[发明专利]一种建筑多能源系统智慧能量优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种建筑多能源系统智慧能量优化方法及装置，方法的设计步骤如下：获取建筑多能源系统的当前环境状态；将所述当前环境状态输入到训练好的深度神经网络；通过深度神经网络输出建筑多能源系统行为；对所述建筑多能源系统的行为按照能量存储系统储能水平动态性和运行约束进行重调整，并计算得到热能存储系统注入/释放功率、天然气锅炉输出功率以及建筑多能源系统与大电网之间的能量交易量；根据上述结论对建筑多能源系统进行控制。本发明方法无需知晓任何不确定性参数的先验信息和明确的建筑热动态性模型。相比现有方法，本发明方法可有效降低运行成本且具有更强的鲁棒性和通用性。

技术领域

本发明涉及一种建筑多能源系统智慧能量优化方法，属于人工智能与智慧建筑能源系统交叉领域。

背景技术

建筑在全世界能源消耗和碳排放总量中占有很大的比重。2019年，全球建筑消耗的能源占全球能源总量约30％，产生的碳排放占全球碳排放总量约28％。目前全球能源供给主要依赖化石燃料等不可再生能源，导致能源枯竭问题和环境污染问题日益严重。近年来，氢能因其具有清洁、可再生、来源广泛、储运方便、利用率高等优点受到了广泛关注，被公认为一种很有前景的化石燃料替代品。此外，氢能存储系统与其他储能系统(如热能存储系统、电能存储系统)的协调运行有助于提升建筑能量效率。因此，优化具有氢电热混合储能建筑多能源系统的运行非常重要。

现有研究提出了若干针对具有氢电热混合储能的建筑多能源系统的能量优化方法，这些方法的目标是最小化系统运行成本(主要包括能量成本和碳排放成本等)。尽管上述研究取得了一定的进展，但均未考虑建筑热动态性，这意味着高建筑热惯性(即建筑室内温度由于初始激励(如突然停止加热)呈现弱化和延迟反应的现象)并未被充分利用以降低系统运行成本。然而，当将建筑热动态性考虑在具有氢电热混合储能的建筑多能源系统中时，系统优化运行面临四个方面的挑战：(1)存在大量不确定性系统参数。如可再生能源发电功率输出、电价、外部温度、用户占用状态、负荷等；(2)存在大量时间和空间耦合运行约束。例如氢能/电能/热能存储系统储能水平存在时间耦合关系，不同能源设备之间需要满足功率平衡、热能平衡导致了空间耦合关系的产生；(3)氢能存储系统中燃料电池同时产生电和热导致电能流和热能流之间存在耦合，这意味着三种能量流所涉及的设备间需要相互协调以达到最优化系统运行成本的目的；(4)很难建立既准确又易于建筑控制的明确建筑热动态性模型。即使该模型存在，获取并维持该模型将是一项非常耗时且容易出错的过程。当同时考虑上述挑战时，现有需知晓明确建筑热动态性模型的建筑微电网能量管理方法(如：随机规划、健壮性规划、模型预测控制、李雅普诺夫最优化)均不再适用。

发明内容

为了克服存在的上述挑战，本发明提供了一种建筑多能源系统智慧能量优化方法，其目的是在维持室内舒适温度范围的前提下最小化具有氢电热混合储能建筑多能源系统运行成本。提出的方法无需知晓明确的建筑热动态性模型和任何不确定性系统参数的先验信息。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

第一方面，本发明提供了一种建筑多能源系统智慧能量优化方法，包括如下步骤：

获取建筑多能源系统的当前环境状态；

将所述当前环境状态输入到训练好的深度神经网络；

通过深度神经网络输出建筑多能源系统行为；

对所述建筑多能源系统的行为按照能量存储系统储能水平动态性和运行约束进行重调整，并计算得到热能存储系统注入/释放功率、天然气锅炉输出功率以及建筑多能源系统与大电网之间的能量交易量；

根据所述建筑多能源系统的行为和计算所得的热能存储系统注入/释放功率、天然气锅炉输出功率以及建筑多能源系统与大电网之间的能量交易量，对建筑多能源系统进行控制。

进一步的，所述环境状态的表达式如下：