一种家用电器的智能用电方法技术

本发明专利技术公开了一种家用电器的智能用电方法。该方法是基于预测电价和负荷情况并考虑用户舒适度的控制家庭负荷策略，以此来满足让用户舒适度最大化或者使电费支出最少的优化目标。具体步骤包括：首先收集家用电器的负荷参数及日常的电价信号，然后针对不同电器运行的规则，对每个家用电器建立相应的负荷模型；再根据收集的用户设置的偏好情况和周围环境温度变化情况，得到一个含有约束条件的优化模型；最后求解优化模型，得到该负荷预测的最佳操作方式及对应的用电费用情况。本发明专利技术具有快速、鲁棒和灵活的特点，可以应用到家庭/楼宇能量管理系统来帮助业主或楼宇管理者根据不同的用电费用和舒适度设定值自动创建智能用电策略。

【技术实现步骤摘要】
一种家用电器的智能用电方法
本专利技术提出了一种家用电器的智能用电方法，属于智能家庭用电领域。
技术介绍
从2010年到2013年，数以百万的智能电表、传感器和自动控制设备通过通信网络布置在电力配电网和住宅以及商业建筑之间。采用多种零售电价方案，如实时电价，使用时间电价，和峰值电价，已经设计应用到公用用电设备中，以此促使用户积极参与到需求响应调度方案中来。此外，也有可能通过家庭能量管理系统无线控制家用电器的运行模式以及开关情况。可以通过复杂网络远程遥控电热水器，暖风机和空调中恒温器的设置；智能烘干机可以从“标准”模式切换到“节能”模式，以降低能耗。通过智能用电技术，可以使用户的用电生活变得灵动、智慧，使用户本身成为节能减排、低碳生活的参与者和建设者。由于大多数的电力系统负荷在所需求的时间精度上既不可控也不能衡量，所以传统的电力系统调度仅在发电机端进行操作。此外，零售电价固定不变，没有足够的动力让用户主动参与调度他们的用电能耗。所以，需要将智能用电技术应用到用户的家电负荷中，从消费者层面节省能源，降低成本，并帮助电网运行。但是要求消费者从许多可能的方案中挑出一个最优调度方法是不切实际的。因此，一个自动化的智能调度方案只需要用户花很少的精力来设置和维护，同时用户还可以比较不同调度方案的成本和效益情况，这是需要得到用户认可的需求响应调度方法。这也需要激发用户的积极性参与到能耗调度方案中来减少用户自身用电能耗，为自己争得利益的同时也为电网运行的高效性，可靠性和经济性做出贡献。虽然热水器、空调等家用电器的调度已经被广泛的研究，出现了多种控制机制。但大多数控制方法都只从电网运行的稳定性和经济性角度出发，忽视了用户的用电习惯和舒适性问题。最终导致研究的电费收费机制看上去很合理，却在实际运行中缺乏可行性和合理性。目前还没有一种兼顾考虑电网运行的稳定性问题和用户用电舒适度以及经济性等问题的综合解决方案。
技术实现思路
本专利技术的所要解决的问题是针对用户在日常生活的用电过程无法有效控制家电负荷，为了进一步提高用户使用家用电器的经济性，提出一种家用电器的智能用电方法，可以根据不同的用电费用和舒适度设定值自动创建智能用电。本专利技术为解决上述技术问题而采用以下技术方案：一种家用电器的智能用电方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：收集数据，包括：家用电器的负荷参数、用户设置的偏好情况、家用电器的运行规则、日常的电价信号、周围环境的温度变化情况；步骤二：建立负荷模型，具体为：根据步骤一收集到家用电器的负荷参数，日常的电价信号，针对不同电器运行的规则，对每个家用电器建立相应的负荷模型；步骤三：建立优化模型，根据步骤一中收集的用户设置的偏好情况和周围环境温度变化情况，确定每个家用电器负荷模型的一组约束条件，同时确定负荷的目标函数，最终对每个家用电器的负荷模型得到一个含有约束条件的优化模型；步骤四：求解家用电器优化模型，得到该负荷预测的最佳操作方式及对应的用电费用情况。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，步骤二中根据家用电器的负荷将负荷模型分为三类：可控的恒温控制家电的负荷模型，可控非恒温控制家电的负荷模型和不可控家电的负荷模型。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，可控的恒温控制家电的负荷模型为：其中，表示n+1时刻的室内温度，i表示家电负荷的种类，Ri、Ci分别表示为负荷i的等效热阻和等效热容，Tout表示外界温度，Tn(t)表示n时刻的室内温度,βi(t)表示负荷i的开关运行状态，Pi表示负荷i的额定功率，NL表示共有负荷数，Tmax,i和Tmin,i分别表示温度舒适带的上限值和下限值，εt表示时间延迟，TSP,i表示用户设定的温度值，ΔTAC表示温度舒适度带宽，ηi表示负荷i的性能系数，PTCL(t)表示家电负荷功率。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，可控非恒温控制家电为关于冷热水的家电，其负荷模型为：在时间区间[tn，tn+1]开启时的水温：Tn+1＝Tout+QR-(Tout+QR-Tout)exp[-(tn+1-tn)/(RC)]在时间区间[tn，tn+1]内关闭时的水温：Tn+1＝Tout-(Tout-Tout)exp[-(tn+1-tn)/(RC)]在时间区间[tn，tn+1]内加入冷水后的水温：Tn+1＝[Tn(M-dn)+Toutdn]/M其中，Tn+1表示n+1时刻的水温，tn表示n时刻的水温，Tout表示环境温度，R、C、Q分别为家电负荷的等效热阻,等效热容和容量，M为加入冷水的质量，dn为在tn时热水的需求量。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，不可控家电为带电池充电类型家电，其负荷模型为：其中，SOC0为初始充电深度，Ed为电池所剩余的驱动能量，Cb为电池的额定容量，SOCn+1表示n+1时刻电池的充电深度，Δt为时隙区间，PEV为额定功率。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，步骤三所述的优化模型统一表示为：约束条件：Zn+1＝f(Zn,Pα,......)Zmin≤Zn≤Zmax其中，n表示时间段，n＝1...N，βn为时间n时的家用电器的运行状态，pn为实际的电价，Pα代表某种家电负荷的额定功率，Δt为时隙区间，Zn表示在tn时该家电负荷的动态情况，Zmin、Zmax分别为舒适度范围的下限和上限。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，所述的可控的恒温控制家电为空调，可控非恒温控制家电为热水器，不可控家电为电动汽车。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，可控的恒温控制家电的负荷优化模型为：约束条件：Tn+1(t)＝f(Tn,Tout,βi(t),R,C,Pi),i＝1,2,...NL上式中，Δt为时隙区间(tn+1-tn)，pn为实际的电价，βn为时间n时的家用电器的运行状态，分别表示温度舒适带的上限值和下限值。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，可控非恒温控制家电的负荷优化模型为：约束条件：Tn+1＝f(Tn,tn,Q,C,R,dn,βn,Tout)n＝1...N式中，n表示时间段，n＝1...N，βn为时间n时的家用电器的运行状态，pn为实际的电价，Pwh为家用电器的额定功率，Δt为时隙区间，分别为温度舒适度范围下限和上限。进一步的，本专利技术家用电器的智能用电方法，不可控家电的负荷优化模型为:约束条件：SOCn+1＝f(SOCn,PEV,Δt,Cb,Ed)SOCmin≤SOCi≤SOCmax上式中SOCmin、SOCmax分别为充电深度范围的下限和上限。本专利技术采用以上技术方案，与现有技术相比具有以下有益效果：本专利技术基于预测电价和负荷情况并考虑用户舒适度的控制家庭负荷策略，实现了家电能耗成本和用户舒适度水平之间的最佳平衡，以此来满足让用户舒适度最大化或者使电费支出最少的优化目标，具有快速、鲁棒和灵活的特点。同时，可移植度高，适用性强，可以应用到家庭/楼宇能量管理系统，来帮助业主或楼宇管理者根据不同的用电费用和舒适度设定值自动创建智能用电策略。附图说明图1是本专利技术的步骤流程图。图2是本专利技术的空调负荷温度变化特性曲线示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案做出进一步说明。如图1所示，本专利技术提出一种家用电器的智能用电方法，具体步骤如下：步骤一：家电负荷参数分为三类：可控本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种家用电器的智能用电方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：收集数据，包括：家用电器的负荷参数、用户设置的偏好情况、家用电器的运行规则、日常的电价信号、周围环境的温度变化情况；步骤二：建立负荷模型，具体为：根据步骤一收集到家用电器的负荷参数，日常的电价信号，针对不同电器运行的规则，对每个家用电器建立相应的负荷模型；步骤三：建立优化模型，根据步骤一中收集的用户设置的偏好情况和周围环境温度变化情况，确定每个家用电器负荷模型的一组约束条件，同时确定负荷的目标函数，最终对每个家用电器的负荷模型得到一个含有约束条件的优化模型；步骤四：求解家用电器优化模型，得到该负荷预测的最佳操作方式及对应的用电费用情况。

【技术特征摘要】
1.一种家用电器的智能用电方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一：收集数据，包括：家用电器的负荷参数、用户设置的偏好情况、家用电器的运行规则、日常的电价信号、周围环境的温度变化情况；步骤二：建立负荷模型，具体为：根据步骤一收集到家用电器的负荷参数，日常的电价信号，针对不同电器运行的规则，对每个家用电器建立相应的负荷模型；根据家用电器的负荷将负荷模型分为三类：可控的恒温控制家电的负荷模型，可控非恒温控制家电的负荷模型和不可控家电的负荷模型；其中，可控的恒温控制家电的负荷模型为：其中，表示n+1时刻的室内温度，i表示家电负荷的种类，Ri、Ci分别表示为负荷i的等效热阻和等效热容，Tout表示外界温度，Tn(t)表示n时刻的室内温度,βi(t)表示负荷i的开关运行状态，Pi表示负荷i的额定功率，NL表示共有负荷数，Tmax,i和Tmin,i分别表示温度舒适带的上限值和下限值，εt表示时间延迟，TSP,i表示用户设定的温度值，ΔTAC表示温度舒适度带宽，ηi表示负荷i的性能系数，PTCL(t)表示家电负荷功率；步骤三：建立优化模型，根据步骤一中收集的用户设置的偏好情况和周围环境温度变化情况，确定每个家用电器负荷模型的一组约束条件，同时确定负荷的目标函数，最终对每个家用电器的负荷模型得到一个含有约束条件的优化模型；步骤四：求解家用电器优化模型，得到该负荷预测的最佳操作方式及对应的用电费用情况。2.根据权利要求1所述一种家用电器的智能用电方法，其特征在于，可控非恒温控制家电为关于冷热水的家电，其负荷模型为：在时间区间[tn，tn+1]开启时的水温：Tn+1＝Tout+QR-(Tout+QR-Tout)exp[-(tn+1-tn)/(RC)]在时间区间[tn，tn+1]内关闭时的水温：Tn+1＝Tout-(Tout-Tout)exp[-(tn+1-tn)/(RC)]在时间区间[tn，tn+1]内加入冷水后的水温：Tn+1＝[Tn(M-dn)+Toutdn]/M其中，Tn+1表示n+1时刻的水温，tn表示n时刻的水温，Tout表示环境温度，R、C、Q分别为家电负荷的等效热阻,等效热容和容量，M为加入冷水的质量，dn为在tn时热水的需求量。3.根据权利要求1所述一种家用电器的智能用电方法，其特征在于，不可控家电为带电池充电类型家电，其负荷模型为：其中，SOC...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜杰，谢俊，岳东，吴英俊，雍太有，李亚平，黄崇鑫，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32