[發明專利]基于時空展開網絡流的綜合能源能量流優化方法和裝置

在審

• 申請號: 202111459949.4
• 申請日: 2021-12-02
• 公開（公告）號: CN114741834A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 王劍曉;夏清;尹晨;鐘海旺;汪洋;賴曉文
• 申請（專利權）人: 華北電力大學;清華大學;北京清能互聯科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F113/04;G06F119/02
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 單冠飛

本申請提出了一種基于時空展開網絡流的綜合能源系統能量流優化計算方法，涉及綜合能源優化技術領域，其中，該方法包括：獲取綜合能源系統網絡流的目標函數，將綜合能源系統的網絡流計算問題轉化為目標函數的優化問題；將優化問題轉換為網絡流模型；對網絡流模型使用最短路徑最大流方式進行求解，得到的求解結果為系統最優潮流。采用上述方案的本申請將傳統的綜合能源系統代數模型轉化成更加直觀可視的網絡模型，提高了綜合能源系統能量流優化的計算精度和效率。

技術領域

本申請涉及綜合能源優化技術領域，尤其涉及基于時空展開網絡流的綜合能源能量流優化方法和裝置。

背景技術

綜合能源系統對提高社會能源利用效率，促進可再生能源規模化開發，提高社會基礎設施利用率和能源供應安全，以及實現我國節能減排目標具有重要意義，是目前能源領域重要的熱點研究方向，綜合能源系統的能量流優化發揮綜合能源系統效益的關鍵。

綜合能源系統能量流優化問題是復雜的多約束非線性問題，基本采用現有的代數方程數學方法求解。

經典算法中，混合整數規劃、內點法等優化算法因其方法便與實現的特點，目前已經初步應用于綜合能源系統能量流運算，大多適用于中小規模的小型綜合能源系統求解問題。

智能算法一般是由人類智能、生物群體社會性或自然規律啟發抽象得到，在計算中，通過已有按選擇行之有效的方法，求解所給問題，而不是傳統的按部就班地尋求答案。目前在綜合能源系統能量流優化問題中，強化學習、粒子群算法、模糊算法和遺傳算法已經有所應用。它們不要求目標函數和約束條件具有連續性和凸性，有時甚至不需要解析表達式，對計算數據的不確定性具有很強的適應能力。

對于經典算法，其程序實現復雜，并且其收斂性對初值選擇依賴性強。當目標函數不連續或者存在多個極點時，可能會出現不收斂或局部收斂的情況，同時需要大量矩陣求逆運算，降低了計算速度。因其局限性，不適用于求解強非線性、不可微以及非凸的優化問題。

智能算法其算法理論體系尚不完備，通常也不能保證求解的最優性，多被視作啟發式算法。

目前對于通過調用求解器的情況，由于求解器所需支付費用較高，對于小規模綜合能源系統，其難以負擔使用求解器的高額費用。因此，需要尋求有別于傳統算法與智能算法，且作為求解器替代的綜合能源系統能量流優化方法。

發明內容

本申請旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本申請的第一個目的在于提出一種基于時空展開網絡流的綜合能源能量流優化方法，能夠最佳地決策綜合能源系統中能量流的產生、傳輸、轉化、存儲與消耗全過程，通過網絡建模方法替代傳統的代數求解方式，傳統的綜合能源系統代數模型轉化成更加直觀可視的網絡模型，通過最小費用最大流算法，對綜合能源系統能量流優化求解，高精度地優化能量流在系統中的流動和轉換過程，且由于規避了計算求解器需要大量矩陣求逆運算的問題，極大地提高了計算效率。

本申請的第二個目的在于提出一種基于時空展開網絡流的綜合能源能量流優化裝置。

為達上述目的，本申請第一方面實施例提出了一種基于時空展開網絡流的綜合能源能量流優化方法，包括：獲取綜合能源系統的目標函數，將綜合能源系統的網絡流計算問題轉化為目標函數的優化問題；將優化問題轉換為網絡流模型；對網絡流模型使用最短路徑最大流方式進行求解，得到的求解結果為系統最優潮流。

本申請實施例的基于時空展開網絡流的綜合能源能量流優化方法，通過網絡建模方法替代傳統的代數求解方式，傳統的綜合能源系統代數模型轉化成更加直觀可視的網絡模型，通過最小費用最大流算法，對綜合能源系統能量流優化求解，高精度地優化能量流在系統中的流動和轉換過程，且由于規避了計算求解器需要大量矩陣求逆運算的問題，極大地提高了計算效率。

可選地，在本申請的一個實施例中，目標函數表示為：