CN117892939A - 基于能源互联网的电厂能耗控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于能源互联网的电厂能耗控制方法及系统，涉及能源管理相关技术领域。所述方法包括：确定目标区域并识别获取多个目标发电厂；对多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；构建能源使用计算模型，获取能源实时使用量；基于能源实时使用量确定期望电厂能耗；基于区域实时发电量与能源实时使用量，获取目标电厂能耗；交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；以期望电厂能耗为优化目标，获取多个优化控制参数集；对所述多个目标发电厂进行协调控制。本发明解决了现有电厂能耗控制存在的发电数据采集不够智能准确，电厂能源配置及调度不够合理和全面，进而导致电厂能耗控制效果不佳的技术问题。

Description

基于能源互联网的电厂能耗控制方法及系统

技术领域

本发明涉及能源管理相关技术领域，具体涉及基于能源互联网的电厂能耗控制方法及系统。

背景技术

随着全球能源紧张和供需不平衡，传统能源的供给面临极大的挑战，电厂作为能源消耗的重要源头，电厂通过能耗控制降低能源消耗成为重中之重，但传统的电厂能耗控制主要通过提高发电设备效率或者节能技术等方式来降低能耗，随着电厂的规模数量不断增加，传统能耗控制方式无法智能地获取实时、精准的发电数据和能源用量，实现能源的高效分配和灵活调度，从而导致不能通过优化参数协调控制电厂能耗。

因此，现有电厂能耗控制技术中存在发电数据采集不够智能准确，电厂能源配置及调度不够合理和全面，进而导致电厂能耗控制效果不佳的技术问题。

发明内容

基于此，本申请实施例提供了基于能源互联网的电厂能耗控制方法及系统，解决了现有电厂能耗控制存在的发电数据采集不够智能准确，电厂能源配置及调度不够合理和全面，进而导致电厂能耗控制效果不佳的技术问题，从而达到更智能、准确地对电厂能耗进行协调控制的技术效果。

本申请实施例的第一个方面，提供了基于能源互联网的电厂能耗控制方法，所述方法包括：

确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂；

对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；

预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量；

基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗；

基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗；

当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；

以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集；

根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制。

本申请实施例的第二个方面，提供了基于能源互联网的电厂能耗控制的系统，所述系统包括：

目标发电厂确定模块，所述目标发电厂确定模块用于确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂；

区域实时发电量获得模块，所述区域实时发电量获得模块用于对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；

能源实时使用量获得模块，所述能源实时使用量获得模块用于预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量；

期望电厂能耗确定模块，所述期望电厂能耗确定模块用于基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗；

目标电厂能耗获得模块，所述目标电厂能耗获得模块用于基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗；

电厂控制参数集获得模块，所述电厂控制参数集获得模块用于当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；

优化控制参数集获得模块，所述优化控制参数集获得模块用于以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集；

电厂能耗控制模块，所述电厂能耗控制模块用于根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制。

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：

本申请通过确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂，对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量，预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量，基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗，基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗，当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集，以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集，根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制，解决了现有电厂能耗控制存在的发电数据采集不够智能准确，电厂能源配置及调度不够合理和全面，进而导致电厂能耗控制效果不佳的技术问题，从而达到更智能、准确地对电厂能耗进行协调控制的技术效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的基于能源互联网的电厂能耗控制方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的基于能源互联网的电厂能耗控制方法中获取区域实时发电量的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的基于能源互联网的电厂能耗控制的系统结构示意图；

附图标记说明：目标发电厂确定模块10，区域实时发电量获得模块20，能源实时使用量获得模块30，期望电厂能耗确定模块40，目标电厂能耗获得模块50，电厂控制参数集获得模块60，优化控制参数集获得模块70；电厂能耗控制模块。

具体实施方式

本申请实施例提供了基于能源互联网的电厂能耗控制方法，解决了现有电厂能耗控制存在的发电数据采集不够智能准确，电厂能源配置及调度不够合理和全面，进而导致电厂能耗控制效果不佳的技术问题。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请的部分实施例，而并非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

需要说明的是，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了基于能源互联网的电厂能耗控制的方法，所述方法包括：

确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂；

优选的，确定一个目标区域，识别出并获取所述目标区域内的多个发电厂，其中，根据需要控制的范围要求确定目标区域，有助于更有针对性地制定能耗控制策略，识别并获取所有的发电厂，所述目标区域内可能包含不同类型、大小的电厂，例如，火力发电厂、风电厂、水电站、核电站等，通过获取的不同电厂，初步了解所述目标区域的能源消耗和电量产能。

对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；

优选的，通过采集所述多个目标发电厂的发电数据，并对这些数据进行整合分析，获得所述目标区域在特定时间段内的实时发电量，其中，所述发电数据采集是指通过各目标电厂的监测设备、传感器和数据采集系统实时采集目标发电厂的发电数据，发电数据可能包括发电量、电机组输出功率、能源消耗量、发电厂关键设备(如锅炉、汽轮机)的温度和压力等，其中，所述能源消耗量是指发电过程中能源所消耗的量，如火力发电厂消耗煤炭、石油或天然气，水电站是水流通过电站产生的势能，光伏发电所利用的太阳能等，所述区域实时发电量指的是通过整合所述目标区域内多个发电厂的发电量，累加计算获得的该目标区域在特定时间段内的总发电量，直观反映了所述目标区域的电力供应情况。

进一步的，如图2所示，对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量之前，还包括：

在所述多个目标发电厂布设传感器网络，得到多个目标传感网络；

对所述多个目标传感网络进行集成，构建所述目标区域的目标能源互联网；

根据多个目标传感网络分别对多个目标发电厂进行发电数据采集，得到多个发电厂实时发电量；

基于所述目标能源互联网将多个发电厂实时发电量进行汇总，得到区域实时发电量。

优选的，在所述多个目标发电厂布设传感器网络，得到多个目标传感网络，再对所述多个目标传感网络进行集成，构建所述目标区域的目标能源互联网，然后根据多个目标传感网络分别对多个目标电厂进行发电数据采集，得到多个发电厂实时发电量，最后基于所述目标能源互联网将多个发电厂实时发电量进行汇总，得到区域实时发电量，其中，所述多个目标传感网络指的是在多个目标发电厂内部布设传感器，通过传感器监测收集各种参数和指标数据，并将这些数据连接整合的一个传感网络，所述传感器网络指的是每个发电厂内的一组传感器所组成的网络，可能为一个或多个类型及数量传感器，例如，温度传感器、湿度传感器、压力传感器、电流传感器等，对发电厂各个环节和设备的运行状态进行监测，包括风电机组、锅炉、汽轮机等，所述目标能源互联网指的是将所述多个目标发电厂的传感网络进行集成整合，形成的统一的能源数据网络，根据所述多个目标传感网络分别对相应的目标发电厂进行发电数据的采集，得到多个发电厂的实时发电量，以实现目标区域内的多个发电厂的能耗信息和发电量的共享、协调和优化，最后基于所述目标能源互联网将多个发电厂实时发电量进行求和汇总，最终得到所述目标区域的区域实时发电量。

优选的，将所述多个目标传感网络进行集成，构建所述目标区域的目标能源互联网，具体而言，将多个目标发电厂的传感网络进行连接和集成，实现发电数据和能耗数据的互联互通，例如，统一传感器之间的通信协议和数据格式等，然后整合发电厂传感网络内的不同传感器监测数据，提取有效的能源使用信息，通过联合管理多个发电厂，实现能源的智能调度和合理分配，基于所述目标能源互联网，将分析和优化结果应用于能耗控制系统，提供实时的控制决策，实现能耗控制的稳定性和可靠性。

预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量；

优选的，预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量，其中，所述能源使用计算模型指的是一种用于基于能源使用的相关数据变量和环境影响因素，利用机器学习算法，对能源的具体使用消耗情况进行计算的统计模型，通过模型的运算分析，可以获取目标区域的能源实时使用量，所述能源实时使用量指的是在目标区域的特定时间段内能源实际使用消耗的数量，所述能源实时使用量的表示取决于不同的电厂能源类型，例如，火力发电厂中，石油和煤气的使用量以容量单位立方米(m³)或升(L)来表示、煤炭用量以吨或千克(kg)来表示，水电站的能源使用量即通过电站的水量通常以立方米(m³)来表示，光伏发电的太阳能的使用量是太阳辐射到单位面积上的能量，通常以单位面积的瓦特衡量，如每平方米的太阳辐射为1000瓦，最终初步得出的区域实时发电量可以用于电力系统的运行调度和能源分配。

进一步的，构建能源使用计算模型，方法包括：

确定多个目标发电厂中的所有发电厂类型，得到多个发电厂类型；

分别对多个发电厂类型构建能源使用计算通道，得到多个能源使用计算通道；

将所述多个能源使用计算通道进行集成，得到能源使用计算模型。

优选的，确定识别到的多个目标发电厂中的所有发电厂的使用能源的类型，得到多个发电厂类型，其中，所述发电厂类型可能包括但不限于以煤炭、石油或天然气为燃料驱动汽轮机发电的火力发电厂，核聚变或裂变反应释放能量驱动蒸汽轮机发电的核电站，水流产生的势能驱动涡轮发电机发电的水电站，风力驱动风力发电机组发电的风电厂，将太阳能转化为电能的光伏发电，潮汐能转换为电能的潮汐能发电厂，分别对所述多个不同类型的发电厂构建能源使用计算通道，得到所述多个能源使用计算通道，其中，所述能源使用计算通道指的是计算和分析目标电厂能源使用量的数据通道，使用不同类型能源的多个发电厂有对应的多个能源使用计算通道，每种类型的发电厂的能源使用的计算方式不一样，例如，火力发电厂对应的能源使用计算通道计算所用燃料(煤炭、石油或天然气)的多少、水力发电厂对应的能源使用计算通道计算通过的水流量、核电站对应的能源使用计算通道计算核聚变或裂变产生的能量、光伏发电对应的能源使用计算通道计算单位面积的太阳能辐射量，最后将所述多个能源使用计算通道进行集成，最终得到所述能源使用计算模型，可以对目标区域内各个类型电厂的能耗进行智能计算和分析，进而优化能源配置、降低电厂的能源消耗。

进一步的，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量，方法包括：

遍历多个目标发电厂，确定第一目标发电厂与第一发电厂类型；

基于所述目标能源互联网读取第一目标发电厂的能源数据，得到第一目标能源数据；

将所述第一目标发电厂、第一发电厂类型、第一目标能源数据输入能源使用计算模型中；

能源使用计算模型基于所述第一发电厂类型在多个能源使用计算通道中调取第一能源使用计算通道；

将所述第一目标发电厂与所述第一目标能源数据输入第一能源使用计算通道中，得到第一能源实时使用量；

将第一能源实时使用量加和到能源实时使用量中。

优选的，遍历多个目标发电厂，确定第一目标发电厂与第一发电厂类型，基于所述目标能源互联网读取第一目标发电厂的能源数据，得到第一目标能源数据，其中，所述第一目标发电厂是指在遍历多个目标发电厂后确定的一个发电厂，根据所述第一发电厂的属性特征确定所述第一发电厂类型，例如，如果所述第一目标发电厂采用煤炭为燃料发电，则可归类为火力发电厂，所述第一目标发电厂的能源数据是指发电厂能源的使用量等，例如，火力发电厂的使用煤炭、石油或天然气的量，将所述第一目标发电厂、第一发电厂类型、第一目标能源数据输入能源使用计算模型中，能源使用计算模型基于所述第一发电厂类型在多个能源使用计算通道中调取第一能源使用计算通道，例如，以煤炭为燃料的火力发电厂调取对应的火力发电能源使用计算通道，将所述第一目标发电厂与所述第一目标能源数据输入第一能源使用计算通道中，得到第一能源实时使用量，所述第一能源实时使用量是指计算出的以煤炭为燃料的所述第一目标火力发电厂所用的煤炭的量，将所述第一能源实时使用量加和到能源实时使用量中，最终统计得到所述目标电厂的能源实时使用量，进而得到所述目标区域的能源实时使用量。

基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗；

优选的，基于上述所得的能源实时使用量的数据，确定所述目标区域电厂在特定时间内期望的能源消耗量，具体而言，将获取到的实时能源使用量历史数据进行数据清洗、整理和统计分析，再结合这一时间段内的其他环境影响因素，建立电厂能源消耗的预测模型，将所述能源实时使用量作为输入数据输入所述预测模型，用来预估电厂在未来特定时间段内的能源使用量结果，所述期望电厂能耗指的是根据预测模型的能源使用量输出结果和所需的能源消耗目标，设定的期望的电厂能耗，例如，根据季节、天气等对电厂的能源调度(包括调整供电系统参数、优化能源分配等)进行调节控制，以控制减少能源损耗。

进一步的，基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗，方法包括：

采集所述多个目标发电厂的历史能源使用量记录与历史电厂能耗记录；

以所述历史能源使用量记录与所述历史电厂能耗记录构建能耗预测模型；

将所述能源实时使用量输入所述能耗预测模型中，得到期望电厂能耗。

优选的，采集所述多个目标发电厂的历史能源使用量记录与历史电厂能耗记录，并以所述历史能源使用量记录与所述历史电厂能耗记录构建能耗预测模型，其中，所述历史能源使用量记录指的是发电厂通过计量设备或传感器获取到的过去一段时间内的能源的使用量数据的记录，例如，过去每小时、每天或每月的能源使用量记录，所述历史电厂能耗记录指的是电厂过去一段时间内的能耗记录数据，将所述能源实时使用量输入所述能耗预测模型中，其中，所述能耗预测模型可以通过分析历史能源使用量和能耗记录的趋势和相关性等特征，预测电厂未来的某一段时间内的能源使用量和电厂能耗，再结合其他能耗情况(如供电、辅助设备和冷却系统)得到期望电厂能耗。

进一步的，以所述历史能源使用量记录与所述历史电厂能耗记录构建能耗预测模型，其方法包括：

在所述历史能源使用量记录中提取历史能源使用量，得到第一历史能源使用量；

基于所述第一历史能源使用量，在历史电厂能耗记录中确定第一历史电厂能耗；

对所述第一历史能源使用量进行理论能耗计算，得到第一期望电厂能耗；

设置容许偏差，基于所述容许偏差与所述第一期望电厂能耗构建第一期望能耗区间；

若所述第一历史电厂能耗处于所述第一期望能耗区间中，将第一历史能源使用量和第一历史电厂能耗添加至模型训练集中；

以所述模型训练集构建能耗预测模型。

优选的，在所述历史能源使用量记录中提取历史能源使用量，得到第一历史能源使用量，基于所述第一历史能源使用量，在历史电厂能耗记录中确定第一历史电厂能耗，其中，所述第一历史能源使用量指的是所述历史能源使用量记录中的某一个历史能源使用量，可能是过去某一天的能源使用量，所述第一历史电厂能耗指的是所述第一历史能源使用量对应的历史电厂能耗记录的电厂能耗，对所述第一历史能源使用量进行理论能耗计算，得到第一期望电厂能耗，其中，所述第一期望电厂能耗指的是根据理论计算方法和第一目标发电厂的历史能源使用量数据进行理论能耗计算，得出的在发电厂在特定时间段内预期的能耗量，设置容许偏差，基于所述容许偏差与所述第一期望电厂能耗构建第一期望能耗区间，其中，所述容许偏差指的是在所述期望电厂能耗基础上确定的合适的偏差范围，表示为绝对值或相对值，即在期望能耗上下浮动的量，所述第一期望能耗区间指的是基于所述容许偏差和第一期望电厂能耗得到的能耗区间，区间上限和下限通过在第一期望电厂能耗添加容许偏差确定，例如，假设第一期望电厂能耗为1000单位能量，容许偏差设置为50，则第一期望能耗区间的上限为1050(1000+50)单位能量，下限为950(1000-50)单位能量，当所述第一历史电厂能耗处于所述第一期望能耗区间中时，将第一历史能源使用量和第一历史电厂能耗添加至模型训练集中，以所述模型训练集构建能耗预测模型。

基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗；

当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；

以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集；

根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制。

优选的，基于所述目标区域的实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗，当所述目标电厂能耗不满足所述期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集，其中，所述目标电厂能耗指的是根据所述目标区域的实时发电量与能源的使用量计算得到的电厂能耗总量，所述多个电厂控制参数集指的是交互目标能源互联网后，获得的目标电厂的控制参数的集合，例如发电机组输出功率、能源消耗速率或发电设备的运行状态等，以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集，其中，所述优化控制参数集指的是以期望电厂能耗为优化目标，对多个电厂控制参数集进行协调控制优化，可以使用优化算法来搜索最佳的控制参数的集合，以此不断获得接近期望电厂能耗的目标电厂能耗控制参数集，并对所述目标发电厂进行协调和控制，进而达到实现降低电厂能耗的目的。

进一步的，以期望电厂能耗为优化目标，对多个电厂控制参数集进行协调控制优化，可能包括确定影响电厂能耗的可调节控制参数，例如发电容量、发电机输出功率等，然后将期望电厂能耗作为优化的目标函数，再根据要求确定约束条件，例如电网负荷、电厂运行限制等，使用优化算法运行整个优化过程并进行多次迭代寻优，获得一个或多个最佳的控制参数集，能够使得目标电厂能耗接近或达到期望的能耗水平，最后对所得优化控制参数集进行验证，最终获得最优的优化控制参数集对所述目标电厂能耗进行协调控制和优化。

进一步的，根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制，之后还包括：

获取协调控制后的实时能源使用量与实时电厂能耗；

将所述实时能源使用量输入所述能耗预测模型中，获取期望电厂能耗；

基于所述容许偏差与所述期望电厂能耗构建实时期望能耗区间；

若所述实时电厂能耗不满足所述实时期望能耗区间，生成参数优化指令；

根据所述参数优化指令对所述优化控制参数集进行二次优化。

优选的，获取协调控制后的实时能源使用量与实时电厂能耗，将所述实时能源使用量输入所述能耗预测模型中，获取期望电厂能耗，基于所述容许偏差与所述期望电厂能耗构建实时期望能耗区间，具体而言，获取经过第一次协调控制后的实时能源使用量和实时电厂能耗并输入所述能耗预测模型中，得到所述期望电厂能耗，再基于上述步骤构建得到实时期望能耗区间，当所述实时电厂能耗还未处于所述实时期望能耗区间时，生成参数优化指令，其中，所述参数优化指令指的是基于能耗偏差和电厂能耗区间范围的分析，生成的相应的参数优化指令，例如，调整发电容量、优化能源使用过程、改变设备运行模式或调整发电机组的输出功率等来优化控制参数，最后再根据所述参数优化指令对所述优化控制参数集进行二次优化，直至获得一个或多个最佳的控制参数集，能够使得目标电厂能耗接近或达到期望的能耗水平，以达到控制电厂能耗的目的。

综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：

本申请实施例通过确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂，对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量，预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量，基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗，基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗，当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集，以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集，根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制，解决了现有电厂能耗控制存在的发电数据采集不够智能准确，电厂能源配置及调度不够合理和全面，进而导致电厂能耗控制效果不佳的技术问题，从而达到更智能、准确地对电厂能耗进行协调控制的技术效果。

实施例二

基于与前述实施例中基于能源互联网的电厂能耗控制方法相同的发明构思，如图3所示，本申请提供了基于能源互联网的电厂能耗控制系统，本申请实施例中的系统与方法实施例基于同样的发明构思，其中，所述系统包括：

目标发电厂确定模块10，所述目标发电厂确定模块10用于确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂；

区域实时发电量获得模块20，所述区域实时发电量获得模块20用于对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；

能源实时使用量获得模块30，所述能源实时使用量获得模块30用于预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量；

期望电厂能耗确定模块40，所述期望电厂能耗确定模块40用于基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗；

目标电厂能耗获得模块50，所述目标电厂能耗获得模块50用于基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗；

电厂控制参数集获得模块60，所述电厂控制参数集获得模块60用于当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；

优化控制参数集获得模块70，所述优化控制参数集获得模块70用于以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集；

电厂能耗控制模块80，所述电厂能耗控制模块80用于根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制。

进一步的，所述区域实时发电量获得模块20还用于执行如下方法：

在所述多个目标发电厂布设传感器网络，得到多个目标传感网络；

对所述多个目标传感网络进行集成，构建所述目标区域的目标能源互联网；

根据多个目标传感网络分别对多个目标发电厂进行发电数据采集，得到多个发电厂实时发电量；

基于所述目标能源互联网将多个发电厂实时发电量进行汇总，得到区域实时发电量。

进一步的，所述能源实时使用量获得模块30还用于执行如下方法：

确定多个目标发电厂中的所有发电厂类型，得到多个发电厂类型；

分别对多个发电厂类型构建能源使用计算通道，得到多个能源使用计算通道；

将所述多个能源使用计算通道进行集成，得到能源使用计算模型。

进一步的，所述能源实时使用量获得模块30还用于执行如下方法：

遍历多个目标发电厂，确定第一目标发电厂与第一发电厂类型；

基于所述目标能源互联网读取第一目标发电厂的能源数据，得到第一目标能源数据；

将所述第一目标发电厂、第一发电厂类型、第一目标能源数据输入能源使用计算模型中；

能源使用计算模型基于所述第一发电厂类型在多个能源使用计算通道中调取第一能源使用计算通道；

将所述第一目标发电厂与所述第一目标能源数据输入第一能源使用计算通道中，得到第一能源实时使用量；

将第一能源实时使用量加和到能源实时使用量中。

进一步的，所述期望电厂能耗确定模块40还用于执行如下方法：

采集所述多个目标发电厂的历史能源使用量记录与历史电厂能耗记录；

以所述历史能源使用量记录与所述历史电厂能耗记录构建能耗预测模型；

将所述能源实时使用量输入所述能耗预测模型中，得到期望电厂能耗。

进一步的，所述期望电厂能耗确定模块40还用于执行如下方法：

在所述历史能源使用量记录中提取历史能源使用量，得到第一历史能源使用量；

基于所述第一历史能源使用量，在历史电厂能耗记录中确定第一历史电厂能耗；

对所述第一历史能源使用量进行理论能耗计算，得到第一期望电厂能耗；

设置容许偏差，基于所述容许偏差与所述第一期望电厂能耗构建第一期望能耗区间；

若所述第一历史电厂能耗处于所述第一期望能耗区间中，将第一历史能源使用量和第一历史电厂能耗添加至模型训练集中；

以所述模型训练集构建能耗预测模型。

进一步的，所述优化控制参数集获得模块70和所述电厂能耗控制模块80还用于执行如下方法：

获取协调控制后的实时能源使用量与实时电厂能耗；

将所述实时能源使用量输入所述能耗预测模型中，获取期望电厂能耗；

基于所述容许偏差与所述期望电厂能耗构建实时期望能耗区间；

若所述实时电厂能耗不满足所述实时期望能耗区间，生成参数优化指令；

根据所述参数优化指令对所述优化控制参数集进行二次优化。

需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.基于能源互联网的电厂能耗控制方法，其特征在于，所述方法包括：

确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂；

对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；

预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量；

基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗；

基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗；

当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；

以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集；

根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量之前，还包括：

在所述多个目标发电厂布设传感器网络，得到多个目标传感网络；

对所述多个目标传感网络进行集成，构建所述目标区域的目标能源互联网；

根据多个目标传感网络分别对多个目标发电厂进行发电数据采集，得到多个发电厂实时发电量；

基于所述目标能源互联网将多个发电厂实时发电量进行汇总，得到区域实时发电量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建能源使用计算模型，包括：

确定多个目标发电厂中的所有发电厂类型，得到多个发电厂类型；

分别对多个发电厂类型构建能源使用计算通道，得到多个能源使用计算通道；

将所述多个能源使用计算通道进行集成，得到能源使用计算模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量，包括：

遍历多个目标发电厂，确定第一目标发电厂与第一发电厂类型；

基于所述目标能源互联网读取第一目标发电厂的能源数据，得到第一目标能源数据；

将所述第一目标发电厂、第一发电厂类型、第一目标能源数据输入能源使用计算模型中；

能源使用计算模型基于所述第一发电厂类型在多个能源使用计算通道中调取第一能源使用计算通道；

将所述第一目标发电厂与所述第一目标能源数据输入第一能源使用计算通道中，得到第一能源实时使用量；

将第一能源实时使用量加和到能源实时使用量中。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗，包括：

采集所述多个目标发电厂的历史能源使用量记录与历史电厂能耗记录；

以所述历史能源使用量记录与所述历史电厂能耗记录构建能耗预测模型；

将所述能源实时使用量输入所述能耗预测模型中，得到期望电厂能耗。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，以所述历史能源使用量记录与所述历史电厂能耗记录构建能耗预测模型，包括：

在所述历史能源使用量记录中提取历史能源使用量，得到第一历史能源使用量；

基于所述第一历史能源使用量，在历史电厂能耗记录中确定第一历史电厂能耗；

对所述第一历史能源使用量进行理论能耗计算，得到第一期望电厂能耗；

设置容许偏差，基于所述容许偏差与所述第一期望电厂能耗构建第一期望能耗区间；

若所述第一历史电厂能耗处于所述第一期望能耗区间中，将第一历史能源使用量和第一历史电厂能耗添加至模型训练集中；

以所述模型训练集构建能耗预测模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制，之后还包括：

获取协调控制后的实时能源使用量与实时电厂能耗；

将所述实时能源使用量输入所述能耗预测模型中，获取期望电厂能耗；

基于所述容许偏差与所述期望电厂能耗构建实时期望能耗区间；

若所述实时电厂能耗不满足所述实时期望能耗区间，生成参数优化指令；

根据所述参数优化指令对所述优化控制参数集进行二次优化。

8.基于能源互联网的电厂能耗控制系统，其特征在于，所述系统包括：

目标发电厂确定模块，所述目标发电厂确定模块用于确定目标区域，对所述目标区域中的发电厂进行识别，获取多个目标发电厂，其中，所述多个目标发电厂包含多种类型的发电厂；

区域实时发电量获得模块，所述区域实时发电量获得模块用于对所述多个目标发电厂进行发电数据采集，获取区域实时发电量；

能源实时使用量获得模块，所述能源实时使用量获得模块用于预先构建能源使用计算模型，基于所述能源使用计算模型对所述目标区域的能源使用进行统计，获取能源实时使用量；

期望电厂能耗确定模块，所述期望电厂能耗确定模块用于基于所述能源实时使用量确定期望电厂能耗；

目标电厂能耗获得模块，所述目标电厂能耗获得模块用于基于所述区域实时发电量与所述能源实时使用量，获取目标电厂能耗；

电厂控制参数集获得模块，所述电厂控制参数集获得模块用于当所述目标电厂能耗不满足期望电厂能耗时，交互目标能源互联网，获得多个电厂控制参数集；

优化控制参数集获得模块，所述优化控制参数集获得模块用于以所述期望电厂能耗为优化目标，对所述多个电厂控制参数集进行协调控制优化，获取多个优化控制参数集；

电厂能耗控制模块，所述电厂能耗控制模块用于根据所述多个优化控制参数集对所述多个目标发电厂进行协调控制。