【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及能源管理與優化，具體為一種分布式綜合能源系統的能效評估方法及優化策略。
技術介紹
1、目前，分布式綜合能源系統在能源利用和調度過程中面臨著多方面的挑戰。首先，系統內存在電、熱、冷等多種能源形式的并行利用，但現有的能效評估方法通常局限于單一指標或單一能源形式的分析，難以綜合反映系統的整體能效水平。其次，隨著環境條件的動態變化(如溫度、濕度的波動)，系統的能效狀態也會發生變化，但傳統評估方法往往缺乏對實時變化的敏感性和自適應性，導致能效評估結果滯后于實際情況。此外，傳統的優化策略缺乏對多維能效指標的非線性調整和優先級優化，難以有效解決系統運行中的瓶頸問題，從而限制了系統整體性能的提升。
2、因此，亟需一種能夠綜合評估多維能效、實現動態反饋調整、進行非線性優化的新型方法，以提高系統的能源利用效率和運行適應性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種分布式綜合能源系統的能效評估方法及優化策略，該方法通過引入多維能效評估、動態反饋機制和非線性優化策略，解決了現有系統在多維指標評估、實時自適應調整和瓶頸優化方面的不足，能夠在復雜環境條件下提高系統的整體性能和能源利用效率。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，包括以下步驟：
3、s1、數據采集與預處理：通過系統中數據采集模塊的傳感器對發電功率、熱能輸出、冷能負載、燃料消耗、環境溫度和濕度運行參數進行實時采集；對采集的原始數據進行清洗、過濾
4、s2、初步能效校準與評估算法：輸入數據為s1生成的標準化數據集；初步能效校準與評估算法對輸入數據進行基礎校準，修正測量誤差，計算能效評估的多維指標，算法的輸出結果包括能源綜合利用率、功率熱比和電冷比；
5、s3、評估結果的動態反饋調整：基于s2生成的評估結果中的誤差信息，通過動態反饋調整算法對傳感器采集參數進行調整；調整后的參數作為s1的數據采集輸入；
6、s4、系統狀態分析：輸入數據為s2生成的多維能效指標和s3的反饋調整結果；通過系統狀態分析算法進行分析，識別系統的高效運行狀態和瓶頸問題，并為后續步驟提供系統性能的整體評估結果和改進建議；
7、s5、評估結果輸出與傳遞：將s2生成的多維能效評估結果與s4的系統狀態分析結果整合為最終評估結果；通過系統內的數據接口將結果傳遞至策略模塊，進一步優化步驟的基礎輸入和最終性能評估。
8、優選的，所述s1包括以下子步驟：
9、s1-1、多源數據采集：利用電力傳感器、熱量流量計、冷量傳感器、燃氣流量計和環境傳感器，對發電功率、熱能輸出、冷能負載、燃料消耗、環境溫度和濕度運行參數進行實時采集，并生成原始數據集；s1-2、數據預處理：對s1-1采集的原始數據進行清洗和去噪處理，剔除無效數據；通過歸一化操作對處理后的數據進行標準化，生成標準化數據集；s1-3、誤差識別與校準：在標準化數據集基礎上，識別測量設備偏差或環境變化引起的誤差，并通過校準模型對標準化數據進行修正，生成修正后的標準化測量數據集。
10、優選的，所述s2包括以下子步驟：
11、s2-1、誤差校準：基于s1-3生成的修正后的標準化數據集，通過誤差校準模型對輸入數據進一步調整；s2-2、多維能效指標計算：對s2-1的校準結果進行能效指標的計算，包括能源綜合利用率、功率熱比和電冷比；s2-3、評估結果生成：輸出s2-2的多維能效指標結果，結果作為s3的輸入。
12、優選的，所述s3包括以下子步驟：
13、s3-1、誤差信息獲?。簩2-3的多維能效指標結果與預設目標值進行對比，提取誤差數據，其中誤差幅度ei和方向δi定義為：
14、其中為實際測量的第i個能效指標，為目標指標值；s3-2、動態反饋模型構建：基于s3-1的誤差信息，建立動態反饋模型，對傳感器采集參數進行調整，具體調整公式為：
15、其中和為傳感器的采樣頻率，和為傳感器權重，kf和kω為反饋系數；s3-3、參數優化反饋：將s3-2中調整后的傳感器參數反饋至s1的數據采集模塊，并用于下一輪數據采集，形成閉環反饋機制。
16、優選的，所述s4包括以下子步驟：
17、s4-1、多維能效指標輸入：輸入s2-3的多維能效指標和s3-3的反饋調整結果，作為s4-2的輸入；s4-2、系統狀態評估模型構建：基于s4-1的輸入，建立系統狀態評估模型，計算系統的綜合性能得分ps，具體計算公式為：
18、其中，為調整后的第i個能效指標，ωi為對應的權重，α為非線性調整系數；s4-3、狀態分析結果生成：基于s4-2的綜合性能得分，識別高效運行區域和低效瓶頸區域，并輸出系統狀態分析結果。
19、優選的，所述s5包括以下子步驟：
20、s5-1、評估結果整合：將s2-3的多維能效指標與s4-3的系統狀態分析結果整合為最終綜合評估結果；s5-2、非線性組合模型構建：通過非線性組合模型對s5-1的整合結果進行優化計算，具體公式為：其中，為整合后的第i個能效指標，β為非線性權重調整參數；s5-3、評估結果傳遞：將s5-2中的最終綜合評估結果通過數據接口傳遞至策略模塊，用于后續優化步驟的基礎輸入。
21、一種分布式綜合能源系統的能效評估優化策略，包括以下步驟：
22、s7-1、優化目標設定：基于s5的綜合評估結果，通過策略模塊設定優化目標，優化目標包括提高能源綜合利用率、降低功率熱比、優化電冷比指標；優化目標輸入為后續動態參數調整和非線性優化的基礎；
23、s7-2、動態參數調整策略：基于s3的反饋調整結果，策略模塊進一步優化傳感器采集參數的權重和采樣頻率，采用動態調整系數kopt進行修正，其公式為：其中eres為剩余誤差，為優化后的采樣頻率，策略模塊實時調整采樣參數；
24、s7-3、目標達成驗證：通過策略模塊對優化后的多維能效指標進行驗證，確保各項指標達到設定的優化目標。
25、優選的，所述s7-2中的動態參數調整策略還包括：
26、s8-1、非線性調整策略：通過策略模塊應用非線性函數對多維能效指標進行動態調整，采用指數調整函數，其公式為：其中，為優化后的能效指標，γ為非線性調整系數，由策略模塊動態計算；
27、s8-2、自適應策略更新：策略模塊根據s8-1的優化結果，自適應地調整采集參數和反饋模型的權重，使優化過程持續適應新的運行條件。
28、優選的，包括以下步驟：
29、s9-1、能效指標優先級調整策略：根據s4的系統狀態分析結果，通過策略模塊對能效指標賦予優先級，采用優先級加權函數進行計算，其公式為：其中，為優先級調整后的權重，λ為優先級調整系數，pi為能效指標的優先級；
30、9-2、瓶頸消解策略：策略模塊對s4-3中識別出的低效瓶頸進行優化本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：S1包括以下子步驟：
3.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述S2包括以下子步驟：
4.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述S3包括以下子步驟：
5.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述S4包括以下子步驟：
6.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述S5包括以下子步驟：
7.一種分布式綜合能源系統的能效評估優化策略，應用于權利要求1-6任一項所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：包括以下步驟：
8.根據權利要求7所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估優化策略，其特征在于：所述S7-2中的動態參數調整策略還包括：
9.根據權利要求7所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估優化策略，其
10.根據權利要求7所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估優化策略，其特征在于：包括以下步驟：
...【技術特征摘要】
1.一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：s1包括以下子步驟：
3.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述s2包括以下子步驟：
4.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述s3包括以下子步驟：
5.根據權利要求1所述的一種分布式綜合能源系統的能效評估方法，其特征在于：所述s4包括以下子步驟：
6.根據權利要求1所述的一種分布式綜合...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張杰，劉鵬，劉文博，王占強，劉永濤，周朝平，楊楊，李峰，王啟文，
申請(專利權)人：大唐國際發電股份有限公司張家口發電分公司，
類型：發明
國別省市：
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