CN117578532A - 一种智能电力调峰系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种智能电力调峰系统，旨在优化电力系统的运行效率和环保性能；该系统包括四个主要模块：数据收集模块、智能评估模块、优化调度模块和用户交互模块；数据收集模块负责收集包括煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统在内的多种能源系统的运行数据；智能评估模块则根据收集的数据评估各能源系统的调峰特性；基于这些评估结果，优化调度模块制定调峰策略，同时提供多种调峰方案供操作者选择或自动执行；用户交互模块的设计旨在直观展示各种能源系统的调峰性能评估结果和优化调度方案，增强了系统的用户友好性和决策支持能力。

Description

一种智能电力调峰系统
技术领域
本发明涉及电力调峰技术领域，特别涉及一种智能电力调峰系统。
背景技术
在电力系统中，调峰，即电网负荷平衡的调整，是确保电力供应与需求平衡、电网稳定运行的关键。
传统的电力调峰方法主要依赖于大型发电站，如煤电机组，以及一些初级的电力储能技术。这些方法在处理电网负荷波动时存在效率不高和环境污染等问题。传统的电力调峰方法在响应速度、调节范围和环境影响方面常常无法满足日益增长的电网现代化和绿色环保的要求。尤其是在可再生能源如风能和太阳能日益增加的情况下，电网负荷调节变得更加复杂，更加具有挑战性。
因此，亟待研发出一种新型的电力调峰系统。
发明内容
本申请提供一种智能电力调峰系统，以优化电力系统的运行效率。
本申请提供一种智能电力调峰系统，包括：数据收集模块，用于收集煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统的运行数据，其中，所述运行数据包括功率输出、响应时间和污染物排放数据；
智能评估模块，用于根据数据收集模块提供的运行数据，评估能源系统的调峰特性，其中，所述调峰特性的评估指标包括调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件；所述能源系统包括煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统；
优化调度模块，用于根据智能评估模块的评估结果，制定调峰策略，所述调峰策略旨在平衡经济效益和环保要求；根据所述调峰策略提供多种调峰方案供操作者选择或自动选择最合适的调峰方案并执行；
用户交互模块，用于展示智能评估模块提供的各种能源系统的调峰特性的评估结果和优化调度模块提供的多种调峰方案。
更进一步地，所述智能评估模块具体用于：
根据如下的公式1计算调峰能力评分：
；
其中，代表能源系统的最大负荷变化量；/>代表能源系统的最小负荷变化量；/>代表能源系统的最大负载容量；代表能源系统的响应速率的标准偏差；代表能源系统的平均响应速率；/>和/>是权重因子；
根据如下的公式2计算响应速度评分：
；
其中，是能源系统的平均响应时间；是能源系统的响应时间的标准偏差；/>是能源系统的最大响应时间；/>是衰减系数；
根据如下的公式3计算环保性能评分：
；
其中，是能源系统的污染物的总排放量；/>是能源系统的排放上限标准；/>是能源系统的能源输出量；
根据如下的公式4计算运营成本评分：
；
其中，代表能源系统的运营成本；/>代表能源系统的维护成本；/>代表能源系统的维护频率；/>代表能源系统的收入；
根据如下的公式5计算建设条件评分：
；
其中，是能源系统的适应性得分；/>是能源系统的最高适应性得分；/>是能源系统的法规遵从成本；是能源系统的总投资额。
更进一步地，所述优化调度模块具体用于执行遗传算法，所述执行遗传算法具体包括如下步骤：
步骤E101：初始化一个种群，该种群包含多个个体；每个个体代表一种特定的调峰策略，所述调峰策略考虑到调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件；
步骤E102：对该种群中的每一个个体进行性能评价，所述性能评价基于预定义的多目标适应度函数进行，所述多目标适应度函数综合考虑调峰特性评分和系统运行目标；
步骤E103：进行非支配排序，将种群中的个体根据在各优化目标上的表现进行排序，个体间的比较基于个体的多目标适应度分数；根据所述非支配排序，选择优秀个体进入下一代种群；
步骤E104：对下一代种群执行交叉和变异操作，以生成新的调峰策略；
步骤E105：重复执行步骤E102至E104，直到达到预定的迭代次数或指定的性能指标满足停止条件。
更进一步地，所述多目标适应度函数如下面的公式6所示：
；
其中，表示适应度评分；/>、/>、/>、/>、/>是权重系数。
更进一步地，在步骤E104中，所述交叉和变异操作进一步包括一种基于电网状况反馈的自适应调整机制，所述自适应调整机制通过以下公式7和公式8调整交叉和变异概率：
；
；
其中，是交叉概率；/>是变异概率；/>是基础交叉概率；/>是基础变异概率；/>和/>分别是当前电网负荷和成本的波动情况；/>和/>分别是目标负荷和目标成本的波动情况；/>和/>是调节因子。
更进一步地，所述用户交互模块包括一个交互式地图界面，用于展示不同能源系统在地理上的分布和性能；所述交互式地图界面具体用于：
显示不同能源系统的地理位置；
对每个能源点提供实时数据展示，包括功率输出、响应时间和污染物排放数据；
通过颜色编码表示各能源点的调峰能力和环保性能；
允许用户通过交互式操作来获取能源点信息。
更进一步地，所述用户交互模块包括一个动态仪表板，用于实时展示系统的整体调峰性能和状态，所述动态仪表板具体用于：
显示综合调峰性能指标；
展示当前电网负荷情况和预测的需求变化趋势；
通过图表展示实时和历史数据对比。
更进一步地，所述用户交互模块包括一个方案比较工具，用于对优化调度模块提出的调峰方案进行对比和选择；所述方案比较工具具体用于：
可视化调峰方案的性能指标；
提供多维度比较视图，以便操作者直观地比较方案的优势和劣势；
提供一个模拟功能，允许操作者通过调整参数来预测方案的实际效果，其中，所述参数包括预测需求变化、价格波动；
提供交互式界面，使操作者能够选择和确认最合适的调峰方案。
本申请有益的效果主要包括：（1）智能评估模块考虑了环保性能作为评估指标之一，有助于推动更环保的电力调峰方法。通过减少依赖高排放的能源，该系统有助于降低整体污染物排放，支持可持续发展目标。（2）系统在制定调峰策略时考虑了运行成本，这有助于降低电力系统的整体运营费用。通过有效管理不同能源的使用，该系统能在保证电网稳定的同时，优化成本效益。（3）通过收集和分析运行数据，智能评估模块能够精确评估各种能源的调峰特性，使优化调度模块能够制定更有效的调峰策略。这不仅提高了电网的整体效率，还增强了对未来需求变化的适应能力。（4）用户交互模块提供了一个直观的界面，展示了不同能源系统的调峰特性和多种调峰方案。这使得操作者能够轻松理解复杂的数据和信息，做出更明智的决策。（5）优化调度模块不仅提供多种调峰方案供操作者选择，还能自动执行最合适的方案，这提高了系统的自动化水平和操作效率。
附图说明
图1是本申请第一实施例提供的一种智能电力调峰系统的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
本申请第一实施例提供一种智能电力调峰系统。请参看图1，该图为本申请第一实施例的示意图。以下结合图1对本申请第一实施例提供一种智能电力调峰系统进行详细说明。
所述智能电力调峰系统包括数据收集模块101、智能评估模块102、优化调度模块103以及用户交互模块104。
所述数据收集模块101，用于收集煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应的运行数据，其中，所述运行数据包括功率输出、响应时间和污染物排放数据。
在智能电力调峰系统中，数据收集模块101扮演着至关重要的角色。该模块的主要功能是从不同的能源系统中收集关键的运行数据，以便后续的分析和优化。下面详细说明一下这个模块的工作机制和功能。
首先，数据收集模块101专注于四个主要的能源系统：煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施以及可控负荷需求侧响应系统。这些系统在电力调峰中起着重要的作用，因为它们各自拥有独特的运行特性和调峰潜力。为了全面理解和优化整个电力系统的调峰能力，从这些多样化的能源系统中收集数据至关重要。
煤电机组是传统的电力生成方式之一，利用煤炭作为燃料来产生电力。煤电机组的主要优势是稳定的电力输出和较大的发电容量，使其成为电网的主要功率支撑。然而，它们也面临着环保排放和效率问题，特别是与温室气体排放和空气污染相关的挑战。
分布式抽水蓄能系统是一种能量储存方法，通过在需求低的时候用电力抽水到高处的蓄水池，在需求高的时候释放水流经水轮机发电。它可以有效地平衡电网负荷，特别是在高峰和低峰时段。抽水蓄能是目前成熟和广泛使用的大规模电力储存技术。
电化学储能设施通常指的是使用电池，如锂离子电池，储存能量。电化学储能设施适合于提供快速的能量释放和吸收，对于稳定电网、提供应急电源等方面非常有效。它们的优点包括较高的能量密度、可扩展性和对环境的低影响（取决于电池类型和使用方式）。
可控负荷需求侧响应系统是一种电力需求管理策略，旨在通过激励或控制机制调节消费者的电力消费模式，以响应电网的供需变化。通过调整或推迟电力使用的时间，这种系统有助于减少高峰时段的电力需求，提高电网的整体效率。它可以涵盖从大型工业设施到家庭智能设备的广泛应用。
这些组件的有效结合和协调对于现代电力系统的稳定性、效率和环境友好性至关重要。智能电力调峰系统正是通过优化这些不同组件的操作，以达到更优的电力供应平衡。
数据收集模块101的工作开始于监测和记录这些能源系统的运行数据。在煤电机组方面，它可能会记录机组的实时功率输出、启停响应时间以及排放水平等数据，这些信息对于评估煤电机组在调峰中的效率和环境影响至关重要。同样，在分布式抽水蓄能系统中，该模块会监测储能容量、释放和储存能量的速度等关键参数。对于电化学储能设施，数据收集模块101关注的是电池的充放电特性、寿命以及整体效率。最后，对于可控负荷需求侧响应系统，模块会收集响应时间、负载调整范围等数据。
此外，数据收集模块101不仅限于收集传统的功率和响应时间数据，还扩展到污染物排放数据的收集。这是至关重要的，因为当前电力行业正面临越来越严格的环保要求。通过监测和记录这些数据，数据收集模块101能够提供一个全面的视角，不仅关注系统的运行效率和调峰能力，还关注其对环境的影响。
为了实现这一切，数据收集模块101需要配备传感器和数据采集设备，这些设备能够实时捕捉和传输数据。此外，为了处理来自不同源的大量数据，这个模块可能还包括一定程度的数据预处理能力，以确保向智能评估模块102提供准确、及时的信息。
总之，数据收集模块101是智能电力调峰系统的基础，它通过收集和处理多种能源系统的关键运行数据，为整个系统的智能评估和优化调度提供了必要的输入。这不仅增强了系统对电力调峰需求的响应能力，也使得调峰过程更加高效和环境友好。
智能评估模块102，用于根据数据收集模块提供的运行数据，使用机器学习和优化算法，评估各种能源系统的调峰特性，其中，所述调峰特性的评估指标包括调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件；所述能源系统包括煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统。
智能电力调峰系统中的智能评估模块102是系统的核心部分，它负责分析和评估各种能源系统的调峰特性。这一模块的设计和功能显得尤为关键，因为它直接影响着调峰策略的制定和执行效率。
智能评估模块102的首要任务是处理和分析由数据收集模块101提供的运行数据。这些数据包括煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施，以及可控负荷需求侧响应系统的各种运行参数，如功率输出、响应时间和污染物排放数据等。通过对这些数据的深入分析，智能评估模块能够全面理解每种能源系统的性能和潜力。
为了实现这一目标，智能评估模块102对各种能源系统（例如，煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统）的调峰特性进行准确的分析。
调峰能力，是指一个电力系统或其组成部分在需要时增加或减少电力输出的能力，以维持电网的平衡。对于煤电机组而言，这可能意味着调整发电量来适应电网需求的变化；对于储能系统，如抽水蓄能或电化学储能设施，则是指在高峰时段释放存储的能量，或在低峰时期存储多余的能量。
响应速度，是指电力资源对电网需求变化做出反应的速度。快速响应对于维持电网稳定至关重要，特别是在突发事件或需求急剧变化的情况下。例如，电化学储能设施通常能够提供非常快速的响应。
环保性能，涉及电力生产或调峰操作对环境的影响，特别是在温室气体排放和其他污染物排放方面。环保性能越高的能源系统越能减少对环境的负面影响。例如，与煤电相比，抽水蓄能和电化学储能设施在运行时不产生直接的温室气体排放。
运行成本，包括电力系统操作的所有相关费用，如燃料成本、维护费用、设备折旧等。对于任何电力系统来说，降低运行成本同时保持高效和可靠的服务是一个重要目标。例如，尽管初始投资可能较高，但某些储能技术的长期运行成本可能较低。
建设条件，指的是建立和维护电力设施所需的条件，包括地理位置、气候、基础设施和法规等因素。例如，分布式抽水蓄能系统需要足够的水源和适合的地形来建造水库，而电化学储能设施的建设则相对灵活，但可能受到材料供应和环境法规的影响。
以下是考虑建设条件这一指标的原因：
（1）升级和扩展可能性：即使设施已经建成，考虑建设条件有助于评估未来升级或扩展的可行性。例如，如果电力系统需要增加更多的储能能力，了解现有设施的建设条件能帮助决策者理解扩展的难易程度、所需投资和预期效益。
（2）维护和改造需求：建设条件不仅关系到新建设施，也涉及到现有设施的维护和改造。某些建设条件可能导致更高的维护成本或改造难度，这对于长期的运行成本和效率有重要影响。
（3）应对环境变化的能力：建设条件的评估有助于理解设施对环境变化的适应性。例如，抽水蓄能系统可能受到气候变化影响，如降雨量减少影响水源，这需要在评估其长期调峰潜力时加以考虑。
（4）规划和应急准备：了解建设条件有助于更好的系统规划和应急准备。例如，在极端天气事件下，某些能源设施可能因其特定的建设条件而更易受损，这种信息对于制定应急计划和减灾策略非常重要。
综合考虑这些指标有助于全面评估和优化电力系统中不同能源系统的使用，以实现更高效、经济和环境友好的电力调峰。
更进一步地，所述智能评估模块具体用于：
根据如下的公式1计算调峰能力评分：
；
其中，代表最大负荷变化量；/>代表最小负荷变化量；/>代表最大负载容量；/>代表响应速率的标准偏差；/>代表平均响应速率；/>和/>是权重因子；
根据如下的公式2计算响应速度评分：
；
其中，是平均响应时间；/>是响应时间的标准偏差；/>是最大响应时间；/>是衰减系数；
根据如下的公式3计算环保性能评分：
；
其中，是污染物的总排放量；/>是排放上限标准；/>是能源输出量；
根据如下的公式4计算运营成本评分：
；
其中，代表运营成本；/>代表维护成本；代表维护频率；/>代表收入；
根据如下的公式5计算建设条件评分：
；
其中，是适应性得分；/>是最高适应性得分；/>是法规遵从成本；/>是总投资额。
调峰能力评分的计算公式如下：
；
其中，代表最大负荷变化量，指的是一个能源系统在特定时间内能够实现的最大功率输出变化，通常以千瓦(kW)或兆瓦(MW)计量。最大负荷变化量的计算方法：从历史运行数据中找到功率变化的峰值，即最大负荷变化。
代表最小负荷变化量，指的是一个能源系统能够实现的最小功率变化量。最小负荷变化量的计算方法：同样从历史数据中找到功率变化的最小值，即最小负荷变化。
代表最大负载容量，指的是一个能源系统能承受的最大功率输出，是系统设计上的最大负载。最大负载容量的计算方法：通常基于设备的技术规格或最大负载额定值。
代表响应速率的标准偏差，表示响应速率的变异程度，即响应速率在不同时间的波动情况。计算方法：计算一定时期内响应速率的标准偏差。
代表平均响应速率，即系统响应负荷变化的平均速度。计算方法：计算所考察时间内响应速率的平均值。
和/>是权重因子，用于调整各项指标的影响。确定方法包括根据专家知识设定或者根据实验数据获取。
响应速度评分的计算公式如下：
；
其中，是平均响应时间，指的是一个能源系统响应负荷变化请求的平均时间长度。通常以秒或分钟计量。平均响应时间的计算方法：收集指定时期内的所有响应时间数据，计算它们的平均值。例如，如果有一系列的响应时间记录，将所有响应时间加总后除以响应事件的数量。
是响应时间的标准偏差，表示响应时间的变异程度或一致性；标准偏差越小，表示响应时间越一致。响应时间的标准偏差的计算方法：基于同一数据集计算响应时间的标准偏差；标准偏差是每个响应时间与平均响应时间差值的平方和的平均数的平方根。
是最大响应时间，指的是记录中的最长响应时间，其设定了响应时间的上限。最大响应时间的计算方法：在收集的响应时间数据中找到最大值。
是衰减系数，用于调节平均响应时间对评分的影响。/>值越大，平均响应时间对评分的负面影响越大。衰减系数的确定方法：/>通常基于经验或实验数据确定，以确保评分公式在特定应用场景中的合理性和准确性。
环保性能评分的计算公式如下：
；
其中，是污染物的总排放量，这表示在特定时期内由一个能源系统产生的总环境排放量，可以包括二氧化碳、硫化物、氮氧化物等。总排放量的计算方法：通过实时监控或周期性环境评估来量化排放。这可以通过安装在发电设施上的传感器或通过环保记录来实现。根据不同的排放类型（如CO2、SOx、NOx等），累加所有排放，得到总排放量。
是排放上限标准，这是根据环境保护法规或行业标准设定的排放上限。排放上限标准的计算方法：参考相关环境保护法规或标准，确定针对每种排放物的最大允许排放量，然后将这些量加总得到/>。
是能源输出量，指的是一个能源系统在同一时期内产生的总能量，通常以千瓦时(kWh)计量。能源输出量的计算方法：通过一个能源系统的运行数据记录能源产出，累加这一时期内的所有能量输出得到/>。
运营成本评分的计算公式如下：
；
其中，代表运营成本，指的是一个能源系统正常运行所需的日常开支。这通常包括但不限于燃料成本、能源消耗、人员工资、常规维护和设备磨损等。运营成本评分的计算方法：收集一定时期内的所有运行相关费用，将它们加总得到运营成本。
代表维护成本，指的是对一个能源系统进行维护所需的开销。这包括设备检修、更换部件、系统升级等相关费用。维护成本的计算方法：对一定时期内对于一个能源系统进行的所有维护活动的成本进行统计，包括材料费、人工费等。
代表维护频率，维护频率较高意味着更高的总体维护成本。维护频率的计算方法：在所考虑的时间范围内统计维护活动的次数。
代表收入，指的是一个能源系统在特定时期内产生的总收入。这可能包括卖电收入、节能减排补贴、能源交易收益等。收入的计算方法：累加同一时期内能源系统产生的所有收入。
建设条件评分的计算公式如下：
；
其中，是适应性得分，其描述了一个能源系统在特定地理和环境条件下的适应性。适应性得分通常基于一系列因素，如地形适应性、气候适应性和对地区资源（如水、风）的依赖程度。这些因素可以通过专家评估、历史数据分析或实地调查获得。每个因素被赋予一个分数，所有分数加总得到/>。
是最高适应性得分，这是理论上可能达到的最高适应性得分，用作标准化的基准。最高适应性得分的计算方法：确定所有考虑的因素的最佳可能评分，并将这些评分加总得到/>。例如，如果考虑五个因素，每个因素最高得分为10分，则/>可能为50分。
是法规遵从成本，是指为满足当地法规和标准（如环保、安全等）而产生的成本。法规遵从成本的计算方法：包括所有与遵守相关法规相关的直接费用，如环境影响评估费用、安全改造费用等。这些费用通常由财务记录或项目预算中获取。
是总投资额，是指建设该能源系统所需的总资金投入，包括设备、土地、人工等所有费用。总投资额的计算方法：累加项目从概念到实施所需的所有投资，包括但不限于购买设备、土地购置、建设和安装、初始运行等。
这些公式通过结合多个相关参数和因素，提供了对每种能源系统调峰特性的全面评估。评分标准可以根据实际情况进行调整，以反映不同能源系统的特定特性和运行环境。
最后，智能评估模块102的输出是对各种能源系统调峰特性的综合评估报告，这将为优化调度模块103制定调峰策略提供重要依据。这种基于数据驱动和智能算法的评估方式，使得智能电力调峰系统能够更加精确地理解和应对电力市场和电网的复杂动态，进而实现高效和可持续的电力供应。
优化调度模块103，用于根据智能评估模块的评估结果，制定调峰策略，所述调峰策略旨在平衡经济效益和环保要求；根据所述调峰策略提供多种调峰方案供操作者选择或自动执行。
在智能电力调峰系统中的优化调度模块103扮演着非常关键的角色。它的任务是利用智能评估模块102提供的数据和分析结果来制定实用的调峰策略。这些策略不仅需要考虑电网的稳定性和效率，还需要平衡经济和环保的要求。为了更好地理解优化调度模块103的功能，下面通过一些具体的例子来详细说明。
假设智能评估模块102分析了煤电机组的运行数据，并发现在某些高峰时段，机组的运行效率降低，同时污染物排放数据显示污染物排放量增加。优化调度模块103可能会制定策略，调整煤电机组的运行模式，或是在高峰时段减少其负荷，同时利用电化学储能设施来补充所需的电力。
另一个例子是，智能评估模块102分析了分布式抽水蓄能系统的运行效率，并发现在夜间低峰时段，电网有过剩的电力。于是，优化调度模块103可以制定策略，在这些时段增加抽水蓄能的操作，以便在日间高峰时段释放电力。
此外，优化调度模块103还可能考虑可控负荷需求侧响应系统。例如，通过激励或控制某些大型工业用户在高峰时段减少电力使用，或者在低峰时段增加使用，以此来帮助平衡整个电网的负荷。
这个模块的一个关键功能是能够提供多种调峰方案供操作者选择。这意味着，基于智能评估模块102的分析结果，优化调度模块103不仅生成一个单一的解决方案，而是提供一系列可能的策略，这些策略考虑了不同的经济和环境因素。操作者或者智能电力调峰系统可以根据当前的市场条件、天气预报、电网的实时状态等因素，选择最合适的调峰方案。
总之，优化调度模块103的作用是将智能评估模块的理论分析转化为实际可行的调峰策略。它不仅关注单一能源的优化，而是从整个电力系统的角度出发，综合考虑各种能源系统和调峰需求，从而达到既高效又可持续的电网管理。
更进一步地，所述优化调度模块具体用于执行遗传算法，所述执行遗传算法具体包括如下步骤：
步骤E101：初始化一个种群，该种群包含多个个体；每个个体代表一种特定的调峰策略，所述调峰策略考虑到调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件；
步骤E102：对该种群中的每一个个体进行性能评价，所述性能评价基于预定义的多目标适应度函数进行，所述多目标适应度函数综合考虑调峰特性评分和系统运行目标；
步骤E103：进行非支配排序，将种群中的个体根据在各优化目标上的表现进行排序，个体间的比较基于个体的多目标适应度分数；根据所述非支配排序，选择优秀个体进入下一代种群；
步骤E104：对下一代种群执行交叉和变异操作，以生成新的调峰策略；
步骤E105：重复执行步骤E102至E104，直到达到预定的迭代次数或指定的性能指标满足停止条件。
在智能电力调峰系统中，执行遗传算法是一个精心设计的过程，旨在优化调峰策略，以平衡电网的效率和可靠性。这个过程可以分解为以下步骤：
首先，系统初始化一个种群。这个种群由多个“个体”组成，每个个体实际上代表了一种可能的调峰策略。每个策略结合了不同的调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件的组合。例如，一个个体可能代表一种以最小化运行成本为主的策略，而另一个可能更侧重于最大化环保性能。
接下来，系统对这些个体进行性能评价。这一步骤类似于评估每个调峰策略的实际效果。性能评价是基于一个预定义的多目标适应度函数完成的，这个函数不仅考虑到了调峰的各个特性评分，还融入了系统的运行目标。比如，如果当前的重点是减少碳排放，那么环保性能在适应度评价中的权重就会更高。
然后，进行非支配排序的步骤。这个过程可以理解为对所有可能的策略进行排名，但这不是一个简单的从最好到最差的排序。非支配排序意味着策略之间的比较是基于它们在不同目标上的表现。举个例子，某个策略在环保性能上可能表现最佳，但在成本控制上可能就不尽如人意。通过这种方法，系统能够识别出那些在多个目标上均表现良好的“优秀”个体，为进入下一代种群做准备。
紧接着，系统对下一代种群执行交叉和变异操作。这相当于将已有的策略进行重新组合和微调，以创造出新的、可能更有效的调峰策略。交叉操作可以看作是结合两个有效策略的优点，而变异则是引入一些新的元素，以探索未被发现的策略空间。
最后，重复执行上述性能评价、排序和变异的过程。这一连串操作会持续进行，直到系统达到预定的迭代次数，或者某个指定的性能指标被满足为止。例如，可能在一定数量的迭代后，系统找到了一个在成本、效率和环保方面都达到最佳平衡的调峰策略。
通过这种遗传算法，智能电力调峰系统能够不断进化和优化其策略，以应对复杂多变的电网需求和条件，最终实现高效、可持续的电力调峰。最后，可以对生成的调峰策略进行评估，选择目标函数值最高的策略作为最优方案。
更进一步地，所述多目标适应度函数如下面的公式所示：
；
其中，表示适应度评分；/>、/>、/>、/>、/>是权重系数。这些权重系数可以根据专家知识获得或者通过实验数据获得。
更进一步地，在步骤E104中，所述交叉和变异操作进一步包括使用一种基于电网状况反馈的自适应调整机制，所述自适应调整机制通过以下公式调整交叉和变异概率：
；
。
自适应调整机制主要用于在遗传算法的运行过程中，根据电网的实时状态和运行目标，动态调整算法参数，以提高调峰策略的效率和有效性。通过调整交叉和变异操作的概率，算法能更快地收敛到优化解，同时保持足够的多样性以避免陷入局部最优。
交叉的概率的计算公式如下：
；
其中，是交叉操作的概率。交叉是遗传算法中的一种操作，它模拟生物遗传中的染色体交叉，以产生新的个体。这个概率决定了在遗传算法的迭代过程中，多大比例的个体将通过交叉操作产生。
是基础交叉概率，是算法在默认或平衡电网状态下使用的交叉概率。
是调节因子，用于控制电网负荷波动对交叉概率的影响程度。它是一个预先设定的常数，决定了负荷波动对交叉概率的敏感度。这个常数可以通过专家知识获得或者通过历史数据分析获得。
是当前电网负荷的波动情况。这通常是通过分析一段时间内电网负荷的变化（如使用标准偏差）来计算的。
是目标电网负荷波动情况。这是电网运营者设定的理想负荷波动的变化，用于确保电网的稳定运行。
变异的概率的计算公式如下：
；
其中，是变异操作的概率。变异是遗传算法中的另一种操作，它通过随机改变个体的某些部分来引入新的特性。这个概率决定了有多少个体会经历变异。
是基础变异概率，是在没有外部调整时算法使用的默认变异概率。
是调节因子，用于控制运行成本波动对变异概率的影响。与/>类似，它是一个预设常数。这个常数可以通过专家知识获得或者通过历史数据分析获得。
是当前运营成本的波动情况。这可以通过分析一段时间内的成本数据（如成本的标准偏差）来计算。
是目标成本波动情况。这是基于预算和成本控制目标设定的理想成本波动情况（如成本的标准偏差）。
这种自适应机制使得遗传算法能够根据电网的实时状态和成本变化灵活调整，提高其适应性。通过调整交叉和变异概率，算法能更有效地探索解空间，避免早熟收敛或过度随机搜索。考虑到电网负荷和成本的实际波动，确保算法生成的解决方案既实用又经济。
总体而言，这种基于电网状况反馈的自适应调整机制增强了遗传算法在智能电力调峰系统中的实用性和效率，帮助系统更好地应对电网的动态变化和运行挑战。
在智能电力调峰系统中，根据调峰策略提供多种方案供操作者选择或系统自动执行是一项关键功能。这一功能使得系统能够根据实时数据和预测情况，灵活应对电网负载的变化。以下是一个具体的例子来说明这一点：
假设在一个夏日高温期间，电力需求因空调和冷却系统的大量使用而急剧增加。智能电力调峰系统的任务是平衡电网负荷，同时考虑成本效率和环保影响。
情景设定：
当前状况：由于持续的高温，整个地区的电力需求激增。
预测信息：气象预报显示高温天气还将持续几天。
电网状态：部分区域的电力负荷接近或达到极限。
智能电力调峰系统的策略生成：
1.方案A：增加传统煤电机组的运行，迅速增加电力供应。这一方案能快速响应需求增加，但成本较高，且会增加温室气体排放。
2.方案B：利用可再生能源，如风能和太阳能，来增加电力供应。这是一个环保方案，但受天气影响较大，可能无法完全满足需求峰值。
3.方案C：结合使用煤电和可再生能源，并启动电化学储能设施来平衡负荷。这是一个综合方案，既考虑了响应速度，也考虑了环保和成本。
操作者或系统的决策：
如果系统设置为优先考虑环保目标，可能选择方案B。
如果电网的稳定性是首要考虑因素，系统或操作者可能倾向于选择方案A。
如果旨在寻找成本和环保之间的平衡，方案C可能是最佳选择。
一旦选定了最合适的方案，系统将自动调整相关设备和资源的运行，如调高煤电机组的产能或增加储能设施的使用，以响应实际电力需求。
通过这种方式，智能电力调峰系统能够灵活地处理电网负荷变化，同时考虑到成本、环保和电网稳定性等多方面因素，确保电网运行的高效性和可靠性。
用户交互模块104，用于展示智能评估模块提供的各种能源系统的调峰特性的评估结果和优化调度模块提供的多种调峰方案。
在智能电力调峰系统中的用户交互模块104具有非常重要的作用。它是系统与用户之间的桥梁，使用户能够直观地了解系统的运行状态和决策结果。这个模块以用户友好的方式展示了来自智能评估模块102和优化调度模块103的信息，并提供了与系统交互的界面。为了更好地理解用户交互模块104的功能和重要性，可以通过一些具体的例子来进行详细说明。
例如，电力调峰系统的操作员正在监控电网的状态。通过用户交互模块104，他们可以看到由智能评估模块102提供的实时数据分析结果。比如，模块可能展示了当前的电力负荷、煤电机组的运行效率、抽水蓄能系统的能量存储水平，以及电化学储能设施的充放电状态。这些信息对于操作员来说至关重要，因为它们直接影响到接下来的调峰决策。
进一步地，用户交互模块104还能展示由优化调度模块103制定的调峰策略。例如，如果系统检测到电网负荷将在短时间内急剧上升，优化调度模块103可能会建议增加抽水蓄能系统的发电量，同时减少煤电机组的负荷，以降低环境影响。这些策略会以易于理解的格式展示在用户交互模块104上，使操作员能够迅速做出决策并执行所需的操作。
此外，用户交互模块104还提供了一个平台，让操作员能够反馈他们的观察和决策结果，进而调整系统的运行。例如，操作员可能决定在特定时段内调整可控负荷的用电模式，以减轻电网的压力。他们可以通过用户交互模块104输入这些调整，并监控实施效果。
最后，用户交互模块104还可以用来展示长期的电力系统性能趋势和历史数据分析，帮助操作员和管理者理解整个系统的效率和可持续性，并在必要时做出调整。
更进一步地，所述用户交互模块包括一个交互式地图界面，用于展示不同能源系统在地理上的分布和性能；所述交互式地图界面具体用于：
显示不同能源系统的地理位置；
对每个能源点提供实时数据展示，包括功率输出、响应时间和污染物排放数据；
通过颜色编码表示各能源点的调峰能力和环保性能；
允许用户通过交互式操作来获取能源点信息。
在智能电力调峰系统中，用户交互模块的一个核心组成部分是交互式地图界面。这个界面的设计旨在为操作者提供一个直观且功能全面的工具，用于监控和理解电网中不同能源系统的分布和性能。以下是对该界面功能的详细说明：
交互式地图界面的主要功能包括：
1.显示不同能源系统的地理位置：
该地图界面详细展示了电网中各种能源系统的具体位置，例如煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施等。
这些能源点在地图上以不同的标记显示，用户可以一目了然地看到它们在电网中的分布。
2.实时数据展示：
对于地图上的每个能源点，界面提供了关键的实时运行数据展示。这些数据包括但不限于每个点的功率输出、响应时间和污染物排放数据。
实时数据有助于操作者了解每个能源点当前的运行状态，以及它们对电网整体性能的贡献。
3.颜色编码的性能表示：
界面利用颜色编码来表示各能源点的调峰能力和环保性能。例如，一个能源点在调峰能力方面表现出色可能用绿色标记，而在环保性能方面表现不佳的可能用红色标记。
颜色编码为操作者提供了一种快速直观的方式来评估不同能源点的性能。
4.交互式操作：
用户可以通过点击地图上的能源点标记来获取更多详细信息，如历史性能数据、维护记录或预测分析。
交互式操作使得用户能够深入探索特定能源点的数据，有助于更好地理解其对电网的影响和潜在的优化空间。
为了实现这一交互式地图界面，技术人员需要考虑以下几个方面：
地图集成：选择合适的地图服务和API来集成到用户交互模块中，确保地理位置的准确性和界面的响应速度。
数据连接：建立与数据收集模块的稳定连接，以确保能源点的实时数据能够准确且及时地展示在地图界面上。
界面设计：设计用户友好且直观的界面，使得操作者能够轻松地使用地图功能，包括颜色编码的定义和交互式元素的布局。
性能优化：确保地图界面在处理大量数据和实时更新时保持高效和稳定。
通过这个交互式地图界面，智能电力调峰系统能够为操作者提供一个强大且直观的工具，帮助他们更有效地监控和管理电网中的不同能源系统，从而提高电网的整体效能和可靠性。
更进一步地，所述用户交互模块包括一个动态仪表板，用于实时展示系统的整体调峰性能和状态，所述动态仪表板具体用于：
显示综合调峰性能指标；
展示当前电网负荷情况和预测的需求变化趋势；
通过图表展示实时和历史数据对比。
在智能电力调峰系统中，用户交互模块包括一个动态仪表板，这是一个关键的功能，用于实时展示系统的整体调峰性能和状态。这个动态仪表板具备以下几个主要功能：
1.显示综合调峰性能指标：
该仪表板汇总并展示了系统整体的调峰性能指标，如调峰能力、响应速度、环保性能评分等。
这些指标通常以易于理解的格式显示，例如百分比、评分或简单的图形指示，以便操作者一目了然地了解系统性能。
2.展示当前电网负荷情况和预测的需求变化趋势：
仪表板实时显示当前电网的负荷情况，包括功率需求、负荷分布等关键信息。
同时，它也提供对电网负荷的未来变化的预测，基于天气预报、历史数据和其他相关信息。
3.通过图表展示实时和历史数据对比：
仪表板上集成了图表功能，如折线图、柱状图等，这些图表展示了电网当前状态的实时数据与历史数据的对比。
这种对比帮助操作者理解电网负荷随时间的变化趋势，以及如何与过去的模式相比较。
为了实施这一功能，应考虑以下几点：
仪表板设计：设计应简洁直观，确保操作者能够轻松地读取和解释展示的数据。使用清晰的图形和颜色编码可以帮助提升用户体验。
数据集成和处理：确保仪表板能够实时接收来自数据收集模块的数据，并进行适当的处理和分析，以生成实时的性能指标和负荷预测。
图表和可视化工具：开发高效的图表和可视化工具，以动态展示实时数据和历史数据的对比。这些工具应能够处理大量数据，并提供快速的响应和更新。
用户交互：仪表板应允许用户交互，如点击图表以获取更多细节，或调整显示参数以聚焦特定的数据。
通过这个动态仪表板，智能电力调峰系统能够为操作者提供一个强大的工具，帮助他们实时监控电网的状态和系统的性能，从而做出更明智的调峰决策。这种功能不仅提高了电力系统的运行效率，也提升了电网的整体可靠性和可持续性。
更进一步地，所述用户交互模块包括一个方案比较工具，用于对优化调度模块提出的调峰方案进行对比和选择；所述方案比较工具具体用于：
可视化调峰方案的性能指标；
提供多维度比较视图，以便操作者直观地比较方案的优势和劣势；
提供一个模拟功能，允许操作者通过调整参数来预测方案的实际效果，其中，所述参数包括预测需求变化、价格波动；
提供交互式界面，使操作者能够方便地选择和确认最合适的调峰方案。
在智能电力调峰系统中，用户交互模块的关键组成部分是一个方案比较工具，这个工具的设计目的是帮助操作者更好地理解、比较并选择最适合当前电网状况的调峰方案。这个工具具有以下几个主要的功能和特点：
1.可视化调峰方案的性能指标：
这个工具能够清晰地展示不同调峰方案的性能指标，如调峰能力、响应速度、环保性能和运行成本。
通过图表和图形，如条形图或雷达图，这些性能指标被直观地展示出来，使得操作者可以快速理解每个方案的主要特点和性能水平。
2.提供多维度比较视图：
方案比较工具提供了一个多维度的比较视图，使得操作者可以从不同角度比较各个方案的优势和劣势。
这种视图特别有助于展现每个方案在不同性能指标上的表现，如在环保性能上的得分与在经济效益上的得分进行直接对比。
3.提供模拟功能：
这个工具还包括一个模拟功能，允许操作者通过调整不同的参数来预测各种调峰方案的实际效果。
比如，操作者可以调整预测的需求变化或电力市场价格波动，以看到这些变化如何影响每个方案的性能。
这种模拟功能有助于操作者理解在不同市场和电网条件下，每个方案可能的表现和影响。
4.交互式界面：
方案比较工具配备了一个用户友好的交互式界面，使操作者可以轻松地在不同的方案之间进行选择和比较。
界面设计直观易用，确保操作者能够快速地获取所需信息，并能够便捷地选择和确认最合适的调峰方案。
为了实现这个方案比较工具，需要关注以下几个方面：
数据集成和可视化：确保工具能够接入智能评估模块的数据，将这些数据转化为易于理解的图表和图形。
模拟和参数化功能的开发：开发高质量的模拟引擎，允许操作者调整不同的参数，并展示这些调整对各个方案性能的影响。
用户界面设计：设计一个直观、清晰、响应式的用户界面，确保操作者能够轻松地与工具互动，进行方案比较和选择。
性能和稳定性：考虑到可能处理的大量数据和复杂的模拟计算，工具的性能和稳定性需要特别注意。
通过这个方案比较工具，智能电力调峰系统中的操作者能够更加有效地分析和选择最适合当前电网状况的调峰策略，从而提高电网运行的效率和可靠性。
综上所述，用户交互模块104不仅是信息展示的平台，也是操作员与整个智能电力调峰系统互动的关键接口。通过提供实时数据、分析结果和调峰策略的清晰视图，以及允许操作员进行有效的交互和反馈，这个模块极大地增强了电力调峰系统的可用性和效率。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。

Claims (8)

1.一种智能电力调峰系统，其特征在于，包括：
数据收集模块，用于收集煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统的运行数据，其中，所述运行数据包括功率输出、响应时间和污染物排放数据；
智能评估模块，用于根据数据收集模块提供的运行数据，评估能源系统的调峰特性，其中，所述调峰特性的评估指标包括调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件；所述能源系统包括煤电机组、分布式抽水蓄能系统、电化学储能设施和可控负荷需求侧响应系统；
优化调度模块，用于根据智能评估模块的评估结果，制定调峰策略，所述调峰策略旨在平衡经济效益和环保要求；根据所述调峰策略提供多种调峰方案供操作者选择或自动选择最合适的调峰方案并执行；
用户交互模块，用于展示智能评估模块提供的各种能源系统的调峰特性的评估结果和优化调度模块提供的多种调峰方案。
2.根据权利要求1所述的智能电力调峰系统，其特征在于，所述智能评估模块具体用于：
根据如下的公式1计算调峰能力评分：
；
其中，代表能源系统的最大负荷变化量；/>代表能源系统的最小负荷变化量；/>代表能源系统的最大负载容量；代表能源系统的响应速率的标准偏差；代表能源系统的平均响应速率；/>和/>是权重因子；
根据如下的公式2计算响应速度评分：
；
其中，是能源系统的平均响应时间；是能源系统的响应时间的标准偏差；/>是能源系统的最大响应时间；/>是衰减系数；
根据如下的公式3计算环保性能评分：
；
其中，是能源系统的污染物的总排放量；/>是能源系统的排放上限标准；/>是能源系统的能源输出量；
根据如下的公式4计算运营成本评分：
；
其中，代表能源系统的运营成本；/>代表能源系统的维护成本；/>代表能源系统的维护频率；/>代表能源系统的收入；
根据如下的公式5计算建设条件评分：
；
其中，是能源系统的适应性得分；/>是能源系统的最高适应性得分；/>是能源系统的法规遵从成本；是能源系统的总投资额。
3.根据权利要求2所述的智能电力调峰系统，其特征在于，所述优化调度模块具体用于执行遗传算法，所述执行遗传算法具体包括如下步骤：
步骤E101：初始化一个种群，该种群包含多个个体；每个个体代表一种特定的调峰策略，所述调峰策略考虑到调峰能力、响应速度、环保性能、运行成本和建设条件；
步骤E102：对该种群中的每一个个体进行性能评价，所述性能评价基于预定义的多目标适应度函数进行，所述多目标适应度函数综合考虑调峰特性评分和系统运行目标；
步骤E103：进行非支配排序，将种群中的个体根据在各优化目标上的表现进行排序，个体间的比较基于个体的多目标适应度分数；根据所述非支配排序，选择优秀个体进入下一代种群；
步骤E104：对下一代种群执行交叉和变异操作，以生成新的调峰策略；
步骤E105：重复执行步骤E102至E104，直到达到预定的迭代次数或指定的性能指标满足停止条件。
4.根据权利要求3所述的智能电力调峰系统，其特征在于，所述多目标适应度函数如下面的公式6所示：
；
其中，表示适应度评分；/>、/>、/>、/>、/>是权重系数。
5.根据权利要求3所述的智能电力调峰系统，其特征在于，在步骤E104中，所述交叉和变异操作进一步包括一种基于电网状况反馈的自适应调整机制，所述自适应调整机制通过以下公式7和公式8调整交叉和变异概率：
；
；
其中，是交叉概率；/>是变异概率；/>是基础交叉概率；/>是基础变异概率；/>和/>分别是当前电网负荷和成本的波动情况；和/>分别是目标负荷和目标成本的波动情况；/>和/>是调节因子。
6.根据权利要求1所述的智能电力调峰系统，其特征在于，所述用户交互模块包括一个交互式地图界面，用于展示不同能源系统在地理上的分布和性能；所述交互式地图界面具体用于：
显示不同能源系统的地理位置；
对每个能源点提供实时数据展示，包括功率输出、响应时间和污染物排放数据；
通过颜色编码表示各能源点的调峰能力和环保性能；
允许用户通过交互式操作来获取能源点信息。
7.根据权利要求1所述的智能电力调峰系统，其特征在于，所述用户交互模块包括一个动态仪表板，用于实时展示系统的整体调峰性能和状态，所述动态仪表板具体用于：
显示综合调峰性能指标；
展示当前电网负荷情况和预测的需求变化趋势；
通过图表展示实时和历史数据对比。
8.根据权利要求1所述的智能电力调峰系统，其特征在于，所述用户交互模块包括一个方案比较工具，用于对优化调度模块提出的调峰方案进行对比和选择；所述方案比较工具具体用于：
可视化调峰方案的性能指标；
提供多维度比较视图，以便操作者直观地比较方案的优势和劣势；
提供一个模拟功能，允许操作者通过调整参数来预测方案的实际效果，其中，所述参数包括预测需求变化、价格波动；
提供交互式界面，使操作者能够选择和确认最合适的调峰方案。
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