【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源大模型，特别是涉及基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法及装置。
技术介绍
1、在能源大模型领域，现有的大模型主要集中于实现知识问答功能，且主要侧重于传统电力生产/输送的某一领域，缺乏低碳领域多种类能源、多种类储能形式、多种应用场景的深度耦合模型。当前智能体的实现多基于开源框架，比如langchain，社区中已经有大量的工具可供调用，但是没有与低碳能源系统规划设计相关的工具，需要定制化开发。当前低碳能源系统设计规划工具虽然能够覆盖常规的规划场景，但是针对目前的低碳能源系统的场景需求较难满足，同时并不具备开源条件以及不具备和大模型连接的能力，因此需要自主开发低碳能源系统设计规划工具。
2、大模型的底层原理决定了其无法执行复杂的数学计算，但是设计规划涉及复杂的最优化算法，单纯依靠大模型自身不能实现，因此需要通过大模型对设计规划模块的准确调用以实现该功能。基于开源框架的智能体工具库中没有低碳能源系统规划设计相关工具，无法实现大模型与设计规划的结合。
3、当前的低碳能源系统规划工具存在以下几点不足：一是模型的功能上不够全面以及精细，缺少对于化工领域如甲醇、氨的刻画以及缺少对于一些发电技术变工况特性的刻画；二是模型缺乏内置的数据库，当前的某些规划工具仍然需要手动进行部分数据的输入；三是当前规划工具普遍不具备和大模型的连接能力，当前的一些工具的使用门槛高，需具备一定的专业知识才能够使用；四是当前的工具多以仿真为主，缺乏实时给出最优的调度方案，同时当前的规划工具的方法缺乏多时间尺度的调度，缺乏从
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本专利技术提出了一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法，将大语言模型和规划设计工具结合为智能体，可以实现用户低门槛地以自然语言为交互形式完成低碳能源系统规划设计。
3、本专利技术的另一个目的在于提出一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划装置。
4、为达上述目的，本专利技术一方面提出一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法，包括：
5、获取用户自然语言信息；
6、构建低碳能源系统规划大模型；所述低碳能源系统规划大模型，包括大语言模型和规划模块；其中，所述规划模块，包括数据库、模型库、设计优化模块和运行优化模块；
7、将所述用户自然语言信息输入所述大语言模型以识别用户意图，并通过识别的用户意图调用规划模块；
8、通过大语言模型将用户自然语言信息的内容转化成规划模块的输入参数，并通过预设的接口输入到设计优化模块中；所述设计优化模块中内置数据库和模型库，在设计优化模块中构建最优化问题，根据内置的模型库模型以及数据库数据，以最小化总成本的方式，在各种边界条件下进行最优规划，通过优化算法的计算后生成系统最优设计方案以及系统各项性能指标；
9、根据所述系统最优设计方案以及系统各项性能指标对系统容量进行重新配置得到自定义容量配置以及对模型库模型的各种能源利用模块进行自定义的拓扑关系设计得到自定义拓扑关系；根据自定义容量配置和自定义拓扑关系，并结合模型库和数据库构建最优化问题，将当日运行成本最低转换为预设格式的优化目标，各个系统部件的运行策略转换为预设格式的优化变量，在多时间尺度下进行优化求解，以输出优化求解结果。
10、本专利技术实施例的基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法还可以具有以下附加技术特征：
11、在本专利技术的一个实施例中，所述用户自然语言信息，至少包括能源系统地理位置、经纬度、电力机组类型、储能模块使用状态、电力需求情况、碳排放相关约束；所述数据库，包括设备数据、气象数据、上网政策、负荷数据以及其他数据中的多种；所述模型库，包括源侧模型、网侧模型、荷侧模型、储侧模型、氢侧数据以及化工数据中的多种。
12、在本专利技术的一个实施例中，所述优化算法的优化变量，包括系统设计变量即各种能源技术装机容量、系统运行变量即各机组运行策略；所述优化算法的目标函数为最小化系统年化成本；所述优化算法的约束方程，包括装机容量约束、系统碳排放总量约束、机组运行约束、机组运行状态计算方程、系统电功率平衡方程、系统年化成本方程、系统年度碳排放计算方程中的多种。
13、在本专利技术的一个实施例中，所述运行优化模块，还包括前端界面，
14、通过前端界面输入自定义容量配置和自定义拓扑关系，并通过前端界面根据获取的优化求解结果生成系统报告。
15、在本专利技术的一个实施例中，所述优化求解结果，包括：
16、系统平衡情况、系统运行成本、失负荷情况、能量存储情况、可再生能源消纳情况中的多种。
17、为达上述目的，本专利技术另一方面提出一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划装置，包括：
18、用户数据获取模块，用于获取用户自然语言信息；
19、系统模型构建模块，用于构建低碳能源系统规划大模型；所述低碳能源系统规划大模型，包括大语言模型和规划模块；其中，所述规划模块，包括数据库、模型库、设计优化模块和运行优化模块；
20、模型调用模块，用于将所述用户自然语言信息输入所述大语言模型以识别用户意图，并通过识别的用户意图调用规划模块；
21、设计优化计算模块，用通过大语言模型将用户自然语言信息的内容转化成规划模块的输入参数，并通过预设的接口输入到设计优化模块中；所述设计优化模块中内置数据库和模型库，在设计优化模块中构建最优化问题，根据内置的模型库模型以及数据库数据，以最小化总成本的方式，在各种边界条件下进行最优规划，通过优化算法的计算后生成系统最优设计方案以及系统各项性能指标；
22、优化求解输出模块，用于根据所述系统最优设计方案以及系统各项性能指标对系统容量进行重新配置得到自定义容量配置以及对模型库模型的各种能源利用模块进行自定义的拓扑关系设计得到自定义拓扑关系；根据自定义容量配置和自定义拓扑关系，并结合模型库和数据库构建最优化问题，将当日运行成本最低转换为预设格式的优化目标，各个系统部件的运行策略转换为预设格式的优化变量，在多时间尺度下进行优化求解，以输出优化求解结果。
23、本专利技术实施例的基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法和装置，基于低碳能源领域数据资源库及优化算法库的解决方案，探索涵盖能源电力化工一体化的低碳系统设计平台的开发技术路线，构建首个满足低碳能源系统多能异质耦合需求的规划设计平台，并采用大语言模型技术训练首个低碳能源领域专业大模型，同时建立首个能源知识处理与数据解析智能体，最终实现大语言模型可根据用户的自然语言提问，自主规划设计功能，可以向用户提供友好的交互体验及高质量设计规划报告。
24、本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户自然语言信息，至少包括能源系统地理位置、经纬度、电力机组类型、储能模块使用状态、电力需求情况、碳排放相关约束；所述数据库，包括设备数据、气象数据、上网政策、负荷数据以及其他数据中的多种；所述模型库，包括源侧模型、网侧模型、荷侧模型、储侧模型、氢侧数据以及化工数据中的多种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法的优化变量，包括系统设计变量即各种能源技术装机容量、系统运行变量即各机组运行策略；所述优化算法的目标函数为最小化系统年化成本；所述优化算法的约束方程，包括装机容量约束、系统碳排放总量约束、机组运行约束、机组运行状态计算方程、系统电功率平衡方程、系统年化成本方程、系统年度碳排放计算方程中的多种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行优化模块，还包括前端界面，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化求解结果，包括：
6.一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述用户自然语言信息，至少包括能源系统地理位置、经纬度、电力机组类型、储能模块使用状态、电力需求情况、碳排放相关约束；所述数据库，包括设备数据、气象数据、上网政策、负荷数据以及其他数据中的多种；所述模型库，包括源侧模型、网侧模型、荷侧模型、储侧模型、氢侧数据以及化工数据中的多种。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述优化算法的优化变量，包括系统设计变量即各种能源技术装机容量、系统运行变量即各机组运行策略；所述优化算法的目标函数为最小化系统年化成本；所述优化算法的约束方程，包括装机容量约束、系统碳排放总量约束、机组运行约束、机组运行状态计算方程、系统电功率平衡方程、系统年化成本方程、系统年度碳排放计算方程中的多种。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述运行优化模块，还包括前端界面，
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述优化求解结果，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于源网荷储氢化工的低碳能源系统设计规划方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户自然语言信息，至少包括能源系统地理位置、经纬度、电力机组类型、储能模块使用状态、电力需求情况、碳排放相关约束；所述数据库，包括设备数据、气象数据、上网政策、负荷数据以及其他数据中的多种；所述模型库，包括源侧模型、网侧模型、荷侧模型、储侧模型、氢侧数据以及化工数据中的多种。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化算法的优化变量，包括系统设计变量即各种能源技术装机容量、系统运行变量即各机组运行策略；所述优化算法的目标函数为最小化系统年化成本；所述优化算法的约束方程，包括装机容量约束、系统碳排放总量约束、机组运行约束、机组运行状态计算方程、系统电功率平衡方程、系统年化成本方程、系统年度碳排放计算方程中的多种。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行优化模块，还包括前端界面，
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化求解结果，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：宋寅，胥蕊娜，刘培，曹蕃，张猛，李知赫，刘超，王伟，南雄，焦阳，东昱晓，姜培学，杨琳，时文刚，张诺贝，孙冠勋，
申请(专利权)人：中国大唐集团科技创新有限公司，
类型：发明
国别省市：
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