面向含有界不确定参数的家庭负荷调度方法

摘要

本发明涉及智能用电，为通过对时变电价机制的潜力挖掘以及对智能电器工作方式的合理调度，家庭能量管理不仅能够在满足用户舒适性的前提下，有效减少其用电费用，还能够通过对电价机制的响应，在整个系统起层面上起到削峰填谷的作用。本发明面向含有界不确定参数的家庭负荷调度方法，步骤是：101：构建含不确定性的家庭负荷模型；${\theta }_{n+1}^I=f({\theta }_n^I,t_n,Q,C,R,d_n^I,X_{WH,n},{\theta }_{en}^I)---\left(3\right)$102：利用区间方程构建家庭负荷联合调度模型；103：对连续任务型负荷模型和能量控制优化决策模型进行求解。本发明主要应用于家庭等场合的智能用电。

主权项

一种面向含有界不确定参数的家庭负荷调度方法，其特征是，步骤如下：101：构建含不确定性的家庭负荷模型：负荷调度过程中所涉及到的设备包括电热水器，洗衣机，洗碗机，水泵，电动汽车，而其他部分设备被集中处理为固定负荷；当仅考虑热交换时所带来的热量损失时，电热水器的区间数热力学模型如式(1)所示：${\theta }_{n+1}^I={\theta }_{en}^I+X_{WH,n}QR-({\theta }_{en}^I+X_{WH,n}QR-{\theta }_n^I)\exp [-(t_{n+1}-t_n)/\left(RC\right)]---\left(1\right)$时间步长Δt＝t_n+1‑t_n,表示在n时刻热水的温度区间，X_WH,n为电热水器在n时刻的运行状态，表示环境温度，Q为电热水器的等效功率，R为其等效热阻，C为其等效热容。当仅考虑用户的用水行为时，电热水器的区间数热力学模型如式(2)所示${\theta }_n^I=[{\theta }_{cur}^I(M-d_n^I)+{\theta }_{en}^I{d}_n^I]/M---\left(2\right)$其中，表示用水时刻热水的水温区间，为用水量区间，M为水箱容量。综合(1)和(2)可得式(3)：${\theta }_{n+1}^I=f({\theta }_n^I,t_n,Q,C,R,d_n^I,X_{WH,n},{\theta }_{en}^I)---\left(3\right)$102：利用区间方程构建家庭负荷联合调度模型：洗衣机，洗碗机，水泵，电动汽车四者所需要满足的约束如式(4)所示：$\underset{n=t_{h,b}}{\overset{t_{h,e}}{\Sigma }}{X}_{h,n}=L_h---\left(4\right)$其中，t_h,b和t_h,e分别表示可中断负荷运行区间的起始时间和终止时间，x_h,n表示设备在时间区间n时的开关状态，L_h表示设备需要运行的时间区间总数；建立家庭能量管理模型，如式(5)‑式(9)所示，式(5)表示以总电费最小为目标的整体目标函数，式(6)和(7)表示电热水器的约束，为涉及区间数的不确定性约束；式(8)表示可中断负荷的运行约束，为确定性约束；式(9)为家庭需求限制所带来的约束；$\begin{array}{cc}Min& \underset{n=1}{\overset{N}{\Sigma }}(\underset{h}{\overset{H}{\Sigma }}{p}_n·X_{h,n}·P_{step,h})\end{array}---\left(5\right)$$\begin{array}{cc}S.t& {\theta }_{n+1}^I=f({\theta }_n^I,t_n,Q,C,R,d_n,X_{WH,n},{\theta }_{en})\end{array}---\left(6\right)$${\theta }_n^{down}\le {\theta }_n^I\le {\theta }_n^{up}---\left(7\right)$$\underset{n=t_{h,b}}{\overset{t_{h,e}}{\Sigma }}{x}_{h,n}=L_h---\left(8\right)$$\underset{h}{\overset{H}{\Sigma }}{P}_h·X_{h,n}+P_{mustrun,n}\le P_{demand}---\left(9\right)$其中，p_n为实时电价，P_h为各个负荷的功率，P_step,h为各个负荷的在一个步长之内消耗的能量，H为负荷集合，P_mustrun,n为固定负荷在第n个时间段内的能耗；103：对连续任务型负荷模型和能量控制优化决策模型进行求解定义区间数之间定量比较的新的数学工具：区间可能度P(a≤B^I)如式(10)所示：$P(a\le B^I)=\left\{\begin{array}{c}1,a\le B^{down}\\ \frac{B^{up}-a}{B^{up}-B^{down}},B^{down}<a\le B^{up}\\ 0,a>B^{up}\end{array}\right.---\left(10\right)$其中a表示一个实数，B^I为一个区间数，将式(7)中的一个约束转换为两个等价的不等式约束，如式(11)所示：$\left\{\begin{array}{c}P({\theta }_n^I\ge {\theta }_n^{down})\ge 1-{\sigma }_1\\ P({\theta }_n^I\ge {\theta }_n^{up})\ge {\sigma }_2\end{array}\right.---\left(11\right)$其中σ表示用户的约束违背容忍度，σ₁和σ₂分别表示用户对于水温约束下限违背和上限违背的容忍度，两者的值越大，代表用户能够容忍越大的约束触犯，反之亦然；采用二进制粒子群算法和整数规划的联合求解方案。