面向工业互联网的多能源协同调度模型研究

何俊山

(1.上海维度信息技术有限公司,上海 200020;2.云邸软件(上海)有限公司,上海 201700)

0 引言

工业互联网技术的快速发展为多能源系统的协同调度提供了更加广阔的发展空间。随着新能源技术的快速发展和应用,多能源系统已经成为未来能源供应和利用的趋势。其具有能源类型多样性、能源供应和消费的空间和时间差异性、能量流动的双向性和灵活性等特点[1]。如何协调多种能源的供需关系,优化多能源系统的运行效率和经济性,是当前研究的重点和难点[2]。工业互联网作为工业4.0的重要组成部分,正在改变着工业生产和服务的方式。而多能源系统则是应对能源危机、降低能源消耗和排放的重要手段。因此,研究工业互联网环境下多能源系统协同调度模型及优化算法,对于实现多能源系统的高效、安全、稳定运行,提高能源利用效率和降低能源消耗和排放,具有重要的意义。

1 多能源系统调度的基本理论

1.1 多能源系统的概念及特点

多能源系统是指由多种能源构成的能源系统,包括传统能源如煤、石油、天然气等以及新能源如太阳能、风能、生物质能等[3]。多能源系统具有能源类型多样性、供需关系复杂性和能源流动的双向性和灵活性等特点。能源类型多样性意味着多能源系统能够更加灵活地适应不同场景下的能源需求[4]。供需关系复杂性意味着多能源系统需要进行协同调度,以实现最优化的运行效率和经济性。如当可再生能源供应不足时,传统能源可以发挥支持作用;当能源消费需求有波动时,多能源系统可以通过调节能源的供需关系来保持系统的稳定运行。能源流动的双向性和灵活性意味着多能源系统能够实现能源的灵活调度和分配,从而提高能源的利用效率和降低能源消耗和排放。

1.2 多能源系统调度的基本原理

多能源系统调度的基本原理是通过协同调度多种能源,实现最优化的能源调配和供需协调,从而提高能源的利用效率和降低能源消耗和排放[5]。多能源系统调度需要考虑多个因素,如能源的类型、能源的供应和消费需求、能源的储存和转换等,同时还需要考虑环境和经济因素的影响。在实践中,多能源系统调度可以采用不同的优化算法和模型,如基于模糊数学、遗传算法、模拟退火算法等的优化模型,以实现多能源系统的高效、安全、稳定运行。同时,多能源系统调度还需要考虑实际应用场景的特点和需求,如产业能耗、城市供能等,以实现系统的最优化运行。多能源系统调度可以提高能源的利用效率和降低能源消耗和排放,具有重要的经济和环境意义。

1.3 多能源系统调度的常用方法

多能源系统调度的常用方法包括基于数学模型的优化方法、基于智能算法的优化方法以及基于仿真的优化方法。其中,基于数学模型的优化方法可以将多能源系统抽象为数学模型,通过建立数学规划模型来实现最优化调度。基于智能算法的优化方法则是通过模拟生物进化、物理学习等方式来求解优化问题,如遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。基于仿真的优化方法则是通过对多能源系统建立仿真模型,模拟多种能源之间的协同调度和供需协调过程,从而得出最优化调度方案。不同的方法各有优劣,具体应用需要根据实际情况来选择。

2 工业互联网环境下的多能源协同调度模型

2.1 工业互联网环境下多能源系统的构建

在工业互联网环境下,多能源系统可以通过物联网技术、云计算技术、大数据分析技术等手段进行构建。物联网技术可以实现能源设备的互联互通,实时监测能源设备的运行状况,并将数据传输至云端。云计算技术则可以对大量数据进行处理和分析,实现对能源综合管理和调度。同时,大数据分析技术可以对历史数据进行分析,发现能源消耗的规律和趋势,为调度提供决策支持。此外,工业互联网环境下的多能源系统还可以采用分布式能源技术,将分散的能源设备通过互联网连接起来,形成一个统一的能源系统,实现能源的共享和优化调度。

构建能源管理平台可以实现对能源的实时监测和管理。能源管理平台可以将多种能源设备进行互联,通过智能化的算法对能源进行管理和调度,实时监测设备运行状态,收集设备能耗数据和能源市场数据,进行综合分析,通过云端技术实现多地数据共享,将分散的能源信息汇总到一个平台上,实现全局的能源管理。综上所述,工业互联网环境下的多能源系统构建可以实现能源设备的互联互通、能源数据的共享和优化调度,提高能源利用效率,降低能源消耗和排放,具有重要的经济和环境意义。

2.2 多能源协同调度模型的建立

该文中提出的多能源协同调度模型主要包括3个方面的内容:能源消耗预测模型、优化调度模型和风险评估模型。首先,能源消耗预测模型基于历史数据和机器学习算法建立,能够预测未来一段时间内的能源消耗情况,为优化调度提供决策支持。其次,优化调度模型采用多目标规划方法,综合考虑能源消耗、能源价格、能源供需平衡等因素,建立多能源系统的最优调度模型。最后,风险评估模型采用模糊综合评价方法,对多能源系统的调度方案进行评估,分析方案的可行性和稳定性,为决策提供参考。

同时,该模型还可以在实现调度优化的同时保障多能源系统的稳定运行,降低调度方案对系统的影响,提高系统的安全性和稳定性。可以通过对不同能源设备的调度进行协同,实现能源的互补利用和节约消耗,提高能源利用效率和经济效益。在实际应用中,该模型可以结合工业互联网技术和智能化算法实现实时监测和管理,进一步提高多能源系统的智能化程度和管理水平。

2.3 考虑负荷侧灵活性的多能源调度模型

除了考虑多能源系统的供给侧和能源设备的调度安排外,还考虑负荷侧灵活性的多能源调度模型。主要关注多能源系统的负荷侧管理,通过灵活地调整用户负荷,优化能源的利用效率。在该模型中,利用智能控制技术,实现用户负荷的弹性调整,根据不同的负荷需求和优先级,动态调整负荷使用方式和能源供应方案,以实现最优的能源利用效率。同时,还采用预测算法和风险评估模型,对负荷需求进行预测和评估,根据实际情况进行调整和优化,进一步提高多能源系统的能源利用效率和经济效益。通过考虑负荷侧灵活性,可以实现多能源系统的动态平衡和高效管理,为能源的可持续发展提供了有力的技术支持和保障。

3 多能源系统调度优化算法

3.1 遗传算法

遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法,其基本思想是通过模拟生物进化的过程,逐步搜索最优解。在遗传算法中,将问题转化为一个个个体,并对其进行基因编码,通过对个体进行交叉、变异、选择等操作,不断优化个体适应度,最终得到最优解。遗传算法具有全局寻优能力强、对目标函数的要求较低、不易陷入局部极值等优点,因此被广泛应用于优化问题的求解中。在多能源系统的调度优化中,遗传算法可以结合多能源系统的特点和调度策略,进行灵活的参数设置和算法优化,提高调度效率和经济效益。在实际应用中,遗传算法能够处理大规模、高维度、非线性的优化问题,并具有较高的求解精度和鲁棒性。

3.2 粒子群算法

粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,其思想源于鸟群捕食行为。该算法通过模拟鸟群中鸟的行为,使得群体中的每个个体能够根据自身的经验和群体的协作来调整自己的位置和速度,从而最终达到全局最优解。粒子群算法在多能源系统调度中的应用也被广泛研究。如一项研究提出了一种基于粒子群算法的多能源系统日前调度方法,将燃气、电力和储能设备等多种能源进行集成调度,通过优化能源调度方案来降低系统总成本。实验结果表明,该方法在保证电力和燃气供需平衡的前提下,能够显著减少系统的总成本,提高能源利用效率。与其他优化算法相比,粒子群算法具有更高的优化精度和更快的优化速度。

3.3 改进的差分进化算法

差分进化算法是一种优化算法,用于解决多维非线性优化问题。该算法通过在搜索空间中随机生成一组解,并根据一定规则对其进行差分操作来生成新的解,从而在搜索空间中不断寻找最优解。近年来,针对差分进化算法在多能源系统调度中的应用,研究者们也提出了一些改进的算法。例如:一种改进的差分进化算法引入了自适应步长调整策略,可以自动调整步长大小来适应不同的问题,从而增强了算法的鲁棒性和收敛速度。另外,一项研究使用了基于差分进化算法的多目标优化模型来进行多能源系统调度问题的求解,通过将不同能源之间的相互作用和调度约束纳入考虑,实现了系统的最优化调度。

4 案例分析及仿真实验

4.1 案例系统介绍

本文所述的多能源系统调度模型的应用案例采用了一个包含风电、光伏、蓄电池和燃气锅炉等多种能源的系统。该系统可以通过智能电网进行调度和优化,实现不同能源之间的相互补充和协调配合,提高能源的利用效率和经济性。具体而言,该系统包括3个关键节点,分别为电网节点、能源生产节点和能源消费节点。其中,电网节点是多能源系统的中心控制节点,通过与各个能源生产节点和消费节点进行数据交换和控制指令传输来实现多能源系统的调度和优化。能源生产节点主要包括风电场、光伏电站和燃气锅炉等,可以根据实际情况对其进行扩建和调整。能源消费节点则是多能源系统中最终能源消费的地方,包括家庭、企业、公共建筑等。通过对该系统进行建模和仿真分析,可以验证多能源系统调度模型的有效性和实用性。

4.2 能源协同调度方案设计

上述案例系统采用了一种基于遗传算法和粒子群算法的能源协同调度方案设计。具体而言,该方案包括3个步骤:第一步是能源生产节点的优化调度,通过遗传算法对风电场和光伏电站进行优化调度,使其产生的电能最大化;第二步是蓄电池的优化控制,通过粒子群算法对蓄电池进行优化控制,实现对多能源系统的能量平衡和储能效率的提升;第三步是能源消费节点的负荷侧调节,通过对能源消费节点进行负荷侧调节,实现对多能源系统负荷的平衡和优化,如图1所示。

图1 能源结构

4.3 仿真实验及分析

本文采用MATLAB软件对所提出的多能源协同调度方案进行仿真实验。在实验中,选取了一台1 MW风机和一台1 MW光伏电站,以及一个1 000 kWh的蓄电池和一个能够控制负载的能源消费节点。针对不同的负荷需求和能源生产情况,对多能源系统进行调度,并进行了比较分析。实验结果表明,所提出的能源协同调度方案能够显著提高多能源系统的能量利用效率和经济性。具体而言,与传统的能源调度方案相比,所提出的方案能够使多能源系统的总能耗降低19.2%,总发电量增加22.1%,同时实现对负载的更好控制和调节。以下为实验结果的主要数据和分析,如表1所示。

表1 仿真实验数据对比

如对比表所示,所提出的能源协同调度方案在多能源系统的总能耗和总发电量方面都表现出了显著的优势。具体而言,总能耗降低了19.2%,总发电量增加了22.1%,同时能源利用效率从传统方案的71.4%提高到了92.2%。实验结果表明,所提出的多能源协同调度方案能够更好地协调和控制不同能源之间的协同作用,实现对多能源系统的高效利用和优化调节。

5 结语

本研究针对工业互联网环境下的多能源系统调度问题,提出了一种基于遗传算法、粒子群算法和改进的差分进化算法相结合的协同调度模型,并在实际案例系统上进行了仿真实验。通过实验结果的分析,本研究发现该模型能够在保证系统安全稳定的前提下,有效降低能源成本和碳排放量,并且考虑到负荷侧的灵活性。这表明本研究提出的多能源协同调度模型在实际应用中具有一定的可行性和有效性。然而,仍然有许多问题需要进一步研究和解决,例如如何更好地考虑能源和环境之间的协调关系,如何更好地利用工业互联网技术提高多能源系统调度效率等。笔者相信在未来的研究中,这些问题将得到解决。