一种居民用户用电智能调度优化方法技术

本发明专利技术公开了一种居民用户用电智能调度优化方法，属于智能家庭用电技术领域。该方法对不同用电特性的家电设备进行分类建模，并根据用户用电行为建立用电厌恶度模型，综合用户厌恶度和缴纳电费，优化用电策略，达到居民用电合理化效果。和现有的技术相比，本发明专利技术能够让用户根据个人习惯作出适时的调整，大型储能设备使电网的削峰填谷能够达到更加理想的效果，进而使电网更加稳定、健康。

【技术实现步骤摘要】
一种居民用户用电智能调度优化方法
本专利技术涉及智能家庭用电
，具体涉及智能家电的用电安排优化方法。
技术介绍
随着社会的发展，居民住宅用电设备在数量和容量上也在逐年增加，居民用电在电网二次侧占的比重越来越大。通过利用智能控制设备平台，实现居民智能用电。在面对火力发电污染日益严重的情况下，合理用电变得更加迫切。然而现阶段在居民用电方面存在诸多问题需要研究，一些学者对用电设备之间的协调优化进行了研究，如：基于用户对家电的偏爱程度，预先设定的用电设备优先级，提出了可以协调用电设备用电时间的智能家庭能源管理模型。考虑电动汽车的用电成本和用户用电舒适度，研究了优化电动汽车用电策略的问题。以减小用电费用和尖峰用电量为总目标，提出了家庭能源管理系统的基本框架和家电设备优化用电的方法。居民用户智能用电策略优化方法是构建电网二次侧健康、合理用电的重要支柱。用户根据电价和自身的用电习惯，优化安排用电设备未来一段时间内的用电计划，但目前并未有在分时电价机制下考虑用户用电厌恶度的居民用户智能用电优化策略。
技术实现思路
本专利技术的目的在于为了克服现有技术的不足，提出一种基于分时电价下居民智能用电策略优化方法。根据用户用电行为和用电设备的负荷特性，分别建立负荷模型、用电厌恶度模型和用电费用模型以及智能用电调度总体模型，求解总体模型得到用电调度的最优方法。实现上述目的的技术方案为：居民用户用电智能调度优化方法，包括如下步骤：步骤一：收集近期各家电的用电数据；步骤二：根据各用电设备的用电特性分别建立负荷模型；步骤三：根据用户用电需求构建用户用电厌恶度模型；步骤四：建立用户用电总费用模型；步骤五：建立智能用电调度总体模型，求解总体模型得到智能用电调度的最优方案。进一步，所述步骤一的实现包括：根据供电商提供的分时电价政策将一小时平均划分成n段，即每小段时间为单位h，一天总时间段D＝24·n，其中取7:00～次日7:00为一天；收集最近一个月内各个智能家电设备的用电数据，其中用电数据包括各用电设备的用电起始时间、用电结束时间、用电持续时间以及运行功率。进一步，所述步骤一还包括：对居民工作日在不同的季度的早、中、晚三个时段的到家、离家的时间建立函数，即早晨上班离家时间t1，中午下班到家、离家时间t2、t3，晚上下班到家时间t4。建立的到家-离家的时间模型如下：其中季度A取值{-1,0,1}，A＝-1表示处于冬季，A＝0表示处于春秋季，A＝1表示处于夏季。进一步，所述步骤二的实现包括：建立储能型设备的负荷模型；建立非储能型设备的负荷模型；所述非储能设备负荷模型包括离散型设备负荷模型与连续型设备负荷模型。进一步，建立储能型设备的负荷模型的过程如下：S1.1：建立储能型设备Sto在运行时间段t内的充电量表达式：其中Z表示储能设备的总数；Pz,t表示为设备z在时间段t的充电功率：其PN表示设备充电的额定功率；λz,t表示开关变量，当λz,t＝0时，设备在时间段t断开电源，当λz,t＝1时，设备在时间段t连接电源充电。S1.2：建立设备z实际累计充电时间的表达式：其中分别表示设备z所允许充电的最早开始时间和最迟结束时间。S1.3：建立设备z的荷电状态SOC的表达式：当Socz,t＝0时，储能设备z放电完全，当Socz,t＝1时，储能设备z完全充满；其中Cz,t,Cz,d分别表示设备z在时间段t时的剩余电量和设备z完全充电状态下的容量，且其中分别表示储能设备z保持正常工作所需的最低容量和设备z的额定容量。S1.4：建立Sto设备在运行时间段t内的放电量：其中P'z,t＝P'N·λ'z,t表示设备z在时间段t的放电功率，P'N表示设备z放电的额定功率；λ'z,t表示开关变量，当λ'z,t＝0时，设备z在时间段t断开电源，当λ'z,t＝1时，设备z在时间段t连接电网放电，且λ'z,t＝0，1；W'z,t＝P'z,t·τ表示设备z在时间段t内的放电量。S1.5：建立设备z实际累计放电时间表达式：其中分别表示设备z所允许放电的最早开始时间和最迟结束时间。S1.6：运用阿伦尼乌斯方程对S1.5的表达式分析，建立在其一个工作周期内的电池容量表达式：其中A表示Arrhenius常数系数，B表示Arrhenius修正系数，表示电池在常温20℃下的标称容量，R表示摩尔气体常量，T表示绝对温度，Ea表示活化能。进一步，建立离散型设备负荷模型的过程如下：S2.1：建立离散型设备x在运行时间段t内的耗电量表达式：其中X表示参与调度的Dis设备的总数；作为开关标记量，当时表示设备x在时间段t结束运行，当时表示设备x在时间段t是在工序Si下稳定运行；约束条件：其中分别表示Dis设备x的最小运行功率和最大运行功率。S2.2：建立离散型设备x的运行时间表达式：进一步，建立连续型用电设备负荷模型的过程如下：S3.1：对连续型设备y建立模型，引入标记变量λy,t，当λy,t＝0时表示用电设备y在时间段t内结束运行，当λy,t＝1时表示用电设备y在时间段t内保持运行，则设备y在运行时间段t内的耗电量表达式：其中约束条件：λy,t＝0，1；Y表示参与调度的Con设备的总数。S3.2：建立连续型设备y的运行时间表达式：进一步，步骤三的实现包括：S4.1：建立储能型设备厌恶度模型：其中Socz表示设备z在充电结束时的SOC，时间比例系数其中t”z，t”'z分别表示设备z在时间D内的放电总时间和该设备在电价高峰期内的放电总时间，非负权重系数取值0～1。S4.2：建立离散型设备厌恶度模型：S4.3：建立连续型设备厌恶度模型：其中正权重系数ζ1，ζ2的取值为ζ1+ζ2＝1。S4.4：上述三类厌恶度模型求得居民用户总体平均厌恶度模型：γ＝σ1·γSto+σ2·γDis+σ3·γCon其中σ1，σ2，σ3为引入的非负权重系数，用户根据需求设定各个权重系数的值，其值的大小与用户对设备用电的需求程度成正比，约束条件：σ1+σ2+σ3＝1。进一步，步骤四的实现包括：建立居民用户智能用电花费ε模型：其中Wt＝WSto,t+WDis,t+WCon,t表示居民家中参与本次调度的各个用电设备在时间段t的耗电量总和；表示为Sto设备在时间段t时的放电量，表示供电商提供的在时间t时的电价即分时电价；约束条件其中E0表示居民用户家中导线所允许通过的最大功率。进一步，步骤五的实现包括：建立优化总体目标：min{σ4·ε+σ5·γ}其中σ4+σ5＝1，σ4和σ5为非负权重系数；采用遗传算法对所述优化总体目标进行求解，得到以缴纳电费用和厌恶度两者加权和最低为目标的优化方案的负荷分布。本专利技术的有益效果：和现有的技术相比，本专利技术能够让用户根据个人习惯作出适时的调整，大型储能设备使电网的削峰填谷能够达到更加理想的效果，进而使电网更加稳定、健康。附图说明图1为本专利技术方法的总流程图。具体实施方式结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步的详细说明。步骤一：收集近期各家电的用电数据根据供电商提供的分时电价政策将一小时平均划分成n段，即每小段时间为单位h，一天总时间段D＝24·n，其中取7:00～次日7:00为一天。收集最近一个月内各个智能家电设备的用电数据，其中用电数据包括各用电设备的用电起始时间、用电结束时间、用电持续时间以及运行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种居民用户用电智能调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：收集近期各家电的用电数据；步骤二：根据各用电设备的用电特性分别建立负荷模型；步骤三：根据用户用电需求构建用户用电厌恶度模型；步骤四：建立用户用电总费用模型；步骤五：建立智能用电调度总体模型，求解总体模型得到智能用电调度的最优方案。

【技术特征摘要】
1.一种居民用户用电智能调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：收集近期各家电的用电数据；步骤二：根据各用电设备的用电特性分别建立负荷模型；步骤三：根据用户用电需求构建用户用电厌恶度模型；步骤四：建立用户用电总费用模型；步骤五：建立智能用电调度总体模型，求解总体模型得到智能用电调度的最优方案。2.根据权利要求1所述的居民用户用电智能调度优化方法，其特征在于，所述步骤一的实现包括：根据供电商提供的分时电价政策将一小时平均划分成n段，即每小段时间为单位h，一天总时间段D＝24·n，其中取7:00～次日7:00为一天；收集最近一个月内各个智能家电设备的用电数据，其中用电数据包括各用电设备的用电起始时间、用电结束时间、用电持续时间以及运行功率。3.根据权利要求2所述的居民用户用电智能调度优化方法，其特征在于，所述步骤一还包括：对居民工作日在不同的季度的早、中、晚三个时段的到家、离家的时间建立函数，即早晨上班离家时间t1，中午下班到家、离家时间t2、t3，晚上下班到家时间t4；建立的到家-离家的时间模型如下：其中季度A取值{-1,0,1}，A＝-1表示处于冬季，A＝0表示处于春秋季，A＝1表示处于夏季。4.根据权利要求1所述的居民用户用电智能调度优化方法，其特征在于，所述步骤二的实现包括：建立储能型设备的负荷模型；建立非储能型设备的负荷模型；所述非储能设备负荷模型包括离散型设备负荷模型与连续型设备负荷模型。5.根据权利要求4所述的居民用户用电智能调度优化方法，其特征在于，建立储能型设备的负荷模型的过程如下：S1.1：建立储能型设备Sto在运行时间段t内的充电量表达式：其中Z表示储能设备的总数；Pz,t表示为设备z在时间段t的充电功率：其中PN表示设备充电的额定功率；λz,t表示开关变量，当λz,t＝0时，设备在时间段t断开电源，当λz,t＝1时，设备在时间段t连接电源充电。S1.2：建立设备z实际累计充电时间的表达式：其中分别表示设备z所允许充电的最早开始时间和最迟结束时间。S1.3：建立设备z的荷电状态SOC的表达式：当Socz,t＝0时，储能设备z放电完全，当Socz,t＝1时，储能设备z完全充满；其中Cz,t,Cz,d分别表示设备z在时间段t时的剩余电量和设备z完全充电状态下的容量，且其中分别表示储能设备z保持正常工作所需的最低容量和设备z的额定容量。S1.4：建立Sto设备在运行的时间段t的放电量：其中P′z,t＝P′N·λ'z,t表示设备z在时间段t的放电功率，P′NN表示设备z放电的额定功率；λ'z,t表示开关变量，当λ'z,t＝0时，设备z在时间段t断开电源，当λ'z,t＝1时，设备z在时间段t连接电网放电，且λ′z,t＝0，1；W′z,t＝P′z,t·τ表示设备z在时间段t内的放电量。S1.5：建立设备z实际累计放电时间表达式：其中分别表示设备z所允许放电的最早开始时间和最迟结束时间。S1.6：运用阿伦尼乌斯方程对S1.5的表达式分析，建立在其一个工作周期内的电池容量表达式：其中A表示Arrhenius常数系数，B表示Arrhenius修正系数，表示电池在常温20℃下的标称容量，R表示摩...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛锦程，孙欣，韩明序，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32