一种园区智慧能源负荷协同调度优化系统的制作方法

本发明涉及智慧能源与电力系统调度，具体为一种园区智慧能源负荷协同调度优化系统。

背景技术：

1、随着我国园区经济的快速发展，园区内能源需求日益多元化，电力、热力、冷气、燃气等多种能源形式在园区中并存运行，形成了复杂的多能流耦合能源系统。传统的园区能源管理通常采用各能源子系统独立运行、分别调度的方式，缺乏对多种能源之间耦合关系的统筹考虑。同时，随着分布式电源、储能系统等新型能源设备的大量接入，园区能源系统的运行工况更加复杂，对能源调度的实时性、精准性和协同性提出了更高要求。在此背景下，如何实现园区多能流的协同调度，提升能源利用效率与系统运行可靠性，已成为智慧园区建设中的关键技术问题。

2、然而，现有的园区能源调度技术仍存在诸多不足。一方面，传统调度系统缺乏对设备故障的早期预判能力，通常在故障发生后才进行被动响应，无法提前识别设备异常信号并生成差异化的风险等级评估，导致故障处理滞后，影响园区关键负荷的供电可靠性。另一方面，传统技术多针对单一电力系统进行调度优化，未充分考虑电热冷气多能流之间的耦合特性，无法在电力系统故障时利用热网、冷网的蓄热蓄冷能力以及燃气轮机进行能量互补与转移，造成能源浪费与调度成本偏高。此外，传统调度方案在下发执行前缺乏虚拟验证环节，策略的安全性与有效性难以保障，且系统不支持与园区外部能源网络的互济互购，限制了整体能源利用效率的提升。

3、综上所述，现有园区能源调度技术在故障预判能力、多能流协同调度、调度策略安全验证以及园区内外能源互济等方面均存在明显短板，难以满足智慧园区对能源系统高可靠性、高经济性与高协同性的运行需求。因此，亟需一种能够实现故障早期预判与分级响应、支持多能流协同优化调度、具备数字孪生虚拟验证能力且可与外部能源网络互济的园区智慧能源负荷协同调度优化系统，以弥补现有技术的不足。

技术实现思路

1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种园区智慧能源负荷协同调度优化系统，它能够通过数据采集与预处理模块实时采集园区发电侧、输电侧、配电侧、负荷侧及储能侧的多源运行数据并完成标准化处理，利用数字孪生映射模块构建全要素虚拟镜像实现多能流网络实时动态映射，借助内置改进时空注意力深度学习模型的故障预判模块识别设备早期异常并划分四级风险等级，再由主动自愈调度模块构建多目标优化模型求解最优调度策略并经数字孪生体虚拟验证后，通过执行控制模块分解下发指令至各终端执行，最终通过可视化监控模块实现全局状态展示与人工干预，从而实现园区电热冷气多能流协同调度与故障自愈的完整闭环。

2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种园区智慧能源负荷协同调度优化系统，该系统包括以下组成部分：

3、数据采集与预处理模块：实时采集园区能源系统各节点的多源运行数据并完成标准化处理，将处理后的数据同步传输至数字孪生映射模块与故障预判模块；

4、数字孪生映射模块：构建园区能源系统的全要素虚拟镜像，实现多能流网络的实时动态映射与运行状态仿真；

5、故障预判模块：基于处理后的运行数据与历史故障数据识别设备早期异常信号，预测故障的关键信息并生成风险评估报告；

6、主动自愈调度模块：根据故障预警信号构建多目标优化模型，求解得到最优自愈调度策略；

7、执行控制模块：分解并下发调度指令，执行相应操作并反馈执行效果；

8、可视化监控模块：提供人机交互界面，实时展示系统运行状态与调度信息，支持调度人员手动干预调度过程。

9、进一步地，所述数据采集与预处理模块在园区能源系统的发电侧、输电侧、配电侧、负荷侧、及储能侧部署物联网传感器，传感器的采样频率根据设备重要性设置为0.1hz-10hz，采集的数据包括分布式电源的输出功率与运行参数，储能系统的电压电流与soc变压器的油温油位与负载率线路的电流电压与功率因数用户的用电负荷数据以及环境的温度、湿度、风速数据，模块采用3σ准则剔除数据中的异常值，采用线性插值法填充缺失数据，采用最小-最大归一化法将所有数据映射至0-1区间，处理后的数据通过5g专网或光纤传输至后续模块，传输过程采用aes-256加密算法保障数据安全。

10、更进一步地，所述数字孪生映射模块首先基于园区能源系统的cad图纸与现场勘测数据构建三维几何模型，还原系统的空间布局与设备形态，然后添加各设备的物理参数与运行特性，包括设备的额定容量效率曲线损耗特性与故障阈值，构建物理模型，接着基于园区过去5年的历史运行数据训练设备的行为模型，模拟设备在不同工况下的响应特性，最后通过实时数据接口，将数据采集与预处理模块输出的实时运行数据同步至数字孪生体，更新频率设置为1s，实现虚拟系统与物理系统的实时同步，为故障预判与调度验证提供仿真环境。

11、更进一步地，所述故障预判模块内置改进的时空注意力深度学习模型，所述模型的具体网络结构为：输入层接收多源时间序列数据，随后依次经过时间注意力层、空间注意力层、融合层、两个全连接层以及输出层；模型采用adam优化器，学习率初始为0.001，批量大小为64，训练轮数不超过200轮，早停策略基于验证集损失，模型的损失函数采用以下公式：，其中l为模型的总损失值，为标准交叉熵损失函数，用于衡量模型故障分类的准确率，为损失平衡系数，取值范围为0.1-0.5，通过网格搜索法在训练集上确定最优值，为故障风险衰减损失项，用于惩罚模型对高风险故障的漏判，其计算方式为：，其中n为预定义的故障类别总数，为第i类故障的影响权重，根据故障导致的负荷损失与修复成本确定，为故障风险衰减系数，取值为0.05，根据园区能源系统的故障传播速度确定，为第i类故障预测发生时间距离当前时刻的时间间隔，单位为h。

12、更进一步地，所述故障预判模块将故障风险等级划分为4级，分别对应不同的故障发生概率与影响范围，当故障发生概率低于30%且影响范围小于1mw时为低级风险，仅在可视化监控界面进行文字提示，不触发其他操作，当故障发生概率在30%-60%之间或影响范围在1mw-5mw之间时为中级风险，向调度人员发送短信与邮件预警，提醒调度人员关注设备运行状态，当故障发生概率在60%-90%之间或影响范围在5mw-20mw之间时为高级风险，自动触发主动自愈调度流程，生成并执行初步调度策略，当故障发生概率高于90%或影响范围大于20mw时为紧急风险，立即执行紧急负荷转移与设备隔离操作，优先保障关键负荷供电。

13、更进一步地，所述主动自愈调度模块构建的多目标优化综合目标函数采用以下公式：，其中f为综合目标函数值，优化目标为f最小化，为系统的总运行成本，包括分布式电源的发电成本储能系统的充放电损耗成本与电网购电成本，为故障导致的负荷损失成本，根据切除负荷的容量与单位负荷损失计算，为设备健康度惩罚项，用于避免老化设备超负荷运行，其值与设备的健康度成反比，、、为权重系数，通过层次分析法确定，根据园区的运行需求调整，默认取值分别为0.4、0.35、0.25。

14、更进一步地，所述主动自愈调度模块生成初始调度策略后，将策略参数下发至数字孪生映射模块，在数字孪生体中模拟调度策略的完整执行过程，模拟时间步长设置为1min，获取模拟过程中的系统运行数据，包括各节点的电压、电流，设备的负载率负荷的供电情况与系统的运行成本，将模拟运行结果与预期目标进行对比，计算各项指标的偏差值，当任意一项指标的偏差值超过5%时，主动自愈调度模块根据模拟结果调整优化模型的约束条件与权重系数，重新生成调度策略并再次进行虚拟验证，直到所有指标的偏差值均在允许范围内，再将最终的调度策略下发至执行控制模块执行。

15、更进一步地，所述执行控制模块接收主动自愈调度模块生成的全局调度指令，将指令分解为各能源单元与负荷终端的具体控制指令，包括分布式电源的出力调整指令、储能系统的充放电指令、断路器的分合闸指令与用户的负荷调节指令，指令通过modbusopcua或mqtt通信协议下发至各终端设备，模块实时采集各设备的运行状态与指令执行情况，采集频率设置为1hz，将反馈数据同步传输至数字孪生映射模块与主动自愈调度模块，当检测到实际执行值与指令值的偏差超过5%时，自动向主动自愈调度模块发送偏差信号，触发调度策略的动态调整。

16、更进一步地，所述可视化监控模块基于web技术开发，支持pc端与移动端访问，提供系统全局运行状态的可视化展示界面，实时显示电热冷多能流的潮流分布各设备的运行参数与系统的性能指标，故障预警信息采用弹窗与声音提示的方式推送，同时显示故障的类型位置预计发生时间与影响范围，模块展示自愈调度方案的执行进度与各步骤的完成情况，保存所有历史运行数据与调度记录，支持按时间设备故障类型进行查询与统计，调度人员可通过界面手动调整调度参数与下发控制指令，系统根据用户权限限制操作范围。

17、更进一步地，系统支持电热冷气多能流的协同调度，在故障预判与主动自愈过程中综合考虑多能流的耦合特性，当电力系统发生故障时，不仅调整电力系统的运行状态，还优化供热供冷与供气系统的负荷分配，利用热网与冷网的蓄热蓄冷能力进行能量转移，弥补电力系统的供电缺口，同时协调燃气轮机的出力，将燃气能源转化为电能，实现多能流的互补互济，系统还支持与园区外的电网热网气网进行能源互济，在园区内部能源不足时从外部网络购买能源，在能源过剩时向外部网络出售能源，进一步提升系统的可靠性与经济性。

18、与现有技术相比，该一种园区智慧能源负荷协同调度优化系统具备如下有益效果：

19、一、本系统通过内置改进的时空注意力深度学习模型，可识别设备早期异常信号并预测故障关键信息，同时将故障风险划分为低级、中级、高级、紧急四个等级，分别对应文字提示、短信邮件预警、自动触发自愈调度、紧急负荷转移与设备隔离等差异化响应策略。主动自愈调度模块生成策略后，先在数字孪生体中进行虚拟验证，模拟时间步长设置为1min，当任意指标偏差超过5%时自动调整优化模型并重新验证，确保调度策略安全可靠后再下发执行，实现了预判-决策-验证-执行的完整闭环。

20、二、本系统通过在故障预判与主动自愈过程中综合考虑多能流的耦合特性，当电力系统发生故障时，不仅调整电力系统运行状态，还优化供热供冷与供气系统的负荷分配，利用热网与冷网的蓄热蓄冷能力进行能量转移弥补供电缺口，同时协调燃气轮机将燃气能源转化为电能，实现多能流互补互济。此外，系统还支持与园区外的电网、热网、气网进行能源互济，内部能源不足时从外部购能，过剩时向外部售能，结合多目标优化模型综合最小化运行成本、故障损失成本与设备健康度惩罚，有效提升了系统的经济性。

21、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。