[發(fā)明專利]一種能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生仿真系統(tǒng)及方法

在審

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• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111722540A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設計）人: 趙琦;王新迎;喬驥;陳盛;王天昊
• 申請（專利權(quán)）人: 中國電力科學研究院有限公司;國家電網(wǎng)有限公司;國網(wǎng)天津市電力公司
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02
• 代理公司: 北京中巡通大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11703
• 代理人: 李宏德

1.一種能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生仿真系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括：

物理層，用于獲取物理對象的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息；

感知通信層，用于根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息，確定物理對象的目標數(shù)據(jù)信息；其中，所述目標數(shù)據(jù)信息包括物理對象的量值信息、環(huán)境信息以及行為信息中的至少一種；

平臺執(zhí)行層，用于采用數(shù)字孿生的方式，根據(jù)所述目標數(shù)據(jù)信息，進行實時監(jiān)測以及確定運行控制策略；通過預測對能源互聯(lián)網(wǎng)的源荷進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果對控制策略進行修正。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述平臺執(zhí)行層，具體用于：

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的原理構(gòu)建仿真模型；利用所構(gòu)建的仿真模型，通過狀態(tài)感知算法、場景生成算法、用戶行為分析算法、面向可再生能源的概率神經(jīng)網(wǎng)絡算法以及深度強化學習算法，確定能源互聯(lián)網(wǎng)的多能流優(yōu)化方案；根據(jù)所述多能流優(yōu)化方案以及能源互聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務需要，對能源互聯(lián)網(wǎng)的源荷進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果對所述實時子系統(tǒng)的控制策略進行修正。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述平臺執(zhí)行層，具體用于構(gòu)建：光照一次能源模型、風力一次能源模型、冷熱電三聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)模型、風光儲互補系統(tǒng)模型以及用戶綜合負荷模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述平臺執(zhí)行層，具體用于：

通過運行控制模型、網(wǎng)絡拓撲模型和設備模型，以對所述目標數(shù)據(jù)信息進行模型運算；

根據(jù)所述運行控制模型、網(wǎng)絡拓撲模型和設備模型的模型運算結(jié)果，對所述能源互聯(lián)網(wǎng)進行實時監(jiān)測和實時控制。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述平臺執(zhí)行層，具體用于：

根據(jù)所述運行控制模型、網(wǎng)絡拓撲模型和設備模型的模型運算結(jié)果，對所述能源互聯(lián)網(wǎng)進行事件與報警處理。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述感知通信層，具體用于：

獲取物理對象的狀態(tài)數(shù)據(jù)、量值傳遞數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)以及行為追蹤數(shù)據(jù)的至少一種；以及，

通過預設傳輸方式，對所述狀態(tài)數(shù)據(jù)、量值傳遞數(shù)據(jù)、環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)以及行為追蹤數(shù)據(jù)的至少一種進行傳輸。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述感知通信層，具體用于預設的傳輸方式包括：星地5G融合光纖通信、高精度時頻同步組網(wǎng)通信、寬帶自組網(wǎng)以及本地微功率無線自組網(wǎng)中的至少一種。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述物理層，具體用于獲取的物理對象包括：源端可再生能源發(fā)電對象，具體包括電網(wǎng)、氣網(wǎng)以及熱網(wǎng)中的至少一種。

9.一種能源互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字孿生仿真方法，其特征在于，該方法包括：

獲取物理對象的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息；

根據(jù)所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息，確定物理對象的目標數(shù)據(jù)信息；其中，所述目標數(shù)據(jù)信息包括物理對象的量值信息、環(huán)境信息以及行為信息中的至少一種；

采用數(shù)字孿生的方式，根據(jù)所述目標數(shù)據(jù)信息，進行實時監(jiān)測以及確定運行控制策略；以及通過預測對能源互聯(lián)網(wǎng)的源荷進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果對控制策略進行修正。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的仿真方法，其特征在于，采用數(shù)字孿生的方式，根據(jù)所述目標數(shù)據(jù)信息，進行實時監(jiān)測以及確定運行控制策略；以及通過預測對源荷進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果對控制策略進行修正；其具體包括：

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的原理構(gòu)建仿真模型；

利用模型層所構(gòu)建的仿真模型，通過狀態(tài)感知算法、場景生成算法、用戶行為分析算法、面向可再生能源的概率神經(jīng)網(wǎng)絡算法以及深度強化學習算法，確定多能流優(yōu)化方案；

根據(jù)所述多能流優(yōu)化方案以及業(yè)務需要，對能源互聯(lián)網(wǎng)的源荷進行匹配，根據(jù)匹配的結(jié)果對控制策略進行修正。