一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统及方法

1.本发明涉及云计算技术领域，具体涉及一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统及方法。


背景技术：

2.传统厂房使用传统能源产生的电能,运行费用极高,无论是否需要,厂房车间每天基本需保持二十四小时供电，且不能根据厂房车间用电量大小进行能源的智能调控；由于能源供应较为单一，清洁能源利用率较低，厂房碳排放量会比较高。
3.现阶段迫切需要一种智能厂房能源调度系统，对厂房能源供应进行最优运行模式调控，提高厂房能源利用率，降低一次能源的消耗，减少碳排放，降低厂房运行经济成本。


技术实现要素：

4.发明目的：本发明的目的是提供一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统及方法，解决现阶段工厂企业车间耗能及碳排放量过于大的问题。
5.技术方案：本发明所述的一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统，包括：厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块、孪生数据服务平台模块、云平台模块；厂房能源调度系统物理空间模块用于将实体数据传输给孪生数据服务平台模块和接收来自厂房能源调度系统数字空间模块的仿真数据；厂房能源调度系统数字空间模块用于通过无线网络接收厂房能源调度系统物理空间模块发送的数据并进行数据映射；孪生数据服务平台模块主要用于收集厂房能源调度系统物理空间模块和厂房能源调度系统数字空间模块数据信息、将数据处理对应结果发送给云平台、厂房能源调度系统物理空间模块和厂房能源调度系统数字空间模块；云平台模块用于对厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块和孪生数据服务平台数据进行整体收集并通过大量数据处理和计算。
6.进一步的，各模块之间的连接关系设置为：厂房能源调度系统物理空间模块与厂房能源调度系统数字空间模块连接；孪生数据服务平台模块分别与厂房能源调度系统数字空间模块、厂房能源调度系统物理空间模块连接；孪生数据服务平台模块与云平台模块连接。
7.本发明所述的一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度方法，利用改进后的鱼优化算法计算厂房能源最优供给策略，包括以下步骤：
8.(1)建立目标函数；
9.(2)初始化鱼种群位置、最大迭代次数及种群数量，计算自适应惯性权值；
10.(3)基于旗鱼优化算法的精英策略，对旗鱼优化算法公式进行改进，计算随机生成的能源供给策略；
11.(4)计算局部最优解；
12.(5)利用鲸鱼算法更新局部最优解；
13.(6)计算全局最优解即厂房能源最优供给策略。
14.进一步的，所述步骤(1)具体为：
[0015][0016]
c＝βp
grid
[0017]
o＝min(qeef
grid,om
)+min(βp
grid
)
[0018]
其中，为分产系统电力co2排放量，qe为厂房系统全年总供电量，ef
grid,om
为电网基准线co2排放因子，c
min
为经济成本，β为分布式电价，p
grid
为厂房车间整体用电量。
[0019]
进一步的，所述步骤(2)初始化鱼种群位置的计算公式如下：
[0020]
oi＝lb+rand
×
(ub-lb)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0021]
其中，oi为个体i的位置，即初始化生成的任一系统策略；lb和ub是搜索空间的下界和上界，rand为0到1之间的随机数；
[0022]
在鱼的位置更新中加入一个随迭代次数变化的惯性权重w，根据鱼优化算法中更新次数的变化，选用迭代次数t构成的自适应惯性权值如下：
[0023][0024]
其中，惯性权值w表示一种在[0,1]之间非线性变化的属性。
[0025]
进一步的，所述步骤(3)具体为：
[0026][0027]
其中，t为当前迭代次数，为当前最优鱼个体，即当前得到的局部最优供给策略，为当前随机鱼个体，即随机生成的能源供给策略。
[0028]
进一步的，所述步骤(4)具体为：根据上一代鱼的位置与当前宿主的位置，在宿主周围进行小范围移动，判断是否更换宿主，计算公式如下：
[0029][0030]
其中，o
att
是鱼的一次试探性移动，o
pre
表示上一代鱼的位置，即上次搜索中，局部最优供给策略，randn为0到1之间正态分布的随机数；
[0031]
经过小范围移动之后，鱼判断是否更换宿主，计算公式如下：
[0032][0033]
若更换，计算公式如下：
[0034]
h(i)＝round(rand)
[0035]
其中，h(i)决定鱼寄生的宿主，初始值为0或1；若h(i)等于0，则吸附鲸鱼，若h(i)等于1，则吸附旗鱼；round为四舍五入的函数；和f(o
att
)分别为与o
att
的适应度值。
[0036]
进一步的，所述步骤(5)具体为：
[0037]
[0038][0039]
k＝rand
×
(a-1)+1
[0040][0041]
其中，d表示更新前最优位置与当前位置之间的距离，k为-1到1之间的随机数，a在迭代中会在[-2,1]之间线性递减，t为最大迭代次数。
[0042]
进一步的，所述步骤(6)具体为：
[0043][0044][0045]
b＝2
×v×
rand-v
[0046][0047]
其中，a为鱼移动的距离，其与鱼和宿主体积有关，鱼因子c为限制鱼的位置，其值为0.1，b为模拟宿主的体积，v为模拟鱼的体积，o
best
即迭代结果中厂房能源最优供给策略。
[0048]
本发明所述的一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项上述一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度方法中的步骤。
[0049]
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下显著优点：结合数字孪生系统，将实体工业厂房车间及生产线进行数字化精准模拟，实现精准调控；通过优化后的鱼算法对系统能源供给策略进行优化，达到系统供给策略最优，有效降低工厂车间碳排放量。
附图说明
[0050]
图1为本发明的系统结构示意图；
[0051]
图2为本发明的鱼算法流程图；
[0052]
图3为本发明的碳排放量对比图。
具体实施方式
[0053]
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
[0054]
如图1所示，本发明实施例提供一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统，包括：厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块、孪生数据服务平台模块、云平台模块；厂房能源调度系统物理空间模块用于将实体数据传输给孪生数据服务平台模块和接收来自厂房能源调度系统数字空间模块的仿真数据；厂房能源调度系统数字空间模块用于通过无线网络接收厂房能源调度系统物理空间模块发送的数据并进行数据映射；孪生数据服务平台模块主要用于收集厂房能源调度系统物理空间模块和厂房能源调度系统数字空间模块数据信息、将数据处理对应结果发送给云平台、厂房能源调度系统物理空间模块和厂房能源调度系统数字空间模块；云平台模块用于对厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块和孪生数据服务平台数据进行整体收集并通
过大量数据处理和计算。各模块之间的连接关系设置为：厂房能源调度系统物理空间模块与厂房能源调度系统数字空间模块连接；孪生数据服务平台模块分别与厂房能源调度系统数字空间模块、厂房能源调度系统物理空间模块连接；孪生数据服务平台模块与云平台模块连接。
[0055]
如图2所示，本发明实施例还提供一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度方法，利用改进后的鱼优化算法计算厂房能源最优供给策略，包括以下步骤：
[0056]
(1)建立目标函数；具体为：
[0057][0058]
c＝βp
grid
[0059]
o＝min(qeef
grid,om
)+min(βp
grid
)
[0060]
其中，为分产系统电力co2排放量，qe为厂房系统全年总供电量，ef
grid,om
为电网基准线co2排放因子，c
min
为经济成本，β为分布式电价，p
grid
为厂房车间整体用电量。
[0061]
(2)初始化鱼种群位置、最大迭代次数及种群数量，计算自适应惯性权值；初始化鱼种群位置的计算公式如下：
[0062]
oi＝lb+rand
×
(ub-lb)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0063]
其中，oi为个体i的位置，即初始化生成的任一系统策略；lb和ub是搜索空间的下界和上界，rand为0到1之间的随机数；
[0064]
在鱼的位置更新中加入一个随迭代次数变化的惯性权重w，根据鱼优化算法中更新次数的变化，选用迭代次数t构成的自适应惯性权值如下：
[0065][0066]
其中，惯性权值w表示一种在[0,1]之间非线性变化的属性，这样可以充分保证算法收敛性。
[0067]
(3)基于旗鱼优化算法的精英策略，对旗鱼优化算法公式进行改进，计算随机生成的能源供给策略；具体为：相当于吸附跟随(探索阶段)：sfo当鱼吸附在旗鱼身上时，鱼会跟随旗鱼移动，基于sfo算法的精英策略，对sfo算法的公式进行了改进，计算公式如下：
[0068][0069]
其中，t为当前迭代次数，为当前最优鱼个体，即当前得到的局部最优供给策略，为当前随机鱼个体，即随机生成的能源供给策略。
[0070]
(4)计算局部最优解；具体为：当鱼吸附宿主身上时，会根据上一代鱼的位置与当前宿主的位置，在宿主周围进行小范围移动，判断是否需要更换宿主，该过程类似经验上的积累，其数学计算公式如下：
[0071][0072]
其中，o
att
是鱼的一次试探性移动，o
pre
表示上一代鱼的位置，即上次搜索中，局部最优供给策略，randn为0到1之间正态分布的随机数；
[0073]
经过小范围移动之后，鱼判断是否更换宿主，计算公式如下：
[0074][0075]
若更换，计算公式如下：
[0076]
h(i)＝round(rand)
[0077]
其中，h(i)决定鱼寄生的宿主，初始值为0或1；若h(i)等于0，则吸附鲸鱼，若h(i)等于1，则吸附旗鱼；round为四舍五入的函数；和f(o
att
)分别为与o
att
的适应度值。
[0078]
(5)利用鲸鱼算法更新局部最优解；具体为:相当于开发阶段，woa策略；当宿主为鲸鱼时，鱼会跟随鲸鱼同步移动，即继续在范围内寻找最优策略。
[0079][0080][0081]
k＝rand
×
(a-1)+1
[0082][0083]
其中，d表示更新前最优位置与当前位置之间的距离，k为-1到1之间的随机数，a在迭代中会在[-2,1]之间线性递减，t为最大迭代次数。
[0084]
(6)计算全局最优解即厂房能源最优供给策略。具体为：相当于宿主边觅食；宿主边觅食阶段是开发阶段的进一步细分，搜索范围减小，鱼会在宿主周围寻找食物，不再考虑吸附，计算公式如下：
[0085][0086][0087]
b＝2
×v×
rand-v
[0088][0089]
其中，a为鱼移动的距离，其与鱼和宿主体积有关，鱼因子c为限制鱼的位置，其值为0.1，b为模拟宿主的体积，v为模拟鱼的体积，o
best
即迭代结果中厂房能源最优供给策略。
[0090]
如图3所示，本发明为10万平米厂房，加装数字孪生技术的智能厂房能源调度方法前后的碳排放量对比图。从图中可看出，加装智能厂房调度方法后的厂房排碳量显著减少，起到了降低一次能源消耗和减少碳排放的有益效果。
[0091]
本发明实施例还提供了一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一项所述的种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度方法中的步骤。

技术特征：
1.一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统，其特征在于，包括：厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块、孪生数据服务平台模块、云平台模块；厂房能源调度系统物理空间模块用于将实体数据传输给孪生数据服务平台模块和接收来自厂房能源调度系统数字空间模块的仿真数据；厂房能源调度系统数字空间模块用于通过无线网络接收厂房能源调度系统物理空间模块发送的数据并进行数据映射；孪生数据服务平台模块主要用于收集厂房能源调度系统物理空间模块和厂房能源调度系统数字空间模块数据信息、将数据处理对应结果发送给云平台、厂房能源调度系统物理空间模块和厂房能源调度系统数字空间模块；云平台模块用于对厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块和孪生数据服务平台数据进行整体收集并通过大量数据处理和计算。2.根据权利要求1所述的一种生物质氢优化系统，其特征在于，各模块之间的连接关系设置为：厂房能源调度系统物理空间模块与厂房能源调度系统数字空间模块连接；孪生数据服务平台模块分别与厂房能源调度系统数字空间模块、厂房能源调度系统物理空间模块连接；孪生数据服务平台模块与云平台模块连接。3.一种根据要求1所述的一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度方法，其特征在于，利用改进后的鱼优化算法计算厂房能源最优供给策略，包括以下步骤：(1)建立目标函数；(2)初始化鱼种群位置、最大迭代次数及种群数量，计算自适应惯性权值；(3)基于旗鱼优化算法的精英策略，对旗鱼优化算法公式进行改进，计算随机生成的能源供给策略；(4)计算局部最优解；(5)利用鲸鱼算法更新局部最优解；(6)计算全局最优解即厂房能源最优供给策略。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)具体为：e
co2
＝q
e
ef
grid,om
+c＝βp
grid
o＝min(q
e
ef
grid,om
)+min(βp
grid
)其中，为分产系统电力co2排放量，q
e
为厂房系统全年总供电量，ef
grid,om
为电网基准线co2排放因子，c
min
为经济成本，β为分布式电价，p
grid
为厂房车间整体用电量。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)初始化鱼种群位置的计算公式如下：o
i
＝lb+rand
×
(ub-lb)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，o
i
为个体i的位置，即初始化生成的任一系统策略；lb和ub是搜索空间的下界和上界，rand为0到1之间的随机数；在鱼的位置更新中加入一个随迭代次数变化的惯性权重w，根据鱼优化算法中更新次数的变化，选用迭代次数t构成的自适应惯性权值如下：
其中，惯性权值w表示一种在[0,1]之间非线性变化的属性。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：其中，t为当前迭代次数，为当前最优鱼个体，即当前得到的局部最优供给策略，为当前随机鱼个体，即随机生成的能源供给策略。7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(4)具体为：根据上一代鱼的位置与当前宿主的位置，在宿主周围进行小范围移动，判断是否更换宿主，计算公式如下：其中，o
att
是鱼的一次试探性移动，o
pre
表示上一代鱼的位置，即上次搜索中，局部最优供给策略，randn为0到1之间正态分布的随机数；经过小范围移动之后，鱼判断是否更换宿主，计算公式如下：若更换，计算公式如下：h(i)＝round(rand)其中，h(i)决定鱼寄生的宿主，初始值为0或1；若h(i)等于0，则吸附鲸鱼，若h(i)等于1，则吸附旗鱼；round为四舍五入的函数；和f(o
att
)分别为与o
att
的适应度值。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(5)具体为：k＝rand
×
(a-1)+1其中，d表示更新前最优位置与当前位置之间的距离，k为-1到1之间的随机数，a在迭代中会在[-2,1]之间线性递减，t为最大迭代次数。9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(6)具体为：9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(6)具体为：b＝2
×v×
rand-v其中，a为鱼移动的距离，其与鱼和宿主体积有关，鱼因子c为限制鱼的位置，其值为0.1，b为模拟宿主的体积，v为模拟鱼的体积，o
best
即迭代结果中厂房能源最优供给策略。10.一种设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求3-9任一项所述的一种基于数字孪
生技术的智能厂房能源调度方法中的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于数字孪生技术的智能厂房能源调度系统及方法，所述系统包括：厂房能源调度系统物理空间模块、厂房能源调度系统数字空间模块、孪生数据服务平台模块、云平台模块；本发明结合数字孪生系统，将实体工业厂房车间及生产线进行数字化精准模拟，实现精准调控；通过优化后的鱼算法对系统能源供给策略进行优化，达到系统供给策略最优，有效降低工厂车间碳排放量。低工厂车间碳排放量。低工厂车间碳排放量。


技术研发人员：殷庆媛 谢滢琦 王文杰 温文潮 谢金博 纪捷 黄慧 陈帅 孙娜 张楚 彭甜 赵环宇
受保护的技术使用者：淮阴工学院
技术研发日：2023.07.07
技术公布日：2023/10/15