一种基于数字孪生的微电网能量管理系统的制作方法

[0001]
本发明专利涉及微电网能量管理领域，尤其涉及一种基于数字孪生的微电网能量管理系统的运行机制、管理方法和层级间的通信。


背景技术：

[0002]
随着化石燃料的日渐枯竭，环境污染等问题的不断加重，可再生能源分布式发电技术以其污染排放少，节约资源等特点受到越来越多国家的关注。但是，分布式发电具有随机性和间歇性的问题，大量的分布式电源接入会对配电网的电能质量造成影响。微电网是由分布式电源，储能系统，负荷组成的一种小型发配电的系统，具有灵活性强的鲜明特点，作为大电网的有效补充，在解决大规模分布式电源接入对电网造成的影响的同时，可以通过对负荷以及储能系统的合理控制，实现削峰填谷、调峰调频。微电网能量管理系统的作用是生成有效的能量调度策略，通过需求侧和发电侧的双向互动，提高可再生能源的利用率，实现不同时段资源的优化分配，在保证电能质量的同时可以提高微电网运行的经济性与可靠性。
[0003]
目前的微电网能量管理系统存在如下问题：一是侧重于监控，这些信息大多是电压、频率等运行信息，对设备信息的采集较少，无法做到对设备健康状况及时反应；二是缺乏对微电网系统运行的整体仿真分析；三是在微电网内的信息传输较封闭，各系统间联系不强，传输的安全性较差；四是目前的能量管理系统中人机交互界面往往只停留在展示层次，并没有实现操作员对微电网系统运行的实时控制，人机交互功能实现较少，对资源的优化分配也不够准确。


技术实现要素：

[0004]
针对背景技术中所提到的目前微电网系统人机互动少、对设备健康不能准确分析、层级间通信安全性较差、调度以及运行策略不够准确等问题，本发明提出了一种基于数字孪生的微电网能量管理系统。
[0005]
一种基于数字孪生的微电网能量管理系统，其特征在于，所述的能量管理系统包括实体微电网层、虚拟空间建模层、能量管理层、智能控制层、以及人机交互层。
[0006]
所述实体微电网层包含微电网系统和数据采集与传输单元，其中，微电网系统包括分布式电源，整流器，逆变器，柴油发电机，储能系统，负荷。所述负荷分为关键负荷和可控负荷，可控负荷与电动汽车一同组成虚拟储能系统。所述数据采集与传输单元包含用于数据采集的智能传感器，摄像头，设备内的电子标签，以及用于数据处理与传输的fpga，智能网关，光纤等设备。
[0007]
进一步地，所述实体微电网层通过智能传感器完成对运行信息，设备信息等多种信息的采集，通过摄像头完成音频，视频等类信息的采集，通过安装在分布式电源中的电子标签，基于射频技术完成对分布式电源周围环境以及设备健康状况等信息的采集，基于上述采集技术完成对微电网系统各类信息的采集，上述采集的信息多为模拟量信息，利用基
于型号为ep4ce10f17c8的fpga所板载的a/d芯片型号为pcf8591芯片完成模拟量到数字量的转换，将转换完成的信息储存到fifo模块中进行暂时保存，再利用其板载的rs232串口基于uart协议将数据依此串行传输至智能网关，基于mqtt协议，通过光纤等有线网络与系统建模层、能量管理层连接，实现实体微电网层信息的传输。
[0008]
所述虚拟空间建模层包含云端服务器和客户端，云端服务器可以满足大量传感器数据的接入，其功能包括信息处理与建模。所述信息处理通过接收由实体微电网层传输来的各类信息并进行解析，基于云端服务器实现与能量管理层的通信，基于tcp/ip协议能量管理层可以向虚拟空间建模层传出各类历史运行信息，虚拟空间建模层则可传输虚拟系统运行信息。所述建模指云端服务器利用基于大量历史数据与实时数据，通过云计算，机器学习等手段基于数据驱动的方式，建立与微电网系统为1∶1比例的虚拟微电网系统，通过接收来自实体对象的数据而实时演化，从而与实体在全生命周期保持一致，实现了将微电网系统映射到虚拟空间，完成1∶1建模并实现与实体相同的生命周期，真正实现了以实映虚。
[0009]
所述能量管理层包含云端服务器，其与虚拟空间建模层的云端服务器基于tcp/ip进行通信，客户端与客户端之间采用基于mqtt的发布/订阅机制进行通信。所述能量管理层和虚拟空间建模层都包含云端服务器，两个服务器各司其职，增强了运算能力提高了速度，可以更好的实现孪生微电网系统的建立。其中，所述云端服务器包含实时信息数据库，历史信息数据库，历史故障信息数据库，虚拟系统运行信息数据库，监测与预警模块，预测模块，调度模块，优化模块，服务发布模块。
[0010]
其中，所述实时信息数据库存储云端服务器接收并解析微电网系统运行的各类信息。通过设置好的时间间隔，将实时数据库中的信息存入历史数据库。所述历史数据库，包含由实时数据库传输来的数据，以及微电网系统以前运行的历史数据，基于历史数据库中的信息可以得到微电网系统正常工作的各类运行数据与参数的范围，同时云端服务器将发布历史数据库信息与虚拟空间建模层进行交互。所述历史故障信息数据库存储包含微电网系统发生意外后基于故障原因各类数据的变化。所述虚拟系统运行信息数据库包含基于tcp/ip由虚拟微电网层传输的虚拟微电网系统运行的各类信息。所述监测模块通过对比实时数据库中的信息与基于历史数据库微电网正常工作各数据与参数的范围，比较实时数据是否都运行在正常值内，如果有数据超过正常范围，可以基于历史故障信息库中的故障信息，基于k-近邻法和神经网络等方法对故障或安全隐患进行分类，实现对故障的诊断以及预警。其中，所述能量管理层预测模块又包含，负荷预测，电价预测，发电预测。
[0011]
所述负荷预测，利用历史数据库和实时数据库中的负荷信息可以实现对负荷的长短期预测，首先对数据特征进行提取，对不同特征进行归一化处理，由于负荷地域性特点，将处理好的负荷信息利用k-均值聚类的方法进行聚类处理，根据聚类后的结果，基于每类负荷的历史序列数据以及实时序列数据构建时序模型，并对神经网络进行训练，基于神经网络可以实现对负荷的短期预测，当负荷波动较大时可以结合专家经验对预测进行修正，增强预测的准确性，利用支持向量机以相同的方法可以实现中长期负荷的预测。
[0012]
所述电价预测，要进行短期电价的预测不仅与历史电价以及负荷值有关，还与天气等外界因素有关。所以要结合历史数据库中的电价信息与预测的负荷信息，和气象站通信传输的气象信息进行预测，短期电价的预测模型为e(t)＝o(t)+b(t)+w(t)+s(t)+r(t)，式中e(t)代表t时刻的电价，o(t)表示原材料使用，b(t)表示基本负荷分量，w(t)表示天气
变化情况，s(t)表示特别事件。基于模型利用lstm(长短期记忆网络)实现对实时电价的预测。
[0013]
所述发电预测，包含各分布式电源发电预测，其中分布式电源的发电预测结合机械性能、光照强度、温度、风速等天气信息对各个分布式电源进行发电的预测，利用气象信息以及发电信息训练神经网络，基于神经网络实现对各个分布式电源发电的预测，整体的发电预测为各个分布式电源发电预测的总和。
[0014]
其中，所述能量管理层的调度模块综合考虑分布式电源出力与负荷之间的关系，结合预测模块得到的结果，通过控制可控负荷、柴发、储能系统以保证供电的可靠性。在并网运行下，当分布式电源出力大于负荷需求电量时，多余电量可以对蓄电池进行充电，考虑其上限和使用寿命，由可控负荷组成的虚拟储能系统可以吸纳多余电能，同时可以在峰值电价期间向电网出售电能，当分布式电源出力不足以提供负荷用电时，当蓄电池的电量不低于下限可以使蓄电池放电，同时虚拟储能系统在不影响正常使用的条件下可以减少电能消耗，使关键负荷供电得到保障，还可控制柴油发电机的发电保证电能的可靠供给。当配电网发生故障时，断开与配电网间的连接，使微电网运行在孤岛运行模式，此模式与上述并网模式的不同之处在于切断了与配电网间的互动，是一种自给自足的方式。以此确定初步调度方案。结合虚拟微电网执行初步调度方案的反馈信息对初步调度方案进行修正，再次确定调度方案。
[0015]
其中，所述能量管理层的优化模块是在调度模块的基础上对运行方案的优化，通过结合预测模块所预测的结果在保证供电可靠性的前提下，以经济性、从配电网购电量最少、碳排放量最少为目标对微电网运行优化规划，基于虚拟空间建模层建立的孪生微电网系统模型，结合发电机约束、功率平衡约束、电池约束等约束条件，将优化目标确定为满足经济性，峰值购电量最少，以及碳排放量最少等多目标函数。用智能算法进行寻优，这里采用改进的粒子群算法进行寻优，由此确定初步优化运行方案。
[0016]
其中，经济性目标函数为为微电网运行的总成本，n为总的调度段数，c为柴油的价格，f为柴油发电机的油耗量，g为微电网向配电网的购电价格，p
g
为购电电量，s为向微电网出售电能的价格，p
s
为出售的电量。其中gp
g
，sp
s
仅存在于并网运行情况，在孤岛运行情况下为零。m为分布式能源数目，a为分布式电源的发电成本，其中除去光能，风能等可再生能源，p
a
为发电的功率；
[0017]
其中，碳排放目标函数为为总的碳排放量，x为柴油发电机碳排放量系数。虚拟微电网层通过订阅初步运行方案，并应用于虚拟微电网系统，虚拟微电网层则发布执行优化方案后虚拟微电网系统运行的各类信息，能量管理层基于tcp/ip协议接收微电网执行运行方案的反馈信息，结合虚拟微电网数据库中虚拟微电网系统执行初步优化方案反馈回来的信息，对初步的优化运行方案进行调整，调整好后的运行方案为最终优化方案。
[0018]
所述能量管理层的服务发布模块，基于mqtt的订阅/发布机制，能量管理层基于云端服务器对传输的数据进行运算处理及分析，通过云端服务器可以向客户端发布多种服
务，其中虚拟微电网层的客户端可通过订阅初步调度方案和初步优化运行方案，依据方案满足对虚拟微电网系统的控制，智能控制层的客户端则订阅最终优化运行方案对微电网系统进行控制，人机交互层的客户端则可以订阅各类信息查看了解微电网的运行状态。
[0019]
所述人机交互层包含客户端设备，操作员通过订阅能量管理层的各类信息，可以了解到微电网运行的各类参数，基于应用软件可以实现对数据的可视化处理，操作人员同样可以根据自身经验基于发布/订阅机制对实体和虚拟微电网系统下达控制指令，更好的实现了人机的互动。
[0020]
所述智能控制层包含控制器，离并网开关，通过订阅能量管理层的调度方案以及运行优化方案对微电网系统进行控制，所述控制方式包含虚拟微电网系统运行信息的反馈，实现了以虚控实的闭环反馈。控制包括控制分布式电源的各逆变器与转换器，可以完成分布式电源、柴油发电机的启停，调节输出功率，储能系统充放电等操作，同时通过控制离并网开关来实现操作人员下达对的运行方式指令，通过对逆变器的控制在并网运行方式下采用pq控制，满足频率质量的要求，在孤岛运行模式下，采用下垂控制，保证微电网频率与电压的统一。
[0021]
一种基于数字孪生的微电网能量管理系统运行机制，其特征在于，包括以下步骤；
[0022]
步骤1：由智能传感器、摄像头和基于标签的射频技术实时采集来的微电网系统的各类信息；
[0023]
步骤2：采集到的各类信息经型号为ep4ce10f17c8的fpga所板载的型号为pcf8591的a/d转换芯片对进行模拟量进行转换，将转换后的数字量临时储存在fpga的fifo模块中，再通过所板载的rs232串口基于uart协议将转换后的数字量信息依次串行传输到智能网关，网关后基于mqtt协议通过光纤有线网络技术将信息传输到能量管理层和虚拟建模层的云端服务器；
[0024]
步骤3：能量管理层的云端服务器将采集来的信息进行解析并存储，基于tcp/ip协议向虚拟空间建模层传输微电网各类历史信息，同时能量管理层的云端服务器基于历史数据库中正常运行时各类数据的变化范围对各类数据进行实时监控，当参数超过范围与历史故障数据库信息进行对比，基于k-近邻法可以确定故障的类型；
[0025]
步骤4：虚拟空间建模层的云端服务器对实体微店网层传输来的信息进行解析，并结合能量管理层传输的各类历史数据信息，基于实时和历史数据信息利用数据驱动完成虚拟微电网系统建模，所建立的虚拟微电网系统保持与原系统1∶1比例同时具有与微电网系统相同的生命周期；
[0026]
步骤5：能量管理层基于云端服务器实现负荷的预测，电价的预测以及负荷的预测；
[0027]
步骤6：能量管理层基于云端服务器基于供电可靠性确定最初调度方案，并提供最初调度方案主题服务；
[0028]
步骤7：虚拟空间建模层的客户端通过订阅最初调度方案，控制虚拟微电网系统按照最初的调度方案运行；
[0029]
步骤8：虚拟微电网系统执行调度方案后的运行各类信息经网关传输到虚拟空间建模层的云端服务器，虚拟空间建模层的云端服务器基于tcp/ip协议将执行初步调度后的运行信息传输到能量管理层的云端服务器；
[0030]
步骤9：能量管理层的云端服务器基于虚拟微电网系统执行初步调度方案后反馈回的信息对初步调度方案进行调整；
[0031]
步骤10：虚拟空间建模层的客户端按照订阅调度方案主题服务，修改调度指令；
[0032]
步骤11：能量管理层的云端服务器在基于调度方案的基础上确定初步运行优化方案，并发布初步运行优化方案主题服务；
[0033]
步骤12：虚拟空间建模层的客户端通过订阅最初运行优化方案，控制虚拟微电网系统按照最初的优化方案进行调整；
[0034]
步骤13：虚拟微电网系统执行运行优化方案后的运行各类信息经网关传输到虚拟空间建模层的云端服务器，虚拟空间建模层的云端服务器基于tcp/ip协议将执行初步调度后的运行信息传输到能量管理层的云端服务器；
[0035]
步骤14：能量管理层的云端服务器基于虚拟微电网系统执行初步运行优化方案后反馈回的信息对初步运行优化方案进行调整；
[0036]
步骤15：智能控制层的客户端通过订阅运行优化方案，对控制器进行控制，从而实现对微电网系统的控制使其按照发布方案运行；
[0037]
步骤16：人机交互层通过订阅能量管理层发布的各项服务，可以掌握微电网的各类运行信息，通过编程等手段设计引用软件完成对数据的可视化处理；
[0038]
步骤17：在人机交互层的客户端，操作员根据所观测的各类运行信息和自身经验可以发布调度指令到能量管理层的服务器，虚拟空间建模层和智能控制层的客户端通过订阅人机交互层客户端发布的控制指令实现对实体以及虚拟微电网系统的控制。
[0039]
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0040]
(1)通过结合虚拟微电网系统运行信息的反馈，可以使调度以及运行优化方案更加准确。
[0041]
(2)基于mqtt协议的发布/订阅机制可以使信息传输更加安全。
[0042]
(3)通过给分布式电源植入“标签”的手段，采用射频技术进行信息采集，可以更好的获取设备信息与周围信息。
[0043]
(4)人机交互不只是停留在展示层面，可以实现良好的人机互动。
附图说明
[0044]
下面结合附图，对本发明实施例作进一步详述。
[0045]
图1是一种基于数字孪生的微电网能量管理系统平面结构图；
[0046]
图2是一种基于数字孪生的微电网能量管理系统层级间通信结构图；
[0047]
图3是一种基于数字孪生的微电网能量管理系统运行机制流程图。
[0048]
图1是本发明提供的一种基于数字孪生的微电网能量管理系统平面结构图，图1中包括微电网系统，虚拟微电网系统，配电网，能量管理系统，中央控制器，其中微电网系统具体包括由光伏组件经太阳能电池板经d/a转换再经开关接到微电网主网，风机组件经a/d、d/a以及开关接到微电网主网，储能系统经d/a经开关转换接到微电网主网，柴油发电机经开关接到微电网主网，负荷经开关接到微电网主网，微电网主网经开关接到0.4kv/10kv配电网。图1中虚拟微电网系统组成与微电网系统相同，能量管理层与中央控制器、实体微电网层、虚拟微电网层各控制器连接，控制器与d/a逆变器和开关相连。
[0049]
图2是本发明提供的一种基于数字孪生的微电网能量管理系统层级间通信结构图，图2中包含实体微电网层，虚拟空间建模层，能量管理层，人机交互层，智能控制层，以及各层级间的通信，其中各层级间的通信包含实体微电网层与能量管理层及虚拟空间建模层的通信，能量管理层与虚拟空间建模层的通信，能量管理层与人机交互层的通信，智能控制层与能量管理层的通信，人机交互层的客户端与智能控制层的客户端，及虚拟空间建模层的客户端通信。
[0050]
其中，实体微电网层与能量管理层及虚拟空间建模层间的通信，在微电网系统中由智能传感器，摄像头，和基于射频技术采集到的模拟信息经型号为ep4ce10f17c8的fpga锁板载的型号为pcf8591的a/d转换芯片对模拟量进行转换，将转换后的数字量临时储存在fpga的fifo模块中，在通过所板载的rs232串口基于uart协议将转换后的数字量信息依次串行传输到智能网关，网关后则是基于mqtt协议通过光纤有线网络技术将信息传输到能量管理层和虚拟建模层的云端服务器处，能量管理层和虚拟空间建模层的云端服务器可以将传输的信息进行解析，并对信息进行运算处理等操作。
[0051]
其中，能量管理层与虚拟空间建模层间的通信，所述能量管理层与虚拟空间建模层包含能量管理层的云端服务器和虚拟空间建模层间的云端服务器的通信，能量管理层的云端服务器与虚拟空间建模层客户端的通信。其中所述能量管理层与虚拟空间建模层云端服务器间的通信，基于tcp/ip协议实现服务器之间的数据传输，从而实现将能量管理层中的历史数据库信息传输到虚拟空间建模层用于虚拟微电网系统的建模，虚拟空间建模层同样可基于tcp/ip协议将执行初步运行方案后的虚拟微电网运行信息反馈到能量管理层帮助生成最终调度与运行方案。所述能量管理层的云端服务器与虚拟空间建模层客户端的通信，能量管理层的云端服务器可以经运算生成初步调度以及优化方案等服务，虚拟空间建模层则通过订阅初步运行方案，控制虚拟微电网系统按照运行方案进行运行。
[0052]
所述虚拟空间建模层与能量管理层都包含云端服务器，但实际上只保留能量管理层的云端服务器就可实现上述功能，但由于计算量大所需要时间也较长，在虚拟空间建模层增加服务器可以帮忙分担重要的建模任务，两服务器各司其职，加快了运算速度，可以实现与微电网系统相同的生命周期。
[0053]
其中，能量管理层与人机交互层的通信，能量管理层的云端服务器可以提供多种服务，人机交互层的客户端可以订阅各种服务如运行参数，设备状况，调度方案，优化运行方案等。人机交互层基于应用程序可以将数据进行可视化处理。
[0054]
其中，能量管理层与智能控制层的交互同样是基于订阅/发布机制，能量管理层的服务器可以发布最终调度方案和优化方案服务，智能控制层可以订阅最终调度方案与优化方案来指导微电网系统的运行。
[0055]
其中人机交互层与虚拟微电网层，智能控制层间的通信，其通信同样是基于发布/订阅机制实现，人机交互层通过订阅能量管理层的服务可以实现对微电网系统的全面了解，人机交互层可以发布控制指令到能量管理层的云端服务器，虚拟空间建模层和智能控制层的客户端订阅人机交互层发布的信息，基于能量管理层的云端服务器，可以实现人机交互层与虚拟微电网层和智能控制层的间接通信，可以实现操作员对虚拟空间建模层与智能控制层的控制，
[0056]
其中，所述能量管理层与各层客户端的通信服务质量均采用qos2服务质量可以保
证信息传递的准确性。
[0057]
图3是本发明提供的一种基于数字孪生的微电网能量管理系统运行机制流程图，结合图1的平面结构图和图2的各层级间的通信对图3微电网能量管理系统运行机制进行说明，具体步骤包括：
[0058]
步骤1：由智能传感器、摄像头和基于标签的射频技术实时采集来的微电网系统的各类信息；
[0059]
步骤2：采集到的各类信息经型号为ep4ce10f17c8的fpga所板载的型号为pcf8591的a/d转换芯片对进行模拟量进行转换，将转换后的数字量临时储存在fpga的fifo模块中，在通过所板载的rs232串口基于uart协议将转换后的数字量信息依此串行传输到智能网关，网关后基于mqtt协议通过光纤等有线网络技术将信息传输到能量管理层和虚拟建模层的云端服务器；
[0060]
步骤3：能量管理层的云端服务器将采集来的信息进行解析并存储，基于tcp/ip协议向虚拟空间建模层传输微电网各类历史信息，同时能量管理层的云端服务器基于历史数据库中正常运行时各类数据的变化范围对各类数据进行实时监控。当参数超过范围与历史故障数据库信息进行对比，基于k-近邻法可以确定故障的类型；
[0061]
步骤4：虚拟空间建模层的云端服务器对实体微电网层传输来的信息进行解析，并结合能量管理层传输的各类历史数据信息，基于实时和历史数据信息利用数据驱动完成虚拟微电网系统建模，所建立的虚拟微电网系统保持与原系统1∶1比例同时具有与微电网系统相同的生命周期；
[0062]
步骤5：能量管理层基于云端服务器实现负荷的预测，电价的预测以及负荷的预测；
[0063]
所述负荷预测，利用历史数据库和实时数据库中的负荷信息可以实现对负荷的长短期预测，首先对数据特征进行提取，对不同特征进行归一化处理，由于负荷地域性特点，将处理好的负荷负荷信息利用k-均值聚类的方法进行聚类处理，根据聚类后的结果，将每类负荷的历史序列数据以及实时序列数据，利用数据构建时序模型，并对神经网络进行训练，基于神经网络可以实现对负荷的短期预测，当负荷波动较大时可以结合专家经验对预测进行修正，增强预测的准确性，利用支持向量机以相同得方法可以实现中长期负荷的预测；
[0064]
所述电价预测，要进行短期电价的预测不仅与历史电价以及负荷值有关，还与天气等外界因素有关。所以要结合历史数据库中的电价信息与预测的负荷信息，和气象站通信传输的气象信息进行预测，短期电价的预测模型为e(t)＝o(t)+b(t)+w(t)+s(t)+r(t)，式中e(t)代表t时刻的电价，o(t)表示原材料使用，b(t)表示基本负荷分量，w(t)表示天气变化情况，s(t)表示特别事件。基于模型利用lstm(长短期记忆网络)实现对实时电价的预测；
[0065]
所述发电预测，包含各分布式电源发电预测，其中分布式电源的发电预测结合机械性能、光照强度、温度、风速等天气信息对各个分布式电源进行发电的预测，利用气象信息以及发电信息训练神经网络，基于神经网络实现对各个分布式电源发电的预测，整体的发电预测为各个分布式电源发电预测的总和；
[0066]
步骤6：能量管理层基于云端服务器确定最初调度方案，并发布最初调度方案相关
主题服务；
[0067]
所述最初调度方案是考虑分布式电源出力与负荷之间的关系，通过控制可控负荷、柴发、储能系统以保证供电的可靠性，其实现是结合预测模块的结果，在并网运行下，当分布式电源出力大于负荷需求电量时，多余电量可以对蓄电池进行充电，考虑其上限和使用寿命，由可控负荷组成的虚拟储能系统可以吸纳多余电能，同时可以在峰值电价期间向电网出售电能，当分布式电源出力不足以提供负荷用电时，当蓄电池的电量不低于下限可以使蓄电池放电，同时虚拟储能系统在不影响正常使用的条件下可以减少电能消耗，使关键负荷供电得到保障，还可控制柴油发电机的发电保证电能的可靠供给。当配电网发生故障时，断开与配电网间的连接，使微电网运行在孤岛运行模式，此模式与上述并网模式的不同之处在于切断了与配电网间的互动，是一种自给自足的方式；
[0068]
步骤7：虚拟空间建模层的客户端通过订阅最初调度方案，控制虚拟微电网系统按照最初的调度方案运行；
[0069]
步骤8：虚拟微电网系统执行调度方案后的运行各类信息经网关传输到虚拟空间建模层的云端服务器，虚拟空间建模层的云端服务器基于tcp/ip协议将执行初步调度后的运行信息传输到能量管理层的云端服务器。
[0070]
步骤9：能量管理层的云端服务器基于虚拟微电网系统执行初步调度方案后反馈回的信息对初步调度方案进行调整；
[0071]
步骤10：虚拟空间建模层的客户端按照订阅调度方案主题服务，修改调度指令；
[0072]
步骤11：能量管理层的云端服务器在基于调度方案的基础上确定初步运行优化方案，并发布初步运行优化方案主题服务；
[0073]
所述初步经济优化运行方案是在调度方案的基础上对运行方案的优化，通过结合预测模块所预测的结果在保证供电可靠性的前提下，以经济性、从配电网购电最小、碳排放量最少为目标对微电网运行优化规划，基于虚拟空间建模层建立的孪生微电网系统模型，结合发电机约束、功率平衡约束、电池约束等约束条件，将优化目标确定为满足经济性，峰值购电最少，以及碳排放量最少等多目标函数。用智能算法进行寻优，这里采用改进的粒子群算法进行寻优，由此确定初步优化运行方案；
[0074]
其中，经济性目标函数为为微电网运行的总成本，n为总的调度段数，c为柴油的价格，f为柴油发电机的油耗量，g为微电网向配电网的购电价格，p
g
为购电电量，s为向微电网出售电能的价格，p
s
为出售的电量。其中gp
g
，sp
s
仅存在于并网运行情况，在孤岛运行情况下为零。m为分布式能源数目，a为分布式电源的发电成本，其中除去光能，风能等可再生能源，p
a
为发电的功率；
[0075]
其中，碳排放目标函数为为总的碳排放量，x为柴油发电机碳排放量系数；
[0076]
步骤12：虚拟空间建模层的客户端通过订阅最初运行优化方案，控制虚拟微电网系统按照最初的优化方案进行调整；
[0077]
步骤13：虚拟微电网系统执行运行优化方案后的运行各类信息经网关传输到虚拟
空间建模层的云端服务器，虚拟空间建模层的云端服务器基于tcp/ip协议将执行初步调度后的运行信息传输到能量管理层的云端服务器；
[0078]
步骤14：能量管理层的云端服务器基于虚拟微电网系统执行初步运行优化方案后反馈回的信息对初步运行优化方案进行调整。
[0079]
步骤15：智能控制层的客户端通过订阅运行优化方案，对控制器进行控制，从而实现对微电网系统的控制使其按照发布方案运行；
[0080]
步骤16：人机交互层通过订阅能量管理层发布的各项服务，可以掌握微电网的各类运行信息，通过编程等手段设计引用软件完成对数据的可视化处理；
[0081]
步骤17：在人机交互层的客户端，操作员根据所观测的各类运行信息和自身经验可以发布调度指令到能量管理层的服务器，虚拟空间建模层和智能控制层的客户端通过订阅人机交互层客户端发布的控制指令实现对实体以及虚拟微电网系统的控制。
[0082]
以上所述，仅为本发明较佳的具体运行机制方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。