[发明专利]基于组合预测模型的工业区综合能源低碳调度方法及装置

权利要求书

1.一种基于组合预测模型的工业区综合能源低碳调度方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：通过集成聚类技术对原始新能源出力数据以均值为聚类中心进行分类；

步骤2：依据步骤1的结果，将聚类得出的新能源发电特性结合包括季节、节假日在内的时间因素对新能源出力的影响，形成神经网络预测模型的输入数据集；

步骤3：将步骤2的数据集结果输入到神经网络预测模型中，得到预测结果-新能源出力负荷曲线；

步骤4：根据步骤3的预测结果构建高耗能园区源-荷侧低碳调度模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于组合预测模型的工业区综合能源低碳调度方法，其特征在于：所述步骤1中，对历史新能源数据通过集成聚类技术进行分类处理；

曲线欧式距离公式：

X_i，X_j为负荷曲线的两个负荷值；n_i，n_j为该两个负荷点的横坐标；N₁为设置每条负荷曲线的横坐标采样点个数；

以SC值最大设置最优聚类个数：

SC值计算公式：

a(i)：i向量到同一簇内其他点不相似程度的平均值；

b(i)：i向量到其他簇的平均不相似程度的最小值；

S(i)：i向量的SC值；

SC值介于[-1,1]，数值越大代表内聚度和分离度都相对较优。

3.根据权利要求1所述的一种基于组合预测模型的工业区综合能源低碳调度方法，其特征在于：所述步骤4中，构建高耗能园区源-荷侧低碳调度模型具体包括：

考虑源荷两侧碳排特性，构建高耗能园区综合能源系统低碳调度模型，以碳排成本最小为目标函数：

F＝min(C_gt+C_x+C_cn+C_g+C_y+C_p) (3)

其中：C_gt为园区高载能负荷碳排总成本，C_c为单位碳排成本，Q_ls、Q_lx、Q_sy为离散型，连续型、时移型高载能负荷单位碳排成本；C_x为新能源运行相关成本，K_aw为弃风电单位成本，K_av为弃光伏单位成本，C_wy为单位风电运维成本，C_vy为光伏单位运维成本；C_cn为储能设备运行总成本；C_g为多形态高载能负荷调节总成本；C_y为燃气机组运行总成本，K_gb为燃气机组单位运行成本；C_p为燃气机组碳排放成本，Q_gb为燃气机组碳排强度，T为调度总时间，N为燃气机组个数；

P_c,i(t)为第i台储能装置在t时刻的充电功率，P_d,i(t)为第i台储能装置在t时刻的放电功率,P_wfore(t)为风电预测功率，P_vfore(t)为光伏预测功率，P_v(t)为t时刻光伏的实际运行功率，P_gb，i(t)为t时刻第i台燃气轮机的实际运行功率，P_w(t)为t时刻风电的实际运行功率；P_cg(t)为t时刻常规负荷功率，P_lxh(t)为t时刻离散型高载能负荷调节后功率，P_syh(t)为t时刻时移型高载能负荷调节后功率，P_lsh(t)为t时刻连续型高载能负荷调节后功率。