能源互联网面向智慧城市的能源互联网的电能优化管理,主要是关注对城市电网中大量分布式电源、分布式储能和各类型负荷的电能协调控制问题。分布式电源出力的随机性、用户设定及环境因素的不确定性、多种电器设备时间耦合的复杂性,使得能源互联网成为一个模型无法精确描述、高维复杂的非线性系统。系统的准确模型无法获得,以及众多设备间协调控制在时间、空间维度上同时面临的“维数灾”问题,使得传统的优化方法不再适用,这对能源互联网电能优化管理提出了新的挑战。首先,通过分析传统电能数据采集集抄系统,传统汇聚机制已经无法适应当前能源互联网下的迅速发展。本文根据实际情况对集抄系统建立模型,针对汇聚机制问题提出一种基于蚁群算法为基础的动态汇聚机制,依据现实条件设置各项指标权重,使汇聚机制更加贴合实际使用场景,最后通过仿真分析验证所提出的汇聚机制科学合理的,且对传统的汇聚时延有一定的优化作用。其次,在传统集抄网络中,有一部数据采集节点距离基站较远,有很大的汇聚时延和传输中断概率,极大地影响了信息采集效率。针对这一突出问题,本文引入D2D通信技术,D2D技术可以使距离基站较远的采集节点通过相邻较近的节点中继上传数据,极大降低了较远节点的延时较大的问题。在传统集抄系统的模型基础上引入D2D技术模型,确定信道建立条件以及D2D切换条件,通过仿真验证D2D机制可以有效地解决采集时延问题,大大减低了系统的总体时延。提升采集效率。最后,电能数据采集网络采用固有频谱,在系统满载的情况下,频谱感知技术可以动态占用非授权频段以承载能源互联网海量数据采集,可以一定程度降低海量数据的采集时延,但是频谱空洞的感知时间和主用户在授权频段可能随时出现造成从用户数据信道切换,从而带来了采集时延,针对这一问题本文提出一种频谱切换模式,建立主从用户的马尔科夫链模型,理论分析切换时延,在切换时延和系统吞吐量两个方面,仿真验证得出所提出的切换模式是具有更高效率且科学有效。