一种科技城园区的电力智慧调度管理方法及系统与流程

本发明属于园区电力调度，更具体地，涉及一种科技城园区的电力智慧调度管理方法及系统。

背景技术：

1、科技城园区的电力调度是确保工业生产持续运行和电力供应平稳的关键任务之一。以下是一些关于科技城园区电力调度的基本信息和方法：

2、资源管理：科技城园区可能有多个电力供应来源，如电网、发电厂或者自备发电设备。对这些资源进行有效的管理和调度是至关重要的，以确保供应的稳定性和可靠性。

3、电力供应优化：通过优化电力供应的方式来满足工业园区的需求，可以采用多种方法。例如，可以利用智能电网技术来实现对电力流动的精确控制，以最大程度地满足需求并提高能源利用效率。

4、储能技术应用：在电力调度中，储能技术可以发挥重要作用。通过储能设备，可以在低峰时段储存多余的电力，在高峰时段释放电力以满足需求，从而平衡供需之间的差异。

5、数据监测与分析：建立监测系统来实时监测电力使用情况和设备运行状态，通过数据分析来优化电力调度策略。这包括利用数据分析技术，识别潜在的优化机会和改进点，以提高电力调度的效率和可靠性。

6、但是现有技术中并没有一种技术方案能够根据园区内各电力需求进行智能分配，从而提高用电效率。

技术实现思路

1、为解决以上技术问题，本发明提出一种科技城园区的电力智慧调度管理方法，包括：

2、将园区内的用电需求划分为园区基础用电需求、用户进行生产活动时的用电需求、季节性用电需求和特殊事件用电需求，分别计算用户进行生产活动时的用电需求的电力需求量、季节性用电需求的电力需求量和特殊事件用电需求的电力需求量，并设置园区用电量计算模型，计算园区的总电力需求量；

3、获取园区内多种电力来源的电力信息，并设置园区碳排放评估模型，计算园区的碳排放量指数，其中，所述电力信息包括：电力来源的电力供应量、电力来源的额定效率、电力来源的实际运行效率；

4、实时监控所述碳排放量指数，在满足园区的所述总电力需求量的情况下，调整各个所述电力来源的发电情况，从而使所述碳排放量指数低于排放阈值。

5、进一步的，所述园区用电量计算模型包括：

6、d(t)＝dbase(t)+duser(t)+dseasonal(t)+devents(t)

7、其中，d(t)为园区在当前时间t时的总电力需求量，dbase(t)为园区在当前时间t时的基础电力需求量，duser(t)为在当前时间t时园区内用户进行生产活动时的电力需求量，dseasonal(t)为当前时间t处在不同季节时的季节性电力需求量，devents(t)为当前时间t时发生了特殊事件所需要的特殊事件电力需求量。

8、进一步的，在当前时间t时园区内用户进行生产活动时的电力需求量duser(t)、当前时间t处在不同季节时的季节性电力需求量dseasonal(t)和当前时间t时发生了特殊事件所需要的特殊事件电力需求量devents(t)分别包括：

9、duser(t)＝auser×sin(2πft+φuser)+buser

10、dseasonal(t)＝aseasonal×seasonal indicator function(t)

11、devents(t)＝aevents×δ(t-tevent)

12、其中，auser为用户行为周期变化的振幅，φuser为用户行为周期变化的相位，buser为用户行为导致用户用电的电力需求量的变化量，aseasonal为季节性变化对电力需求的振幅，seasonal indicator function(t)为季节性指示函数，用于指示当前时间t是否处于某个季节性周期内，aevents为特殊事件对电力需求的振幅，tevent为特殊事件发生的时间，δ(t-tevent)为脉冲函数，f为用户行为周期变化的频率。

13、进一步的，季节性指示函数seasonal indicator function(t)包括：

14、

15、其中，t为用电高峰周期。

16、进一步的，所述园区碳排放评估模型包括：

17、

18、其中，carbon emissions(t)为时间t时的碳排放量指数，βi为第i种电力来源的碳排放系数，pi(t)为第i种电力来源在时间t的电力供应量，ei为第i种电力来源的额定效率，fi为第i种电力来源的实际运行效率，c(t)为时间t时的总发电量，g(t)为时间t时大气中的污染物浓度，h(t)为时间t时园区电力系统的整体电力利用率。

19、本发明还提出一种科技城园区的电力智慧调度管理系统，包括：

20、计算发电量模块，用于将园区内的用电需求划分为园区基础用电需求、用户进行生产活动时的用电需求、季节性用电需求和特殊事件用电需求，分别计算用户进行生产活动时的用电需求的电力需求量、季节性用电需求的电力需求量和特殊事件用电需求的电力需求量，并设置园区用电量计算模型，计算园区的总电力需求量；

21、计算碳排放模块，用于获取园区内多种电力来源的电力信息，并设置园区碳排放评估模型，计算园区的碳排放量指数，其中，所述电力信息包括：电力来源的电力供应量、电力来源的额定效率、电力来源的实际运行效率；

22、调整模块，用于实时监控所述碳排放量指数，在满足园区的所述总电力需求量的情况下，调整各个所述电力来源的发电情况，从而使所述碳排放量指数低于排放阈值。

23、进一步的，所述园区用电量计算模型包括：

24、d(t)＝dbase(t)+duser(t)+dseasonal(t)+devents(t)

25、其中，d(t)为园区在当前时间t时的总电力需求量，dbase(t)为园区在当前时间t时的基础电力需求量，duser(t)为在当前时间t时园区内用户进行生产活动时的电力需求量，dseasonal(t)为当前时间t处在不同季节时的季节性电力需求量，devents(t)为当前时间t时发生了特殊事件所需要的特殊事件电力需求量。

26、进一步的，在当前时间t时园区内用户进行生产活动时的电力需求量duser(t)、当前时间t处在不同季节时的季节性电力需求量dseasonal(t)和当前时间t时发生了特殊事件所需要的特殊事件电力需求量devents(t)分别包括：

27、duser(t)＝auser×sin(2πft+φuser)+buser

28、dseasonal(t)＝aseasonal×seasonal indicator function(t)

29、devents(t)＝aevents×δ(t-tevent)

30、其中，auser为用户行为周期变化的振幅，φuser为用户行为周期变化的相位，buser为用户行为导致用户用电的电力需求量的变化量，aseasonal为季节性变化对电力需求的振幅，seasonal indicator function(t)为季节性指示函数，用于指示当前时间t是否处于某个季节性周期内，aevents为特殊事件对电力需求的振幅，tevent为特殊事件发生的时间，δ(t-tevent)为脉冲函数，f为用户行为周期变化的频率。

31、进一步的，季节性指示函数seasonal indicator function(t)包括：

32、

33、其中，t为用电高峰周期。

34、进一步的，所述园区碳排放评估模型包括：

35、

36、其中，carbon emissions(t)为时间t时的碳排放量指数，βi为第i种电力来源的碳排放系数，pi(t)为第i种电力来源在时间t的电力供应量，ei为第i种电力来源的额定效率，fi为第i种电力来源的实际运行效率，c(t)为时间t时的总发电量，g(t)为时间t时大气中的污染物浓度，h(t)为时间t时园区电力系统的整体电力利用率。

37、通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

38、本发明根据园区内的用电需求，计算用户进行生产活动时的用电需求的电力需求量、季节性用电需求的电力需求量和特殊事件用电需求的电力需求量，并设置园区用电量计算模型，计算园区的总电力需求量；根据各个电力需求量，对电力进行智能分配，提高能源使用效率，降低碳排放。