一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法技术

本发明专利技术公开了一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，包括以下步骤：构建充电桩和照明负荷满意度模型；构建正常天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得正常天气的智能建筑模型；构建恶劣天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得恶劣天气的智能建筑模型；分别构造所述正常天气以及恶劣天气的智能建筑模型的多目标函数和约束条件；基于对应的多目标函数和约束条件，进行智能建筑的能源调度

【技术实现步骤摘要】
一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法


[0001]本专利技术属于智能建筑能源调度
，特别是涉及一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法
。

技术介绍

[0002]智能建筑的研究受到越来越多的关注
。
在智能建筑能源配置方面，通常采用新能源发电替代传统的火力发电，并结合储能系统进行运行调度，同时根据分时电价与大电网进行双向传输
。
研究智能建筑建模方法是实现低碳建筑用能的经济性的有效手段
。
[0003]传统的研究方法是建立系统的发电成本模型，将发电成本最低作为目标函数，根据各部分的约束条件，得到相应的能源调度结果；有时会考虑电动汽车作为移动储能，建立相应模型，进行能源调度
。
[0004]上述方法存在以下问题：一是没有考虑多种天气场景对系统调度的影响，只考虑了正常天气下系统各部分的能源调度结果，不够全面；二是忽略了用电负荷中的柔性负荷的可调度容量，尤其建筑用能中占比较大的照明负荷，缺乏灵活性；三是传统优化建模中考虑到的目标函数往往比较单一，未能综合考虑智能建筑的经济型和用户舒适度
。
[0005]因此，亟需提出一种多场景天气下考虑用户满意度的智能建筑建模方法
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，以解决上述现有技术存在的问题
。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，包括以下步骤：
[0008]构建充电桩和照明负荷满意度模型；
[0009]构建正常天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得正常天气的智能建筑模型；
[0010]构建恶劣天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得恶劣天气的智能建筑模型；
[0011]分别构造所述正常天气以及恶劣天气的智能建筑模型的多目标函数和约束条件；
[0012]基于对应的多目标函数和约束条件，进行智能建筑的能源调度
。
[0013]可选地，构建充电桩满意度模型的过程包括：基于电动汽车数量
、
电动汽车调度结束时的电池荷电状态以及电动汽车调度结束时希望达到的荷电状态，构建充电桩满意度模型
。
[0014]可选地，构建照明负荷的满意度模型的过程包括：基于预设时刻环境平均照度
、
高斯分布函数的期望值
、
高斯分布函数的方差以及用户对照明满意度的阈值，构建初始照明负荷的满意度模型；对所述初始照明负荷的满意度模型进行线性处理，获得最终的照明负荷的满意度模型
。
[0015]可选地，
[0016]获得预设时刻环境平均照度的过程包括：基于照明功率密度
、
照明的发光效率
、
灯具的利用效率以及房间的维护系数，获得照明灯具平均照度；基于所述照明灯具平均照度以及自然光照照度，获得预设时刻环境平均照度
。
[0017]可选地，构建正常天气的综合发电成本模型的过程包括：基于光伏
、
储能蓄电池和电动汽车的折损费用，光伏
、
储能蓄电池和电动汽车的维护费用，以及分时电价与大电网交互的购售电费用，获得正常天气的综合发电成本模型
。
[0018]可选地，构建恶劣天气的综合发电成本模型的过程包括：基于储能蓄电池和电动汽车的折损费用，储能蓄电池和电动汽车的维护费用，以及与大电网交互的购售电费用，获得恶劣天气的综合发电成本模型
。
[0019]可选地，所述正常天气以及恶劣天气的智能建筑模型的多目标函数一致，均包括：综合发电成本最小函数
、
充电桩满意度最大函数和照明负荷满意度最大函数
。
[0020]可选地，基于所述多目标函数进行能源调度之前还包括：对所述多目标函数进行标幺化处理，然后利用加权系数法将所述多目标函数化为单目标函数
。
[0021]可选地，正常天气的智能建筑模型的约束条件包括：正常天气的功率平衡约束
、
储能系统以及电动汽车的充放电功率约束
、
与电网交互的功率约束
、
储能系统以及电动汽车蓄电池的荷电状态连续性约束和照明负荷功率约束
。
[0022]可选地，恶劣天气的智能建筑模型的约束条件包括：恶劣天气的功率平衡约束
、
储能系统以及电动汽车的充放电功率约束
、
与电网交互的功率约束
、
储能系统以及电动汽车蓄电池的荷电状态连续性约束和照明负荷功率约束
。
[0023]本专利技术的技术效果为：
[0024]本专利技术分别选取了正常天气与恶劣天气两种场景将系统能源进行优化调度，从而得到天气变化对调度的影响，得到更全面的调度结果
。
[0025]本专利技术考虑柔性照明负荷作为系统的后备容量，建立了柔性照明负荷满意度模型，将其与实时的自然光照联系起来，体现出与天气变化的关系，在满足用户舒适度的前提下对照明负荷进行调度，实现了系统的灵活性
。
[0026]本专利技术在传统模型的基础上加入充电桩的满意度模型和柔性照明负荷的满意度模型，选取多个目标函数对智能建筑进行能源调度，在实现经济性的同时还能满足智能建筑用户的舒适度
。
附图说明
[0027]构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定
。
在附图中：
[0028]图1为本专利技术实施例中的多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法流程示意图；
[0029]图2为本专利技术实施例中的高斯函数中照明负荷满意度与平均照度的关系示意图
。
具体实施方式
[0030]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相
互组合
。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请
。
[0031]需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤
。
[0032]实施例一
[0033]如图1所示，本实施例中提供一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，首先在正常天气场景下进行系统建模，并介绍各部分约束条件和多个目标函数处理方法
。
[0034]步骤一：建立系统综合发电成本模型
[0035]在正常天气下，光伏发电正常工作，综合发电成本中主要包含光伏发电
、
储能系统
、
电动汽车的维护和折损成本，以及根据分时电价与大电网进行双向本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：构建充电桩和照明负荷满意度模型；构建正常天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得正常天气的智能建筑模型；构建恶劣天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得恶劣天气的智能建筑模型；分别构造所述正常天气以及恶劣天气的智能建筑模型的多目标函数和约束条件；基于对应的多目标函数和约束条件，进行智能建筑的能源调度
。2.
根据权利要求1所述的多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，其特征在于，构建充电桩满意度模型的过程包括：基于电动汽车数量
、
电动汽车调度结束时的电池荷电状态以及电动汽车调度结束时希望达到的荷电状态，构建充电桩满意度模型
。3.
根据权利要求1所述的多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，其特征在于，构建照明负荷的满意度模型的过程包括：基于预设时刻环境平均照度
、
高斯分布函数的期望值
、
高斯分布函数的方差以及用户对照明满意度的阈值，构建初始照明负荷的满意度模型；对所述初始照明负荷的满意度模型进行线性处理，获得最终的照明负荷的满意度模型
。4.
根据权利要求3所述的多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，其特征在于，获得预设时刻环境平均照度的过程包括：基于照明功率密度
、
照明的发光效率
、
灯具的利用效率以及房间的维护系数，获得照明灯具平均照度；基于所述照明灯具平均照度以及自然光照照度，获得预设时刻环境平均照度
。5.
根据权利要求1所述的多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，其特征在于，构建正常天气的综合发电成本模型的过程包括：基于光伏
、
储能蓄电池和电动汽车的折损费用，光伏

【专利技术属性】
技术研发人员：陈立征，郑方圆，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：