本发明专利技术涉及能源调度技术领域，公开了一种基于分布式资源的能源优化调度方法和系统，包括根据第一废热的废热参数，将第一废热转化为电能，将废热转化的电能接入园区智能微电网，并将第二废热接入园区热力能源网络；根据第一副产物的产物参数，将第一副产物转化为可燃气体，并根据燃气分配策略，选取对应的可燃气体转化为电能，将气体转化的电能接入园区智能微电网，并将剩余的可燃气体接入园区燃气能源网络；建立能源多目标调度模型，并对模型求解，得到最优能源分配策略；根据能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求，对能源进行优化调度。本发明专利技术实现了工业废热和副产物的高效利用，提高了能源网络运行的安全性和稳定性。
1、在工业园区中，针对工业废热和工业副产物的再利用的处理过程中，现有方法所存在的问题在于，一方面，由于工业园区存在多种不同类的企业，而不同企业在生产过程中产生的废热温度差异较大且产生的副产物的形式也多种多样，现有方法并不能对这些种类多样的废热和副产物进行统一的有效处理，另一方面，对于工业废热和工业副产物转化后的能源如何平滑高效的接入园区能源网络，以及针对园区内能源需求具有明显的波动性和不确定性，如何最大限度地减少能源浪费和供需错配，目前也并没有很好的解决方案。
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于分布式资源的能源优化调度方法和系统，以能够实现工业废热和副产物的高效利用，达到提高园区能源系统运行的安全性和稳定性的技术效果。
5、根据第一副产物的产物参数，将第一副产物转化为可燃气体，并根据预设的燃气分配策略，选取对应的可燃气体转化为电能，将气体转化的电能接入园区智能微电网，并将剩余的可燃气体接入园区燃气能源网络；
>6、基于能源网络建立能源多目标调度模型，并采用粒子群优化算法对模型求解，得到最优能源分配策略，按照最优能源分配策略，对能源网络的能源流动进行控制，所述能源网络包括所述园区智能微电网、所述园区热力能源网络和所述园区燃气能源网络；7、根据控制的能源网络中各类能源的清洁度和转化效率，确定能源优先级权重，根据所述能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求，对能源进行优化调度。
8、进一步地，所述根据废料再利用方案，将工业园区内的工业废热和工业副产物划分为第一废热、第二废热和第一副产物的步骤包括：
9、获取工业园区内工业废热的废热参数和工业副产物的产物参数，根据所述废热参数，计算废热品位级别，并根据废热介质特性和废热来源，计算废热可利用量；
10、将废热参数、产物参数和废热可利用量，输入预先建立的废料综合利用模型，得到废料再利用方案；
11、根据废料再利用方案，将工业废热划分为用于转化为电能的第一废热和用于供热的第二废热，并将工业副产物划分为用于气化的第一副产物和用于非能源供应的第二副产物。
12、进一步地，所述根据第一废热的废热参数，将第一废热转化为电能，将废热转化的电能接入园区智能微电网，并将第二废热接入园区热力能源网络的步骤包括：
13、判断第一废热的废热温度是否高于第一温度阈值，若高于，则采用有机朗肯循环方式将废热转化为电能，若低于第一温度阈值且高于第二温度阈值，则采用卡琳娜循环方式将废热转化为电能；
14、获取废热转化的电能的电能参数，根据所述电能参数判断废热转化的电能是否满足并网要求，若满足，则将废热转化的电能接入园区智能微电网，若不满足，则根据基于模糊控制的电能质量优化算法对电能质量进行优化，直至电能质量满足并网要求；
15、根据园区热力能源网络的供热参数和负荷需求，将第二废热调整至不同的温度等级，并通过调节阀和变速循环泵接入园区热力能源网络。
16、进一步地，所述根据第一副产物的产物参数，将第一副产物转化为可燃气体，并根据燃气分配方案，选取对应的可燃气体转化为电能，并将剩余的可燃气体接入园区燃气能源网络的步骤包括：
17、判断第一副产物的含碳量是否高于第一含碳量阈值，若高于，则采用流化床气化技术将第一副产物气化为可燃气体，若低于第一含碳量阈值且高于第二含碳量阈值，则采用热解气化技术将第一副产物气化为可燃气体；
18、对转化的可燃气体进行分析，得到可燃气体的热值和成分，采用模型预测控制算法，确定燃气分配策略，并根据燃气分配策略，选取对应的可燃气体输送至燃气轮机进行电能转化；
19、获取可燃气体转化的电能的电能参数，根据所述电能参数判断废热转化的电能是否满足并网要求，若满足，则将可燃气体转化的电能接入园区智能微电网，若不满足，则根据基于模糊控制的电能质量优化算法对电能质量进行优化，直至电能质量满足并网要求；
20、根据园区燃气能源网络的压力要求和流量要求，对剩余的可燃气体进行压力调节和气体净化，并通过智能阀门控制系统接入园区燃气能源网络。
21、进一步地，所述基于能源网络建立能源多目标调度模型，并采用粒子群优化算法对模型求解，得到最优能源分配策略的步骤包括：
22、以一次能源消耗最小化、可再生能源利用率最大化和能源网络运行成本最小化为优化目标，建立能源多目标调度模型；
23、采用粒子群优化算法对能源多目标调度模型进行求解，得到最优能源分配策略。
24、进一步地，所述根据所述能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求，对能源进行优化调度的步骤包括：
25、根据所述能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求，采用强化学习算法或者模糊推理规则确定能源优化调度策略；
26、根据所述能源优化调度策略，生成能源优化调度指令。
27、进一步地，采用强化学习确定能源优化调度策略的步骤包括：
28、根据所述能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求，以能源成本最小化和能源利用率最大化为目标函数，以能源供应限制和设备运行限制为约束条件，建立能源优化调度问题；
29、根据能源价格、用能需求和能源供应，构建状态空间；
30、根据能源设备的启停状态和负荷分配比例，构建动作空间；
31、根据目标函数、约束条件、用能需求和能源优先级权重，构建奖励函数；
32、采用强化学习算法对能源优化调度问题进行求解，得到能源优化调度策略。
33、进一步地，采用模糊推理规则确定能源优化调度策略的步骤包括：
34、根据所述能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求制定模糊集合和对应的模糊规则，得到模糊规则集；
35、基于模糊逻辑原理，将模糊规则集成到模糊推理系统中，得到能源优化调度策略。
36、进一步地，在所述按照最优能源分配策略，对能源网络的能源流动进行控制的步骤之后，还包括：
37、获取所述能源网络的历史运行数据，对所述历史运行数据进行分析，提取管网运行特征参数；
38、对所述管网运行特征参数进行聚类，得到正常运行基线；
39、采集所述能源网络的实时运行数据，判断所述实时运行数据与正常运行基线之间的差异，根据所述差异，判断所述能源网络是否出现异常。
40、第二方面，本专利技术本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据废料再利用方案，将工业园区内的工业废热和工业副产物划分为第一废热、第二废热和第一副产物的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据第一废热的废热参数，将第一废热转化为电能，将废热转化的电能接入园区智能微电网，并将第二废热接入园区热力能源网络的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据第一副产物的产物参数，将第一副产物转化为可燃气体，并根据燃气分配方案，选取对应的可燃气体转化为电能，并将剩余的可燃气体接入园区燃气能源网络的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述基于能源网络建立能源多目标调度模型，并采用粒子群优化算法对模型求解，得到最优能源分配策略的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据所述能源优先级权重和工业园区内用能设备的用能需求，对能源进行优化调度的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，采用强化学习确定能源优化调度策略的步骤包括：
8.根据权利要求6所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，采用模糊推理规则确定能源优化调度策略的步骤包括：
9.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，在所述按照最优能源分配策略，对能源网络的能源流动进行控制的步骤之后，还包括：
10.一种基于分布式资源的能源优化调度系统，其特征在于，包括：
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【技术特征摘要】
1.一种基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据废料再利用方案，将工业园区内的工业废热和工业副产物划分为第一废热、第二废热和第一副产物的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据第一废热的废热参数，将第一废热转化为电能，将废热转化的电能接入园区智能微电网，并将第二废热接入园区热力能源网络的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特征在于，所述根据第一副产物的产物参数，将第一副产物转化为可燃气体，并根据燃气分配方案，选取对应的可燃气体转化为电能，并将剩余的可燃气体接入园区燃气能源网络的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于分布式资源的能源优化调度方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯华，陈晓刚，章寒冰，叶吉超，徐永海，黄慧，朱利锋，吴晓刚，张程翔，丁宁，胡鑫威，季奥颖，娄冰，汪华，陈冰恽，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司丽水供电公司，
类型：发明
国别省市：
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