基于深度学习的多园区跨时空综合用能多目标优化方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的多园区跨时空综合用能多目标优化方法及系统，该方法通过扩展长短时记忆网络模型对多园区能源系统运行中的数据进行特征提取，并根据提取出的多维用能特征构建多园区多元能效评价指标模型；评估多园区综合能源系统运行过程的相关度，构建能源互补关系矩阵；根据多元能效评价指标模型和能源互补关系矩阵，构建多园区系统多目标优化模型；通过基于Transformer的多目标粒子群优化算法求解在运行约束下的优化模型最优解，得到多个园区的综合能源系统的能源运行调度策略；在优化中采用用户交互反馈，使结果更符合用户实际需求和目标；本发明能实现多园区在跨时空的综合能源多目标优化，提高园区综合用能效率。