[发明专利]能源调度方法、装置和处理器

权利要求书

1.一种能源调度方法，其特征在于，应用于微电网系统中，所述微电网系统至少包括储能装置、负载以及电解水制氢装置，所述方法包括：

获取所述储能装置对应的第一模型以及所述电解水制氢装置对应的第二模型；

基于所述第一模型和所述第二模型构建所述微电网系统对应的微电网模型；

根据与郊狼种群内的离散化程度对应的分散概率以及全局社会适应度中位数对郊狼算法进行更新，得到更新后的郊狼算法；

基于所述更新后的郊狼算法以及所述微电网模型对所述储能装置、所述负载以及所述电解水制氢装置进行功率分配，以使所述电解水制氢装置的制氢量满足预设条件；

其中，根据与郊狼种群内的离散化程度对应的分散概率以及全局社会适应度中位数对郊狼算法进行更新，得到更新后的郊狼算法，包括：

根据与郊狼种群内的离散化程度对应的分散概率对所述郊狼算法进行第一更新，得到第一郊狼算法；

根据所述全局社会适应度中位数对所述郊狼算法进行第二更新，得到第二郊狼算法；

根据所述第一郊狼算法和所述第二郊狼算法得到所述更新后的郊狼算法；

其中，根据与郊狼种群内的离散化程度对应的分散概率对所述郊狼算法进行第一更新，得到第一郊狼算法，包括：

获取预设种群内的社会适应度以及全局社会适应度，其中，所述社会适应度包括社会适应度最差值和社会适应度最优值；

计算所述全局社会适应度与所述社会适应度最差值的差值，得到第一差值；

计算所述全局社会适应度与所述社会适应度最优值的差值，得到第二差值；

计算所述第一差值与所述第二差值的比值，得到离散程度系数；

根据所述离散程度系数确定所述分散概率；

根据所述分散概率对所述郊狼算法进行所述第一更新，得到所述第一郊狼算法。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述储能装置对应的第一模型，包括：

获取所述储能装置的储能参数，其中，所述储能参数至少包括：所述储能装置在上一时刻的电池能量、所述储能装置的充放电状态、所述储能装置在上一时刻的充电能量或放电能量以及所述储能装置的充放电效率；

根据所述储能参数构建所述第一模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述电解水制氢装置对应的第二模型，包括：

获取可逆电压、活化超电势以及欧姆过电势；

计算所述可逆电压、所述活化超电势以及所述欧姆过电势的总和，得到所述电解水制氢装置中的电解槽电压；

根据所述电解水制氢装置的工作电压以及电极面积确定所述电解水制氢装置的工作电流；

基于所述电解槽电压以及所述工作电流构建所述第二模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一模型和所述第二模型构建所述微电网系统对应的微电网模型，包括：

获取所述微电网系统中的风力发电单元对应的风力模型以及光伏发电单元对应的光伏模型；

根据所述风力模型、所述光伏模型、所述微电网系统的负载、所述第一模型和所述第二模型构建所述微电网系统的电能平衡约束；

根据所述电解水制氢装置的制氢效率确定电解水制氢装置约束；

根据所述储能装置的总容量以及功率范围确定储能装置功率约束；

根据所述储能装置的负荷状态以及充放电效率确定储能水平约束；

根据所述电能平衡约束、所述电解水制氢装置约束、所述储能装置功率约束以及所述储能水平约束构建所述微电网模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述全局社会适应度中位数对所述郊狼算法进行第二更新，得到第二郊狼算法，包括：

获取所有种群内的郊狼个体所对应的社会适应度最优值；

计算所述所有种群内的郊狼个体所对应的社会适应度最优值的中位数，得到所述全局社会适应度中位数；

确定所述全局社会适应度中位数所对应的郊狼个体所在的第一目标种群；

基于随机选择的方式从其他种群中确定第二目标种群，其中，所述其他种群为除所述第一目标种群之外的种群；

根据所述第一目标种群和所述第二目标种群之间的驱逐和接纳对所述郊狼算法进行所述第二更新，得到所述第二郊狼算法。