【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源系统优化，具体为基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法。
技术介绍
1、综合能源系统通过整合多种能源资源，实现对能源的转换、存储和分配，在日常的生活中，为了满足用户的需求，需要调整能源转化设备的输出功率，特别是当遇到极端天气时，内的冷负荷或热负荷会急剧增加，或突然出现大规模的电力、热能或冷能需求变化时，系统需要迅速调整能源转化设备的控制策略，使得这些情况下系统控制的实时性要求非常高，以保持高度的稳定性，确保能源供应不中断，避免造成损失或安全事故，而常用的深度神经网络虽然准确性较高，但由于具有多层结构，随着层数的增加，网络中的参数和计算量急剧上升，因此其计算效率较低，难以满足极端条件下实时性与高稳定性的需求，而感知机神经网络虽然计算效率较高，可以满足实时性需求，但其主要用于处理线性可分数据且输出为离散数据，并不适用于综合能源系统。因此在确保准确性的同时具有较高的实时性是目前难以解决的技术问题。
技术实现思路
1、针对现有技术难以在确保准确性的同时具有较高的实时性的问题，本专利技术提供了基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，通过核函数获取历史运行数据中不同数据之间的相似度，进而使得线性不可分的历史运行数据在高维空间中线性可分，使用预测需求中的预测变量构建智群优化引擎中感知机神经网络中的线性激活函数，以便感知机神经网络输出离散数据，解决了感知机神经网络局限于处理线性可分数据且局限于输出离散数据的问题，因此本专利技术克服了现有技术中难以在确保准确性的同时具有较高
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供了基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，包括以下步骤：
3、s1：基于综合能源系统的历史运行数据特性与预测需求选择核函数，基于所选择的核函数，计算综合能源系统的历史运行数据中不同数据之间的相似度，基于所述相似度获取线性可分数据；
4、s2：基于感知机神经网络和粒子群优化算法构建智群优化引擎，基于预测需求中的预测变量构建智群优化引擎中感知机神经网络中的线性激活函数；
5、s3：使用外购能源价格、预测需求中的预测值与用户的总体负荷构建优化目标函数；
6、s4：将实时获取的运行数据输入智群优化引擎中的感知机神经网络中，基于所述线性激活函数获取优化目标函数中的需求预测值；
7、s5：基于智群优化引擎中粒子群优化算法，使用优化目标函数中的需求预测值获取能源转化设备的最优控制策略，进而对综合能源系统运行进行优化。
8、采用上述技术方案后，本专利技术具有如下优点：
9、考虑到感知机神经网络的特性，因此使用核函数获取历史运行数据中不同数据之间的相似度，进而使得线性不可分的历史运行数据在高维空间中线性可分，将非线性的历史运行数据转换为感知机神经网络可用的线性数据，同时使用预测需求中的预测变量构建智群优化引擎中感知机神经网络中的线性激活函数，以便感知机神经网络输出优化目标函数可用的连续数据，解决了感知机神经网络局限于处理线性可分数据且局限于输出离散数据的问题，再结合感知机神经网络计算效率较高，能够满足实时性需求的特点，本专利技术实现了兼顾准确性与较高实时性的效果；
10、通过使用粒子群优化算法不断优化能源转化设备的控制策略，使得综合能源系统能够更准确地匹配用户的负荷需求，减少供需之间的偏差和不平衡现象，进而提高了综合能源系统的稳定性和可靠性，同时提高了资源利用率；
11、通过核函数、线性激活函数、粒子群优化算法的结合使用能够在兼顾准确性与较高实时性的基础上，更准确地预测和响应负荷需求的变化，在保障了实时性的同时，从多个方面显著的提高了准确性，进而显著的提高了综合能源系统的稳定性和可靠性。
12、优选的，s1中，所述基于综合能源系统的历史运行数据特性与预测需求选择核函数包括：
13、对综合能源系统的历史运行数据进行清洗、去除异常值、去除缺失值和归一化处理；
14、将所述历史运行数据中同一时间点获取的数据与预测需求进行分析，获取数据局部特征，将所述历史运行数据中同一类别的数据与预测需求进行分析，获取数据全局特征，基于数据局部特征与全局特征选择核函数。
15、本方案中，通过对同一时间点获取的数据与预测需求进行分析，能够发现不同类别数据之间的依赖关系与该依赖关系对预测需求的影响，通过对同一类别的数据与预测需求进行分析，能够发现同一类别数据随着时间变化的规律与该规律对预测需求的影响，通过依赖关系与规律选择核函数，使得核函数能够更好地适应不同的数据分布和特征，提高了获取线性可分数据的准确性，同时通过选择合适的核函数，进一步提高了计算的效率，进而提高了实时性。
16、优选的，s1中，所述基于所选择的核函数，计算综合能源系统的历史运行数据中不同数据之间的相似度，基于所述相似度获取线性可分数据包括：
17、s1a：使用所选择的核函数测量所述历史运行数据中不同时刻同一类别数据之间的距离，基于所述距离，通过指数函数得到所述历史运行数据中不同数据之间的相似度，基于所述相似度将所述历史运行数据映射到高维特征空间进而得到高维数据；
18、s1b：基于高维数据，应用线性分类器进行训练，若应用线性分类器进行训练所获取的准确率大于预设准确率，则高维数据即为线性可分数据，若小于预设准确率，则基于预测需求从所述历史运行数据中选取特征数据，将特征数据作为历史运行数据，执行s1a，或者调节线性分类器的参数，执行s1b。
19、本方案中，通过核函数测量历史运行数据中不同时刻同一类别数据之间的距离，并利用指数函数将这种距离转化为相似度，能够更加准确地反映历史运行数据之间的内在联系，以便将历史运行数据映射到高维空间，使得线性不可分数据线性可分，通过应用线性分类器进行训练，判断高维数据是否线性可分，评估了高维数据在当前特征空间下的预测准确性和可靠性。当历史运行数据不可分时，考虑到历史运行数据中依赖性较差的历史运行数据的影响，因此若小于预设准确率时，则从所述历史运行数据中选取特征数据，提高了历史运行数据的纯度和质量，或者考虑到调节线性分类器参数的不合理性，因此若小于预设准确率时，调节线性分类器的参数，使得线性分类器更好地适应历史运行数据的特性，提高了线性分类器的分类能力和泛化能力，在上述特征得共同影响下，能够准确的使得线性不可分数据线性可分化。
20、优选的，所述s2包括：
21、s21：基于感知机神经网络和粒子群优化算法构建智群优化引擎，基于智群优化引擎中感知机神经网络获取线性可分数据中不同类别数据的权重；
22、s22：将所述权重与线性可分数据作为自变量，将预测需求中的预测变量作为因变量，进而构建智群优化引擎中感知机神经网络中的线性激活函数。
23、本方案中，由于线性可分数据中不同类别数据对预测需求中的预测变量的影响不一，由于感知机神经网络能够高效率的计算输入的数据对输出结果的影响，因此能够使用感知机神本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S1中，所述基于综合能源系统的历史运行数据特性与预测需求选择核函数包括：
3.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S1中，所述基于所选择的核函数，计算综合能源系统的历史运行数据中不同数据之间的相似度，基于所述相似度获取线性可分数据包括：
4.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，所述S2包括：
5.根据权利要求4所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S21中，所述基于智群优化引擎中感知机神经网络获取线性可分数据中不同类别数据的权重包括：
6.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S3中，所述预测需求中的预测值包括当前能源转化设备控制策略下综合能源系统总体可供冷功率、当前能源转化设备控制策略下综合能源系统总体可供热功率与当前能源转化
7.根据权利要求6所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，所述S3包括：
8.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，所述S5包括：
9.根据权利要求8所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，S52中，所述若不满足则基于粒子群优化算法改进能源转化设备的控制策略包括：
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至9中任意一项所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，s1中，所述基于综合能源系统的历史运行数据特性与预测需求选择核函数包括：
3.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，s1中，所述基于所选择的核函数，计算综合能源系统的历史运行数据中不同数据之间的相似度，基于所述相似度获取线性可分数据包括：
4.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，所述s2包括：
5.根据权利要求4所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运行优化方法，其特征在于，s21中，所述基于智群优化引擎中感知机神经网络获取线性可分数据中不同类别数据的权重包括：
6.根据权利要求1所述的基于智群优化引擎的综合能源系统运...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈红敏，应雨龙，傅鹏，李坤，黄俊豪，茳劲杰，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司永康市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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