本发明涉及能源优化，尤其涉及一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法及系统。
背景技术：
1、综合能源系统是一种将能源的生产、消费、转换和储存系统集成在一起，满足各种能源需求，实现能源生产和消费平衡的能源系统。综合能源系统包含多种能量载体，可以定义为一个多载波能量系统，系统通过能量交互及梯级利用可以提高能源消耗效率，减少不同能源的运营挑战，如可再生能源、电、热、气等。综合能源系统的典型结构可以由发电、分布式能源、储能系统、热电联产、锅炉、冷水机组等设备组成。
2、目前针对工业园区综合能源系统的研究大多以确定性的优化方法对综合能源系统的运行进行指导，对于强随机性的可再生能源而言，确定性优化方法的调度优化结果难以兼顾可再生能源不确定性与真实情况的偏差，优化结果存在局限性。且现有针对综合能源系统的优化指导大多以经济性为指标，缺乏对于其他需求的研究。综上，传统的方法难以对含多重不确定性的工业园区综合能源系统进行协同优化调度，无法兼顾系统经济性、环保性及安全性的目标，因此需要针对上述问题提出新的优化框架。
技术实现思路
1、本发明为了解决上述问题，本发明提出了一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法及系统，通过基于碳排放、运行成本及安全性的双层多目标函数设计，充分考虑了影响综合能源系统运行过程的各类因素，考虑更加全面合理，实现了面向工业园区综合能源系统的调度优化结果，同时在优化过程中都考虑了可再生能源数据的不确定性。
2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
3、第一方面，本发明提供一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，包括：
4、对工业园区的光照强度和风速进行建模，生成随机场景；
5、利用聚类方法对所述随机场景进行缩减；
6、将聚类得到的光照强度及风速的典型场景输入风力发电机组及光伏发电机组，得到典型场景下的设备出力信息；
7、考虑系统的碳排放、运行成本及安全性，按照重要性划分为主要目标函数和次要目标函数，构建双层优化目标函数；
8、基于设备出力信息，利用混合整数线性规划方法，对所述双层优化目标函数进行优化求解，实现多目标优化。
9、优选地，所述对工业园区的光照强度和风速进行建模，生成随机场景，包括：基于韦布尔分布构建风速场景：
10、
11、
12、其中，pdf(·)表示韦布尔概率密度函数；为实际风速；是尺度参数；是形状参数；是韦布尔分布中的重要参数，用于决定分布密度曲线的形状，表示方差，表示均值；用于放大或缩小曲线，表示伽马函数。
13、优选地，还包括：基于贝塔分布构建光照场景：
14、
15、
16、其中，表示太阳辐射强度；和为形状参数。
17、优选地，所述利用聚类方法对所述随机场景进行缩减，具体为：利用改进的k-means聚类方法对所述随机场景进行缩减；所述改进的k-means聚类方法基于参数密度选择质心，基于互信息度量相似度。
18、优选地，所述主要目标函数为系统运行成本的最小化优化，所述次要目标函数为污染物排放指标、平均储量指标及供能不足指标的最小化优化。
19、优选地，对所述双层优化目标函数进行优化求解，实现多目标优化具体为：
20、基于初始约束条件，计算主要目标函数的最优总运行成本；
21、将所述最优总运行成本作为次要目标函数的约束，采用折衷规划的方法求解最优解。
22、优选地，所述混合整数线性规划方法具体为：
23、
24、其中，为线性目标函数，是由常数组成的列向量，是由微指数组成的列向量；其中的不等式约束和等式约束用于表示的边界、线性约束以及对的某些分量的限制，a、b、aeq、beq、lb、ub为自定义参数。
25、第二方面，本发明提供一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化系统，包括：
26、场景生成模块，用于对工业园区的光照强度和风速进行建模，生成随机场景；
27、缩减模块，用于利用聚类方法对所述随机场景进行缩减；
28、信息生成模块，用于将聚类得到的光照强度及风速的典型场景输入风力发电机组及光伏发电机组，得到典型场景下的设备出力信息；
29、目标函数构建模块，用于考虑系统的碳排放、运行成本及安全性，按照重要性划分为主要目标函数和次要目标函数，构建双层优化目标函数；
30、优化模块，用于基于设备出力信息，利用混合整数线性规划方法，对所述双层优化目标函数进行优化求解，实现多目标优化。
31、第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述的一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法中的步骤。
32、第四方面，本发明提供一种计算机设备，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计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面所述的一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法中的步骤。
33、与现有技术相比，本发明的有益效果为：
34、1、本发明从能源利用效率和系统管理成本的角度出发，通过精确建模和聚类分析光照强度与风速，有效缩减随机场景，进而指导风力与光伏发电机组的出力预测。该方法不仅构建了涵盖碳排放、运行成本与安全性的双层优化目标函数，还采用混合整数线性规划进行求解，实现了能源利用的高效、经济与安全，显著提升了工业园区的综合能源管理水平。
35、2、本发明针对可再生能源发电设备中光照强度及风速不确定性对工业园区综合能源系统稳定运行的影响，基于韦布尔分布及贝塔分布分别对风速及光照强度的随机特性进行建模，生成风速及光照强度的随机场景，提高了模拟风速和光照强度随机特性的准确性。
36、3、本发明提出的一种改进k-means聚类方法，应用于可再生能源随机场景的缩减。改进k-means聚类算法在聚类中心选择方面采用了一种基于密度的初始聚类中心选择方法，在聚类方案方面更新了一种利用互信息来计算数据距离的方法；通过对能源随机场景进行缩减，可以从大量可能的能源场景中提取出少量的、具有代表性的场景集合。这种缩减有助于降低问题的复杂度和计算规模，从而提升计算的速度和效率。本技术的缩减方法可以选取出具有代表性的、能够覆盖原始数据的主要特征和分布规律的场景集合，基于密度选择和互信息改进的k-means算法能够很好地提高检测效果的稳定性和准确性。
37、4、本发明提出的一种双层多目标函数的优化方法，将工业园区综合能源系统运行过程中所关注的经济性、环保性、安全性等问题按照重要程度进行划分，将系统运行中所重点关注的运行成本视为主要目标函数，系统运行中的碳排放、缺电率及平均储能指数视为次要目标函数，通过混合整数线性规划方法对工业园区综合能源系统的运行进行指导。其中，明确将运行成本作为主要目标函数，有利于在资源分配和决策过程中优先考虑经济性因素，有助于实现成本最小化，提升工业园区的经济效益；虽然经济性是主要关注点，但通过将碳排放、缺电率和平均储能指数作为次要目标函数，可以在保证经济效益的同时，也考虑到环保性和安全性。本发明的多目标优化方法能够在一定程度上平衡不同利益诉求，实现可持续发展。
38、5、本发明提出了一种将基于价格的需求响应程序应用于工业园区的负荷调度方法，将工业园区中的灵活负荷从高峰时段转移到非高峰时段，降低系统的购能成本，提升系统用能的经济性。
39、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，所述对工业园区的光照强度和风速进行建模，生成随机场景，包括：基于韦布尔分布构建风速场景：
3.如权利要求2所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，还包括：基于贝塔分布构建光照场景：
4.如权利要求1所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，所述利用聚类方法对所述随机场景进行缩减，具体为：利用改进的k-means聚类方法对所述随机场景进行缩减；所述改进的k-means聚类方法基于参数密度选择质心，基于互信息度量相似度。
5.如权利要求1所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，所述主要目标函数为系统运行成本的最小化优化，所述次要目标函数为污染物排放指标、平均储量指标及供能不足指标的最小化优化。
6.如权利要求1所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，对所述双层优化目标函数进行优化求解，实现多目标优化具体为：
7.如权利要求1所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法，其特征在于，所述混合整数线性规划方法具体为：
8.一种工业园区综合能源系统的随机多目标优化系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法中的步骤。
10.一种计算机设备，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计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的工业园区综合能源系统的随机多目标优化方法中的步骤。
