能源调度方法、装置、设备和存储介质

本发明涉及源网荷储调度，尤其涉及一种能源调度方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

1、源-网-荷-储调度技术是一种针对能源系统的全面优化和协调的先进技术。由于不同的能源调度方案的成本是不相同的，且不同用电设备对于电能的需求紧急程度不一样。因此，基于源-网-荷-储的调度需工业园区调度中心对能源来源、电网输电、储能系统以及设备需求等方面进行综合考虑和规划。

2、现有技术中，应用于工业园区源-网-荷-储的能源调度方法主要使用元启发式算法例如粒子群算法进行能源调度，主要是通过改变粒子群的速度和位置来完成对源-网-荷-储协调能源调度问题的解空间的搜索。然而，粒子群算法存在着收敛不稳定和求解精度低的问题，基于粒子群算法得到的能源调度方法的可靠性较低。

技术实现思路

1、本发明提供一种能源调度方法、装置、设备和存储介质，用以解决现有技术中能源调度方法的可靠性较低的缺陷，实现提升能源调度方法的可靠性。

2、第一方面，本发明提供一种能源调度方法，该方法包括：

3、根据目标区域中的至少一种调度方案、目标区域中的至少一个用电设备，得到第一目标对象；所述第一目标对象用于表征将各所述调度方案应用在各所述用电设备上的能源调度序列；

4、根据所述第一目标对象、目标函数，利用多目标优化算法对所述第一目标对象进行寻优，得到第二目标对象；所述多目标优化算法为利用自适应策略和精英策略对斑马优化算法进行改进后得到的；

5、利用所述第二目标对象对应的能源调度序列，对所述目标区域的能源进行调度。

6、可选地，所述第一目标对象为斑马个体；所述根据所述第一目标对象、目标函数，利用多目标优化算法对所述第一目标对象进行寻优，得到第二目标对象，包括：

7、初始化所述多目标优化算法的目标参数，所述目标参数包括：第一斑马个体的数量、第一斑马个体的第一位置、调度方案的数量、预设迭代次数；

8、根据各所述第一斑马个体的第一位置、预设的调度成本矩阵、预设的设备用电紧急程度矩阵，得到各所述第一斑马个体的目标函数的第一取值；

9、利用自适应策略和所述斑马优化算法，对各所述第一斑马个体的第一位置进行更新，得到各所述第一斑马个体的第二位置；

10、根据各所述第一斑马个体的第二位置、所述调度成本矩阵，以及设备用电紧急程度矩阵，得到各所述第一斑马个体的目标函数的第二取值；

11、利用所述精英策略，对各所述第一斑马个体的目标函数的第二取值从大到小进行排序，得到第二排序结果；

12、利用所述精英策略，根据所述第二排序结果，确定至少一个第二斑马个体；

13、根据各所述第二斑马个体、各所述第二斑马个体的第二位置，以及所述预设迭代次数，得到目标斑马个体；

14、将所述目标斑马个体对应的能源调度序列，确定为所述第二目标对象。

15、可选地，所述调度成本矩阵的列表示不同的调度方案，所述调度成本矩阵的行表示不同的用电设备，所述调度成本矩阵中的任一第一元素表示所述第一元素的列对应的调度方案应用在所述第一元素的行对应的用电设备上的调度成本；所述设备用电紧急程度矩阵的列表示不同的调度方案，所述设备用电紧急程度矩阵的行表示不同的用电设备，所述设备用电紧急程度矩阵中的任一第二元素表示用所述第二元素的列对应的调度方案对所述第二元素的行对应的用电设备进行供电的需求紧急程度。

16、可选地，所述根据各所述第一斑马个体的第一位置、预设的调度成本矩阵、预设的设备用电紧急程度矩阵，得到各所述第一斑马个体的目标函数的第一取值，包括：

17、针对任一所述第一斑马个体，根据所述第一斑马个体对应的能源调度序列和所述调度成本矩阵，确定所述第一斑马个体对应的调度成本序列；

18、根据所述第一斑马个体对应的能源调度序列和所述设备用电紧急程度矩阵，确定所述第一斑马个体对应的设备用电紧急程度序列；

19、将所述第一斑马个体对应的调度成本序列，与所述第一斑马个体对应的设备用电紧急程度序列进行转置后的序列进行相乘，得到所述第一斑马个体的目标函数的第一取值。

20、可选地，所述利用自适应策略和所述斑马优化算法，所述对各所述第一斑马个体的第一位置进行更新，得到各所述第一斑马个体的第二位置，包括：

21、利用如下公式(1)和公式(2)对各所述第一斑马个体的第一位置进行更新，得到各所述第一斑马个体的第二位置：

22、

23、其中，表示觅食阶段第i个第一斑马个体第j个维度的新状态，xi,j表示第i个斑马个体，r表示0到1之间的随机数，pzj表示第j个维度的先锋斑马个体，i表示集合{1，2}中的随机值；

24、

25、其中，xi表示第i个第一斑马个体的第二位置，表示觅食阶段第i个第一斑马个体的新状态，表示第i个第一斑马个体在觅食阶段新状态下的目标函数值，fi表示第i个第一斑马个体在觅食阶段的目标函数值。

26、可选地，所述利用所述精英策略，根据所述第二排序结果，确定至少一个第二斑马个体，包括：

27、将各所述第一斑马个体的目标函数的第二取值中前预设数量个第一斑马个体放入精英池中；

28、在所述精英池中选出所述至少一个第二斑马个体。

29、第二方面，本发明还提供一种能源调度装置，该装置包括：

30、确定模块，用于根据目标区域中的至少一种调度方案、目标区域中的至少一个用电设备，得到第一目标对象；所述第一目标对象用于表征将各所述调度方案应用在各所述用电设备上的能源调度序列；

31、优化模块，用于根据所述第一目标对象、目标函数，利用多目标优化算法对所述第一目标对象进行寻优，得到第二目标对象；所述多目标优化算法为利用自适应策略和精英策略对斑马优化算法进行改进后得到的；

32、调度模块，利用所述第二目标对象对应的能源调度序列，对所述目标区域的能源进行调度。

33、第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述能源调度方法。

34、第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述能源调度方法。

35、第五方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述能源调度方法。

36、本发明提供的一种能源调度方法、装置、设备和存储介质，首先根据目标区域中的至少一种调度方案、目标区域中的至少一个用电设备，得到第一目标对象，其中，第一目标对象用于表征将各调度方案应用在各用电设备上的能源调度序列；然后，根据第一目标对象、目标函数，利用多目标优化算法对第一目标对象进行寻优，得到第二目标对象，其中，多目标优化算法为利用自适应策略和精英策略对斑马优化算法进行改进后得到的；进而，利用第二目标对象对应的能源调度序列，对目标区域的能源进行调度。

37、本实施例提供的方法中，因多目标优化算法为利用自适应策略和精英策略对斑马优化算法进行改进后得到的，第一目标对象用于表征将各调度方案应用在各用电设备上的能源调度序列，根据第一目标对象、目标函数，利用多目标优化算法对第一目标对象进行寻优，得到的第二目标对象，可以快速寻优得到第二目标对象对应的能源调度序列，并且第二目标对象对应的能源调度序列的质量较高，提升了能源调度的可靠性。