家庭智能用电的随机&可调节鲁棒优化混合调度策略研究

针对包含光伏及储能系统的家庭用户,考虑光伏发电的预测距离运行点越远精度越低的特点,以及家庭用户用电行为具有不确定性的特点,建立了分布式电源、家庭负荷及用户用电行为不确定性的模型。结合随机优化与可调节鲁棒优化的优点,提出了一种家庭智能用电的随机与可调节鲁棒混合调度策略,以系统运行成本最小为目标,保证用户用电自由与舒适度,同时提高光伏的本地消纳水平。基于工程博弈论思想和改进粒子群算法,将优化模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。通过算例仿真,验证了该调度策略的有效性。     

计及模型误差的分布式光伏配电网优化调控方法

当前配电网存在信息采集不全、在线获取电网精确模型困难的问题,导致对分布式光伏的调控存在误差,难以满足配电网安全运行的要求,因此提出了一种计及模型误差的分布式光伏配电网调控方法。基于近似灵敏度建立了光伏调控量粗略计算模型;采用极限学习机(ELM)方法建立人工智能辅助决策模型,作为光伏调控量粗略计算模型的修正;进一步地,基于上述2个模型,设计了计及模型误差的分布式光伏优化调控策略;最后进行仿真分析,结果表明提出的调控方法弥补了仅依赖电网模型进行优化带来的误差,提高了优化调控的精度。     

基于负荷聚集商的多家庭能量管理系统建模

家庭能量管理系统可以合理规划家用电器的工作计划,降低家庭用户购电费用。然而单个家庭的负荷调节能力有限,难以做到最大化消纳光伏发电能量。本文提出了一种包含多个家庭用户的能量管理系统模型。通过负荷聚集商协调多个家庭用户的用电计划,从而降低用户的购电费用。在本模型的算例中,家庭用户购电费用降低的同时实现负荷聚集商的盈利,验证了本模型的可行性。通过算例中不同情境的对比,说明了本模型能够更多地消纳本地光伏发电,降低用户用电成本。     

基于机会约束规划的分布式家庭并网光伏系统优化调度模型

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其优化调度模型是一项重要研究课题。计及光伏出力和负荷水平不确定性,采用Maximax形式的随机机会约束规划建立分布式家庭并网光伏系统优化调度模型。该模型以满足一定置信度下的运行收益最大为目标函数,计及功率平衡约束、储能相关约束以及与外网购售电功率约束等约束条件,采用混合智能算法对所建立的模型进行求解。算例分析表明,建立的模型可计及不确定性,适用于求解分布式家庭并网光伏系统的优化调度问题,并可充分保证优化调度的经济性。     

家庭智能用电系统建模及优化策略分析

作为智能电网的重要组成部分,家庭智能用电系统对提高能源利用效率、促进可再生分布式发电的利用具有重要意义。针对家庭智能用电系统进行了相关的研究,分析了家庭智能用电系统各个组成部分的模型,建立了基于经济性目标、舒适性目标和计及分布式发电装置的优化模型,并利用粒子群算法对模型进行了求解。仿真结果验证了该优化策略的有效性。     

事件驱动的智能家庭在线能量管理算法

家庭能量管理系统作为智能电网在用户消费侧的重要组成部分,是智能家庭优化运行的核心。针对装有光伏设备的家庭用户,提出一种事件驱动的在线能量管理算法,基于李雅普诺夫优化方法对家庭中的可控负荷进行调控,采用非预测机制,只需获取当下时刻的相关变量即可实时做出调控决策,可以在分布式电源发电、用户负荷及市场电价的波动场景下快速调控能量。采用事件触发机制决定是否进行在线优化决策,减少触发频率和不必要的计算量。通过仿真结果对比分析可知,该算法能有效降低用户用电成本,占用计算资源少,有利于实现家庭用户的低成本能量管理。     

多情形下电动汽车与分布式光伏协同优化调度算法

在智能电网环境下,电动汽车与家庭用电互动(vehicle to home,V2H)技术成为车电互联研究领域新的焦点。首先,对V2H模式中家庭能源管理系统调度电动汽车参与家庭供电进行了分析;其次,以最大化利用太阳能,减少家庭用电费用为目标,给出多情形下电动汽车与含分布式光伏(photovoltaic,PV)的智能家居互动的调度优化算法;最后,以上海市某小区用户为例,对比研究了晴天、多云、阴雨3种天气条件下光伏出力变化和电动汽车用户短途、中途、长途出行情况下V2H模式的经济效益。实际算例结果表明含分布式光伏的V2H模式能够提高光伏发电利用效率,减少家庭用电费用,并为电动汽车安全接入电网提供支持。     

智能电网中的家庭用电系统建模与优化分析

为了实现电网削峰填谷、节约居民用电成本的目的,需要对家庭用电负荷进行更加合理的引导。综合考虑家庭用电负荷的连续性、可中断性以及负荷之间的关联性、顺序性、强依附性等特性,以分时电价为背景,建立了计及储能系统的家庭智能用电系统模型,包括负荷运行模型、蓄电池充放电模型和经济性优化模型。提出利用0—1变量对模型决策变量进行编码,将优化问题转化为混合整数线性规划问题,并采用Gurobi数学规划软件包求解,大大降低了问题的求解难度。在Matlab环境下,对家庭用电负荷数据进行仿真计算,仿真结果表明,模型和优化策略能够实现转移家庭用电负荷以及降低用电费用的目的。     

基于家庭用电负荷关联度的实时优化策略

针对家庭负荷在需求响应中巨大的不确定性,提出家电配合使用情况是家庭用户响应情况的重要影响因素之一,并提出家庭用电负荷关联度的概念。建立家庭用电负荷模型,设计基于家庭用电负荷关联度的实时更新的优化策略。通过Matlab对算法模型在单个家庭用户以及多个家庭用户综合情况下进行仿真,验证了纳入家庭用电负荷关联度的实时优化策的有效性及优越性。     

考虑不确定性的分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度

分布式家庭并网光伏系统是太阳能产业规划的重要组成部分,其能量优化调度模型是一项重要研究课题。针对系统中光伏出力的不确定性,对其采取区间形式表示。以系统运行成本最小为目标,计及系统功率平衡约束等多项必要约束条件,建立分布式家庭并网光伏系统的能量优化基本模型。通过鲁棒优化框架将能量优化调度基本模型中含不确定变量的约束条件转化为确定性约束,从而建立分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度模型。采用改进萤火虫算法对所建立的模型进行求解。仿真算例表明,所建立模型得到的系统运行方案能够在实际运行中具备良好的鲁棒性,降低系统经济风险。     

基于分布式光伏电站和储能系统的家庭能效管理策略研究

设计了一种基于Zig Bee技术的智能家居系统,该系统由家庭网络、家庭服务器和手机终端构成,简单有效且可扩展性良好。研究了基于分布式光伏电站和储能系统的家庭能效管理系统,通过建立家庭用电总费用最低的目标函数,结合分时电价给出了家庭能效管理的控制策略。通过决策储能电池的充放电功率以及可平移负荷的工作时间,实现对家庭负荷的优化利用,提高运行经济性,达到经济效益最大化,也能起到削峰填谷的作用。最后,结合某家庭用户家用电器设备进行仿真测试,结果表明该能效管理算法能有效节省家庭用电总费用,证明算法的有效性和可行性。     

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、...     

基于分时电价和蓄电池实时控制策略的家庭能量系统优化

为增强家庭负荷优化调度策略的灵活性以及保证蓄电池的安全运行,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。首先,以可调度负荷和蓄电池工作状态为约束条件,以家庭用户用电成本最小和净负荷曲线平坦度最优为目标建立了家庭能量管理优化调度模型。然后,从蓄电池动态控制方法出发,提出一种基于分时电价和蓄电池实时控制的家庭能量管理系统优化调度策略。该调度策略根据分时电价和蓄电池实时荷电状态对蓄电池充放行为进行控制,有助于降低家庭用户用电成本,并保证蓄电池安全运行。最后,采用二进制粒子群算法对模型进行求解。算例结果验证了所提调度模型和调度策略的有效性和优越性。     

基于无线技术的智能家居能耗管理平台研究

供电企业的用电信息采集系统,仅能对单个或多个用户总用电量进行采集、统计和分析,无法对用户内部各种用电设备能耗情况进行分类采集、控制和分析。文章将用电信息采集系统与家居设备用能管理系统结合起来,实现智能家居设备远程控制,并对各类用电设备用电量进行采集,全面量化家居设备用电或多个家庭同一类电器设备用电情况,帮助客户有效利用峰谷时段电价差值,引导客户智能用电,实现能耗数据的分析与共享,达到绿色节能。通过研究不同无线组网特点,推荐以Zigbee技术组网,Zigbee具有安装简单、成本低、传输速率高、运行稳定、智能化程度高等特点,能够有效解决居民住宅用电的智能化控制与能耗管理问题。     

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。     

典型家用大功率负载精细化建模及能量管理策略

基于负载本体物理模型和表达用户主观使用意愿的控制模型,提出了三种居民侧典型大功率可控负载(暖通空调系统、电热水器和电动汽车充电负荷)的精细化建模方法。首先,对自定义家庭算例进行仿真,详细分析了各项技术参数的精细化定义及非典型用电过程对负载用电效果的影响。然后,建立了以优化用电成本为目标的能量管理策略优化模型。该研究得到了用户个性化用电环境及主观用电理念能够反映至精细化模型并显著影响智能化家庭能量管理系统负载优化控制策略的结论。     

基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略及其实现

家庭微电网是智能配电网的重要组成部分和主要建设内容,随着智能电网的不断发展,家庭居民用电将参与电网的优化调度运行。为了适应社会的这种需要,首先以家庭可调度负荷、电动汽车和家用蓄电池工作状态作为约束条件,以用户用电成本最低和净负荷曲线平坦度为优化目标,建立了家庭微电网系统优化调度模型。其次,结合空调和热水器的工作负荷特性,提出了一种基于分时电价和需求响应的家庭微电网系统协同控制策略。对以北京市某居民小区的典型家庭微电网系统为实例的分析结果表明,采用基于所提出的优化调度模型的家庭微电网系统,可以实现对分布式光伏发电、家用蓄电池、电动汽车、家庭负荷设备的优化调度和控制。     

基于区块链的配电网能效自动化管理方法

随着可再生能源的发展和分布式电源的推广,电网需求侧能效管理工作将逐步由集中式优化调度计算转向分布式计算。物联网技术和区块链技术的进步将为实现能效管理系统的分布式系统提供技术基础。本文提出了一种基于物联网智能电表和微电网的多用户分布式能效管理系统,并通过提出的非合作博弈论模型对家用电设备进行调度计算,成功实现了降低用户家庭电费支出和整个社区微电网能耗总成本的目标。用户可在家庭的分布式能源、社区微电网以及公用电网三种中择优选择购电,并在博弈中优化自己的日常家电使用策略,使得市场所有用户都可将能源消耗成本降至最低,实现纳什平衡。在此基础上,该模型运用区块链技术为参与者之间提供可靠的、安全的、私密的通信媒介,实现用户家电设备的智能监控并通过智能合约对用电量进行计费。算例分析结果表明,该方法能最大限度地降低能耗总成本和各用户能耗成本。     

集群式岸电能量路由器供能精细化就地管控策略

统的能量路由器能量管理策略未考虑多台设备之间的柔性互联关系,且在港口应用中港机负荷的冲击性和新能源发电的波动性,使区域电网的可靠供电和经济运行面临挑战。为此,基于模糊逻辑控制提出了一种适用于集群式岸电能量路由器的供能精细化就地管控策略。该方法考虑了互联岸电能量路由器之间输出功率的耦合影响,并依据并网模式下可能的功率流向制定了保证电力用户经济效益的模糊控制规则,使储能输出电流根据电池荷电状态(state of charge, SOC)、电网电价以及各台岸电能量路由器净输出功率的变化进行动态调整。该方法计及了互联系统间的协同作用,构建了互联系统间各端口传输功率关系,有利于分布式能源跨台区协同消纳,且不需要上层调度控制,减少了对通信的依赖。仿真结果验证了所提控制策略的有效性和可行性。     

基于智能用电互动服务平台的智能家庭能效管理系统设计

为了实现电力用户与电力公司双向互动,满足电力用户多元化、互动化的用电服务需求,设计并实现依托于智能用电互动服务平台的海量信息数据和多元化服务,完成面向电力用户的智能家庭能效管理系统设计.本系统是以智能用电互动服务平台为系统支撑,构建智能电表、智能家庭网关、智能交互终端、智能插座和智能电器为依托,支持光伏发电、分布式电源、电动汽车充电等系统或设备的接入,结合阶梯电价、有序用电、家庭能耗指数等节能指标,形成电力公司与电力用户能源与信息同步的新型供电关系,为电力用户提供经济高效用电模式为综合体的智能家庭能效管理系统.系统设计具有标准接入、信息共享、高可靠性等优点,将在智能电网与电力用户之间发挥重要作用.