一种居民台区能量管理系统优化方法和系统以及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种居民台区能量管理系统优化方法和系统以及存储介质，属于台区能量管理技术领域。本发明专利技术的一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，通过构建用户出行模型、电量规划模型、目标函数模型，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；再对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；然后对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；最后根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统进行优化处理，使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，方案科学、合理，切实可行。切实可行。切实可行。

【技术实现步骤摘要】
一种居民台区能量管理系统优化方法和系统以及存储介质


[0001]本专利技术涉及一种居民台区能量管理系统优化方法和系统以及存储介质，属于台区能量管理


技术介绍

[0002]为了缓解化石燃料燃烧所带来的环境问题，全世界各个国家都开始了自己的能源转型道路，从一次能源逐步转向二次能源。随着“双碳”目标的提出，可再生能源得到了大力发展，如光伏、风电等。但其波动性大、随机性强等问题给电网稳定运行带来了巨大挑战。需求侧响应是解决新能源波动性大、随机性强的有效手段之一。
[0003]居民台区能量管理系统(Home Energy Management System，HEMS)是需求侧管理的重要组成部分，该系统可将分布式光伏，电动汽车与家庭负荷形成微网，通过引导居民进行有序用电，为居民节约用电成本，同时在辅助电网进行“削峰填谷”。随着家用储能，电动汽车的出现，电动汽车具备储能和负荷的双特性，HEMS不能再像以前那样只考虑传统家用电器，需要协同调度电动汽车与家用储能，在最大程度使用可再生能源的前提下，进一步降低家庭的用能成本，减轻负荷峰值的压力。
[0004]针对考虑新能源的居民台区能量管理系统，国内外已经做了大量的相关研究。有的学者开始将电动汽车、家用储能、屋顶光伏、家用电器等集成在一起进行了优化，但其中电动汽车仅仅作为负荷进行优化。有的学者引入了一个采用凸规划的家庭能量优化框架，考虑了用户使用家用电器的舒适度，但没有考虑用户采用电动汽车进行车网互动时的舒适度。有的学者提出进一步开发家用储能的架构，提高光伏的就地消纳率并尽可能减少从电网购电。有的学者利用了空调与热水器的储能特性，将两者与家用储能进行联合调度从而提升了本地储能水平。但上述方法均没有考虑电动汽车的车网互动功能。有学者提出了基于实时电价的峰值功率控制的居民台区能量管理策略，其中采用电动汽车V2G功能为用户带来了良好的收益。电动汽车在白天作为储能参与家用电器的实时调度，夜晚作为负载。一些学者采用了均可以进行双向能量流动的电动汽车与家用储能来帮助调度家用电器设备的运行，为用户带来更好的效益，但没有考虑电动汽车在/离线时刻影响其他电器用能规划问题。
[0005]目前的居民台区能量管理系统使用了电动汽车的车网互动功能，通过将电动汽车作为储能来降低家庭整体电费成本，提高光伏消纳和能源自给水平。但对于电动汽车作为用户的交通工具，其在线与离线时刻的不确定会干扰其他电器用能时间规划，车网互动后电动汽车电量能否满足用户出行的需要也缺乏相应研究。
[0006]进一步，居民台区能量管理是一个多目标多约束优化问题，大量文献采用传统的遗传算法、粒子群等启发式算法进行求解。此类算法存在收敛不严格，易陷入局部最优解，全局搜索能力差等问题。

技术实现思路

[0007]针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的一在于提供一种通过构建用户出行模型、电量规划模型、目标函数模型，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；出行行为数据包括用户出发时刻TD、工作日工作时长TW、周末出行时长Tt和每日出行里程mile；再对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；然后对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；最后根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统进行优化处理，使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，方案科学、合理，切实可行的居民台区能量管理系统优化方法。
[0008]本专利技术的目的二在于提供一种通过设置用户出行模块、电量规划模块、目标函数模块，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；再对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；然后对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；最后根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统进行优化处理，使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，结构简单、实用，便于生产制造的居民台区能量管理系统优化系统。
[0009]本专利技术的目的三在于提供一种采用多重混沌免疫杂交粒子群算法对目标函数进行多重的混沌化，免疫化操作，防止粒子陷入局部最优解，规避PSO的“早熟”问题，有效提升了算法整体的收敛速度以及全空间搜索能力的居民台区能量管理系统优化方法和系统以及存储介质。
[0010]为实现上述目的之一，本专利技术的第一种技术方案为：
[0011]一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，
[0012]包括以下内容：
[0013]获取用户历史通勤行为数据；
[0014]通过预先构建的用户出行模型，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；
[0015]出行行为数据包括用户出发时刻TD、工作日工作时长TW、周末出行时长Tt和每日出行里程mile；
[0016]利用预先构建的电量规划模型，对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；
[0017]根据预先构建的目标函数模型，对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；
[0018]根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统进行优化处理。
[0019]本专利技术经过不断探索以及试验，通过构建用户出行模型、电量规划模型、目标函数模型，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；出行行为数据包括用户出发时刻TD、工作日工作时长TW、周末出行时长Tt和每日出行里程mile；再对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；然后对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；最后根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民
台区能量管理系统进行优化处理，使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，方案科学、合理，切实可行。
[0020]作为优选技术措施：
[0021]用户出行模型对用户历史通勤行为数据进行估计的方法如下：
[0022]通过极大似然估计方法对用户历史通勤行为数据进行得到用户出发时刻TD，工作日工作时长TW，周末出行时长Tt，每日出行里程mile的概率分布函数；
[0023]利用蒙特卡罗方法对概率分布函数进行采样，得到用户出行时刻、工作日工作时长、周末出行时长、出行里程的采样结果；
[0024]将采样结果作为未来某一时间段的出行行为数据，完成用户出行模型的构建；
[0025]未来某一时间段为第二天或未来某一天或下一周。
[0026]作为优选技术措施：
[0027]电量规划模型，用于使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，其计算公式如下：
[0028][0029]μ为尺度参数，表示分布的均值；σ为形状参本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，其特征在于，包括以下内容：获取用户历史通勤行为数据；通过预先构建的用户出行模型，对用户历史通勤行为数据进行估计，得到未来某一时间段的出行行为数据；出行行为数据包括用户出发时刻TD、工作日工作时长TW、周末出行时长Tt和每日出行里程mile；利用预先构建的电量规划模型，对出行行为数据进行计算，得到电动汽车的电量SOC状态控制数据；根据预先构建的目标函数模型，对电量SOC状态控制数据进行处理，得到用户出行成本；根据用户出行成本，对基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统进行优化处理。2.如权利要求1所述的一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，其特征在于，用户出行模型对用户历史通勤行为数据进行估计的方法如下：通过极大似然估计方法对用户历史通勤行为数据进行得到用户出发时刻TD，工作日工作时长TW，周末出行时长Tt，每日出行里程mile的概率分布函数；利用蒙特卡罗方法对概率分布函数进行采样，得到用户出行时刻、工作日工作时长、周末出行时长、出行里程的采样结果；将采样结果作为未来某一时间段的出行行为数据，完成用户出行模型的构建；未来某一时间段为第二天或未来某一天或下一周。3.如权利要求1所述的一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，其特征在于，电量规划模型，用于使得电动汽车在充当储能电池满足能量管理系统需要的同时，不干扰其他电器规划，保障用户的日常通勤需要，其计算公式如下：μ为尺度参数，表示分布的均值；σ为形状参数，表示分布的偏斜度。4.如权利要求1所述的一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，其特征在于，目标函数模型对电量SOC状态控制数据进行处理的方法如下：根据耗能守恒定律，设置目标函数，所述目标函数包括用户电费成本，温度舒适度成本和用能舒适度成本；采用多重混沌免疫杂交粒子群算法对目标函数进行多重的混沌化，免疫化操作；并采用混沌函数对粒子群中粒子的初始速度及位置进行初始化；通过logistics方程进行混沌扰动得到扰动因子；扰动因子每次循环迭代一次，将得到的扰动因子通过迭代方程加入到最优解中进行扰动；
将粒子进行混沌化扰动之后，对粒子群体进行杂交操作，增加全局搜索力度；将混沌杂交粒子最优解和免疫最优解进行代入综合成本方程进行比较，取最优；并不断迭代，直至满足迭代次数退出；从而得到用户出行成本，完成对电量SOC状态控制数据的处理。5.如权利要求4所述的一种基于可移动共享储能的居民台区能量管理系统优化方法，其特征在于，耗能守恒定律的计算公式如下：E
Gird
(t)+P
PV
(t)＝P
Ac
(t)Δtx
AC
(t)+P
Dw
(t)Δtx
Dw
(t)+P
Wm
(t)Δtx
Wm
(t)+P
EV
(t)Δtx
EV
(t)+P
Battery
(t)Δtx
Battery
(t)+e
base...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪湘晋，赵波，张雪松，叶凌霄，龚迪阳，林达，刘敏，陈凌宇，章雷其，马瑜涵，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：