面向工業互聯網的多能源協同調度模型研究

何俊山

(1.上海維度信息技術有限公司,上海 200020;2.云邸軟件(上海)有限公司,上海 201700)

0 引言

工業互聯網技術的快速發展為多能源系統的協同調度提供了更加廣闊的發展空間。隨著新能源技術的快速發展和應用,多能源系統已經成為未來能源供應和利用的趨勢。其具有能源類型多樣性、能源供應和消費的空間和時間差異性、能量流動的雙向性和靈活性等特點[1]。如何協調多種能源的供需關系,優化多能源系統的運行效率和經濟性,是當前研究的重點和難點[2]。工業互聯網作為工業4.0的重要組成部分,正在改變著工業生產和服務的方式。而多能源系統則是應對能源危機、降低能源消耗和排放的重要手段。因此,研究工業互聯網環境下多能源系統協同調度模型及優化算法,對于實現多能源系統的高效、安全、穩定運行,提高能源利用效率和降低能源消耗和排放,具有重要的意義。

1 多能源系統調度的基本理論

1.1 多能源系統的概念及特點

多能源系統是指由多種能源構成的能源系統,包括傳統能源如煤、石油、天然氣等以及新能源如太陽能、風能、生物質能等[3]。多能源系統具有能源類型多樣性、供需關系復雜性和能源流動的雙向性和靈活性等特點。能源類型多樣性意味著多能源系統能夠更加靈活地適應不同場景下的能源需求[4]。供需關系復雜性意味著多能源系統需要進行協同調度,以實現最優化的運行效率和經濟性。如當可再生能源供應不足時,傳統能源可以發揮支持作用;當能源消費需求有波動時,多能源系統可以通過調節能源的供需關系來保持系統的穩定運行。能源流動的雙向性和靈活性意味著多能源系統能夠實現能源的靈活調度和分配,從而提高能源的利用效率和降低能源消耗和排放。

1.2 多能源系統調度的基本原理

多能源系統調度的基本原理是通過協同調度多種能源,實現最優化的能源調配和供需協調,從而提高能源的利用效率和降低能源消耗和排放[5]。多能源系統調度需要考慮多個因素,如能源的類型、能源的供應和消費需求、能源的儲存和轉換等,同時還需要考慮環境和經濟因素的影響。在實踐中,多能源系統調度可以采用不同的優化算法和模型,如基于模糊數學、遺傳算法、模擬退火算法等的優化模型,以實現多能源系統的高效、安全、穩定運行。同時,多能源系統調度還需要考慮實際應用場景的特點和需求,如產業能耗、城市供能等,以實現系統的最優化運行。多能源系統調度可以提高能源的利用效率和降低能源消耗和排放,具有重要的經濟和環境意義。

1.3 多能源系統調度的常用方法

多能源系統調度的常用方法包括基于數學模型的優化方法、基于智能算法的優化方法以及基于仿真的優化方法。其中,基于數學模型的優化方法可以將多能源系統抽象為數學模型,通過建立數學規劃模型來實現最優化調度。基于智能算法的優化方法則是通過模擬生物進化、物理學習等方式來求解優化問題,如遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等。基于仿真的優化方法則是通過對多能源系統建立仿真模型,模擬多種能源之間的協同調度和供需協調過程,從而得出最優化調度方案。不同的方法各有優劣,具體應用需要根據實際情況來選擇。

2 工業互聯網環境下的多能源協同調度模型

2.1 工業互聯網環境下多能源系統的構建

在工業互聯網環境下,多能源系統可以通過物聯網技術、云計算技術、大數據分析技術等手段進行構建。物聯網技術可以實現能源設備的互聯互通,實時監測能源設備的運行狀況,并將數據傳輸至云端。云計算技術則可以對大量數據進行處理和分析,實現對能源綜合管理和調度。同時,大數據分析技術可以對歷史數據進行分析,發現能源消耗的規律和趨勢,為調度提供決策支持。此外,工業互聯網環境下的多能源系統還可以采用分布式能源技術,將分散的能源設備通過互聯網連接起來,形成一個統一的能源系統,實現能源的共享和優化調度。

構建能源管理平臺可以實現對能源的實時監測和管理。能源管理平臺可以將多種能源設備進行互聯,通過智能化的算法對能源進行管理和調度,實時監測設備運行狀態,收集設備能耗數據和能源市場數據,進行綜合分析,通過云端技術實現多地數據共享,將分散的能源信息匯總到一個平臺上,實現全局的能源管理。綜上所述,工業互聯網環境下的多能源系統構建可以實現能源設備的互聯互通、能源數據的共享和優化調度,提高能源利用效率,降低能源消耗和排放,具有重要的經濟和環境意義。

2.2 多能源協同調度模型的建立

該文中提出的多能源協同調度模型主要包括3個方面的內容:能源消耗預測模型、優化調度模型和風險評估模型。首先,能源消耗預測模型基于歷史數據和機器學習算法建立,能夠預測未來一段時間內的能源消耗情況,為優化調度提供決策支持。其次,優化調度模型采用多目標規劃方法,綜合考慮能源消耗、能源價格、能源供需平衡等因素,建立多能源系統的最優調度模型。最后,風險評估模型采用模糊綜合評價方法,對多能源系統的調度方案進行評估,分析方案的可行性和穩定性,為決策提供參考。

同時,該模型還可以在實現調度優化的同時保障多能源系統的穩定運行,降低調度方案對系統的影響,提高系統的安全性和穩定性。可以通過對不同能源設備的調度進行協同,實現能源的互補利用和節約消耗,提高能源利用效率和經濟效益。在實際應用中,該模型可以結合工業互聯網技術和智能化算法實現實時監測和管理,進一步提高多能源系統的智能化程度和管理水平。

2.3 考慮負荷側靈活性的多能源調度模型

除了考慮多能源系統的供給側和能源設備的調度安排外,還考慮負荷側靈活性的多能源調度模型。主要關注多能源系統的負荷側管理,通過靈活地調整用戶負荷,優化能源的利用效率。在該模型中,利用智能控制技術,實現用戶負荷的彈性調整,根據不同的負荷需求和優先級,動態調整負荷使用方式和能源供應方案,以實現最優的能源利用效率。同時,還采用預測算法和風險評估模型,對負荷需求進行預測和評估,根據實際情況進行調整和優化,進一步提高多能源系統的能源利用效率和經濟效益。通過考慮負荷側靈活性,可以實現多能源系統的動態平衡和高效管理,為能源的可持續發展提供了有力的技術支持和保障。

3 多能源系統調度優化算法

3.1 遺傳算法

遺傳算法是一種基于生物進化理論的優化算法,其基本思想是通過模擬生物進化的過程,逐步搜索最優解。在遺傳算法中,將問題轉化為一個個個體,并對其進行基因編碼,通過對個體進行交叉、變異、選擇等操作,不斷優化個體適應度,最終得到最優解。遺傳算法具有全局尋優能力強、對目標函數的要求較低、不易陷入局部極值等優點,因此被廣泛應用于優化問題的求解中。在多能源系統的調度優化中,遺傳算法可以結合多能源系統的特點和調度策略,進行靈活的參數設置和算法優化,提高調度效率和經濟效益。在實際應用中,遺傳算法能夠處理大規模、高維度、非線性的優化問題,并具有較高的求解精度和魯棒性。

3.2 粒子群算法

粒子群算法是一種基于群體智能的優化算法,其思想源于鳥群捕食行為。該算法通過模擬鳥群中鳥的行為,使得群體中的每個個體能夠根據自身的經驗和群體的協作來調整自己的位置和速度,從而最終達到全局最優解。粒子群算法在多能源系統調度中的應用也被廣泛研究。如一項研究提出了一種基于粒子群算法的多能源系統日前調度方法,將燃氣、電力和儲能設備等多種能源進行集成調度,通過優化能源調度方案來降低系統總成本。實驗結果表明,該方法在保證電力和燃氣供需平衡的前提下,能夠顯著減少系統的總成本,提高能源利用效率。與其他優化算法相比,粒子群算法具有更高的優化精度和更快的優化速度。

3.3 改進的差分進化算法

差分進化算法是一種優化算法,用于解決多維非線性優化問題。該算法通過在搜索空間中隨機生成一組解,并根據一定規則對其進行差分操作來生成新的解,從而在搜索空間中不斷尋找最優解。近年來,針對差分進化算法在多能源系統調度中的應用,研究者們也提出了一些改進的算法。例如:一種改進的差分進化算法引入了自適應步長調整策略,可以自動調整步長大小來適應不同的問題,從而增強了算法的魯棒性和收斂速度。另外,一項研究使用了基于差分進化算法的多目標優化模型來進行多能源系統調度問題的求解,通過將不同能源之間的相互作用和調度約束納入考慮,實現了系統的最優化調度。

4 案例分析及仿真實驗

4.1 案例系統介紹

本文所述的多能源系統調度模型的應用案例采用了一個包含風電、光伏、蓄電池和燃氣鍋爐等多種能源的系統。該系統可以通過智能電網進行調度和優化,實現不同能源之間的相互補充和協調配合,提高能源的利用效率和經濟性。具體而言,該系統包括3個關鍵節點,分別為電網節點、能源生產節點和能源消費節點。其中,電網節點是多能源系統的中心控制節點,通過與各個能源生產節點和消費節點進行數據交換和控制指令傳輸來實現多能源系統的調度和優化。能源生產節點主要包括風電場、光伏電站和燃氣鍋爐等,可以根據實際情況對其進行擴建和調整。能源消費節點則是多能源系統中最終能源消費的地方,包括家庭、企業、公共建筑等。通過對該系統進行建模和仿真分析,可以驗證多能源系統調度模型的有效性和實用性。

4.2 能源協同調度方案設計

上述案例系統采用了一種基于遺傳算法和粒子群算法的能源協同調度方案設計。具體而言,該方案包括3個步驟:第一步是能源生產節點的優化調度,通過遺傳算法對風電場和光伏電站進行優化調度,使其產生的電能最大化;第二步是蓄電池的優化控制,通過粒子群算法對蓄電池進行優化控制,實現對多能源系統的能量平衡和儲能效率的提升;第三步是能源消費節點的負荷側調節,通過對能源消費節點進行負荷側調節,實現對多能源系統負荷的平衡和優化,如圖1所示。

圖1 能源結構

4.3 仿真實驗及分析

本文采用MATLAB軟件對所提出的多能源協同調度方案進行仿真實驗。在實驗中,選取了一臺1 MW風機和一臺1 MW光伏電站,以及一個1 000 kWh的蓄電池和一個能夠控制負載的能源消費節點。針對不同的負荷需求和能源生產情況,對多能源系統進行調度,并進行了比較分析。實驗結果表明,所提出的能源協同調度方案能夠顯著提高多能源系統的能量利用效率和經濟性。具體而言,與傳統的能源調度方案相比,所提出的方案能夠使多能源系統的總能耗降低19.2%,總發電量增加22.1%,同時實現對負載的更好控制和調節。以下為實驗結果的主要數據和分析,如表1所示。

表1 仿真實驗數據對比

如對比表所示,所提出的能源協同調度方案在多能源系統的總能耗和總發電量方面都表現出了顯著的優勢。具體而言,總能耗降低了19.2%,總發電量增加了22.1%,同時能源利用效率從傳統方案的71.4%提高到了92.2%。實驗結果表明,所提出的多能源協同調度方案能夠更好地協調和控制不同能源之間的協同作用,實現對多能源系統的高效利用和優化調節。

5 結語

本研究針對工業互聯網環境下的多能源系統調度問題,提出了一種基于遺傳算法、粒子群算法和改進的差分進化算法相結合的協同調度模型,并在實際案例系統上進行了仿真實驗。通過實驗結果的分析,本研究發現該模型能夠在保證系統安全穩定的前提下,有效降低能源成本和碳排放量,并且考慮到負荷側的靈活性。這表明本研究提出的多能源協同調度模型在實際應用中具有一定的可行性和有效性。然而,仍然有許多問題需要進一步研究和解決,例如如何更好地考慮能源和環境之間的協調關系,如何更好地利用工業互聯網技術提高多能源系統調度效率等。筆者相信在未來的研究中,這些問題將得到解決。