【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統優化調度，具體涉及多負荷設備能耗管理方法、裝置及計算機設備。
技術介紹
1、隨著智能電網和工業自動化的廣泛應用，現有的負荷管理算法通常只針對單一設備，使用簡單的定時控制或直接啟停方式。由于負荷設備的多樣化及其復雜的能耗特性，單一調度方法已無法應對當前復雜的場景需求。尤其在工業園區、智能家居等場景中，各種設備的能耗變化頻繁，現有調度算法缺乏實時響應和自適應優化能力，導致整體能耗優化效率較低。
2、目前常見的調度算法（如需求響應、負荷削峰等）通常集中在某一目標（如削減能耗或降低成本），未能在能耗優化與運行效率之間取得平衡。同時，傳統集中式調度方法因設備復雜性而容易出現響應滯后，降低了系統的調度效率。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供了一種多負荷設備能耗管理方法、裝置及計算機設備，以解決未能在能耗優化與運行效率之間取得平衡的問題。
2、第一方面，本專利技術提供了一種多負荷設備能耗管理方法，該方法包括：
3、獲取電價數據以及用電設備的能耗數據、運行狀態和負荷需求，并基于電價數據、能耗數據、運行狀態和負荷需求對用電設備的優先級進行分類；
4、采用預設多任務學習模型預測用電設備未來預設時間段的負荷需求；
5、基于用電設備優先級、負荷需求和電價數據生成多目標優化模型，并基于多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案；
6、實時獲取用電設備的負荷需求和外部環境，并基于負荷需求和外部環境調整用電
7、本專利技術提供的一種多負荷設備能耗管理方法，通過對用電設備的進行優先級劃分以及負荷需求預測，基于用電設備優先級、負荷需求和電價數據生成多目標優化模型，并基于多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，動態調整功率分配，確保高優先級設備始終得到穩定供應，低優先級設備可根據系統調度靈活調整，通過閉環反饋控制實時獲取用電設備的負荷需求和外部環境，并通過反饋機制不斷優化動態功率分配方案，使用電設備始終處于最佳運行狀態，使得能耗優化與運行效率之間始終保持平衡，解決了未能在能耗優化與運行效率之間取得平衡的問題。
8、在一種可選的實施方式中，運行狀態包括運行時間，基于電價數據、能耗數據、運行狀態和負荷需求對用電設備的優先級進行分類，包括：
9、將需要能耗數據和運行狀態保持穩定且不允許間隔性停機的用電設備劃分為高優先級設備；
10、將需要基于運行時間運行且負荷需求動態調節的用電設備劃分為中優先級設備；
11、將需要基于電價數據波動和負荷需求動態調節的用電設備劃分為低優先級設備。
12、本專利技術提供的一種多負荷設備能耗管理方法，基于能耗數據、運行狀態和負荷需求將用電設備劃分為高優先級設備、中優先級設備和低優先級設備，通過對用電設備的優先級劃分和實時監測，可以根據實際情況對用電設備進行智能調度，保障重要用電設備的正常運行，為后續生成動態功率分配方案提供了條件。
13、在一種可選的實施方式中，采用預設多任務學習模型預測用電設備未來預設時間段的負荷需求，包括：
14、獲取用電設備多維時間序列數據，多維時間序列數據包括歷史負荷數據、歷史電價數據和歷史天氣數據；
15、采用預設多任務學習模型從多維時間序列數據中提取用電設備的負荷變化趨勢時序特征；
16、基于用電設備的負荷變化趨勢時序特征、預設損失函數和預設優化器對預設多任務學習模型進行訓練，得到負荷預測模型；
17、基于負荷預測模型預測用電設備未來預設時間段的負荷需求。
18、本專利技術提供的一種多負荷設備能耗管理方法，采用預設多任務學習模型預測用電設備未來預設時間段的負荷需求，實現了對用電設備負荷狀態的監控和預測，為后續對用電設備的動態功率分配提供了條件。
19、在一種可選的實施方式中，基于用電設備優先級、負荷需求和電價數據生成多目標優化模型，并基于多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，包括：
20、獲取用電設備數量；
21、基于用電設備優先級、負荷需求、電價數據和用電設備數量確定成本目標函數；
22、基于負荷需求和用電設備數量確定峰值目標函數；
23、基于用電設備優先級、負荷需求和電價數據確定成本目標函數的第一權重和峰值目標函數的第二權重；
24、基于第一權重、第二權重、成本目標函數和峰值目標函數生成多目標優化模型；
25、基于多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案。
26、本專利技術提供的一種多負荷設備能耗管理方法，通過成本目標函數和峰值目標函數以及對應的權重構建多目標優化模型，基于多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，確保高優先級設備始終得到穩定供應，低優先級設備可根據系統調度靈活調整。
27、在一種可選的實施方式中，成本目標函數用下述公式表示：
28、；
29、其中，為成本目標函數值，為優化時間段的總時長；為用電設備總數量；為用電設備d在t時刻的功率輸出；
30、峰值目標函數用下述公式表示：
31、；
32、其中，為峰值目標函數值，為峰值目標是求取各個時刻中負荷總和的最大值，即負荷峰值；為對優化時段內所有時刻的計算；為在t時刻，所有用電設備的功率輸出總和；
33、多目標優化模型用下述公式表示：
34、；
35、其中，為總優化目標，、分別表示第一權重和第二權重。
36、在一種可選的實施方式中，基于多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，包括：
37、獲取電價高峰時段和負荷高峰時段；
38、基于電價高峰時段、負荷高峰時段和多目標優化函數生成動態功率分配方案。
39、在一種可選的實施方式中，基于電價高峰時段、負荷高峰時段和多目標優化函數生成動態功率分配方案，包括：
40、在電價高峰時段，增大多目標優化函數中的第一權重，降低低優先級設備的功率輸出，生成優化控制運行成本方案；
41、在負荷高峰時段，增大多目標優化函數中的第二權重，降低中優先級設備和低優先級設備的功率輸出且使高優先級設備穩定運行，生成優化負荷峰值方案；
42、將優化控制運行成本方案和優化負荷峰值方案組合形成動態功率分配方案。
43、本專利技術提供的一種多負荷設備能耗管理方法，在電價高峰時段，增大多目標優化函數中的第一權重，降低低優先級設備的功率輸出，生成優化控制運行成本方案；在負荷高峰時段，增大多目標優化函數中的第二權重，降低中優先級設備和低優先級設備的功率輸出且使高優先級設備穩定運行，生成優化負荷峰值方案，實現了基于實時負荷反饋生成動態功率分配機制，使得電力系統具有針對負荷高峰或電價波動時刻的自適應調整能力。
44、在一種可選的實施方式中，基于負荷需求和外部環境實時本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述運行狀態包括運行時間，所述基于電價數據、能耗數據、運行狀態和負荷需求對用電設備的優先級進行分類，包括：
3.根據權利要求1所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述采用預設多任務學習模型預測用電設備未來預設時間段的負荷需求，包括：
4.根據權利要求2所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述基于用電設備優先級、負荷需求和電價數據生成多目標優化模型，并基于所述多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，包括：
5.根據權利要求4所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述成本目標函數用下述公式表示：
6.根據權利要求4所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述基于所述多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，包括：
7.根據權利要求6所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述基于電價高峰時段、負荷高峰時段和多目標優化函數生成動態功率分配方案，包括：
8.
9.一種多負荷設備能耗管理裝置，其特征在于，所述裝置包括：
10.一種計算機設備，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述運行狀態包括運行時間，所述基于電價數據、能耗數據、運行狀態和負荷需求對用電設備的優先級進行分類，包括：
3.根據權利要求1所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述采用預設多任務學習模型預測用電設備未來預設時間段的負荷需求，包括：
4.根據權利要求2所述的多負荷設備能耗管理方法，其特征在于，所述基于用電設備優先級、負荷需求和電價數據生成多目標優化模型，并基于所述多目標優化模型生成用電設備的動態功率分配方案，包括：
5.根據權利要求4所述的多負荷設...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李太云，王凱，丁鵬欣，徐瑤耀，李盛威，倪巍梨，
申請(專利權)人：浙江正泰儀器儀表有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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