本發(fā)明涉及綜合能源,具體為智慧艙多倉(cāng)協(xié)同智能化管理控制系統(tǒng)及其方法。
背景技術(shù):
1、隨著能源管理系統(tǒng)的快速發(fā)展,智慧艙逐漸成為關(guān)鍵的基礎(chǔ)設(shè)施。然而,現(xiàn)有的智慧艙管理系統(tǒng)在處理用戶滿意度、系統(tǒng)穩(wěn)定性和應(yīng)急響應(yīng)等方面存在不少技術(shù)問題。具體來說,現(xiàn)有系統(tǒng)缺乏有效的用戶滿意度數(shù)據(jù)收集和分析機(jī)制,導(dǎo)致系統(tǒng)優(yōu)化往往脫離用戶實(shí)際需求。此外,系統(tǒng)在面對(duì)突發(fā)事件時(shí)的響應(yīng)速度和恢復(fù)能力不足,缺乏全面的應(yīng)急預(yù)案和快速響應(yīng)機(jī)制。這些問題嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的可靠性和用戶體驗(yàn),亟需改進(jìn)和優(yōu)化。
2、在智慧艙中,光伏面板、電池組和用電設(shè)備是構(gòu)成其能源管理和使用系統(tǒng)的關(guān)鍵組件。光伏面板是將太陽(yáng)能轉(zhuǎn)化為電能的裝置,通常由多個(gè)太陽(yáng)能電池組件構(gòu)成。它們通過吸收陽(yáng)光并利用光電效應(yīng)產(chǎn)生電流,為智慧艙提供可再生的清潔能源。這種能源來源不僅減少了對(duì)傳統(tǒng)能源的依賴,還降低了碳排放,符合可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。電池組是用于存儲(chǔ)光伏面板所產(chǎn)生的電能的裝置。通過將光伏面板在陽(yáng)光充足時(shí)產(chǎn)生的多余電能存儲(chǔ)起來,電池組可以在沒有陽(yáng)光或用電高峰期時(shí)為智慧艙提供電力。電池組的管理和優(yōu)化是智慧艙能效控制的關(guān)鍵,可以確保能源的有效利用和系統(tǒng)的高效運(yùn)行。用電設(shè)備是智慧艙內(nèi)部所有用電器的統(tǒng)稱,包括照明、空調(diào)、監(jiān)控設(shè)備、信息處理設(shè)備等。這些設(shè)備的能耗特性和使用模式將直接影響智慧艙的整體能效和舒適度。智慧艙采用智能管理系統(tǒng),可以根據(jù)實(shí)時(shí)的能源供應(yīng)和需求動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)用電設(shè)備的運(yùn)行,優(yōu)化能源使用和降低電費(fèi)。綜合而言,光伏面板、電池組和用電設(shè)備在智慧艙中互相協(xié)作,通過先進(jìn)的能源管理技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效、可持續(xù)的能源使用,提升用戶的生活和工作環(huán)境。
3、公開號(hào)為cn118036968a公開一種高速公路i?es智慧艙的協(xié)同優(yōu)化調(diào)度方法,包括如下步驟:s1:基于高速公路i?es智慧艙的系統(tǒng)架構(gòu)構(gòu)建計(jì)算任務(wù)模型;s2:收集高速公路ies智慧艙的系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù);s3:利用決策變量、目標(biāo)函數(shù)和約束條件,對(duì)計(jì)算任務(wù)模型進(jìn)行優(yōu)化求解,生成運(yùn)行優(yōu)化方案;s4:通過計(jì)算運(yùn)行成本節(jié)約率,評(píng)估運(yùn)行優(yōu)化方案。
4、上述現(xiàn)有技術(shù)的不足主要體現(xiàn)在:
5、一是現(xiàn)有技術(shù)計(jì)算任務(wù)模型較為復(fù)雜,需要詳細(xì)定義計(jì)算任務(wù)的不同類型、截止時(shí)間、到達(dá)時(shí)間等多個(gè)參數(shù),并根據(jù)不同級(jí)別的任務(wù)進(jìn)行負(fù)荷轉(zhuǎn)移。這種方法在實(shí)際運(yùn)行中可能面臨數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜性,尤其在任務(wù)種類繁多時(shí),負(fù)荷轉(zhuǎn)移模型的傳遞系數(shù)矩陣的計(jì)算會(huì)變得更加復(fù)雜,難以實(shí)時(shí)調(diào)度。
6、二是i?es智慧艙系統(tǒng)中的駕駛員充電需求、光伏發(fā)電量、直流負(fù)荷等因素存在較大的不確定性,這增加了調(diào)度的難度。雖然方案考慮了任務(wù)調(diào)度與電價(jià)、光伏發(fā)電等因素的匹配,但由于駕駛員需求、光伏發(fā)電和電網(wǎng)電價(jià)的隨機(jī)性較高,方案中的假設(shè)(如任務(wù)不可中斷等)在實(shí)際操作中可能難以完全實(shí)現(xiàn)。
7、三是現(xiàn)有技術(shù)側(cè)重于通過對(duì)計(jì)算任務(wù)的轉(zhuǎn)移和分配來優(yōu)化能源使用,但任務(wù)的調(diào)度和負(fù)荷轉(zhuǎn)移需要通過復(fù)雜的優(yōu)化模型進(jìn)行解算,這會(huì)影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力,尤其是在面對(duì)突發(fā)的負(fù)載需求變化或能源供給波動(dòng)時(shí)。
8、四是現(xiàn)有技術(shù)假設(shè)了多個(gè)理想化的條件,例如服務(wù)器的同構(gòu)性、任務(wù)不可中斷等,這些假設(shè)在實(shí)際應(yīng)用中可能難以完全符合。特別是在異構(gòu)環(huán)境下,服務(wù)器性能和功率不同,導(dǎo)致這些假設(shè)對(duì)優(yōu)化結(jié)果的實(shí)際適用性受到影響。
9、五是現(xiàn)有技術(shù)并未專門提到對(duì)能量流動(dòng)路徑的優(yōu)化,主要側(cè)重于任務(wù)調(diào)度和電力配置的匹配,忽略了能量傳輸過程中的損耗優(yōu)化。這使得系統(tǒng)在能量傳輸和分配過程中可能產(chǎn)生較大的能量損失。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的在于提供智慧艙多倉(cāng)協(xié)同智能化管理控制系統(tǒng)及其方法,以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供如下技術(shù)方案:
3、智慧艙多倉(cāng)協(xié)同智能化管理控制系統(tǒng),包括:
4、信息采集模塊:所述信息采集模塊用于采集各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù),所述各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)包括智慧艙輸入的電流、輸入的電壓、負(fù)載消耗的的電流、負(fù)載消耗的的電壓和儲(chǔ)能的能量;
5、信息流管理模塊:所述信息流管理模塊用于將所述各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)生成狀態(tài)監(jiān)控矩陣,并對(duì)矩陣的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理;
6、能量流動(dòng)模塊:所述能量流動(dòng)模塊用于定義能量流動(dòng)路徑,通過定義能量流動(dòng)路徑的構(gòu)建能量流動(dòng)網(wǎng)絡(luò),建立能量流動(dòng)模型,以最小化能量傳輸過程中的損耗為優(yōu)化目標(biāo),對(duì)能量流動(dòng)路徑優(yōu)化;
7、能量預(yù)測(cè)模塊:所述能量預(yù)測(cè)模塊用于構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型,從狀態(tài)監(jiān)控矩陣中提取前24小時(shí)的歷史數(shù)據(jù),并對(duì)提取的歷史數(shù)據(jù)歸一化處理,將從處理后的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,將未來1小時(shí)內(nèi)智慧艙的負(fù)載需求為標(biāo)簽,對(duì)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;
8、能量共享模塊:所述能量共享模塊用于建立共享能量池,通過狀態(tài)監(jiān)控矩陣實(shí)時(shí)更新能量池的狀態(tài),設(shè)定能量共享的規(guī)則和策略。
9、進(jìn)一步地,基于所述各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)生成狀態(tài)監(jiān)控矩陣,所述狀態(tài)監(jiān)控矩陣為:
10、
11、其中,vexi(t)表示t時(shí)刻第i個(gè)智慧艙的負(fù)載電壓,iexi(t)表示t時(shí)刻第i個(gè)智慧艙的負(fù)載電流,iini(t)表示t時(shí)刻第i個(gè)智慧艙的輸入電流,bi(t)表示t時(shí)刻第i個(gè)智慧艙儲(chǔ)存的能量,vini(t)表示t時(shí)刻第i個(gè)智慧艙的輸入電壓。
12、進(jìn)一步地,所述能量流動(dòng)路徑定義為從電源到負(fù)載及儲(chǔ)能設(shè)備之間的能量傳輸路線,將節(jié)點(diǎn)定義為每個(gè)智慧艙及每個(gè)智慧艙中的光伏面板、電池組和用電設(shè)備定義位,將邊定義為各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的能量傳輸通道,由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)建構(gòu)建能量流動(dòng)網(wǎng)絡(luò),提取每個(gè)智慧艙的負(fù)載電壓、負(fù)載電流、輸入電流和輸入電壓,將所述提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,形成一個(gè)綜合數(shù)據(jù)集,計(jì)算輸入能量輸入和輸出,公式為:
13、pin=vexi(t)·iexi(t)
14、pex=vini(t)·iini(t)
15、其中,pin為輸入功率,pex為輸出功率;
16、利用整合后的數(shù)據(jù)分析各倉(cāng)的能量輸入和輸出情況,生成能量流動(dòng)報(bào)告,評(píng)估當(dāng)前能量供需的平衡狀態(tài)。
17、進(jìn)一步地,采集所述能量流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)路徑的輸入電壓、輸入電流、輸出電壓和輸出電流,計(jì)算每個(gè)路徑的能量輸入和能量輸出,根據(jù)所述每個(gè)路徑的輸入功率和輸出功率計(jì)算傳輸過程中的能量損耗,所述能量損耗的公式為:
18、loss(etra,i)=einput,i―eoutput,i
19、其中,loss(etra,i)表示第i條路徑在能量傳輸過程中的損耗,einput,i表示第i條路徑的能量輸入,eoutput,i表示第i條路徑的能量輸出;
20、構(gòu)建目標(biāo)函數(shù),目標(biāo)函數(shù)為:
21、
22、其中,n為系統(tǒng)中所有路徑的數(shù)量;
23、采用遺傳算法優(yōu)化能量流動(dòng)路徑。
24、進(jìn)一步地,利用所述采用遺傳算法優(yōu)化能量流動(dòng)路徑步驟為:
25、隨機(jī)生成初始種群,種群中的每個(gè)個(gè)體代表一條可能的能量流動(dòng)路徑,每個(gè)個(gè)體由節(jié)點(diǎn)和邊組成;
26、計(jì)算每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度,適應(yīng)度函數(shù)定義為:
27、
28、其中,fitness(x)表示第i個(gè)體的適應(yīng)度;
29、從種群中隨機(jī)選取若干個(gè)體進(jìn)行比賽,選擇適應(yīng)度最高的個(gè)體;
30、通過交叉操作生成新的個(gè)體,選擇兩個(gè)父代個(gè)體,隨機(jī)交換其部分基因(路徑的節(jié)點(diǎn)或邊),生成兩個(gè)新的個(gè)體,隨機(jī)選擇個(gè)體中的某些基因進(jìn)行變異,所述變異是隨機(jī)改變一個(gè)節(jié)點(diǎn)、改變路徑的方向或者改變邊的連接,控制變異的頻率到1%到5%之間;
31、重復(fù)交叉和變異,在每次交叉和變異后對(duì)其適應(yīng)度評(píng)估,淘汰適應(yīng)度低的個(gè)體,保留適應(yīng)度高的個(gè)體,適應(yīng)度的閾值設(shè)定為0.95
32、從最終種群中選擇適應(yīng)度最高的個(gè)體作為最佳能量流動(dòng)路徑。
33、進(jìn)一步地,從所述狀態(tài)監(jiān)控矩陣中提取前24小時(shí)的歷史數(shù)據(jù),使用歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]區(qū)間,公式為:
34、
35、其中,xnorm表示標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù),x表示需要標(biāo)準(zhǔn)化的歷史數(shù)據(jù),xmax表示提取的前24小時(shí)的同一類型歷史數(shù)據(jù)中的最大值,xmax表示提取的前24小時(shí)的同一類型歷史數(shù)據(jù)中的最小值。
36、進(jìn)一步地,根據(jù)所述狀態(tài)監(jiān)控矩陣中數(shù)據(jù)計(jì)算每個(gè)智慧艙的能量輸入和能量輸出,通過每個(gè)智慧艙的能量輸入和能量輸出,計(jì)算每個(gè)智慧艙的可用剩余能量,將各個(gè)智慧艙的可用剩余能量統(tǒng)一管理,建立一個(gè)虛擬能量池,通過所述狀態(tài)監(jiān)控矩陣實(shí)時(shí)更新能量池的狀態(tài),公式為:
37、eexcess(t)=egenerated(t)―econsumed(t)―b(t)
38、其中,eexcess(t)表示t時(shí)刻每個(gè)倉(cāng)的多余能量,egenerated(t)表示t時(shí)刻每個(gè)倉(cāng)輸入能量,econsumed(t)t時(shí)刻每個(gè)倉(cāng)輸出能量,b(t)表示t時(shí)刻每個(gè)倉(cāng)的存儲(chǔ)能量;
39、每個(gè)智慧艙根據(jù)實(shí)時(shí)能量狀態(tài)決定是否參與能量共享:
40、如果eexcess(t)>0,該智慧艙將能量注入共享池;
41、如果eexcess(t)<0,該智慧艙從共享池中獲取能量;
42、如果eexcess(t)=0,該智慧艙處于能量平衡狀態(tài),既不從共享池中獲取能量也不將能量注入共享池。
43、進(jìn)一步地,根據(jù)所述狀態(tài)監(jiān)控矩陣和能量流動(dòng)路徑模型,實(shí)時(shí)判斷每個(gè)倉(cāng)的能量狀態(tài),根據(jù)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,系統(tǒng)提前調(diào)整能量共享策略,設(shè)定共享優(yōu)先級(jí)規(guī)則:
44、高需求倉(cāng)優(yōu)先:負(fù)載需求高、輸入功率低、儲(chǔ)能接近耗盡的倉(cāng)優(yōu)先從共享池中獲取能量;
45、低需求倉(cāng)次之:負(fù)載需求較低的倉(cāng)次之;
46、能量過剩倉(cāng)供給優(yōu)先:能量過剩倉(cāng)優(yōu)先注入共享池。
47、智慧艙多倉(cāng)協(xié)同智能化管理控制方法,所述智慧艙多倉(cāng)協(xié)同智能化管理控制方法由上述的智慧艙多倉(cāng)協(xié)同智能化管理控制系統(tǒng)執(zhí)行,包括:
48、步驟1:采集各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù),所述各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)包括智慧艙輸入的電流、輸入的電壓、負(fù)載消耗的的電流、負(fù)載消耗的的電壓和儲(chǔ)能的能量;
49、步驟2:將所述各倉(cāng)的實(shí)時(shí)能量數(shù)據(jù)和信息數(shù)據(jù)生成狀態(tài)監(jiān)控矩陣,并對(duì)矩陣的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理;
50、步驟3:定義能量流動(dòng)路徑,通過定義能量流動(dòng)路徑的構(gòu)建能量流動(dòng)網(wǎng)絡(luò),建立能量流動(dòng)模型,以最小化能量傳輸過程中的損耗為優(yōu)化目標(biāo),對(duì)能量流動(dòng)路徑優(yōu)化;
51、步驟4:構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型,從狀態(tài)監(jiān)控矩陣中提取前24小時(shí)的歷史數(shù)據(jù),并對(duì)提取的歷史數(shù)據(jù)歸一化處理,將從處理后的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,將未來1小時(shí)內(nèi)智慧艙的負(fù)載需求為標(biāo)簽,對(duì)長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練;
52、步驟5:建立共享能量池,通過狀態(tài)監(jiān)控矩陣實(shí)時(shí)更新能量池的狀態(tài),設(shè)定能量共享的規(guī)則和策略。
53、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的有益效果是:
54、本發(fā)明通過簡(jiǎn)化能量供需平衡評(píng)估,動(dòng)態(tài)調(diào)整能量分配,減少了對(duì)復(fù)雜計(jì)算模型的依賴,實(shí)現(xiàn)了更快速和高效的實(shí)時(shí)調(diào)度,尤其在處理大量計(jì)算任務(wù)時(shí)更具靈活性;通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整能量供需平衡,靈活應(yīng)對(duì)能源供給和需求的變化,減少對(duì)嚴(yán)格假設(shè)的依賴,能夠更好地處理不確定性;
55、本發(fā)明通過明確的能量流動(dòng)路徑設(shè)計(jì),大幅提升了系統(tǒng)的響應(yīng)速度,在面對(duì)突發(fā)負(fù)載需求或能源波動(dòng)時(shí)能夠迅速調(diào)整,確保系統(tǒng)的靈活性和穩(wěn)定性,調(diào)度模塊結(jié)合了能量預(yù)測(cè)結(jié)果,能夠?qū)崟r(shí)調(diào)度系統(tǒng)中的能量分配,并動(dòng)態(tài)響應(yīng)負(fù)載需求變化。
56、本發(fā)明能夠更靈活地適應(yīng)實(shí)際環(huán)境中的不確定性,通過能量預(yù)測(cè)和遺傳算法優(yōu)化,能夠動(dòng)態(tài)應(yīng)對(duì)能源供給的波動(dòng),明確優(yōu)化了能量流動(dòng)路徑,減少了傳輸過程中的能量損失,確保能量高效傳輸和使用,從而顯著提高了系統(tǒng)整體的能量利用效率,采用遺傳算法對(duì)能量流動(dòng)路徑進(jìn)行優(yōu)化,明確考慮了能量傳輸過程中的損耗問題,減少了能量流動(dòng)中的損失。通過對(duì)路徑的動(dòng)態(tài)選擇,能夠在能量供需之間建立更高效的連接。