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分布式能源管理系统的优化策略分析

集成电路应用 2024年第3期41卷 346-347页

作者：孙孟肖荣荣南阳科技职业学院河南474150

阐述分布式能源资源波动性和不确定性原因。探讨基于优化算法、机器学习和分布式控制的方法,实现分布式能源的最优利用。分析关键技术,包括数据采集、能源预测、分布式控制和智能监控。

关键词：智能电网分布式能源管理能源预测

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红安卷烟厂能源管理系统及提升优化探讨

中国设备工程 2024年第9期 102-103页

作者：韩喜良黄柏平吴焜湖北中烟红安卷烟厂湖北红安438401

本文以湖北中烟红安卷烟厂能源管理系统为例,介绍了能源管理系统给红安卷烟厂节能降耗带来的效果和效益,结合行业现状以及信息技术的新发展新应用,对能源管理系统提升优化,提出了几点建议。

关键词：卷烟厂能源管理能源预测智能调度边缘计算数字孪生

基于损失函数与神经网络的电力系统能源预测研究

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基于损失函数与神经网络的电力系统能源预测研究

作者：周虎南京邮电大学

学位级别：硕士

电力系统能源预测作为电力系统平稳运行的重要组成部分对电力系统安全运行和维持电力供需平衡具有重要研究意义。风能和负荷作为电力系统供给侧和需求侧的主要能源对象在本文中作为主要目标进行了预测方法研究。风能是电力供给侧的主要... 详细信息

电力系统能源预测作为电力系统平稳运行的重要组成部分对电力系统安全运行和维持电力供需平衡具有重要研究意义。风能和负荷作为电力系统供给侧和需求侧的主要能源对象在本文中作为主要目标进行了预测方法研究。风能是电力供给侧的主要可持续能源之一,精准的风能预测是风电场安全、高效和平稳运行的重要组成部分;电力负荷预测是电力需求侧能源预测的主要部分,精准的负荷预测对电力公司合理规划电力配给具有重要作用。研究者们提出的现有方法存在鲁棒性差、随机噪声难拟合、线性和非线性特征提取困难和无法提取长期区间自相关特征等问题。本文针对现有方法存在问题,进行以下四个内容的研究:(1)提出基于鲁棒损失函数和统一惩罚回归框架的鲁棒惩罚极限学习机回归模型。此模型解决风能预测常用的极限学习机模型存在的模型结构难以先验确定和对风能异常值敏感的问题。与传统极限学习机相比,鲁棒惩罚极限学习机模型可将鲁棒性较差的平方损失替换为鲁棒性能更好的指数平方损失和lncosh损失来改善鲁棒性能。在中国北方风能数据集上实验验证得到通过在统一惩罚回归框架中添加Ridge惩罚和Lasso惩罚项可自适应地压缩和确定模型结构,其中引入Lasso惩罚显示了优秀的压缩极限学习机隐含层节点的能力,引入Ridge惩罚显示了其可显著提高预测模型的泛化性能。(2)提出基于鲁棒损失函数和深度神经网络的鲁棒自回归双向GRU短期预测模型。此预测模型解决电力系统中风能和负荷预测存在的线性和非线性特征提取困难、随机噪声难拟合和异常值影响模型泛化性的问题。此模型分别引入自回归算法提取历史序列的线性特征,引入双向GRU网络提取非线性特征,引入自注意力机制对经过双向GRU网络编码后的隐含特征进行相关性特征提取。此外,基于鲁棒回归的思想引入自适应尺度Huber损失训练模型,通过最小化其负log“工作似然函数”迭代地估计出符合风能和负荷序列随机噪声分布的超参数,提高模型的鲁棒性和对复杂随机噪声的拟合能力。在风能和澳大利亚负荷数据集的实验验证了所提出模型的优秀预测效果。(3)提出多尺度分解深度神经网络短期负荷预测模型。解决了传统负荷预测方法中引入信号分解算法需要对负荷序列重复分解与建模过程的问题。此模型基于神经网络近似实现对负荷序列的傅里叶变换,将负荷序列自适应地分解为不同频率和幅值的周期分量,避免重复进行序列分解与建模。此外,引入lncosh损失并将其改进为自适应尺度lncosh损失作为训练目标函数,为其推导“工作似然函数”以迭代优化出符合负荷序列随机噪声分布的超参数,以提高模型的鲁棒性和对复杂随机噪声的拟合能力。在葡萄牙和澳大利亚负荷数据集的实验验证了所提出模型的优秀预测效果。(4)提出基于改进Auto-correlation机制的多粒度Autoformer点与概率区间负荷预测模型。解决了现有长序列预测模型Autoformer存在的提取特征粒度太细且无法获取多粒度形式的长期特征的问题。改进Auto-correlation机制引入shared Q-K机制将自注意力机制的查询矩阵Q与键值矩阵K映射到相同特征空间内以更准确的计算自相关函数,并将Auto-correlation机制从以单样本为粒度拓展到以不同样本点数为粒度以提取不同粒度的相关性特征;此外,基于分位数损失将点预测模型拓展为概率区间预测模型解决点预测应用存在局限性的问题。在葡萄牙、美国、ISO新英格兰和澳大利亚负荷数据集的实验验证了多粒度Autoformer在点与概率区间预测上的优秀预测效果。

关键词：能源预测确定性预测概率区间预测神经网络损失函数

改进的数据驱动子空间算法求解钢铁企业能源预测问题

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控制理论与应用 2012年第12期29卷 1616-1622页

作者：张颜颜唐立新东北大学物流优化与控制研究所辽宁沈阳110819 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819 东北大学辽宁省制造系统与物流优化重点实验室辽宁沈阳110819

本文以钢铁企业生产与能源系统作为研究背景,设计一种数据驱动的子空间方法(data-driven subspace,DDS)预测各生产工序的能源消耗.针对钢铁生产中能源消耗和回收的特点进行了分析,以提取子空间方法的建模因素;为了设计有效的求解方法,... 详细信息

本文以钢铁企业生产与能源系统作为研究背景,设计一种数据驱动的子空间方法(data-driven subspace,DDS)预测各生产工序的能源消耗.针对钢铁生产中能源消耗和回收的特点进行了分析,以提取子空间方法的建模因素;为了设计有效的求解方法,对实际生产和数据的特征进行了分析.为了提高预测准确率,文中引入了反馈因子和遗忘因子来改进子空间方法,因子的取值采用粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)来优化.对实际生产数据的测试验证了本文所提出的方法的有效性,该结果能够为钢铁企业的能源预测和管理提供有效的决策支持.

关键词：数据驱动子空间粒子群优化能源预测

面向能源数据的灰色季节模型构建及其预测应用

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面向能源数据的灰色季节模型构建及其预测应用

作者：成雨珂常州大学

学位级别：硕士

能源预测是针对各种能源的供求量及其未来状况的推测。能源预测,可以建立能源消耗与环境保护之间的关系,有针对性地调整能源结构和工业布局。我国能源消费总量不断上升,科学准确地预测能源供求量尤为重要,做好能源消费及产量水平的分析... 详细信息

能源预测是针对各种能源的供求量及其未来状况的推测。能源预测,可以建立能源消耗与环境保护之间的关系,有针对性地调整能源结构和工业布局。我国能源消费总量不断上升,科学准确地预测能源供求量尤为重要,做好能源消费及产量水平的分析与预测,对于促进能源工业的发展有十分重要的意义。各种电源的装机容量规划、能源传输线路规划等能源战略制定都需要以科学、合理的能源需求预测结果作为参考。但由于能源时间序列具有复杂的特征,这给能源的精准预测造成了困难。为了提高对能源系统预测的精准度。本文使用对数据无特定要求,且在各种预测问题中具有重要地位的灰色模型来预测能源时间序列。为更好地解决能源精准预测问题,本文构建的非线性灰色季节模型有效的处理了能源系统的非线性、季节性、时间趋势性等复杂特征,能够对能源生产及消费做出精准预测,在此基础上,对未来能源发展给出政策建议。鉴于能源序列具有一定趋势性、季节性、非线性等特征,本研究充分考虑统计计量模型、人工智能模型以及灰色模型的预测强度,建立最小二乘支持向量回归灰色季节预测模型(GSLSSVR)用于三个能源案例的预测并将其推广至月度货物吞吐量预测以验证GSLSSVR模型的普适性。随后,在灰色季节最小二乘支持向量机(GSLSSVR)的基础上,引入时间趋势项,构建灰色季节趋势最小二乘支持向量机(GSTLSSVR)模型,利用The last block validation和网格搜索法寻找最优超参数。选取趋势特征不同的两个能源案例进行分析,并与一些基准模型比较,验证了新模型的有效性和适用性且得出加入了时间趋势项的GSTLSSVR模型与GSLSSVR模型相比,对能源序列具有更高的预测精准度。此外,也分析了样本大小对各个模型建模精度的影响。本研究依据多个精度评估准则,对比分析两个新模型和竞争模型对能源生产及消费序列的预测精度。结果表明,与其它的灰色模型、统计计量模型及人工智能模型相比,本文提出的新模型针对能源预测具有更高的模拟和预测精度以及预测稳定性,且能较好地拟合能源生产及消费的季节周期性和非线性波动等变化特点。最后,为了预测国家未来三年内能源供求变化趋势,以便相关部门提前做好能源安排部署,使用GSTLSSVR模型对我国近十年能源消费总量以及能源生产总量进行建模分析并预测了未来三年的能源生产及消费走向。实证结果得出我国目前处于且未来三年仍将能源供不应求的状态,为此提出相关政策建议。基于本文研究结果以及国家未来三年将处于能源供不应求的局面,提出以下三点建议:首先,我国能源生产及消费将不断增加,呈现出供不应求的现状。基于此,我国应推动能源消费革命,开创节约高效新格局,应从根本上抑制不合理消费,大幅度提高能源利用效率,加快形成能源节约型社会;其次,除了推动能源供给革命外,我国还应立足资源国情,实施能源供给侧结构性改革,推进煤炭转型发展,提高非常规油气规模化开发水平,大力发展非化石能源,完善输配网络和储备系统,优化能源供应结构,形成多轮驱动、安全可持续的能源供应体系。最后,本次研究结果证明了,灰色系统预测是解决能源系统预测问题的有效工具,预测结果是科学地规划未来能源供给策略的重要依据。因此,国家应加强对于能源预测模型的学术研发投入,推动产学研相结合。

关键词： GSLSSVR模型 GSTLSSVR模型非线性特征季节波动能源预测

基于帝王蝶优化算法的BP神经网络能源预测模型研究

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南昌工程学院学报 2023年第3期42卷 88-94页

作者：颜高洋丁贵立许志浩王宗耀康兵刘向向南昌工程学院电气工程学院江西南昌330099 南昌工程学院江西省高压大功率电力电子与电网智能量测工程研究中心江西南昌330099 国网江西省电力有限公司供电服务管理中心江西南昌330001

基于帝王蝶优化算法,提出了一种新的帝王蝶-BP(Back Propagation)神经网络预测模型,以预测结果的平均绝对误差为目标函数,对BP神经网络模型的初始权重和阈值进行寻优,实现了对江西省能源供需的准确预测,并依据预测结果制定江西省低碳转... 详细信息

基于帝王蝶优化算法,提出了一种新的帝王蝶-BP(Back Propagation)神经网络预测模型,以预测结果的平均绝对误差为目标函数,对BP神经网络模型的初始权重和阈值进行寻优,实现了对江西省能源供需的准确预测,并依据预测结果制定江西省低碳转型路径。通过与已有文献方法和权威公开数据的对比,验证了帝王蝶-BP神经网络优化预测模型的有效性和优越性。

关键词：帝王蝶优化算法 BP神经网络能源预测参数优化

基于源荷预测的综合能源系统多时间尺度运行优化

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基于源荷预测的综合能源系统多时间尺度运行优化

作者：陈宏彬华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

多能耦合的综合能源系统在实现能源互联,推动能源结构变革,实现能源消费全生命周期管理有着重要的研究意义,已成为当下能源行业的研究热点。综合能源系统相较于传统能源系统,其内部设备多样、能源形式复杂,其能源供给侧引入了可再生能... 详细信息

多能耦合的综合能源系统在实现能源互联,推动能源结构变革,实现能源消费全生命周期管理有着重要的研究意义,已成为当下能源行业的研究热点。综合能源系统相较于传统能源系统,其内部设备多样、能源形式复杂,其能源供给侧引入了可再生能源。一方面降低了一次燃料的消耗量,提高了整个系统的经济性和环保性;另一方面,由于可再生能源出力受风光影响,与能源需求侧相似,其波动较大,导致系统调度比较复杂,为系统稳定运行带来了风险。针对以上问题,本文以某综合能源系统为例,全面介绍系统内部设备,采用深度学习算法对源荷两侧进行有效预测,并在此基础上提出了考虑能源特性和可控负荷的多时间尺度的综合能源系统优化调度方法。首先,对综合能源系统内部各能源设备和能源网络的准确的数学建模是保证综合能源系统优化调度的前提。本文详细介绍了所研究的综合能源系统内部各设备的运行模式,并给出相应的数学建模,为后续系统运行优化提供了数学基础;详细分析了需求侧多元负荷特性,从多时间尺度分析其影响因素,归纳了多元负荷数据内部存在的规律。其次,采用了平均影响值法和Informer算法对可再生能源和多元负荷进行了特征变量选取和预测。在对数据进行预处理之后,应用基于BP神经网络的平均影响值法对各类因素对目标变量的影响进行量化;利用Informer模型中自注意力机制,降低模型的复杂度,并使网络结构简化,减少内存的使用量,使计算精度增加;通过对比不同算法对风光出力和多元负荷的预测结果,验证了平均影响值法和Informer算法的有效性。最后,提出了考虑能源特性和可控负荷的多时间尺度综合能源系统优化调度方法。综合能源系统中,考虑到不同能源传输速率不同以及同种能源生产设备其响应时间也不同,因此提出多时间尺度优化调度,从日前-日内-实时三个层次进行优化调度,考虑不同能源传输特性,将日内优化调度分为两个调度周期,对相应较慢的设备和相应较快的设备分别进行优化调度;通过设置不同情景进行比较,结果表明本文所提出的优化调度方法其经济性表现良好。

关键词：综合能源系统能源预测神经网络多时间尺度优化调度

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建筑可再生能源预测软件设计与应用研究

科学技术创新 2022年第31期 29-32页

作者：何采蔚刘光明温乔维曾浩升王璋元广东工业大学广东广州510006

针对现存的可再生能源系统的设计方案算法单一、不适用于区域尺度、系统多样性不足等问题,基于系统运行参数建立了风电机组功率曲线、太阳能集热器的集热效率、光伏发电发电量预测及光伏板与环路热管结合的热回收效率四个预测计算模型... 详细信息

针对现存的可再生能源系统的设计方案算法单一、不适用于区域尺度、系统多样性不足等问题,基于系统运行参数建立了风电机组功率曲线、太阳能集热器的集热效率、光伏发电发电量预测及光伏板与环路热管结合的热回收效率四个预测计算模型。将四个模块进行程序化编写和界面设计,生成交互式可视化界面和可运行的EXE应用程序,为未来设计可再生能源系统和系统性能预测提供参考依据。

关键词：可再生能源系统能源预测界面设计

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一种钢铁企业智慧煤气管理系统

冶金自动化 2024年第S1期 83-85页

作者：赵烽敏上海宝能信息科技有限公司

随着我国钢铁企业智慧制造的全面发展，依靠传统的管理手段已无法满足企业能源智慧管理的新需求，为此，设计和实现了一种智慧煤气管理系统，从煤气的供需平衡需求出发，基于各源-网-荷-储节点用户的工艺机理与历史数据，结合不同设备... 详细信息

随着我国钢铁企业智慧制造的全面发展，依靠传统的管理手段已无法满足企业能源智慧管理的新需求，为此，设计和实现了一种智慧煤气管理系统，从煤气的供需平衡需求出发，基于各源-网-荷-储节点用户的工艺机理与历史数据，结合不同设备及工序的生产计划、节奏信号、检修计划等，对未来能源的产、消、储趋势进行预测，在满足生产要求和安全稳定的前提下，降低排放和能源成本、提高机组综合能效，以尽可能在所涉及区域实现经济最优运行。

关键词：煤气系统能源预测优化调度管理系统