绿色能源数字孪生仿真方法、系统、介质、电子设备

技术领域

本发明涉及数字孪生仿真的技术领域，特别是涉及一种绿色能源数字孪生仿真方法、系统、介质、电子设备。

背景技术

绿色能源系统通常是多能耦合、多能互补的集成系统，可控智能设备多、复杂度高。由于各个子系统发展的差异，它们通常都是单独规划、单独设计，存在多能协同融合机制不清、集成运控策略效率不足、系统动态自适应能力差等问题，造成系统协调性差、能源利用率低。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种绿色能源数字孪生仿真方法、系统、介质、电子设备，能够有效支持人工智能运控优化技术、AI预测预警和诊断技术能的研究。

第一方面，本发明提供一种绿色能源数字孪生仿真方法，所述方法包括以下步骤：构建绿色能源数字孪生静态模型子系统；所述绿色能源数字孪生静态模型子系统以物理设备的物理模型为基础，以建造者模式为建造方法；构建绿色能源数字孪生动态模型子系统，所述绿色能源数字孪生动态模型子系统以智能体的当前动作值为输入，产生的下一状态信息和奖励值作为输出。

在第一方面的一种实现方式中，构建绿色能源数字孪生静态模型子系统包括以下步骤：

定义绿色能源系统的基本物理模型；所述基本物理模型包括光伏发电模型、电解槽模型、储能锂电池模型、储氢罐模型和压缩机；

基于物理实体的基本物理模型，定义组件机理模型；所述组件机理模型包括光伏发电模型的输出功率、电解槽模型的制氢流量、储能锂电池模型的状态变化、储氢罐模型的状态变化和压缩机的功率；

基于所述物理实体的基本物理模型和所述绿色能源数字孪生静态模型子系统，迭代使用建造者模式，定义所需仿真的各种尺度的复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统。

在第一方面的一种实现方式中，所述光伏发电模型的输出功率

所述电解槽模型的制氢流量F

所述储能锂电池模型的状态变化

所述储氢罐模型的状态变化

所述压缩机的功率

在第一方面的一种实现方式中，构建绿色能源数字孪生动态模型子系统包括以下步骤：

设定所述绿色能源数字孪生动态模型子系统包括下一状态生成模块、环境变量迭代模块、状态观测模块和奖励生成模块；

在绿色能源数字孪生仿真系统运行过程中，将状态空间变量与系统的状态变量相对应；

基于智能体针对当前所处状态，在动作空间中选择相应的动作，对各动作进行约束，并将最终约束后的动作的值作为各组件的功率给定值输入各物理模型中；

基于环境变量迭代模块获取系统内部物理实体传感数据无关的辅助变量；

基于状态观测模块从所述辅助变量和下一状态信息中选取特征值来表征智能体所能观测到的状态变量；

基于下一状态生成模块根据当前动作值、当前环境状态和所述辅助变量输出下一状态信息；

基于奖励生成模块根据所述当前动作值、所述辅助变量和所述下一状态信息，模拟输出对应的奖励值；

对所述动作进行约束以符合实际物理含义；

针对未知机理模型的物理实体或系统，通过数据驱动的方法训练获取对应的动态运行模型；

针对绿色能源数字孪生仿真系统的外部环境驱动因素，基于数据驱动的方法，训练获取动态预测值。

在第一方面的一种实现方式中，基于奖励生成模块根据所述当前动作值、所述辅助变量和所述下一状态信息，模拟输出对应的奖励值包括以下步骤：

确定氢流转路径；

计算t时刻的氢气浮动值H2

计算奖励值

在第一方面的一种实现方式中，计算t时刻的氢气浮动值H2

其中，/>

在第一方面的一种实现方式中，所述下一状态生成模块基于物理模型机理和基于数据的时序深度神经网络自动迭代计算生成下一状态信息。

第二方面，本发明提供一种绿色能源数字孪生仿真系统，所述系统包括第一构建模块和第二构建模块；

所述第一构建模块用于构建绿色能源数字孪生静态模型子系统；所述绿色能源数字孪生静态模型子系统以物理设备的物理模型为基础，以建造者模式为建造方法；

所述第二构建模块用于构建绿色能源数字孪生动态模型子系统，所述绿色能源数字孪生动态模型子系统以智能体的当前动作值为输入，产生的下一状态信息和奖励值作为输出。

第三方面，本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的绿色能源数字孪生仿真方法。

第四方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行上述的绿色能源数字孪生仿真方法。

如上所述，本发明的绿色能源数字孪生仿真方法、系统、介质、电子设备，具有以下有益效果：

(1)首次以一种可扩展的方式定义了可用于深度强化学习所需的绿色能源数字孪生仿真系统，使能训练深度强化学习控制优化策略，从而应对复杂多变的现实情况；

(2)提出基于建造者模式的绿色能源数字孪生静态模型子系统，通过建造者模式的使用，能够灵活定制所需仿真的绿色能源系统；

(3)提出了机理和数据耦合驱动的绿色能源数字孪生动态模型子系统，以物理设备的机理模型为基础，通过历史数据训练物理设备的动态工作模型，能够更符合各种真实场景的仿真需求；

(4)绿色能源数字孪生仿真系统能够与不同的智能体互动，模拟对比在当前情况下不同仿真效果，在绿色能源系统智能控制优化场景下极大提高操作合理有效性和安全性。

附图说明

图1显示为本发明的绿色能源数字孪生仿真方法于一实施例中的流程图；

图2显示为本发明的基本物理模型于一实施例中的结构示意图；

图3显示为本发明的绿色能源数字孪生动态模型子系统于一实施例中的结构示意图；

图4显示为本发明的氢流转于一实施例中的路径图；

图5显示为本发明的绿色能源数字孪生仿真系统于一实施例中的结构示意图；

图6显示为本发明的电子设备于一实施例中的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明的绿色能源数字孪生仿真方法、系统、介质、电子设备提供一种机理和数据耦合驱动的、基于建造者模式的可配置、多尺度绿色能源数字孪生仿真技术，可以有效支持人工智能运控优化技术、AI预测预警和诊断技术能的研究，赋能以新能源为核心的新一代电力系统的高比例新能源消纳。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行详细描述。

如图1所示，于一实施例中，本发明的绿色能源数字孪生仿真方法包括步骤1-步骤2。

步骤S1、构建绿色能源数字孪生静态模型子系统；所述绿色能源数字孪生静态模型子系统以物理设备的物理模型为基础，以建造者模式为建造方法。

具体地，所述绿色能源数字孪生静态模型子系统是以物理设备的物理模型为基础，以建造者模式为建造方法的迭代建模方法。通过定义多个构造者，可以构造多尺度复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统，满足各种绿色能源数字孪生静态模型子系统的定制化仿真需求。

其中，所述多尺度复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统中可包含每个物理实体的物理模型、基于物理模型并使用建造者模式定义的简单绿色能源系统。它通过建造者模式，实现所需仿真的复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统的可定制能力。复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统的可定制能力不仅包含的基本的物理实体，还可以包括通过建造者模式实现的各种简单绿色能源数字孪生静态模型子系统，包括不同种类和数量的物理实体和已建造的简单绿色能源数字孪生静态模型子系统。所述简单绿色能源数字孪生静态模型子系统由特定物理实体的物理模型集合通过建造者模式可定制建造而成。所述可定制包括所包含的物理实体的基本属性、物理实体的种类、数量等。

于一实施例中，构建绿色能源数字孪生静态模型子系统包括以下步骤：

11)定义绿色能源系统的基本物理模型；所述基本物理模型包括光伏发电模型、电解槽模型、储能锂电池模型、储氢罐模型和压缩机。

如图2所示，所述物理模型主要包含光伏发电模型、电解槽模型、储能锂电池模型、储氢罐模型、压缩机等模型。为描述方便，图中f0、f1、f2分别指代光伏、压缩机、电解槽的物理模型，g1指代通过压缩机功率计算充氢速率的计算公式，g2指代通过电解氢流量计算电解槽总功率的计算公式。具体地，在所述物理模型中，太阳辐射照到光伏发电模块中的发电板产生电能，光伏产生的电能有以下两条流转路径：(1)光伏模块以一定功率P

12)基于物理实体的基本物理模型，定义组件机理模型；所述组件机理模型包括光伏发电模型的输出功率、电解槽模型的制氢流量、储能锂电池模型的状态变化、储氢罐模型的状态变化和压缩机的功率。

其中，所述光伏发电模型的输出功率

所述电解槽模型的制氢流量F

所述储能锂电池模型的状态变化

SOC

其中，SOC

所述储氢罐模型的状态变化

SOC

SOC

类比于电池的荷电状态，SOC

所述压缩机的功率

13)基于所述物理实体的基本物理模型和所述绿色能源数字孪生静态模型子系统，迭代使用建造者模式，定义所需仿真的各种尺度的复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统。

其中，通过建造者模式实现所需仿真的复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统的可定制能力。复杂绿色能源数字孪生静态模型子系统的可定制能力不仅包含的基本的物理实体，还可以包括通过建造者模式实现的各种简单绿色能源数字孪生静态模型子系统，包括不同种类和数量的物理实体和已建造的简单绿色能源数字孪生静态模型子系统。

步骤S2、构建绿色能源数字孪生动态模型子系统，所述绿色能源数字孪生动态模型子系统以智能体的当前动作值为输入，产生的下一状态信息和奖励值作为输出。

具体地，所述绿色能源数字孪生动态模型子系统是以白盒的机理模型为基础，以黑盒的历史数据训练的算法模型为辅助的行为仿真建模过程，称之为机理和数据耦合驱动的动态行为建模方法。所述绿色能源数字孪生动态模型子系统可以用于训练深度强化学习智能体模型，以智能体的当前动作值为输入，产生的下一状态信息和奖励值作为输出。

于一实施例中，构建绿色能源数字孪生动态模型子系统包括以下步骤：

21)如图3所示，设定所述绿色能源数字孪生动态模型子系统包括下一状态生成模块next_state()、环境变量迭代模块next_vars()、状态观测模块observation()和奖励生成模块reward()。

22)在绿色能源数字孪生仿真系统运行过程中，将状态空间变量与系统的状态变量相对应。其中，状态包括各个时刻的光伏发电功率、锂电池的荷电状态、储氢罐的荷氢状态等。状态空间可以表示为：S＝[P

23)基于智能体针对当前所处状态，根据策略在动作空间中选择相应的动作，对各动作进行约束以使其符合实际物理意义，并将最终约束后的动作的值作为各组件的功率给定值输入各物理模型中。其中，动作空间可以表示为：A＝[P

24)基于环境变量迭代模块next_vars()获取与来自光伏发电、风力发电、储能电池等系统内部物理实体传感数据无关的辅助变量。

25)基于状态观测模块observation()从所述辅助变量和下一状态信息中选取特征值来表征智能体所能观测到的状态变量，包括预测的辐射强度、预测端的用户负荷信息等。其中“观测”是一种形象化说法，用以描述智能体在训练过程中能够接触到和获得的绿色能源数字孪生仿真系统的状态数据。本发明中的观测变量包括当前环境状态、辅助变量、当前动作值等。

26)基于下一状态生成模块next_state()根据当前动作值、当前环境状态和所述辅助变量输出下一状态信息。其中，所述下一状态生成模块基于物理模型机理和基于数据的时序深度神经网络自动迭代计算生成下一状态信息。

27)基于奖励生成模块reward()根据所述当前动作值、所述辅助变量和所述下一状态信息，模拟输出对应的奖励值r(t)。

其中，首先确定氢流转路径，如图4所示。接着，计算t时刻的氢气浮动值

28)对所述动作进行约束以符合实际物理含义。其中，所述约束基于各组件的基本机理，使得动作在合理范围内，不能越界。所谓越界如：电池充电至上边界后无法继续实现充电动作；电池放电至下边界后无法继续实现放电动作。储氢罐原理与之相同。具体实现步骤如以下伪代码如下所示：

29)针对未知机理模型的物理实体或系统，通过数据驱动的方法训练获取对应的动态运行模型。例如光伏发电的功率模型，基于数据训练神经网络模型进行发电功率预测。

210)针对绿色能源数字孪生仿真系统的外部环境驱动因素，基于数据驱动的方法，训练获取动态预测值。例如用户负荷可以基于历史数据训练神经网络进行负荷预测。

本发明实施例所述的绿色能源数字孪生仿真方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本发明的保护范围内。

本发明实施例还提供一种绿色能源数字孪生仿真系统，所述绿色能源数字孪生仿真系统可以实现本发明所述的绿色能源数字孪生仿真方法，但本发明所述的绿色能源数字孪生仿真系统的实现装置包括但不限于本实施例列举的绿色能源数字孪生仿真系统的结构，凡是根据本发明的原理所做的现有技术的结构变形和替换，都包括在本发明的保护范围内。

如图5所示，于一实施例中，本发明的绿色能源数字孪生仿真系统包括第一构建模块51和第二构建模块52。

所述第一构建模块51用于构建绿色能源数字孪生静态模型子系统；所述绿色能源数字孪生静态模型子系统以物理设备的物理模型为基础，以建造者模式为建造方法。

所述第二构建模块52用于构建绿色能源数字孪生动态模型子系统，所述绿色能源数字孪生动态模型子系统以智能体的当前动作值为输入，产生的下一状态信息和奖励值作为输出。

其中，第一构建模块51和第二构建模块52的结构和原理于上述绿色能源数字孪生仿真方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置或方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅是示意性的，例如，模块/单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或单元可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的模块/单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块/单元显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块/单元来实现本发明实施例的目的。例如，在本发明各个实施例中的各功能模块/单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块/单元单独物理存在，也可以两个或两个以上模块/单元集成在一个模块/单元中。

本领域普通技术人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的绿色能源数字孪生仿真方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令处理器完成，所述的程序可以存储于计算机可读存储介质中，所述存储介质是非短暂性(non-transitory)介质，例如随机存取存储器，只读存储器，快闪存储器，硬盘，固态硬盘，磁带(magnetic tape)，软盘(floppy disk)，光盘(optical disc)及其任意组合。上述存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。该可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如数字视频光盘(digital video disc，DVD))、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk，SSD))等。

本发明实施例还提供了一种电子设备。所述电子设备包括处理器和存储器。

所述存储器用于存储计算机程序。

所述存储器包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述电子设备执行上述的绿色能源数字孪生仿真方法。

优选地，所述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

如图6所示，本发明的电子设备以通用计算设备的形式表现。电子设备的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元61，存储器62，连接不同系统组件(包括存储器62和处理单元61)的总线63。

总线63表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

电子设备典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器62可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)621和/或高速缓存存储器622。电子设备可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统623可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线63相连。存储器62可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块6241的程序/实用工具624，可以存储在例如存储器62中，这样的程序模块6241包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块6241通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、显示器等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口64进行。并且，电子设备还可以通过网络适配器65与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图6所示，网络适配器65通过总线63与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。