24、可再生能源、需求侧管理与机器学习在能源系统中的应用

可再生能源、需求侧管理与机器学习在能源系统中的应用

1. 能源平衡与消费管理

在能源领域，有众多关于能源平衡和消费的文章，其方法大致可分为两类。一种有效的方式是将系统接入网络，通过能源交换，在系统无法提供所需能源时进行补充，并将多余的能源输送到网络中。例如，有研究考虑了由可再生能源（风力涡轮机和太阳能电池板）组成的网络，利用不同的需求侧管理（DSM）技术对各部分的生产进行管理和预测。这是基于对可控制负载的运行时段进行规划，使其在用电高峰期运行。

管理能源消费和发电的另一种方法是使用存储资源。这些资源在多个领域有广泛应用，如整合可再生资源、削峰填谷、促进可持续发展以及提高发电质量等。

在一些研究中，针对不同情况采用了不同策略。如在一个住宅区域的研究中，无论各单元使用的负载类型如何，都通过智能算法生成了独特的负载曲线。该方法根据每个时段的电价进行规划，并根据使用时间的变化来安排用电计划。

2. 可再生与混合能源系统

化石燃料（如石油和天然气）的消耗会带来诸多不可挽回的危害。它会增加温室气体、酸雨、水蒸气、二氧化碳和有毒气体的排放，进而导致地球温度上升和气候变化。为避免这些环境问题，太阳能、风能和地热能等可再生能源成为推荐选择。各国在可持续发展中，将可再生能源的优化利用视为基本目标。

混合能源系统（HES）旨在通过绿色能源、核能和化石燃料的多种组合实现同步供电。由于人们努力用绿色能源替代化石燃料，且环境不友好资源不稳定，因此倾向于使用多种不同的能源。所以，为每个地区设计最优系统是明智的解决方案。

采用混合能源系统的一个重要原因是不同能源对多种因素的依赖，使其难以预测和控制。例如，太阳能高度依赖温度和太阳辐射等环境条件，这会影响发电量，使其成为不稳定的能源。在这种情况下，需要协调多种能源以实现可持续的输出。

全球范围内，可再生能源主要用于开发混合可再生能源（HRES），可在大小不同的规模上满足特定区域的能源需求。HRES中的关键因素包括规模确定、控制以及选择合适的能源进行组合和管理发电，许多研究都在为这些问题提供解决方案。

以下是可再生能源与传统能源特点对比表格：
|能源类型|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- |
|可再生能源|环保、可持续|受环境影响大、不稳定|
|化石能源|能量密度高、技术成熟|污染环境、不可再生|

3. 需求侧管理

标准网络的一个基本因素是在任何时刻，最小消费量小于最大生产量。DSM的一项关键任务是通过检查电力生产与消费的比例来维持电网的稳定性。若违反这一原则，网络可能会停止向部分区域供电，以防止整个网络出现问题。

过去，为维持网络稳定，常使用能力较弱的发电厂。这样做是为了在需求增加时能够提高产量，但这增加了成本并降低了系统效率。如今，借助DSM，可以对消费进行预测、规划和控制，避免产能浪费。

DSM的另一个作用是管理可再生资源。可再生能源的一个缺点是依赖不可控的大气条件，如风速和太阳强度。因此，DSM需要对资源进行组合和利用，以确保网络正常运行。

DSM的主要目的是减少用户负载曲线的波动并尽可能使其平稳。为此，采用了多种方法，如提高能源效率、节能、需求转移、旋转备用、虚拟电厂和需求响应计划等。

以下是常见DSM方法及其作用的列表：
- 负载增长 ：鼓励用户在供应大于需求且无法存储时增加消费。
- 节能 ：通过安装相关设备减少电力消耗。
- 能源效率 ：用更高效的负载替换现有负载以减少损失。
- 需求转移 ：将部分负载转移到非高峰时段。
- 旋转备用 ：保持一定的备用发电能力。
- 虚拟电厂 ：整合分布式能源资源。
- 需求响应计划 ：根据电价或其他信号调整用电行为。

此外，一些DSM计划还会影响用户的支付成本。在用电高峰期控制消费可降低账单，反之则可能面临罚款。

4. 机器学习概述

机器学习能够处理大量数据，如今已广泛应用于大多数行业和业务，可再生能源领域也不例外。当今的重要决策往往基于数据处理，机器学习方法主要分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。

• 监督学习 ：在监督模型中，算法的输入和输出从一开始就是已知的。监督式机器学习算法先分析输入数据（训练数据），在对具有特定输出的数据集进行训练后，会形成一个模式或模型，用于将输入数据转换为输出数据。训练后的机器会使用该模型预测新数据样本的输出，并根据与正确输出的比较结果修正模型。
• 无监督学习 ：当系统的输入和输出一开始不明确时，使用无监督算法。其目标不是寻找输入 - 输出的连接，而是寻找一个函数来描述数据的隐藏结构。通过检查数据之间的相似性和差异，算法获得数据聚类的模式，并据此预测新数据样本的输出。
• 半监督学习 ：半监督算法介于监督学习和无监督学习之间。在模型训练阶段，会同时使用有特定输出的数据（标记数据）和无特定输出的数据（未标记数据）。通常，在训练半监督学习模型时，会使用少量标记数据和大量未标记数据，这种方法能显著提高学习的准确性。
• 强化学习 ：在强化学习中，“智能体”通过在环境中采取行动并观察相应结果与环境进行交互。结果可能是错误或奖励，强化学习的目标是最大化奖励。智能体学习在未知和复杂的环境中做出连续决策，以达到最大化奖励的目标。

以下是机器学习方法分类的mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([机器学习方法]):::startend --> B(监督学习):::process
    A --> C(无监督学习):::process
    A --> D(半监督学习):::process
    A --> E(强化学习):::process

5. 机器学习与基于模型的控制结合

基于模型的控制方法（如模型预测控制）在复杂工程应用中越来越受欢迎。然而，许多基于模型的控制系统面临着建模复杂安排的困难，以及对具有可靠和鲁棒性能且计算和内存需求适中的控制方法的需求。近年来，计算机科学中的机器学习方法逐渐成熟，数据和新的计算、传感及通信能力不断增加。机器学习与基于模型的控制相结合，为控制器带来了显著优势，如在不确定性下的性能、约束满足、收敛性和稳定性等方面。

随着人工智能的快速发展，机器学习在建筑能源系统中得到了广泛应用。例如：
- 在大型办公楼的研究中，通过对各种数据驱动模型的比较分析，高斯混合模型回归在预测建筑能源使用方面达到了最高的准确性。
- 在办公楼室内占用情况的研究中，采用无监督和监督学习方法进行在线房间设定点控制，通过需求驱动的控制方法可实现高达52%的节能。
- 在传统住宅供暖系统的研究中，基于预测（机器学习）方法，电力最终使用成本降至参考案例的41.8%，碳排放降至37.9%。
- 在其他研究中，采用监督机器学习和交叉熵方法进行系统优化的替代模型开发，结果表明累积热增益可减少7.2%，相应的综合能源生产可提高2.6%。

6. 机器学习在混合需求侧控制器中的应用

目前大多数研究主要集中在系统能源灵活性的热能方面，而对建筑中热电联合存储系统提供的能源灵活性量化方法关注较少。现代建筑能源系统缺乏通用的灵活性量化框架。

建筑能源预测的非线性和复杂性，包括建模增长和计算负载，尚未得到充分解决，特别是在考虑多级参数的不确定性时。采用机器学习方案的简单模型对建筑能源进行精确预测，在促进能源灵活建筑方面具有广阔的前景。此外，还可以更深入地研究在高级情景不确定性下，具有短期建筑能源预测的高级控制器的作用，以及高级控制器对建筑能源灵活性的影响。

以典型住宅为例，监督式机器学习模型有三层人工神经网络，包括一个输入层、一个隐藏层和一个输出层（含一个节点）。输入层有10个情况参数，如环境热、太阳能空气热、空气处理单元冷却系统中的供回冷水热等。

精确预测建筑能源需求的最终目的是通过高级控制器有效利用建筑的能源灵活性。其过程包括在高情景不确定性下进行短期建筑能源需求预测，根据各种信号发展高级控制器，执行高级控制器进行DSM，以及评估建筑能源灵活性。规则基控制器会跟踪当前建筑能源需求和当前可再生能源生产之间的信号。

以下是建筑能源灵活性评估流程mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(短期建筑能源需求预测):::process
    B --> C(高级控制器发展):::process
    C --> D(执行高级控制器进行DSM):::process
    D --> E(建筑能源灵活性评估):::process
    E --> F([结束]):::startend

7. 支持向量机

支持向量机（SVM）是一种流行的分类方法。它借助向量对数据进行分类，与其他方法的区别在于，它会在类别分界线周围考虑一个边界，使最接近分界线的数据离边界的距离最远。

如果要求算法对数据进行分类，使没有数据越过边界，这称为硬边界分类。这种方法通常会导致边界宽度减小，只有少量数据位于边界内可忽略不计。但在数据分散度高的情况下，该方法性能较差。因此，提出了软边界分类方法，旨在在维持边界和允许部分数据位于边界内之间取得相对平衡。

8. K - 均值聚类

K - 均值聚类的目的是将更相似的数据放在一个簇中，它是无监督学习的一种形式。在这种方法中，需要一个评分函数来评估聚类的质量。

具体步骤如下：
1. 随机选择点k作为簇的中心。
2. 计算每个数据点到所有中心的距离，数据点加入距离其中心最近的簇。计算公式为：$x_{i} \in c_{j} = \arg\min_{k_{j = 1}} \left\lVert x_{j}-\mu_{i} \right\rVert$ ，其中在计算点x到簇C中心的最小距离的函数中，第i个数据属于第j个簇。
3. 将数据分配到簇后，计算每个簇的新平均值，并将其作为新的簇中心。
4. 重复上述步骤，直到连续两步的平均距离小于期望值，即 $\sum_{i = 1}^{k} \left\lVert \mu_{j}^{t}-\mu_{j - 1}^{t - 1} \right\rVert^{2} \leq \varepsilon$ （$\varepsilon > 0$）。

K - 均值聚类的优点是速度快、易于使用，适用于处理大量数据，但缺点是需要预先确定簇的数量（k）。

可再生能源、需求侧管理与机器学习在能源系统中的应用

9. 不同能源管理与机器学习方法对比

为了更清晰地了解上述各种能源管理方法和机器学习技术，下面通过表格进行对比。

类别	方法	优点	缺点	适用场景
能源管理	接入网络能源交换	有效利用多余能源，补充系统不足	依赖网络稳定性	可再生能源网络
	存储资源利用	整合资源、削峰填谷、提高质量	成本较高	多种能源系统
	需求侧管理（DSM）	维持电网稳定、管理可再生资源、平滑负载曲线	需用户配合	各类电网系统
机器学习	监督学习	可准确预测输出，能修正模型	需大量标记数据	数据充足且输出明确场景
	无监督学习	发现数据隐藏结构	难以评估结果准确性	数据结构未知场景
	半监督学习	结合标记与未标记数据，提高准确性	算法较复杂	标记数据少场景
	强化学习	智能体可在复杂环境中学习	训练时间长	动态复杂环境
	支持向量机（SVM）	分类效果好，考虑边界	高分散数据性能差	数据分类场景
	K - 均值聚类	速度快、易使用	需确定簇数量	数据聚类场景

10. 综合应用案例分析

以一个包含可再生能源的住宅社区为例，综合应用上述各种方法和技术。

• 能源平衡与消费管理 ：社区将太阳能板和风力涡轮机接入电网，多余的能源输送到网络，不足时从网络获取。同时，利用电池存储系统在非高峰时段存储多余能源，高峰时段释放。
• 需求侧管理 ：通过DSM方法，鼓励居民在非高峰时段使用洗衣机、洗碗机等电器，减少高峰时段的用电需求。例如，采用需求响应计划，对高峰时段用电进行加价，非高峰时段用电给予优惠。
• 机器学习应用 ：使用监督学习算法预测社区的能源需求，根据历史数据和环境因素（如温度、光照等）进行训练。同时，利用K - 均值聚类对居民的用电模式进行分类，以便更好地制定个性化的能源管理策略。

以下是该社区能源管理流程的mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A([开始]):::startend --> B(可再生能源发电):::process
    B --> C{能源是否多余}:::process
    C -->|是| D(输送到电网):::process
    C -->|否| E(从电网获取):::process
    D --> F(存储系统充电):::process
    E --> G(满足社区需求):::process
    F --> G
    G --> H(需求侧管理):::process
    H --> I(机器学习预测):::process
    I --> J(调整能源分配):::process
    J --> K([结束]):::startend

11. 未来发展趋势

随着能源需求的不断增长和对环境保护的重视，可再生能源、需求侧管理和机器学习在能源系统中的应用将不断发展。

• 可再生能源方面 ：技术将不断进步，成本进一步降低，效率不断提高。更多类型的可再生能源将得到开发和利用，如潮汐能、生物能等。
• 需求侧管理方面 ：将更加智能化和个性化，通过大数据和人工智能技术，深入了解用户的用电习惯和需求，提供更加精准的能源管理方案。
• 机器学习方面 ：算法将不断优化，能够处理更加复杂和大规模的数据。与其他技术的融合将更加紧密，如物联网、区块链等，为能源系统的管理和优化提供更强大的支持。

12. 总结

可再生能源、需求侧管理和机器学习在能源系统中都发挥着重要的作用。可再生能源是未来能源发展的方向，能够减少对环境的影响；需求侧管理可以提高能源利用效率，维持电网的稳定；机器学习则为能源系统的优化和管理提供了强大的工具。

通过综合应用这些技术和方法，可以实现能源的可持续发展，提高能源系统的可靠性和经济性。在实际应用中，需要根据不同的场景和需求，选择合适的方法和技术，并不断进行创新和改进。

希望本文能够为读者提供关于能源系统中这些重要领域的全面了解，为相关领域的研究和实践提供参考。

以下是一个关于本文主要内容的总结列表：
- 介绍了能源平衡与消费管理的方法，包括接入网络和存储资源利用。
- 阐述了可再生与混合能源系统的特点和应用。
- 说明了需求侧管理的任务、作用和常见方法。
- 讲解了机器学习的分类和应用场景。
- 分析了支持向量机和K - 均值聚类的原理和优缺点。
- 通过案例和流程图展示了综合应用的过程和效果。
- 探讨了未来的发展趋势和总结了主要内容。