本申請涉及能源調(diào)控，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化是指通過整合多種能源供應方式（如電力、天然氣、可再生能源等），結(jié)合先進的信息技術(shù)和管理策略，實現(xiàn)能源系統(tǒng)的高效運行與節(jié)能減排目標的過程。這種系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶需求和外部環(huán)境變化靈活調(diào)整能源供給結(jié)構(gòu)，提高能源利用效率，減少能源浪費，同時降低環(huán)境污染和碳排放，對于推動可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。然而，在動態(tài)運行環(huán)境中，由于能源需求波動和供給不穩(wěn)定性的存在，該方法面臨預測準確性的挑戰(zhàn)。具體而言，能源需求可能因天氣、時間和用戶行為等因素而突然變化，而能源供應也可能受到資源供應量和設(shè)備狀態(tài)等影響，這些不確定因素使得基于歷史數(shù)據(jù)的預測模型難以準確預測未來的需求和供應情況，從而影響節(jié)能優(yōu)化的效果。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本公開實施例提供了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，至少部分解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題。

2、本申請的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，包括：

3、獲取多源綜合能源系統(tǒng)的實時運行數(shù)據(jù)，包括能源需求、供給、環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)信息；

4、利用歷史運行數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，構(gòu)建能源需求和供給的預測模型；

5、利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析預測模型的誤差，識別影響預測準確性的關(guān)鍵因素；

6、根據(jù)關(guān)鍵因素調(diào)整預測模型參數(shù)，提高預測精度；

7、基于優(yōu)化后的預測模型，制定多源綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度策略；

8、實施并評估所述調(diào)度策略的節(jié)能效果，優(yōu)化系統(tǒng)運行。

9、根據(jù)一個實施例，還包括：

10、基于優(yōu)化后的預測模型，實時監(jiān)測系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，識別能源需求波動和供給不穩(wěn)定的時段；

11、在識別到能源需求波動時，調(diào)整預測模型的參數(shù)，減少因需求變化帶來的誤差；

12、在識別到供給不穩(wěn)定時，調(diào)整預測模型的參數(shù)，提高預測的穩(wěn)定性；

13、定期更新預測模型，確保其適應動態(tài)運行環(huán)境中的變化。

14、根據(jù)一個實施例，所述基于優(yōu)化后的預測模型，實時監(jiān)測系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，識別能源需求波動和供給不穩(wěn)定的時段包括：

15、實時采集系統(tǒng)中的能源需求數(shù)據(jù)和供給數(shù)據(jù)；

16、計算能源需求的變化率，若變化率超過閾值r1，則認定為需求波動；

17、計算供給的變化率，若變化率超過閾值r2，則認定為供給不穩(wěn)定；

18、如果δd>r1?或?δs>r2，則系統(tǒng)進入預警狀態(tài)，其中δd為能源需求的變化率，表示需求變化的大小，r1為設(shè)定的需求變化率閾值，δs為供給的變化率，表示供給變化的大小，r2為設(shè)定的供給變化率閾值。

19、根據(jù)一個實施例，所述在識別到能源需求波動時，調(diào)整預測模型的參數(shù)，減少因需求變化帶來的誤差包括：

20、調(diào)整預測模型的學習率α，使其更快地適應需求變化；

21、增加預測模型的權(quán)重λ1，增強對需求波動的敏感性；

22、減少平滑系數(shù)β，降低過去數(shù)據(jù)的影響；

23、如果δd>r1，則調(diào)整后的參數(shù)滿足α?=?α?+?δd?×?β，其中α為學習率，δd為能源需求的變化率，β為平滑系數(shù)。

24、根據(jù)一個實施例，所述在識別到供給不穩(wěn)定時，調(diào)整預測模型的參數(shù)，提高預測的穩(wěn)定性包括：

25、減少預測模型的學習率α，防止過度擬合；

26、增加平滑系數(shù)β，使預測結(jié)果更加平穩(wěn)；

27、減少權(quán)重λ1，減弱對瞬時供給波動的敏感性；

28、如果δs>r2，則調(diào)整后的參數(shù)滿足β?=?β?+?δs?×?α，其中β為平滑系數(shù)，δs為供給的變化率，α為學習率。

29、根據(jù)一個實施例，所述定期更新預測模型，確保其適應動態(tài)運行環(huán)境中的變化包括：

30、每隔固定時間t，收集最新的運行數(shù)據(jù)；

31、重新訓練預測模型，更新模型參數(shù)；

32、比較新舊模型的預測精度，選擇精度更高的模型；

33、如果精度提升δp>p1，則更新預測模型，其中δp為預測精度的提升，p1為設(shè)定的精度提升閾值。

34、根據(jù)一個實施例，還包括：

35、定期評估預測模型的性能，計算預測誤差ε；

36、調(diào)整預測模型的參數(shù)，減少誤差；

37、保存最優(yōu)模型參數(shù)，以便未來使用；

38、如果ε>ε1，則調(diào)整后的參數(shù)滿足θ?=?θ?α?×?ε，其中ε為預測誤差，θ為模型參數(shù)，α為學習率，ε1為設(shè)定的誤差閾值。

39、根據(jù)一個實施例，還包括：

40、對預測模型的性能進行實時監(jiān)控，記錄預測誤差的歷史數(shù)據(jù)；

41、通過統(tǒng)計分析歷史數(shù)據(jù)，調(diào)整閾值參數(shù)r1和r2；

42、根據(jù)實際運行情況，優(yōu)化閾值設(shè)定，提高預警準確率；

43、如果連續(xù)n次監(jiān)測結(jié)果顯示預測誤差ε均超過ε1，則調(diào)整閾值r1?=?r1?+?k1?×?ε1和?r2?=?r2?+?k2?×?ε1，其中k1和k2為調(diào)整系數(shù)，用于動態(tài)調(diào)整閾值。

44、本公開實施例提供了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，包括：獲取多源綜合能源系統(tǒng)的實時運行數(shù)據(jù)，包括能源需求、供給、環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)信息；利用歷史運行數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，構(gòu)建能源需求和供給的預測模型；利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析預測模型的誤差，識別影響預測準確性的關(guān)鍵因素；根據(jù)關(guān)鍵因素調(diào)整預測模型參數(shù)，提高預測精度；基于優(yōu)化后的預測模型，制定多源綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度策略；實施并評估所述調(diào)度策略的節(jié)能效果，優(yōu)化系統(tǒng)運行。通過本公開實施例的方案，能夠解決在動態(tài)運行環(huán)境中，由于能源需求波動和供給不穩(wěn)定性導致出現(xiàn)的預測準確性問題。

技術(shù)特征：

1.一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述基于優(yōu)化后的預測模型，實時監(jiān)測系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，識別能源需求波動和供給不穩(wěn)定的時段包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述在識別到能源需求波動時，調(diào)整預測模型的參數(shù)，減少因需求變化帶來的誤差包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述在識別到供給不穩(wěn)定時，調(diào)整預測模型的參數(shù)，提高預測的穩(wěn)定性包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述定期更新預測模型，確保其適應動態(tài)運行環(huán)境中的變化包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，還包括：

技術(shù)總結(jié)
本公開實施例提供了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的多源綜合能源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，包括：獲取多源綜合能源系統(tǒng)的實時運行數(shù)據(jù)，包括能源需求、供給、環(huán)境參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)信息；利用歷史運行數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，構(gòu)建能源需求和供給的預測模型；利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析預測模型的誤差，識別影響預測準確性的關(guān)鍵因素；根據(jù)關(guān)鍵因素調(diào)整預測模型參數(shù)，提高預測精度；基于優(yōu)化后的預測模型，制定多源綜合能源系統(tǒng)的調(diào)度策略；實施并評估所述調(diào)度策略的節(jié)能效果，優(yōu)化系統(tǒng)運行。通過本公開實施例的方案，能夠解決在動態(tài)運行環(huán)境中，由于能源需求波動和供給不穩(wěn)定性導致出現(xiàn)的預測準確性問題。

技術(shù)研發(fā)人員：王克溫,李博,郭宏杰,侯加科,竇鵬超
受保護的技術(shù)使用者：北京一控系統(tǒng)技術(shù)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/6