[发明专利]一种联合优化与学习的含氢建筑能源系统运行控制方法

权利要求书

1.一种联合优化与学习的含氢建筑能源系统运行控制方法，其特征在于，包括：根据含氢建筑能源系统的运行约束条件和参数不确定性，建立含氢建筑能源系统的期望运行成本最小化问题模型；利用李雅普诺夫最优化框架将期望运行成本最小化问题转化为多个单时隙最优化子问题模型；

将单时隙最优化子问题模型分解为与电-氢子系统对应的上层子问题模型以及与热能子系统对应的下层子问题模型；

对上层子问题模型采用凸优化方法进行求解，并根据上层子问题的求解结果计算得到燃料电池产热量；

将燃料电池产热量作为下层子问题模型的输入状态；基于马尔科夫博弈框架对下层子问题模型进行重新建模，并采用多智能体注意力深度确定性策略梯度算法进行求解，得到热能子系统的最优控制策略；

根据上层子问题模型的凸优化求解方法和热能子系统最优控制策略对含氢建筑能源系统的运行进行实时控制。

2.根据权利要求1所述的一种联合优化与学习的含氢建筑能源系统运行控制方法，其特征在于，含氢建筑能源系统期望运行成本最小化问题模型，表达公式为：

s.t.电能子系统的运行约束、氢能子系统的运行约束和热能子系统的运行约束；

公式中，C_1,t为t时隙买卖电成本，C_2,t为t时隙碳排放成本，C_3,t为t时隙电能存储系统损耗成本，C_4,t为t时隙氢能子系统运维成本，C_5,t为t时隙热能子系统损耗成本，C_6,t为t时隙天然气购买成本，T表示时隙长度；决策变量Θ包括：本地能源系统与大电网之间的能量交易量、电能存储系统充放电功率、电解槽输入功率、燃料电池输出功率、每个房间的热供给功率、热能存储系统的充放电功率、天然气消耗量。

3.根据权利要求2所述的一种联合优化与学习的含氢建筑能源系统运行控制方法，其特征在于，利用李雅普诺夫最优化框架将期望运行成本最小化问题转化为多个单时隙最优化子问题模型的方法包括：

判定含氢建筑能源系统的可控性；选择符合可控条件的氢建筑能源系统构建电能子系统和氢能子系统的虚拟队列；根据虚拟队列定义李雅普诺夫函数，计算单时隙李雅普诺夫漂移和运行成本的加权和ΔY(t)；通过最小化加权和ΔY(t)将含氢建筑能源系统期望运行成本最小化问题模型转化为多个单时隙最优化子问题模型，计算确定单时隙最优化子问题模型中的最优系统参数。