考虑用户缴费满意度与用电舒适度的用电优化策略

随着智能家电的广泛应用以及负荷监测技术的发展,家庭可控负荷的优化调度已经成为虚拟电厂技术的重要研究内容。考虑家庭用户用电经济性和舒适度,提出一种综合考虑家庭用户电力负荷关联度和用电舒适度与缴纳电费满意度的多目标用电模型。根据用户的负荷特性,建立刚性负荷和柔性负荷的数学模型及其约束条件。引入负荷使用关联矩阵调整负荷运行时段参数,建立考虑用户用电舒适度与电费支出满意度的多目标用电模型,采用遗传算法对模型进行求解。算例分析结果表明所建立的优化策略能有效满足用户用电舒适度,实现用电经济性,为虚拟电厂中可控负荷的优化调度提供帮助。     

考虑家电关联与舒适性相结合的用电行为多目标优化模型

随着智能家电的广泛应用,实现用电行为优化已成为家庭智能用电的重要研究内容。从经济性和舒适性两个方面入手,提出一种智能用电环境下用电行为多目标优化模型。首先,分析了家庭用户的负载特性,并定义了可中断和可转移电器的运行约束。然后,考虑家电负载和用电习惯等各方面的约束条件,设计了家电关联最小化电费支出模型和用户用电舒适度模型,实现了多目标优化。最后,提出基于持续搜索多目标粒子群算法进行优化模型的求解。算例分析表明,多目标优化模型能有效降低用电费用并提高用电舒适性。     

智能电网环境下基于多代理的商业用户可控负荷管理策略

智能电网的发展为电力用户积极参与电网运行调控提供了必要的技术支持。文中针对智能电网环境下商业用户的用电响应行为提出了基于多代理系统(MAS)的负荷控制策略方案。设计了包含多类具有一定用电响应能力的用电设备的MAS及互动协调机制,结合商业电力用户的特点,为突出商业用户对整体用电舒适度的要求,在居民用户MAS的基础上增加了负载聚合代理;以酒店类商业用户为例,根据各类用电设备的运行特性建立了相应的负荷响应模型,基于典型用电设备的实时信息,采用区间数排序法确定用电负荷的优先级,构建了以优化商业用户用电整体舒适度为目标的负荷管控模式。通过算例分析,分析了所述模型和方法的特点与合理性。     

分时电价下计及用户用电满意度的家庭负荷优化策略

分时电价是实施需求侧管理、鼓励用户改变用电方式的一种重要经济手段。居民用户是需求侧的一部分,对其用电负荷进行优化具有重要意义。首先,对家庭基本可调度负荷、空调系统以及电动汽车的运行特性进行建模;其次,建立包含环境舒适度和用电方式舒适度的用电满意度模型,对考虑用户环境舒适度的空调系统运行策略进行分析,构建不考虑电动汽车充电的基本可调度负荷多目标优化模型;最后,构建考虑负荷曲线峰谷差的电动汽车充电模型,并采用遗传算法求解模型。在分时电价条件下对优化前后的用电费用和负荷曲线进行对比分析,结果表明所提优化策略能够在保证用户用电满意度的前提下降低用电费用,并达到削峰填谷的目的。     

参与需求响应的工业用户智能用电管理

智能电网的不断发展与需求响应的逐步实施促进了电力用户对智能用电的关注。工业用户耗电量大、自动化程度高,具有开展智能用电管理的良好基础。在此背景下,首先提出计及需求响应的工业智能用电管理系统架构,涵盖工业用户的各类用电管理模块和光伏发电管理模块。随后,基于状态任务网络建立生产设备用电管理的数学模型,并计及生产环境舒适度对温控设备用电负荷建模。在此基础上,综合考虑用户购电成本与售电收益,建立工业智能用电管理的优化运行模型。最后,以某工业用户为例对所述方法的基本特征进行了说明,并分析了用电响应情况和经济效益。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网负荷优先级控制

分时电价是电能商品的市场反应,可引导用户的用电时段,削峰填谷,提高电能的利用率,结合智能电力需求响应(DR)技术构建家庭负荷优先级(HLP)控制系统,能有效提升用户侧电网的响应能力。首先,结合家居设备的负荷特性对其进行建模;然后,保证用户舒适度,提出了一种家庭负荷优先级(HLP)控制系统算法,该算法根据优先级顺序执行负荷控制决策,并保证家庭总功耗不超过功率限定值。最后,进行算例仿真,对比不同功率限定值下各负荷运行状态,结合分时电价理论验证了HLP控制方案的有效性。     

基于自适应粒子群算法的楼宇智能用电策略

考虑楼宇拥有光伏发电、储能电池、微型燃气轮机、可控负荷和不可控负荷等电源和负荷,以最小化电费支出,同时保证用户用电舒适度为目标,提出一种楼宇智能用电策略的数学模型。采用基于成功率的自适应混沌惯性权重粒子群算法求解建立的智能用电数学模型,对比于标准粒子群算法表现出更高的收敛精度和收敛速度。成功率计算包含的混沌性和自适应性,在搜索过程中提供更多的状态信息,改善粒子趋优运动。仿真结果证明了智能用电策略的有效性,可以帮助楼宇用户根据自我需求,优化运行电源设备和用电设备,降低电费支出,并提高用电舒适度。     

融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略

在智能电网背景下,智能终端及智能家电大规模普及导致家庭用电量大幅增加,为应对电力负荷高峰逐年攀升,缓解电力供应趋紧的压力,合理利用用户侧大量可控负荷资源参与需求响应对电网的运行和发展有重要意义。提出基于智能家庭能量管理系统的融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略,对家庭中多类可控负荷（空调、热水器、电动汽车、洗衣机、洗碗机）进行控制,在“填谷”控制中考虑分时电价的影响。通过仿真验证对多场景下居民负荷用电进行对比分析,结果证明,所提控制策略可改善电网负荷曲线,实现削峰填谷,在满足用户用电舒适度的同时,进一步为用户节约用电成本,验证了所提方法的有效性。     

考虑用户行为不确定性的智能家电控制策略

针对用户行为在家庭负荷调度中引起的不确定性对用电造成的影响,提出了考虑用户行为不确定性的智能家电控制策略。首先,建立了家电负荷模型,并通过定义用户舒适度违反率对用户不确定行为进行量化。其次,制定了家电实时关断机制,对计划外用电进行合理控制。随后,制定的控制策略通过生成用电计划、判断用户行为和实时修改用电计划三步实现对用户家电的实时智能控制。通过仿真证明了优化策略在应对用户不确定行为方面的有效性。     

分时电价下基于供用电双方博弈的家庭用户需求响应

动态电价策略正成为当前电力市场环境下供电侧普遍采用的调控手段,针对电力市场中售电公司与用户间互动关系,基于博弈论构建一种非合作的Stackelberg模型研究家庭用户的需求响应策略。模型通过对用户进行分类以实现对不同偏好用户的综合考虑,同时将电网负荷波动对售电公司效益的影响、用户满意度对用电舒适度的影响进行量化处理以完善供、用电双方效用函数。采用逆向归纳法对模型的纳什均衡解进行求解,并以此实现分时电价下对用户用电任务的优化调整。最后,将模型应用于实际算例中并对用户种类进行灵敏度分析,结果表明模型在供用电双方的效用优化方面具有较好的效果。     

保障舒适度的城市建筑电力节能优化

提高城市建筑用电系统集控的智能化水平是低碳建筑、节能减排的重要途径,而舒适是城市建筑的重要功能之一,将舒适与节能相结合研究城市建筑的电力节能优化具有重要意义。分析城市建筑空调、照明和电梯三类用电系统的能耗组成,建立相应的能耗指标。研究城市建筑舒适度的内涵,并分析舒适度随季节、天气、温度、人流量等因素变化所带来的不确定性,在此基础上,建立热舒适度、光舒适度和乘梯舒适度指标。分析城市建筑节能优化是具有不确定性因素的优化问题,提出节能不以降低用户舒适满意度为代价,建立以用电系统总能耗最小为目标函数,以舒适度为满足给定置信度水平的机会约束条件的优化模型。采用改进PSO算法对优化模型进行求解。通过算例分析,验证本文建立的保障舒适度的城市建筑节能优化模型及优化算法的有效性。     

基于非侵入式负荷监测的家庭智慧用能管理研究

随着多能源网络的融合和能源互联网技术的快速发展,家庭用能管理在解决各个能源网络节点供需问题上扮演着重要的角色。现有的大多数家庭用能管理针对已知用电负荷进行优化,未考虑用电设备类型的多样化和用电设备突增的情形。基于非侵入式负荷监测（Noninvasive Load Monitoring,NILM）算法可以有效获取家庭用电负荷、规律和用电信息,为家庭智慧用能管理提供数据支撑。文中以家庭用电成本、温度、时间、舒适度为目标函数建立家庭智慧用能多目标优化模型,对可控负荷、电动汽车、储能系统进行分析建立数学模型,利用粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,基于NILM监测算法,考虑用电成本和舒适度家庭用电成本降低至72.5%;当用户可控用电负荷增加时,NILM算法可以实时更新控制策略降低用户用电成本;对不同用户进行多次计算,净成本和计算时间波动较小,证明了算法的合理性、可靠性。     

考虑需求差异的户用蓄热式电采暖优化运行策略

蓄热式电采暖是农村和远郊分散居民清洁取暖的主要方式之一,其"先用电,后放热"的运行特征为统筹规划各时段的蓄热放热过程增加了难度。为改善用户采暖体验,促进蓄热式电采暖的推广,提出了一种户用蓄热式电采暖优化运行策略。采用等效热参数思想,构造了蓄热式电采暖的热动态模型;以温度效用值和负荷转移率分别作为用户采暖舒适性和经济性的评价指标,建立了求解采暖设备输入功率的优化模型,并引入需求偏好因子,方便用户在经济性和舒适性之间进行灵活调节;采用滚动优化方式和参数修正算法降低温度预报偏差和建筑性能参数变化带来的影响。仿真算例表明,所提优化运行策略能兼顾用户采暖舒适性和经济性,适用于不同需求偏好。     

计及用户舒适度的电热水器多目标优化控制策略

需求响应通过电价或激励信号引导电力用户改变用电行为,提高电力系统的经济性和可靠性,用户的舒适度是需求响应项目在实行过程中需要考虑的重要内容。电热水器用量大、储热性较好,是重要的需求响应资源。文中以自动混水恒温型电热水器为研究对象,提出一种兼顾经济需求和舒适度的灵活调控方案,建立水箱热力学模型与自动混水阀控制系统,引入用电舒适度指标,建立了兼顾电费和舒适度指标的多目标优化模型;通过遗传算法优化求解,得到电热水器(EWH)最佳功率分布时段,并与传统控制策略和以最小化用电费用为目的的单目标优化策略进行对比,最后算例验证了该方法的有效性。     

计及差异化用能需求的集群空调负荷优化控制策略

随着电力物联网的加速建设,需求侧资源管理也愈加信息化和智能化,为引导用户节能降耗提供了精细化调控的基础.传统的集群负荷调控大多面向群体优化,而忽略了个体用户的用能偏好,难以同时满足用户的差异化舒适度需求和经济性需求.提出一种计及用户差异化用能需求的集群空调负荷协同控制策略,基于LSTM神经网络模拟单个用户行为特性,引入用能行为相似度量化对用户差异化需求的切合程度进行量化,进而采用DQN强化学习制定个性化用能策略,降低用户用能成本的同时满足各用户的差异化舒适需求,并且有效降低了峰谷差.最后,仿真结果验证了文章所提策略的有效性和优势.     

联盟理论下风-火-电动汽车协同调度消纳风电的优化算法及利润分配

为促进电力系统多方主体的协同合作,系统成员间利润分配机制的合理制定至关重要。针对风电出力的随机性、波动性与反调峰性,本文首先将风、火发电机组打捆组成稳定的电力外送体系,并将其作为优先联盟与电动汽车（electric vehicle, EV）组成大联盟;其次,以利润最大为目标构建了大联盟及非联盟模式下的优化调度模型,并以不同调度模式下的利润结果为依据,利用Banzhaf-Owen值对大联盟及优先联盟内部成员间的利润进行分配;最后,通过核心理论判别该分配策略下风电商、火电商、电动汽车用户三者合作的可能性。算例仿真结果表明了大联盟内部成员联合调度可促进风电的消纳与发展,且采用Banzhaf-Owen值分配策略后,合作可以成立,大联盟及优先联盟内部成员均有可观收益。     

考虑替代能源的居民用户用电优化研究

为了提高能源利用综合效率,兼顾和平衡用户用能的便捷性、经济性和舒适性,从家庭用户的用能需求出发,对家庭中常见负荷进行分类和建模,建立了考虑替代能源的用户用能多目标优化模型。该模型以用能经济性最好和用户满意度最高综合最优为目标,包含功率平衡约束、最大功率约束、各种用电器最大运行时长等约束条件。针对变量类型不一致的问题,设计了三阶段优化求解方法对模型进行求解,第一阶段采用二进制粒子群算法优化时间可转移负荷的开关状态和能源替代状态;第二、三阶段采用Complex-PSO算法,分别优化功率可调整的负荷的功率和蓄电池的充放电功率,为用户提供最优能源使用方式。经仿真验证,该模型可有效降低用户的能源费用,保证用户的用电满意度,同时可有效调节用电的峰谷差,提高分布式电源的利用率。