(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211061487.5 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 国网辽宁省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 110015 辽宁省沈阳市沈河区文 萃路 183-1号国网辽宁经研院 申请人 国家电网有限公司 　 国网经济技 术研究院有限公司 　 天津大学 (72)发明人 张明理　张娜　王春生　宋卓然　 潘霄　赵琳　程孟增　韩震焘　 高靖　胡旌伟　郭玥　赵娟　牛威　 商文颖　王宗元　侯依昕　葛磊蛟　 刘嘉恒　(74)专利代理 机构 南京禹为知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 32272 专利代理师 褚晓英 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种面向能源互联网的零碳园区优化规划 方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种面向能源互联网的零碳 园区优化规划方法及装置包括， 基于园区和城市 内部能源形式与设备组成,构建零碳园区能源系 统； 基于零碳园区能源系统， 构建零碳园区能源 系统优化规划数学模型； 基于传统被囊群算法改 进被囊群喷气行为数学模型， 弱化算子 对被 囊群个体位置更新的影响， 建立改进被囊群算 法； 基于改进被囊群算法实现对获取所述数学模 型最优配置方案， 按照所述最优配置方案对零碳 园区优化规划。 综合能源系统的经济性、 可靠性 和环保性， 改进被囊群算法， 引入被囊群种群的 平均个体， 提高传统被囊群算法的求解精度， 使 其避免算法陷入局部最优， 提高获得更好的零碳 园区规划结果可能性， 指导电力能源企业投资与 零碳园区的建 设。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 115526381 A 2022.12.27 CN 115526381 A 1.一种面向能源互联网的零 碳园区优化 规划方法， 其特 征在于： 包括， 基于园区和城市内部能源形式与设备组成,构建零 碳园区能源系统； 基于零碳园区能源系统， 构建零 碳园区能源系统优化 规划数学模型； 基于传统被囊群算法弱化算子 对被囊群个体位置更新的影响， 建立改进被囊群算 法； 基于改进被囊群算法实现对获取所述数学模型最优配置方案， 按照所述最优配置方案 对零碳园区优化 规划。 2.如权利要求1所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述零碳园区能源系统包括下述中的至少一种： 柴油发电机、 光伏电池板、 风力涡旋机、 氢气 存储单元、 电制冷机和冷气存 储设备单元。 3.如权利要求2所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述零碳园区能源系统优化 规划数学模型包括 零碳园区优化 规划的目标函数与约束条件。 4.如权利要求3所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述目标函数包括， 能源平均成本， 表达式如下: 其中， CRF(i,n)是资本回收率， i是利息率， n是生命周期的寿命， T是所研究的时间段， Pload(t)是时间t的负荷之和， TNPC代 表总净现值成本 。 5.如权利要求4所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述目标函数还 包括， 资本回收率， 表达式如下: CRF(i,n)＝ i(1+i)n/((1+i)n‑1) 总净现值成本， 计算方法如下： NPCC＝IC+OMC+RC IC＝prC×NC RC＝rC×NC×∑n＝CK,2CK, …20(1/1+i)n 其中， C代表零碳园区的不同组件类型， NPCC为单个组件的当前成本， NC是该组件的编 号， prC表示该组件的价格； IC是组件的投资成本， omC表示组件的年度运行和维护成本， OMC 是运行和维护成本， rC表示组件一次的更 换成本， RC是组件的更 换成本。 6.如权利要求4所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述约束条件包括对系统可靠性的约束条件、 对能源剩余率的约束条件， 对二氧化碳排放量 的约束条件， 对组件容 量与功率的约束条件约束。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115526381 A 27.如权利要求6所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述改进被囊群算法还 包括， 改进被囊群喷气行为的数 学模型如下： 其中， 是人口的食物 来源， 和 分别是个体计算的避免冲突的位置向量和当前个 体与食物源之间的距离， r1,r2,r3,r4,r5,r6均为[0,1]之间均匀分布的随机 数， 为被囊群 种群的随机位置， 代表被囊群中第p个 被囊群个体。 8.如权利要求7所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述改进被囊群算法还 包括， 个体计算的避免冲突的位置向量 和当前个体与食物源之间的距离 计算方式如 下： 其中， 是人口的食物来源， rand是[0,1]之间的一个 随机数， 代表被囊群中第p 个被囊群个体。 9.如权利要求8所述的一种面向能源互联网的零碳园区优化规划方法， 其特征在于： 所 述改进被囊群算法还 包括， 被囊群种群的随机位置， 表达式如下： 其中， N为被囊群 个体的总数， 代表被囊群中第p个 被囊群个体。 10.一种面向能源互联网的零 碳园区优化 规划装置， 其特 征在于： 包括， 系统构建模块， 所述系统构建模块用于将园区和城市内部能源形式与设备组成， 构建 零碳园区能源系统； 模型构建模块， 所述模型构建模块用于构建零 碳园区能源系统优化 规划数学模型； 算法改进模块， 所述算法改进模块用于对传统被囊群算法弱化算子 对被囊群个体 位置更新的影响， 建立改进被囊群算法； 优化配置模块， 所述优化配置模块用于改进被囊群算法实现对获取所述数学模型最优 配置方案， 按照所述 最优配置方案对零 碳园区优化 规划。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115526381 A 3