一种动态适应型工业园区负荷建模与智能调控系统的制作方法

本发明涉及电力智能调控，特别涉及一种动态适应型工业园区负荷建模与智能调控系统。

背景技术：

1、在现代工业园区中，能源管理的复杂性日益增加，这主要是由于生产过程的多样性、能源需求的波动性以及日益增长的节能和成本效益需求。传统的能源管理系统往往采用静态的方法来处理能源分配，缺乏对实时生产变化和环境条件变动的适应性。这种方法不仅降低了能源使用的效率，也未能充分考虑到能源供应的稳定性和生产过程的连续性。

2、随着工业自动化和智能化技术的发展，存在着对更灵活、更智能的能源管理系统的需求，这种系统能够实时响应工业环境中的变化，并进行有效的能源分配和调控。特别是在新能源大量接入和工业负荷日益增加的背景下，如何有效管理工业园区的能源使用，成为提高能源效率、降低运营成本的关键。

3、因此，开发一种能够动态适应工业园区的负荷建模与智能调控系统变得至关重要。

技术实现思路

1、本技术提供一种动态适应型工业园区负荷建模与智能调控系统，以提升能源效率并降低成本。

2、本技术提供的一种动态适应型工业园区负荷建模与智能调控系统，包括：

3、负荷建模单元，用于根据工业生产流程和实时收集的生产数据，动态建立和更新工业园区内各个负荷的功率调节特性模型；向负荷评估单元提供与所述功率调节特性模型相关的模型数据；其中，所述功率调节特性模型反映了不同负荷在不同生产阶段和环境条件下的功率需求和调节能力；

4、负荷评估单元，用于接收来自负荷建模单元的模型数据；根据所述模型数据，运用多时间尺度的动态评估算法，对工业园区内各个负荷的可调容量进行评估；将评估结果传递给智能调控单元，其中，所述评估结果包括各个负荷的短期、中期和长期负荷调节建议；

5、智能调控单元，用于接收来自负荷评估单元的评估结果；根据所述评估结果，并结合实时的电网需求和工业园区的生产约束，通过优化算法实现负荷的动态调控。

6、更进一步地，所述负荷建模单元具体用于：

7、运用递归神经网络处理时间序列数据，捕捉负荷需求随时间的变化模式；

8、使用卷积神经网络分析环境因素对负荷需求的影响。

9、更进一步地，所述负荷评估单元具体用于：

10、将所述工业园区内各个负荷中的负荷作为图论网络中的节点，并根据负荷之间的相互作用创建边，生成一个图论网络；

11、对所述图论网络进行分析，获得节点间相互依赖数据、节点影响力数据以及优化路径数据；

12、将来自负荷建模单元的模型数据、所述节点间相互依赖数据、节点影响力数据以及优化路径数据输入一个训练好的神经网络模型中，获得各个负荷的短期、中期和长期负荷调节建议。

13、更进一步地，所述神经网络模型包括环境与市场数据融合器、时间序列预测引擎和综合决策生成器；所述环境与市场数据融合器用于将环境数据和电力市场数据进行融合，获得环境和市场因素的综合分析结果，其中，所述环境数据包括温度和湿度，所述电力市场数据包括电力价格和电力需求趋势；所述时间序列预测引擎根据来自负荷建模单元的模型数据、所述节点间相互依赖数据、节点影响力数据以及优化路径数据，利用深度学习模型进行预测，获得各个负荷的短期、中期和长期负荷预测；所述综合决策生成器根据所述时间序列预测引擎的预测结果和所述环境与市场数据融合器的综合分析结果，生成各个负荷的短期、中期和长期调节建议。

14、更进一步地，所述环境与市场数据融合器使用如下的公式1计算环境和市场因素的综合分析结果：

15、（1）；

16、其中，是一个针对环境数据的转换函数；是针对电力市场数据的转换函数；是一个用于捕捉环境数据和电力市场数据之间的复杂相互作用的函数；是调节交互作用影响的系数，可以基于历史数据或专家知识进行调整；是标准化函数，用于确保融合后的数据在合理的范围内；

17、其中，可以采用如下的公式2实现：

18、（2）；

19、其中，是时间窗口的大小，是环境数据中第个个数据点；

20、可以采用如下的公式3实现：

21、（3）；

22、其中，和分别是当前和前一天的电力市场数据；

23、可以采用如下的公式4实现：

24、（4）；

25、其中，是环境数据和电力市场数据的协方差；和分别是环境数据和电力市场数据的标准差。

26、更进一步地，所述时间序列预测引擎包括特征集成模块、时间依赖构建模块、非线性特征提取模块以及负荷预测模块；所述特征集成模块用于将来自负荷建模单元的模型数据、所述节点间相互依赖数据、节点影响力数据以及优化路径数据结合在一起，生成一个统一的特征集；所述时间依赖构建模块使用门控循环单元分析和捕捉统一的特征集中的时间依赖性数据；所述非线性特征提取模块用于提取所述时间依赖性数据中的高级特征；所述负荷预测模块根据所述高级特征进行负荷预测，输出各个负荷的短期、中期和长期的负荷预测。

27、更进一步地，所述综合决策生成器包括决策规则定义模块、数据融合与分析模块以及条件逻辑应用模块；

28、所述决策规则定义模块配置有一个规则库，所述规则库存储有基于数据阈值或特定模式的决策规则；

29、所述数据融合与分析模块，用于接收来自时间序列预测引擎的预测结果和环境与市场数据融合器的综合分析结果，并将所述预测结果和综合分析结果进行融合处理；对融合后的数据执行分析，包括计算平均值、识别数据趋势或模式；

30、所述条件逻辑应用模块，用于根据所述数据融合与分析模块的分析结果以及所述决策规则定义模块中的决策规则，生成各个负荷的短期、中期和长期的负荷调节建议。

31、更进一步地，所述智能调控单元具体用于：

32、构建一个线性规划模型；

33、根据所述线性规划模型，获得最优解；

34、根据所述最优解，确定每个负荷的最优能源消耗量和调节行动；

35、其中，所述线性规划模型的目标函数为如下公式5：

36、（5）；

37、其中，是总成本，是需要最小化的目标；是第个负荷的单位能源成本；是第个负荷的能源消耗量；是在时间尺度上第个负荷的调节成本；是在时间尺度上第个负荷的调节行动引起的能源使用变化百分比；时间尺度可以为短期尺度、中期尺度或者长期尺度；是一个权重系数，用于平衡成本和调节建议的影响；

38、所述线性规划模型的约束条件包括：

39、能源供需平衡约束条件，可以使用如下公式6表示：

40、（6）；

41、其中，是工业园区的电力总需求。

42、更进一步地，所述智能调控单元包括一个实时响应模块，用于：

43、实时监控工业园区内各个负荷的能源使用情况；

44、根据各个负荷的能源使用情况和线性规划模型的最优解，动态调整负荷的能源消耗量；

45、在检测到负荷的能源消耗量偏离预定的最优能源消耗阈值时，自动触发紧急调整协议，以迅速恢复到最优能源使用状态。

46、更进一步地，所述智能调控单元包括一个环境适应性分析模块，用于：

47、结合历史数据和预测模型，预测环境变化对工业园区内能源需求的长期和短期影响；

48、根据预测的长期和短期影响，生成环境适应性报告，为智能调控单元提供在不同环境条件下的能源调整建议。

49、本技术有益的技术效果主要包括：（1）增强生产过程的连续性和稳定性：系统能够根据工业园区的实际生产需求和电网的实时需求灵活调整能源分配。这样的动态调控有助于确保生产过程的连续性和稳定性，即使在面对能源供应波动或生产需求变化时也能保持高效运行。（2）降低运营成本：通过优化能源消耗和提高能源利用率，系统有助于显著降低工业园区的运营成本。更高的能源效率意味着较低的能源支出，为企业带来经济效益。（3）适应性强和应变能力：系统能够根据实时数据和多时间尺度的动态评估快速适应环境变化和生产需求变化。这种适应性使得系统能够在多变的工业环境中保持高效和有效。