能源调度管理精准性不高、时效性差，进而造成企业的能源调度管理效果不佳的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。解决了现有技术中针对企业的能源调度管理精准性不高、时效性差，进而造成企业的能源调度管理效果不佳的技术问题。达到了通过数字孪生技术对企业进行智能化、数字化地能源调度管理，提高企业的能源调度管理的精准性与时效性，提升企业的能源调度管理质量与实现节能减排的技术效果。

鉴于上述问题，本申请提供了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

第一方面，本申请提供了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，其中，所述方法应用于一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，所述方法包括：获取第一企业的管理配置信息，所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息以及管理权限信息；基于所述管理配置信息，搭建第一管理分布模型，其中，所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树；录入所述第一企业的能源数据集，所述能源数据集包括能源类型、能源属性、能源设备以及能源数量；将所述能源数据集输入所述数字孪生仿真模块中，根据所述数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；将所述第一管理分布模型与所述能源数字孪生模型进行连接，所述第一管理分布模型接收由所述能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于所述能源管控调度指令，生成人员操作指令；基于所述人员操作指令以使所述第一管理分布模型进行调控反馈。

第二方面，本申请还提供了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，其中，所述系统包括：管理配置信息获取模块，所述管理配置信息获取模块用于获取第一企业的管理配置信息，所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息以及管理权限信息；搭建模块，所述搭建模块用于基于所述管理配置信息，搭建第一管理分布模型，其中，所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树；数据录入模块，所述数据录入模块用于录入所述第一企业的能源数据集，所述能源数据集包括能源类型、能源属性、能源设备以及能源数量；构建模块，所述构建模块用于将所述能源数据集输入所述数字孪生仿真模块中，根据所述数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；能源管控调度模块，所述能源管控调度模块用于将所述第一管理分布模型与所述能源数字孪生模型进行连接，所述第一管理分布模型接收由所述能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于所述能源管控调度指令，生成人员操作指令；调控反馈模块，所述调控反馈模块用于基于所述人员操作指令以使所述第一管理分布模型进行调控反馈。

第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请提供的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时,实现本申请提供的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

通过第一企业的管理配置信息进行模型搭建，获得第一管理分布模型；将第一企业的能源数据集输入数字孪生仿真模块中，根据数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；将第一管理分布模型与能源数字孪生模型进行连接，第一管理分布模型接收由能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，生成人员操作指令；按照人员操作指令以使第一管理分布模型进行调控反馈。达到了通过数字孪生技术对企业进行智能化、数字化地能源调度管理，提高企业的能源调度管理的精准性与时效性，提升企业的能源调度管理质量与实现节能减排的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对本公开实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。

图1为本申请一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法的流程示意图；

图2为本申请一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法中输出能源管控调度指令的流程示意图；

图3为本申请一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统的结构示意图；

图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。

附图标记说明：管理配置信息获取模块11，搭建模块12，数据录入模块13，构建模块14，能源管控调度模块15，调控反馈模块16，处理器31，存储器32，输入装置33，输出装置34。

具体实施方式

本申请通过提供一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。解决了现有技术中针对企业的能源调度管理精准性不高、时效性差，进而造成企业的能源调度管理效果不佳的技术问题。达到了通过数字孪生技术对企业进行智能化、数字化地能源调度管理，提高企业的能源调度管理的精准性与时效性，提升企业的能源调度管理质量与实现节能减排的技术效果。

实施例一

请参阅附图1，本申请提供一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，其中，所述方法应用于一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，所述系统包括数字孪生仿真模块，所述方法具体包括如下步骤：

步骤S100：获取第一企业的管理配置信息，所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息以及管理权限信息；

步骤S200：基于所述管理配置信息，搭建第一管理分布模型，其中，所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树；

具体而言，连接所述一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，对第一企业进行管理配置参数查询，获得管理配置信息。其中，所述第一企业可以为使用所述一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统进行智能化能源调度管理的任意企业。所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息、管理权限信息。所述人员配置信息包括第一企业的人员基础信息、人员数量信息。人员基础信息包括每个人员的学历信息、职务信息、职称信息、人员责任信息。所述部门配置信息包括第一企业的多个部门配置参数。每个部门配置参数包括部门类型信息、部门功能信息、部门人员组成信息等数据信息。所述级别划分信息包括部门配置信息对应的部门级别信息，以及人员配置信息对应的人员级别信息。管理权限信息包括部门配置信息对应的部门访问权限、部门控制权限，以及人员配置信息对应的人员访问权限、人员控制权限。

进一步，本申请实施例基于决策树算法的思想，构建第一管理分布模型。将第一企业的多个人员设置为多个基础节点。将级别划分信息作为分级特征，按照分级特征对多个基础节点进行划分，获得多个分布节点，并按照管理配置信息中的人员配置信息、部门配置信息、管理权限信息对多个分布节点进行标识，获得第一管理分布模型。所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树。即，所述第一管理分布模型包括多个分布节点，且，每个分布节点具有对应标识的人员配置信息、部门配置信息、管理权限信息。达到了根据第一企业的管理配置信息，构建第一管理分布模型，为后续对第一企业进行能源管控调度奠定基础的技术效果。

步骤S300：录入所述第一企业的能源数据集，所述能源数据集包括能源类型、能源属性、能源设备以及能源数量；

步骤S400：将所述能源数据集输入所述数字孪生仿真模块中，根据所述数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；

具体而言，对第一企业进行能源数据采集，获得能源数据集。将能源数据集上传至所述一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，并将能源数据集输入所述一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统的数字孪生仿真模块，通过数字孪生仿真模块对能源数据集进行仿真建模，获得能源数字孪生模型。其中，所述能源数据集包括第一企业的能源类型、能源属性、能源设备、能源数量。能源类型包括第一企业的多个能源种类参数。所述能源属性包括能源类型中的多个能源种类参数是/否为可再生能源，能源类型中的多个能源种类参数是/否为常规能源。能源设备包括第一企业的空调、电脑等多个能源设备，以及多个能源设备对应的位置参数、型号规格参数等设备基础信息。能源数量包括多个能源设备对应的数量参数。所述数字孪生仿真模块包括现有技术中的数字孪生平台。数字孪生平台具有利用数字孪生技术对输入的能源数据集进行仿真建模、能源运行模拟的功能。数字孪生技术是指通过对能源数据集进行多尺度的仿真，实现对能源数据集进行镜像映射，从而反映能源数据集的全生命周期状态的技术。所述能源数字孪生模型包括能源数据集对应的仿真模型，该仿真模型与能源数据集完全一致。能源数字孪生模型是对能源数据集完整、精确的数字化描述,可用于对第一企业进行能源运行模拟、监控、诊断、预测，从而提高对第一企业进行能源管控调度的数字化程度及智能性。

进一步的，本申请步骤S400还包括：

步骤S410：根据所述能源数据集的能源类型，对所述能源数字孪生模型进行参数配置，得到N个参数集，其中，每个参数集包括能源计量单位、能源介质、能源产品；

步骤S420：根据所述N个参数集对所述能源数字孪生模型进行模型迁移学习，输出N个能源子模型。

具体而言，从能源数据集中提取出能源类型，并根据能源类型对能源数字孪生模型进行参数配置，生成N个参数集。继而，将N个参数集输入数字孪生仿真模块，通过N个参数集对能源数字孪生模型进行模型迁移学习，获得N个能源子模型，并根据N个能源子模型对原来的能源数字孪生模型进行更新。其中，N个参数集中的每个参数集包括每个能源种类参数对应的能源计量单位、能源介质、能源产品。能源介质是指在生产过程中所消耗的不作原料使用，也不进入能源产品，生产时又需要消耗能源的工作物质。例如，电、氮气、氩气等。能源产品包括每个能源种类参数对应生产的产品。所述模型迁移学习是指不改变能源数字孪生模型的架构，将N个参数集输入能源数字孪生模型中，通过N个参数集对能源数字孪生模型进行参数更新。达到了通过N个参数集对能源数字孪生模型进行模型迁移学习，获得N个能源子模型，实现能源数字孪生模型的高配置化，提高能源数字孪生模型的精度的技术效果。

进一步的，本申请步骤S420还包括：

步骤S430：根据所述管理配置信息的管理权限信息对所述N个能源子模型进行访问权限配置、控制权限配置；

步骤S440：基于所述访问权限配置和所述控制权限配置，以执行对所述能源数字孪生模型中的所述N个能源子模型进行管控。

具体而言，从管理配置信息中提取出管理权限信息，按照管理权限信息对N个能源子模型进行权限设置，获得访问权限配置、控制权限配置，并按照访问权限配置、控制权限配置对能源数字孪生模型中的N个能源子模型进行管控，从而提高对能源数字孪生模型进行管控的安全性、智能性，提高企业的能源调度管理的可靠性。其中，所述访问权限配置包括N个能源子模型对应的访问权限部门信息、访问权限人员信息。所述控制权限配置包括N个能源子模型对应的控制权限部门信息、控制权限人员信息。

步骤S500：将所述第一管理分布模型与所述能源数字孪生模型进行连接，所述第一管理分布模型接收由所述能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于所述能源管控调度指令，生成人员操作指令；

进一步的，如附图2所示，本申请步骤S500还包括：

步骤S510：基于所述能源数字孪生模型进行能源运行模拟，获取能源运行工况数据集；

步骤S520：根据所述能源运行工况数据集进行多维度指标分析，其中，所述多维度指标包括能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、以及用能成本指标；

步骤S530：基于所述多维度指标，生成第一能源质量指标；

具体而言，基于数字孪生仿真模块对能源数字孪生模型进行能源运行模拟，获得能源运行工况数据集。进而，对能源运行工况数据集进行能源质量分析，获得多维度指标，并将多维度指标输出为第一能源质量指标。其中，所述能源运行工况数据集包括多个能源设备对应的多个模拟工作参数、多个模拟能耗参数。所述多维度指标包括能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、用能成本指标。能源单耗指标包括多个能源设备对应的多个设备能源单耗指标。设备能源单耗指标越大，对应的能源设备的能源消耗量越大。碳排指标包括多个能源设备对应的多个设备碳排指标。设备碳排指标越大，对应的能源设备的碳排量越大。机构能耗指标包括多个能源设备对应的多个设备部件能耗指标。设备部件能耗指标是用于表征能源设备的部件能源消耗量大小的参数信息。设备部件能耗指标越大，对应的能源设备的部件的能源消耗量越大。用能成本指标包括多个能源设备对应的多个设备用能成本指标。设备用能成本指标越高，对应的能源设备的用能成本越大。所述第一能源质量指标包括多维度指标。

示例性地，在获得多维度指标时，基于能源运行工况数据集进行大数据查询，获得多组构建数据。每组构建数据包括历史能源运行工况数据集，以及历史能源运行工况数据集对应的历史能源单耗指标、历史碳排指标、历史机构能耗指标、历史用能成本指标。将多组构建数据中随机的70％的数据信息划分为训练数据集。将多组构建数据中随机的30％的数据信息划分为测试数据集。基于BP神经网络，对训练数据集进行交叉监督训练，获得能源质量分析模型。将测试数据集作为输入信息，输入能源质量分析模型，通过测试数据集对能源质量分析模型进行参数更新。继而，将能源运行工况数据集作为输入信息，输入能源质量分析模型，获得多维度指标。其中，所述BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法进行训练的多层前馈神经网络。所述BP神经网络包括输入层、多层神经元、输出层。BP神经网络可以进行正向计算、反向计算。正向计算时，输入信息从输入层经过多层神经元逐层处理，转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向计算，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。能源质量分析模型符合BP神经网络，即，能源质量分析模型包括输入层、隐含层、输出层。能源质量分析模型具备对输入能源运行工况数据集进行多维度质量分析及指标匹配的功能。

达到了通过对能源数字孪生模型进行能源运行模拟及多维度能源质量分析，获得准确的多维度指标，从而提高企业的能源调度管理的可靠性、适配度的技术效果。

步骤S540：以所述第一能源质量指标进行调控指令解析，输出能源管控调度指令。

进一步的，本申请步骤S540还包括：

步骤S541：当所述第一能源质量指标不满足预设能源质量指标时，对所述第一能源质量指标进行分析，获取所述多维度指标中的不满足预设值的指标；

步骤S542：基于所述不满足预设值的指标定位对应的分布子模型，其中，所述分布子模型属于所述第一管理分布模型的分支；

步骤S543：获取所述分布子模型的可控参数集，输出能源管控调度指令。

具体而言，所述第一能源质量指标包括能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、用能成本指标。所述预设能源质量指标包括预先设置确定的预设能源单耗指标、预设碳排指标、预设机构能耗指标、预设用能成本指标。分别判断第一能源质量指标中的能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、用能成本指标是否满足对应的预设能源单耗指标、预设碳排指标、预设机构能耗指标、预设用能成本指标。将不满足预设能源质量指标的第一能源质量指标设置为不满足预设值的指标。进一步，根据不满足预设值的指标对第一管理分布模型进行定位，获得分布子模型。基于不满足预设值的指标、分布子模型进行能源管控调度分析，获得可控参数集。所述可控参数集包括分布子模型对应的多个能源管控调度参数。示例性地，在获得可控参数集时，基于分布子模型、不满足预设值的指标进行历史数据查询，获得能源管控调度分析数据库。将不满足预设值的指标、分布子模型输入能源管控调度分析数据库，通过能源管控调度分析数据库进行能源管控调度参数匹配，获得可控参数集。能源管控调度分析数据库包括多个样本能源管控特征，以及多个样本能源管控特征对应的多个样本可控参数集。每个样本能源管控特征包括不满足预设值的历史指标、历史分布子模型。每个样本可控参数集包括每个样本能源管控特征对应的多个历史能源管控调度参数。进而，将第一管理分布模型与能源数字孪生模型进行连接。将可控参数集传输至能源数字孪生模型，能源数字孪生模型自动生成能源管控调度指令，并将能源管控调度指令发送至第一管理分布模型。第一管理分布模型接收能源管控调度指令后，自动生成人员操作指令。

其中，不满足预设值的指标包括不满足预设能源单耗指标的能源单耗指标、和/或不满足预设碳排指标的碳排指标、和/或不满足预设机构能耗指标的机构能耗指标、和/或不满足预设用能成本指标的用能成本指标。所述分布子模型包括不满足预设值的指标对应的第一管理分布模型的多个分布节点。所述能源管控调度指令是用于表征按照可控参数集进行能源调控的指令信息。所述人员操作指令是用于提醒第一企业的能源管理人员按照可控参数集进行能源调控的指令信息。达到了通过对第一能源质量指标进行异常分析及能源管控调度分析，获得准确的可控参数集，从而提高企业的能源调度管理精准性、时效性的技术效果。

进一步的，本申请步骤S520还包括：

步骤S521：对所述多维度指标进行曲线绘制，获取所述多维度指标对应的曲线；

步骤S522：基于所述多维度指标对应的曲线进行等周期分析，得到对应周期内的指标变化特征；

步骤S523：根据所述指标变化特征对所述多维度指标进行预测，得到预设周期的多维度预测指标；

步骤S524：根据所述多维度预测指标，生成第二能源管控调度指令。

具体而言，分别对多维度指标中的能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、用能成本指标进行曲线绘制，获取多维度指标对应的曲线。多维度指标对应的曲线包括能源单耗指标曲线、碳排指标曲线、机构能耗指标曲线、用能成本指标曲线。进而，分别对能源单耗指标曲线、碳排指标曲线、机构能耗指标曲线、用能成本指标曲线进行等周期分析，获得指标变化特征。指标变化特征包括在多个等周期内，能源单耗指标曲线、碳排指标曲线、机构能耗指标曲线、用能成本指标曲线对应的多个周期变化趋势信息。等周期包括预先设置确定的时间段信息。

进一步，基于指标变化特征，对多维度指标进行预设周期内的预测，获得多维度预测指标，并将多维度预测指标传输至能源数字孪生模型，能源数字孪生模型自动生成第二能源管控调度指令。示例性地，在获得多维度预测指标时，基于指标变化特征进行历史数据查询，获得多个历史指标变化特征、多组历史指标。每组历史指标包括多个历史时间周期后，多个历史指标变化特征对应的多个历史能源单耗指标信息、多个历史碳排指标信息、多个历史机构能耗指标信息、多个历史用能成本指标。分析多个指标变化特征与多组历史指标之间的对应关系。基于对应关系、多个历史时间周期，将多个指标变化特征、多组历史指标进行排列，获得指标预测模型。将指标变化特征作为输入信息，输入指标预测模型，通过指标预测模型对指标变化特征进行预设周期内的预测，获得多维度预测指标。所述预设周期包括预先设置确定的预测时间周期。所述多维度预测指标包括预设周期内的预测能源单耗指标、预测碳排指标、预测机构能耗指标、预测用能成本指标。所述第二能源管控调度指令是用于对多维度预测指标进行能源调控的指令信息。达到了通过对多维度指标进行曲线绘制、等周期分析、预测，获得可靠的多维度预测指标，并根据第二能源管控调度指令对多维度预测指标进行能源调控，提高企业的能源调度管理的全面性的技术效果。

步骤S600：基于所述人员操作指令以使所述第一管理分布模型进行调控反馈。

进一步的，本申请步骤S600还包括：

步骤S610：获取所述第一管理分布模型中的调控反馈数据；

步骤S620：将所述调控反馈数据输入所述能源数字孪生模型中进行模拟反馈调控，并获取反馈调控后的模拟能源数据集；

步骤S630：基于所述模拟能源数据集，获取第二能源质量指标；

步骤S640：以所述第一能源质量指标与所述第二能源质量指标进行比对，生成第二调控指令；

步骤S650：根据所述第二调控指令对所述能源数字孪生模型进行优化。

具体而言，基于人员操作指令，对第一管理分布模型进行调控反馈，获得调控反馈数据。将调控反馈数据输入能源数字孪生模型，通过调控反馈数据对能源数字孪生模型进行模拟反馈调控，获得反馈调控后的模拟能源数据集。进一步，将模拟能源数据集输入已构建的能源质量分析模型，通过能源质量分析模型对模拟能源数据集进行多维度分析，获得第二能源质量指标。将第一能源质量指标与第二能源质量指标进行比对，生成第二调控指令，并根据第二调控指令对能源数字孪生模型进行优化。其中，所述调控反馈数据包括按照人员操作指令，对第一管理分布模型进行调控反馈时的可控参数集。所述模拟能源数据集包括可控参数集对应的仿真能源运行工况数据集。所述第二能源质量指标包括模拟能源数据集对应的能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、用能成本指标。示例性地，在获得第二调控指令时，将第一能源质量指标与第二能源质量指标进行比对，获得指标比对结果。指标比对结果包括第二能源质量指标与第一能源质量指标之间的差异信息。判断指标比对结果是否满足指标比对约束条件，如果指标比对结果不满足指标比对约束条件，则，所述一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统自动生成第二调控指令，并根据第二调控指令对能源数字孪生模型进行优化。指标比对约束条件包括预先设置确定的指标比对结果阈值信息。达到了通过对调控反馈数据进行分析，适应性地对能源数字孪生模型进行优化，从而进一步提高能源数字孪生模型的准确度，提高企业的能源调度管理时效性，提高企业的能源调度管理质量的技术效果。

综上所述，本申请所提供的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法具有如下技术效果：

1.通过第一企业的管理配置信息进行模型搭建，获得第一管理分布模型；将第一企业的能源数据集输入数字孪生仿真模块中，根据数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；将第一管理分布模型与能源数字孪生模型进行连接，第一管理分布模型接收由能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，生成人员操作指令；按照人员操作指令以使第一管理分布模型进行调控反馈。达到了通过数字孪生技术对企业进行智能化、数字化地能源调度管理，提高企业的能源调度管理的精准性与时效性，提升企业的能源调度管理质量与实现节能减排的技术效果。

2.通过对能源数字孪生模型进行能源运行模拟及多维度能源质量分析，获得准确的多维度指标，从而提高企业的能源调度管理的可靠性、适配度。

3.通过对多维度指标进行曲线绘制、等周期分析、预测，获得可靠的多维度预测指标，并根据第二能源管控调度指令对多维度预测指标进行能源调控，提高企业的能源调度管理的全面性。

实施例二

基于与前述实施例中一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，同样发明构思，本发明还提供了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，所述系统包括数字孪生仿真模块，请参阅附图3，所述系统包括：

管理配置信息获取模块11，所述管理配置信息获取模块11用于获取第一企业的管理配置信息，所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息以及管理权限信息；

搭建模块12，所述搭建模块12用于基于所述管理配置信息，搭建第一管理分布模型，其中，所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树；

数据录入模块13，所述数据录入模块13用于录入所述第一企业的能源数据集，所述能源数据集包括能源类型、能源属性、能源设备以及能源数量；

构建模块14，所述构建模块14用于将所述能源数据集输入所述数字孪生仿真模块中，根据所述数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；

能源管控调度模块15，所述能源管控调度模块15用于将所述第一管理分布模型与所述能源数字孪生模型进行连接，所述第一管理分布模型接收由所述能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于所述能源管控调度指令，生成人员操作指令；

调控反馈模块16，所述调控反馈模块16用于基于所述人员操作指令以使所述第一管理分布模型进行调控反馈。

进一步的，所述系统还包括：

能源运行模拟模块，所述能源运行模拟模块用于基于所述能源数字孪生模型进行能源运行模拟，获取能源运行工况数据集；

多维度指标分析模块，所述多维度指标分析模块用于根据所述能源运行工况数据集进行多维度指标分析，其中，所述多维度指标包括能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、以及用能成本指标；

第一执行模块，所述第一执行模块用于基于所述多维度指标，生成第一能源质量指标；

第二执行模块，所述第二执行模块用于以所述第一能源质量指标进行调控指令解析，输出能源管控调度指令。

进一步的，所述系统还包括：

第三执行模块，所述第三执行模块用于当所述第一能源质量指标不满足预设能源质量指标时，对所述第一能源质量指标进行分析，获取所述多维度指标中的不满足预设值的指标；

定位模块，所述定位模块用于基于所述不满足预设值的指标定位对应的分布子模型，其中，所述分布子模型属于所述第一管理分布模型的分支；

指令输出模块，所述指令输出模块用于获取所述分布子模型的可控参数集，输出能源管控调度指令。

进一步的，所述系统还包括：

调控反馈数据获取模块，所述调控反馈数据获取模块用于获取所述第一管理分布模型中的调控反馈数据；

模拟能源数据集获取模块，所述模拟能源数据集获取模块用于将所述调控反馈数据输入所述能源数字孪生模型中进行模拟反馈调控，并获取反馈调控后的模拟能源数据集；

第四执行模块，所述第四执行模块用于基于所述模拟能源数据集，获取第二能源质量指标；

指标比对模块，所述指标比对模块用于以所述第一能源质量指标与所述第二能源质量指标进行比对，生成第二调控指令；

优化模块，所述优化模块用于根据所述第二调控指令对所述能源数字孪生模型进行优化。

进一步的，所述系统还包括：

参数配置模块，所述参数配置模块用于根据所述能源数据集的能源类型，对所述能源数字孪生模型进行参数配置，得到N个参数集，其中，每个参数集包括能源计量单位、能源介质、能源产品；

迁移学习模块，所述迁移学习模块用于根据所述N个参数集对所述能源数字孪生模型进行模型迁移学习，输出N个能源子模型。

进一步的，所述系统还包括：

权限配置模块，所述权限配置模块用于根据所述管理配置信息的管理权限信息对所述N个能源子模型进行访问权限配置、控制权限配置；

第五执行模块，所述第五执行模块用于基于所述访问权限配置和所述控制权限配置，以执行对所述能源数字孪生模型中的所述N个能源子模型进行管控。

进一步的，所述系统还包括：

曲线绘制模块，所述曲线绘制模块用于对所述多维度指标进行曲线绘制，获取所述多维度指标对应的曲线；

等周期分析模块，所述等周期分析模块用于基于所述多维度指标对应的曲线进行等周期分析，得到对应周期内的指标变化特征；

指标预测模块，所述指标预测模块用于根据所述指标变化特征对所述多维度指标进行预测，得到预设周期的多维度预测指标；

第六执行模块，所述第六执行模块用于根据所述多维度预测指标，生成第二能源管控调度指令。

本发明实施例所提供的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统可执行本发明任意实施例所提供的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

所包括的各个模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

实施例三

图4为本发明实施例三提供的电子设备的结构示意图，示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备的框图。图4显示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。如图4所示，该电子设备包括处理器31、存储器32、输入装置33及输出装置34；电子设备中处理器31的数量可以是一个或多个，图4中以一个处理器31为例，电子设备中的处理器31、存储器32、输入装置33及输出装置34可以通过总线或其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。

存储器32作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法对应的程序指令/模块。处理器31通过运行存储在存储器32中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

本申请提供了一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，其中，所述方法应用于一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，所述方法包括：通过第一企业的管理配置信息进行模型搭建，获得第一管理分布模型；将第一企业的能源数据集输入数字孪生仿真模块中，根据数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；将第一管理分布模型与能源数字孪生模型进行连接，第一管理分布模型接收由能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，生成人员操作指令；按照人员操作指令以使第一管理分布模型进行调控反馈。解决了现有技术中针对企业的能源调度管理精准性不高、时效性差，进而造成企业的能源调度管理效果不佳的技术问题。达到了通过数字孪生技术对企业进行智能化、数字化地能源调度管理，提高企业的能源调度管理的精准性与时效性，提升企业的能源调度管理质量与实现节能减排的技术效果。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (7)

1.一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于数字孪生综合能源系统，所述系统包括数字孪生仿真模块，所述方法包括：

获取第一企业的管理配置信息，所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息以及管理权限信息；

基于所述管理配置信息，搭建第一管理分布模型，其中，所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树；

录入所述第一企业的能源数据集，所述能源数据集包括能源类型、能源属性、能源设备以及能源数量；

将所述能源数据集输入所述数字孪生仿真模块中，根据所述数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；

将所述第一管理分布模型与所述能源数字孪生模型进行连接，所述第一管理分布模型接收由所述能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于所述能源管控调度指令，生成人员操作指令，其中，所述能源管控调度指令是用于表征按照可控参数集进行能源调控的指令信息，所述人员操作指令是用于提醒第一企业的能源管理人员按照可控参数集进行能源调控的指令信息；

基于所述人员操作指令以使所述第一管理分布模型进行调控反馈；

基于所述能源数字孪生模型进行能源运行模拟，获取能源运行工况数据集；

根据所述能源运行工况数据集进行多维度指标分析，其中，所述多维度指标包括能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、以及用能成本指标；

基于所述多维度指标，生成第一能源质量指标；

以所述第一能源质量指标进行调控指令解析，输出能源管控调度指令；当所述第一能源质量指标不满足预设能源质量指标时，对所述第一能源质量指标进行分析，获取所述多维度指标中的不满足预设值的指标；

基于所述不满足预设值的指标定位对应的分布子模型，其中，所述分布子模型属于所述第一管理分布模型的分支；

获取所述分布子模型的可控参数集，输出能源管控调度指令；

获取所述第一管理分布模型中的调控反馈数据；

将所述调控反馈数据输入所述能源数字孪生模型中进行模拟反馈调控，并获取反馈调控后的模拟能源数据集；

基于所述模拟能源数据集，获取第二能源质量指标；

以所述第一能源质量指标与所述第二能源质量指标进行比对，生成第二调控指令；

根据所述第二调控指令对所述能源数字孪生模型进行优化。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述能源数据集的能源类型，对所述能源数字孪生模型进行参数配置，得到N个参数集，其中，每个参数集包括能源计量单位、能源介质、能源产品；

根据所述N个参数集对所述能源数字孪生模型进行模型迁移学习，输出N个能源子模型。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输出N个能源子模型之后，方法还包括：

根据所述管理配置信息的管理权限信息对所述N个能源子模型进行访问权限配置、控制权限配置；

基于所述访问权限配置和所述控制权限配置，以执行对所述能源数字孪生模型中的所述N个能源子模型进行管控。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述能源运行工况数据集进行多维度指标分析，方法还包括：

对所述多维度指标进行曲线绘制，获取所述多维度指标对应的曲线；

基于所述多维度指标对应的曲线进行等周期分析，得到对应周期内的指标变化特征；

根据所述指标变化特征对所述多维度指标进行预测，得到预设周期的多维度预测指标；

根据所述多维度预测指标，生成第二能源管控调度指令。

5.一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理系统，其特征在于，所述系统包括数字孪生仿真模块，所述系统还包括：

管理配置信息获取模块，所述管理配置信息获取模块用于获取第一企业的管理配置信息，所述管理配置信息包括人员配置信息、部门配置信息、级别划分信息以及管理权限信息；

搭建模块，所述搭建模块用于基于所述管理配置信息，搭建第一管理分布模型，其中，所述第一管理分布模型是以人员为节点，以级别划分为分级特征对所有人员进行遍历后搭建的分布树；

数据录入模块，所述数据录入模块用于录入所述第一企业的能源数据集，所述能源数据集包括能源类型、能源属性、能源设备以及能源数量；

构建模块，所述构建模块用于将所述能源数据集输入所述数字孪生仿真模块中，根据所述数字孪生仿真模块进行建模，得到能源数字孪生模型；

能源管控调度模块，所述能源管控调度模块用于将所述第一管理分布模型与所述能源数字孪生模型进行连接，所述第一管理分布模型接收由所述能源数字孪生模型发出的能源管控调度指令后，基于所述能源管控调度指令，生成人员操作指令，其中，所述能源管控调度指令是用于表征按照可控参数集进行能源调控的指令信息，所述人员操作指令是用于提醒第一企业的能源管理人员按照可控参数集进行能源调控的指令信息；

调控反馈模块，所述调控反馈模块用于基于所述人员操作指令以使所述第一管理分布模型进行调控反馈；

能源运行模拟模块，所述能源运行模拟模块用于基于所述能源数字孪生模型进行能源运行模拟，获取能源运行工况数据集；

多维度指标分析模块，所述多维度指标分析模块用于根据所述能源运行工况数据集进行多维度指标分析，其中，所述多维度指标包括能源单耗指标、碳排指标、机构能耗指标、以及用能成本指标；

第一执行模块，所述第一执行模块用于基于所述多维度指标，生成第一能源质量指标；

第二执行模块，所述第二执行模块用于以所述第一能源质量指标进行调控指令解析，输出能源管控调度指令；

第三执行模块，所述第三执行模块用于当所述第一能源质量指标不满足预设能源质量指标时，对所述第一能源质量指标进行分析，获取所述多维度指标中的不满足预设值的指标；

定位模块，所述定位模块用于基于所述不满足预设值的指标定位对应的分布子模型，其中，所述分布子模型属于所述第一管理分布模型的分支；

指令输出模块，所述指令输出模块用于获取所述分布子模型的可控参数集，输出能源管控调度指令；

调控反馈数据获取模块，所述调控反馈数据获取模块用于获取所述第一管理分布模型中的调控反馈数据；

模拟能源数据集获取模块，所述模拟能源数据集获取模块用于将所述调控反馈数据输入所述能源数字孪生模型中进行模拟反馈调控，并获取反馈调控后的模拟能源数据集；

第四执行模块，所述第四执行模块用于基于所述模拟能源数据集，获取第二能源质量指标；

指标比对模块，所述指标比对模块用于以所述第一能源质量指标与所述第二能源质量指标进行比对，生成第二调控指令；

优化模块，所述优化模块用于根据所述第二调控指令对所述能源数字孪生模型进行优化。

6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

存储器，用于存储可执行指令；

处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至4任一项所述的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

7.一种计算机可读介质，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至4中任一所述的一种基于数字孪生综合能源系统的调度管理方法。

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