确定能源系统的最优拓扑结构的方法及装置与流程

本发明涉及能源领域，尤其涉及确定能源系统的最优拓扑结构的方法及装置。

背景技术：

能源系统不同的拓扑结构对应着不同的系统价值，其中，系统价值包括能效价值、经济价值以及碳排放量等，通常需要确定出能源系统的最优拓扑结构以保证能源系统的高效运转。

目前，确定能源系统的最优拓扑结构需要遍历能源系统所有可能存在的拓扑结构，并对每个可能存在的拓扑结构进行评估。但因能源系统所有可能存在的拓扑结构的数量会随着能源系统所包括的子系统和能源设备数量的增加而呈指数级增加，且任何一个连接关系或隶属关系的变化都会产生不同的拓扑结构，使得能源系统所有可能存在的拓扑结构的数量较大，从而目前确定能源系统的最优拓扑结构的方法效率较低。

技术实现要素：

本发明提供了一种确定能源系统的最优拓扑结构的方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，不需要遍历能源系统所有可能存在的拓扑结构，并对每个可能存在的拓扑结构均进行评估，即可得到能源系统的最优拓扑结构，效率较高。

第一方面，本发明提供了一种确定能源系统的最优拓扑结构的方法，包括：

选取能源系统的至少一个拓扑结构；

确定各个选取的所述拓扑结构的系统价值；

根据各个选取的所述拓扑结构及各个选取的所述拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据所述概率模型确定所述能源系统的最优拓扑结构。

优选地，

所述选取能源系统的至少一个拓扑结构，包括：

确定能源系统的至少一个拓扑结构所对应的结构参数，其中，不同的所述结构参数对应不同的所述拓扑结构；

选取至少一个所述结构参数，并确定选取的所述结构参数对应的所述拓扑结构。

优选地，

所述根据各个选取的所述拓扑结构及各个选取的所述拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据所述概率模型确定所述能源系统的最优拓扑结构，包括：

a1，确定由各个选取的所述拓扑结构和各个选取的所述拓扑结构的系统价值组成的数据集；

a2，根据所述数据集建立概率模型；

a3，根据所述概率模型确定待评估的拓扑结构；

a4，确定所述待评估的拓扑结构的系统价值；

a5，判断所述待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将所述待评估的拓扑结构确定为所述能源系统的最优拓扑结构，如果否，则执行a6；

a6，将所述待评估的拓扑结构及所述待评估的拓扑结构的系统价值加入到所述数据集中，并执行a2。

优选地，

所述根据所述数据集建立概率模型，包括：

以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构及所述待评估的拓扑结构为输入项，以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构的系统价值及所述待评估的拓扑结构的系统价值为输出项，根据随机森林算法建立概率模型。

第二方面，本发明提供了一种确定能源系统的最优拓扑结构的装置，包括：

选取处理模块：用于选取能源系统的至少一个拓扑结构；

价值确定模块，用于确定各个选取的所述拓扑结构的系统价值；

模型建立模块，用于根据各个选取的所述拓扑结构及各个选取的所述拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据所述概率模型确定所述能源系统的最优拓扑结构。

优选地，

所述选取处理模块，包括：参数确定单元和选取处理单元；

所述参数确定单元，用于确定能源系统的至少一个拓扑结构所对应的结构参数，其中，不同的所述结构参数对应不同的所述拓扑结构；

所述选取处理单元，用于选取至少一个所述结构参数，并确定选取的所述结构参数对应的所述拓扑结构。

优选地，

所述模型建立模块，包括：数据集确定单元、模型建立单元、第一确定处理单元、第二确定处理单元、判断处理单元和数据集处理单元；

所述数据集确定单元，用于确定由各个选取的所述拓扑结构和各个选取的所述拓扑结构的系统价值组成的数据集；

所述模型建立单元，用于在所述数据集确定单元或所述数据集处理单元的触发下，根据所述数据集建立概率模型；

所述第一确定处理单元，用于根据所述模型建立单元建立的所述概率模型确定待评估的拓扑结构；

所述第二确定处理单元，用于确定所述第一确定处理单元确定的所述待评估的拓扑结构的系统价值；

所述判断处理单元，用于判断所述第二确定处理单元确定的所述待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将所述待评估的拓扑结构确定为所述能源系统的最优拓扑结构，如果否，则触发所述数据集处理单元；

所述数据集处理单元，用于在所述判断处理单元的触发下，将所述待评估的拓扑结构及所述待评估的拓扑结构的系统价值加入所述数据集，并触发所述模型建立单元。

优选地，

所述模型建立单元，用于在所述数据集确定单元或所述数据集处理单元的触发下，以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构及所述待评估的拓扑结构为输入项，以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构的系统价值及所述待评估的拓扑结构的系统价值为输出项，根据随机森林算法建立概率模型。

第三方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。

第四方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中任一所述的方法。

本发明提供了一种确定能源系统的最优拓扑结构的方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，该方法通过在能源系统中所有可能存在的拓扑结构中选取一个或多个拓扑结构，然后确定各个选取的拓扑结构的系统价值，该系统价值包括能源系统的能效价值、经济价值及碳排放量等，即可根据各个选取的拓扑结构及各个选取的拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据概率模型在能源系统所有可能存在的拓扑结构中进行选取确定出能源系统的最优拓扑结构，则不需要遍历能源系统所有可能存在的拓扑结构，并对每个可能存在的拓扑结构进行评估，可以减小计算量、缩短消耗时间，从而使得效率较高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中提供的一种确定能源系统的最优拓扑结构的方法的流程示意图；

图2为本发明实施例中提供的一种能源系统的拓扑结构的结构示意图；

图3为本发明实施例中提供的另一种能源系统的拓扑结构的结构示意图；

图4为本发明实施例中提供的一种确定能源系统的最优拓扑结构的装置的结构示意图；

图5为本发明实施例中提供的另一种确定能源系统的最优拓扑结构的装置的结构示意图；

图6为本发明实施例中提供的又一种确定能源系统的最优拓扑结构的装置的结构示意图；

图7为本发明实施例中提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合具体实施例及相应的附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实施例提供了一种确定能源系统的最优拓扑结构的方法，该方法包括：步骤101至步骤103，其中：

步骤101，选取能源系统的至少一个拓扑结构；

步骤102，确定各个选取的所述拓扑结构的系统价值；

步骤103，根据各个选取的所述拓扑结构及各个选取的所述拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据所述概率模型确定所述能源系统的最优拓扑结构。

本发明实施例通过在能源系统中所有可能存在的拓扑结构中选取一个或多个拓扑结构，然后确定各个选取的拓扑结构的系统价值，该系统价值包括能源系统的能效价值、经济价值及碳排放量等，即可根据各个选取的拓扑结构及各个选取的拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据概率模型在能源系统所有可能存在的拓扑结构中进行选取确定出能源系统的最优拓扑结构，则不需要遍历能源系统所有可能存在的拓扑结构，并对每个可能存在的拓扑结构进行评估，可以减小计算量、缩短消耗时间，从而使得效率较高。

需要说明的是，本发明实施例中的能源系统可以为广域综合能源系统、区域综合能源系统或综合能源系统等，其中广域综合能源系统由不同区域综合能源系统组成，区域综合能源系统由不同的综合能源系统组成，综合能源系统由不同的能源设备构成，对于一个区域综合能源系统，如图2所示，可能因为其中一个能源设备的归属关系的改变就拥有多个拓扑结构。

具体地，用户可以根据实际业务需要确定系统价值的内容，例如，当用户需要确定碳排放量最小的拓扑结构，则对应的系统价值可以仅为碳排放量，当用户需要确定能效价值高、经济价值高、碳排放量小的拓扑结构，则对应的系统价值应该为由能效价值、经济价值和碳排放量这三个参数组成，可以为这三个参数按照相应的规则计算得到的一个数据，也可以是以这三个参数分别对应的数据为元素组成的一个集合。当然也可以在系统价值中包含用户所有可能需要的参数，在用户需要时对各个参数中的某个参数或某几个参数的组合进行调取并应用。

在本发明一个实施例中，所述选取能源系统的至少一个拓扑结构，包括：确定能源系统的至少一个拓扑结构所对应的结构参数，其中，不同的所述结构参数对应不同的所述拓扑结构；选取至少一个所述结构参数，并确定选取的所述结构参数对应的所述拓扑结构。

在上述实施例中，结构参数可以为多个参数的集合，如分层层数、层级的划分及各层级内部的连接关系等，不同的结构参数对应不同的拓扑结构，结构参数中的各个参数可以定义能源系统中所有可能存在的拓扑结构，可以通过对结构参数的选取确定相应的拓扑结构，对于结构参数中的各个参数可以有取值范围，通过对各个参数的取值进行调整确定不同的结构参数，进而确定不同的拓扑结构。

具体地，在确定能源系统的结构参数后，可以对结构参数进行n次的随机选取，其中，n小于能源系统中所有可能存在的拓扑结构的数量，可以针对每一次的随机选取，确定选取的拓扑结构的系统价值，即随机选取一个结构参数，确定选取的结构参数对应的拓扑结构的系统价值，并重复进行n次随机的选取；也可以直接随机选取n个结构参数，并确定选取的n个结构参数分别对应的拓扑结构的系统价值。

举例来说，如图3所示，拓扑结构a和拓扑结构b为一个能源系统的两种不同的拓扑结构，其中该能源系统由5个节点组成，即节点1至节点5，其中在拓扑结构a中第一层结构包括节点1、节点4和节点5，第二层结构包括节点2和节点3，且节点2和节点3作为节点1的子节点；在拓扑结构b中第一层结构包括节点1和节点4，第二层结构包括节点2、节点3和节点5，且节点2、节点3和节点5作为节点1的子节点。则拓扑结构a的结构参数可以为[2；5；a112(4，5)，a220(3；1)，a320(2；1)，a410(1，5)，a510(1，4)]，其中第一个分号前的2为分层层级，表示该拓扑结构有2层结构；第二个分号前的5为节点数量，表示该拓扑结构包括5个节点；a112(4，5)中下标112，第一个1表示该节点为节点1，第二个1表示节点属于第一层结构，第三个数字2表示该节点有两个子节点，小括号中的4和5表示与该节点有连接关系的节点，即节点4和节点5；a220(3；1)表示节点2属于第二层结构且没有子节点，小括号中分号前表示与该节点有连接关系的节点，分号后面表示该节点所属的节点，对于没有子节点的则没有分号后面的内容，则节点2与节点3有连接关系，且节点2为节点1的子节点；a320(2；1)表示节点3属于第二层结构，没有子节点，与节点2有连接关系且为节点1的子节点；a410(1，5)表示节点4属于第一层结构，没有子节点，与节点1和节点5有连接关系；a510(1，4)表示节点5属于第一层结构，没有子节点，与节点1和节点4有连接关系，拓扑结构b的结构参数可以为[2；5；a113(4)，a220(3；1)，a320(2，5；1)，a410(1)，a520(1，5)]，因此可以对拓扑结构a和拓扑结构b分别对应的结构参数进行选取，并根据选取的结构参数确定拓扑结构。

在本发明一个实施例中，所述根据各个选取的所述拓扑结构及各个选取的所述拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据所述概率模型确定所述能源系统的最优拓扑结构，包括：

a1，确定由各个选取的所述拓扑结构和各个选取的所述拓扑结构的系统价值组成的数据集；

a2，根据所述数据集建立概率模型；

a3，根据所述概率模型确定待评估的拓扑结构；

a4，确定所述待评估的拓扑结构的系统价值；

a5，判断所述待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将所述待评估的拓扑结构确定为所述能源系统的最优拓扑结构，如果否，则执行a6；

a6，将所述待评估的拓扑结构及所述待评估的拓扑结构的系统价值加入到所述数据集中，并执行a2。

在上述实施例中，通过确定数据集，然后根据数据集中的数据建立概率模型，进而根据该概率模型可以在能源系统所有可能存在的拓扑结构中确定出系统价值较高的待评估的拓扑结构，例如可以根据expectedimprovement准则确定出待评估的拓扑结构，然后直接对待评估的拓扑结构进行评估，确定待评估的拓扑结构的系统价值，进一步，判断待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则可以确定待评价的拓扑结构为最优拓扑结构，如果否，则将待评估的拓扑结构及待评估的拓扑结构的系统价值加入数据集中，并再次建立概率模型，并再次确定待评估的拓扑结构，直至确定出最优拓扑结构，根据概率模型直接确定出较可能成为最优拓扑结构的待评估的拓扑结构，则不需要遍历能源系统所有可能存在的拓扑结构，并对每个可能存在的拓扑结构进行评估，从而达到减小计算量的目地，缩短了消耗时间，提高了效率。

具体地，预设条件可以为预先设置的系统价值的阈值，如当需要确定出碳排放量小于某一数值的拓扑结构，则将该数值作为预设下限，当待评估的拓扑结构的系统价值对应的碳排放量小于该数值时，将该待评估的拓扑结构确定为能源系统的最优拓扑结构，并停止循环。当然预设条件也可以为循环次数大于设置的上限，则将当前循环次的待评估的拓扑结构确定为能源系统的最优拓扑结构。

在待评估的拓扑结构的系统价值不满足预设条件时，将待评估的拓扑结构及待评估的拓扑结构的系统价值加入数据集中，再次根据数据集建立概率模型，在非首次建立概率模型时，均可以通过每次循环中新加入到数据集中的待评估的拓扑结构和待评估的拓扑结构的系统价值对概率模型进行修正，可以不需要对数据集中的所有数据进行运算以得到概率模型，从而减少相关算法的运算量，缩短建立概率模型的时间。

需要说明的是，根据概率模型确定的待评估的拓扑结构的数目可以是一个或多个，当根据概率模型确定一个待评估的拓扑结构时，即根据概率模型在能源系统所有可能存在的拓扑结构中，确定出最符合用户目地的待评估的拓扑结构，并确定该待评估的拓扑结构的系统价值，进而判断该待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将该待评估的拓扑结构确定为最优拓扑结构，否则，利用该待评估的拓扑结构和该待评估的拓扑结构的系统价值对概率模型进行修正，并利用修正后的概率模型确定一个新的待评估的拓扑结构直至确定出能源系统的最优拓扑结构；

当根据概率模型确定出多个待评估的拓扑结构，存在以下几种可能的确定能源系统的最优拓扑结构的方式：

方式一：

a1，确定由各个选取的拓扑结构和各个选取的拓扑结构的系统价值组成的数据集；

a2，根据数据集建立概率模型；

a3a，根据概率模型确定多个待评估的拓扑结构；

a4a，选择一个未被选择过的待评估的拓扑结构，确定选择的待评估的拓扑结构的系统价值；

a5a，判断选择的待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将选择的待评估的拓扑结构确定为能源系统的最优拓扑结构；如果否，则执行a6a；

a6a，检测是否存在未被选择过的待评估的拓扑结构，如果是，则执行a4a，如果否，将各个待评估的拓扑结构及各个待评估的拓扑结构的系统价值加入到数据集中，并执行a2。

方式二：

a1，确定由各个选取的拓扑结构和各个选取的拓扑结构的系统价值组成的数据集；

a2，根据数据集建立概率模型；

a3b，根据概率模型确定多个待评估的拓扑结构；

a4b，确定各个待评估的拓扑结构的系统价值；

a5b，判断各个待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将满足预设条件的至少一个待评估的拓扑结构确定为能源系统的最优拓扑结构，即对满足预设条件的拓扑结构均可以进行确定并输出，以供用户参考，当然也可以根据各个待评估的拓扑结构的系统价值确定出一个最优拓扑结构；如果否，则执行a6b；

a6b，将各个待评估的拓扑结构及各个待评估的拓扑结构的系统价值加入到数据集中，并执行a2。

方式三：

a1，确定由各个选取的拓扑结构和各个选取的拓扑结构的系统价值组成的数据集；

a2，根据数据集建立概率模型；

a3c，根据概率模型确定多个待评估的拓扑结构；

a4c1，确定各个待评估的拓扑结构的系统价值；

a4c2，选择一个未被选择过的待评估的拓扑结构的系统价值；

a5c，判断选择的待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将选择的待评估的拓扑结构的系统价值对应的待评估的拓扑结构确定为能源系统的最优拓扑结构，如果否，则执行a6c；

a6c，检测是否存在未被选择过的待评估的拓扑结构的系统价值，如果是，则执行a4c2，如果否，将各个待评估的拓扑结构和各个待评估的拓扑结构的系统价值加入数据集，并执行a2。

综上所述，可以根据概率模型确定出待评估的拓扑结构，从而不需要遍历能源系统所有可能存在的拓扑结构，并对每个可能存在的拓扑结构进行评估，可以减小计算量、缩短消耗时间，从而使得效率较高。

在本发明一个实施例中，所述根据所述数据集建立概率模型，包括：以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构及所述待评估的拓扑结构为输入项，以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构的系统价值及所述待评估的拓扑结构的系统价值为输出项，根据随机森林算法建立概率模型。

在上述实施例中，利用随机森林算法建立输入输出概率模型，在首次建立概率模型时，以数据集中的各个选取的拓扑结构为输入项，数据集中各个选取的拓扑结构的系统价值为输出项，因为此时在数据集中没有待评估的拓扑结构和待评估的拓扑结构的系统价值；在非首次建立概率模型时，因数据集中加入了待评估的拓扑结构及待评估的拓扑结构的系统价值，此时利用加入的待评估的拓扑结构及待评估的拓扑结构的系统价值对概率模型进行修正，随着循环的进行，每次均会有新加入的待评估的拓扑结构和待评估的拓扑结构的系统价值，每次均是利用新加入的待评估的拓扑结构和待评估的拓扑结构的系统价值对概率模型进行修正。在本发明实施例中，利用随机森林算法确定概率模型，当然也可以利用其他算法，例如高斯过程等。

如图4所示，本发明实施例提供了一种确定能源系统的最优拓扑结构的装置，包括：

选取处理模块401：用于选取能源系统的至少一个拓扑结构；

价值确定模块402，用于确定各个选取的所述拓扑结构的系统价值；

模型建立模块403，用于根据各个选取的所述拓扑结构及各个选取的所述拓扑结构的系统价值建立概率模型，并根据所述概率模型确定所述能源系统的最优拓扑结构。

如图5所示，在本发明一个实施例中，所述选取处理模块401，包括：参数确定单元4011和选取处理单元4012；

所述参数确定单元4011，用于确定能源系统的至少一个拓扑结构所对应的结构参数，其中，不同的所述结构参数对应不同的所述拓扑结构；

所述选取处理单元4012，用于选取至少一个所述结构参数，并确定选取的所述结构参数对应的所述拓扑结构。

如图6所示，在本发明一个实施例中，所述模型建立模块403，包括：数据集确定单元4031、模型建立单元4032、第一确定处理单元4033、第二确定处理单元4034、判断处理单元4035和数据集处理单元4036；

所述数据集确定单元4031，用于确定由各个选取的所述拓扑结构和各个选取的所述拓扑结构的系统价值组成的数据集；

所述模型建立单元4032，用于在所述数据集确定单元4031或所述数据集处理单元4036的触发下，根据所述数据集建立概率模型；

所述第一确定处理单元4033，用于根据所述模型建立单元4032建立的所述概率模型确定待评估的拓扑结构；

所述第二确定处理单元4034，用于确定所述第一确定处理单元4033确定的所述待评估的拓扑结构的系统价值；

所述判断处理单元4035，用于判断所述第二确定处理单元4034确定的所述待评估的拓扑结构的系统价值是否满足预设条件，如果是，则将所述待评估的拓扑结构确定为所述能源系统的最优拓扑结构，如果否，则触发所述数据集处理单元4036；

所述数据集处理单元4036，用于在所述判断处理单元4035的触发下，将所述待评估的拓扑结构及所述待评估的拓扑结构的系统价值加入所述数据集，并触发所述模型建立单元4032。

在本发明一个实施例中，所述模型建立单元4032，用于在所述数据集确定单元4031或所述数据集处理单元4036的触发下，以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构及所述待评估的拓扑结构为输入项，以所述数据集中各个选取的所述拓扑结构的系统价值及所述待评估的拓扑结构的系统价值为输出项，根据随机森林算法建立概率模型。

为了描述的方便，描述以上装置实施例时以功能分为各种单元或模块分别描述，在实施本发明时可以把各单元或模块的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

图7是本发明实施例提供的一种确定能源系统的最优拓扑结构的装置的结构示意图。在硬件层面，该服务器包括处理器701以及存储有执行指令的存储器702，可选地还包括内部总线703及网络接口704。其中，存储器702可能包含内存7021，例如高速随机存取存储器(random-accessmemory，ram)，也可能还包括非易失性存储器7022(non-volatilememory)，例如至少1个磁盘存储器等；处理器701、网络接口704和存储器702可以通过内部总线703相互连接，该内部总线703可以是isa(industrystandardarchitecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheralcomponentinterconnect，外设部件互连标准)总线或eisa(extendedindustrystandardarchitecture，扩展工业标准结构)总线等；所述内部总线703可以分为地址总线、数据总线、控制总线等，为便于表示，图7中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。当然，该服务器还可能包括其他业务所需要的硬件。当处理器701执行存储器702存储的执行指令时，处理器701执行本发明任意一个实施例中所述的方法，并至少用于执行：在一种可能实现的方式中，处理器从非易失性存储器中读取对应的执行指令到内存中然后运行，也可从其它设备上获取相应的执行指令，以在逻辑层面上形成确定能源系统的最优拓扑结构的装置。处理器执行存储器所存放的执行指令，以通过执行的执行指令实现本发明任一实施例中提供的确定能源系统的最优拓扑结构的方法。

处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等；还可以是数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现场可编程门阵列(field－programmablegatearray，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。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行所述执行指令时，所述电子设备执行本发明任意一个实施例中提供的方法。该电子设备具体可以是如图7所示确定能源系统的最优拓扑结构的装置；执行指令是确定能源系统的最优拓扑结构的方法所对应计算机程序。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例，或软件和硬件相结合的形式。

本发明中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。