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申请/专利权人：水电水利规划设计总院;水电水利规划设计总院有限公司;中国水利水电建设工程咨询有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的风光电源与柔性负荷的互动调控方法，包括S1、利用数据监测系统采集数据，构建数据集；S2、利用数据集训练并测试负荷预测系统的深度学习模型，并利用训练好的深度学习模型预测未来供暖负荷的需求；S3、基于预测的未来供暖负荷需求以及风力发电系统和光伏发电系统的相关运行数据，调控系统实时调整风力发电系统和光伏发电系统的出力，以匹配当前的供暖负荷需求；并调整供暖系统的运行参数，满足当前供暖需求。优点是：通过深度学习模型的实时预测和优化，最大程度地利用风、光电源，使其与供暖系统协同工作，以满足供暖需求。有效地提高了能源的利用效率，降低了对传统电力资源的依赖，有助于减少碳排放和能源浪费。

主权项：1.一种基于深度学习的风光电源与柔性负荷的互动调控方法，其特征在于：包括如下步骤，S1、利用数据监测系统采集影响供暖负荷的相关数据以及对应的供暖负荷数据，构建数据集；S2、按比例将数据集划分为训练集和测试集以对负荷预测系统的深度学习模型进行训练和测试，并利用训练好的深度学习模型预测未来供暖负荷的需求；S3、基于预测的未来供暖负荷需求以及风力发电系统和光伏发电系统的相关运行数据，调控系统实时调整风力发电系统和光伏发电系统的出力，以匹配当前的供暖负荷需求；并调整供暖系统的运行参数，满足当前供暖需求；所述供暖系统包括给水泵、电极锅炉、热水蓄水罐、锅炉循环水泵、外网循环水泵、蓄热水泵、放热水泵、锅炉侧板式换热器和蓄热侧板式换热器；所述给水泵与所述电极锅炉相连，所述电极锅炉经过锅炉循环水泵与所述锅炉侧板式换热器相连，所述锅炉侧板式换热器分别经蓄热水泵和外网循环水泵与热水蓄水罐和用户侧相连，所述热水蓄水罐经放热水泵与蓄热侧板式换热器相连，所述蓄热侧板式换热器与所述外网循环水泵相连；所述给水泵、电极锅炉、锅炉循环水泵、外网循环水泵、蓄热水泵以及放热水泵均与所述调控系统相连；所述热水蓄水罐采用自然分层水蓄热技术，设置上下均匀分配布水器，以在热水蓄水罐中形成良好的温度场和流场；步骤S3具体包括如下内容，S31、所述风力发电系统和光伏发电系统将自身预测的下一时刻的发电量传输给调控系统，调控系统根据下一时刻所需供暖电量分配风力发电系统和光伏发电系统应当供给供暖系统的出力量，并将相应出力量分别反馈给风力发电系统和光伏发电系统，风力发电系统和光伏发电系统根据相应的出力量实现出力，满足供暖系统的用电量；步骤S31中，当太阳能资源好时，优先使用光伏发电系统，不足部分由风力发电系统补齐；当太阳能资源不好时，优先使用风力发电系统，不足部分由光伏发电系统补齐；当太阳能资源和风光资源都不好时，风力发电系统和光伏发电系统不足的部分由电网下电补齐；Em+Qt+1η＝Ew+Es+Eg其中，η为供暖系统的效率；Em为供暖系统辅机用电量；Qt+1为下一时刻的预测供暖负荷；Ew为风力发电系统的电能利用量；Es为光伏发电系统的电能利用量；Eg为电网下电量；S32、调控系统根据预测得到的下一时刻供暖负荷量，调整供暖系统的电极锅炉的功率的大小以及各水泵的流量大小，通过电极锅炉和各水泵运行状态配合调节供水流量和温度以满足下一时刻的供暖负荷需求；Qt+1＝MmediumCmediumt2-t1其中，Qt+1为下一时刻的预测供暖负荷；Mmedium为供水流量；Cmedium为供水比热容；t2为供水温度；t1为回水温度。

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