【摘 要】
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随着工业互联网技术和能源产业的融合和发展,传统能源产业开始不断向数字化、网络化和智能化转变,而多能源协同调度作为一种高效的能源调度方式能有效提升工业能源调度系统的管理和调度水平,具有重要的研究意义。针对面向工业互联网的多能源协同调度场景下能源负荷需求预测精度低、能源调度成本高、污染物排放量大、清洁能源浪费严重等问题,本文通过收集历史电力负荷数据,建立了能源短期负荷预测模型,并基于负荷预测结果构建了
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随着工业互联网技术和能源产业的融合和发展,传统能源产业开始不断向数字化、网络化和智能化转变,而多能源协同调度作为一种高效的能源调度方式能有效提升工业能源调度系统的管理和调度水平,具有重要的研究意义。针对面向工业互联网的多能源协同调度场景下能源负荷需求预测精度低、能源调度成本高、污染物排放量大、清洁能源浪费严重等问题,本文通过收集历史电力负荷数据,建立了能源短期负荷预测模型,并基于负荷预测结果构建了面向工业互联网的多能源协同调度模型,有效提升了能源短期负荷预测精度,并降低了多能源协同调度过程中的经济成本、污染物排放和清洁能源的浪费。本文主要研究了工业互联网场景下的能源短期负荷预测问题和基于负荷需求预测的多能源协同调度问题,具体的研究内容如下:（1）提出了基于IWOA和Bi LSTM-Attention神经网络的能源短期负荷预测模型。利用工业互联网收集的历史电力负荷数据,本文建立了一个基于IWOA和Bi LSTM-Attention神经网络的能源短期负荷预测模型,该模型在Bi LSTM神经网络模型的基础上引入注意力机制,并利用改进的灰鲸优化算法对神经网络的超参数进行优化,从而提升模型的负荷预测精度。实验结果表明基于IWOA和Bi LSTM-Attention神经网络的能源短期负荷预测模型在预测精度上优于其他几种基础神经网络负荷预测模型。（2）提出了面向工业互联网的多能源协同调度模型。本文构建了面向工业互联网的多能源协同调度模型,模型中考虑了风力发电、光伏发电、火力发电和电力储能系统在供电过程中的成本消耗、污染物排放和清洁能源的使用情况,将多能源协同调度过程转化成以经济成本和清洁能源浪费率为目标的多目标优化问题。为求解所提出的问题,本文在传统的多目标粒子群算法基础上进行改进,通过利用自适应网格机制和记忆仓库机制改善算法的搜索能力,利用变异策略和改进的惯性权重提升算法的性能。实验结果表明本文提出的面向工业互联网的多能源协同调度模型可以显著降低工业场景下能源调度的经济成本和清洁能源的浪费率,且改进的算法具有良好的寻优能力和搜索性能。
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