(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 202210897258.0 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 西安思安云创科技有限公司 地址 710065 陕西省西安市高新区丈 八一 路2号SOHO同盟B座 4层404室 (72)发明人 景晨英　乔匡华　邢敬创　邢至珏　 王丽　 (74)专利代理 机构 西安维赛恩专利代理事务所 (普通合伙) 61257 专利代理师 李明全 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 50/06(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 10/04(2012.01)G06N 3/00(2006.01) H02J 3/00(2006.01) G06F 111/06(2020.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 111/04(2020.01) (54)发明名称 一种分布式能源系统协同优化方法 (57)摘要 本发明公开了一种分布式能源系统协同优 化方法， 获取目标时间段的冷热电负荷以及分布 式能源系统中各个 设备的运行参数极值； 以运行 总成本最低为目标， 建立分布式能源系统的目标 函数； 采用布谷鸟搜索算法求解目标函数， 得到 目标时间段内分布式能源系统各个设备的运行 参数； 其中， 布谷鸟搜索算法中迭代步长为变化 量； 本发明根据分布式能源系统在目标时间段的 冷热电负荷构建目标函数， 并采用布谷鸟搜索算 法对其进行求解， 且由于在运行参数更新时迭代 步长设为变化量， 可 以算法更快的收敛， 且得到 各个设备的运行参数的精度得以提升， 降低了系 统的运行成本 。 权利要求书2页 说明书10页 附图1页 CN 115248979 A 2022.10.28 CN 115248979 A 1.一种分布式能源系统协同优化方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取目标时间段的冷热电负荷以及分布式能源系统中各个设备的运行参数极值； 以运行总成本最低为目标， 建立分布式能源系统的目标函数； 其中， 所述目标函数以目 标时间段的冷热电负荷、 分布式能源系统的能量平衡和分布式能源系统中各个设备的运行 参数极值 为约束条件； 采用布谷鸟搜索算法求解所述目标函数， 得到所述目标时间段内所述分布式能源系统 各个设备的运行参数； 其中， 所述布谷鸟搜索算法中迭代步长为变化 量。 2.如权利要求1所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 采用布谷鸟搜 索算法求 解所述目标函数包括： 采用自适应步长的Levy飞行更新方法、 CS ‑current更新方法、 CS ‑best更新方法或CS ‑ rand更新方法更新所述 运行参数。 3.如权利要求2所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 采用布谷鸟搜 索算法求 解所述目标函数包括： 根据布谷鸟搜索算法在每次迭代计算时生成的第一随机数r选择运行参数 更新方法； 当 时， 根据调和策略一选择运行参数更新方法， 否则， 根据调和策略二选择运 行参数更新方法； 其中， m为当前迭代次数， G为 最大迭代次数。 4.如权利要求3所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 所述调和策略 一为： 当r＜k1， 使用自适应步长的Levy飞行更新方法； 否则， 选择CS ‑current更新方法； 其中， k1为第一调和因子 。 5.如权利要求4所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 所述调和策略 二为： 当r＜k2时， 使用自适应步长的Levy飞行 更新方法； k2为第二调和因子； 当k2≤r＜k1时， 使用CS ‑best更新方法， 当r＜k2时， 使用CS ‑rand更新方法。 6.如权利要求2 ‑4任一所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 运行参 数更新之后还 包括： 获取布谷鸟搜索算法在每次迭代计算时生成的第二随机数R； 当R＞Pa时， 再次更新 运行参数； 其中， Pa为布谷鸟搜索算法中的发现概 率。 7.如权利要求6所述的一种分布 式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 当R≤Pa时， 保 持更新的运行参数不变。 8.如权利要求1或7所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 所述目标 函数为： minCsum＝Cpurel+Cpurgas+Cenv， 其中， Csum为分布式能源系统的运行总成本， Cpurel为分布式能源系统的购电费用， Cpurgas 为分布式能源系统的购气费用， Cenv为分布式能源系统的环境成本 。 9.如权利要求8所述的一种分布式能源系统协同优化方法， 其特征在于， 所述环境成本 计算方法为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115248979 A 2其中， t为目标时间段， ρ 为供热性能系数， 为CO2单位环境成本， 为SO2单位环境 成本， 为NOX单位环境成本， X＝1或2， 为目标时间段t内分布式能源系统中 设备功率为P(t)时的CO2排放量， 为目标时间段t内分布式能源系统中设备功 率 为P(t)时的SO2排放量， 为目标时间段t内分布式能源系统中设备功率为P(t) 时的NOX排放量。 10.一种分布式能源系统协同优化装置， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中 并可在所述处理器上运行 的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时 实现如权利要求1 ‑9任一项所述的一种分布式能源系统协同优化方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115248979 A 3