基于深度学习的综合能源系统运行优化与协同控制策略

在全球能源转型进程不断加快的大背景下，综合能源系统作为达成能源高效利用以及可持续发展的关键载体，其运行优化与协同控制方面的问题变得日益受到重视。本文面对综合能源系统里多能流耦合状况复杂、存在诸多不确定性因素、传统优化方法难以有效处理等难题，给出了一种借助深度学习的综合能源系统运行优化与协同控制策略。先是搭建了综合能源系统的状态空间模型，全面考量了电、热、冷、气等多能流的耦合特性，接着设计了基于CNN-LSTM混合模型的预测框架以及深度强化学习优化算法，达成对系统运行状态的精确预测与动态优化，最后借助协同控制策略的设计，达成了多能源设备的协调运行以及能量流的优化配置。仿真结果显示，所提方法可提高能源利用效率11.2%，降低运行成本36.2%，减少碳排放25.4%，为综合能源系统的高效、经济、环保运行给予了有力的技术支持。