一种能碳流转系统的能碳协同方法、设备、介质和程序产品与流程

本发明属于能碳协同的，特别涉及一种能碳流转系统的能碳协同方法、设备、介质和程序产品。

背景技术：

1、随着以风、光为主的高比例新能源在园区用能结构中的占比不断提升，新能源出力的强间歇性与波动性给园区能碳协同管理带来了新的技术挑战：一方面，新能源出力的不确定性导致能碳数据质量动态变化，传统静态数据治理方法难以保证数据置信度；另一方面，新能源波动引发的多能源耦合关系与碳流传递路径的时空迁移，使得基于固定拓扑的能碳模型失效；再者，基于预测的优化调度方案因执行过程中实际工况偏离预设而无法自适应调整，导致优化效果大打折扣。

2、当前园区能碳管理相关研究已取得一定进展：数据采集层面实现了多能源类型的数据获取，支持modbus、opc ua等主流工业协议,部分方案进一步引入时空关联特征提取和图神经网络编码技术，提升数据处理的智能化水平；能碳建模层面形成了多能源耦合、固定排放因子核算、分段碳流追踪等方法；优化调度层面出现了博弈模型、双目标（成本+碳排）优化模型及粒子群、遗传算法等求解手段；智能决策层面引入了区块链存证、数字孪生等技术提升数据可信度与可视化水平。但现有技术多聚焦单一环节优化，尚未形成覆盖多能源耦合、多主体协同、全流程闭环的一体化解决方案。

技术实现思路

1、本技术通过一种能碳流转系统的能碳协同方法、设备、介质和程序产品，解决了现有技术聚焦单一环节优化，尚未形成覆盖多能源耦合、多主体协同、全流程闭环的一体化解决方案。实现了对工业园区能源消耗与碳排放的精细化、智能化协同管控。

2、为解决上述技术问题，本技术提出了四个方面。

3、第一方面，本技术提出了一种能碳流转系统的能碳协同方法，包括：获取目标能碳流转系统中各核心能源设备采集的能碳数据和设备数据；根据所述设备数据和所述能碳数据确定各所述核心能源设备的当前能碳活动数据，和所述当前能碳活动数据的综合置信度；根据所述当前能碳活动数据和所述综合置信度构建所述目标能碳流转系统中各核心能源设备之间的动态能碳拓扑图；根据所述动态能碳拓扑图和所述综合置信度确定符合各核心能源设备当前工况的目标调度策略；获取所述目标调度策略的执行结果，根据所述执行结果对所述目标调度策略或所述动态能碳拓扑图或所述综合置信度进行更新，最终使得各核心能源设备实现能碳协同。

4、在一些实施例中，所述根据所述设备数据和所述能碳数据确定各所述核心能源设备的当前能碳活动数据，和所述当前能碳活动数据的综合置信度，包括：根据预设的数据处理规则对所述能碳数据和所述设备数据进行处理得到各所述核心能源设备的当前能碳活动数据；根据所述目标能碳流转系统中新能源设备的所述当前能碳活动数据计算时变衰减因子，所述时变衰减因子用于表征所述新能源设备的出力不确定性；根据各所述核心能源设备的所述当前能碳活动数据计算各所述核心能源设备的静态评分；根据所述静态评分和所述时变衰减因子计算各所述当前能碳活动数据的初始置信度；根据当前时刻的当前校验阈值对所述当前能碳活动数据进行校验，得到校验结果；根据所述校验结果确定对所述初始置信度的修正系数；根据所述修正系数对所述初始置信度进行修正，得到所述当前能碳活动数据的所述综合置信度。

5、在一些实施例中，所述根据所述当前能碳活动数据和所述综合置信度构建所述目标能碳流转系统中各核心能源设备之间的动态能碳拓扑图，包括：根据所述目标能碳流转系统构建能碳流转拓扑图；根据所述目标能碳流转系统和各核心能源设备的所述当前能碳活动数据确定各所述核心能源设备的当前设备效率和当前碳流强度；根据所述当前设备效率、所述当前碳流强度和所述当前能碳活动数据确定所述能碳流转拓扑图中各节点的节点特征；根据所述综合置信度确定所述能碳流转拓扑图中各边的动态注意力权重；根据各节点的所述节点特征、各边的所述动态注意力权重和所述能碳流转拓扑图构建所述动态能碳拓扑图。

6、在一些实施例中，所述方法还包括：当满足第一预设条件时，获取各所述核心能源设备最新的所述综合置信度和所述当前能碳活动数据；根据最新的所述综合置信度和所述当前能碳活动数据对所述动态能碳拓扑图进行更新；在每次更新后，计算所述动态能碳拓扑图中各节点的节点中心度；当各节点的所述节点中心度的变化满足第二预设条件时更新所述当前校验阈值。

7、在一些实施例中，所述根据所述动态能碳拓扑图和所述综合置信度确定符合各核心能源设备当前工况的目标调度策略，包括：根据所述综合置信度和所述动态能碳拓扑图计算全局调制置信度，所述全局调制置信度用于表征所述目标能碳流转系统中所有能碳活动数据的置信度；根据所述全局调制置信度确定所述目标能碳流转系统当前的稳定性分布；根据所述稳定性分布和所述动态能碳拓扑图确定各参数的权重系数以及惩罚参数的惩罚数值；根据所述权重系数和所述惩罚数值对正在执行的当前调度策略进行调整，得到所述目标调度策略。

8、在一些实施例中，所述获取所述目标调度策略的执行结果，根据所述执行结果对所述目标调度策略或所述动态能碳拓扑图或所述综合置信度进行更新，包括：根据所述目标调度策略预测各所述核心能源设备以及所述目标能碳流转系统在未来预设时间范围内的预测结果；获取所述目标能碳流转系统根据所述目标调度策略执行时产生的实际执行结果；根据所述预测结果和所述实际执行结果确定执行偏差；当所述执行偏差满足第三预设条件时，根据所述执行偏差确定主要偏差来源；根据所述主要偏差来源确定待调整目标和对所述待调整目标的调整策略；根据所述调整策略对所述待调整目标进行调整。

9、在一些实施例中，所述根据所述主要偏差来源确定待调整目标和对所述待调整目标的调整策略，包括：当所述主要偏差来源为设备级来源时，确定所述调整目标为综合置信度，确定所述调整策略为对确定所述综合置信度时的校验阈值进行调整；当所述主要偏差来源为拓扑级来源时，确定所述调整目标为所述动态能碳拓扑图，确定所述调整策略为对所述动态能碳拓扑图的更新条件进行调整；当所述主要偏差来源为系统级来源时，确定所述调整目标为所述当前调整策略，确定所述调整策略为稳定性分布的判定阈值。

10、第二方面，本技术提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现第一方面任一项所述方法的步骤。

11、第三方面，本技术提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

12、第四方面，本技术提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述方法的步骤。

13、本技术通过一种能碳流转系统的能碳协同方法，包括：获取目标能碳流转系统中各核心能源设备采集的能碳数据和设备数据；根据所述设备数据和所述能碳数据确定各所述核心能源设备的当前能碳活动数据，和所述当前能碳活动数据的综合置信度；根据所述当前能碳活动数据和所述综合置信度构建所述目标能碳流转系统中各核心能源设备之间的动态能碳拓扑图；根据所述动态能碳拓扑图和所述综合置信度确定符合各核心能源设备当前工况的目标调度策略；获取所述目标调度策略的执行结果，根据所述执行结果对所述目标调度策略或所述动态能碳拓扑图或所述综合置信度进行更新，最终使得各核心能源设备实现能碳协同。解决了现有技术聚焦单一环节优化，尚未形成覆盖多能源耦合、多主体协同、全流程闭环的一体化解决方案。实现了对工业园区能源消耗与碳排放的精细化、智能化协同管控。