一种区域能源互联网的边云协同优化方法及装置

1.本发明涉及能源互联网运行优化领域，尤其涉及一种区域能源互联网的边云协同优化方法及装置。


背景技术：

2.能源互联网是以电力为中心，通过大量新型智能技术、信息技术、控制技术，实现跨时间尺度耦合、多能互补、多方协调合作的一种新型能源系统，具有高能效、高可靠性、高灵活性等优势。然而，随着能源互联网规模迅速扩大、“双碳”目标下可再生能源渗透率显著上升、能源信息化水平提高，传统集中式云端服务架构已经难以满足现有能源互联网的计算需要，需深入能源互联网在先进计算技术方面的研究。目前，针对能源互联网计算方面的研究主要集中在两个方面：一为充分考虑能源市场多主体化、多能耦合化趋势，从原理上研究能源互联网的计算模型，兼顾多主体博弈、需求响应等因素，进而使计算模型更贴近实际工程；二为立足于能源互联网数据维度上升现状，利用新型信息处理技术，建立更高效的运算架构，提升其计算速度。
3.在能源互联网计算模型方面，考虑到系统复杂程度不断加深，为使其更贴近实际工程，需在计算模型中考虑多主体博弈、需求响应等更多因素。目前现有技术建立了极为准确的能源互联网数学模型，却将巨量的计算任务置于云服务器，降低了能源互联网运行优化效率。
4.在能源互联网运算架构方面，随着系统中数据维度上升及数据总量的指数型增长，人工智能、边云协同等新型信息处理技术在该领域得到了广泛应用，然而此类技术目前研究仍较少，对能源互联网优化效率的提升不充分。
5.发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术至少存在以下缺点和不足：
6.1、现有技术将巨量的计算任务至于云服务器，降低能源互联网运行优化效率；
7.2、现有技术未能明确云服务器和边缘服务器的任务分配，且未在边缘侧优化策略中考虑不同主体间的博弈关系；
8.3、现有技术缺少制定能源互联网边云协同的应急处理方案，难以应对可再生能源预测功率出现大幅度偏差、智能体计算错误、区域能源互联网设备停运等突发情况。


技术实现要素：

9.本发明提供了一种区域能源互联网的边云协同优化方法及装置，本发明克服了现有技术中的不足、从改进运算模型方面提升了能源互联网的运行优化速率，可降低能源互联网运行延迟并提高其收益，详见下文描述：
10.第一方面，一种区域能源互联网的边云协同优化方法，所述方法包括：
11.构建由供能方、用能方、供应商、设备组成的区域能源互联网模型；
12.建立以区域能源互联网为分布式控制单元的边云协同架构；所述架构由云服务层、边缘服务层及设备层组成；
13.构建基于边云协同架构的优化策略，包括：云服务层优化策略与边缘服务层优化策略；
14.基于所述边云协同架构对能源互联网进行应急处理。
15.其中，所述云服务层优化策略具体为：目标函数：
[0016][0017]
式中，n为区域数量；gi为区域i总收益；ei、hi、si分别表示分配给区域i的电网、热网、气网能源量，其数值由云服务器计算；
[0018]
不等式约束：
[0019][0020]
式中，分别表示区域i用户用电、热、气量的初始值，ei、hi、si表示区域i经需求响应后用户实际用电、热、气量；p
i,j
表示区域i内第j台设备的功率，和p
i,j
分别表示区域i第j台设备的功率上限和下限。
[0021]
等式约束：
[0022][0023]
式中，me、mh、ms分别表示当前电网、热网、气网能够提供的最大功率。
[0024]
其中，所述基于所述边云协同架构对能源互联网进行应急处理具体为：
[0025]
rei设备层检测到突发事件，向所在区域边缘服务器发出警告；
[0026]
边缘服务器判断突发事件类型，准确测量功率缺额，并将所有故障信息发送于云服务器；
[0027]
边缘服务器调度网络资源优先分配给该区域，直至补足该节点功率缺额；
[0028]
云服务器根据当前可分配网络资源信息，重新进行优化计算，并将网络资源调度信息发送于各rei；
[0029]
各边缘服务器根据云服务器新的调度信息，进行博弈竞价与设备功率优化，令系统重新进入最优运行状态；
[0030]
设备层复位警告信号，全系统恢复最优运行。
[0031]
第二方面，一种区域能源互联网的边云协同优化装置，所述装置包括：
[0032]
模型构建模块：建立包含供能方、用能方、供应商、设备的区域能源互联网数学模
型；
[0033]
架构设计模块：设计以区域能源互联网为分布式控制单元的边云协同架构；
[0034]
任务分配模块：将区域间、区域内优化计算任务分配于云服务器和边缘服务器；
[0035]
博弈计算模块：考虑区域内不同主体博弈关系，计算均衡解；
[0036]
优化策略模块：对云服务层制定基于合作形式追求最大利润的优化策略，对边缘服务层制定基于非合作形式追求最大利润的优化策略；
[0037]
应急处理模块：边缘层检测到故障时，率先制定边缘服务器处理方案，然后制定云服务器稳定运行优化方案。
[0038]
第三方面，一种区域能源互联网的边云协同优化装置，所述装置包括：处理器和存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行第一方面所述的方法步骤。
[0039]
本发明提供的技术方案的有益效果是：
[0040]
1)较之传统云端服务模型，本发明所提的面向区域能源互联网边云协同架构及其优化策略利用两类服务器之间的协同配合，能够提升能源互联网的优化计算速率；
[0041]
2)较之传统优化策略，本发明所提面向区域能源互联网边云协同架构及其优化策略考虑了各区域间合作、各区域内博弈关系，能够提升能源互联网的整体收益；
[0042]
3)较之传统应急处理方法，本发明所提面向区域能源互联网边云协同架构及其优化策略利用边云协同的形式进行应急处理，减少了能源互联网恢复稳定运行、最优运行的时间。
附图说明
[0043]
图1为面向区域能源互联网的边云协同架构及其优化方法的流程图；
[0044]
图2为区域能源互联网模型的示意图；
[0045]
图3为能源互联网边云协同架构的示意图；
[0046]
图4为计算任务分配方案的示意图；
[0047]
图5为能源互联网应急处理流程图；
[0048]
图6为电能供应结果的示意图；
[0049]
图7为热能供应结果的示意图；
[0050]
图8为天然气供应结果的示意图；
[0051]
图9为能源互联网优化结果的示意图；
[0052]
图10为实时多主体博弈对比结果的示意图；
[0053]
图11为一种区域能源互联网的边云协同优化装置的结构示意图。
具体实施方式
[0054]
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步地详细描述。
[0055]
实施例1
[0056]
一种面向区域能源互联网的边云协同架构及其优化方法，参见图1，该方法包括以下步骤：
[0057]
步骤101：构建区域能源互联网(rei)模型；
[0058]
本发明实施例所述的rei系统，如图2所示。其中，供能方包括：电网公司、供应商和热网公司；rei拥有光伏发电机组(photovoltaic generator,pv)、风力发电机(wind turbine generator,wtg)、电转气设备(power to gas,p2g)、燃气式热电联产机组(combined heat and power generation,chp)和燃气锅炉(gas boiler,gb)；用能方包括：电、热、气三种负荷。
[0059]
在rei中，电网供能、热网供能均属于区域外部供能，此两种能源价格由上级能源公司直接制定；供应商包括所有建设在rei内部的能源生产方，供能过程中自主制定相关能源价格；服务商掌管rei内部能量转换与可再生能源生产设备，供能过程中与供能方交涉，并向用户贩卖能源，服务商自主决定该rei设备功率及面向用户的售能价格；用户可根据自身用能需求及能源价格决定需求响应量，本发明实施例中需求响应的形式为可中断负荷。
[0060]
本发明实施例以光伏、风机预测功率为其最大输出功率，并建立如下rei各类设备的数学模型。
[0061]
(1)光伏发电机组
[0062]
pv运行约束如下：
[0063][0064]
式中，p
tpv
表示t时刻pv输出功率，表示t时刻pv预测功率。
[0065]
(2)风力发电机组
[0066]
wtg运行约束如下：
[0067][0068]
式中，p
twtg
表示t时刻wtg输出功率，表示t时刻wtg预测功率。
[0069]
(3)电转气设备
[0070]
p2g将电能转换为天然气，其运行约束如下：
[0071][0072]
式中，表示t时刻p2g设备天然气输出功率，表示t时刻p2g设备电能输入功率，表示p2g设备转换效率，和分别表示p2g设备天然气输出功率上限和下限。
[0073]
(4)燃气式热电联产机组
[0074]
chp机组消耗天然气，产生电能和热能，其运行约束如下：
[0075][0076]
式中，表示t时刻chp机组电能输出功率，表示t时刻chp机组热能输出功率，示t时刻chp机组天然气输入功率，和分别表示chp机组电能、热能转换效率，
和分别表示chp机组电能输出功率上限和下限，和分别表示chp机组热能输出功率上限和下限。
[0077]
(5)燃气锅炉
[0078]
gb消耗天然气生成热能，其运行约束如下：
[0079][0080]
式中，表示t时刻gb热能输出功率，表示t时刻gb天然气输入功率，表示gb转换效率，和分别表示gb热能输出功率上限和下限。
[0081]
步骤102：建立以区域能源互联网为分布式控制单元的边云协同架构；
[0082]
为保证能源互联网运行效率，本发明实施例依照实际工作量分配计算任务，将区域间、区域内优化计算任务分别置于云服务器和边缘服务器，并考虑区域内部博弈关系，提出一种能源互联网边云协同架构。该架构如图3所示，该架构中任务分配方案如图4所示，该架构可描述如下：
[0083]
(1)云服务层：由云服务器、总调中心构成，进行能源互联网区域间优化，负责计算电网资源、热网资源、气网资源的最优分配方案。
[0084]
(2)边缘服务层：由边缘服务器、区域调度中心构成，进行所辖rei区域内部优化，负责计算rei内最优能源价格、能源用量及最优设备出力，并训练智能体实现该rei快速优化。
[0085]
(3)设备层：设备层包括rei的各类能量转换、测量、传输等设备，其主要任务为协助边缘服务器感知与管理rei。
[0086]
步骤103：制定基于边云协同架构的优化策略；
[0087]
(1)云服务层优化策略
[0088]
云服务器负责进行rei间优化计算，计算电网、热网资源在各rei的最优分配方案，其目标为提升能源互联网总收益。
[0089]
目标函数：
[0090][0091]
式中，n为区域数量；gi为区域i总收益；ei、hi、si分别表示分配给区域i的电网、热网、气网能源量，其数值由云服务器计算。
[0092]
不等式约束：
[0093]
[0094]
式中，分别表示区域i用户用电、热、气量的初始值，ei、hi、si表示区域i经需求响应后用户实际用电、热、气量(文中需求响应形式为可中断负荷)；p
i,j
表示区域i内第j台设备的功率，和p
i,j
分别表示区域i第j台设备的功率上限和下限。
[0095]
等式约束：
[0096][0097]
式中，me、mh、ms分别表示当前电网、热网、气网能够提供的最大功率，均为正常数。
[0098]
(2)边缘服务层优化策略
[0099]
本发明实施例将rei内部所有参与能源博弈环节的利益主体统一划分为供应商、服务商和用户三类。
[0100]
1)供应商：包含所有以出售能源为主要获利手段的利益主体，此类主体通常拥有能源生产设备，其决策变量为售能价格。其目标函数ie如下：
[0101][0102]
式中，t表示总时长；表示t时刻供应商售能单价；p
te
表示t时刻供应商售能功率；δt表示时间间隔；k1表示供应商单位功率服务费用，通常包含污水处理费、环境治理费等；表示能源生产总成本，包含设备维护费用、燃煤费用等；z
t
表示t时刻的满意度成本，表征购买能源者的对能源价格的满意程度，其表达式如下：
[0103][0104]
式中，a为乘积系数，b为指数系数，均为正常数；ρ为能源市场历史能源均值。
[0105]
2)服务商：包含所有通过存储、转换能量或出售可再生能源实现盈利的利益主体，此类主体通常拥有相关能量设备，其决策变量为售能价格与区域设备功率。其目标函数is如下：
[0106][0107]
式中，表示t时刻服务商售能单价；p
ts
表示t时刻服务商售能功率；m＝{pv,wtg,chp,p2g,gb}；km表示设备m的单位功率服务费用，通常包含设备的维护费用等；λ
ts
表示服务商购能单价；p
m,t
表示t时刻设备m运行功率；表示服务商购能功率。
[0108]
3)用户：包含所有消耗能源并通过其余方式获利的利益主体，此类主体通常仅作为能源的使用者，其决策变量为实际能源用量。其目标函数iu如下：
[0109][0110]
式中，λ
tu
表示t时刻用户购能单价；p
tu
表示t时刻用户经需求响应后的实际购能功
率，需求响应的形式为可中断负荷；d
t
表示用户舒适度系数，其表达式如下：
[0111][0112]
式中，yk为舒适度系数，l
t
为用户初始用能需求。
[0113]
步骤104：基于边云协同架构的能源互联网应急处理方法。
[0114]
在可再生能源预测功率出现大幅度偏差、rei设备停运等突发情况下，能源互联网需具备相应的应急处理能力，以保证能源互联网稳定运行。因此，在本发明实施例所提边云协同架构基础上，提出一种边云协同应急处理方法，其流程如图5所示，具体步骤如下：
[0115]
步骤1：rei设备层检测到突发事件，向所在区域边缘服务器发出警告；
[0116]
步骤2：边缘服务器判断突发事件类型，准确测量功率缺额，并将所有故障信息发送于云服务器；
[0117]
步骤3：边缘服务器调度网络资源优先分配给该区域，直至补足该节点功率缺额；
[0118]
因此，在恢复稳定运行过程中无需云服务器参与。考虑到多时间尺度能源传输时间问题，在此过程中，电能缺额由电网直接补足；热能缺额先由电网通过能量转换设备补足，至热力传输完成后由热网补足；天然气缺额由电网通过能量转换设备补足。
[0119]
步骤4：云服务器根据当前可分配网络资源信息，重新进行优化计算，并将网络资源调度信息发送于各rei；
[0120]
步骤5：各边缘服务器根据云服务器新的调度信息，进行博弈竞价与设备功率优化，令系统重新进入最优运行状态；
[0121]
步骤6：设备层复位警告信号，全系统恢复最优运行。
[0122]
综上所述，本发明实施例通过上述步骤101-104克服了现有技术中的不足、从改进运算模型方面提升了能源互联网的运行优化速率。
[0123]
实施例2
[0124]
下面给出具体的实施例，以此验证上述方法的可行性，详见下文描述：
[0125]
为验证所提方案的有效性，本发明实施例分别设立5区域与11区域系统进行仿真：设立p2g设备效率为0.70，燃气锅炉效率为0.90，chp的热能生产效率为0.65、chp的电能生产效率为0.25；设立p2g维护费用为4usd/mw，chp维护费用为3usd/mw，gb维护费用为7usd/mw，用户需求响应补偿费用为5usd/mw，环境治理费用为0.3usd/mw；设立网络资源包含电网电能与热网热能，电网电价为110usd/mw，热网热价为100usd/mw；设立各边缘智能体学习率为0.3、满意度指数系数为4；11区域系统的各边缘节点初始负荷值、供应商满意度乘积系数、服务商满意度乘积系数、用户需求响应系数如表1所示，取其中前5rei数据作为5区域系统参数。在本算例中，边缘服务层的博弈解包含9个分量，即供应商电价、供应商热价、供应商气价、服务商电价、服务商热价、服务商气价、用户实际用电量、用户实际用热量和用户实际用气量，各区域初始负荷如表2所示，区域6中24小时详细运行数据如表3所示。
[0126]
表1区域能源互联网参数
[0127][0128]
表2初始负荷
[0129][0130][0131]
表3 24小时区域6运行数据
[0132][0133]
(1)边缘服务层优化效果分析
[0134]
边缘服务层优化策略中考虑了不同利益主体间的博弈关系，为验证该优化策略的优越性，以区域6为研究对象，如表4所示的四个博弈场景：
[0135]
表4区域6博弈场景
[0136][0137][0138]
仿真时长为24小时，区域6一天内的电负荷初始值、热负荷初始值、气负荷初始值、风机预测值、光伏预测值分别如表2所示，区域6内部所含设备如图2所示。
[0139]
优化后区域6各博弈场景下服务商、供应商收益如表5所示。
[0140]
表5区域6博弈收益
[0141][0142]
由表5可知，考虑能源博弈时，售能主体充分考虑购能主体市场行为并选择合理的能源价格，从而令购能主体自愿购买更多的能源，进而提升售能主体的收益；考虑能源博弈使得能源价格降低，对于购能主体也是有利的。显然，与传统优化策略相比，能源博弈大幅度提升了区域收益。
[0143]
博弈场景4能源供给情况分别如图6-8所示。
[0144]
为响应双碳目标，本发明实施例优先选择投入可再生能源，因此在区域6优化过程中可再生能源几乎完全投入；由于chp机组可以同时供应电、热负荷，因此仅在电能、热能均有较高需求时才会调用chp机组；该节点所属用户会根据上层供应者给出的能源价格、自身需求响应系数、rei供能情况决定此时的需求响应量；由于p2g设备效率较低，因此通常不调用p2g设备。
[0145]
(2)云服务层优化效果及边云协同优化速度分析
[0146]
以某小时5区域系统与11区域系统为例，验证云服务层优化策略的有效性。该小时各区域初始负荷数据如附录a表a4所示，计算所得两系统总收益分别如图9所示。
[0147]
由图9知，本发明实施例所提云服务层优化策略能够实现网络资源的最优分配，进而使得5区域系统、11区域系统分别提升了约31％、约17％的收益。
[0148]
为考察边云协同架构处理信息的能力，本发明实施例对边云协同架构和云端服务架的实时优化计算时间进行对比，计算结果如图10所示。其中，两架构所有计算方法均相同，因此优化效果均相同。考虑到边、云侧服务器性能差异，设定云端服务器计算效率为边缘服务器的2倍：两服务器均采用处理器为intel i7-9750h、内存为16gb的计算机，云端计算时间取50％。
[0149]
由图10得：与传统云端服务架构相比，边云协同架构能够加快能源互联网实时优化计算，其中，5区域系统与11区域系统实时优化计算时间分别减少约57％和约80％。
[0150]
(3)边云协同应急处理效果分析
[0151]
为检验所提方法的应急处理能力，本发明实施例建立如表6所示的三个应急场景进行仿真验证。
[0152]
仿真过程中，各边缘服务器传输时间如表1所示。表1中，设备层传输时间表示故障信息从设备层传输至边缘服务器的时间，边缘服务层传输时间表示故障信息从边缘服务器传输至云服务器的时间。
[0153]
为准确对比边云协同架构与云端服务架构信息处理能力，本发明实施例中不计故障信息长度和电能传输时间。
[0154]
表6区域能源互联网应急场景
[0155][0156]
分别采用边云协同架构与云端服务架构，计算所得各场景应急处理时间如表7所示。
[0157]
在边云协同运行架构下，故障节点无需等待云服务器响应，仅在信息传输至边缘服务器后即可恢复稳定运行；在传统云端服务架构下，应急处理需在云服务器进行，需等待所有信息传输至云服务器后才可恢复稳定运行。两种架构均需等待故障信息传输至云服务器并完成优化计算后，才可进入最优运行状态，因此恢复最优运行状态的提升幅度较小。
[0158]
表7应急处理时间
[0159][0160][0161]
由表7得，边云协同架构在不同应急场景下恢复稳定运行的速度均提升约70％，恢复最优运行的速度小幅度提升；由于云端服务架构与边云协同架构采取完全相同的算法，故除应急处理时间有所区别外，应急处理效果均相同。
[0162]
综上所述，该区域能源互联网的边云协同优化方法的优点如下：
[0163]
1)较之传统云端服务模型，本发明所提面向区域能源互联网边云协同架构及其优化策略利用两类服务器协同配合，能够提升能源互联网优化计算速率；
[0164]
2)较之传统优化策略，本发明所提面向区域能源互联网边云协同架构及其优化策略考虑了各区域间合作、各区域内博弈关系，能够提升能源互联网整体收益；
[0165]
3)较之传统应急处理方法，本发明所提面向区域能源互联网边云协同架构及其优化策略利用边云协同的形式进行应急处理，减少了能源互联网恢复稳定运行、最优运行的
时间。
[0166]
实施例3
[0167]
一种区域能源互联网的边云协同优化装置，参见图11，该装置包括：
[0168]
模型构建模块：建立包含供能方、用能方、供应商、设备的区域能源互联网数学模型；
[0169]
架构设计模块：设计以区域能源互联网为分布式控制单元的边云协同架构；
[0170]
任务分配模块：将区域间、区域内优化计算任务分配于云服务器和边缘服务器；
[0171]
博弈计算模块：考虑区域内不同主体博弈关系，计算均衡解；
[0172]
优化策略模块：对云服务层制定基于合作形式追求最大利润的优化策略，对边缘服务层制定基于非合作形式追求最大利润的优化策略；
[0173]
应急处理模块：边缘层检测到故障时，率先制定边缘服务器处理方案，然后制定云服务器稳定运行优化方案。
[0174]
这里需要指出的是，以上实施例中的装置描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
[0175]
实施例4
[0176]
一种区域能源互联网的边云协同优化装置，装置包括：处理器和存储器，存储器中存储有程序指令，所述处理器调用存储器中存储的程序指令以使装置执行实施例1中的方法步骤：
[0177]
构建由供能方、用能方、供应商、设备组成的区域能源互联网模型；
[0178]
建立以区域能源互联网为分布式控制单元的边云协同架构；所述架构由云服务层、边缘服务层及设备层组成；
[0179]
构建基于边云协同架构的优化策略，包括：云服务层优化策略与边缘服务层优化策略；
[0180]
基于所述边云协同架构对能源互联网进行应急处理。
[0181]
其中，云服务层优化策略具体为：目标函数：
[0182][0183]
式中，n为区域数量；gi为区域i总收益；ei、hi、si分别表示分配给区域i的电网、热网、气网能源量，其数值由云服务器计算；
[0184]
不等式约束：
[0185][0186]
式中，分别表示区域i用户用电、热、气量的初始值，ei、hi、si表示区域i
经需求响应后用户实际用电、热、气量；p
i,j
表示区域i内第j台设备的功率，和p
i,j
分别表示区域i第j台设备的功率上限和下限。
[0187]
等式约束：
[0188][0189]
式中，me、mh、ms分别表示当前电网、热网、气网能够提供的最大功率。
[0190]
其中，基于边云协同架构对能源互联网进行应急处理具体为：
[0191]
rei设备层检测到突发事件，向所在区域边缘服务器发出警告；
[0192]
边缘服务器判断突发事件类型，准确测量功率缺额，并将所有故障信息发送于云服务器；
[0193]
边缘服务器调度网络资源优先分配给该区域，直至补足该节点功率缺额；
[0194]
云服务器根据当前可分配网络资源信息，重新进行优化计算，并将网络资源调度信息发送于各rei；
[0195]
各边缘服务器根据云服务器新的调度信息，进行博弈竞价与设备功率优化，令系统重新进入最优运行状态；
[0196]
设备层复位警告信号，全系统恢复最优运行。
[0197]
这里需要指出的是，以上实施例中的装置描述是与实施例中的方法描述相对应的，本发明实施例在此不做赘述。
[0198]
上述的处理器和存储器的执行主体可以是计算机、单片机、微控制器等具有计算功能的器件，具体实现时，本发明实施例对执行主体不做限制，根据实际应用中的需要进行选择。
[0199]
存储器和处理器之间通过总线传输数据信号，本发明实施例对此不做赘述。
[0200]
本发明实施例对各器件的型号除做特殊说明的以外，其他器件的型号不做限制，只要能完成上述功能的器件均可。
[0201]
本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0202]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。