本發(fā)明涉及一種考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法。適用于建筑集群負(fù)荷管理領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，隨著我國(guó)可再生能源在電力系統(tǒng)中的滲透比例不斷升高以及電力市場(chǎng)化改革的不斷推進(jìn)，用能側(cè)終端用戶對(duì)于電力系統(tǒng)正常、可靠運(yùn)行的影響日益增加。作為用能側(cè)終端用戶的重要組成部分，建筑集群的負(fù)荷管理對(duì)于用能側(cè)釋放能源靈活性、減少運(yùn)行成本和降低碳排放量具有重要意義和價(jià)值，是電力系統(tǒng)需求側(cè)響應(yīng)的重要研究場(chǎng)景。

2、目前，本領(lǐng)域技術(shù)人員已針對(duì)建筑集群的負(fù)荷管理方法開(kāi)展了研究。例如，一種建筑集群需求側(cè)能量管理方法及系統(tǒng)（中國(guó)發(fā)明專利，公開(kāi)號(hào)：cn112465212a）建立了建筑集群的運(yùn)行成本模型，并采用q學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)了建筑集群需求側(cè)能量管理；一種建筑集群需求響應(yīng)協(xié)調(diào)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法及系統(tǒng)（中國(guó)發(fā)明專利，公開(kāi)號(hào)：cn119417083a）將各單體建筑的運(yùn)行成本目標(biāo)函數(shù)統(tǒng)一為整個(gè)建筑集群的總運(yùn)行成本目標(biāo)函數(shù)，并采用迭代尋優(yōu)算法實(shí)現(xiàn)建筑負(fù)荷管理；一種虛擬電廠用戶群響應(yīng)調(diào)峰目標(biāo)的負(fù)荷管理方法（中國(guó)發(fā)明專利，公開(kāi)號(hào)：cn118096429a）建立了建筑負(fù)荷的需求側(cè)響應(yīng)曲線，并采用網(wǎng)格搜索法確定各建筑用戶的最優(yōu)負(fù)荷調(diào)節(jié)量。

3、現(xiàn)有研究結(jié)果均表明，建筑集群的負(fù)荷管理能夠有效提高用能側(cè)的能源靈活性和對(duì)電力系統(tǒng)調(diào)峰的響應(yīng)能力。但是，現(xiàn)有研究尚存在以下不足：其一，沒(méi)有考慮建筑集群負(fù)荷管理過(guò)程中對(duì)于各建筑用戶隱私信息的保護(hù)，建筑用戶參數(shù)等信息可能在尋優(yōu)過(guò)程中被第三方竊取導(dǎo)致自身利益受損；其二，現(xiàn)有負(fù)荷管理方法大多以最小化建筑集群的總運(yùn)行成本為優(yōu)化目標(biāo)，優(yōu)化目標(biāo)形式較為單一，缺乏對(duì)于總運(yùn)行成本、二氧化碳排放和用能舒適度等多類指標(biāo)的綜合考量；其三，現(xiàn)有方法的尋優(yōu)效率較低，難以在較快時(shí)間內(nèi)計(jì)算出最優(yōu)的負(fù)荷管理策略。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題是：針對(duì)上述存在的問(wèn)題，提供一種考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法。

2、本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法，包括：

3、s1、建立建筑集群負(fù)荷管理的多目標(biāo)優(yōu)化模型，優(yōu)化目標(biāo)包括系統(tǒng)總運(yùn)行成本、二氧化碳排放和用能舒適度；

4、其中，系統(tǒng)總運(yùn)行成本基于各時(shí)刻建筑集群總用能負(fù)荷確定，二氧化碳排放基于各時(shí)刻建筑集群的總用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷確定，用能舒適度基于各時(shí)刻各建筑的用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷確定；

5、s2、基于交替方向乘子算法，將多目標(biāo)優(yōu)化模型分解為負(fù)荷聚合商的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型和若干針對(duì)各建筑的個(gè)體優(yōu)化模型；

6、所述協(xié)調(diào)優(yōu)化模型包含各時(shí)刻建筑集群的總用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷；各建筑的個(gè)體優(yōu)化模型包含該建筑各時(shí)刻的用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷；

7、s3、采用基于自適應(yīng)更新的交替方向乘子算法對(duì)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型以及各個(gè)體優(yōu)化模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，計(jì)算得到各建筑的最優(yōu)負(fù)荷調(diào)度結(jié)果；

8、其中，各個(gè)體優(yōu)化模型由對(duì)應(yīng)建筑用戶對(duì)建筑的用能負(fù)荷進(jìn)行迭代尋優(yōu)，協(xié)調(diào)優(yōu)化模型由負(fù)荷聚合商對(duì)建筑集群的總用能負(fù)荷進(jìn)行迭代尋優(yōu)；

9、各時(shí)刻各建筑的基準(zhǔn)用能負(fù)荷由各建筑用戶基于該建筑的歷史用能負(fù)荷擬合獲得；各時(shí)刻建筑集群的基準(zhǔn)用能負(fù)荷由負(fù)荷聚合商基于該建筑集群的歷史用能負(fù)荷擬合獲得；

10、s4、各建筑根據(jù)最優(yōu)負(fù)荷調(diào)度結(jié)果進(jìn)行負(fù)荷管理。

11、所述多目標(biāo)優(yōu)化模型，包括：

12、；

13、；

14、；

15、其中，為總優(yōu)化時(shí)長(zhǎng)，為建筑集群中的建筑數(shù)量，為時(shí)刻的電價(jià)，為時(shí)刻建筑集群的總用能負(fù)荷，為時(shí)刻的碳排放因子，為建筑用戶的用能舒適性系數(shù)，為時(shí)刻建筑的用能負(fù)荷，、、為權(quán)重系數(shù)，和分別為時(shí)刻建筑集群和建筑的基準(zhǔn)用能負(fù)荷，為建筑用戶允許負(fù)荷調(diào)節(jié)的上限值。

16、所述負(fù)荷聚合商的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，包括：

17、；

18、其中，為待尋優(yōu)的建筑聚合商總用能負(fù)荷向量，為第輪迭代中建筑的最優(yōu)用能負(fù)荷結(jié)果，為第輪迭代中的拉格朗日乘子向量，為第輪迭代的搜索步長(zhǎng)，為2-范數(shù)計(jì)算符。

19、所述各建筑的個(gè)體優(yōu)化模型，包括：

20、；

21、；

22、；

23、其中，為待尋優(yōu)的建筑的用能負(fù)荷向量，為第輪迭代中建筑聚合商的最優(yōu)總負(fù)荷結(jié)果，為第輪迭代中其他建筑的最優(yōu)用能負(fù)荷結(jié)果。

24、所述采用基于自適應(yīng)更新的交替方向乘子算法對(duì)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型以及各個(gè)體優(yōu)化模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，計(jì)算得到各建筑的最優(yōu)負(fù)荷調(diào)度結(jié)果，包括：

25、s3-1、設(shè)置最大迭代次數(shù)和初始搜索步長(zhǎng)，初始化迭代計(jì)數(shù)器，初始化建筑集群總用能負(fù)荷、建筑用能負(fù)荷以及拉格朗日乘子；

26、s3-2、各建筑用戶分別并行求解自身的個(gè)體優(yōu)化模型，計(jì)算得到本輪迭代的最優(yōu)結(jié)果，并將計(jì)算結(jié)果發(fā)送至負(fù)荷聚合商；

27、s3-3、負(fù)荷聚合商求解協(xié)調(diào)優(yōu)化模型，計(jì)算得到本輪迭代的最優(yōu)結(jié)果；

28、s3-4、基于個(gè)體優(yōu)化模型的本輪迭代的最優(yōu)結(jié)果和協(xié)調(diào)優(yōu)化模型本輪迭代的最優(yōu)結(jié)果，對(duì)迭代過(guò)程是否收斂進(jìn)行判斷，若收斂或當(dāng)前迭代次數(shù)已達(dá)到最大迭代次數(shù)，進(jìn)入步驟s3-6；否則，進(jìn)入步驟s3-5；

29、s3-5：負(fù)荷聚合商更新拉格朗日乘子，之后，返回步驟s3-2；

30、s3-6：輸出各建筑的用能負(fù)荷結(jié)果作為最優(yōu)負(fù)荷調(diào)度結(jié)果。

31、所述基于個(gè)體優(yōu)化模型的本輪迭代的最優(yōu)結(jié)果和協(xié)調(diào)優(yōu)化模型本輪迭代的最優(yōu)結(jié)果，對(duì)迭代過(guò)程是否收斂進(jìn)行判斷，包括：

32、；

33、；

34、其中，和為判斷收斂的閾值。

35、所述負(fù)荷聚合商更新拉格朗日乘子，包括：

36、；

37、其中，為k+1輪迭代的搜索步長(zhǎng)；

38、；

39、其中，、和為預(yù)設(shè)參數(shù)。

40、一種考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理裝置，包括：

41、模型建立模塊，用于建立建筑集群負(fù)荷管理的多目標(biāo)優(yōu)化模型，優(yōu)化目標(biāo)包括系統(tǒng)總運(yùn)行成本、二氧化碳排放和用能舒適度；

42、其中，系統(tǒng)總運(yùn)行成本基于各時(shí)刻建筑集群總用能負(fù)荷確定，二氧化碳排放基于各時(shí)刻建筑集群的總用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷確定，用能舒適度基于各時(shí)刻各建筑的用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷確定；

43、模型分解模塊，用于基于交替方向乘子算法，將多目標(biāo)優(yōu)化模型分解為負(fù)荷聚合商的協(xié)調(diào)優(yōu)化模型和若干針對(duì)各建筑的個(gè)體優(yōu)化模型；

44、所述協(xié)調(diào)優(yōu)化模型包含各時(shí)刻建筑集群的總用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷；各建筑的個(gè)體優(yōu)化模型包含該建筑各時(shí)刻的用能負(fù)荷和基準(zhǔn)用能負(fù)荷；

45、迭代尋優(yōu)模塊，用于采用基于自適應(yīng)更新的交替方向乘子算法對(duì)協(xié)調(diào)優(yōu)化模型以及各個(gè)體優(yōu)化模型進(jìn)行迭代尋優(yōu)，計(jì)算得到各建筑的最優(yōu)負(fù)荷調(diào)度結(jié)果；

46、其中，各個(gè)體優(yōu)化模型由對(duì)應(yīng)建筑用戶對(duì)建筑的用能負(fù)荷進(jìn)行迭代尋優(yōu)，協(xié)調(diào)優(yōu)化模型由負(fù)荷聚合商對(duì)建筑集群的總用能負(fù)荷進(jìn)行迭代尋優(yōu)；

47、各時(shí)刻各建筑的基準(zhǔn)用能負(fù)荷由各建筑用戶基于該建筑的歷史用能負(fù)荷擬合獲得；各時(shí)刻建筑集群的基準(zhǔn)用能負(fù)荷由負(fù)荷聚合商基于該建筑集群的歷史用能負(fù)荷擬合獲得。

48、一種存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有能擺處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法的步驟。

49、一種建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理設(shè)備，具有存儲(chǔ)器和處理器，存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有能擺處理器執(zhí)行的計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法的步驟。

50、本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明提出基于自適應(yīng)更新的交替方向乘子算法對(duì)上述多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行尋優(yōu)求解，一方面能夠通過(guò)分布式尋優(yōu)的方式有效避免用戶信息被第三方竊取而泄露，另一方面能夠通過(guò)自適應(yīng)更新機(jī)制顯著提升算法的尋優(yōu)效率。

51、本發(fā)明所提出的考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法建立了建筑集群負(fù)荷管理的多目標(biāo)優(yōu)化模型，能夠同時(shí)考慮系統(tǒng)總運(yùn)行成本、二氧化碳排放和用能舒適度多類評(píng)價(jià)指標(biāo)，允許決策者根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的特性制訂因地制宜的負(fù)荷管理策略。

52、本發(fā)明所提出的考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法通過(guò)交替方向乘子算法實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷管理模型的分布式尋優(yōu)求解，建筑用戶自行進(jìn)行個(gè)體優(yōu)化模型尋優(yōu)，無(wú)需向負(fù)荷聚合商上傳關(guān)鍵的參數(shù)信息，從而有效保護(hù)建筑集群負(fù)荷管理過(guò)程中各建筑用戶的信息隱私。

53、本發(fā)明所提出的考慮隱私保護(hù)的建筑集群負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化管理方法采用自適應(yīng)步長(zhǎng)更新機(jī)制實(shí)現(xiàn)了分布式求解過(guò)程的高效尋優(yōu)，能夠根據(jù)實(shí)際迭代的進(jìn)程對(duì)搜索步長(zhǎng)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整和更新，從而有效提高了最優(yōu)負(fù)荷管理策略的計(jì)算效率。