【摘 要】
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传统综合能源系统（Integrated energy system，IES）的日优化调度由于设备建模过于简化、预测模型精度低、信息捕获与传输不及时导致能源利用率低、经济与社会效益差。为解决上述问题，本文提出一种基于数字孪生与动态能效模型的综合能源系统实时优化调度策略。首先，针对传统预测方法精度不足的问题，构造长短期记忆神经网络与相似日气象搜索算法相结合的组合预测模型；其次，考虑到设备能效系数易受负
【基金项目】
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国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项“市场化环境下提升电力系统供需平衡能力的需求侧资源聚合响应关键技术研究（2018YFE0122200）”；
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传统综合能源系统（Integrated energy system，IES）的日优化调度由于设备建模过于简化、预测模型精度低、信息捕获与传输不及时导致能源利用率低、经济与社会效益差。为解决上述问题，本文提出一种基于数字孪生与动态能效模型的综合能源系统实时优化调度策略。首先，针对传统预测方法精度不足的问题，构造长短期记忆神经网络与相似日气象搜索算法相结合的组合预测模型；其次，考虑到设备能效系数易受负载率及环境因素的影响发生扰动，建立设备的动态能效模型；然后，分别建立系统的物理模型与数字孪生体，通过环境、负荷等各项孪生数据，进行新能源机组出力与负荷的预测及IES实时优化；最后，基于Cloudpss平台建立园区综合能源系统测试模型，验证所提策略的有效性。结果表明，所提策略能实现信息的实时捕获与传输、提高模型计算精度，在兼顾运行成本的前提下提高能源利用率，对实际工程具有指导意义。
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