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申请/专利权人：南京邮电大学

摘要：本发明属于楼宇能源系统调度优化技术领域，公开了一种考虑FDI攻击检测的多类型智慧楼宇能源系统调度方法，根据历史电价数据和BiGRU模型得到预测电价，分别根据预测电价和接收的电价信息制定调度计划，通过对比两种电价及方案结果的相关性对FDI攻击进行检测，制定具有不同弹性的调度策略。在调度阶段考不同类型楼宇的运行特性，建立多类型楼宇电–碳联合交易模型，实现不同楼宇间电能和碳排放权共享；以碳排放和多主体经济最优为目标，采用带精英策略的遗传算法对模型进行求解。本发明通过弹性约束方法降低FDI攻击对楼宇调度的影响，并通过综合考虑多类型楼宇能源模型实现协调优化，对能源低碳利用、缓解能源危机具有重要意义。

主权项：1.一种考虑FDI攻击检测的多类型智慧楼宇能源系统调度方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、收集历史电价及智慧楼宇能源数据，基于获取的历史电价数据采用BiGRU模型进行预测，得到预测电价Kp；S2、分析工业楼宇、办公楼宇和居民楼宇三类智慧楼宇的用电特征并构建电-碳协同的楼宇能源系统模型；具体为：智慧楼宇采用热阻热容RC网络模型模拟建筑内部以及围护结构的热传递，RC网络模型假定热量传输稳定，通过热阻和热容实现热的传输和储蓄，制热区域的温度变化公式如下： ，其中，为墙壁温度，为墙壁温度随时间变化速度，为外界温度，和为区域温度及其随时间变化率，为阳光辐射热量随时间变化率，为建筑内部人及台灯的热量随时间变化率，为空调输出热量随时间变化率，是区域热容，为墙壁和屋顶热容，、以及代表建筑的物理热阻参数；同时，每栋智慧楼宇都配有光伏和风力发电设备，光伏发电表达式描述为： ，式中，为光伏阵列在t时刻的输出功率；为标准测试环境下光伏最大发电功率；为光伏组件受到的辐射强度；为标准环境下的额定辐射强度；为t时刻光伏发电组件的温度；为标准环境下的额定温度；n、k为光伏板数量和光伏发电的温度系数；风力发电表达式描述为： ，式中，为风机的输出功率；、为风机的切入和切出风速；、为风机的实际和额定风速；为风机的额定功率；不可控电负荷的表达式为： ，式中，、为照明和电源负载的功率密度，单位为Wm2；为不确定因素的负载利用率；为智慧楼宇楼层面积；建立电动汽车充放电需求模型： ，式中，为电动汽车日出行距离的概率分布，是均值，为方差，为对数函数；为指数函数，为电动汽车行驶里程数据；电动汽车电池荷电状态SOC表达式为： ，式中，和分别代表用户从家出发时和到达楼宇时的SOC值，为电动汽车的每公里能耗，D为用户家到楼宇的距离，为电能转换系数； ，式中，、电动汽车充放电效率；、为电动汽车的额定充放电功率；为判断电动汽车充放电的二元变量，取值为1时电动汽车充电，取值为0时电动汽车放电；为电池满电电量，为时间采样间隔；居民楼宇有生活热水需求，假设储水箱内水容量恒定，忽略热水储存中的热损失；根据热力学第二定律，储水箱中热水温度的计算公式为表达式为： ，式中，为t时段储水箱内储存热水的温度；、分别为t时段往储水箱内注入冷水的体积和温度；、分别为储水箱内储存热水的体积和水的比热容；为t时段热水负荷所需的热功率；为时间采样间隔；工业楼宇装有热电联产机组，其热出力的流动方式包括通过余热锅炉供给热负荷和通过引入有机朗肯循环进行余热发电，将二者联合以解耦，具体模型表示为： ，式中，为t时刻输入热电联产机组的天然气功率；和别为热电联产机组的电、热转换效率；和分别为输出的电、热功率；为热电比例；和分别为的最小、最大值；和分别为的爬坡率上限和下限值；引入有机朗肯循环后，模型表示为： ，式中，为CHP机组中循环余热回收的热功率；为余热锅炉输出的热功率；为余热回收的发电功率；为循环的电热转换效率；和分别为的最小、最大值；和分别为的爬坡率上限和下限值；模型目标函数为： ，式中，、和分别为工业楼宇、居民楼宇及办公楼宇的总成本，代表每一栋楼宇的成本，为碳排放惩罚系数，为第t时段内的碳排放量，为t时段的电价，为t时段的电量消耗，为天然气费用，为热功率费用，T为调度时间；S3、分别根据预测电价Kp和接收电价Kr制定调度策略，并计算各调度策略所需的总用电量Wp和Wr，然后计算Kp和Kr之间以及Wp和Wr之间的相关性；S4、根据相关性的大小及设定的阈值检测FDI攻击，并结合检测结果调整弹性约束范围，得到带弹性约束的楼宇能源系统调度模型；S5、采用带精英策略的改进非劣排序多目标遗传算法求解步骤S4得到的楼宇能源系统调度模型。

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