給復(fù)雜能源系統(tǒng)安裝“智慧大腦”

　　與常規(guī)能源系統(tǒng)各類能源獨(dú)立運(yùn)行相比，綜合多能源系統(tǒng)中氣、電、冷、熱、蓄、新能源等協(xié)調(diào)互濟(jì)，梯級(jí)應(yīng)用，其復(fù)雜性遠(yuǎn)高于常規(guī)能源系統(tǒng)。多能協(xié)同系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)與優(yōu)化調(diào)度也是目前公認(rèn)的難題。

　　近日，湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院教授段斌、譚貌和蘇永新的團(tuán)隊(duì)在攻克上述難題時(shí)取得多項(xiàng)研究進(jìn)展，主要成果已發(fā)表于《IEEE電力系統(tǒng)匯刊》和《應(yīng)用能源》期刊。

　　深度學(xué)習(xí)提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度

　　在我國(guó)，大型電力用戶一旦用電負(fù)荷超過(guò)一定閾值，結(jié)算周期內(nèi)就需要按峰值功率承擔(dān)常規(guī)電度電費(fèi)以外的一筆高額需量電費(fèi)。大型鋼鐵企業(yè)華菱湘鋼為此犯了難。

　　“他們希望能夠把用電負(fù)荷平滑下來(lái)。”譚貌告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》，華菱湘鋼能源系統(tǒng)是一個(gè)典型的區(qū)域性綜合能源系統(tǒng)，能耗巨大，每年外購(gòu)電力超十億元。“這就需要對(duì)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)，其精度對(duì)企業(yè)用能成本有重要影響。”

　　據(jù)譚貌介紹，之前企業(yè)的預(yù)測(cè)工作主要通過(guò)外購(gòu)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。然而，外購(gòu)系統(tǒng)僅提供黑盒服務(wù)，通過(guò)企業(yè)數(shù)據(jù)自我學(xué)習(xí)的功能并不完善，企業(yè)也不能自己調(diào)整軟件的模型。而鋼鐵市場(chǎng)和生產(chǎn)模式都在不斷變化，長(zhǎng)此以往，模型對(duì)負(fù)荷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度就會(huì)降低。

　　“這也給我們自己設(shè)計(jì)一套負(fù)荷預(yù)測(cè)和控制系統(tǒng)提供了契機(jī)。”譚貌說(shuō)。目前電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)主流方法通常存在特征提取困難和數(shù)據(jù)重建過(guò)程復(fù)雜、網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜度高等問(wèn)題。而基于深度學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測(cè)表現(xiàn)出很大潛力，其預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性更高，并能處理復(fù)雜問(wèn)題。

　　“我們?cè)谄髽I(yè)現(xiàn)有需量負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，研發(fā)了超短期需量負(fù)荷預(yù)測(cè)與控制系統(tǒng)。”譚貌介紹，以前的一些負(fù)荷預(yù)測(cè)評(píng)估只使用模擬數(shù)據(jù)集，而沒(méi)有真實(shí)數(shù)據(jù)，結(jié)果不可靠。而他們的工作和應(yīng)用廣泛結(jié)合，提出的模型經(jīng)大批工業(yè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，最大可能地避免了樣本選擇性誤差。

　　“最終結(jié)果表明，我們所提出的方法精度和穩(wěn)定性均超當(dāng)前主流先進(jìn)的時(shí)序預(yù)測(cè)方法，特別是在解決工廠場(chǎng)景問(wèn)題中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。”譚貌說(shuō)，“2019年5月啟動(dòng)試點(diǎn)應(yīng)用，3臺(tái)鋼包爐參與調(diào)控，峰值負(fù)荷預(yù)測(cè)誤差均小于3%，試用期每個(gè)月可節(jié)省需量電費(fèi)約130萬(wàn)元。”

　　需求響應(yīng)策略促進(jìn)家庭節(jié)支

　　在此次發(fā)表的另一項(xiàng)工作中，該團(tuán)隊(duì)還嘗試將需求響應(yīng)策略作為分布式家庭能源調(diào)度的一種解決方案。

　　蘇永新告訴記者，分布式能源系統(tǒng)數(shù)量龐大，不確定性是其顯著特征之一，即用戶的耗能習(xí)慣、氣溫、水溫、家庭新能源發(fā)電不同。而他們的工作主要就是應(yīng)對(duì)不確定性。

　　此前，系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化策略主要是兩類，一是魯棒優(yōu)化，即為了安全性，按最壞的外部條件調(diào)度系統(tǒng)，但最壞的情況總是很少發(fā)生，系統(tǒng)總按最壞的情況運(yùn)行，導(dǎo)致運(yùn)行成本過(guò)高；二是隨機(jī)優(yōu)化，即把系統(tǒng)的不確定性分成幾種典型情況，優(yōu)化每種典型情況下系統(tǒng)的運(yùn)行方案。該方法最大的挑戰(zhàn)是，若事先沒(méi)有預(yù)計(jì)、沒(méi)有處理的壞工況來(lái)臨，就可能拉升能源支出。

　　“而需求響應(yīng)策略可以解決上述兩種策略的不足。”蘇永新說(shuō)。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)和5G技術(shù)，電力系統(tǒng)可以廣泛、高效地采集需求信號(hào)，利用預(yù)測(cè)信息和真實(shí)的電力價(jià)格信號(hào)形成用能方案。這種需求響應(yīng)策略簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、生命力強(qiáng)，能夠在不損失系統(tǒng)安全性的條件下，降低系統(tǒng)運(yùn)行成本。

　　針對(duì)需求響應(yīng)優(yōu)化策略，蘇永新向記者描繪出一幅頗具未來(lái)感的綠色節(jié)能生活場(chǎng)景——先用手機(jī)App查一下現(xiàn)在各項(xiàng)能源的價(jià)格，調(diào)度程序結(jié)合用戶舒適度和價(jià)格因素，自動(dòng)決定洗衣、做飯的時(shí)間及空調(diào)在每個(gè)時(shí)刻的功率。

　　應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)

　　當(dāng)前，我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)性問(wèn)題突出。隨著能源轉(zhuǎn)型的提速和電力體制改革的不斷深入，能源、網(wǎng)絡(luò)、用戶三者之間的關(guān)系變得越來(lái)越緊密。

　　蘇永新說(shuō)，綜合能源服務(wù)將打破不同能源品種單獨(dú)規(guī)劃、單獨(dú)設(shè)計(jì)、單獨(dú)運(yùn)行的傳統(tǒng)模式，實(shí)現(xiàn)橫向“電熱冷氣水”能源多品種之間、縱向“源網(wǎng)荷儲(chǔ)用”能源多供應(yīng)環(huán)節(jié)之間的協(xié)同以及生產(chǎn)側(cè)和消費(fèi)側(cè)的互動(dòng)，從而提高能源效率并緩解能源環(huán)境問(wèn)題。

　　目前，綜合能源系統(tǒng)已成為當(dāng)前國(guó)際能源領(lǐng)域重要戰(zhàn)略研究方向和國(guó)家能源戰(zhàn)略重大發(fā)展需求。但譚貌坦言，其在應(yīng)用中還面臨一些挑戰(zhàn)，如內(nèi)部、外部各種因素的變化導(dǎo)致不同周期數(shù)據(jù)特征有所差異，單一固定模型的性能隨著時(shí)間推移容易退化，復(fù)合預(yù)測(cè)模型的在線學(xué)習(xí)和動(dòng)態(tài)集成問(wèn)題變得迫切。

　　譚貌認(rèn)為，精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)是能源系統(tǒng)智能運(yùn)行的重要基礎(chǔ)，但考慮多種能源種類后，能源網(wǎng)絡(luò)更加復(fù)雜，用戶更加龐大，涉及的不確定因素進(jìn)一步增加，對(duì)預(yù)測(cè)形成很大挑戰(zhàn)。

　　而對(duì)于系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度而言，蘇永新說(shuō)，現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的多能源系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、運(yùn)行策略相對(duì)固定，對(duì)真實(shí)系統(tǒng)的改造和調(diào)整涉及現(xiàn)實(shí)成本問(wèn)題，所以有些新穎的、前沿的構(gòu)想只能通過(guò)仿真優(yōu)化的手段實(shí)現(xiàn)，如何融合或者打通仿真與現(xiàn)實(shí)之間的界限還有較大的挑戰(zhàn)。

　　蘇永新說(shuō)，他們下一步工作將圍繞分布式綜合能源系統(tǒng)自治管理與優(yōu)化展開(kāi)。研究即插即用、自動(dòng)趨優(yōu)的智能優(yōu)化策略，對(duì)需求響應(yīng)政策落地、社會(huì)節(jié)能減排具有重要意義。（■本報(bào)見(jiàn)習(xí)記者 池涵）