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一种综合能源系统多能需求典型场景生成方法及

2020-03-30 13:34能源百科 人已围观

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  该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南方电网科学研究院有限责任公司,未经南方电网科学研究院有限责任公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】

  本发明公开了一种综合能源系统多能需求典型场景生成方法及装置,该方法包括:S1:获取到各天的多能需求负荷向量,得到向量集合;S2:若获取迭代指令,则执行S3,若获取评估指令,则执行S4;S3:在每一次迭代中,在向量集合中确定相应个数的聚类中心,直至判断当前次迭代的聚类误差平方与上一次迭代的聚类误差平方之差小于预设值,则确定当前次迭代的所有聚类中心为典型场景;S4:获取聚类中心个数的取值范围,在取值范围中,根据各个取值在向量集合中确定相应个数的聚类中心,并计算各个取值对应的集群评估指标,确定最小集群评估指标对应的所有聚类中心为典型场景。通过本发明的方法生成的典型场景,能够全面、准确地对综合能源系统进行分析。

  本发明涉及综合能源系统领域,尤其涉及一种综合能源系统多能需求典型场景生成方法及装置。

  综合能源系统涉及电、热、冷、气等多种能源的生产、转移和消费。在综合能源系统规划阶段和运营模式设计阶段等均需要对其开展大量的仿真计算分析,能够刻画综合能源系统多能需求的典型场景是这些仿真计算分析必要输入数据。

  然而,如果对全年的负荷数据都做分析,会极大增加计算负担且不具有普遍代表性。多场景分析技术通过数据分析减少相应时间尺度内的相似场景,有效地提取了若干个典型日场景,收敛效果较好,避免了繁琐的计算,减轻了系统计算分析的负担。

  目前对用电负荷的场景构建的方法已经较为成熟,主要通过“丰大、丰小、枯大、枯小”或“夏大、夏小、冬大、冬小”等极端场景作为仿真模型的输入,来分析电力系统在不同负荷场景下面临的问题,但是这种方式考虑问题过于保守,对于追求经济效益为主的综合能源系统仅在分析极端事件下系统运行稳定性和可靠性方面较为合适,但对长期的运行模拟和经济性分析并不适用,难以得到概率上贴近实际的解。

  本发明实施例提供了一种综合能源系统多能需求典型场景生成方法及装置,能够生成用于对综合能源系统进行全面可靠分析的典型场景。

  根据本发明的一个方面,提供一种综合能源系统多能需求典型场景生成方法,包括:

  S3:在每一次迭代中,在所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,直至判断当前次迭代的聚类误差平方与上一次迭代的聚类误差平方之差小于预设值,则确定当前次迭代的所有聚类中心为典型场景;

  S4:获取聚类中心个数的取值范围,在所述取值范围中,根据各个取值在所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,并计算各个取值对应的集群评估指标,确定最小集群评估指标对应的所有聚类中心为典型场景。

  优选地,所述多能需求负荷向量由一天中各个时段的燃气轮机供热量、用户电负荷和园区用冷需求组成。

  优选地,所述在每一次迭代中,庆余年如何看全集在所有所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,直至判断当前次迭代的聚类误差平方与上一次迭代的聚类误差平方之差小于预设值,则确定当前次迭代的所有聚类中心为典型场景具体包括:

  S31:初始化迭代次数N=1,在所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,并对聚类中心进行更新,再对更新后的聚类中心进行计算第N次迭代的聚类误差平方;

  S32:令迭代次数N=N+1,在所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,并对聚类中心进行更新,再对更新后的聚类中心进行计算第N次迭代的聚类误差平方;

  S33:判断当前次迭代的聚类误差平方与上一次迭代的聚类误差平方之差是否小于预设值,若不小于,则重新执行S32,若小于,则执行S34;

  式中,K为每一次迭代对应的聚类中心个数,nj为第j类的多能需求负荷向量个数,mj为对第j类的聚类中心进行更新得到的聚类中心,xi为第j类的第i个多能需求负荷向量。

  T2:确定与第i个多能需求负荷向量相关的所有距离,并按从小到大进行排序,取第M个距离作为第i个多能需求负荷向量的密度参数;

  T3:令i=i+1,重新执行步骤T2,直至确定所有多能需求负荷向量的密度参数;

  T4:将所有多能需求负荷向量按密度参数从小到大进行排序,在所有向量中按排序取预置比例的向量,得到高密度向量集合;

  T6:在所述高密度向量集合中,计算各个向量与各个已确定的聚类中心之间的距离,取与已确定的各个所述聚类中心对应的最小距离,在所有最小距离中取最大值,将最大值对应的多能需求负荷向量增添为新的聚类中心;

  T7:判断聚类中心的个数是否等于K,若不等于,则重新执行T6,若等于,则结束。

  式中,Si表示第i个聚类内向量的分散程度,Sj表示第j个聚类内向量的分散程度,dij表示第i个聚类和第j个聚类之间的距离,K值为聚类个数,Ci为第i个聚类,ni为第i个聚类的向量个数。

  根据本发明的另一方面,提供一种综合能源系统多能需求典型场景生成装置,包括:

  第二获取模块,用于若获取迭代指令,则触发第一确定模块,若获取评估指令,则触发第二确定模块;

  第一确定模块,用于在每一次迭代中,在所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,直至判断当前次迭代的聚类误差平方与上一次迭代的聚类误差平方之差小于预设值,则确定当前次迭代的所有聚类中心为典型场景;

  第二确定模块,用于获取聚类中心个数的取值范围,在所述取值范围中,根据各个取值在所述向量集合中确定相应个数的聚类中心,并计算各个取值对应的集群评估指标,确定最小集群评估指标对应的所有聚类中心为典型场景。

  根据本发明的另一方面,提供一种综合能源系统多能需求典型场景生成装置,包括:存储器,以及耦接至所述存储器的处理器;

  所述处理器被配置为基于存储在所述存储器设备中的指令,执行如以上所述的综合能源系统多能需求典型场景生成方法。

  根据本发明的另一方面,提供一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现以上所述的综合能源系统多能需求典型场景生成方法。

  G06K9-00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置

  G06K9-18 .应用具有附加代码标记或含有代码标记的打印字符的,例如,由不同形状的各个笔画组成的,而且每个笔画表示不同的代码值的字符

  G06K9-36 .图像预处理,即无须判定关于图像的同一性而进行的图像信息处理

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