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      基于分時電價的智能家居用電優(yōu)化調(diào)度算法

      2017-03-23 13:36:16任麗娟李勇付蔚
      科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年6期
      關(guān)鍵詞:粒子群算法智能家居

      任麗娟+++李勇+++付蔚

      摘 要:隨著智能家居的廣泛應(yīng)用,以及分時電價的推廣,文章提出了一種改進(jìn)的粒子群算法求解用電優(yōu)化調(diào)度。文中考慮了影響用戶舒適度的兩個重要因素,分析了用電負(fù)載的工作方式,建立了一種計(jì)及舒適度的優(yōu)化調(diào)度模型從而減少用電費(fèi)用和能源消耗。通過仿真實(shí)驗(yàn)對用電算例進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明,該模型和算法有效地降低了用電費(fèi)用,同時能保證用戶舒適度。

      關(guān)鍵詞:智能家居;分時電價;粒子群算法

      1 概述

      隨著智能電網(wǎng)的快速發(fā)展和智能家居的廣泛應(yīng)用,家庭用電優(yōu)化調(diào)度成為目前智能家居中的一大研究熱點(diǎn)。居民的用電態(tài)度也隨著家庭智能化的變化而改變,愿意嘗試新的用電方式來節(jié)約用電成本和減少能源消耗[1-2]。因此,研究智能家居用電優(yōu)化調(diào)度對電網(wǎng)側(cè)和居民側(cè)雙方均有重要意義。

      智能家居用電優(yōu)化調(diào)度是通過家庭能源管理系統(tǒng)(Home Energy Management System,HEMS)[3]進(jìn)行管理和控制的。優(yōu)化調(diào)度算法是家庭能源管理系統(tǒng)的核心,通過控制家電負(fù)載的運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)對不同來源的能源使用的調(diào)度,提升家居的節(jié)能性、便利性、以及舒適性等,還可以通過需求響應(yīng)措施調(diào)整家庭用電確保電網(wǎng)穩(wěn)定可靠運(yùn)行[4]。

      在現(xiàn)有研究中,家電設(shè)備大多被分為可調(diào)度負(fù)載和不可調(diào)度負(fù)載,可調(diào)度負(fù)載的工作模式以及參與需求響應(yīng)方式是家電優(yōu)化調(diào)度需要考慮的關(guān)鍵因素;用戶舒適度是家電優(yōu)化調(diào)度考慮的重要因素,優(yōu)化調(diào)度要在保證用戶舒適度的前提下,減少用電成本和能源消耗。

      在上述研究基礎(chǔ)上,本文分析了可調(diào)度負(fù)載的工作方式,考慮了影響用戶舒適度的兩個重要因素,建立了計(jì)及舒適度的優(yōu)化控制數(shù)學(xué)模型,基于分時電價,提出了一種改進(jìn)的粒子群用電優(yōu)化調(diào)度算法。

      2 家庭用電負(fù)載分類

      根據(jù)家庭用電負(fù)載運(yùn)行特性和調(diào)度的可行性,把家居負(fù)載分為:不可調(diào)度負(fù)載和可調(diào)度負(fù)載。不可調(diào)度負(fù)載的用電時間被調(diào)整會嚴(yán)重影響用戶的舒適度,而且運(yùn)行時間并不確定。這類負(fù)載有供娛樂方面的負(fù)載(電視、電腦、音樂播放器等)、普通照明、微波爐等與用戶行為意識關(guān)系密切,且難以控制其開關(guān)的設(shè)備??烧{(diào)度負(fù)載有固定的工作周期且使用時間具有彈性,可調(diào)度負(fù)載又可以分為不可中斷負(fù)載和可中斷負(fù)載,不可中斷負(fù)載的工作時間具有連續(xù)性,一旦開始工作必須完成為止,洗衣機(jī)、洗碗機(jī)、電飯煲等屬于這類型的負(fù)載;可中斷負(fù)載在允許的時間范圍內(nèi)隨意開停,使用時間具有靈活性,只需在特定的時刻完成運(yùn)行即可,如空調(diào)、熱水器等。

      3 用電優(yōu)化模型

      3.1 可調(diào)度負(fù)載模型

      3.2 舒適度建模

      影響用戶舒適度的因素很多,而最能影響用戶舒適度的是溫度。溫度偏離用戶希望的范圍就會使用戶感到不適。

      溫度的舒適度指數(shù)可用(5)式表示:

      用戶在調(diào)度電器的時候會面臨等待,一旦等待時間超出用戶能忍受的范圍,嚴(yán)重影響用戶的舒適度。假設(shè)用戶希望負(fù)載的工作時間為[b,c],調(diào)度后的工作時間為[d, d+l],d和l分別表示調(diào)度后的開啟時間和工作時長,用戶等待時間舒適度指數(shù)用(6)式表示:

      3.3線性規(guī)劃模型

      在提出的模型中,用T表示優(yōu)化調(diào)度區(qū)間,將其分為等長的n個時隙,t∈T=[1,2,3…,24],時隙長度為1h。在用戶家庭中,有多種類型的可調(diào)度負(fù)載,用a表示一個負(fù)載,A=[a1,a2,...,an]表示一個負(fù)載集。根據(jù)提供的分時價格,用戶決定負(fù)載a的調(diào)度區(qū)間。假設(shè)在整個過程中負(fù)載的實(shí)際功率都等于額定功率,負(fù)載a消耗的電量用向量Ea=[E1a,...,ETa]表示,向量中的ETa為負(fù)載a在時隙t的電量消耗。在時刻t消耗的能耗可用(7)式表示:

      式中:Et,a為負(fù)載a在時刻t的能耗;St,a為負(fù)載a在時刻t的開關(guān)狀態(tài);pt為時刻t的電價。

      綜合以上,智能家居用電優(yōu)化調(diào)度模型的目標(biāo)函數(shù)為:

      式中:w1和w2分別為電費(fèi)與舒適度權(quán)重,w1+w2=1。

      4 用電優(yōu)化調(diào)度模型算法

      本文采用改進(jìn)的粒子群算法進(jìn)行求解,負(fù)載的用電方式是粒子群算法的決策變量。對約束條件進(jìn)行處理,以罰函數(shù)的方式加入到目標(biāo)函數(shù)中。

      4.1 算法步驟

      采用粒子群算法的流程圖如圖1所示。

      4.2 參數(shù)設(shè)置

      (1)粒子群參數(shù)設(shè)置:種群大小為10;學(xué)習(xí)因子c1和c2都為2;迭代次數(shù)為500;初始慣性權(quán)重為1;最終慣性權(quán)重為0.5。

      (2)分時電價(來自紐約ISO網(wǎng)站)信息,如圖2所示。

      (3)可調(diào)度負(fù)載信息如表1和表2所示。

      5 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

      以工作日為例,用戶8:00-18:00上班不在家。家電一天內(nèi)的未調(diào)度和調(diào)度后的能耗和電費(fèi)分別如圖3和圖4所示。

      在圖2分時電價中, 7:00-15:00是高電價時段。從圖3未使用調(diào)度算法和使用調(diào)度算法能源消耗比較來看,使用調(diào)度算法很好的響應(yīng)了分時電價,使得家庭負(fù)載集中用電時間有效的避開了用電高峰和電價高峰,提高了電網(wǎng)側(cè)的穩(wěn)定性,而且保證了用戶的舒適度。

      從圖4中未使用調(diào)度算法和使用調(diào)度算法的電費(fèi)比較來看,使用調(diào)度算法比未使用調(diào)度算法電費(fèi)減少14.5%,有效的減少了用戶電力成本,驗(yàn)證了算法的有效性。

      6 結(jié)束語

      本文針對可調(diào)度負(fù)載建立了體現(xiàn)用戶用電行為的動態(tài)模型,考慮了影響用戶舒適度的兩個重要因素,結(jié)合分時電價,以最小化用電費(fèi)用為目標(biāo)函數(shù),兼顧舒適性要求。仿真結(jié)果表明,該模型和算法能有效地避免用電高峰和電價高峰,實(shí)現(xiàn)削峰填谷,減少用電費(fèi)用,保證舒適度。

      參考文獻(xiàn)

      [1]張延宇,曾鵬,臧傳治.智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)研究綜述[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2014,42(18):144-154.

      [2]王春梅,李揚(yáng).計(jì)及用戶舒適性的家庭智能用電調(diào)度優(yōu)化[J].電網(wǎng)與清潔能源,2016,32(4):58-62.

      [3]劉經(jīng)浩,賀蓉.一種基于實(shí)時電價的HEMS家電最優(yōu)調(diào)度方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2015,32(1):132-137.

      [4]高思遠(yuǎn).智能家居能源調(diào)度算法研究[D].河北工程大學(xué),2015.

      [5]SHAO S, PIPATTANASOMPORN M, RAHMAN S. Development of physical-based demand response-enabled residential load models[J].IEEE Transactions on Power Systems, 2013, 28(2): 607-614.

      [6]袁泉.大功率儲能變流器的研究[D].北京:北京交通大學(xué),2012: 3-5.

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