一种综合能源规划典型日选取方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及能源规划技术领域，公开了一种综合能源规划典型日选取方法及系统，该方法，包括以下步骤：S1，典型日生成：设置待选取的典型日个数K，生成K个典型日；S2，典型日分析：计算各典型日负荷数据，然后对比分析各典型日负荷特征；S3，典型日选取：对每个典型日序列进行综合评估，选取符合用户需求的典型日。本发明专利技术解决了现有技术存在的以下问题：难以根据用户需求和偏好，综合评估典型日方案并给出最符合用户需求的典型日结果。用户需求的典型日结果。用户需求的典型日结果。

【技术实现步骤摘要】
一种综合能源规划典型日选取方法及系统


[0001]本专利技术涉及能源规划
，具体是一种综合能源规划典型日选取方法及系统。

技术介绍

[0002]目前的综合能源规划典型日选取主要面向能源系统优化运行、能源供需平衡和可再生能源整合等方面，而针对一种考虑用户需求的综合能源规划典型日选取，以用户偏好进行典型日选取的方法，尚无公开文献。
[0003]现有技术存在以下问题：难以根据用户需求和偏好，综合评估典型日方案并给出最符合用户需求的典型日结果。

技术实现思路

[0004]为克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种综合能源规划典型日选取方法及系统，解决现有技术存在的以下问题：难以根据用户需求和偏好，综合评估典型日方案并给出最符合用户需求的典型日结果。
[0005]本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是：
[0006]一种综合能源规划典型日选取方法，包括以下步骤：
[0007]S1，典型日生成：设置待选取的典型日个数K，生成K个典型日；
[0008]S2，典型日分析：计算各典型日负荷数据，然后对比分析各典型日负荷特征；
[0009]S3，典型日选取：对每个典型日序列进行综合评估，选取符合用户需求的典型日。
[0010]作为一种优选的技术方案，步骤S1包括以下步骤：
[0011]S11，用户根据所在区域的历史信息，结合用户的历史经验设置典型日个数K；
[0012]S12，执行聚类算法，生成K个典型日，将选取的不同K值对应的典型日数据生成不同的序列。
[0013]作为一种优选的技术方案，步骤S12中，把n个自然日划分为K个簇，并以簇的质心作为典型日，聚类算法的目标函数为：
[0014][0015]式中，obj
kmeans
为典型日目标函数，k为簇的序号，p为自然日对象空间中任意数据点，m
k
为簇μ
k
的质心，μ
k
为序号为k的簇。
[0016]作为一种优选的技术方案，步骤S12包括以下步骤：
[0017]S121，初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心；
[0018]S122，分配：将每个数据点分配给与自身最近的聚类中心，形成K个簇；
[0019]S123，更新：计算每个簇的平均值，并将平均值作为新的聚类中心；
[0020]S124，迭代：重复步骤S122至步骤S123，直到聚类中心不再改变或达到设定的迭代次数。
[0021]作为一种优选的技术方案，步骤S1中，典型日生成的效果采用总量偏差指标进行
评估，公式如下：
[0022][0023]式中，Δ
tot
为典型日集合的总量偏差，D为典型日集合，d为典型日序号，S
d
为典型日的特征数据全天累计值，w
d
为典型日代表的天数，S
a
为特征数据全年累计值。
[0024]作为一种优选的技术方案，步骤S1中，典型日生成的效果采用分布偏差指标进行评估，公式如下：
[0025][0026]式中，Δ
dis
为典型日集合的分布偏差，t为时刻序号，D0为自然日集合，为典型日在t时刻的特征数据值，为自然日在t时刻的特征数据值。
[0027]作为一种优选的技术方案，步骤S2中，计算各典型日负荷数据时，计算每个典型日的负荷数据，负荷数据计算方法如下：
[0028]典型日平均负荷计算方法为：
[0029][0030]式中，X
mean
为典型日平均负荷，i为典型日的小时序号，X
i
为第i个小时的负荷值；
[0031]典型日峰值负荷为典型日中的负荷数据的最大值；
[0032]典型日谷值负荷为典型日中的负荷数据的最小值；
[0033]负荷波动范围＝典型日峰值负荷值
‑
典型日谷值负荷值；
[0034]标准差计算方法为：
[0035][0036]变异系数计算方法为：
[0037][0038]变异系数越大，表示负荷的波动程度越高；变异系数越小，表示负荷的波动程度越低。
[0039]作为一种优选的技术方案，步骤S2中，计算各典型日负荷数据时，计算每个典型日的能源消耗和能源成本，能源消耗和能源成本计算方法如下：
[0040]典型日能源消耗计算方法为：
[0041][0042]式中，E为典型日能源消耗，j为典型日的小时序号，X
k,j
为第k个典型日第j个小时的负荷值，η为能源供应效率；
[0043]典型日能源成本计算方法为：
[0044][0045]式中，P
k,j
为第k个典型日第j个小时的能源价格。
[0046]作为一种优选的技术方案，步骤S3包括以下步骤：
[0047]S31，权重设置：用户设置能耗成本和负荷波动的权重；
[0048]S32，综合评估：使用用户设置的权重，对每个典型日序列进行综合评估计算，得到综合得分；
[0049]综合得分计算公式为：
[0050]F＝ω1y1+ω2y2；
[0051]式中，F为综合得分，ω1为用户设置的能耗成本权重，ω2为用户设置的负荷波动权重，y1为能耗成本指标值，y2为负荷波动指标值；
[0052]S33，输出推荐结果：推荐综合得分最低时的k值和对应的典型日输出给用户。
[0053]一种综合能源规划典型日选取系统，用于实现所述的一种综合能源规划典型日选取方法，包括依次连接的以下模块：
[0054]典型日生成模块：用以，设置待选取的典型日个数K，生成K个典型日；
[0055]典型日分析模块：用以，计算各典型日负荷数据，然后对比分析各典型日负荷特征；
[0056]典型日选取模块：用以，对每个典型日序列进行综合评估，选取符合用户需求的典型日。
[0057]本专利技术相比于现有技术，具有以下有益效果：
[0058](1)本专利技术用户可设置典型日个数；
[0059](2)本专利技术按照典型日个数设置、典型日分析、典型日选取三个步骤迭代优化实现典型日选取的流程；
[0060](3)本专利技术根据用户需求和偏好，综合评估典型日方案并给出最符合用户需求的典型日结果。
附图说明
[0061]图1为本专利技术所述的一种综合能源规划典型日选取方法的步骤示意图。
具体实施方式
[0062]下面结合实施例及附图，对本专利技术作进一步的详细说明，但本专利技术的实施方式不限于此。
[0063]实施例1
[0064]如图1所示，本专利技术涉及一种考虑用户需求的综合能源规划典型日选取方法，该方法可用于热、气、电负荷的综合能源规划中选取典型日。本方法由用户根据其场景需求设置典型日个数(聚类数目)，包含典型日生成、典型日分析、典型日选取三个环节。本方法可支持用户设置不同的典型日数，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合能源规划典型日选取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，典型日生成：设置待选取的典型日个数K，生成K个典型日；S2，典型日分析：计算各典型日负荷数据，然后对比分析各典型日负荷特征；S3，典型日选取：对每个典型日序列进行综合评估，选取符合用户需求的典型日。2.根据权利要求1所述的一种综合能源规划典型日选取方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：S11，用户根据所在区域的历史信息，结合用户的历史经验设置典型日个数K；S12，执行聚类算法，生成K个典型日，将选取的不同K值对应的典型日数据生成不同的序列。3.根据权利要求2所述的一种综合能源规划典型日选取方法，其特征在于，步骤S12中，把n个自然日划分为K个簇，并以簇的质心作为典型日，聚类算法的目标函数为：式中，obj
kmeans
为典型日目标函数，k为簇的序号，p为自然日对象空间中任意数据点，m
k
为簇μ
k
的质心，μ
k
为序号为k的簇。4.根据权利要求3所述的一种综合能源规划典型日选取方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：S121，初始化：随机选择K个数据点作为初始聚类中心；S122，分配：将每个数据点分配给与自身最近的聚类中心，形成K个簇；S123，更新：计算每个簇的平均值，并将平均值作为新的聚类中心；S124，迭代：重复步骤S122至步骤S123，直到聚类中心不再改变或达到设定的迭代次数。5.根据权利要求2所述的一种综合能源规划典型日选取方法，其特征在于，步骤S1中，典型日生成的效果采用总量偏差指标进行评估，公式如下：式中，Δ
tot
为典型日集合的总量偏差，D为典型日集合，d为典型日序号，S
d
为典型日的特征数据全天累计值，w
d
为典型日代表的天数，S
a
为特征数据全年累计值。6.根据权利要求2所述的一种综合能源规划典型日选取方法，其特征在于，步骤S1中，典型日生成的效果采用分布偏差指标进行评估，公式如下：式中，Δ
dis
为典型日集合的分布偏差，t为时刻序号，D0为自然日集合，为典型日在t时刻的特征数据值，为...

【专利技术属性】
技术研发人员：任盼秋，黄曦，张鹏，闫南峰，刘德民，刘相龙，万志刚，崔秋实，石繁荣，
申请(专利权)人：重庆大学西南科技大学，
类型：发明
国别省市：