一種基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方法，屬于智能電網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，智能家居系統(tǒng)發(fā)展迅速，信息系統(tǒng)功能能夠?qū)崿F(xiàn)對家居空間中的寬帶、多媒 體系統(tǒng)、水電氣等信息的收集。而電價(jià)在每個(gè)季度、每個(gè)月、甚至每天每小時(shí)都會變化，隨著 人們對電力需求的明顯變化，電網(wǎng)的負(fù)載均衡有可能被打破。對于智能家居系統(tǒng)收集到的 電網(wǎng)信息平臺提供的實(shí)時(shí)電價(jià)之后，就可以依據(jù)家居需求來生成家居設(shè)備的調(diào)度序列，從 而達(dá)到智能化降低電費(fèi)支出的目的。
[0003] 由于家電使用中不確定因素的存在，因此求解最優(yōu)調(diào)度序列的關(guān)鍵將是應(yīng)對這種 不確定性。不確定規(guī)劃有三種經(jīng)典模型：期望值模型、相關(guān)機(jī)會模型和機(jī)會約束模型。
[0004] 國際上有很多關(guān)于需求響應(yīng)電價(jià)設(shè)計(jì)和DR下的用電設(shè)備調(diào)度的研宄成果。國外 已存在的方法中有：基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理的能量管理系統(tǒng)，其控制采用的是分支界定 調(diào)度算法；基于電價(jià)不確定情形的可推遲使用的設(shè)備的調(diào)度問題；還有基于電價(jià)不確定時(shí) 的調(diào)度策略，但沒有提出針對具體家電的調(diào)度措施。
[0005] 國內(nèi)在需求響應(yīng)方面的研宄起步較晚，現(xiàn)也在探宄用一些新的算法和策略進(jìn)行需 求響應(yīng)研宄，如模式分類算法和經(jīng)濟(jì)學(xué)方法等。也有文獻(xiàn)根據(jù)峰谷分時(shí)電價(jià)下用戶響應(yīng)的 歷史數(shù)據(jù)，用響應(yīng)數(shù)據(jù)建立矩陣表示用戶對價(jià)格信號的響應(yīng)程度，綜合考慮了用戶用電滿 意度，提出了一種峰谷分時(shí)電價(jià)的優(yōu)化決策模型；也有運(yùn)用粒子群算法對別墅用戶的需求 響應(yīng)做出決策，達(dá)到節(jié)能的目的；還有將遺傳算法交叉驗(yàn)證和支持向量回歸的方法用于實(shí) 施電價(jià)的預(yù)測，并在此基礎(chǔ)上通過混合整數(shù)規(guī)劃的方法幫助用戶進(jìn)行用電決策。
[0006] 上面的方法中大都沒有兼顧電價(jià)的不確定性和電器能耗及使用時(shí)長的不確定性， 也沒有提出具體設(shè)備的調(diào)度方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方 法，根據(jù)需求管理調(diào)度每個(gè)電器，從而降低能量消耗和提高對系統(tǒng)的控制力。當(dāng)考慮到每個(gè) 電器的使用時(shí)長的不確定因素時(shí)，本方法使用普通的線性規(guī)劃方法來高效的計(jì)算最優(yōu)化的 確定性的調(diào)度序列，從而降低電費(fèi)支出。為了處理家用電器在使用時(shí)間長短和能量消耗多 少的不確定性，采用了一種不確定性線性規(guī)劃方法，它利用一個(gè)自變量β來模擬每個(gè)電器 的不確定性能耗，通過β值能確定每個(gè)電器的使用時(shí)長和電量消耗。
[0008] 本發(fā)明為解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：提供了一種基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用 電器調(diào)度方法，包括以下步驟：
[0009] (1)獲取任務(wù)集數(shù)據(jù)，所述任務(wù)集數(shù)據(jù)包括電器數(shù)目、每個(gè)電器的預(yù)估能耗、每個(gè) 電器的最大功率、電路的最高限制總功率L t4、時(shí)間段數(shù)目、每個(gè)時(shí)間段τ的電價(jià)RTPt以及 每個(gè)電器運(yùn)行的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間；其中所有時(shí)間段的集合為Τ，τ為集合T內(nèi)的任意時(shí) 間段，所有電器的集合為電器集A ;
[0010] (2)對于每個(gè)電器，根據(jù)該電器α的預(yù)估能耗設(shè)置其能耗中值μ和能耗標(biāo)準(zhǔn)差 σ，利用高斯分布模擬器建立電器α的高斯分布能耗模型，則電器α的隨機(jī)能耗的99%在
[γΓ，TC沖，其中?Γ=μ + 3σ為電器α的最小能耗，γ:=μ-3σ為電器α的最大 能耗；
[0011] ⑶設(shè)置目標(biāo)跳閘幾率ρ，0彡ρ彡1 ;為每個(gè)電器設(shè)置不確定算子β的初始值， 0 ^ β ^ 1 ；
[0012] (4)對于每個(gè)電器，計(jì)算該電器α在T內(nèi)的總能耗E;:
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方法，其特征在于包括以下步驟： (1) 獲取任務(wù)集數(shù)據(jù)，所述任務(wù)集數(shù)據(jù)包括電器數(shù)目、每個(gè)電器的預(yù)估能耗、每個(gè)電器 的最大功率、電路的最高限制總功率Lta、時(shí)間段數(shù)目、每個(gè)時(shí)間段τ的電價(jià)RTPA及每個(gè) 電器運(yùn)行的起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間；其中所有時(shí)間段的集合為Τ，τ為集合T內(nèi)的任意時(shí)間 段，所有電器的集合為電器集A ; (2) 對于每個(gè)電器，根據(jù)該電器α的預(yù)估能耗設(shè)置其能耗中值μ和能耗標(biāo)準(zhǔn)差〇， 利用高斯分布模擬器建立電器α的高斯分布能耗模型，則電器α的隨機(jī)能耗的99%在
為電器α的最小能耗，γ:=μ-3σ為電器α的最大 能耗； (3) 設(shè)置目標(biāo)跳閘幾率P，0< P < 1 ;為每個(gè)電器設(shè)置不確定算子β的初始值， O ^ β ^ 1 ； (4) 對于每個(gè)電器，計(jì)算該電器α在T內(nèi)的總能耗ΕαΤ:
(5) 構(gòu)造電費(fèi)的線性規(guī)劃模型，所述線性規(guī)劃模型的目標(biāo)為：
丁 ET 其中，Pa為電器α的最大功率，δ α為電器α運(yùn)行的起始時(shí)間，θ α為電器α運(yùn)行 的結(jié)束時(shí)間； 利用線性規(guī)劃方法求解線性規(guī)劃模型，以得到使得Min值最小并且滿足約束條件的調(diào) 度序列父，父=[叉1，叉2，...^]，其中'=[又；(,...,又1],_]_￡[1，幻，€[￡六』為電器數(shù)目 ； (6) 利用蒙特卡洛模擬法計(jì)算調(diào)度序列的跳閘幾率： (6-1)從每個(gè)電器的高斯分布能耗模型中進(jìn)行抽樣，得到每個(gè)電器的能耗，再將每個(gè)電 器的能耗進(jìn)行加和計(jì)算得到本次抽樣的總能耗，若該總能耗大于最高限制總功率Lta則表 示跳閘，否則表示不跳閘； (6-2)重復(fù)步驟（6-1)至規(guī)定次數(shù)，統(tǒng)計(jì)跳閘次數(shù)； (6-3)計(jì)算跳閘幾率P t，所述跳閘幾率為跳閘次數(shù)與總的抽樣次數(shù)之比； (7) 若P t>P，則所述調(diào)度序列X即最優(yōu)的電器調(diào)度序列，P t為最終跳閘幾率，Min為 最終的電費(fèi)支出；否則通過步進(jìn)搜索算法更新β的值，返回步驟（4)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方法，其特征在于：步驟 (5)中利用線性規(guī)劃方法求解線性規(guī)劃模型具體包括以下步驟：利用任務(wù)集數(shù)據(jù)構(gòu)造 LinearMaker對象數(shù)組，調(diào)用單純型算法類LinearProgramming中的MakeSimplexForm函數(shù) 對LinearMaker對象數(shù)組進(jìn)行求解，得到使得Min值最小并且滿足約束條件的調(diào)度序列X。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方法，其特征在于：步驟（6-2) 所述的規(guī)定次數(shù)為5000次到10000次。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于實(shí)時(shí)電價(jià)的家用電器調(diào)度方法，根據(jù)任務(wù)集數(shù)據(jù)構(gòu)造電費(fèi)的線性規(guī)劃模型，運(yùn)用線性規(guī)劃方法求解得到滿足條件的調(diào)度序列，再通過蒙特卡洛模擬法計(jì)算調(diào)度序列的跳閘幾率，不斷更新其中的不確定算子并重復(fù)以得到最優(yōu)的調(diào)度序列、跳閘幾率以及電費(fèi)支出。本發(fā)明采用了一種不確定性線性規(guī)劃方法，利用一個(gè)自變量β來模擬每個(gè)電器的不確定性能耗，通過β值能確定每個(gè)電器的使用時(shí)長和電量消耗，本發(fā)明的方法在每個(gè)電器都處于最耗電的使用情況下，與傳統(tǒng)方法的不確定性調(diào)度相比，能降低至少21.8％的電費(fèi)支出，同時(shí)跳閘的幾率控制在0.5％以內(nèi)。
【IPC分類】G06Q10-06, G06Q50-06
【公開號】CN104680339
【申請?zhí)枴緾N201510134806
【發(fā)明人】陳小島, 陳云亮, 李方圓
【申請人】中國地質(zhì)大學(xué)（武漢）
【公開日】2015年6月3日
【申請日】2015年3月26日