本發(fā)明涉及負(fù)荷管理優(yōu)化，特別是基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，隨著全球能源需求的快速增長(zhǎng)和分布式能源技術(shù)的不斷發(fā)展，園區(qū)能源管理逐漸成為智能電網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)研究的重要方向。在鏈園（多個(gè)園區(qū)協(xié)同的復(fù)雜用能環(huán)境）中，由于不同園區(qū)的負(fù)荷特性、設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境參數(shù)差異顯著，對(duì)能源負(fù)荷進(jìn)行高效管理和優(yōu)化調(diào)度的需求愈發(fā)迫切。傳統(tǒng)的園區(qū)能源管理方法通常依賴(lài)于靜態(tài)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和單一園區(qū)的獨(dú)立優(yōu)化策略，這些方法在應(yīng)對(duì)鏈園間復(fù)雜的能源交互關(guān)系時(shí)存在顯著局限性。例如，單一園區(qū)的負(fù)荷管理方法無(wú)法充分利用園區(qū)間的余電共享和協(xié)同調(diào)控潛力，同時(shí)，傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法在處理非線(xiàn)性負(fù)荷波動(dòng)和復(fù)雜時(shí)序特性時(shí)存在較大誤差。

2、此外，由于園區(qū)負(fù)荷調(diào)度通常受到地理分布、能源流通限制以及時(shí)間依賴(lài)特性的多重影響，現(xiàn)有技術(shù)在如何構(gòu)建跨園區(qū)的能源協(xié)同網(wǎng)絡(luò)以及設(shè)計(jì)適應(yīng)多場(chǎng)景負(fù)荷需求的優(yōu)化策略方面仍存在明顯的研究空白。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于現(xiàn)有鏈園用能負(fù)荷管理技術(shù)在處理復(fù)雜能源交互和時(shí)間依賴(lài)性負(fù)荷優(yōu)化方面存在的問(wèn)題，提出了本發(fā)明基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

2、因此，本發(fā)明所要解決的問(wèn)題在于如何生成精準(zhǔn)且高效的分布式調(diào)度策略。

3、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明提供了基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其包括，收集多個(gè)鏈園的實(shí)時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)信息以及環(huán)境參數(shù)，并通過(guò)多源特征融合技術(shù)構(gòu)建負(fù)荷特性向量；基于鏈園之間的負(fù)荷相似性和地理分布特性，利用圖結(jié)構(gòu)模型對(duì)鏈園節(jié)點(diǎn)間的能源交互和關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行建模，形成協(xié)同負(fù)荷網(wǎng)絡(luò)；針對(duì)鏈園用能負(fù)荷的時(shí)間依賴(lài)特性，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間分段技術(shù)，將負(fù)荷曲線(xiàn)按照時(shí)序分段并引入時(shí)間加權(quán)系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)；設(shè)計(jì)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化聚類(lèi)算法，將負(fù)荷聚類(lèi)與優(yōu)化目標(biāo)相結(jié)合，形成綜合優(yōu)化函數(shù)，采用混合優(yōu)化算法求解不同場(chǎng)景下的最優(yōu)聚類(lèi)方案；根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果及鏈園之間的負(fù)荷協(xié)同關(guān)系，定義分布式調(diào)度優(yōu)先級(jí)規(guī)則，結(jié)合所述調(diào)度優(yōu)先級(jí)規(guī)則，生成適應(yīng)場(chǎng)景變化的分布式調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)鏈園間余電共享、需求響應(yīng)調(diào)控以及負(fù)荷峰谷均衡。

5、作為本發(fā)明所述基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述通過(guò)多源特征融合技術(shù)構(gòu)建負(fù)荷特性向量包括：采用特征拼接方法，將負(fù)荷特性、設(shè)備狀態(tài)特性和環(huán)境特性融合為統(tǒng)一的特性向量：

6、，

7、其中，為負(fù)荷特性，為設(shè)備狀態(tài)特性，為環(huán)境特性；應(yīng)用降維算法對(duì)高維特性向量進(jìn)行降維，去除冗余信息；構(gòu)建完成的負(fù)荷特性向量矩陣：

8、，

9、其中，m為鏈園數(shù)。

10、作為本發(fā)明所述基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述利用圖結(jié)構(gòu)模型對(duì)鏈園節(jié)點(diǎn)間的能源交互和關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行建模包括以下步驟：根據(jù)所述負(fù)荷特性向量構(gòu)建鏈園數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)集合，其中每個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)表示單個(gè)鏈園的負(fù)荷特性；基于數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的負(fù)荷特性向量，采用動(dòng)態(tài)加權(quán)余弦相似度度量鏈園間負(fù)荷相似性；利用鏈園的地理位置信息，構(gòu)建地理距離矩陣，矩陣元素表示任意兩個(gè)鏈園之間的地理距離，采用哈弗賽因公式計(jì)算；結(jié)合負(fù)荷相似性和地理距離，采用基于圖結(jié)構(gòu)的建模方法，構(gòu)建鏈園協(xié)同負(fù)荷網(wǎng)絡(luò)，其中節(jié)點(diǎn)表示鏈園數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)；邊的權(quán)重由負(fù)荷相似性和地理距離共同決定。

11、作為本發(fā)明所述基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：采用動(dòng)態(tài)加權(quán)余弦相似度度量鏈園間負(fù)荷相似性計(jì)算公式如下：

12、，

13、其中，和分別為鏈園?a?和鏈園?b?的第i維負(fù)荷特性，為對(duì)應(yīng)特性的權(quán)重，由特性的重要性動(dòng)態(tài)調(diào)整，n為負(fù)荷特性向量的維度數(shù)。

14、作為本發(fā)明所述基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述采用動(dòng)態(tài)時(shí)間分段技術(shù)，將負(fù)荷曲線(xiàn)按照時(shí)序分段并引入時(shí)間加權(quán)系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)包括以下步驟：結(jié)合鏈園的負(fù)荷特性向量和實(shí)時(shí)負(fù)荷曲線(xiàn)，按照時(shí)間粒度劃分日負(fù)荷數(shù)據(jù)；對(duì)每個(gè)時(shí)間分段賦予時(shí)間加權(quán)系數(shù)以突出關(guān)鍵時(shí)段的影響，并對(duì)每個(gè)時(shí)間分段內(nèi)的負(fù)荷數(shù)據(jù)，提取負(fù)荷特性向量；利用提取的分段負(fù)荷特性向量，構(gòu)建用于動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的輸入矩陣：

15、，

16、其中，矩陣行表示不同時(shí)間分段；矩陣列表示分段負(fù)荷特性的維度，保證動(dòng)態(tài)聚類(lèi)輸入數(shù)據(jù)的完整性；基于輸入矩陣采用時(shí)間序列聚類(lèi)算法執(zhí)行動(dòng)態(tài)聚類(lèi)。

17、作為本發(fā)明所述基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述設(shè)計(jì)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化聚類(lèi)算法，將負(fù)荷聚類(lèi)與優(yōu)化目標(biāo)相結(jié)合包括以下步驟：基于動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的輸出結(jié)果，定義多目標(biāo)優(yōu)化聚類(lèi)的目標(biāo)函數(shù)；對(duì)所述目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)整合，形成綜合優(yōu)化函數(shù)；采用混合優(yōu)化算法求解目標(biāo)函數(shù)；根據(jù)優(yōu)化后的聚類(lèi)結(jié)果，針對(duì)不同用能場(chǎng)景進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

18、作為本發(fā)明所述基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述優(yōu)化目標(biāo)包括負(fù)荷平衡性目標(biāo)、協(xié)同關(guān)聯(lián)性目標(biāo)和負(fù)荷波動(dòng)適應(yīng)性目標(biāo)。

19、第二方面，本發(fā)明提供了基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化系統(tǒng)，其包括數(shù)據(jù)采集與融合模塊，用于收集多個(gè)鏈園的實(shí)時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)信息以及環(huán)境參數(shù)，并通過(guò)多源特征融合技術(shù)構(gòu)建負(fù)荷特性向量；協(xié)同網(wǎng)絡(luò)建模模塊，用于基于鏈園之間的負(fù)荷相似性和地理分布特性，利用圖結(jié)構(gòu)模型對(duì)鏈園節(jié)點(diǎn)間的能源交互和關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行建模，形成協(xié)同負(fù)荷網(wǎng)絡(luò)；時(shí)間分段與聚類(lèi)模塊，用于針對(duì)鏈園用能負(fù)荷的時(shí)間依賴(lài)特性，采用動(dòng)態(tài)時(shí)間分段技術(shù)，將負(fù)荷曲線(xiàn)按照時(shí)序分段并引入時(shí)間加權(quán)系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)；優(yōu)化聚類(lèi)計(jì)算模塊，用于設(shè)計(jì)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化聚類(lèi)算法，將負(fù)荷聚類(lèi)與優(yōu)化目標(biāo)相結(jié)合，求解不同場(chǎng)景下的最優(yōu)聚類(lèi)方案；調(diào)度策略生成模塊，用于根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果及鏈園之間的負(fù)荷協(xié)同關(guān)系，生成分布式負(fù)荷調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)鏈園間余電共享、需求響應(yīng)調(diào)控以及負(fù)荷峰谷均衡。

20、第三方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的步驟。

21、第四方面，本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其中：所述計(jì)算機(jī)程序指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的步驟。

22、本發(fā)明有益效果為：本發(fā)明融合了負(fù)荷特性、設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境影響，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)與模型的深度集成；構(gòu)建了適應(yīng)時(shí)間依賴(lài)性的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)和場(chǎng)景自適應(yīng)的優(yōu)化策略，提升了系統(tǒng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適配能力；實(shí)現(xiàn)了鏈園間能源共享與負(fù)荷均衡，極大提高了區(qū)域能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保效益。

技術(shù)特征：

1.基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：所述通過(guò)多源特征融合技術(shù)構(gòu)建負(fù)荷特性向量包括：

3.如權(quán)利要求2所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：所述利用圖結(jié)構(gòu)模型對(duì)鏈園節(jié)點(diǎn)間的能源交互和關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行建模包括以下步驟：

4.如權(quán)利要求3所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：采用動(dòng)態(tài)加權(quán)余弦相似度度量鏈園間負(fù)荷相似性計(jì)算公式如下：

5.如權(quán)利要求4所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：所述采用動(dòng)態(tài)時(shí)間分段技術(shù)，將負(fù)荷曲線(xiàn)按照時(shí)序分段并引入時(shí)間加權(quán)系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)包括以下步驟：

6.如權(quán)利要求5所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：所述設(shè)計(jì)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化聚類(lèi)算法，將負(fù)荷聚類(lèi)與優(yōu)化目標(biāo)相結(jié)合包括以下步驟：

7.如權(quán)利要求6所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：所述優(yōu)化目標(biāo)包括負(fù)荷平衡性目標(biāo)、協(xié)同關(guān)聯(lián)性目標(biāo)和負(fù)荷波動(dòng)適應(yīng)性目標(biāo)。

8.基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化系統(tǒng)，基于權(quán)利要求1~7任一所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法，其特征在于：還包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~7任一所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的步驟。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于：所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1~7任一所述的基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了基于聚類(lèi)算法的鏈園用能負(fù)荷管理優(yōu)化方法及系統(tǒng)，涉及負(fù)荷管理優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域，包括收集多個(gè)鏈園的數(shù)據(jù)，通過(guò)多源特征融合技術(shù)構(gòu)建負(fù)荷特性向量；基于鏈園之間的負(fù)荷相似性和地理分布特性，利用圖結(jié)構(gòu)模型對(duì)鏈園節(jié)點(diǎn)間的能源交互和關(guān)聯(lián)特性進(jìn)行建模，形成協(xié)同負(fù)荷網(wǎng)絡(luò)；針對(duì)鏈園用能負(fù)荷的時(shí)間依賴(lài)特性，將負(fù)荷曲線(xiàn)按照時(shí)序分段并引入時(shí)間加權(quán)系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)；設(shè)計(jì)多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化聚類(lèi)算法，將負(fù)荷聚類(lèi)與優(yōu)化目標(biāo)相結(jié)合，求解不同場(chǎng)景下的最優(yōu)聚類(lèi)方案；根據(jù)聚類(lèi)結(jié)果及鏈園之間的負(fù)荷協(xié)同關(guān)系，生成適應(yīng)場(chǎng)景變化的分布式調(diào)度策略。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了鏈園間能源共享與負(fù)荷均衡，極大提高了區(qū)域能源系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性和環(huán)保效益。

技術(shù)研發(fā)人員：萬(wàn)方,孫昊,徐克祥,王帥,王惠,王偉娜,莫川,邵龍剛,李妍,張艷艷,武卓睿
受保護(hù)的技術(shù)使用者：國(guó)網(wǎng)山東省電力公司青島市即墨區(qū)供電公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2