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摘要：本发明公开了一种面向沙漠地区的综合能源系统容量配置方法，首先利用CNN‑LSTM‑Attention模型对风电和光伏的出力以及用户负荷功率进行预测。然后针对风力发电、光伏发电等电源输出功率的随机性与波动性问题，构建制氢‑储氢‑发电一体化的储能装置，用来缓解微电网的功率波动。之后分别构建综合能源系统各组成部分的经济模型，进而建立综合能源系统各组成部分的收益目标函数，最后以收益最大化为优化目标利用花斑翠鸟优化算法PKO进行迭代寻优求解。本发明方法能够在充分满足给定区域的电力需求的同时有效减少风能和太阳能的局部弃风弃光，实现资源的有效利用。

主权项：1.一种面向沙漠地区的综合能源系统容量配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取气象数据、风电机组的历史发电数据、光伏装置的历史发电数据、用户负荷数据，气象数据包括风速、光照强度、温度、湿度；并对其进行数据清洗处理；步骤S2：建立CNN-LSTM-Attention模型：CNN-LSTM-Attention模型包括顺次连接的CNN层、LSTM层、Attention层、全连接层；CNN层为卷积神经网络，用于提取特征序列，并对特征序列进行数据降维处理，得到降维特征序列，LSTM层为长短期记忆神经网络使用降维特征序列训练，其输出由Attention层采用注意力机制计算后输入全连接层，全连接层输出风电机组的发电预测功率、光伏装置的发电预测功率、用户负荷的预测功率；步骤S3：建立综合能源系统容量优化配置模型： 式中：ω为综合能源系统的收益函数；，,,,,,分别为综合能源系统的售电收益、政府补贴、购电成本、弃风弃光惩罚费用、负荷中断补偿费用、年平均投资安装成本、年平均维护保养成本；年平均投资安装成本为： 式中:表示制氢-储氢-发电一体化储能装置的年平均投资成本，,,分别表示燃料电池、储氢罐和电解池的年平均投资成本；,,,,分别为综合能源系统中风机、光伏装置、燃料电池、储氢罐和电解池的个数；,,分别为风机、光伏装置、燃料电池的装机容量；为储氢罐的容量；为电解池能够产生的最大氢气量；，,,,分别为综合能源系统中光伏装置、风机、燃料电池、储氢罐和电解池的单位造价；m是折旧率；r是使用年限；年平均维护保养成本为： 式中：,,,,分别为综合能源系统中风机、光伏装置、燃料电池、储氢罐和电解池的单位容量的维护保养成本；综合能源系统的售电收益求解过程：首先计算综合能源系统在时间的最大消纳功率； 式中:是步骤S2得到的在时间的用户负荷的预测功率；是电力传输线的最大传输功率；是在时间的单个电解池的最大电解功率；然后计算在时间综合能源系统的盈余功率: 式中:是步骤S2得到的在时间的风电机组的预测发电功率；是步骤S2得到的在时间的光伏装置的预测发电功率；为在时间的综合能源系统的售电功率；最后计算售电收益: 式中：为调度周期；为售电电价；Δt为时间间隔；综合能源系统的购电成本的求解过程： 式中：为在时间计算出的等效负荷功率；为在时间的综合能源系统的购电量；为购电电价；是在时间单个燃料电池的最大发电功率；综合能源系统的的弃风弃光惩罚费用的模型： 式中：表示时间综合能源系统丢弃的发电功率；表示在时间的综合能源系统弃风弃光惩罚费用；为惩罚因子；综合能源系统的负荷中断补偿费用的模型： 式中：为在时间用户总负荷中断功率；为在时间综合能源系统支付的中断补偿费用；为补偿因子；综合能源系统的政府的补贴费用的模型： 式中：为政府给予综合能源系统的发电补贴电价；步骤S4：采用花斑翠鸟优化算法寻优求解综合能源系统的收益函数最大值，获得综合能源系统容量配置的最优参数。

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