一种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统

本发明属于能源供给技术领域，具体为一种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统。

背景技术：

能源是人类生产、生活活动的重要物质基础，人类迈入工业社会后，对能源的需求不断提高，然而，传统化石能源日益消减的储量和全球环境激增的能源需求形成了剧烈矛盾，这使得能源革命迫在眉睫，此时，互联网的飞速发展推进工业信息化的进程，而能源互联网就是在这个背景下所诞生。

目前，园区级能源局域网在规划或运行时，往往只考虑了自身利益，这就难免导致了能源元件配置和运行的不合理，导致了能源互联网在能源、经济、环境能源互联网多能协同规划与运行控制方面的整体效益并非最优，甚至可能影响到系统的安全性，因此提出一种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统，就显得尤为重要。

技术实现要素：

本发明的目的是克服现有技术中的不足，提供一种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统。

这种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统，包括：多个能源产园、能源元件、负荷预测元件和能源路由器元件；能源产园内设有能源元件，多个能源产园之间通过能源元件进行能源连接和调度；能源路由器元件通过多能耦合元件聚合和多能协调优化多个分散的能源路由器，形成互联网混合集成供能平台，互联网混合集成供能平台上还设有负荷预测元件；能源路由器元件作为一个特殊的能源路由器参与到能源网络和市场的运作中,通过信息通信和智能计算技术实现规模化的能源、环境和经济效益，为管理系统，用于协同增效；

能源产园因其不同的功能特性呈现出不同的产业结构，其内部的能源消费特征会各不相同，具体为对能源需求的品种、数量、时间、方式等方面都不尽相同，从而表现为负荷特性的差异；能源产园选址通过园区级能源局域网从能源、经济和环境三方面进行规划，能源方面考虑各种能源的利用率，经济方面包含了投资费用、能源销售利益及运维费用，环境方面主要是碳排放成本及环境维护，并目标统一为费用的量纲；多能耦合元件是连接多种能源系统的枢纽，一个能源耦合元件可以独立产生或者消耗不同能量，通过该元件实现不同能源系统间的解耦；

多个能源路由器元件组成虚拟能源路由器网络，虚拟能源路由器网络通过电外连网络外路由算法载体连接电网，虚拟能源路由器网络通过气外连网络外路由算法载体连接天然气网；能源路由器网络通过信息网络连接多个能源路由器，能源路由器元件由电热气共融网络内路由算法载体连接搭设。

作为优选，能源元件基于能源产园进行建设；能源元件包括供能模块、能量转换模块、储能模块和输能模块；能源产园包括工业产园、农业产园、商业产园、旅游文化产园和公共服务产园，构成互联网混合集成供能。

作为优选，供能模块提供的能量包括风能、太阳能、燃气能和燃料电池能，能量转换模块包括热泵、换热器和制冷器，储能模块用于储电、储热、储冷和储气，输能模块包括调度站和输能线路。

作为优选，能源元件还包括固废处理园区特有的垃圾焚烧发电厂、垃圾填埋场、渗沥液处理厂、沼气发电厂和沼气压缩提纯站。

作为优选，负荷预测元件用于通过建筑能耗模拟软件对能源产园进行能耗模拟和基于能源、环境和负荷三方面对产园进行定位分析。

这种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统的工作方法，具体包括以下步骤：

s1、合理建设能源产园，并建设对应的能源元件；

s2、将能源路由器元件设置在能源产园中的各个能源元件上；

s3、通过能源路由器元件建立互联网混合集成供能平台，并通过负荷预测元件进行协同分析，对产园进行定位；建立关联模型来反映虚拟能源路由器中所有能源元件的能源状态；

s4、将步骤s3协同分析出的数据进行量化评价，再进行评价优化；量化评价包括简化指标体系、构造投影指标函数、样本指标归一化处理、构造主管权重约束集、求解最佳投影方向和指标权重和计算各评价目标的多能源综合协调系数；

s4.1、简化指标体系；根据量化评价目标的指标值，利用皮尔逊相关系数对指标体系进行简化：

上式中，r为皮尔逊相关系数，n为观测样本总数，xi和yi分别为两个待检验指标的指标值，为xi的平均值，为yi的平均值；

s4.2、构造投影指标函数；设投影值为z(i),z(i)表示第i个样本的第j个指标值x(i,j)在投影方向a(j)＝{(a(1),a(2)，...，a(j)}上的一维投影值：

上式中，x(i,j)为第i个样本的第j个指标值，a(j)为第j个指标值的投影方向，n、p分别为样本的个数和指标的数目；将投影指标函数q(a)表达成：

q(a)＝szdz

上式中，sz为投影值z(i)的标准差，dz为投影值z(i)的局部密度：

上式中，sz为投影值z(i)的标准差，dz为投影值z(i)的局部密度，z(i)为投影值，n为样本的个数，r(i,j)为样本之间的距离，r(i,j)＝|z(i)-z(j)|；e(z)为序列{z(i)/i＝1，2..n}的平均值，r为投影值局部密度的窗口半径，取r＝p；u()为一单位阶跃函数,当u()中的自变量≥0时，u()值为1,当u()中的自变量<0时，u()值为0；

s4.3、样本指标归一化处理；设简化后的指标体系中各指标值的样本集为{x(i,j)|i＝1,2,..,n,j＝,2,.,p}，其中x(i,j)为第i个样本的第j个指标值，n、p分别为样本的个数和指标的数目，利用步骤s4.2中的投影指标函数对指标值进行归一化处理；

s4.4、构造主管权重约束集选取n位电力专家，根据每位专家自身经验对每一层指标按重要性两两进行比较,得到各层的模糊判断矩阵；计算底层指标权重,从而确定指标的上限值wmax和下限值wmin；

s4.5、求解最佳投影方向和指标权重；利用matlab编程求解如下非线性优化问题，得到指标权重集ωj：

ωj＝{ω1,ω2…,ωj}，j＝1,2,…,p

上式中，ωj为指标权重集，p为指标的数目，q(a)为投影指标函数，sz为投影值z(i)的标准差，dz为投影值z(i)的局部密度，a(j)为第j个指标值的投影方向，为主管权重约束集；

s4.6、根据步骤s4.5计算得到的指标权重集ωj来计算各评价目标的多能源综合协调系数li：

上式中，li为多能源综合协调系数，p为指标的数目，ωj为指标权重集，x(i,j)为第i个样本的第j个指标值，n为样本的个数；将计算得到的各评价目标的多能源综合协调系数li和原有多能源综合协调系数进行比较。

作为优选，步骤s4中评价优化进行三次以上后，取最优数据再进行步骤s4.1至步骤s4.6的量化评价。

作为优选，步骤s3中，关联模型为虚拟能源路由器中多个能源路由器的电、热、气三种能源元件选址定容之间的关联方程，具体为：

上式中，ei，t、hi，t、vi，t为能源路由器er1中第i个能源元件在t时刻电、热、气能源状态；能量关联方程：

fren(im，t，prate，m)＝pm，tm＝1，2，...nren

上式中，fpb、fhb、fvb、和fsp均为目标值，nren、nsp均为无穷大；im,t为影响可再生能源发电的环境因素，prate,m为可再生能源额定功率,pm,t为第m个可再生能源在t时刻的电能输出，；an,t为园区特有能流关系因素，prate，n、hrate，n、vrate，n分别为电能、热能、气能能源元件的额定容量，分别为电能、热能、气能能源元件输出的能量。

本发明的有益效果是：本发明通过合理建设能源产园，并建设对应能源元件，将能源路由器元件设置在能源产园中各个能源元件上，再通过能源路由器元件建立互联网混合集成供能平台，并通过负荷预测元件进行协同分析，对产园进行定位，最后将协同分析出的数据进行量化评价，再进行优化，即可提高经济效益，过程中通过分析计算考虑了能源网络整体的利益和经济效益，使得能源互联网在能源、经济、环境能源互联网多能协同规划与运行控制方面的整体效益达到最优，便于推广使用，本发明具有协同优化的特点。

附图说明

图1为实施例中部分产园生物质能分析示意图；

图2为本发明的虚拟能源路由器网络示意图；

图3为固废处理产园规划示意图。

附图标记说明：电外连网络外路由算法载体1、气外连网络外路由算法载体2、电网3、天然气网4、能源路由器5、虚拟能源路由器网络6、电热气共融网络内路由算法载体7、信息网络8、垃圾9、垃圾填埋厂10、垃圾燃烧发电厂11、渗沥液处理厂12、储热装置13、风电装置14、储电装置15、沼气发电厂16、沼气压缩提纯站17、p2g装置18、储气装置19。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明做进一步描述。下述实施例的说明只是用于帮助理解本发明。应当指出，对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

实施例1：

如图1至图3所示，一种基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统，包括：

能源产园，能源产园包括有工业产园、农业产园、商业产园、旅游文化产园以及公共服务产园，构成互联网混合集成供能。

农业产园，现代农业园区主要功能和服务的对象为农业及相关产业，一般而言,农业园区就是集约化农业园，以获得经济效益、生态效益和社会效益为目标，同时促进地区农业的可持续发展，典型农业园区有果园、农场等。

旅游文化产园，旅游文化园区是指一定区域内，建立统-有效管理机构，以旅游业为统筹，以产业融合为特征,以旅游生产要素和消费服务业态集聚为核心。典型旅游文化园区如景区、文化艺术中心等。

商业产园，商业园区的发展出现在工业园区之后，其与工业园区是互补关系，是生产与消费间矛盾的产物，其形成过程可以表述如下:在购买力增长的刺激下，地区内会出现商业中心区，而中心区的出现必会带来商业发展所引发的成本激增问题，从而将其他产业挤出，典型商业园区如中央商务区、办公区等。

工业产园，全球的园区始于工业园区。工业园区通过规划建设的合理区位环境，来吸引工业企业入驻,从而缓解了工业与城市间的矛盾问题，如环境污染、管理混乱等，工业园区的一般特征是企业在地理.上的聚集，但是如果企业间缺少产业关联，必会导致整个工业园区的生产和交易成本很高，产晶市场竞争优势不强，企业发展受到抑制，因此，新兴工业园区的构建都基于企业专业的分工与协作和产业协同效应，典型的工业园区有化工园区、生物科技园区、电子科技园区等。

公共服务产园，公共服务园区涉及到政治、经济、教育、卫生等多个领域，其发展理念是满足公民生活发展的各类需求，公共服务园区有利于缓解我国当前面临的各种社会突出矛盾，是国家发展必不可少的园区，典型的公共服务园区有固废处理园区、高校区、污水处理区和政府行政区等。

基于能源产园建设的能源元件，能源元件包括有供能模块、能量转换模块、储能模块和输能模块，用于对能源产园之间的能源连接和调度。

需要说明的是，清洁能源在某些园区中存在其特殊的源端，因此，在园区级能源局域网的规划中,除了需要考虑普遍共有的清洁能源因素外，还需要对于各类园区的源端进一步分析，园区特有的清洁能源大多都属于生物质能,其表现出的形式多种多样，如沼气、乙醇、固体燃料等，根据园区分类对生物质能及其利用方式进行区分，可以发现旅游文化园区、农业园区及公共服务园区都存在可以加以转化的原材料来生产生物质能。

供能模块指输入为风、光、天然气等一次能源，输出为可以直接供用户使用的电、热、冷等能源的设备，在天然气作为用户负荷的情况时，其一般都是转化为热来使用，因此不将天然气作为终端能源考虑，本发明主要涵盖了风电、光伏发电、燃气锅炉、燃气轮机和燃料电池。

能量转换模块通过能量转换元件，电、热、冷等二次能源可以在相互之间灵活转换，可以实现电热转换的热泵、电冷转换的电制冷机、热-热转换的换热器、热-冷转换的吸收式制冷。

储能模块可以通过对能量的存储而实现能量在时间尺度上的转移,提高系统的供能稳定性和灵活性，储电除了可以抑制可再生能源波动性,还可以达到削峰填谷的目标；储热/冷可以用来应对负荷的复杂多变；储气可以作为储电的间接方案，从而降低其存储成本。

负荷预测元件，由建筑能耗模拟软件和负荷预测方法构成，其中负荷预测方法基于能源、环境和负荷三方面对产园进行定位分析。具体的，负荷预测方法通过用户能耗对、产园的种类、区域环境和负荷能耗，分为一级能耗单位、二级能耗单位和三级能耗单位等，建立模型数据库，便于管理。

能源路由器元件，通过信息通信和智能计算技术实现多个分散的能源路由器的聚合和多能协调优化,并作为一个特殊的能源路由器参与到能源网络和市场的运作中,实现规模化的能源、环境和经济效益，为管理系统，用于协同增效。

虚拟能源路由器，简称ver，ver可以很好地解决上述问题，ver的核心为路由算法，可以分为内路由算法和外路由算法，内路由算法的目的是在满足能源互联网需求的同时，实现ver所聚合的多个er(能源路由器)的最优出力分配和协调调度，包括er内的多能互补及er间的多能共融，从而达到能源、环境和经济的最优，内路由算法的载体就是能源路由器间的电热气共融网络，外路由算法是ver作为-一个有机整体在能源互联网中参与调度时所遵循的指令,其考虑到能源互联网的安全稳定和市场机制，外路由算法的载体就是电、气外连网络。

实施例2：

首先，先进行园区定位，该园区的要求为扩建园区，因此需要考虑其固有的规划，园区原有能源元件包括垃圾填埋场、垃圾焚烧发电厂、渗沥液处理厂、风电和沼气发电厂，在能源因素影响方面，该园区位于海边，风能资源较丰富，因此原先构建有风电，该园区为-一个能源自给型园区，其园区内部所需的外来资源只有垃圾，同时可以自产沼气、天然气等能源，但是，原有设备没用充分体现出能源互补特性，导致能源利用率低，如发电厂的热能未经使用,渗沥液厂的沼气直接燃烧排放等，此外，园区风电弃风现象严重也是能源利用率低的重要原因，在环境因素影响方面，虽然单--设备在碳排放上有--定优势，但是忽略了整体调度优化所带来的环境效益，此外，沼气的处理应用还有所欠缺，从而导致碳排放成本的增高，在负荷因素影响方面，园区内部的运输车船需要消耗天然气,而园区内部电、热负荷分布集中且总量低于园区目前的发电发热量，在此基础上，为了充分利用固废处理园区的各种能源，减少碳排放，提高经济利益，本节在原有基础上规划了沼气压缩提纯站、p2g和储能设备。

进一步的，供能模块包括风能、太阳能、燃气能和燃料电池能，能量转换模块包括热泵、换热器和制冷器，储能模块包括储电、储热、储冷和储气，输能模块包括调度站及输能线路，各种模块为对应设备网络控制端，用于信息的收集和反馈，实现集成式集中能源网络。

进一步的，能源产园因其不同的功能特性呈现出不同的产业结构，因此其内部的能源消费特征会各不相同，具体为对能源需求的品种、数量、时间、方式等方面都不尽相同，从而表现为负荷特性的差异。

需要说明的是，能源元件还包括有固废处理园区的特有的垃圾焚烧发电厂、垃圾填埋场、渗沥液处理厂、沼气发电厂和沼气压缩提纯站。

进一步的，能源产园选址通过园区级能源局域网从能源、经济和环境三方面进行规划，能源方面考虑各种能源的利用率，经济方面包含了投资费用、能源销售利益及运维费用，环境方面主要是碳排放成本及环境维护，并目标统一为费用的量纲。

另一方面，能源路由器元件的核心是多能耦合元件，其是连接多种能源系统的枢纽，一个能源耦合元件可以独立产生或者消耗不同能量，通过该元件实现不同能源系统间的解耦。

如图2所示，能源路由器元件多个组成虚拟能源路由器网络，通过电、气外连网络外路由算法载体连接电网和天然气网，且能源路由器元件由电热气共融网络内路由算法载体连接搭设。

具体的，评价优化达三次以上，反复取最优数据进行本节以一个固废处理园区为例进行园区级能源局域网的规划，使评价结果更加精准。

实施例3：

在实施例1和实施例2的基础上，基于互联网混合集成供能研发的协同增效规划与量化评价系统的工作方法具体包括以下步骤：

s1、合理建设能源产园，并建设对应的能源元件；

s2、将能源路由器元件设置在能源产园中的各个能源元件上；

s3、通过能源路由器元件建立互联网混合集成供能平台，并通过负荷预测元件进行协同分析，对产园进行定位；建立关联模型来反映虚拟能源路由器中所有能源元件的能源状态；关联模型为虚拟能源路由器(ver)中多个能源路由器(er)的电、热、气三种能源元件选址定容之间的关联方程，关联方程反映了虚拟能源路由器(ver)中电热气三者进行联合规划时的相互制约关系，具体为：

上式中，ei，t、hi，t、vi，t为能源路由器er1中第i个能源元件在t时刻电、热、气能源状态，以p2g为例，其能源状态e为负值，h为0，v为正值，表明其消耗电生产气，同时，单个er以改进能源集线器er来作为整体表征er的运行特性；电、热、气的位置和容量关系是隐含关系，并不能显性的表达，能量关联方程表示了er间电热气能量平衡关系，为：

fren(im，t，prate，m)＝pm，tm＝1，2，...nren

从而可以初步确定各er的年度发电、热、气量，从而进行后续的选址定容计算，能量关联方程中各元件的电、热、气能源状态需要分别根据平台记录能耗数据得出，电能中的可再生能源由园区的环境因素所决定，光伏电站发电量取决于光伏电站所在地的光照强度、温度及光伏电站额定功率；上式中，fpb、fhb、fvb、和fsp均为目标值，nren、nsp均为无穷大；im,t为影响可再生能源发电的环境因素，prate,m为可再生能源额定功率,pm,t为第m个可再生能源在t时刻的电能输出，电、热、气能中园区特有的能源元件的能源状态由园区特有的能流关系所限制，例如固废处理园区的垃圾焚烧发电及垃圾填埋场发电量和产气量由固废园区垃圾进入量所限制；an,t为园区特有能流关系因素，prate，n、hrate，n、vrate，n分别为电能、热能、气能能源元件的额定容量，分别为电能、热能、气能能源元件输出的能量；关联模型可以反映ver中所有能源元件的能源状态，实现了ver中所有能源元件的联合规划，在规划期就考虑了ver的规模化效益,同时，每个er通过eh扩展模型的连接体现了er内及er间的多能互补特征。

s4、将步骤s3协同分析出的数据进行量化评价，再进行评价优化，用于提高经济效益；量化评价包括简化指标体系、构造投影指标函数、样本指标归一化处理、构造主管权重约束集、求解最佳投影方向和指标权重和计算各评价目标的多能源综合协调系数；

s4.1、简化指标体系；根据量化评价目标的指标值，利用皮尔逊相关系数对指标体系进行简化：

上式中，r为皮尔逊相关系数，n为观测样本总数，xi和yi分别为两个待检验指标的指标值，为xi的平均值，为yi的平均值；

s4.2、构造投影指标函数；设投影值为z(i),z(i)表示第i个样本的第j个指标值x(i,j)在投影方向a(j)＝{(a(1),a(2)，...，a(j)}上的一维投影值：

上式中，x(i,j)为第i个样本的第j个指标值，a(j)为第j个指标值的投影方向，n、p分别为样本的个数(样本容量)和指标的数目；将投影指标函数q(a)表达成：

q(a)＝szdz

上式中，sz为投影值z(i)的标准差，dz为投影值z(i)的局部密度：

上式中，sz为投影值z(i)的标准差，dz为投影值z(i)的局部密度，z(i)为投影值，n为样本的个数(样本容量)，r(i,j)为样本之间的距离，r(i,j)＝|z(i)-z(j)|；e(z)为序列{z(i)/i＝1，2..n}的平均值，r为投影值局部密度的窗口半径，取r＝p；u()为一单位阶跃函数,当u()中的自变量≥0时，u()值为1,当u()中的自变量<0时，u()值为0；

s4.3、样本指标归一化处理；设简化后的指标体系中各指标值的样本集为{x(i,j)|i＝1,2,..,n,j＝,2,.,p}，其中x(i,j)为第i个样本的第j个指标值，n、p分别为样本的个数(样本容量)和指标的数目，利用步骤s4.2中的投影指标函数对指标值进行归一化处理；

s4.4、构造主管权重约束集选取n位电力专家，根据每位专家自身经验对每一层指标按重要性两两进行比较,得到各层的模糊判断矩阵；计算底层指标权重,从而确定指标的上限值wmax和下限值wmin；

s4.5、求解最佳投影方向和指标权重；根据最佳投影方向上投影值的分布特征可以推出即dz与sz尽可能大，利用matlab编程求解如下非线性优化问题，得到指标权重集ωj：

ωj＝{ω1,ω2…,ωj}，j＝1,2,…,p

上式中，ωj为指标权重集，p为指标的数目，q(a)为投影指标函数，sz为投影值z(i)的标准差，dz为投影值z(i)的局部密度，a(j)为第j个指标值的投影方向，为主管权重约束集；

s4.6、根据步骤s4.5计算得到的指标权重集ωj来计算各评价目标的多能源综合协调系数li：

上式中，li为多能源综合协调系数，p为指标的数目，ωj为指标权重集，x(i,j)为第i个样本的第j个指标值，n为样本的个数(样本容量)；将计算得到的各评价目标的多能源综合协调系数li和原有多能源综合协调系数进行比较，可知不同综合评价方法获得的评价结果总体变化趋势基本一致，从而验证了基于改进投影寻踪法的多能源综合评价模型的合理性。

步骤s4中评价优化进行三次以上后，反复取最优数据再进行步骤s4.1至步骤s4.6的量化评价。