一種居民用戶用電智能調度優化方法與流程
2023-11-11 03:32:02 3
本發明涉及智能家庭用電技術領域，具體涉及智能家電的用電安排優化方法。
背景技術：
隨著社會的發展，居民住宅用電設備在數量和容量上也在逐年增加，居民用電在電網二次側佔的比重越來越大。通過利用智能控制設備平臺，實現居民智能用電。在面對火力發電汙染日益嚴重的情況下，合理用電變得更加迫切。
然而現階段在居民用電方面存在諸多問題需要研究，一些學者對用電設備之間的協調優化進行了研究，如：基於用戶對家電的偏愛程度，預先設定的用電設備優先級，提出了可以協調用電設備用電時間的智能家庭能源管理模型。考慮電動汽車的用電成本和用戶用電舒適度，研究了優化電動汽車用電策略的問題。以減小用電費用和尖峰用電量為總目標，提出了家庭能源管理系統的基本框架和家電設備優化用電的方法。
居民用戶智能用電策略優化方法是構建電網二次側健康、合理用電的重要支柱。用戶根據電價和自身的用電習慣，優化安排用電設備未來一段時間內的用電計劃，但目前並未有在分時電價機制下考慮用戶用電厭惡度的居民用戶智能用電優化策略。
技術實現要素：
本發明的目的在於為了克服現有技術的不足，提出一種基於分時電價下居民智能用電策略優化方法。根據用戶用電行為和用電設備的負荷特性，分別建立負荷模型、用電厭惡度模型和用電費用模型以及智能用電調度總體模型，求解總體模型得到用電調度的最優方法。
實現上述目的的技術方案為：
居民用戶用電智能調度優化方法，包括如下步驟：
步驟一：收集近期各家電的用電數據；
步驟二：根據各用電設備的用電特性分別建立負荷模型；
步驟三：根據用戶用電需求構建用戶用電厭惡度模型；
步驟四：建立用戶用電總費用模型；
步驟五：建立智能用電調度總體模型，求解總體模型得到智能用電調度的最優方案。
進一步，所述步驟一的實現包括：根據供電商提供的分時電價政策將一小時平均劃分成n段，即每小段時間為單位h，一天總時間段D＝24·n，其中取7:00～次日7:00為一天；收集最近一個月內各個智能家電設備的用電數據，其中用電數據包括各用電設備的用電起始時間、用電結束時間、用電持續時間以及運行功率。
進一步，所述步驟一還包括：對居民工作日在不同的季度的早、中、晚三個時段的到家、離家的時間建立函數，即早晨上班離家時間t1，中午下班到家、離家時間t2、t3，晚上下班到家時間t4。建立的到家-離家的時間模型如下：
其中季度A取值{-1,0,1}，A＝-1表示處於冬季，A＝0表示處於春秋季，A＝1表示處於夏季。
進一步，所述步驟二的實現包括：建立儲能型設備的負荷模型；建立非儲能型設備的負荷模型；所述非儲能設備負荷模型包括離散型設備負荷模型與連續型設備負荷模型。
進一步，建立儲能型設備的負荷模型的過程如下：
S1.1：建立儲能型設備Sto在運行時間段t內的充電量表達式：
其中Z表示儲能設備的總數；Pz,t表示為設備z在時間段t的充電功率：
其PN表示設備充電的額定功率；λz,t表示開關變量，當λz,t＝0時，設備在時間段t斷開電源，當λz,t＝1時，設備在時間段t連接電源充電。
S1.2：建立設備z實際累計充電時間的表達式：
其中分別表示設備z所允許充電的最早開始時間和最遲結束時間。
S1.3：建立設備z的荷電狀態SOC的表達式：
當Socz,t＝0時，儲能設備z放電完全，當Socz,t＝1時，儲能設備z完全充滿；其中Cz,t,Cz,d分別表示設備z在時間段t時的剩餘電量和設備z完全充電狀態下的容量，且其中分別表示儲能設備z保持正常工作所需的最低容量和設備z的額定容量。
S1.4：建立Sto設備在運行時間段t內的放電量：
其中P'z,t＝P'N·λ'z,t表示設備z在時間段t的放電功率，P'N表示設備z放電的額定功率；λ'z,t表示開關變量，當λ'z,t＝0時，設備z在時間段t斷開電源，當λ'z,t＝1時，設備z在時間段t連接電網放電，且λ'z,t＝0，1；W'z,t＝P'z,t·τ表示設備z在時間段t內的放電量。
S1.5：建立設備z實際累計放電時間表達式：
其中分別表示設備z所允許放電的最早開始時間和最遲結束時間。
S1.6：運用阿倫尼烏斯方程對S1.5的表達式分析，建立在其一個工作周期內的電池容量表達式：
其中A表示Arrhenius常數係數，B表示Arrhenius修正係數，表示電池在常溫20℃下的標稱容量，R表示摩爾氣體常量，T表示絕對溫度，Ea表示活化能。
進一步，建立離散型設備負荷模型的過程如下：
S2.1：建立離散型設備x在運行時間段t內的耗電量表達式：
其中X表示參與調度的Dis設備的總數；作為開關標記量，當時表示設備x在時間段t結束運行，當時表示設備x在時間段t是在工序Si下穩定運行；約束條件：其中分別表示Dis設備x的最小運行功率和最大運行功率。
S2.2：建立離散型設備x的運行時間表達式：
進一步，建立連續型用電設備負荷模型的過程如下：
S3.1：對連續型設備y建立模型，引入標記變量λy,t，當λy,t＝0時表示用電設備y在時間段t內結束運行，當λy,t＝1時表示用電設備y在時間段t內保持運行，則設備y在運行時間段t內的耗電量表達式：
其中約束條件：λy,t＝0，1；Y表示參與調度的Con設備的總數。
S3.2：建立連續型設備y的運行時間表達式：
進一步，步驟三的實現包括：
S4.1：建立儲能型設備厭惡度模型：
其中Socz表示設備z在充電結束時的SOC，時間比例係數其中t」z，t」'z分別表示設備z在時間D內的放電總時間和該設備在電價高峰期內的放電總時間，非負權重係數取值0～1。
S4.2：建立離散型設備厭惡度模型：
S4.3：建立連續型設備厭惡度模型：
其中正權重係數ζ1，ζ2的取值為ζ1+ζ2＝1。
S4.4：上述三類厭惡度模型求得居民用戶總體平均厭惡度模型：
γ＝σ1·γSto+σ2·γDis+σ3·γCon
其中σ1，σ2，σ3為引入的非負權重係數，用戶根據需求設定各個權重係數的值，其值的大小與用戶對設備用電的需求程度成正比，約束條件：σ1+σ2+σ3＝1。
進一步，步驟四的實現包括：建立居民用戶智能用電花費ε模型：
其中Wt＝WSto,t+WDis,t+WCon,t表示居民家中參與本次調度的各個用電設備在時間段t的耗電量總和；表示為Sto設備在時間段t時的放電量，表示供電商提供的在時間t時的電價即分時電價；約束條件其中E0表示居民用戶家中導線所允許通過的最大功率。
進一步，步驟五的實現包括：建立優化總體目標：
min{σ4·ε+σ5·γ}
其中σ4+σ5＝1，σ4和σ5為非負權重係數；
採用遺傳算法對所述優化總體目標進行求解，得到以繳納電費用和厭惡度兩者加權和最低為目標的優化方案的負荷分布。
本發明的有益效果：
和現有的技術相比，本發明能夠讓用戶根據個人習慣作出適時的調整，大型儲能設備使電網的削峰填谷能夠達到更加理想的效果，進而使電網更加穩定、健康。
附圖說明
圖1為本發明方法的總流程圖。
具體實施方式
結合附圖對本發明的具體實施方式做進一步的詳細說明。
步驟一：收集近期各家電的用電數據
根據供電商提供的分時電價政策將一小時平均劃分成n段，即每小段時間為單位h，一天總時間段D＝24·n，其中取7:00～次日7:00為一天。收集最近一個月內各個智能家電設備的用電數據，其中用電數據包括各用電設備的用電起始時間、用電結束時間、用電持續時間以及運行功率，進而確定居民用戶用電習慣。
對居民工作日在不同的季度的早、中、晚三個時段的到家、離家的時間建立函數，即早晨上班離家時間t1，中午下班到家、離家時間t2、t3，晚上下班到家時間t4。建立的到家-離家的時間模型如下：
其中季度A取值{-1,0,1}，A＝-1表示處於冬季，A＝0表示處於春秋季，A＝1表示處於夏季。
步驟二：根據主要用電設備負荷特性建立數學模型
居民用電設備分可控設備和不可控設備兩類，為了簡化分析只考慮可控家電。按照各家電是否具有存儲電能的特性可以將居民用電設備分為儲能設備和非儲能設備兩類。其中非儲能設備分為離散型設備與連續型設備。
(1)儲能型設備
在居民日常用電設備中，儲能設備z即電池類儲電設備，記為Sto。對Sto設備建立模型，設備Sto在運行時間段t內的充電量：
其中Z表示儲能設備z的總數；Pz,t表示為設備z在時間段t的充電功率：
其PN表示設備z充電的額定功率；λz,t表示開關變量，當λz,t＝0時，設備z在時間段t斷開電源，當λz,t＝1時，設備z在時間段t連接電源充電。
設備z實際累計充電時間：
其中分別表示設備z所允許充電的最早開始時間和最遲結束時間。
設備z的荷電狀態SOC：
當Socz,t＝0時，儲能設備z放電完全，當Socz,t＝1時，儲能設備z完全充滿；其中Cz,t,Cz,d分別表示設備z在時間段t時的剩餘電量和設備z完全充電狀態下的容量，且其中分別表示儲能設備z保持正常工作所需的最低容量和設備z的額定容量。
Sto設備在運行時間段t的放電量：
其中P'z,t＝P'N·λ'z,t表示設備z在時間段t的放電功率，P'N表示設備z放電的額定功率；λ'z,t表示開關變量，當λ'z,t＝0時，設備z在時間段t斷開電源，當λ'z,t＝1時，設備z在時間段t連接電網放電，且λ'z,t＝0，1；W'z,t＝P'z,t·τ表示設備z在時間段t內的放電量。
設備z實際累計放電時間：
其中分別表示設備z所允許放電的最早開始時間和最遲結束時間。
本發明中的電池選擇鋰離子電池，運用阿倫尼烏斯方程對其分析，在其一個工作周期內的電池容量：
其中A表示Arrhenius常數係數，B表示Arrhenius修正係數，表示電池在常溫20℃下的標稱容量，R表示摩爾氣體常量，T表示絕對溫度，Ea表示活化能。為了方便計算，認定溫度在儲能設備z的一個工作周期內保持不變。
(2)非儲能設備
1)離散型用電設備
有些家居用電設備x是在以用戶給予的開關信號在運行的，當該類設備接收到用戶的命令，開始進入穩定運行狀態，運行過程依次經歷S1,...,Si,...,SI道工序，其中Ix表示用電設備x的工序數目，其數值由設備本身運行特性所決定，即I＝Ix，其用電功率保持在額定功率其中表示設備x穩定運行在Si道工序下所需的額定功率，每道工序之間無時間間隔且整個運行過程均無人為幹預因素。當設備結束運行時，用電功率變為0。若設備x運行過程只有單一的功率保持，則取值Ix＝1，即例如家用電飯煲，智能電熱壺等，該類設備工作過程中存在加熱-保溫兩道工序，每個模式下的穩態功率也不一樣。該類設備被定義為離散型用電設備，記為Dis。
對於Dis設備在運行時間段t內的耗電量：
其中X表示參與調度的Dis設備的總數；作為開關標記量，當時表示設備x在時間段t結束運行，當時表示設備x在時間段t是在工序Si下穩定運行。約束條件：其中分別表示Dis設備x的最小運行功率和最大運行功率。
Dis設備x的運行時間：
2)連續型用電設備
一些家居用電設備y有一定的額定功率，穩定運行功率根據用戶的需求可以選擇處在最大運行功率和最小運行功率之間的任意數值的額定功率，即設備y的功率連續可調，例如可調節亮度的照明設備，其運行額定功率在一定範圍內上下可調，即該類設備被定義為連續型用電設備，記為Con。
對Con設備建立模型，引入標記變量λy,t，當λy,t＝0時表示用電設備y在時間段t內結束運行，當λy,t＝1時表示用電設備y在時間段t內保持運行，則設備y在運行時間段t內的耗電量：
其中約束條件：λy,t＝0，1；Y表示參與調度的Con設備的總數。
Con設備y的運行時間：
步驟三：構建居民用戶對用電設備的厭惡度模型
根據用戶偏愛於設備的即時運行狀態或結束狀態，將用電設備分為即時需要設備和完時需要設備兩類，分別記為Im和Ov，其中Ov設備分為離家前需完成任務的設備和到家前需完成的設備兩類，分別記為Ov1Ov2。對於Im設備，用戶對其厭惡的是在用戶在家時間段內，其運行時間不在用戶舒適的時間段內；對於Ov設備，用戶厭惡其在用戶離家，到家時尚未完成任務，對設備w＝{x,y}建立的厭惡度模型表示為：
γw＝ξw·g(tw,end)+(1-ξw)·h(tw,start,tw,end) (13)
其中0-1型參數ξw＝1時，表示設備w為用戶偏好於完時需要型設備Ov，ξw＝0時，表示設備w為用戶偏好於即時需要型設備Im。g(tw,end)，h(tw,start,tw,end)分別表示為Ov型和Im型設備的厭惡度函數，其Ov設備的厭惡度模型具體如下：
g(tw,end)＝δw·g1(tw,end)+(1-δw)·g2(tw,end) (14)
其中0-1型參數δw表示設備w是否為用戶所偏好於離家前需完成任務的Ov1設備，當δw＝1時，表示設備w是Ov1型；當δw＝0時，表示設備x是Ov2型。具體模型如下：
其中a取值2或4，b取值1或3；分別表示用戶設定設備w的最早，最晚結束時間；Δtw,tq,Δtw,yc分別表示用戶對於設備w所能忍受的最大提前完成的時間，最大延遲完成的時間。
此外，Im設備的厭惡度模型表示為：
其中Δtw表示設備w的實際運行時間；表示用戶偏愛設備w運行的起始時間和結束時間；比重係數表示設備w在用戶偏愛的時間段的運行時間比例，其中表示設備w在區間內的運行時間。
進一步：對步驟二中的Sto，Dis，Con三類負荷，分別從時間、功率和任務完成程度三方面考慮用戶對用電負荷的厭惡程度，並建立相應的厭惡度模型。
(1)儲能型設備
Sto設備充電結束時存儲的電量佔完全充電狀態下容量的比例大小影響用戶對該類負荷運行的厭惡程度。此外，儲能型設備可以很好地參與電網二次側的削峰填谷，在用電高峰期，將日常剩餘電量出售給需求方。在分時電價下，用戶必然厭惡儲能設備在結束運行狀態時過低的儲電量以及所花過高的電費，此外本發明考慮儲能型設備的壽命成本，一天充放電一次。該類負荷在運行的整個時段D內的厭惡度模型如下：
其中Socz表示設備z在充電結束時的SOC，時間比例係數其中t」z，t」』z分別表示設備z在時間D內的放電總時間和該設備在電價高峰期內的放電總時間，非負權重係數取值0～1。
(2)離散型設備
Dis設備作為功率離散型設備，可以參與智能家電的調度，該類設備的工作功率有其自身的負荷特性決定的，用戶對其用電厭惡度由其工作的時間因素來決定，所以這類負荷運行時的厭惡度模型如下：
其中γx＝γw,w＝x表示設備x的厭惡度。
(3)連續型設備
Con設備作為功率連續型設備，該類負荷的厭惡度主要由運行時間和功率兩個因素決定，時間因素用上述γw函數表示。運行功率方面，其工作功率在最大和最小功率之間，厭惡度在於其工作時的功率與其標準功率的偏差的比重，所以這類負荷運行時的厭惡度模型如下：
其中表示設備y的厭惡度；fy'表示設備y的實際用電計劃；fy表示設備y原來的用電計劃；表示用戶對設備y所容忍的最大用電計劃偏差，且γy表示屬於Im型或Ov型的設備y的厭惡度；引入的係數表示設備y是否屬於Im型或Ov型，當表示設備y屬於Im型或Ov型，當表示設備y既不屬於Im型也不屬於Ov型；ζ1,ζ2表示正權重係數，其取值為ζ1+ζ2＝1；Py',分別表示設備y的實際運行功率和用戶設定的最佳運行功率；分別表示設備y的最小運行功率和最大運行功率。
由上述三類厭惡度模型求得居民用戶總體平均厭惡度模型：
γ＝σ1·γSto+σ2·γDis+σ3·γCon (20)
其中σ1，σ2，σ3為引入的非負權重係數，用戶根據需求設定各個權重係數的值，其值的大小與用戶對設備用電的需求程度成正比，約束條件：σ1+σ2+σ3＝1。
步驟四：結合步驟一收集到的各個家電的用電數據和各地區供電商提供的分時電價政策，提出居民用戶智能用電花費ε模型：
其中Wt＝WSto,t+WDis,t+WCon,t表示居民各個用電設備在時間段t的耗電量總和，其中WSto,t,WDis,t,WCon,t分別表示上述的Sto設備、Dis設備以及Con設備在運行時間段t的用電量；表示供電商提供的在時間t時的電價即分時電價；約束條件其中E0表示居民用戶家中導線所允許通過的最大功率。
步驟五：建立智能用電調度總模型並求解
本發明提出的智能用電建模方法，根據上述的用電設備的特性以及所處的分時電價環境下建立優化總體目標：
min{σ4·ε+σ5·γ} (22)
其中σ4+σ5＝1，σ4和σ5為非負權重係數。
採用遺傳算法對該目標進行求解，得到以繳納電費用和厭惡度兩者加權和最低為目標的優化方案的負荷分布。
上文所列出的一系列的詳細說明僅僅是針對本發明的可行性實施方式的具體說明，它們並非用以限制本發明的保護範圍，凡未脫離本發明技藝精神所作的等效實施方式或變更均應包含在本發明的保護範圍之內。