本發(fā)明涉及智能微電網(wǎng)系統(tǒng)中分布式能源優(yōu)化調(diào)度，具體涉及一種非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

1、分布式調(diào)度與控制技術(shù)的優(yōu)化運(yùn)用不僅關(guān)乎能源管理效率的提升，更直接關(guān)系到系統(tǒng)穩(wěn)定可靠性的保障。尤其在智能化、自動(dòng)化水平日益提升的今天，分布式調(diào)度與控制技術(shù)更成為了支持能源市場(chǎng)交易和能源互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展的重要基石。

2、近年來，針對(duì)微型平衡區(qū)的多目標(biāo)調(diào)度與控制問題，國內(nèi)外學(xué)者已開展了廣泛而深入的研究，現(xiàn)有技術(shù)中，嘗試運(yùn)用各種先進(jìn)的調(diào)度方法和控制技術(shù)，以期在復(fù)雜多變的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)能源管理的最優(yōu)化。然而，這些研究大多基于理想化的友好環(huán)境進(jìn)行，而實(shí)際運(yùn)行中，微型平衡區(qū)內(nèi)的出力設(shè)備卻常常面臨著內(nèi)外不確定性因素的挑戰(zhàn)，導(dǎo)致原本設(shè)計(jì)的多目標(biāo)調(diào)度與控制方法在實(shí)際應(yīng)用中效果大打折扣。究其原因，可概括為由非合作環(huán)境引起。非合作環(huán)境包括外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境兩部分。外部環(huán)境主要指天氣、風(fēng)力等自然因素的不確定性，而內(nèi)部環(huán)境則涉及出力設(shè)備因疲勞、服務(wù)年限增長等因素導(dǎo)致的參數(shù)漂移、故障等問題。這些非合作因素的存在，使得調(diào)度模型和控制模型難以保持準(zhǔn)確性，從而影響了微型平衡區(qū)的能源管理效率和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是：克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法、系統(tǒng)、存儲(chǔ)介質(zhì)以及電子設(shè)備，結(jié)合了量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化和庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別兩種技術(shù)手段，能夠在復(fù)雜不確定的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)能源調(diào)度和控制的最優(yōu)化。

2、本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：該非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法，包括：根據(jù)微型平衡區(qū)內(nèi)分布式能源的組成，以及分布式能源的內(nèi)非合作環(huán)境和分布式能源的外非合作環(huán)境，構(gòu)建基于量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化和庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的魯棒能源調(diào)度與控制系統(tǒng)；

3、基于分布式能源的組成，建立微型平衡區(qū)在非合作環(huán)境下的調(diào)度優(yōu)化問題模型；

4、基于分布式能源的內(nèi)非合作環(huán)境，構(gòu)建基于量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化的魯棒調(diào)度優(yōu)化方法；

5、基于分布式能源的外非合作環(huán)境，構(gòu)造基于庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的魯棒控制優(yōu)化方法。

6、進(jìn)一步的，基于分布式能源的組成，建立微型平衡區(qū)在非合作環(huán)境下的調(diào)度優(yōu)化問題模型，包括：

7、基于分布式能源的組成，建立模型，包括：光伏發(fā)電出力的模型；風(fēng)力發(fā)電出力的模型；確定模型、出力約束與成本關(guān)系，包括：

8、微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電出力模型、出力約束與成本關(guān)系；微型柴油發(fā)電機(jī)出力模型、出力約束與成本關(guān)系；儲(chǔ)能系統(tǒng)出力與約束關(guān)系；

9、根據(jù)建立的模型，確定約束條件，包括：整體出力的產(chǎn)銷守恒約束；整體出力的產(chǎn)銷守恒約束；

10、根據(jù)確定的模型、出力約束與成本關(guān)系以及約束條件，建立微型平衡區(qū)在非合作環(huán)境下的調(diào)度優(yōu)化問題。

11、進(jìn)一步的，光伏發(fā)電出力的模型為：

12、；

13、其中，、、、、、、分別表示標(biāo)準(zhǔn)條件下光伏電池的功率輸出、當(dāng)前時(shí)間的實(shí)際輻照度、指定標(biāo)準(zhǔn)條件下的太陽光輻照度、當(dāng)前條件下光伏電池的溫度、標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試環(huán)境下光伏電池的溫度、光伏電池的溫度系數(shù)、電池降額系數(shù)；

14、風(fēng)力發(fā)電出力的模型為：

15、；

16、其中，、、、、分別表示風(fēng)力渦輪機(jī)額定功率、切入風(fēng)速、額定風(fēng)速、切出風(fēng)速、風(fēng)速參數(shù)。

17、進(jìn)一步的，微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電出力模型、出力約束與成本關(guān)系包括：

18、微型燃?xì)廨啓C(jī)通過消耗天然氣發(fā)電，其運(yùn)行效率表示為：

19、；

20、微型燃?xì)廨啓C(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)產(chǎn)生燃料成本、運(yùn)行和維護(hù)成本，以及污染物處理成本，燃料成本、運(yùn)行和維護(hù)成本，以及污染物處理成本的表達(dá)式分別為：

21、；

22、)；

23、)；

24、其中，、、、、依次表示維護(hù)成本系數(shù)、天然氣價(jià)格、天然氣的低熱值、運(yùn)行過程中k類污染物的排放量、處理k類污染物的成本系數(shù)；微型燃?xì)廨啓C(jī)的出力約束條件為:

25、；

26、其中，、、依次表示微型燃?xì)廨啓C(jī)實(shí)時(shí)出力、微型燃?xì)廨啓C(jī)前一時(shí)刻的出力、出力下限、出力上限、爬坡限制；

27、進(jìn)一步的，微型柴油發(fā)電機(jī)出力模型、出力約束與成本關(guān)系包括：

28、微型柴油通過燃燒柴油來驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)發(fā)電，在運(yùn)行過程中還會(huì)產(chǎn)生燃料成本、運(yùn)維成本和污染物處理成本，燃料成本、運(yùn)維成本和污染物處理成本的表達(dá)式依次為：

29、；

30、；

31、；

32、其中，為微型柴油發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的實(shí)時(shí)功率；是維護(hù)系數(shù)；(,,)=(0.00011,0.1801,6)；

33、出力約束為：

34、；

35、其中，、、、分別表示微型柴油發(fā)電機(jī)出力下限、出力上限、前一時(shí)刻出力、爬坡限制；

36、進(jìn)一步的，儲(chǔ)能系統(tǒng)出力與約束關(guān)系包括：

37、儲(chǔ)能系統(tǒng)的剩余容量用電荷狀態(tài)?表示為：

38、；

39、其中，表示儲(chǔ)能裝置的充電功率或放電功率，和為放電和充電系數(shù)，為前一時(shí)刻電荷狀態(tài)；

40、相應(yīng)約束條件為：

41、；

42、其中，、、、依次表示儲(chǔ)能系統(tǒng)輸出的上限和下限，以及儲(chǔ)能容量的上限和下限，

43、整體出力的產(chǎn)銷守恒約束為：

44、；

45、其中，為負(fù)荷銷納的功率。

46、進(jìn)一步的，建立的能源調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化問題為：

47、；

48、其中，為總優(yōu)化目標(biāo)，、為權(quán)重，為運(yùn)行成本，為污染治理成本，為微電網(wǎng)與主電網(wǎng)的交互成本，其計(jì)算依據(jù)為，，，?和分別為出售電量和購買電量；和為購買實(shí)時(shí)總價(jià)和單價(jià)；和出售實(shí)時(shí)總價(jià)和單價(jià)，、為燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)在運(yùn)行期間分別花費(fèi)的總成本；為儲(chǔ)能系統(tǒng)的維護(hù)成本；、為光伏和風(fēng)力發(fā)電的運(yùn)行和維護(hù)成本；、和分別表示處理主電網(wǎng)、燃?xì)廨啓C(jī)和柴油發(fā)電機(jī)產(chǎn)生的污染物的成本；是主電網(wǎng)運(yùn)行時(shí)排放的k類污染物的數(shù)量；是處理k類污染物的成本系數(shù)，n為污染物總類別。

49、進(jìn)一步的，基于分布式能源的內(nèi)非合作環(huán)境，構(gòu)建基于量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化的魯棒調(diào)度優(yōu)化方法，包括：

50、初始化小龍蝦種群為：

51、；

52、其中，表示種群位置集合，為隨機(jī)生成的初始位置集合，為通過學(xué)習(xí)將要得到的初始位置集合；

53、將每個(gè)小龍蝦的位置由量子比特表示，形成量子疊加態(tài)，即：；

54、其中，表示第i個(gè)小龍蝦的量子狀態(tài)，和為概率密度，和表示量子0和1狀態(tài)，對(duì)應(yīng)概率密度，還滿足；

55、制定小龍蝦的行為模擬規(guī)則：定義環(huán)境溫度t，以判定小龍蝦行為的動(dòng)作，當(dāng)時(shí)，認(rèn)定為高溫狀態(tài)，并觸發(fā)小龍蝦的避暑行為；當(dāng)時(shí)，認(rèn)定為適宜溫度，觸發(fā)小龍蝦的覓食行為；

56、設(shè)計(jì)評(píng)估小龍蝦位置的適應(yīng)度函數(shù)fit()，并確定其在帕累托前沿上的位置，根據(jù)適應(yīng)度和環(huán)境因素更新小龍蝦位置，并選擇最優(yōu)解：

57、；

58、其中，為更新后的小龍蝦的位置，為當(dāng)前小龍蝦的位置，

59、當(dāng)達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或滿足其他終止條件后，輸出帕累托最優(yōu)解集。

60、進(jìn)一步的，在制定小龍蝦的行為模擬規(guī)則時(shí)：在避暑階段，隨機(jī)選擇避暑地點(diǎn)，以模擬量子隧道效應(yīng)：

61、；

62、其中，表示避暑地點(diǎn)位置，表示當(dāng)前迭代次數(shù)下的最佳位置，表示前種群的最佳位置；

63、在競(jìng)爭(zhēng)階段，設(shè)計(jì)小龍蝦間競(jìng)爭(zhēng)避暑地點(diǎn)：，

64、其中，表示新的競(jìng)爭(zhēng)位置，和分別表示兩個(gè)小龍蝦的當(dāng)前位置；

65、在覓食階段，制定小龍蝦根據(jù)量子狀態(tài)覓食行為：

66、；

67、其中，表示小龍蝦的攝食量。

68、進(jìn)一步的，基于分布式能源的外非合作環(huán)境，構(gòu)造基于庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的魯棒控制優(yōu)化方法，包括：

69、對(duì)微平衡區(qū)中的每個(gè)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，收集的數(shù)據(jù)應(yīng)包括但不限于功率輸出、電壓、電流、頻率、溫度、狀態(tài)信號(hào)；

70、依次對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，包括：清洗以去除異常值和噪聲；標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化數(shù)據(jù)，使不同設(shè)備的數(shù)據(jù)具有可比性；采樣數(shù)據(jù)，確保時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一致性；

71、確定功率信號(hào)的一階和二階統(tǒng)計(jì)量作為庫普曼特征函數(shù)的候選；

72、構(gòu)建微平衡區(qū)內(nèi)各設(shè)備在高維空間中的線性動(dòng)力學(xué)模型。

73、進(jìn)一步的，構(gòu)建微平衡區(qū)內(nèi)各設(shè)備在高維空間中的線性動(dòng)力學(xué)模型，具體包括如下步驟：

74、定義觀測(cè)函數(shù)，其中，用以描述被控對(duì)象在時(shí)刻的狀態(tài)；計(jì)算觀測(cè)函數(shù)的時(shí)間演化關(guān)系：，其中為前向預(yù)測(cè)量，為前向移動(dòng)時(shí)刻，為庫普曼算子，一般選擇為多項(xiàng)式函數(shù)；

75、根據(jù)庫普曼算子建立狀態(tài)的演化方程：

76、；

77、其中，為的庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別算子矩陣；

78、建立包含跟蹤誤差和控制輸入能量的目標(biāo)函數(shù)作為最小化優(yōu)化目標(biāo)：

79、；

80、其中，為，即觀測(cè)函數(shù)的提升函數(shù)；是待求解的控制輸入量；為期望的軌跡，n表示預(yù)測(cè)時(shí)域，q和r是權(quán)重矩陣；

81、建立庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別預(yù)測(cè)控制優(yōu)化問題：

82、；

83、其中，是控制輸入矩陣；

84、基于當(dāng)前狀態(tài)z(t)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并使用優(yōu)化問題的解來更新控制輸入：

85、；

86、其中，是反饋增益，而表示前饋控制輸入；

87、建立了庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別控制算法的更新策略：

88、；

89、其中，為學(xué)習(xí)率，是目標(biāo)函數(shù)相對(duì)于控制增益的梯度。

90、一種趨優(yōu)系統(tǒng)，包括：

91、系統(tǒng)配置模塊，根據(jù)微型平衡區(qū)內(nèi)分布式能源的組成，以及分布式能源的內(nèi)非合作環(huán)境和分布式能源的外非合作環(huán)境，構(gòu)建基于量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化和庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的魯棒能源調(diào)度與控制系統(tǒng)；

92、模型建立模塊，其輸入端與系統(tǒng)配置模塊的輸出端相連，用于基于分布式能源的組成，建立微型平衡區(qū)在非合作環(huán)境下的調(diào)度優(yōu)化問題模型；

93、第一優(yōu)化方法構(gòu)建模塊，其輸入端與系統(tǒng)配置模塊的輸出端相連，用于基于分布式能源的內(nèi)非合作環(huán)境，構(gòu)建基于量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化的魯棒調(diào)度優(yōu)化方法；

94、第二優(yōu)化方法構(gòu)建模塊，其輸入端與系統(tǒng)配置模塊的輸出端相連，用于構(gòu)造基于庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的魯棒控制優(yōu)化方法。

95、進(jìn)一步的，模型建立模塊，包括：

96、模型建立單元，用于基于分布式能源的組成建立模型；

97、成本關(guān)系確認(rèn)單元，用于確定微型燃?xì)廨啓C(jī)發(fā)電出力模型、出力約束與成本關(guān)系；微型柴油發(fā)電機(jī)出力模型、出力約束與成本關(guān)系；儲(chǔ)能系統(tǒng)出力與約束關(guān)系；

98、約束條件建立單元，用于確定整體出力的產(chǎn)銷守恒約束；整體出力的產(chǎn)銷守恒約束；

99、以及調(diào)度優(yōu)化問題建立單元，用于根據(jù)確定的模型、出力約束與成本關(guān)系以及約束條件，建立微型平衡區(qū)在非合作環(huán)境下的調(diào)度優(yōu)化問題。

100、進(jìn)一步的，第一優(yōu)化方法構(gòu)建模塊，包括：

101、初始化單元，用于初始化小龍蝦種群；

102、量子疊加態(tài)形成單元，用于將每個(gè)小龍蝦的位置由量子比特表示，形成量子疊加態(tài)；

103、行為規(guī)則制定單元，用于制定小龍蝦的行為模擬規(guī)則；

104、最優(yōu)基確定單元，用于設(shè)計(jì)評(píng)估小龍蝦位置的適應(yīng)度函數(shù)，并確定其在帕累托前沿上的位置，根據(jù)適應(yīng)度和環(huán)境因素更新小龍蝦位置，并選擇最優(yōu)解，并在達(dá)到預(yù)定的迭代次數(shù)或滿足其他終止條件后，輸出帕累托最優(yōu)解集。

105、進(jìn)一步的，第二優(yōu)化方法構(gòu)建模塊，包括：

106、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢測(cè)單元，用于對(duì)微平衡區(qū)中的每個(gè)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)；

107、數(shù)據(jù)處理單元，用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

108、函數(shù)確定單元，用于確定功率信號(hào)的一階和二階統(tǒng)計(jì)量作為庫普曼特征函數(shù)的候選；

109、線性動(dòng)力模型確定單元，用于構(gòu)建微平衡區(qū)內(nèi)各設(shè)備在高維空間中的線性動(dòng)力學(xué)模型。

110、一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令用于使處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法。

111、一種電子設(shè)備，包括處理器，以及與處理器連接的存儲(chǔ)介質(zhì)；其中，所述存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有可被所述處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述處理器執(zhí)行，以使所述處理器能夠執(zhí)行非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法。

112、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所具有的有益效果是：

113、本技術(shù)所提出的非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法及系統(tǒng)，結(jié)合了量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化和庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別兩種技術(shù)手段，能夠在復(fù)雜不確定的環(huán)境中實(shí)現(xiàn)能源調(diào)度和控制的最優(yōu)化，不僅具有廣闊的應(yīng)用前景，更將對(duì)智能微電網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，推動(dòng)能源領(lǐng)域的智能化、自動(dòng)化水平不斷提升。

114、本技術(shù)所提出的非合作環(huán)境下微型平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的趨優(yōu)方法及系統(tǒng)，融合了基于量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化的魯棒調(diào)度和基于庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的魯棒控制兩種技術(shù)手段。首先，在魯棒調(diào)度方面，借鑒了量子計(jì)算中的并行性和不確定性原理，以及小龍蝦在復(fù)雜環(huán)境中的自適應(yīng)生存策略，構(gòu)建了一種量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化方法。本方法能夠更好地應(yīng)對(duì)外部環(huán)境的不確定性。它不僅能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中快速找到最優(yōu)的調(diào)度方案，還能在外部環(huán)境發(fā)生變化時(shí)及時(shí)調(diào)整調(diào)度策略，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。其次，在魯棒控制方面，本發(fā)明構(gòu)建了一種基于庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別的預(yù)測(cè)控制方法。該方法通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)狀態(tài)，以及預(yù)測(cè)出力設(shè)備的運(yùn)行趨勢(shì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)控制模型的優(yōu)化。當(dāng)出力設(shè)備出現(xiàn)參數(shù)漂移或故障等問題時(shí)，該方法能夠迅速做出反應(yīng)，調(diào)整控制策略，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和能源供應(yīng)的連續(xù)性。

115、本發(fā)明從微平衡區(qū)多目標(biāo)調(diào)度與控制的協(xié)同趨優(yōu)框架、量子啟發(fā)小龍蝦優(yōu)化魯棒調(diào)度優(yōu)化、庫普曼動(dòng)態(tài)識(shí)別魯棒控制優(yōu)化等方法的設(shè)計(jì)過程都提供了充實(shí)的理論支撐，從原理上確保了微型平衡區(qū)能源需求和供給在不確定非合作環(huán)境下的動(dòng)態(tài)平衡關(guān)系。

116、提高了微型平衡區(qū)分布式能源多目標(biāo)調(diào)度的魯棒優(yōu)化效果。充分借鑒了量子計(jì)算的并行性和不確定性原理，并結(jié)合小龍蝦在復(fù)雜環(huán)境中的自適應(yīng)生存策略，能夠在不確定性和動(dòng)態(tài)變化的條件下，快速尋找到最優(yōu)的調(diào)度方案。同時(shí)，該方法還具備較好的自適應(yīng)性，能夠根據(jù)外部環(huán)境的實(shí)時(shí)變化，自動(dòng)調(diào)整調(diào)度策略，確保微型平衡區(qū)的穩(wěn)定運(yùn)行。

117、提高了能源設(shè)備出力的準(zhǔn)確性和可靠性。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和識(shí)別微型平衡區(qū)內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，以及預(yù)測(cè)其未來可能的運(yùn)行趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)對(duì)控制模型的實(shí)時(shí)優(yōu)化和調(diào)整。當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常情況時(shí)，該方法能夠迅速做出反應(yīng)，通過調(diào)整控制策略，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和能源供應(yīng)的連續(xù)性。