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申请/专利权人：国网黑龙江省电力有限公司哈尔滨供电公司;哈尔滨工业大学;北京清大科越股份有限公司

摘要：本发明公开了一种服务上级电网需求的智慧能源系统多维调度方法，属于电力系统领域，首先构建计及容量价格的智慧能源系统多维市场调度模型，以调度成本最小为目标函数，以电力偏差和碳排放偏差为约束条件；然后，构建基于元学习的智慧能源系统诱导调度模型，提升调度的有效性；进一步，制定类比发电机煤耗特性的负荷侧资源响应特性曲线，给智慧能源系统调度负荷侧资源提供调度依据；最后，构建服务上级电网需求的智慧能源系统多维调度模型，进行功率、低碳、清洁等多维调度，服务上级电网功率调度需求、碳排放调度需求、污染物排放调度需求。本发明可实现对智慧能源系统的多维调度，满足上级电网经济、低碳、清洁等多维调度需求，提升系统的调节能力和调度灵活性。

主权项：1.一种服务上级电网需求的智慧能源系统多维调度方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、构建计及容量价格的智慧能源系统多维市场调度模型：以智慧能源系统调度成本最小为目标函数，包括电力市场出清成本、碳交易市场出清成本、实际电力运行与出清偏差成本、实际碳排放与出清偏差成本、电力容量成本、碳容量成本，以智慧能源系统电力偏差和碳排放偏差为约束条件，实现智慧能源系统电力调度与碳调度的多维市场调度，降低智慧能源系统的运行成本，降低碳排放；步骤二、构建基于元学习的智慧能源系统诱导调度模型，向智慧能源系统中不同用户下发不同的激励，诱导用户参与电网调度，各用户根据激励决定响应电网功率和容量，使得调度中心掌握智慧能源系统在不同激励下的实际响应能力：包括功率、碳排放和污染物排放；所述的基于元学习的智慧能源系统诱导调度模型包括任务特征提取器、元学习器、任务适应器和模型预测器，通过对不同负荷侧资源激励与响应功率的训练，构建元学习模型，准确预测出不同用户在不同激励诱导下的功率、碳排放和污染物排放的响应预测函数，为智慧能源系统调度提供支撑；步骤三、制定类比发电机煤耗特性的负荷侧资源响应特性曲线：基于元学习的智慧能源系统诱导调度方法给出的功率、碳排放、污染物排放响应预测函数，构建基于类比发电机煤耗特性的负荷侧资源响应特性曲线，给智慧能源系统调度负荷侧资源提供调度依据，优先调度单位激励下响应功率大、响应碳排放量小、响应污染物排放量小的用户；步骤四、构建服务上级电网需求的智慧能源系统多维调度模型：以智慧能源系统总激励最小、总功率偏差最小、总碳排放偏差最小、总污染物排放最小为目标函数，以总激励成本约束、总功率偏差约束、总碳排放偏差约束、总污染物排放约束为约束条件；通过设置不同的调度因子，有侧重的进行不同维度的调度，进而实现对智慧能源系统的多维度调度。

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