基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的節(jié)能方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于電力系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種在電力需求側(cè)的智能用電環(huán)境中， 基于電器用電效用等級劃分方法，實(shí)時動態(tài)自動優(yōu)化電力用戶的用電方式，實(shí)現(xiàn)以節(jié)能為 主要目標(biāo)的電能管理方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來，嚴(yán)峻的能源與環(huán)保問題使得電力系統(tǒng)的節(jié)能減排刻不容緩。而電力需求 側(cè)中的能耗浪費(fèi)嚴(yán)重，是電力系統(tǒng)節(jié)能減排問題中的重點(diǎn)研究對象。電力需求側(cè)的節(jié)約用 電主要通過電能管理，即通過改變用戶用電方式來實(shí)現(xiàn)。以節(jié)能為目標(biāo)的用電方式優(yōu)化控 制最終落實(shí)到電器負(fù)荷的運(yùn)行狀態(tài)調(diào)整上。
[0003] 以節(jié)能為主要目標(biāo)的用戶用電模式動態(tài)優(yōu)化，需要在目標(biāo)時間段內(nèi)盡可能的降低 目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的能耗總值。國外在電力需求側(cè)的節(jié)能模型多為綜合考慮電價、能耗、氣溫、用 戶舒適度等因素的多目標(biāo)優(yōu)化問題，優(yōu)化方法包括遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群優(yōu)化、隨機(jī) 優(yōu)化算法等，基于歷史負(fù)荷曲線預(yù)測用電量并給出節(jié)能優(yōu)化方案。國內(nèi)在電力需求側(cè)的節(jié) 能領(lǐng)域研究多為用戶側(cè)能量管理系統(tǒng)的設(shè)計與實(shí)現(xiàn)，對如何基于系統(tǒng)進(jìn)一步建模并優(yōu)化仍 需更加深入的研究。
[0004] 本專利用于具體設(shè)計一種基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的節(jié)能方 法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 針對上述情況，本發(fā)明提供一種基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的節(jié) 能方法，基于電力的歷史用電信息，建立隱馬爾可夫模型對用戶用電行為進(jìn)行實(shí)時自動識 另IJ，能夠更好的了解用戶的用電行為和電器的關(guān)聯(lián)概率。進(jìn)一步結(jié)合電器用電等級劃分方 法，獲得電器用電效用等級，并根據(jù)等級制定相應(yīng)的節(jié)能控制策略。本方法可以有針對性的 對用戶用電行為進(jìn)行分析識別，并自動給出節(jié)能策略，節(jié)能率高，效果好，為實(shí)現(xiàn)自動節(jié)能 和家庭能量管理提供良好的技術(shù)支持。
[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下： 基于電器用電效用分級和用戶用電行為識別的節(jié)能方法，包括以下步驟：步驟一：給 出節(jié)能優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)。以節(jié)能為主要目標(biāo)的用戶用電模式動態(tài)優(yōu)化，需要在目標(biāo)時間段 內(nèi)盡可能的降低目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的能耗總值。用表示從過去某一參考時間點(diǎn)〇經(jīng)過時間 段T的研究時長，認(rèn)為T是一個較長的時間周期，如一個星期或一個月。研究從時刻開 始的節(jié)能優(yōu)化問題。
[0007] 目標(biāo)函數(shù)Π 為目標(biāo)區(qū)域R在時間段[t0, T+tO]內(nèi)的用電效用等級之和，表示為：
其中s(d，t)為電器d在時刻t的運(yùn)行狀態(tài)，V(r，t)為房間r在時刻t的相關(guān)參數(shù)， ut (s (d，t)，V (r，t))為電器d在時刻t的效用等級，等級分為高效用、低效用和負(fù)效用，最大 化時間段[tO, T+tO]內(nèi)的用電效用等級總和，從而從時間和溫度兩個方面確保了用戶獲得 的用電效用。
[0008] 步驟二：給出節(jié)能優(yōu)化的基本約束條件。基本約束條件表示為：
其中ACTall [0，T]表示在時間段[0，T]內(nèi)的所有用戶活動狀態(tài)集合，Sail [0，T]表示 在時間段[0，Τ]內(nèi)的所有電器運(yùn)行狀態(tài)集合，Vall[0，T]表示在時間段[0，Τ]內(nèi)的所有影 響用戶用電效用等級的參數(shù)狀態(tài)集合。認(rèn)為ACTall [0, Τ]，Sail [0, Τ]和Vall [0, Τ]都是已 知狀態(tài)，且在時間段[t0，T+t0]內(nèi)的ACTall[0，T]，Sall[0，T]和Vall[0，T]場景狀態(tài)集合 與[0，T]時間段內(nèi)的場景狀態(tài)集合都相同。
[0009] 步驟三：根據(jù)采集到的電器運(yùn)行狀態(tài)s(d，t)進(jìn)行用戶用電行為自識別，通過建立 隱馬爾可夫模型，對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并利用學(xué)習(xí)算法和解碼算法獲得用戶用電行為識 別結(jié)果，獲得用戶的用電行為。
[0010] 步驟四：根據(jù)步驟二識別的實(shí)時用戶用電行為，再根據(jù)采集到的電器運(yùn)行狀態(tài) s (d，t)和環(huán)境參數(shù)V (r，t)，根據(jù)基于效用理論的電器用電效用等級劃分方法，獲得效用等 級識別結(jié)果 ut (s (d, t)，V (r, t))。
[0011] 步驟五：根據(jù)效用等級判斷控制策略： (1)若電器處于負(fù)效用等級，關(guān)閉電器。
[0012] (2)若電器處于低效用等級，對于蓄冷蓄熱型電器，調(diào)整其運(yùn)行狀態(tài)但不關(guān)閉電 器，控制方法一般為調(diào)整溫度；對于非儲能型電器，關(guān)閉電器。
[0013] ( 3 )若電器處于高效用等級，保持其運(yùn)行狀態(tài)不變。
[0014] 步驟六：判斷下一個調(diào)度時間段是否繼續(xù)節(jié)能，若繼續(xù)進(jìn)行，則跳至步驟二；若不 繼續(xù)進(jìn)行，則節(jié)能優(yōu)化結(jié)束。
[0015] 本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：本方法基于電力的歷史用電信息，建立隱馬爾可夫模型對用戶 用電行為進(jìn)行實(shí)時自動識別，能夠更好的了解用戶的用電行為和電器的關(guān)聯(lián)概率。進(jìn)一步 結(jié)合電器用電等級劃分方法，獲得電器用電效用等級，并根據(jù)等級制定相應(yīng)的節(jié)能控制策 略。本方法可以有針對性的對用戶用電行為進(jìn)行分析識別，并自動給出節(jié)能策略，節(jié)能率 高，效果好，為實(shí)現(xiàn)自動節(jié)能和家庭能量管理提供良好的技術(shù)支持。
【附圖說明】
[0016] 圖1為冬季某天實(shí)測電器24小時的功率曲線。
[0017] 圖2為整點(diǎn)測量空調(diào)設(shè)定溫度和實(shí)測的室內(nèi)溫度變化狀況。
[0018] 圖3為整點(diǎn)測量熱水器設(shè)定溫度和實(shí)測的出水溫度變化狀況。
[0019] 圖4為空調(diào)用電效用等級分級結(jié)果。
[0020] 圖5為電熱水器用電效用等級分級結(jié)果。
[0021] 圖6為臺燈用電效用等級分級結(jié)果。
[0022] 圖7為筆記本電腦用電效用等級分級結(jié)果。
[0023] 圖8為無線路由器用電效用等級分級結(jié)果。
[0024] 圖9飲水機(jī)用電效用等級分級結(jié)果。
[0025] 圖10電視機(jī)用電效用等級分級結(jié)果。
[0026] 圖11機(jī)頂盒用電效用等級分級結(jié)果。
【具體實(shí)施方式】
[0027] 為了使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié) 合具體圖示，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。
[0028] 參見圖1~圖11，以某家庭為例研究節(jié)能優(yōu)化問題。該家庭包括臥室、客廳、衛(wèi)生 間三個房間，主要電器設(shè)備包括空調(diào)、電熱水器、電視機(jī)、機(jī)頂盒、飲水機(jī)、筆記本電腦、無線 路由器等。表1給出電器與房間分布狀