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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及一种基于多能互补能源枢纽的混合能源网络策略应用系统，包括：网络构建单元，数据采集单元，接口传输单元，数据存储单元，混合能源管理单元，综合效评估单元，策略应用单元，实效检测单元。通过多层架构实现综合能源系统参数规范分布，以便更好利用参数，减少存储器的数量，增加能源综合系统输入数据及参数的非线性处理，从而便于综合能源系统在实时运行过程应用更优的策略。

主权项：1.一种基于多能互补能源枢纽的混合能源网络策略应用系统，其特征在于，包括：网络构建单元，用于构建多能互补能源枢纽微能源网络；数据采集单元，用于采集所需的各项数据信息，所述各项数据包括所述多能互补能源枢纽微能源网络的能源输入数据和负荷输出数据；接口传输单元，用于配置与不同数据采集和传输所对应的接口类型；数据存储单元，用于接收和存储所采集的所述能源输入数据和负荷输出数据，并对数据进行预处理；混合能源管理单元，用于构建微能源网络神经网络模型，预测负荷需求所对应的各类能源输入的分配系数；综合能效评估单元，用于基于所述各类能源输入的分配系数以及采集的数据信息，进行计算和判断分析，预测微能源网络的综合能效等级，生成评估分析报告；策略应用单元，用于根据所述评估分析报告，制定混合能源输入调控策略，并将所述策略应用于所述多能互补能源枢纽微能源网络；实效检测单元，用于对所述混合能源输入调控策略进行实际效果检测；其中，训练构建模块，用于确定所述微能源网络各类能源输入分配系数，并结合所述神经网络模型训练数据样本，构建符合微能源网络环境的能源输入与负荷输出关系的微能源网络神经网络模型，具体包括：基础构建模块，用于构建基础深度双向长短记忆神经网络模型：堆叠多层双向长短记忆神经网络模型，形成深度双向长短记忆神经网络模型，得到深度双向长短记忆神经网络模型的基本公式： 其中，g，分别代表在神经网络第l层中，t时刻时，输入门、遗忘门、当前输入单元转态和输出门的输出值； 分别代表在神经网络第l层中，输入门、遗忘门、当前输入单元转态和输出门的权重矩阵； 分别代表在神经网络第l层中，输入门、遗忘门、当前输入单元状态和输出门的偏置项； 分别代表在神经网络第l层中，当前层隐藏层、前层隐藏层状态； 分别代表在神经网络第l层中，细胞元前层和当前层的状态；深度双向长短记忆神经网络中，第一层以特征数据为输入，其它每一层的输入是前一层的输出；所述特征数据包括电网输出功率、太阳能输出功率和沼气输出功率；式中，σ为激活函数，为神经网络第l层在t时刻输入的特征数据；前播构建模块，用于构建向前传播多层长短记忆神经网络模型： 后播构建模块，用于构建向后传播多层长短记忆神经网络模型: 其中，箭头→表示向前传播多层长短记忆神经网络，得到输出值箭头←表示向后传播多层长短记忆神经网络，得到输出值组合构建模块，用于将向前传播多层长短记忆神经网络模型与向后传播多层长短记忆神经网络模型的输出值和组合，构建最终的深度双向长短记忆神经网络模型，即微能源网络神经网络模型，得到输出结果： 其中，所述深度双向长短记忆神经网络模型输出st是负荷需求对应的各类能源输入的分配系数。

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