一种基于数字孪生的能源调度方法及装置与流程

本发明属于能换调度，特别涉及一种基于数字孪生的能源调度方法及装置。

背景技术：

1、能源形式包括：冷、热、电等。能源设备可分为：1.供能设备包括：燃气锅炉、燃气内燃机、电制冷机、溴化锂机组和热泵等；2.用能设备包括：风机盘管等空调末端设备、电梯以及照明等；3.连接设备。一般情况下，供能设备由供能公司管理，用能设备由物业管理，这就造成了供能设备数据与用能设备数据的独立管理，无法联动，同时，由于用能和供能的脱节管理也造成了能源的巨大浪费。

2、现有技术中有通过人工智能的方式来实现能源调度，但现有基于人工智能方式的负荷预测精度低，且模型量少。模型对数据有强依赖性，且数据的采集与测量点及测量仪表有很大关系，直接影响数据的准确性；而且，由于通信网络和传输规约的影响，会出现数据传输中断或漏采现象，进而导致负荷预测模型失效，从而很难实现能源优化控制。

技术实现思路

1、为了解决或部分解决上述问题，一方面本发明提出了一种基于数字孪生的能源调度方法，包括以下步骤：

2、对调度范围内的供能设备和用能设备进行建模，所述建模包括根据设备数字孪生模型构建用能池模型和供能池模型；

3、将所述用能池模型和供能池模型与实际运行数据进行绑定，以所述实际运行数据修正所述用能池模型和供能池模型；

4、利用历史用能数据和修正后的用能池模型进行仿真计算，得到负荷预测数据；利用历史供能数据和修正后的供能池模型进行仿真计算，获得产能预测数据；

5、根据所述负荷预测数据和产能预测数据的匹配情况确定能源的调度。

6、进一步地，对调度范围内供能设备和用能设备进行建模之前还包括：采集调度范围内的环境数据、用能设备数据以及供能设备数据；

7、其中，所述环境数据包括室外环境数据和室内环境数据；

8、所述用能设备数据以及供能设备数据包括耗气量、耗电量、产电量、制冷量和制热量。

9、进一步地，所述设备数字孪生模型按照以下方法构建：

10、根据设备的物理实体建立设备的几何模型或者示意图模型，并在所述几何模型或者示意图模型上绑定设备信息模型；

11、根据调度范围内的环境数据和设备运行过程中的介质性能参数构建介质性能模型；

12、根据所述介质性能模型、用能设备数据、供能设备数据和设备性能参数构建设备性能计算模型；

13、分别以所述介质性能模型为输入端、所述几何模型或者示意图模型为输出端、所述设备性能计算模型为性能参数的计算模型构成设备数字孪生模型。

14、进一步地，在所述几何模型或者示意图模型上绑定设备信息模型包括以下步骤：

15、根据设备信息建立设备信息模型，所述设备信息包括静态数据、动态数据、消息和服务；

16、分别对设备和设备信息模型的测点信息进行唯一编码；其中所述测点信息包含在动态数据、消息和服务中；

17、将编码后的设备信息模型的测点信息与对应数据测点采集到的供能设备数据和用能设备数据对应绑定。

18、进一步地，根据所述设备数字孪生模型构建用能池模型和供能池模型包括以下步骤：

19、将能源设备按照实际运行形式组成联合系统，根据所述设备数字孪生模型计算所述联合系统的性能参数，并根据所述联合系统的性能参数构建系统性能模型；

20、根据能源设备和能源系统的运行规则构建规则模型；

21、将所述系统性能模型和规则模型按用能和/或供能关系进行分类聚合，形成用能池模型和供能池模型。

22、进一步地，以所述实际运行数据修正所述用能池模型和供能池模型包括以下步骤：

23、根据实际运行数据的属性判断所述实际运行数据为用能设备数据还是供能设备数据；

24、若为用能设备数据，则将所述用能设备数据与用能池模型绑定；以所述用能设备数据修正用能池模型计算得到的仿真计算数据；

25、若为供能设备数据，则将所述供能设备数据与供能池模型绑定；以所述供能设备数据修正用能池模型计算得到的仿真计算数据。

26、进一步地，根据能源设备和能源系统的运行规则、故障规则和专家经验建立所述规则模型。

27、进一步地，根据所述负荷预测数据和产能预测数据的匹配情况确定能源的调度包括以下步骤：

28、判断所述负荷预测数据和产能预测数据是否匹配；

29、若所述负荷预测数据和产能预测数据不匹配，根据所述负荷预测数据制定供能系统运行策略或者根据所述产能预测数据向用能端推荐优化用能方案；

30、若所述负荷预测数据和产能预测数据匹配，则以修正后的用能池模型和供能池模型计算得到的仿真计算数据运行供能设备数据和用能设备数据。

31、另一方面，本发明提出了一种基于数字孪生的能源调度装置，包括：

32、建模单元，用于对调度范围内的供能设备和用能设备进行建模，所述建模包括根据设备数字孪生模型构建用能池模型和供能池模型；

33、修正单元，用于将所述用能池模型和供能池模型与实际运行数据进行绑定，以所述实际运行数据修正所述用能池模型和供能池模型；

34、计算单元，利用历史用能数据和修正后的用能池模型进行仿真计算，得到负荷预测数据；利用历史供能数据和修正后的供能池模型进行仿真计算，获得产能预测数据；

35、确定单元，根据所述负荷预测数据和产能预测数据的匹配情况确定能源的调度。

36、第三方面，本发明提出了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

37、存储器，用于存储计算机程序；

38、处理器，用于执行存储器上所存储的程序时，实现所述的基于数字孪生的能源调度方法。

39、第四方面，本发明提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，当所述计算机程序被运行时，执行所述的基于数字孪生的能源调度方法。

40、本发明的有益效果：

41、本发明通过根据设备数字孪生模型构建用能池模型和供能池模型，再分别利用历史用能/供能设备数据和用能池模型/供能池模型进行仿真计算，分别得到负荷预测数据和产能预测数据，再根据负荷预测数据和产能预测数据是否匹配进行能源的调度。本发明中预测数据是利用预测算法产生的计算结果，预测算法的输入是用供能端的历史数据和供能池模型计算的仿真数据两类，相较于普通的预测算法仅能根据历史运行参数进行计算更具选择性。在具体实现中，本发明还利用实际运行数据修正系统性能模型，保证了计算得到的仿真数据的有效性，还可以摆脱模型对运行数据的强依赖，同样的，还可以通过模型计算得到的仿真计算数据，对于采集数据出现的数据跳变、数据中断、数据错误等现象进行修正，保证采集数据的连续性和精确性，并建立了大数据自主检测的功能。

42、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。