面向多用户的多时间尺度电力套餐与家庭能量优化策略

在智能互联网环境下,居民用户参与需求响应时的不确定因素对家庭能量管理调度策略的实施效果存在较大影响。为此,提出了一种计及用户响应不确定性的多时间尺度可变电价套餐和用电策略。首先,明确多时段可变电力套餐的定义,基于价格型和激励型响应不确定性机理构建电力套餐的模型,并建立完成聚类后的多用户与电网的模型。其次,通过求解基于多用户和电网的非合作和合作博弈模型,获得最优的电价方案和日前优化计划。然后,根据需求响应信息和用户用电安排建立日内滚动优化模型,获得局部动态分时电价和日内调度计划。最后,根据用户实际响应偏差建立实时调整模型,获得动态激励和实时用电计划。以多家庭用户调度组为例进行仿真分析,通过比较不同模型优化结果,验证了考虑用户响应不确定性的电力套餐及多时间尺度协调优化的有效性。     

基于深度强化学习的家庭能量管理分层优化策略

为实现需求侧最大效益,提出一种能够应对复杂环境的基于深度强化学习(DRL)的分层能量调度方法.首先,构建家庭能量管理系统(HEMS)双层框架,通过改变第2层储能系统的充放电功率解决第1层因满足用户用电需求和减少电费所造成负荷集中至低电价时段导致的功率越限,而后根据各用电设备的负荷特性对其进行分类和建模.其次,采用马尔可夫决策过程(MDP)对能量管理问题进行建模,利用奖励函数代替目标函数和约束条件.然后,引入Rainbow算法优化策略以最大化长期收益,实现经济且高效的在线调度.最后,对一个包括光伏板、储能系统、各种用电设备以及电动汽车的家庭进行仿真,验证了所提方法在应对不确定性问题上的有效性和优越性.     

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。     

一种基于模糊控制的智能家庭能量管理系统

随着全球能源和环境问题的日益严峻,基于可再生能源的分布式电源已成为目前各国的发展重点。在分布式电源日益增长和智能电网的大前提下,智能家庭能量管理系统作为大电网智慧分布在各个家庭的代理终端,势必会得到大力推广。本文首先介绍了智能家庭能量管理系统及其关键技术,并提出了目前较实际的拓扑及其控制逻辑。基于此控制逻辑,本文提出了不需要额外预测输入的模糊控制来优化家庭能量分配的控制方法,并利用实时仿真技术验证了控制方法的可行性。     

日前邀约模式下电力需求响应的聚合优化模型与方法

基于负荷集成商的视角,提出了一种邀约模式下的需求响应资源聚合优化模型与方法。首先,结合我国部分省区需求响应交易的实际情况,分析了日前邀约响应的模式以及负荷集成商对用户的聚合代理机制。然后,基于日前邀约需求响应的组织、考核与补偿的机制条件,并考虑用户资源响应特性、有效响应容量的分档认证、负荷集成商与用户的收益和考核费用分摊比例的影响,构建了聚合优化模型,使之更适应于负荷集成商进行日前邀约响应决策的需求。针对模型中决策变量的非线性耦合关系,通过引入中间变量与逻辑约束进行线性化处理,进而转化为混合整数规划问题以降低求解难度。算例分析表明不同类型响应资源的聚合优化,有助于提高负荷集成商在日前邀约响应中的期望收益,并且能为负荷集成商兼容不同品质资源的极限能力分析提供更为详细的信息,验证了模型与方法的有效性。     

基于随机机会约束规划的冷热电联供微电网能量优化调度

热电联供(Combined Heat and Power,CHP)型微网集成了多种分布式能源,能源利用率较高,具有光明的应用前景。科学合理的系统规划是CHP微网经济、高效运行的基础,基于此提出考虑需求侧热、电协同响应的CHP微网多目标规划方法,规划目标兼顾经济指标和碳排放指标。需求侧热电协同响应模型基于建筑物和热水箱的热力学特性,同时考虑可转移电负荷的调度。从而建立基于需求侧协同响应的CHP微网多目标混合整数线性规划模型。以居民区CHP微网规划为例进行算例仿真,验证了方法的有效性。结果表明,应用需求侧热电协同响应可降低CHP微网所需配置的燃气锅炉和储热罐容量,使系统具有更好的经济效益与环保效益。     

基于小脑模型神经网络的温控负荷优化调度方法

温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同控制方式的负荷集群;然后,负荷集群完成所分配的调节任务,并根据用户的不同需要分别定义储能指标和不舒适度指标;最后,采用模糊综合评判法对用户满意度进行评估,再将用户满意度与均方根误差相互权衡以建立综合评价指标,并将其反馈回小脑模型神经网络,从而为功率调节量的优化提供依据。仿真结果表明,所提策略不仅可以提高系统的跟踪精度,而且能够改善用户的满意度。     

需求侧响应实施方法综述及案例分析

电力需求侧管理是实现节能减排目标的有效措施之一。为确保需求侧管理能够在智能电网建设的大背景下得到有效实施,本文深入分析了需求侧响应的激励方法,包括基于价格的需求侧响应和基于激励的需求侧响应。在此基础上,介绍了美国、英国、意大利、西班牙等国需求侧响应的实施情况,对美国南加州需求侧响应的案例进行了详细分析。     

基于改进二进制粒子群算法的家庭负荷优化调度策略

为降低家庭用电成本以及提高户用光伏发电的就地消纳率,提出了一种基于实时控制储能充放电行为的家庭负荷调度策略。首先,对家庭负荷分类并建立以电费最低、电力碳排放量最小及舒适度最大为目标的调度模型;其次,提出以实时光伏出力和峰谷分时电价为依据,通过控制储能充放电实现家庭负荷用电需求的调度策略;最后,利用场景分析法和分等级多策略学习的二进制粒子群改进算法（HLSBPSO）对模型进行仿真求解。结果表明,所提策略和算法可使用户电费降低49.2%,舒适度提高67.9%,可为户用光伏发电的安全经济运行提供新的理论支持。     

三层博弈架构下的智能电网能量管理分布式优化方法

如何改善用户用电模式以及优化供配电系统成为了智能电网发展中亟需解决的问题之一。针对电力市场和新能源发电的需求,文章提出一种基于博弈论的三层博弈架构下的智能电网能量分布式优化管理方法。首先,在用户侧,构建家庭用户演化博弈模型反映需求侧响应;其次,针对供电侧,构建多售电公司的非合作博弈模型调节电力市场供需平衡;然后,针对传统火力发电企业与新能源发电企业构建合作博弈模型,并依据Shapley值分配合作博弈中的联盟收益;最后,通过仿真和计算,对提出的三层博弈架构模型进行验证和分析。     

基于双层优化的电-热综合能源系统调峰运行方法

针对高比例新能源并网引起的电网峰谷波动问题,提出了基于双层优化的电-热综合能源系统（IES）调峰运行方法。首先,分析了风光并网功率和综合需求响应（IDR）对负荷的影响,提出了源荷侧协同调峰的运行方法。其次,构建了双层优化调度的电-热IES模型,上层模型优化电网的负荷曲线,下层模型优化IES的运行经济性。最后,通过Gurobi求解器和深度确定性策略梯度（DDPG）算法联合求解双层优化模型。以某高校实际微能源系统为算例,验证了所提方法和模型的有效性。     

基于空调自适应修正模型的户用微电网能量优化

空调负荷作为居民用户中的主要负荷,成为户用微电网能量管理的重要对象。以空调负荷为研究重点,结合户用微电网中其他可控负荷及储能设备,提出一种计及空调模型自适应修正的户用微电网能量管理策略。针对空调所属建筑物热力学模型中空调能效比系数、建筑物参数不易获取的问题,提出根据空调在当前场景下运行的历史数据,用遗传算法拟合得到适应当前场景的更为准确的热力学模型参数。针对室内人员活动、其他冷热型负荷工作状态改变等环境动态变化因素导致室内温度偏离优化温度的问题,用Q学习算法对空调设置温度进行在线自适应修正。最后,通过算例和实验证明了所提策略可以适应不同场景和环境的动态变化,提高了能量管理的适用性和准确性。     

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.     

基于联盟博弈的综合能源系统优化运行方法

随着能源行业的不断改革与发展,未来的能源体系将变得更加多元化,综合能源系统中多种能源的有机整合和集成互补将成为发展趋势。提出了一种基于联盟博弈的综合能源系统优化运行方法,首先在包含风电、光伏等分布式能源发电的能源集线器模型基础上,建立了考虑综合需求响应的双层优化模型,上层为最大化能源供应商收益,下层为最小化用户购能成本;其次,构建了适用于能源集线器的不可转移支付联盟博弈模型,实现了能源集线器间的协作运行,并采用分布式联盟构造博弈算法进行求解;最后的算例验证了模型和方法的可行性和有效性,该方法减少了弃风和弃光的能源浪费,降低了购能成本,提升了系统的经济性和灵活性。     

计及需求响应的智慧能源小区热电耦合系统用能优化方法

针对智慧能源小区热电耦合系统中能量间纵向转换和用能负荷横向搬移的协同用能优化问题,通过负荷侧需求响应用能精细化建模,提出一种计及需求响应的热电耦合系统用能优化方法。在分析典型热电耦合系统结构框架基础上,通过用能负荷分类及其用能响应过程的数学建模,建立了含热电耦合系统的能源供给侧与用能负荷侧的能量枢纽方程,实现了用能负荷响应与能源供给之间能量转换的量化描述;其次将用能负荷的需求响应程度表示为可转移负荷参与比和可转换负荷参与比,建立了系统运行成本最小的热电耦合系统用能最优化模型,并提出了灵活尺度多次参与用能优化的模型求解方法。最后,算例结果表明,在高可转移负荷参与比和低可转换负荷参与比时,在降低供给侧峰值段负荷的同时使系统总成本降低,实现了热电耦合系统用能最优化运行。     

Real-time Energy Control Approach for Smart Home Energy Management System

Abstract

This article investigates a real-time energy control approach for a home energy management system, including the electric water heater, air conditioner, clothes dryer, electric vehicle, photovoltaic cell, critical loads, and battery system. A demand response mechanism is proposed to enable households to participate in demand response services. Half-hour-ahead rolling optimization and a real-time control strategy are combined to achieve household economic benefits and ability to deal with complex operating environments. A fuzzy logic controller is utilized to determine battery charging/ discharging power; proper rules are proposed to ensure benefits from operating the battery under the real-time electricity price. The simulation test results indicate that the proposed control approach can optimize the schedule for home appliances and battery charging/ discharging behavior, even if the forecasted information is not accurate. A physical test platform has also been established and tested in the lab to support the operation of the whole system.     

孤岛型多能互补系统的规划与运行优化模型研究

在能源互联网高速发展的背景下,如何提高孤岛型多能互补系统(Integrated Energy System,IES)的经济性与稳定性,已成为该领域的重点研究内容.文章构建了计及容量配置与运行调度的孤岛型IES两阶段优化模型.在规划阶段,根据孤岛型IES的能源供给特性,负荷结构特性及设备运行特性,构建了孤岛模式下IES的...     

基于智能负荷控制的分布式能源系统调控策略研究

为提高分布式能源系统（DES）经济性及运行效率,提出基于智能负荷控制的DES调控策略。首先,基于智能电表的测量数据,采用监督学习技术训练神经网络,构建智能负荷神经网络模型计算住宅可控有功功率;其次,考虑智能负荷与DES之间的互动关系,结合DES各设备运行及互补特性,构建智能分布式能源管理系统模型,分析其可控负荷的调度策略,并给出求解流程,利用IEEE-6节点系统进行算例分析。结果表明,DES总运行成本将随着需求响应控制的加强而降低,考虑智能负荷参与能源系统互动,可有效改善系统负荷曲线,减少切负荷现象,促进风电、光伏清洁能源的消纳。