本发明公开了一种参与多市场的智能楼宇群调度方法与系统，包括根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率，获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，有效的提升了能量利用率，降低了智能楼宇系统群的运行成本。
1.一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，其特征在于，所述参与多市场的智能楼宇群调度方法包括：
获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
根据所述出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；
根据所述室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；
获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，其中，所述根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率的计算公式为：，
其中， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值；
根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，具体为：根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案，其中，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案的计算公式为：，
其中， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室内温度， 为第t时刻的出清价格，为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最小值， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最大值， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量，为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统在第t时刻的机组功率， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇进行点对点能量交易的电价， 为在第t时刻的日前成本， 为日前总时间， 为智能楼宇群的智能楼宇数目， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的不舒适度成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的传输功率成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的能量交互成本，为在第t时刻的第i个智能楼宇的收益， 为第i个智能楼宇对温度偏差所引起的不舒适度惩罚成本系数， 为提前设定的比例参数， 表示日前备用市场的价格，为在第t时刻的从第i个智能楼宇到第j个智能楼宇的传输功率， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前购电功率， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前售电功率， 为 和 的最大值， 为第i个智能楼宇与主网输电线传输功率的上限值， 为在第t时刻的预先设置的可再生能源出力值， 为在第t时刻的预先设置的电力基荷；
根据所述第一日前调度方案计算第一日前辅助值，若所述第一日前辅助值在预先设置范围内，则所述第一日前调度方案作为最优日前群能量调度方案，若所述第一日前辅助值不在预先设置范围内，则根据所述第一日前辅助值更新所述电价，得到第一更新后电价，并根据所述第一更新后电价计算成本最小化情况下的第二日前调度方案，根据所述第二日前调度方案计算第二日前辅助值，判断所述第二日前辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个所述最优日前群能量调度方案；
根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案。
2.根据权利要求1所述的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，其特征在于，所述根据所述出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格的计算公式为：，
其中， 为第t时刻的出清价格，为对于不同能量偏差的大于1的惩罚系数，为对于不同能量偏差的大于0小于1的惩罚系数， 为第t时刻的正能量偏差下的惩罚价格， 为第t时刻的负能量偏差下的惩罚价格。
3.根据权利要求1所述的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，其特征在于，所述根据所述室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率的计算公式为：，
其中， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室内温度， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室外温度， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第一本征参数， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第二本征参数， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统在第t时刻的机组功率， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的工作效率， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最小值，为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最大值。
4.根据权利要求1所述的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，其特征在于，所述根据所述第一日前调度方案计算第一日前辅助值的计算公式为：，
其中， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇第 轮次的进行点对点能量交易的电价， 为引入矩阵， 为第i个智能楼宇对应的其他智能楼宇总数， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的第 轮次的日前辅助值， 为预先设置的系数。
5.根据权利要求4所述的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，其特征在于，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，包括：根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案，其中，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案的计算公式为：，
根据所述第一实时调度方案计算第一实时辅助值，若所述第一实时辅助值在预先设置范围内，则所述第一实时调度方案作为最优实时群能量调度方案，若所述第一实时辅助值不在预先设置范围内，则根据所述第一实时辅助值更新所述电价，得到第二更新后电价，并根据所述第二更新后电价计算成本最小化情况下的第二实时调度方案，根据所述第二实时调度方案计算第二实时辅助值，判断所述第二实时辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个所述最优实时群能量调度方案。
6.一种参与多市场的智能楼宇群调度系统，其特征在于，所述参与多市场的智能楼宇群调度系统包括：
数据获取模块，用于获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
惩罚价格计算模块，用于根据所述出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；
机组功率计算模块，用于根据所述室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；
充电功率计算模块，用于获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，其中，所述根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率的计算公式为：，
其中， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值；
最优日前群能量调度方案计算模块，用于根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，具体为：根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案，其中，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案的计算公式为：，
其中， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室内温度， 为第t时刻的出清价格，为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最小值， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最大值， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量，为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统在第t时刻的机组功率， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇进行点对点能量交易的电价， 为在第t时刻的日前成本， 为日前总时间， 为智能楼宇群的智能楼宇数目， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的不舒适度成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的传输功率成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的能量交互成本，为在第t时刻的第i个智能楼宇的收益， 为第i个智能楼宇对温度偏差所引起的不舒适度惩罚成本系数， 为提前设定的比例参数， 表示日前备用市场的价格，为在第t时刻的从第i个智能楼宇到第j个智能楼宇的传输功率， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前购电功率， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前售电功率， 为 和 的最大值， 为第i个智能楼宇与主网输电线传输功率的上限值， 为在第t时刻的预先设置的可再生能源出力值， 为在第t时刻的预先设置的电力基荷；
根据所述第一日前调度方案计算第一日前辅助值，若所述第一日前辅助值在预先设置范围内，则所述第一日前调度方案作为最优日前群能量调度方案，若所述第一日前辅助值不在预先设置范围内，则根据所述第一日前辅助值更新所述电价，得到第一更新后电价，并根据所述第一更新后电价计算成本最小化情况下的第二日前调度方案，根据所述第二日前调度方案计算第二日前辅助值，判断所述第二日前辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个所述最优日前群能量调度方案；
最优实时群能量调度方案计算模块，用于根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案。
7.一种参与多市场的智能楼宇群调度设备，其特征在于，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行如权利要求1至5任一项所述的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如权利要求1至5任一项所述的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法。
一种参与多市场的智能楼宇群调度方法与系统
技术领域
[0001] 本发明涉及能量调度相关技术领域，尤其是涉及一种参与多市场的智能楼宇群调度方法与系统。
背景技术
[0002] 随着物联网新兴技术的不断发展，传统建筑也在向智能建筑转变，其特点是对供热通风与空气调节、照明和电池储能系统等辅助系统进行自动化控制和管理。更重要的是，智能楼宇能够在节能和效率方面取得更大的改善，同时确保居住者的舒适度。去中心化的点对点能源共享技术很有希望成为下一代智能楼宇能量管理的新范式，它可以推动实现近净零能耗建筑。但是，目前智能楼宇群因为能量调度不够灵活与合理，导致能量利用率低而且经济成本较高。
发明内容
[0003] 本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。为此，本发明提出一种参与多市场的智能楼宇群调度方法与系统，能够有效提升能量利用率，降低智能楼宇系统群的运行成本。
[0004] 本发明的第一方面，提供了一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，包括如下步骤：
[0005] 获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
[0006] 根据所述出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；
[0007] 根据所述室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；
[0008] 获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率；
[0009] 根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案；
[0010] 根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案。
[0011] 根据本发明的实施例，至少具有如下技术效果：
[0012] 本方法通过获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价，根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率，获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，有效的提升了能量利用率，降低了智能楼宇系统群的运行成本。
[0013] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格的计算公式为：
[0014]
[0015] 其中， 为第t时刻的出清价格，为对于不同能量偏差的大于1的惩罚系数，为对于不同能量偏差的大于0小于1的惩罚系数， 为第t时刻的正能量偏差下的惩罚价格， 为第t时刻的负能量偏差下的惩罚价格。
[0016] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率的计算公式为：
[0017]
[0018]
[0019] 其中， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室内温度， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室外温度， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第一本征参数，为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第二本征参数， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统在第t时刻的机组功率， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的工作效率， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最小值，为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最大值。
[0020] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率的计算公式为：
[0021]
[0022]
[0023] 其中， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值。
[0024] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，包括：
[0025] 根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案，其中，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案的计算公式为：
[0026]
[0027]
[0028] 其中， 为在第t时刻的日前成本， 为日前总时间， 为智能楼宇群的智能楼宇数目， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的不舒适度成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的传输功率成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的能量交互成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的收益， 为第i个智能楼宇对温度偏差所引起的不舒适度惩罚成本系数，为提前设定的比例参数， 表示日前备用市场的价格， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇进行点对点能量交易的电价， 为在第t时刻的从第i个智能楼宇到第j个智能楼宇的传输功率，为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前购电功率， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前售电功率， 为 和 的最大值， 为第i个智
能楼宇在第t时刻的从主网的购电功率， 为第i个智能楼宇在第t时刻的向主网的售电功率， 为第i个智能楼宇与主网输电线传输功率的上限值， 为在第t时刻的预先设置的可再生能源出力值， 为在第t时刻的预先设置的电力基荷；
[0029] 根据所述第一日前调度方案计算第一日前辅助值，若所述第一日前辅助值在预先设置范围内，则所述第一日前调度方案作为最优日前群能量调度方案，若所述第一日前辅助值不在预先设置范围内，则根据所述第一日前辅助值更新所述电价，得到第一更新后电价，并根据所述第一更新后电价计算成本最小化情况下的第二日前调度方案，根据所述第二日前调度方案计算第二日前辅助值，判断所述第二日前辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个所述最优日前群能量调度方案。
[0030] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述第一日前调度方案计算第一日前辅助值的计算公式为：
[0031]
[0032]
[0033] 其中， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇第 轮次的进行点对点能量交易的电价， 为引入矩阵， 为第i个智能楼宇对应的其他智能楼宇总数，为在第t时刻的第i个智能楼宇的第 轮次的日前辅助值， 为预先设置的系数。
[0034] 根据本发明的一些实施例，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，包括：
[0035] 根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案，其中，所述根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案的计算公式为：
[0036]
[0037]
[0038] 根据所述第一实时调度方案计算第一实时辅助值，若所述第一实时辅助值在预先设置范围内，则所述第一实时调度方案作为最优实时群能量调度方案，若所述第一实时辅助值不在预先设置范围内，则根据所述第一实时辅助值更新所述电价，得到第二更新后电价，并根据所述第二更新后电价计算成本最小化情况下的第二实时调度方案，根据所述第二实时调度方案计算第二实时辅助值，判断所述第二实时辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个所述最优实时群能量调度方案。
[0039] 本发明的第二方面，提供一种参与多市场的智能楼宇群调度系统，所述参与多市场的智能楼宇群调度系统包括：
[0040] 数据获取模块，用于获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
[0041] 惩罚价格计算模块，用于根据所述出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；
[0042] 机组功率计算模块，用于根据所述室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；
[0043] 充电功率计算模块，用于获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据所述上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率；
[0044] 最优日前群能量调度方案计算模块，用于根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率与所述充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案；
[0045] 最优实时群能量调度方案计算模块，用于根据所述电价、所述惩罚价格、所述机组功率、所述充电功率与所述最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案。
[0046] 本系统通过获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价，根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率，获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，有效的提升了能量利用率，降低了智能楼宇系统群的运行成本。
[0047] 本发明的第三方面，提供了一种参与多市场的智能楼宇群调度设备，包括至少一个控制处理器和用于与所述至少一个控制处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个控制处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个控制处理器执行，以使所述至少一个控制处理器能够执行上述的参与多市场的智能楼宇群调度方法。
[0048] 本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行上述的参与多市场的智能楼宇群调度方法。
[0049] 需要注意的是，本发明的第二方面至第四方面与现有技术之间的有益效果与上述的一种参与多市场的智能楼宇群调度系统与现有技术之间的有益效果相同，此处不再细述。
[0050] 本发明的附加方面和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。
附图说明
[0051] 本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0052] 图1是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的流程图；
[0053] 图2是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的能量市场和备用市场的电价图；
[0054] 图3是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的室外温度图；
[0055] 图4是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的各时段点对点能量交易价格图；
[0056] 图5是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的日前能量市场和备用市场各时段功率图；
[0057] 图6是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的平衡市场各时段功率图；
[0058] 图7是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的三种方案下的各个智能楼宇与电网的交互功率对比图；
[0059] 图8是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度方法的参与备用市场的不同场景下各智能楼宇的成本偏差图；
[0060] 图9是本发明一实施例的一种参与多市场的智能楼宇群调度系统的结构示意图。
具体实施方式
[0061] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0062] 在本发明的描述中，如果有描述到第一、第二等只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
[0063] 在本发明的描述中，需要理解的是，涉及到方位描述，例如上、下等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0064] 本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的限定，设置、安装、连接等词语应做广义理解，所属技术领域技术人员可以结合技术方案的具体内容合理确定上述词语在本发明中的具体含义。
[0065] 随着物联网新兴技术的不断发展，传统建筑也在向智能建筑转变，其特点是对供热通风与空气调节、照明和电池储能系统等辅助系统进行自动化控制和管理。更重要的是，智能楼宇能够在节能和效率方面取得更大的改善，同时确保居住者的舒适度。去中心化的点对点能源共享技术很有希望成为下一代智能楼宇能量管理的新范式，它可以推动实现近净零能耗建筑。但是，目前智能楼宇群因为能量调度不够灵活与合理，导致能量利用率低而且经济成本较高。
[0066] 为了解决上述技术缺陷，参照图1，本发明还提供了一种参与多市场的智能楼宇群调度方法，包括：
[0067] 步骤S101、获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
[0068] 步骤S102、根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；
[0069] 步骤S103、根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；
[0070] 步骤S104、获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率；
[0071] 步骤S105、根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案；
[0072] 步骤S106、根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案。
[0073] 本方法通过获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价，根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率，获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，有效的提升了能量利用率，降低了智能楼宇系统群的运行成本。
[0074] 在一些实施例中，根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格的计算公式为：
[0075]
[0076] 其中， 为第t时刻的出清价格，为对于不同能量偏差的大于1的惩罚系数，为对于不同能量偏差的大于0小于1的惩罚系数， 为第t时刻的正能量偏差下的惩罚价格， 为第t时刻的负能量偏差下的惩罚价格。
[0077] 在一些实施例中，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率的计算公式为：
[0078]
[0079]
[0080] 其中， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室内温度， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室外温度， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第一本征参数，为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第二本征参数， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统在第t时刻的机组功率， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的工作效率， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最小值，为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最大值。
[0081] 在一些实施例中，根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率的计算公式为：
[0082]
[0083]
[0084] 其中， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值。
[0085] 在一些实施例中，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，包括：
[0086] 根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案，其中，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案的计算公式为：
[0087]
[0088]
[0089] 其中， 为在第t时刻的日前成本， 为日前总时间， 为智能楼宇群的智能楼宇数目， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的不舒适度成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的传输功率成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的能量交互成本， 为在第t时刻的第i个智能楼宇的收益， 为第i个智能楼宇对温度偏差所引起的不舒适度惩罚成本系数，为提前设定的比例参数， 表示日前备用市场的价格， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇进行点对点能量交易的电价， 为在第t时刻的从第i个智能楼宇到第j个智能楼宇的传输功率，为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前购电功率， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的主网的日前售电功率， 为 和 的最大值， 为第i个智
能楼宇在第t时刻的从主网的购电功率， 为第i个智能楼宇在第t时刻的向主网的售电功率， 为第i个智能楼宇与主网输电线传输功率的上限值， 为在第t时刻的预先设置的可再生能源出力值， 为在第t时刻的预先设置的电力基荷；
[0090] 根据第一日前调度方案计算第一日前辅助值，若第一日前辅助值在预先设置范围内，则第一日前调度方案作为最优日前群能量调度方案，若第一日前辅助值不在预先设置范围内，则根据第一日前辅助值更新电价，得到第一更新后电价，并根据第一更新后电价计算成本最小化情况下的第二日前调度方案，根据第二日前调度方案计算第二日前辅助值，判断第二日前辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个最优日前群能量调度方案。
[0091] 在一些实施例中，根据第一日前调度方案计算第一日前辅助值的计算公式为：
[0092]
[0093]
[0094] 其中， 为在第t时刻的第i个智能楼宇与第j个智能楼宇第 轮次的进行点对点能量交易的电价， 为引入矩阵， 为第i个智能楼宇对应的其他智能楼宇总数，为在第t时刻的第i个智能楼宇的第 轮次的日前辅助值， 为预先设置的系数。
[0095] 在一些实施例中，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，包括：
[0096] 根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案，其中，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案的计算公式为：
[0097]
[0098]
[0099] 根据第一实时调度方案计算第一实时辅助值，若第一实时辅助值在预先设置范围内，则第一实时调度方案作为最优实时群能量调度方案，若第一实时辅助值不在预先设置范围内，则根据第一实时辅助值更新电价，得到第二更新后电价，并根据第二更新后电价计算成本最小化情况下的第二实时调度方案，根据第二实时调度方案计算第二实时辅助值，判断第二实时辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个最优实时群能量调度方案。
[0100] 具体的，为了便于本领域人员理解，以下提供一组最佳实施例：
[0101] 步骤1、获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
[0102] 步骤2、根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；其中，根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格的计算公式为：
[0103]
[0104] 其中， 为第t时刻的出清价格，为对于不同能量偏差的大于1的惩罚系数，为对于不同能量偏差的大于0小于1的惩罚系数， 为第t时刻的正能量偏差下的惩罚价格， 为第t时刻的负能量偏差下的惩罚价格。
[0105] 步骤3、根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；其中，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率的计算公式为：
[0106]
[0107]
[0108] 其中， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室内温度， 为第i个智能楼宇在第t时刻的室外温度， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第一本征参数，为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的第二本征参数， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统在第t时刻的机组功率， 为第i个智能楼宇的供热通风与空气调节系统的工作效率， 为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最小值，为第i个智能楼宇的预先设置的可接受室内温度的最大值。
[0109] 步骤4、获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，其中，根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率的计算公式为：
[0110]
[0111]
[0112] 其中， 为在第t时刻的第m辆电动汽车的荷电状态， 为第i个智能楼宇的在第t时刻的第m辆电动汽车的充电功率， 为第m辆电动汽车的充电效率， 为第m辆电动汽车的电池容量， 为第m辆电动汽车的充电功率的最大值， 为第m辆电动汽车的预计离开时间， 为第m辆电动汽车的初始荷电状态， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最小值， 为第m辆电动汽车的荷电状态的最大值。
[0113] 步骤5、根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的第一日前调度方案，根据第一日前调度方案计算第一日前辅助值，若第一日前辅助值在预先设置范围内，则第一日前调度方案作为最优日前群能量调度方案，若第一日前辅助值不在预先设置范围内，则根据第一日前辅助值更新电价，得到第一更新后电价，并根据第一更新后电价计算成本最小化情况下的第二日前调度方案，根据第二日前调度方案计算第二日前辅助值，判断第二日前辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个最优日前群能量调度方案。
[0114] 步骤6、根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的第一实时调度方案，根据第一实时调度方案计算第一实时辅助值，若第一实时辅助值在预先设置范围内，则第一实时调度方案作为最优实时群能量调度方案，若第一实时辅助值不在预先设置范围内，则根据第一实时辅助值更新电价，得到第二更新后电价，并根据第二更新后电价计算成本最小化情况下的第二实时调度方案，根据第二实时调度方案计算第二实时辅助值，判断第二实时辅助值是否在预先设置范围内，依次类推，直至得到一个最优实时群能量调度方案。
[0115] 具体的，在一些实施例中，在保护每个建筑的隐私的前提下，以完全分布式的方法来重新阐述了上述问题，如以下公式所示：
[0116]
[0117] 判断是否满足收敛条件 和，如果满足，则智能楼宇群优化问题收敛，若不满足，则各智能
楼宇根据公式重新求解本地变量，并交换信息和更新变量。
[0118] 具体的，在一些实施例中， 为日前阶段的能量市场， 日前阶段的备用市场， 为日前阶段的能量市场的成本， 为日前阶段的备用市场的收益，实时阶段的平衡市场的成本为 。
[0119] 为了便于本领域人员理解，一下提供一组实验数据：
[0120] 参照图2和图3，本发明通过Matlab并利用YALMIP工具箱构建基于点对点能量交易以及参与多市场（能量市场+备用市场）的优化调度问题，并用Gurobi求解器进行求解。在仿真实验中，智能楼宇群包含四个智能楼宇系统。智能楼宇1和2配备了风力涡轮机，智能楼宇3和4配备了不同尺寸的光伏电池。可再生能源的预测数据和实际数据来自PJM数据库。假设能量市场价格和备用市场的价格可以准确预测，如图2所示。各个智能楼宇的供热通风与空气调节系统参数如表1所示。表1为各个智能楼宇的供热通风与空气调节系统参数，室外温度如图3所示。每条传输线的能量交易损耗为2%。
[0121] 表1
[0122]
[0123] 参照图4，图4为各个智能楼宇通过分布式算法求解得到的共识共享价格。点对点能量交易价格处于与电网的购电价格和售电价格之间。此外，能量交易价格是时变的，当价格超过从电网购买的电力价格或低于卖给电网的电力价格时，点对点能量交易将不会发生。
[0124] 参照图5和图6，智能楼宇根据对第二天可再生能源和电动汽车充电负荷的预测，参与日前能量市场和备用市场，备用市场的参与量与电动汽车的充电负荷呈正相关。智能建筑中电动汽车数量越多，就意味着有更多的储备能力参与备用市场获取利润。
[0125] 参照图7，本方法实验中根据参与点对点能量交易和备用市场的情况分为以下三种方案，其中方案一为参与点对点能量交易和备用市场，方案二为只参与备用市场，方案三为只参与点对点能量交易，采用上述三种方案的各个智能楼宇与电网的交互功率对比情况如图7所示。与仅参与备用市场相比，4栋智能楼宇与电网的交互功率分别降低了8.58%、9.88%、0.69%和1.08%。与只参与点对点能量交易相比，4栋智能楼宇与电网的交换能分别降低了0.69%、2.98%、2.31%和2.38%。从图7可以明显看出，当智能楼宇参与点对点能量交易和备用市场时，与电网的交互功率可以在很大程度上减少。当智能楼宇出现能源盈余或赤字时，优先考虑与邻居进行点对点能量交易。如果综合能源系统群内部无法实现功率平衡时，则与电网进行能量交互。
[0126] 参照图7与表2，表2为四栋智能楼宇在不同场景下的成本，点对点能量交易为智能楼宇3和智能楼宇4降低了成本，为智能楼宇1和智能楼宇2增加了利润。对比表2第一行和第三行数据，值得注意的是，由于备用市场的指令以及价格存在巨大的不确定性，因此参与备用市场并不一定带来收益。尽管如此，系统能够通过参与备用市场仍可获得潜在的收益，并且参与点对点能量交易和备用市场可以减少来自电网的交换能量。
[0127] 表2
[0128]成本 智能楼宇1 智能楼宇2 智能楼宇3 智能楼宇4
方案一 ‑115.96 ‑214.35 149.32 194.63
方案二 ‑114.05 ‑209.16 152.24 197.30
方案三 ‑113.18 ‑212.71 153.19 199.35
两者均不参与 ‑110.48 ‑206.54 155.11 200.64
[0129] 参照图8，目标函数中 值的大小直接影响智能楼宇的调度结果和成本。图8给出了参与备用市场的不同场景下各智能楼宇的成本偏差。随着参与备用市场比例的增加，智能楼宇1和智能楼宇2的收益逐渐增加，智能楼宇3的成本逐渐降低。对于智能楼宇4，最低成本是在 。随着系统参与备用市场比例的增加，整个智能楼宇系统群的成本降低。
[0130] 本发明通过综合考虑多市场有效的提升了能量利用率，降低了智能楼宇系统群的运行成本。
[0131] 另外，参照图9，本发明的一个实施例，提供一种参与多市场的智能楼宇群调度系统，包括数据获取模块1100、惩罚价格计算模块1200、机组功率计算模块1300、充电功率计算模块1400、最优日前群能量调度方案计算模块1500以及最优实时群能量调度方案计算模块1600，其中：
[0132] 数据获取模块1100用于获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价；
[0133] 惩罚价格计算模块1200用于根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格；
[0134] 机组功率计算模块1300用于根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率；
[0135] 充电功率计算模块1400用于获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率；
[0136] 最优日前群能量调度方案计算模块1500用于根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案；
[0137] 最优实时群能量调度方案计算模块1600用于根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案。
[0138] 本系统通过获取当前时刻的目标智能楼宇的出清价格，目标智能楼宇的室外温度以及智能楼宇群间的点对点能量交易的电价，根据出清价格进行惩罚价格计算，得到当前时刻的惩罚价格，根据室外温度计算用于使得目标智能楼宇的室内温度保持在预先设置范围内的机组功率，获取在目标智能楼宇充电的电动汽车的上一时刻的荷电状态，并根据上一时刻的荷电状态计算当前时刻的电动汽车的充电功率，根据电价、惩罚价格、机组功率与充电功率计算日前成本最小化情况下的最优日前群能量调度方案，根据电价、惩罚价格、机组功率、充电功率与最优日前群能量调度方案计算实时成本最小化情况下的最优实时群能量调度方案，有效的提升了能量利用率，降低了智能楼宇系统群的运行成本。
[0139] 需要注意的是，本系统实施例与上述的系统实施例是基于相同的发明构思，因此上述方法实施例的相关内容同样适用于本系统实施例，这里不再赘述。
[0140] 本申请还提供一种参与多市场的智能楼宇群调度设备，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，处理器执行计算机程序时实现：如上述的参与多市场的智能楼宇群调度方法。
[0141] 处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
[0142] 存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0143] 实现上述实施例的参与多市场的智能楼宇群调度方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例中的参与多市场的智能楼宇群调度方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S101至步骤S106。
[0144] 本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令用于执行：如上述的参与多市场的智能楼宇群调度方法。
[0145] 该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述电子设备实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的参与多市场的智能楼宇群调度方法，例如，执行以上描述的图1中的方法步骤S101至步骤S106。
[0146] 本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质（或非暂时性介质）和通信介质（或暂时性介质）。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息（诸如计算机可读指令、数据结构、程序单元或其他数据）的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD‑ROM、数字多功能盘（DVD）或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序单元或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
[0147] 上面结合附图对本发明实施例作了详细说明，但本发明不限于上述实施例，在所属技术领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
