CN116227757A - 一种基于智慧云网关的综合能源管控方法及系统 - Google Patents

一种基于智慧云网关的综合能源管控方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于智慧云网关的综合能源管控方法及系统，应用于数据处理技术领域，该方法包括：通过接收客户端的能源需求信息，基于能源需求场景进行能源利用率分析，获取供电需求量。调取客户端的分布式能源基础信息，分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态。根据供电任务调度状态遍历能源点电网分布位置在能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表，基于需求点电网分布位置、能源需求时间和供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至客户端进行综合能源管控。解决了现有技术中综合能源管控由于影响因素众多，存在自动化决策程度低主观性较强，可靠性较差的技术问题。

Description

一种基于智慧云网关的综合能源管控方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于智慧云网关的综合能源管控方法及系统。
背景技术
随着云技术的发展越来越多的行业应用云技术进行资源调度和配置，利用云端的强大算力，进一步提高了资源调度和配置的处理效率。然而，在现有技术中对于综合能源管控由于影响因素众多，自动化决策程度低，经验决策的主观性较强，可靠性较差。
因此，在现有技术中综合能源管控由于影响因素众多，存在自动化决策程度低主观性较强，可靠性较差的技术问题。
发明内容
本申请通过提供一种基于智慧云网关的综合能源管控方法及系统，解决了在现有技术中综合能源管控由于影响因素众多，存在自动化决策程度低主观性较强，可靠性较差的技术问题。
本发明实施例提供了一种基于智慧云网关的综合能源管控方法，包括接收客户端的能源需求信息，所述能源需求信息包括需求点电网分布位置、能源需求场景、能源需求时间和能源需求量；基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量；调取所述客户端的分布式能源基础信息，所述分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态；根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表；遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。
进一步地，基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量，包括：
根据所述能源需求场景，获取用电负荷类型和用电负荷规模；
根据所述用电负荷类型匹配电能利用数据进行能源利用率分析，包括，
当所述用电负荷类型属于无能量类型转换设备，根据所述电能利用数据获取多个所述用电负荷类型的输入电能记录数据和输出电能记录数据，计算所述利用率分析结果；
当所述用电负荷类型属于能量类型转换设备，匹配能源转换函数对所述电能利用数据的输入电能记录数据进行转换，获取理想转换结果；
根据所述电能利用数据的输出能量数据和所述理想转换结果，计算所述利用率分析结果；
根据所述利用率分析结果和所述用电负荷规模对所述能源需求量进行回归分析，获取所述供电需求量。
进一步地，根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表，包括：
从所述供电任务调度状态筛选所述能源点电网分布位置的第n个能源点分布位置的所述能源需求时间的已分配电能；
获取所述第n个能源点分布位置的发电类型和发电规模对所述能源需求时间进行发电统计，获取发电预测量；
根据所述发电预测量对所述已分配电能进行闲置电量分析，获取第n个能源点分布位置闲置电能，添加进所述闲置能源点列表。
进一步地，遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控，包括：
获取优化约束条件；
根据德菲尔赋权模块对所述优化约束条件进行权重分布，获取目标赋权结果；
根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于所述设定优化规则进行优化分析，获取所述能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控；
其中，所述设定优化规则包括，
基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表生成能源供应初始解集，所述能源供应初始解集包括M个初始解，M大于或等于50，且M为整数；
根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，构建适应度函数；
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
进一步地，所述获取优化约束条件，包括：
对供电成本进行约束赋值，获取第一约束条件；
对供电损耗进行约束赋值，获取第二约束条件；
对供电路径距离进行约束赋值，获取第三约束条件；
对发电碳排放量进行约束赋值，获取第四约束条件；
将所述第一约束条件、所述第二约束条件、所述第三约束条件和所述第四约束条件添加进所述优化约束条件。
进一步地，根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案，包括：
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置遍历所述M个初始解，获取M个适应度，所述M个适应度包括最大适应度和最小适应度；
设定解集扩充约束区间，其中，所述解集扩充约束区间包括最大扩充解集数量和最小扩充解集数量；
根据所述最大扩充解集数量和所述最小扩充解集数量，以及所述最大适应度和所述最小适应度，构建解集扩充约束函数；
根据所述解集扩充约束函数遍历所述M个适应度进行解集扩充，获取M组解集扩充结果；
当所述M组解集扩充结果和所述M个初始解的总数量超过解集上限阈值，按照适应度对解集自大到小排序，获取解集排序结果；
从所述解集排序结果中筛选满足所述解集上限阈值的N个解，对所述N个解基于所述解集扩充函数进行解集扩充并根据所述解集上限阈值和适应度进行筛选，直到满足预设扩充次数，获取满足所述解集上限阈值的排序自首至尾的i个解添加进所述能源管控推荐方案，1≤i≤5，i为整数，N为正整数。
进一步地，根据所述解集扩充约束函数遍历所述M个适应度进行解集扩充，获取M组解集扩充结果，还包括：
根据所述优化约束条件，构建D维搜索空间，所述D维搜索空间的维度与所述优化约束条件数量相同，所述D维搜索空间的边界值为所述优化约束条件的约束赋值结果；
将所述M个初始解输入所述D维搜索空间进行分布，获取初始解分布结果；
设定初始标准差，所述初始标准差表征扩充解与初始解的最大偏离程度；
根据所述初始标准差，构建解集扩充分布函数结合所述解集扩充约束函数遍历所述初始解分布结果在所述D维搜索空间进行解集扩充，获取所述M组解集扩充结果。
进一步地，根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置遍历所述M个初始解，获取M个适应度，还包括：
根据所述优化约束条件，遍历所述M个初始解进行单目标清洗，获取L个初始解，L≤M；
判断所述L个初始解是否大于或等于初始解数量下限阈值；
若L小于所述初始解数量下限阈值，基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表对所述L个初始解进行补充，获取满足所述初始解数量下限阈值的K个初始解；
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述K个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
本发明的有益效果为：
本发明通过接收客户端的能源需求信息，基于能源需求场景进行能源利用率分析，获取供电需求量。调取客户端的分布式能源基础信息，分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态。根据供电任务调度状态遍历能源点电网分布位置在能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表，基于需求点电网分布位置、能源需求时间和供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至客户端进行综合能源管控。解决了现有技术中综合能源管控由于影响因素众多，存在自动化决策程度低主观性较强，可靠性较差的技术问题。实现了综合能源管控的智能化决策，进一步降低了决策的主观性，提高了决策的可靠性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种基于智慧云网关的综合能源管控方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种基于智慧云网关的综合能源管控方法获取供电需求量的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种基于智慧云网关的综合能源管控方法获取闲置能源点列表的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种基于智慧云网关的综合能源管控方法的系统的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种基于智慧云网关的综合能源管控方法的系统电子设备的结构示意图。
附图标记说明：能源需求信息获取模块11，供电需求量获取模块12，能源基础信息获取模块13，能源需求信息获取模块14，能源管控模块15，处理器31，存储器32，输入装置33，输出装置34。
具体实施方式
为了使得本发明的技术方案的目的、技术方案和优点更加清楚，下文中将结合本发明具体实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整的描述。附图中相同的附图标记代表相同的部件。需要说明的是，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的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。
实施例一：参照图1，本申请实施例提供了一种基于智慧云网关的综合能源管控方法，应用于云网关决策中心，包括：
S10：接收客户端的能源需求信息，所述能源需求信息包括需求点电网分布位置、能源需求场景、能源需求时间和能源需求量；
S20：基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量；
具体的，接收客户端的能源需求信息，所述能源需求信息包括需求点电网分布位置、能源需求场景、能源需求时间和能源需求量。其中，电网分布位置为客户的能源需求的对应供电电网的位置，能源需求场景为能源的实际应用场景如家庭用电场景、工业用电场景等。随后，对能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量。
如图2所示，本申请实施例提供的方法S20还包括：
S21：根据所述能源需求场景，获取用电负荷类型和用电负荷规模；
根据所述用电负荷类型匹配电能利用数据进行能源利用率分析，包括，
S22：当所述用电负荷类型属于无能量类型转换设备，根据所述电能利用数据获取多个所述用电负荷类型的输入电能记录数据和输出电能记录数据，计算所述利用率分析结果；
S23：当所述用电负荷类型属于能量类型转换设备，匹配能源转换函数对所述电能利用数据的输入电能记录数据进行转换，获取理想转换结果；
S24：根据所述电能利用数据的输出能量数据和所述理想转换结果，计算所述利用率分析结果；
S25：根据所述利用率分析结果和所述用电负荷规模对所述能源需求量进行回归分析，获取所述供电需求量。
具体的，根据能源需求场景，获取用电负荷类型以及用电负荷规模。根据所述用电负荷类型匹配电能利用数据进行能源利用率分析，包括，当所述用电负荷类型属于无能量类型转换设备，其中无能量类型转换设备为直接利用电能的设备，如电灯。根据所述电能利用数据获取多个所述用电负荷类型的输入电能记录数据和输出电能记录数据，计算所述利用率分析结果。以及，当所述用电负荷类型属于能量类型转换设备，其中能量类型转换设备为需要将电能转换为其他能，例如热能等之类，匹配能源转换函数对所述电能利用数据的输入电能记录数据进行转换，获取理想转换结果，其中理想转换结果为未经损耗的转换结果。进一步，根据电能利用数据的输出能量数据和所述理想转换结果，计算所述利用率分析结果。最后，根据所述利用率分析结果和所述用电负荷规模对所述能源需求量进行回归分析，获取所述供电需求量。从而实现根据客户的实际能源需求场景计算能源利用率，并基于利用率分析结果和所述用电负荷规模对所述能源需求量进行回归分析获取实际的供电需求量。
S30：调取所述客户端的分布式能源基础信息，所述分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态；
S40：根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表；
S50：遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。
具体的，调取客户端的分布式能源基础信息，所述分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态，供电任务调度状态为供电量的调度状态，包括调度余量、调度量、调度时间段等。进一步，根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表。其中闲置能源为需求时间内可进行调度的能源。最后，遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取其中最符合客户需求的需求点电网分布位置，从而得到最优能源管控推荐方案，将获取的能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。实现了综合能源管控的智能化决策，进一步降低了决策的主观性，提高了决策的可靠性。
如图3所示本申请实施例提供的方法S40还包括：
S41：从所述供电任务调度状态筛选所述能源点电网分布位置的第n个能源点分布位置的所述能源需求时间的已分配电能；
S42：获取所述第n个能源点分布位置的发电类型和发电规模对所述能源需求时间进行发电统计，获取发电预测量；
S43：根据所述发电预测量对所述已分配电能进行闲置电量分析，获取第n个能源点分布位置闲置电能，添加进所述闲置能源点列表。
具体的，从所述供电任务调度状态筛选所述能源点电网分布位置的第n个能源点分布位置的所述能源需求时间的已分配电能。即获取电网分布位置的能源点在能源需求时间的已分配电能。随后，获取所述第n个能源点分布位置的发电类型和发电规模对所述能源需求时间进行发电统计，获取发电预测量。在获取发电预测量时，通过大数据获取对应的发电类型和发电规模在能源需求时间的多个发电数据，求取发电数据均值，进而获取发电预测量。最后，根据所述发电预测量对所述已分配电能进行闲置电量分析，获取第n个能源点分布位置闲置电能，添加进所述闲置能源点列表。
本申请实施例提供的方法S50还包括：
S51：获取优化约束条件；
S52：根据德菲尔赋权模块对所述优化约束条件进行权重分布，获取目标赋权结果；
S53：根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于所述设定优化规则进行优化分析，获取所述能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控；
S54：其中，所述设定优化规则包括，基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表生成能源供应初始解集，所述能源供应初始解集包括M个初始解，M大于或等于50，且M为整数；
S55：根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，构建适应度函数；
S56：根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
具体的，获取优化约束条件，其中优化约束条件包括设置的供电成本、供电损耗、供电路径距离、发电碳排放量方向的约束条件。根据德菲尔赋权模块对所述优化约束条件进行权重分布，获取目标赋权结果。根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于所述设定优化规则进行优化分析，从而获取所述能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表生成能源供应初始解集，所述能源供应初始解集包括M个初始解，M大于或等于50，且M为整数。进一步，根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，构建适应度函数。其中，适应度函数为：
Figure SMS_1
其中，c表征成本，h表征电能损耗，d表征供电路径距离，v表征发电碳排放量，xj表征第j个初始解，q表征xj的第q个供电点，Q表征第j个初始解的供电点总数，wc、wh、wd和wv分别为c、h、d和v的权重，wc、wh、wd和wv的权重和为1。最后，根据适应度函数，以及需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
本申请实施例提供的方法S51还包括：
S511：对供电成本进行约束赋值，获取第一约束条件；
S512：对供电损耗进行约束赋值，获取第二约束条件；
S513：对供电路径距离进行约束赋值，获取第三约束条件；
S514：对发电碳排放量进行约束赋值，获取第四约束条件；
S515：将所述第一约束条件、所述第二约束条件、所述第三约束条件和所述第四约束条件添加进所述优化约束条件。
具体的，获取优化约束条件通过对供电成本进行约束赋值，获取第一约束条件。随后，对供电损耗进行约束赋值，获取第二约束条件。对供电路径距离进行约束赋值，获取第三约束条件。对发电碳排放量进行约束赋值，获取第四约束条件。将所述第一约束条件、所述第二约束条件、所述第三约束条件和所述第四约束条件添加进所述优化约束条件。
本申请实施例提供的方法S56还包括：
S561：根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置遍历所述M个初始解，获取M个适应度，所述M个适应度包括最大适应度和最小适应度；
S562：设定解集扩充约束区间，其中，所述解集扩充约束区间包括最大扩充解集数量和最小扩充解集数量；
S563：根据所述最大扩充解集数量和所述最小扩充解集数量，以及所述最大适应度和所述最小适应度，构建解集扩充约束函数；
S564：根据所述解集扩充约束函数遍历所述M个适应度进行解集扩充，获取M组解集扩充结果；
S565：当所述M组解集扩充结果和所述M个初始解的总数量超过解集上限阈值，按照适应度对解集自大到小排序，获取解集排序结果；
S566：从所述解集排序结果中筛选满足所述解集上限阈值的N个解，对所述N个解基于所述解集扩充函数进行解集扩充并根据所述解集上限阈值和适应度进行筛选，直到满足预设扩充次数，获取满足所述解集上限阈值的排序自首至尾的i个解添加进所述能源管控推荐方案，1≤i≤5，i为整数，N为正整数。
具体的，根据适应度函数基于所述需求点电网分布位置，获取对应的约束条件参数获得所述M个初始解，遍历M个初始解，获取M个适应度，所述M个适应度包括最大适应度和最小适应度。随后，设定解集扩充约束区间，其中，所述解集扩充约束区间包括最大扩充解集数量和最小扩充解集数量，具体的扩充解集数量根据实际情况设置。进一步，根据所述最大扩充解集数量和所述最小扩充解集数量，以及所述最大适应度和所述最小适应度，构建解集扩充约束函数。其中，解集扩充约束函数为：
Figure SMS_2
其中，ssum表征第j个初始解需产生的扩充解数量，f(xj)表征第j个初始解的适应度，Fmax表征解集最大适应度，Fmin解集最小适应度，smax表征最大扩充解集数量，smin表征最小扩充解集数量。当适应度越靠近最高适应度时，则对应的扩充解越少，从而便于更为快速的定位最高适应度的需求点电网分布位置，减少遍历需求点电网分布位置时的算力需求。
进一步，当所述M组解集扩充结果和所述M个初始解的总数量超过解集上限阈值，按照适应度对解集自大到小排序，获取解集排序结果。随后，从获取的解集排序结果中筛选满足所述解集上限阈值的N个解，对所述N个解基于所述解集扩充函数进行解集扩充并根据所述解集上限阈值和适应度进行筛选，直到满足预设扩充次数，获取满足所述解集上限阈值的排序自首至尾的i个解添加进所述能源管控推荐方案，1≤i≤5，i为整数，N为正整数。
本申请实施例提供的方法S564还包括：
S5641：根据所述优化约束条件，构建D维搜索空间，所述D维搜索空间的维度与所述优化约束条件数量相同，所述D维搜索空间的边界值为所述优化约束条件的约束赋值结果；
S5642：将所述M个初始解输入所述D维搜索空间进行分布，获取初始解分布结果；
S5643：设定初始标准差，所述初始标准差表征扩充解与初始解的最大偏离程度；
S5644：根据所述初始标准差，构建解集扩充分布函数结合所述解集扩充约束函数遍历所述初始解分布结果在所述D维搜索空间进行解集扩充，获取所述M组解集扩充结果。
具体的，由于任意一个初始解进行扩充时，其在各个约束条件的扩充呈现正态分布。在获取M组解集扩充结果时，根据所述优化约束条件，构建D维搜索空间，所述D维搜索空间的维度与所述优化约束条件数量相同，所述D维搜索空间的边界值为所述优化约束条件的约束赋值结果。将所述M个初始解输入所述D维搜索空间进行分布，获取初始解分布结果，表征M个初始解在D维搜索空间的分布位置。
最后，根据所述初始标准差，构建解集扩充分布函数结合所述解集扩充约束函数遍历所述初始解分布结果在所述D维搜索空间进行解集扩充，获取所述M组解集扩充结果。其中，解集扩充分布函数为：
Figure SMS_3
其中，
Figure SMS_5
为第g代扩充时的标准差，/>
Figure SMS_7
为扩充代数，/>
Figure SMS_10
为最终标准差，/>
Figure SMS_6
为初始标准差，/>
Figure SMS_9
为自定义的最大扩充代数，w为非线性调节因子具体数据根据实际情况进行设置，/>
Figure SMS_12
为标准差，/>
Figure SMS_14
为对/>
Figure SMS_4
初始解第s个扩充对象在D维搜索空间的分布位置，所述初始标准差/>
Figure SMS_8
表征扩充解与初始解的最大偏离程度，smax表征/>
Figure SMS_11
初始解的扩充解数量最大值，为自定义参数，smin表征/>
Figure SMS_13
初始解的扩充解数量最小值，即为解集扩充约束函数的输出值，任意一代的扩充标准差相同。最后，根据所述初始标准差，构建解集扩充分布函数结合所述解集扩充约束函数遍历所述初始解分布结果在所述D维搜索空间进行解集扩充，获取所述M组解集扩充结果。
本申请实施例提供的方法S564还包括：
S5645：根据所述优化约束条件，遍历所述M个初始解进行单目标清洗，获取L个初始解，L≤M；
S5646：判断所述L个初始解是否大于或等于初始解数量下限阈值；
S5647：若L小于所述初始解数量下限阈值，基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表对所述L个初始解进行补充，获取满足所述初始解数量下限阈值的K个初始解；
S5648：根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述K个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
具体的，根据优化约束条件，遍历所述M个初始解进行单目标清洗，即按照优化约束条件对M个初始解进行数据清洗，将不满足优化约束条件的初始解筛除，获取L个初始解，L≤M。判断所述L个初始解是否大于或等于初始解数量下限阈值。当L小于所述初始解数量下限阈值，此时获取的初始解数量较少，则基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表对所述L个初始解进行随机补充，获取满足所述初始解数量下限阈值的K个初始解。最后，根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述K个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
实施例二：基于与前述实施例中一种基于智慧云网关的综合能源管控方法同样发明构思，本发明还提供了一种基于智慧云网关的综合能源管控方法的系统，系统可以由硬件和/或软件的方式来实现，一般可集成于电子设备中，用于执行本发明任意实施例所提供的方法。如图4所示，所述系统包括：
能源需求信息获取模块11，用于接收客户端的能源需求信息，所述能源需求信息包括需求点电网分布位置、能源需求场景、能源需求时间和能源需求量；
供电需求量获取模块12，用于基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量；
能源基础信息获取模块13，用于调取所述客户端的分布式能源基础信息，所述分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态；
能源需求信息获取模块14，用于根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表；
能源管控模块15，用于遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。
进一步地，所述供电需求量获取模块12还用于：
根据所述能源需求场景，获取用电负荷类型和用电负荷规模；
根据所述用电负荷类型匹配电能利用数据进行能源利用率分析，包括，
当所述用电负荷类型属于无能量类型转换设备，根据所述电能利用数据获取多个所述用电负荷类型的输入电能记录数据和输出电能记录数据，计算所述利用率分析结果；
当所述用电负荷类型属于能量类型转换设备，匹配能源转换函数对所述电能利用数据的输入电能记录数据进行转换，获取理想转换结果；
根据所述电能利用数据的输出能量数据和所述理想转换结果，计算所述利用率分析结果；
根据所述利用率分析结果和所述用电负荷规模对所述能源需求量进行回归分析，获取所述供电需求量。
进一步地，所述能源需求信息获取模块14还用于：
从所述供电任务调度状态筛选所述能源点电网分布位置的第n个能源点分布位置的所述能源需求时间的已分配电能；
获取所述第n个能源点分布位置的发电类型和发电规模对所述能源需求时间进行发电统计，获取发电预测量；
根据所述发电预测量对所述已分配电能进行闲置电量分析，获取第n个能源点分布位置闲置电能，添加进所述闲置能源点列表。
进一步地，所述能源管控模块15还用于：
获取优化约束条件；
根据德菲尔赋权模块对所述优化约束条件进行权重分布，获取目标赋权结果；
根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于所述设定优化规则进行优化分析，获取所述能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控；
其中，所述设定优化规则包括，基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表生成能源供应初始解集，所述能源供应初始解集包括M个初始解，M大于或等于50，且M为整数；
根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，构建适应度函数；
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
进一步地，所述能源管控模块15还用于：
以所述二次检索指令，对所述检索关键字进行关键字特征分析，获取关键字特征集合；
以所述关键字特征集合，获取同义检索关键字；
对供电成本进行约束赋值，获取第一约束条件；
对供电损耗进行约束赋值，获取第二约束条件；
对供电路径距离进行约束赋值，获取第三约束条件；
对发电碳排放量进行约束赋值，获取第四约束条件；
将所述第一约束条件、所述第二约束条件、所述第三约束条件和所述第四约束条件添加进所述优化约束条件。
进一步地，所述能源管控模块15还用于：
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置遍历所述M个初始解，获取M个适应度，所述M个适应度包括最大适应度和最小适应度；
设定解集扩充约束区间，其中，所述解集扩充约束区间包括最大扩充解集数量和最小扩充解集数量；
根据所述最大扩充解集数量和所述最小扩充解集数量，以及所述最大适应度和所述最小适应度，构建解集扩充约束函数；
根据所述解集扩充约束函数遍历所述M个适应度进行解集扩充，获取M组解集扩充结果；
当所述M组解集扩充结果和所述M个初始解的总数量超过解集上限阈值，按照适应度对解集自大到小排序，获取解集排序结果；
从所述解集排序结果中筛选满足所述解集上限阈值的N个解，对所述N个解基于所述解集扩充函数进行解集扩充并根据所述解集上限阈值和适应度进行筛选，直到满足预设扩充次数，获取满足所述解集上限阈值的排序自首至尾的i个解添加进所述能源管控推荐方案，1≤i≤5，i为整数，N为正整数。
进一步地，所述能源管控模块15还用于：
根据所述优化约束条件，构建D维搜索空间，所述D维搜索空间的维度与所述优化约束条件数量相同，所述D维搜索空间的边界值为所述优化约束条件的约束赋值结果；
将所述M个初始解输入所述D维搜索空间进行分布，获取初始解分布结果；
设定初始标准差，所述初始标准差表征扩充解与初始解的最大偏离程度；
根据所述初始标准差，构建解集扩充分布函数结合所述解集扩充约束函数遍历所述初始解分布结果在所述D维搜索空间进行解集扩充，获取所述M组解集扩充结果。
进一步地，所述能源管控模块15还用于：
根据所述优化约束条件，遍历所述M个初始解进行单目标清洗，获取L个初始解，L≤M；
判断所述L个初始解是否大于或等于初始解数量下限阈值；
若L小于所述初始解数量下限阈值，基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表对所述L个初始解进行补充，获取满足所述初始解数量下限阈值的K个初始解；
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述K个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
所包括的各个单元和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，各功能单元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5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5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5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5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5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智慧云网关的综合能源管控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智慧云网关的综合能源管控方法。
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 (10)

1.一种基于智慧云网关的综合能源管控方法，其特征在于，应用于云网关决策中心，包括：
接收客户端的能源需求信息，所述能源需求信息包括需求点电网分布位置、能源需求场景、能源需求时间和能源需求量；
基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量；
调取所述客户端的分布式能源基础信息，所述分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态；
根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表；
遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量，包括：
根据所述能源需求场景，获取用电负荷类型和用电负荷规模；
根据所述用电负荷类型匹配电能利用数据进行能源利用率分析，包括，
当所述用电负荷类型属于无能量类型转换设备，根据所述电能利用数据获取多个所述用电负荷类型的输入电能记录数据和输出电能记录数据，计算所述利用率分析结果；以及
当所述用电负荷类型属于能量类型转换设备，匹配能源转换函数对所述电能利用数据的输入电能记录数据进行转换，获取理想转换结果；
根据所述电能利用数据的输出能量数据和所述理想转换结果，计算所述利用率分析结果；
根据所述利用率分析结果和所述用电负荷规模对所述能源需求量进行回归分析，获取所述供电需求量。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表，包括：
从所述供电任务调度状态筛选所述能源点电网分布位置的第n个能源点分布位置的所述能源需求时间的已分配电能；
获取所述第n个能源点分布位置的发电类型和发电规模对所述能源需求时间进行发电统计，获取发电预测量；
根据所述发电预测量对所述已分配电能进行闲置电量分析，获取第n个能源点分布位置闲置电能，添加进所述闲置能源点列表。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控，包括：
获取优化约束条件；
根据德菲尔赋权模块对所述优化约束条件进行权重分布，获取目标赋权结果；
根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于所述设定优化规则进行优化分析，获取所述能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控；
其中，所述设定优化规则包括，
基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表生成能源供应初始解集，所述能源供应初始解集包括M个初始解，M大于或等于50，且M为整数；
根据所述优化约束条件和所述目标赋权结果，构建适应度函数；
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取优化约束条件，包括：
对供电成本进行约束赋值，获取第一约束条件；
对供电损耗进行约束赋值，获取第二约束条件；
对供电路径距离进行约束赋值，获取第三约束条件；
对发电碳排放量进行约束赋值，获取第四约束条件；
将所述第一约束条件、所述第二约束条件、所述第三约束条件和所述第四约束条件添加进所述优化约束条件。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述M个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案，包括：
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置遍历所述M个初始解，获取M个适应度，所述M个适应度包括最大适应度和最小适应度；
设定解集扩充约束区间，其中，所述解集扩充约束区间包括最大扩充解集数量和最小扩充解集数量；
根据所述最大扩充解集数量和所述最小扩充解集数量，以及所述最大适应度和所述最小适应度，构建解集扩充约束函数；
根据所述解集扩充约束函数遍历所述M个适应度进行解集扩充，获取M组解集扩充结果；
当所述M组解集扩充结果和所述M个初始解的总数量超过解集上限阈值，按照适应度对解集自大到小排序，获取解集排序结果；
从所述解集排序结果中筛选满足所述解集上限阈值的N个解，对所述N个解基于所述解集扩充函数进行解集扩充并根据所述解集上限阈值和适应度进行筛选，直到满足预设扩充次数，获取满足所述解集上限阈值的排序自首至尾的i个解添加进所述能源管控推荐方案，1≤i≤5，i为整数，N为正整数。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述解集扩充约束函数遍历所述M个适应度进行解集扩充，获取M组解集扩充结果，还包括：
根据所述优化约束条件，构建D维搜索空间，所述D维搜索空间的维度与所述优化约束条件数量相同，所述D维搜索空间的边界值为所述优化约束条件的约束赋值结果；
将所述M个初始解输入所述D维搜索空间进行分布，获取初始解分布结果；
设定初始标准差，所述初始标准差表征扩充解与初始解的最大偏离程度；
根据所述初始标准差，构建解集扩充分布函数结合所述解集扩充约束函数遍历所述初始解分布结果在所述D维搜索空间进行解集扩充，获取所述M组解集扩充结果。
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置遍历所述M个初始解，获取M个适应度，还包括：
根据所述优化约束条件，遍历所述M个初始解进行单目标清洗，获取L个初始解，L≤M；
判断所述L个初始解是否大于或等于初始解数量下限阈值；
若L小于所述初始解数量下限阈值，基于所述能源需求时间和所述供电需求量，遍历所述闲置能源点列表对所述L个初始解进行补充，获取满足所述初始解数量下限阈值的K个初始解；
根据所述适应度函数基于所述需求点电网分布位置对所述K个初始解进行筛选，获取所述能源管控推荐方案。
9.一种基于智慧云网关的综合能源管控系统，其特征在于，包括：
能源需求信息获取模块，用于接收客户端的能源需求信息，所述能源需求信息包括需求点电网分布位置、能源需求场景、能源需求时间和能源需求量；
供电需求量获取模块，用于基于所述能源需求场景进行能源利用率分析，根据利用率分析结果对所述能源需求量进行回归分析，获取供电需求量；
能源基础信息获取模块，用于调取所述客户端的分布式能源基础信息，所述分布式能源基础信息包括能源点电网分布位置和供电任务调度状态；
能源需求信息获取模块，用于根据所述供电任务调度状态遍历所述能源点电网分布位置在所述能源需求时间进行闲置电量分析，获取闲置能源点列表；
能源管控模块，用于遍历所述闲置能源点列表，基于所述需求点电网分布位置、所述能源需求时间和所述供电需求量基于设定优化规则进行优化分析，获取能源管控推荐方案发送至所述客户端进行综合能源管控。
10.一种电子设备，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8任一项所述的一种基于智慧云网关的综合能源管控方法。
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