[發(fā)明專利]一種針對(duì)園區(qū)小樣本數(shù)據(jù)的雙代理輔助搜索能量?jī)?yōu)化方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011279183.7
• 申請(qǐng)日: 2020-11-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112465198B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 曹一家;王雅慧;李勇;龍乙林;鄧有月;侯波
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q30/0201;G06Q50/06;G06N3/048;G06F30/27;G06F111/06;G06F111/08
• 代理公司: 廣州容大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44326
• 代理人: 潘素云

1.一種針對(duì)園區(qū)小樣本數(shù)據(jù)的雙代理輔助搜索能量?jī)?yōu)化方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1：設(shè)定智慧園區(qū)泛能站售冷、熱、電的收益最大、可再生能源利用率最高和用電峰谷差值最小三個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，并通過(guò)目標(biāo)加權(quán)將三個(gè)目標(biāo)統(tǒng)一成單目標(biāo)；

步驟2：根據(jù)智慧園區(qū)泛能站產(chǎn)能設(shè)備和園區(qū)負(fù)荷設(shè)備確定運(yùn)行等式和不等式約束條件；

步驟3：應(yīng)用拉丁超立方抽樣初始化智慧園區(qū)的測(cè)量終端收集到的數(shù)據(jù)Z_t＝L₁^t,L₂^t,…,L_N^t，其中L_j^t表示數(shù)據(jù)Z_t的第j個(gè)元素；

步驟4：再用調(diào)度方案函數(shù)h₁^t,h₂^t,…,h_N^t進(jìn)行評(píng)估，其中h_j^t表示調(diào)度方案函數(shù)的第j個(gè)元素；

步驟5：由初始數(shù)據(jù)建立小樣本數(shù)據(jù)庫(kù)S_t＝{(L₁^t,h₁^t),(L₂^t,h₁^t),…,(L_N^t,h_N^t)}，在此基礎(chǔ)上建立代理模型；

步驟6：以Kriging和RBF雙代理輔助搜索優(yōu)化算法作為優(yōu)化器執(zhí)行尋優(yōu)過(guò)程，在算法的終止條件未達(dá)成的情況下進(jìn)行全局和局部搜索尋優(yōu)；

步驟7：得到的當(dāng)前最優(yōu)解用調(diào)度方案函數(shù)進(jìn)行評(píng)估，得到的新的樣本點(diǎn)加入到原樣本庫(kù)；

步驟8：算法沒(méi)達(dá)到預(yù)設(shè)的終止條件時(shí)，繼續(xù)進(jìn)行迭代，當(dāng)達(dá)到預(yù)設(shè)的終止條件時(shí)，算法終止，輸出智慧園區(qū)多能協(xié)同能量?jī)?yōu)化問(wèn)題最優(yōu)解，得到泛能站和園區(qū)設(shè)備的能量?jī)?yōu)化方案；

步驟1中相關(guān)表達(dá)式如下：

基于權(quán)重函數(shù)的多目標(biāo)動(dòng)態(tài)非線性優(yōu)化函數(shù)通過(guò)目標(biāo)加權(quán)將三個(gè)目標(biāo)統(tǒng)一成單目標(biāo)非線性動(dòng)態(tài)優(yōu)化的簡(jiǎn)化表達(dá)式為(1)，其中A、B、C分別為不同的目標(biāo)函數(shù)，α、β、δ分別是不同目標(biāo)函數(shù)的加權(quán)系數(shù)，其加權(quán)系數(shù)視不同應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行選取；

minF＝αA+βB+δC?(1)

不同的目標(biāo)函數(shù)A、B、C分別對(duì)應(yīng)為泛能站售冷、熱、電的收益最大、可再生能源利用率最高、用電峰谷差值最小，他們的目標(biāo)函數(shù)分別為表達(dá)式(2)-(4)；

A＝max(f₁+f₂+f₃+f_g-f_c)?(2)

其中f₁為用電收益，f₂為用熱收益，f₃為用冷收益，f_g為余電上網(wǎng)收益，f_c為運(yùn)行成本；

其中N_re為可再生能源利用率，為單一某種可再生能源j；

其中L、H分別為電功率的最高和最低限制值，T為電功率測(cè)量時(shí)間區(qū)間總數(shù)，i時(shí)刻的P_i,j表示電功率。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的針對(duì)園區(qū)小樣本數(shù)據(jù)的雙代理輔助搜索能量?jī)?yōu)化方法，其特征在于，步驟2中泛能站產(chǎn)能設(shè)備包含燃?xì)忮仩t、溴化鋰機(jī)、熱泵和儲(chǔ)熱罐，園區(qū)負(fù)荷設(shè)備包括可轉(zhuǎn)移負(fù)荷、充電負(fù)荷和儲(chǔ)能負(fù)荷。