园区能源分配策略的优化方法、装置和电子设备

1.本发明涉及能源分配技术领域，尤其涉及一种园区能源分配策略的优化方法、装置和电子设备。


背景技术：

2.随着经济水平的提升、资源供给设施的建立以及人民生活水平的提高，人类对于地球上能源的需求急剧增加。能源属于一个国家发展必不可少的战略资源，对于经济发展起着至关重要的作用。
3.在现有技术中，采用单一的能源分配方式对多种不同的园区进行能源供给，这不仅不利于能源的高效供给，而且会导致能源使用率低的问题。
4.因此，现有技术中采用单一的能源分配方式对多个不同的园区进行能源供给，导致能源供给效率低以及能源使用率低的问题，相关领域技术人员尚无有效解决方法。


技术实现要素：

5.本发明提供一种园区能源分配策略的优化方法、装置和电子设备，用以解决现有技术中采用单一的能源分配方式对多个不同的园区进行能源供给，导致能源供给效率低以及能源使用率低的缺陷，实现能源的高效供给以及提高能源使用率。
6.本发明提供一种园区能源分配策略的优化方法，包括：获取多组初始能源分配策略，所述初始能源分配策略由多个待分配园区的能源分配比例构成，所述能源分配比例包括多种能源的分配比例；在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略；获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于所述当前能源分配效益从多组所述当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略；重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确定出所述待分配园区的目标能源分配策略。
7.根据本发明提供的一种园区能源分配策略的优化方法，所述基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略，包括：将所述初始能源分配策略作为所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始位置，得到每一组初始能源分配策略对应的帝企鹅以及所述帝企鹅的初始位置；确定每一组初始能源分配策略对应帝企鹅的类型，得到一个第一帝企鹅和多个第二帝企鹅，并将所述第一帝企鹅的初始位置作为所述帝企鹅优化模型中帝企鹅种群的中心位置；基于所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数；基于所述第一体积参数、所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置；基于所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的当前位置，得到优化后的多组当前能源分配策略。
8.根据本发明提供的一种园区能源分配策略的优化方法，所述确定每一组初始能源
分配策略对应帝企鹅的类型，得到一个第一帝企鹅和多个第二帝企鹅，包括：获取每一组初始能源分配策略对应的初始能源分配效益，并从多组当前能源分配策略中确定出初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略；将初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略所对应的帝企鹅作为第一帝企鹅，并将其他多组初始能源分配效益所对应的帝企鹅作为第二帝企鹅。
9.根据本发明提供的一种园区能源分配策略的优化方法，所述基于所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数，包括：基于所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取每一个第二帝企鹅与所述第一帝企鹅之间的第一距离；获取当前迭代次数、最大迭代次数以及所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始种群温度和移动步长；基于所述当前迭代次数、所述最大迭代次数和所述初始种群温度获取所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的当前种群温度；基于所述移动步长、所述当前种群温度和所述第一距离，获取所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数。
10.根据本发明提供的一种园区能源分配策略的优化方法，所述基于所述第一体积参数、所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置，包括：获取所述帝企鹅优化模型中帝企鹅的第二体积参数，所述第二体积参数随机生成；基于所述第二体积参数、所述中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取每一个第二帝企鹅与所述第一帝企鹅之间的第二距离；基于所述第一体积参数、每一个第二帝企鹅的初始位置以及对应的第二距离，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置。
11.根据本发明提供的一种园区能源分配策略的优化方法，所述获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于所述当前能源分配效益从多组所述当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略，包括：获取所述待分配园区的园区状态数据，所述园区状态数据包括多个待分配园区的能源紧缺程度和能源运输成本；针对每一组当前能源分配策略，基于所述园区状态数据和所述当前能源分配策略，获取所述当前能源分配策略对应的当前能源分配效益；从多组当前能源分配策略中选取当前能源分配效益最高的一组当前能源分配策略作为最优能源分配策略。
12.根据本发明提供的一种园区能源分配策略的优化方法，所述基于所述园区状态数据和所述当前能源分配策略，获取所述当前能源分配策略对应的当前能源分配效益，包括：基于多个待分配园区的能源紧缺程度，获取多个所述待分配园区所对应的能源紧缺程度矩阵；基于多个待分配园区的能源运输成本，获取多个所述待分配园区所对应的能源运输成本矩阵；基于所述当前能源分配策略、所述能源紧缺程度矩阵和所述能源运输成本矩阵获取所述当前能源分配效益，所述当前能源分配策略为当前能源分配策略矩阵。
13.本发明还提供一种园区能源分配策略的优化装置，包括：初始策略获取模块，用于获取多组初始能源分配策略，所述初始能源分配策略由多个待分配园区的能源分配比例构成，所述能源分配比例包括多种能源的分配比例；分配策略优化模块，用于在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略；获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于所述当前能源分配效益从多组所述当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略；目标策略确定模块，用于重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确
定出所述待分配园区的目标能源分配策略。
14.本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述园区能源分配策略的优化方法。
15.本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述园区能源分配策略的优化方法。
16.本发明提供的园区能源分配策略的优化方法、装置和电子设备，通过将多种能源的分配方案进行融合形成多组初始能源分配策略，实现多种能源的协同供给，并基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行迭代优化，以实现将待分配园区的能源分配比例与待分配园区本身的特性相适应，使得能源的分配效益达到最大化，得到最终的目标能源分配策略，从而可以提高能源的供给效率以及能源使用率，解决了现有技术中采用单一的能源分配方式对多个不同的园区进行能源供给，导致能源供给效率低以及能源使用率低的技术问题。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之一；图2是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之二；图3是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之三；图4是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之四；图5是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之五；图6是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之六；图7是本发明提供的园区能源分配策略的优化方法的流程示意图之七；图8是采用本发明提供的优化方法与采用遗传算法和粒子群算法进行优化得到的能源分配效益曲线的对比示意图；图9是本发明提供的园区能源分配策略的优化装置的结构示意图；图10是本发明提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
19.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
20.下面结合图1-图7描述本发明的园区能源分配策略的优化方法。如图1所示，本发明提供一种园区能源分配策略的优化方法，包括：步骤s1，获取多组初始能源分配策略，初始能源分配策略由多个待分配园区的能
源分配比例构成，能源分配比例包括多种能源的分配比例。
21.其中，能源的类型包括水能源、热能源、电能源以及气能源，其中，热能源包括暖气能源，气能源包括天然气能源。待分配园区可以是商业园区，可以是住宅园区，也可以是工业园区，本发明不限制待分配园区的类型。
22.步骤s2，在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略；获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于当前能源分配效益从多组当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略。
23.需要说明的是，当前能源分配效益用于衡量当前能源分配策略与待分配园区本身特性的匹配程度或者适应程度。进一步地，当前能源分配效益越大，当前能源分配策略与待分配园区本身特性的匹配程度或者适应程度越高。
24.步骤s3，重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确定出待分配园区的目标能源分配策略。
25.进一步地，预设收敛条件可以设置为在多次迭代所对应的能源分配效益趋于稳定或者收敛的情况下，停止迭代优化。
26.上述步骤s1至步骤s3，通过将多种能源的分配方案进行融合形成多组初始能源分配策略，实现多种能源的协同供给，并基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行迭代优化，以实现将待分配园区的能源分配比例与待分配园区本身的特性相适应，使得能源的分配效益达到最大化，得到最终的目标能源分配策略，从而可以提高能源的供给效率以及能源使用率，解决了现有技术中采用单一的能源分配方式对多个不同的园区进行能源供给，导致能源供给效率低以及能源使用率低的技术问题。
27.在一个实施例中，如图2所示，上述步骤s2包括步骤s21至步骤s25，其中：步骤s21，将初始能源分配策略作为帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始位置，得到每一组初始能源分配策略对应的帝企鹅以及帝企鹅的初始位置。
28.其中，初始能源分配策略包括每一个待分配园区对应多种能源的分配比例。
29.步骤s22，确定每一组初始能源分配策略对应帝企鹅的类型，得到一个第一帝企鹅和多个第二帝企鹅，并将第一帝企鹅的初始位置作为帝企鹅优化模型中帝企鹅种群的中心位置。
30.其中，第一帝企鹅表示处于帝企鹅种群中心位置的最优帝企鹅。第二帝企鹅表示帝企鹅种群中区别于最优帝企鹅的普通帝企鹅。帝企鹅种群的中心位置表示帝企鹅种群中温度最高的位置。
31.步骤s23，基于中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数。
32.其中，第一体积参数表示基于帝企鹅体积而设置的影响向量因子，用于避免帝企鹅在前进过程中与其他的帝企鹅发生碰撞。
33.步骤s24，基于第一体积参数、中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置。
34.步骤s25，基于中心位置以及每一个第二帝企鹅的当前位置，得到优化后的多组当
前能源分配策略。
35.上述步骤s21至步骤s25，通过将初始能源分配策略作为帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始位置，基于初始能源分配策略将多个帝企鹅划分为一个第一帝企鹅和多个第二帝企鹅，并朝着第一帝企鹅所在的帝企鹅种群中心位置更新第二帝企鹅的位置，以使第二帝企鹅到达第一帝企鹅所在的帝企鹅种群中心位置进行取暖，通过更新第二帝企鹅的位置来间接实现对初始能源分配策略的优化，从而使得待分配园区的能源分配比例与待分配园区本身的特性相适应，提高能源的分配效益。
36.在一个实施例中，如图3所示，上述步骤s22包括步骤s221至步骤s222，其中：步骤s221，获取每一组初始能源分配策略对应的初始能源分配效益，并从多组当前能源分配策略中确定出初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略。
37.步骤s222，将初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略所对应的帝企鹅作为第一帝企鹅，并将其他多组初始能源分配效益所对应的帝企鹅作为第二帝企鹅。
38.上述步骤s221至步骤s222，通过获取每一组初始能源分配策略对应的初始能源分配效益，并将初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略所对应的帝企鹅作为第一帝企鹅，以将能源分配效益函数作为帝企鹅优化模型的目标函数，并基于该目标函数更新第二帝企鹅位置，实现了将帝企鹅优化过程与实际的园区能源分配策略的优化原理相结合，以避免帝企鹅优化过程脱离实际应用场景的弊端，提高了帝企鹅优化结果的可靠性以及可行性。
39.在一个实施例中，如图4所示，上述步骤s23包括步骤s231至步骤s234，其中：步骤s231，基于中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取每一个第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第一距离。
40.需要说明的是，第一帝企鹅所处的帝企鹅种群中心位置为帝企鹅种群中温度最高的位置，因此多个第二帝企鹅会朝着中心位置移动进行取暖，并第二帝企鹅在前进的过程中，通过计算自身与第一帝企鹅之间的第一距离，从而可以更快地到达第一帝企鹅所处的中心位置。
41.在一个实施例中，第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第一距离的计算方式可以由以下公式（1）表示：其中，表示第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第一距离，表示第一帝企鹅所处的中心位置，表示第二帝企鹅的初始位置。
42.步骤s232，获取当前迭代次数、最大迭代次数以及帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始种群温度和移动步长。
43.步骤s233，基于当前迭代次数、最大迭代次数和初始种群温度获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的当前种群温度。
44.在一个实施例中，当前种群温度的计算方式可以由以下公式（2）表示：
其中，表示当前迭代次数，表示最大迭代次数，表示初始种群温度，表示当前种群温度。
45.步骤s234，基于移动步长、当前种群温度和第一距离，获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数。
46.在一个实施例中，第一体积参数的计算方式可以由以下公式（3）表示：其中，表示帝企鹅的第一体积参数，表示帝企鹅的移动步长，表示帝企鹅的当前种群温度，表示第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第一距离，用于定义帝企鹅所处区域的网格精度。表示随机参数。可选地，设置移动步长为2.5。
47.在一个实施例中，初始种群温度的计算方式可以由以下公式（4）表示：其中，表示初始种群温度，表示帝企鹅所处的区域半径。在帝企鹅所处的区域半径大于1的情况下，初始种群温度为0，在帝企鹅所处的区域半径小于1的情况下，初始种群温度为1。
48.在一个实施例中，如图5所示，上述步骤s24包括步骤s241至步骤s243，其中：步骤s241，获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的第二体积参数，第二体积参数随机生成。
49.其中，第二体积参数表示基于帝企鹅体积而设置的影响向量因子，用于避免帝企鹅在前进过程中与其他的帝企鹅发生碰撞。优选地，第二体积参数的取值范围为。
50.步骤s242，基于第二体积参数、中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取每一个第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第二距离。
51.在一个实施例中，第二距离可以由以下公式（5）表示：其中，表示第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第二距离。表示帝企鹅的社会地位函数，用于表示第一帝企鹅的当前移动方向，以区分第一帝企鹅与第二帝企鹅。表示第一帝企鹅所处的中心位置。表示帝企鹅的第二体积参数。表示第二帝企鹅的初始位置。
52.步骤s243，基于第一体积参数、每一个第二帝企鹅的初始位置以及对应的第二距离，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置。
53.在一个实施例中，更新后第二帝企鹅的当前位置可以由以下公式（6）表示：其中，表示更新后第二帝企鹅的当前位置，表示第一帝企鹅所
处的中心位置，表示帝企鹅的第一体积参数，表示第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第二距离。
54.在一个实施例中，社会地位函数可以由以下公式（7）表示：其中，表示第一控制参数，表示第二控制参数。
55.优选地，第一控制参数的取值范围为，第二控制参数的取值范围为。可选地，设置第一控制参数为3，设置第二控制参数为2。
56.在一个实施例中，如图6所示，上述步骤s2包括步骤s26至步骤s28，其中：步骤s26，获取待分配园区的园区状态数据，园区状态数据包括多个待分配园区的能源紧缺程度和能源运输成本。
57.步骤s27，针对每一组当前能源分配策略，基于园区状态数据和当前能源分配策略，获取当前能源分配策略对应的当前能源分配效益。
58.步骤s28，从多组当前能源分配策略中选取当前能源分配效益最高的一组当前能源分配策略作为最优能源分配策略。
59.上述步骤s26至步骤s28，通过结合待分配园区的园区状态数据和当前能源分配策略，计算当前能源分配策略对应的当前能源分配效益，以基于当前能源分配效益衡量待分配园区本身的特性与待分配园区的能源分配比例之间的匹配程度或者适应程度，并从多组当前能源分配策略中选取匹配程度或者适应程度最高（即当前能源分配效益最高）的一组当前能源分配策略作为最优能源分配策略，以确保最优能源分配策略中待分配园区的能源分配比例与待分配园区本身的特性充分匹配或者适应，以满足实际的应用需求，从而解决了现有技术中采用单一能源分配方式进行能源供给导致能源供给效率低以及能源使用率低的问题。
60.在一个实施例中，当前能源分配策略为当前能源分配策略矩阵，包括多个待分配园区以及每一个待分配园区对应的多种能源的分配比例。例如，待分配园区的园区数量为5个，能源的类型包括水能源、热能源、电能源以及气能源。当前能源分配策略矩阵中的每一个行向量表示一个待分配园区对应的能源分配比例，每一个列向量表示一种能源的分配比例，则当前能源分配策略矩阵可以由如下公式（8）表示：在一个实施例中，如图7所示，上述步骤s27包括步骤s271至步骤s273，其中：步骤s271，基于多个待分配园区的能源紧缺程度，获取多个待分配园区所对应的能源紧缺程度矩阵。
61.在一个实施例中，能源紧缺程度矩阵包括多个待分配园区以及每一个待分配园区
对应的多种能源的能源紧缺程度。例如，待分配园区的园区数量为5个，能源的类型包括水能源、热能源、电能源以及气能源。当前能源分配策略矩阵中的每一个列向量表示一个待分配园区对应的能源紧缺程度，每一个行向量表示一种能源的紧缺程度，则当前能源分配策略矩阵可以由如下公式（9）表示：步骤s272，基于多个待分配园区的能源运输成本，获取多个待分配园区所对应的能源运输成本矩阵。
62.在一个实施例中，能源运输成本矩阵包括多个待分配园区以及每一个待分配园区的能源运输成本。例如，待分配园区的园区数量为5个，当前能源分配策略矩阵中的每一个列向量表示一个待分配园区对应的能源运输成本，则能源运输成本矩阵可以由如下公式（10）表示：步骤s273，基于当前能源分配策略、能源紧缺程度矩阵和能源运输成本矩阵获取当前能源分配效益，当前能源分配策略为当前能源分配策略矩阵。
63.在一个实施例中，基于当前能源分配策略、能源紧缺程度矩阵和能源运输成本矩阵，获取当前能源分配效益矩阵。当前能源分配效益矩阵包括多个待分配园区以及每一个待分配园区的园区能源分配效益。例如，待分配园区的园区数量为5个，当前能源分配策略矩阵中的每一个列向量表示一个待分配园区对应的园区能源分配效益，则当前能源分配效益矩阵可以由如下公式（11）表示：在一个实施例中，将当前能源分配效益矩阵中的多个待分配园区的园区能源分配效益相加，得到当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，其中，当前能源分配效益可以由如下公式（12）表示：其中，表示当前能源分配效益，表示待分配园区的园区数量，表示待分配园区的编号，表示待分配园区的园区能源分配效益。
64.下面提供一个具体实施例，以对本发明提供的园区能源分配策略的优化方法作进一步说明。本发明提供的具体实施例包括以下步骤：步骤1：获取多组初始能源分配策略，初始能源分配策略由多个待分配园区的能源分配比例构成，能源分配比例包括多种能源的分配比例。能源的类型包括水能源、热能源、电能源以及气能源。待分配园区的园区数量为17个，待分配园区为商业园区，初始能源分配策略的数量为50组。
65.步骤2：在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略
进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略。获取待分配园区的园区状态数据，园区状态数据包括多个待分配园区的能源紧缺程度和能源运输成本；针对每一组当前能源分配策略，基于园区状态数据和当前能源分配策略，获取当前能源分配策略对应的当前能源分配效益；从多组当前能源分配策略中选取当前能源分配效益最高的一组当前能源分配策略作为最优能源分配策略。
66.步骤4：重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确定出待分配园区的目标能源分配策略。
67.图8为采用本发明提供的帝企鹅优化方法进行优化所获得的能源分配效益与采用现有的遗传算法和粒子群算法进行优化所获得的能源分配效益的收敛曲线对比示意图，如图8所示，在园区数量、能源紧缺程度、帝企鹅数量、能源运输成本、最大迭代次数相同的情况下，在当前迭代次数小于100次的迭代过程中，采用本发明提供的帝企鹅优化方法进行优化的收敛速度更快、寻优能力强，在当前迭代次数大于100次的迭代过程中，采用三种算法进行优化所获得的能源分配效益均趋于收敛，但是本发明提供的帝企鹅优化方法能够找到更高能源分配效益的目标能源分配策略。在当前迭代次数为300次的情况下，采用本发明提供的帝企鹅优化方法进行优化所获得的能源分配效益为88.1551，而采用遗传算法进行优化所获得的能源分配效益为85.5104，采用粒子群算法进行优化所获得的能源分配效益为82.2120，采用本发明提供的帝企鹅优化方法与采用后两种算法进行优化相比所获得的能源分配效益分别提高了3.09%和7.23%。
68.综上所述，采用本发明提供的帝企鹅优化方法进行优化的收敛速度更快、寻优能力强，并且由于本发明提供的帝企鹅优化方法在每次迭代过程中会将本次迭代找到的最优帝企鹅的中心位置保留到下一次迭代中，从而不断朝全局最优的方向进行收敛，因此能够找到更高能源分配效益的目标能源分配策略，从而可以有效提高水、热、电、气四种能源在大型商业园区的能源分配效益，从而降低能源分配成本，满足大型商业园区的能量供给需求，提高能源供给效率以及能源使用率。
69.需要说明的是，上述具体实施例为多次实验后选择出的较优案例，本发明在实验条件、参数相同的条件下还可以找到更多的目标能源分配策略，使用本发明的相关技术人员可以在本发明保护范围内做出各种调整。
70.下面对本发明提供的园区能源分配策略的优化装置进行描述，下文描述的园区能源分配策略的优化装置与上文描述的园区能源分配策略的优化方法可相互对应参照。
71.如图9所示，本发明提供一种园区能源分配策略的优化装置，所述园区能源分配策略的优化装置100包括初始策略获取模块10、分配策略优化模块20和目标策略确定模块30，其中：初始策略获取模块10，用于获取多组初始能源分配策略，初始能源分配策略由多个待分配园区的能源分配比例构成，能源分配比例包括多种能源的分配比例。
72.分配策略优化模块20，用于在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略；获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于当前能源分配效益从多组当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略。
73.目标策略确定模块30，用于重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确定出待分配园区的目标能源分配策略。
74.在一个实施例中，分配策略优化模块20包括位置获取单元、类型确定单元、参数获取单元、位置更新单元和策略获取单元，其中：位置获取单元，用于将初始能源分配策略作为帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始位置，得到每一组初始能源分配策略对应的帝企鹅以及帝企鹅的初始位置。
75.类型确定单元，用于确定每一组初始能源分配策略对应帝企鹅的类型，得到一个第一帝企鹅和多个第二帝企鹅，并将第一帝企鹅的初始位置作为帝企鹅优化模型中帝企鹅种群的中心位置。
76.参数获取单元，用于基于中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数。
77.位置更新单元，用于基于第一体积参数、中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置。
78.策略获取单元，用于基于中心位置以及每一个第二帝企鹅的当前位置，得到优化后的多组当前能源分配策略。
79.在一个实施例中，类型确定单元包括第一效益获取子单元和企鹅类型确定子单元，其中：第一效益获取子单元，用于获取每一组初始能源分配策略对应的初始能源分配效益，并从多组当前能源分配策略中确定出初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略。
80.企鹅类型确定子单元，用于将初始能源分配效益最高的一组当前能源分配策略所对应的帝企鹅作为第一帝企鹅，并将其他多组初始能源分配效益所对应的帝企鹅作为第二帝企鹅。
81.在一个实施例中，参数获取单元包括第一距离获取子单元、迭代数据获取子单元、当前温度获取子单元和第一参数获取子单元，其中：第一距离获取子单元，用于基于中心位置以及每一个第二帝企鹅的初始位置，获取每一个第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第一距离。
82.迭代数据获取子单元，用于获取当前迭代次数、最大迭代次数以及帝企鹅优化模型中帝企鹅的初始种群温度和移动步长。
83.当前温度获取子单元，用于基于当前迭代次数、最大迭代次数和初始种群温度获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的当前种群温度。
84.第一参数获取子单元，用于基于移动步长、当前种群温度和第一距离，获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的第一体积参数。
85.在一个实施例中，位置更新单元包括第二参数获取子单元、第二距离获取子单元和企鹅位置更新子单元，其中：第二参数获取子单元，用于获取帝企鹅优化模型中帝企鹅的第二体积参数，第二体积参数随机生成。
86.第二距离获取子单元，用于基于第二体积参数、中心位置以及每一个第二帝企鹅
的初始位置，获取每一个第二帝企鹅与第一帝企鹅之间的第二距离。
87.企鹅位置更新子单元，用于基于第一体积参数、每一个第二帝企鹅的初始位置以及对应的第二距离，获取更新后每一个第二帝企鹅的当前位置。
88.在一个实施例中，分配策略优化模块20还包括园区状态获取单元、第二效益获取单元和最优策略确定单元，其中：园区状态获取单元，用于获取待分配园区的园区状态数据，园区状态数据包括多个待分配园区的能源紧缺程度和能源运输成本。
89.第二效益获取单元，用于针对每一组当前能源分配策略，基于园区状态数据和当前能源分配策略，获取当前能源分配策略对应的当前能源分配效益。
90.最优策略确定单元，用于从多组当前能源分配策略中选取当前能源分配效益最高的一组当前能源分配策略作为最优能源分配策略。
91.在一个实施例中，第二效益获取单元包括第一矩阵获取子单元、第二矩阵获取子单元和分配效益获取子单元，其中：第一矩阵获取子单元，用于基于多个待分配园区的能源紧缺程度，获取多个待分配园区所对应的能源紧缺程度矩阵。
92.第二矩阵获取子单元，用于基于多个待分配园区的能源运输成本，获取多个待分配园区所对应的能源运输成本矩阵。
93.分配效益获取子单元，用于基于当前能源分配策略、能源紧缺程度矩阵和能源运输成本矩阵获取当前能源分配效益，当前能源分配策略为当前能源分配策略矩阵。
94.图10示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图10所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)1010、通信接口(communications interface)1020、存储器(memory)1030和通信总线1040，其中，处理器1010，通信接口1020，存储器1030通过通信总线1040完成相互间的通信。处理器1010可以调用存储器1030中的逻辑指令，以执行园区能源分配策略的优化方法，该方法包括：获取多组初始能源分配策略，初始能源分配策略由多个待分配园区的能源分配比例构成，能源分配比例包括多种能源的分配比例；在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略；获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于当前能源分配效益从多组当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略；重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确定出待分配园区的目标能源分配策略。
95.此外，上述的存储器1030中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read-only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
96.又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程
序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的园区能源分配策略的优化方法，该方法包括：获取多组初始能源分配策略，初始能源分配策略由多个待分配园区的能源分配比例构成，能源分配比例包括多种能源的分配比例；在一次迭代中，基于预先构建的帝企鹅优化模型对多组初始能源分配策略进行优化，得到优化后的多组当前能源分配策略；获取每一组当前能源分配策略所对应的当前能源分配效益，并基于当前能源分配效益从多组当前能源分配策略中确定出本次迭代对应的最优能源分配策略；重复上述迭代过程以对多组当前能源分配策略进行优化，直至达到预设迭代次数或者达到预设收敛条件，从多次迭代所对应的最优能源分配策略中确定出待分配园区的目标能源分配策略。
97.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
98.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
99.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。