(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210999936.4 (22)申请日 2022.08.19 (71)申请人 国网山东省电力公司电力科 学研究 院 地址 250003 山东省济南市 市中区望岳路 2000号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 于芃　邢家维　孙树敏　李勇　 程艳　王玥娇　李笋　王士柏　 王楠　关逸飞　张兴友　周光奇　 刘奕元　赵帅　王彦卓　常万拯　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 张庆骞(51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) H02J 3/00(2006.01) H02J 3/28(2006.01) H02J 3/38(2006.01) H02J 3/46(2006.01) (54)发明名称 基于数字孪生的多能耦合优化调度方法及 系统 (57)摘要 本发明属于能源优化调度技术领域， 提供了 一种基于数字孪生的多能耦合优化调度方法及 系统。 其中， 该方法包括获取多能流综合能源系 统的历史运行数据及设备约束条件和初始状态， 基于深度神经网络对相似日负荷和发电数据进 行预测； 根据预测的相似日负荷和发电数据对多 能流综合能源系统所对应的虚拟空间孪生体模 型的系数进行修正； 根据各时段的电价和设备约 束条件， 基于维护成本函数、 交易成本函数和环 境保护成本函数进行多目标优化决策， 得到最优 解集， 最终确定出储能装置的充放电功率、 各单 元的输出功率和联络线的功率。 权利要求书1页 说明书6页 附图5页 CN 115423161 A 2022.12.02 CN 115423161 A 1.一种基于数字 孪生的多能耦合优化调度方法， 其特 征在于， 包括： 获取多能流综合 能源系统 的历史运行数据及 设备约束条件和初始状态， 基于深度神经 网络对相似日负荷和发电数据进行 预测； 根据预测的相似日负荷和发电数据对多能流综合能源系统所对应的虚拟空间孪生体 模型的系数进行修 正； 根据各时段的 电价和设备约束条件， 基于维护成本函数、 交易成本函数和环境保护成 本函数进 行多目标优化决策， 得到最优解集， 最 终确定出储能装置的充放电功 率、 各单元的 输出功率和联络线的功率。 2.如权利要求1所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度方法， 其特征在于， 所述虚拟 空间孪生体模型通过各种能量转换设备和通信设备， 将多能流综合能源系统与电力网络和 天然气网相连。 3.如权利要求1所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度方法， 其特征在于， 采用 NSGA‑II算法进行多目标优化决策， 得到最优Pareto 解集。 4.如权利要求1所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度方法， 其特征在于， 所述设备 约束包括网络潮流约束、 储能充放电约束和设备最大 出力约束。 5.一种基于数字 孪生的多能耦合优化调度系统， 其特 征在于， 包括： 数据预测模块， 其用于获取多能流综合能源系统的历史运行数据及 设备约束条件和初 始状态， 基于深度神经网络对相似日负荷和发电数据进行 预测； 系数修正模块， 其用于根据 预测的相似日负荷和发电数据对多能流综合 能源系统所对 应的虚拟空间孪生体模型的系数进行修 正； 目标优化模块， 其用于根据 各时段的电价和设备约束条件， 基于维护成本函数、 交易成 本函数和环境保护成本函数进行多目标优化决策， 得到最优解集， 最终确定出储能装置的 充放电功率、 各 单元的输出功率和联络线的功率。 6.如权利要求5所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度系统， 其特征在于， 所述虚拟 空间孪生体模型通过各种能量转换设备和通信设备， 将多能流综合能源系统与电力网络和 天然气网相连。 7.如权利要求5所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度系统， 其特征在于， 采用 NSGA‑II算法进行多目标优化决策， 得到最优Pareto 解集。 8.如权利要求5所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度系统， 其特征在于， 所述设备 约束包括网络潮流约束、 储能充放电约束和设备最大 出力约束。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑4中任一项所述的基于数字孪生的多能耦合优化调度方法中的步 骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑4中任一项 所述的基 于数字孪生的多能耦合优化调度方法中的步骤。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115423161 A 2基于数字孪生的多能耦合优化调度方 法及系统 技术领域 [0001]本发明属于能源优化调度技术领域， 尤其涉及一种基于数字孪生的多能耦合优化 调度方法及系统。 背景技术 [0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息， 不必然构成在先技 术。 [0003]传统的电、 热、 气相互独立运行的模式已经无法适应当前的能源发展需求， 实现多 种能源开放互联的多能流系统， 是目前能源行业的重要发展方向。 多能流系统通过多种能 源的梯级开 发和智能利用管理， 从而降低能源的消耗和浪费， 改善能源综合利用效率， 降低 用能成本， 提高供能的经济性与可靠性。 [0004]多能流系统能有效提高能源效益但是也增加了能源系统的复杂度 。 多能流系统由 多个能流子系统组成， 各种能量紧密 耦合， 增加了 分析的复杂性。 目前现有技术建立了多能 源微电网分布式控制系统的理论框架和 技术实践路线。 为了提高综合能源系统的利用率， 以及为了提高综合能源系统的利用率， 考虑到源荷的不确定性， 进行纵向优化以实现电 ‑ 冷‑热‑燃气能源的横向耦合。 现有技术还将一种高效的集成能源系统建模方法应用于电 冷、 热气多能流的优化建模， 不仅可以提高集 成能源的系统优化， 还 可以实现集成能源创新 的规划与分析。 [0005]发明人发现， 现有的研究大多局限于简单的微电网或冷热电联产系统， 在多能流 综合能源系统中考虑氢能流的最佳配置的研究较少； 没有对源端和储能端进行整体调整； 而且传统的多流综合能源系统中可 再生能源的装机比例和利用率 仍较低。 发明内容 [0006]为了解决上述背景技术中存在的技术问题， 本发明提供一种基于数字孪生的多能 耦合优化调度方法及系统， 其根据相应的信息来预测和优化未来的行为趋势， 在模拟运行 过程中， 利用模拟运行与物理实体的差异， 调整模拟运行模型的系数， 实现数字孪生和物理 实体的同步。 [0007]为了实现上述目的， 本发明采用如下技 术方案： [0008]本发明的第一个方面 提供一种基于数字 孪生的多能耦合优化调度方法， 其包括： [0009]获取多能流综合能源系统的历史运行数据及设备约束条件和初始状态， 基于深度 神经网络对相似日负荷和发电数据进行 预测； [0010]根据预测的相似日负荷和发电数据对多能流综合能源系统所对应的虚拟空间孪 生体模型的系数进行修 正； [0011]根据各时段的电价和设备约束条件， 基于维护成本函数、 交易成本函数和环境保 护成本函数进 行多目标优化决策， 得到最优解集， 最 终确定出储能装置的充放电功 率、 各单 元的输出功率和联络线的功率。说　明　书 1/6 页 3 CN 115423161 A 3