基于PLC控制的混合整数线性规划家庭多能源能量管理系统的研究

文章基于PLC,结合光伏发电、储能设备、家用式备用电源柴油发电机和家庭用电负载,构建了多能源背景下的家庭能量管理系统,并根据家庭的用电情况,提出了基于混合整数线性规划的多能源能量管理和负荷调度控制策略,分析了系统方案的可行性,有效节约了用电成本。     

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。     

家庭智能用电管理系统软件设计

在家庭能量管理基础上,结合智能电网的负荷调度,基于Android和Java编程设计了面向家庭用户的家庭智能用电管理系统。基于云端储存和通信技术,采用典型C/S架构,搭建了客户端APP、服务器后台程序及数据库和小型智能监测装置三方构成的系统框架,并设计了相应的通信和数据接口。详细介绍了软件程序的各功能模块,展示了面向用户的各类用电信息图线。结合主动配电网概念,通过包含微电源、负荷、储能设备的典型家庭实例,分析了智能用电管理对于降低家庭用电峰谷差的积极作用。应用效果证明,家庭智能用电管理系统能对新型主动家庭负荷进行综合优化调度,具有广阔发展前景。     

基于马尔科夫决策过程的家庭能量管理智能优化策略

在迅速发展的通信技术和泛在电力物联网建设的背景下,结合多种信息交互方式和人工智能技术可为提高家庭能量管理的智能化程度提供新的思路。提出一种结合实时信息交互的家庭能量管理智能优化策略。首先,给出了以用户用能费用为基础的马尔科夫决策过程模型,采用动态规划方法求解模型,重点在家庭用电设备调度过程中考虑实时电价信息和用户的随机行为等不确定因素的影响;在此基础上,结合事件触发机制有效提高家庭能量管理系统的运行效率,进而给出从家庭能量管理控制中心到用电设备的智能优化调度方法;最后,通过仿真算例证实了所提方法的有效性,结果表明其能在减少用户用电费用的同时给出满足用户用电需求的优化用电策略。     

基于需求响应的家庭能源服务设计

针对家庭终端典型负荷管理引入需求响应技术.介绍了需求响应以及需求响应事件原理,并选择3种家庭终端负荷开展研究.针对典型负荷提出了控制策略,通过试验验证所设计控制策略的有效性.     

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。     

面向家庭智能用电的用电任务调度优化

用电任务调度优化是家庭智能用电研究的重要应用之一,然而缺少有效的智能调度优化算法制约了用电任务调度的实际应用。根据家庭用电的主要特征,对家庭用电任务进行了定义,将用电任务分为运行连续任务和运行可中断任务两种类型。研究了一种基于改进遗传算法的家庭智能用电调度优化模型及优化算法,模型以降低一天中的用电负荷峰值或用电费用为优化目标,并通过家庭用电任务算例对算法优化效果进行了实验验证。实验结果表明,该优化算法能够很好地优化用电任务的运行安排,具有较好的算法收敛性和优化效率,能够有效降低用电负荷峰值或减少用电费用。     

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。     

基于分时电价的家庭智能用电设备的运行优化

未来家庭用电作为智能电网的一部分,研究家庭智能用电设备的优化运行具有重要的意义。首先建立了未来典型家庭智能用电设备的数学模型。然后基于分时电价,提出一种以经济性和用户舒适度为目标的未来家庭中智能用电设备的优化运行模型,便于用户制定出满足自身需要的用电计划。最后以某典型家庭用户为例,通过建立典型日仿真场景,采用遗传算法对家庭智能用电设备的运行进行优化,仿真结果表明建立的优化模型的有效性。     

基于需求响应的家庭能效管理优化调度

随着经济的快速发展,家庭用户的用电量逐年上升,在全社会用电量中的比重也逐步提升,对家庭各类用电设备进行优化调控,可减少用户的用电费用开支。提出了一种家庭能效管理调控策略,将家庭用电负荷分为可调节、可转移、可中断和可削减4种类型,分别建立数学模型,同时计及使用寿命建立了家用蓄电池的功率模型和电量模型,在基于分时电价并计及分布式屋顶光伏发电的情况下对需求响应资源进行优化控制。最后通过算例仿真分析,验证了有效的调控策略能够减少家庭用户的用电费用开支,同时能够促进分布式屋顶光伏的就地消纳。     

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。     

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、...     

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。     

混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制策略

家庭能源优化控制是家庭能源管理系统(HEMS)的重要分支之一,然而由于缺少有效的智能优化算法,制约了家庭能源优化控制的实际应用。本文通过对家用电器运行特性的分析,将家庭用电设备分为刚性负荷,简单可调节负荷,电池类设备,供暖、通风和空调(HVAC)系统设备等,并建立相应的负荷模型;以市电电网、光伏发电、储能电池三种能源作为智能家庭的供给源,以电能花费和用户舒适度作为优化目标,建立混合能源协同控制的智能家庭能源优化控制模型;并提出一种基于改进的快速粒子群算法(APSOA)的智能求解方法,得出每个电器最优的用电时段,室温控制系统各个时段所需功率以及蓄电池各个时段的充放电功率。以某智能家庭夏季某一天用电情况为例,在Matlab环境下,建立模型并仿真,与粒子群算法(PSOA)、遗传算法(GA)进行对比,说明了模型和算法的可行性及有效性。     

家庭电能信息远程监测平台设计与能效管理应用

采用B/S结构并通过JSP和JDBC等技术设计了一种基于Web的家庭电能信息远程智能监测平台,通过实时采集家用电器的用电信息和对电能数据进行统计分析,满足用户远程监控家用电器、了解家庭用电情况的需求,并有助于家庭用户规划家用电器工作时段以实现家庭能效管理。结合某家庭应用实例,验证了该电能信息远程智能监测平台的主要功能,以及家庭能效管理应用效果,证明所提出方法及电能信息远程智能监测平台的有效性。     

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。