摘要
本发明涉及一种综合能源系统低碳经济调度方法及系统,该方法包括:通过构建基于BP神经网络的动态能源集线器模型精确描述能量转换设备的变效率特性,并采用线性化方法处理非线性问题;结合场景生成与削减技术生成典型源荷预测场景,建立能流‑碳流双层优化模型。其中,能流层以运行成本最小为目标,考虑设备运行、多能流平衡及交易约束;碳流层引入阶梯型碳交易机制和碳势引导的需求响应,以碳交易与需求响应成本最小为目标。通过双层模型迭代求解,实现系统购售能计划、设备出力和负荷变化的协同优化,直至收敛至最优调度方案。本发明实现了能流与碳流的协同优化,促进了综合能源系统调度在经济性与低碳性上的双重提升。
技术关键词
能量转换设备
能量存储设备
能源集线器
低碳经济
负荷需求响应
综合能源系统调度
场景
表达式
光伏发电机组
线性化方法
拉丁超立方抽样
BP神经网络模型
矩阵
ReLU函数
典型
阶梯
功率
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电网运行状态
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综合能源系统
低碳经济
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优化调度模型
综合能源系统
低碳经济
冷热电联产
负荷
灰狼算法
需求响应方法
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机组发电量
深度神经网络
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调控优化方法
分布式电源
调控模型
排放量
低碳经济