本發(fā)明涉及智能用電，具體講,涉及面向含有界不確定參數(shù)的家庭負(fù)荷調(diào)度方法。
背景技術(shù)：
：家庭能量管理是智能用電中的重要一環(huán)，通過對(duì)時(shí)變電價(jià)機(jī)制的潛力挖掘以及對(duì)智能電器工作方式的合理調(diào)度，家庭能量管理不僅能夠在滿足用戶舒適性的前提下，有效減少其用電費(fèi)用，還能夠通過對(duì)電價(jià)機(jī)制的響應(yīng)，在整個(gè)系統(tǒng)起層面上起到削峰填谷的作用。總體來看，家庭能量管理是以時(shí)變電價(jià)為前提，以雙向通信和家居智能設(shè)備的可調(diào)度性為前提，以優(yōu)化家庭能源使用效率為目標(biāo)的方法論。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明旨在利用區(qū)間數(shù)規(guī)劃解決含多重不確定參數(shù)的家庭能量管理問題，使家庭能量管理系統(tǒng)可以產(chǎn)生對(duì)多重有界不確定參數(shù)有很好魯棒性的調(diào)度方案；在不確定規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為確定性規(guī)劃問題的過程中，不引入額外的分布函數(shù)或者輔助變量，減少求解的復(fù)雜性；利用約束違背容忍度對(duì)用戶的舒適性和經(jīng)濟(jì)性的取舍進(jìn)行了量化，使用戶能夠與家庭能量管理系統(tǒng)形成友好互動(dòng)；通過對(duì)兩種具有不同約束違背容忍度的方案的經(jīng)濟(jì)性比較，表明只需要犧牲較小的舒適性，就可以獲得較大的經(jīng)濟(jì)性提升，驗(yàn)證非絕對(duì)保守方案的必要性。本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，面向含有界不確定參數(shù)的家庭負(fù)荷調(diào)度方法，步驟如下：101：構(gòu)建含不確定性的家庭負(fù)荷模型：負(fù)荷調(diào)度過程中所涉及到的設(shè)備包括電熱水器，洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵，電動(dòng)汽車，而其他部分設(shè)備被集中處理為固定負(fù)荷；當(dāng)僅考慮熱交換時(shí)所帶來的熱量損失時(shí)，電熱水器的區(qū)間數(shù)熱力學(xué)模型如式(1)所示：θn+1I=θenI+XWH,nQR-(θenI+XWH,nQR-θnI)exp[-(tn+1-tn)/(RC)]---(1)]]>時(shí)間步長(zhǎng)表示在n時(shí)刻熱水的溫度區(qū)間，XWH,n為電熱水器在n時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)，表示環(huán)境溫度，Q為電熱水器的等效功率，R為其等效熱阻，C為其等效熱容。當(dāng)僅考慮用戶的用水行為時(shí)，電熱水器的區(qū)間數(shù)熱力學(xué)模型如式(2)所示θnI=[θcurI(M-dnI)+θenIdnI]/M---(2)]]>其中，表示用水時(shí)刻熱水的水溫區(qū)間，為用水量區(qū)間，M為水箱容量。綜合(1)和(2)可得式(3)：θn+1I=f(θnI,tn,Q,C,R,dnI,XWH,n,θenI)---(3)]]>102：利用區(qū)間方程構(gòu)建家庭負(fù)荷聯(lián)合調(diào)度模型：洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵，電動(dòng)汽車四者所需要滿足的約束如式(4)所示：Σn=th,bth,eXh,n=Lh---(4)]]>其中，th,b和th,e分別表示可中斷負(fù)荷運(yùn)行區(qū)間的起始時(shí)間和終止時(shí)間，xh,n表示設(shè)備在時(shí)間區(qū)間n時(shí)的開關(guān)狀態(tài)，Lh表示設(shè)備需要運(yùn)行的時(shí)間區(qū)間總數(shù)；建立家庭能量管理模型，如式(5)-式(9)所示，式(5)表示以總電費(fèi)最小為目標(biāo)的整體目標(biāo)函數(shù)，式(6)和(7)表示電熱水器的約束，為涉及區(qū)間數(shù)的不確定性約束；式(8)表示可中斷負(fù)荷的運(yùn)行約束，為確定性約束；式(9)為家庭需求限制所帶來的約束；MinΣn=1N(ΣhHpn·Xh,n·Pstep,h)---(5)]]>S.tθn+1I=f(θnI,tn,Q,C,R,dn,XWH,n,θen)---(6)]]>θndown≤θnI≤θnup---(7)]]>Σn=th,bth,exh,n=Lh---(8)]]>ΣhHPh·Xh,n+Pmustrun,n≤Pdemand---(9)]]>其中，pn為實(shí)時(shí)電價(jià)，Ph為各個(gè)負(fù)荷的功率，Pstep,h為各個(gè)負(fù)荷的在一個(gè)步長(zhǎng)之內(nèi)消耗的能量，H為負(fù)荷集合，Pmustrun,n為固定負(fù)荷在第n個(gè)時(shí)間段內(nèi)的能耗；103：對(duì)連續(xù)任務(wù)型負(fù)荷模型和能量控制優(yōu)化決策模型進(jìn)行求解定義區(qū)間數(shù)之間定量比較的新的數(shù)學(xué)工具：區(qū)間可能度P(a≤BI)如式(10)所示：P(a≤BI)=1,a≤BdownBup-aBup-Bdown,Bdown<a≤Bup0,a>Bup---(10)]]>其中a表示一個(gè)實(shí)數(shù)，BI為一個(gè)區(qū)間數(shù)，將式(7)中的一個(gè)約束轉(zhuǎn)換為兩個(gè)等價(jià)的不等式約束，如式(11)所示：P(θnI≥θndown)≥1-σ1P(θnI≥θnup)≥σ2---(11)]]>其中σ表示用戶的約束違背容忍度，σ1和σ2分別表示用戶對(duì)于水溫約束下限違背和上限違背的容忍度，兩者的值越大，代表用戶能夠容忍越大的約束觸犯，反之亦然；采用二進(jìn)制粒子群算法和整數(shù)規(guī)劃的聯(lián)合求解方案。二進(jìn)制粒子群算法和整數(shù)規(guī)劃的聯(lián)合求解方案具體步驟是，首先調(diào)用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)電熱水器的調(diào)度問題進(jìn)行迭代求解，當(dāng)滿足約束時(shí)調(diào)用整數(shù)規(guī)劃，得出可中斷負(fù)荷的調(diào)度方案；然后，以總體調(diào)度方案的用電費(fèi)用為粒子適應(yīng)度，進(jìn)行下一輪迭代，直至達(dá)到終止條件。首先，使用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)電熱水器的調(diào)度問題進(jìn)行求解，為方便求解，利用罰函數(shù)法對(duì)約束進(jìn)行處理，如式(15)所示：其中，此時(shí)，電熱水器調(diào)度問題可表示為無約束規(guī)劃問題，如式(16)所示：當(dāng)二進(jìn)制粒子群算法找到式(15)的可行解即罰函數(shù)為零后，將此可行解作為已知值帶入如式(17-19)所示的求解中，MinΣn=1NΣhHILpn·Xh,n·Ph---(17)]]>S.tΣn=th,bth,eXh,n=Lh---(18)]]>PWH·XWH,n+ΣhHILPh·Xh,n+Pmustrun,n≤Pdemand---(19)]]>利用整數(shù)規(guī)劃進(jìn)行求解式(17-19)，將其求解結(jié)果和式(15)的可行解帶入式(5)計(jì)算總體用電費(fèi)用，作為二進(jìn)制粒子群算法的適應(yīng)度，進(jìn)入下一次迭代，直至達(dá)到終止條件。在二進(jìn)制粒子群算法中w＝1，c1＝1.5，c2＝2.5，粒子群數(shù)目為100，每次迭代1000次，開源的混合整數(shù)規(guī)劃程序，lp_solve，被用來進(jìn)行整數(shù)規(guī)劃的求解，罰函數(shù)的懲罰因子α＝10000。約束違背容忍度分別設(shè)定σ1＝σ2＝0，σ3＝σ4＝0，這種方案稱之為為絕對(duì)保守方案。以σ1＝σ2＝0.2，σ3＝σ4＝0.2為非絕對(duì)保守方案的代表。本發(fā)明的特點(diǎn)及有益效果是：本發(fā)明建立了用電模式模型，經(jīng)分析計(jì)算，通過對(duì)時(shí)變電價(jià)機(jī)制的潛力挖掘以及對(duì)智能電器工作方式的合理調(diào)度，家庭能量管理不僅能夠在滿足用戶舒適性的前提下，有效減少其用電費(fèi)用，還能夠通過對(duì)電價(jià)機(jī)制的響應(yīng)，在整個(gè)系統(tǒng)起層面上起到削峰填谷的作用。附圖說明：圖1固定負(fù)荷曲線。圖2熱水使用量區(qū)間曲線。圖3環(huán)境溫度區(qū)間曲線。圖4實(shí)時(shí)電價(jià)曲線圖。圖5實(shí)際水溫區(qū)間曲線。圖6絕對(duì)保守方案時(shí)的水溫區(qū)間曲線。圖7絕對(duì)保守方案下的各負(fù)荷功率。圖8非絕對(duì)保守方案時(shí)的水溫區(qū)間曲線。圖9非絕對(duì)保守方案的各負(fù)荷功率。圖10本發(fā)明技術(shù)方案流程圖。具體實(shí)施方式101：構(gòu)建含不確定性的家庭負(fù)荷模型；在智能家居系統(tǒng)中，位于中央控制系統(tǒng)中的家庭能量管理系統(tǒng)是整個(gè)家庭的中心樞紐，接收外部信號(hào)并且處理各個(gè)智能裝備上傳的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并且通過內(nèi)部算法以及所接受的信息，控制各個(gè)智能裝備的開斷，以達(dá)到提高能源使用效率的目的。在本文中，負(fù)荷調(diào)度過程中所涉及到的設(shè)備包括電熱水器，洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵，電動(dòng)汽車，而其他部分設(shè)備被集中處理為固定負(fù)荷。熱水使用量和環(huán)境溫度為有界不確定參數(shù)，兩者的實(shí)際值在一定的不確定區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。家居溫控負(fù)荷在居民的用電負(fù)荷中占據(jù)很高的比例，部分家庭甚至能達(dá)到50％及以上。電熱水器是家居溫控負(fù)荷中重要的一部分，在冬天，電熱水器的電能使用量占家庭總電量的比例能夠高達(dá)30％。因此，在本文中，將電熱水器作為家居溫控負(fù)荷的代表進(jìn)行分析。電熱水器的基本工作方式為：當(dāng)水溫將要下降到設(shè)定溫度區(qū)間下限時(shí)，打開熱水器，進(jìn)行加熱；當(dāng)水溫將要觸及設(shè)定溫度區(qū)間上限時(shí)，關(guān)閉熱水器，進(jìn)入保溫狀態(tài)。電熱水器的熱量損耗主要來源兩個(gè)方面：主要原因是隨著熱水的使用，冷水不斷注入到水箱之中；次要原因是水箱中的熱水和周圍環(huán)境發(fā)生熱交換。電熱水器調(diào)度中所涉及到的有界不確定參數(shù)為熱水使用量和環(huán)境溫度，將這兩種不確定參數(shù)用區(qū)間數(shù)進(jìn)行表示。當(dāng)僅考慮熱交換時(shí)所帶來的熱量損失時(shí)，電熱水器的區(qū)間數(shù)熱力學(xué)模型如式(1)所示：θn+1I=θenI+XWH,nQR-(θenI+XWH,nQR-θnI)exp[-(tn+1-tn)/(RC)]---(1)]]>時(shí)間步長(zhǎng)表示在n時(shí)刻熱水的溫度區(qū)間。XWH,n為電熱水器在n時(shí)刻的運(yùn)行狀態(tài)，表示環(huán)境溫度，Q為電熱水器的等效功率，R為其等效熱阻，C為其等效熱容。當(dāng)僅考慮用戶的用水行為時(shí)，電熱水器的區(qū)間數(shù)熱力學(xué)模型如式(2)所示θnI=[θcurI(M-dnI)+θenIdnI]/M---(2)]]>其中，表示用水時(shí)刻熱水的水溫區(qū)間，為用水量區(qū)間，M為水箱容量。綜合(1)和(2)可得式(3)：θn+1I=f(θnI,tn,Q,C,R,dnI,XWH,n,θenI)---(3)]]>102：利用區(qū)間方程構(gòu)建家庭負(fù)荷聯(lián)合調(diào)度模型；除了家庭溫控負(fù)荷，其它可中斷負(fù)荷在家庭能源的有效利用中也能起到較大的作用，本文中，選取洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵，電動(dòng)汽車等四種典型可中斷負(fù)荷進(jìn)行研究。在調(diào)度中，四者所需要滿足的約束如式(4)所示：Σn=th,bth,eXh,n=Lh---(4)]]>其中，th,b和th,e分別表示可中斷負(fù)荷運(yùn)行區(qū)間的起始時(shí)間和終止時(shí)間，Xh,n表示設(shè)備在時(shí)間n區(qū)間時(shí)的開關(guān)狀態(tài)，Lh表示設(shè)備需要運(yùn)行的時(shí)間區(qū)間總數(shù)。通過上述的區(qū)間化處理，含有界不確定參數(shù)的數(shù)學(xué)模型已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)閰^(qū)間數(shù)模型，具有了進(jìn)行區(qū)間數(shù)規(guī)劃的前提。以此為基礎(chǔ)，建立家庭能量管理模型，如式(5)-式(9)所示。式(5)表示以總電費(fèi)最小為目標(biāo)的整體目標(biāo)函數(shù)，式(6)和(7)表示電熱水器的約束，為涉及區(qū)間數(shù)的不確定性約束；式(8)表示可中斷負(fù)荷的運(yùn)行約束，為確定性約束。式(9)為家庭需求限制所帶來的約束。若負(fù)荷的調(diào)度過程不考慮分配給每個(gè)家庭的需求限制，將會(huì)出現(xiàn)負(fù)荷高峰轉(zhuǎn)移的情況，因此，本文所討論的負(fù)荷調(diào)度，是在存在需求限制Pdemand的背景下進(jìn)行的。MinΣn=1N(ΣhHpn·Xh,n·Pstep,h)---(5)]]>S.tθn+1I=f(θnI,tn,Q,C,R,dn,XWH,n,θen)---(6)]]>θndown≤θnI≤θnup---(7)]]>Σn=th,bth,eXh,n=Lh---(8)]]>ΣhHPh·Xh,n+Pmustrun,n≤Pdemand---(9)]]>其中，pn為實(shí)時(shí)電價(jià)，Ph為各個(gè)負(fù)荷的功率，Pstep,h為各個(gè)負(fù)荷的在一個(gè)步長(zhǎng)之內(nèi)消耗的能量，H為負(fù)荷集合，Pmustrun,n為固定負(fù)荷在第n個(gè)時(shí)間段內(nèi)的能耗。103：對(duì)連續(xù)任務(wù)型負(fù)荷模型和能量控制優(yōu)化決策模型進(jìn)行求解。式(7)涉及到區(qū)間數(shù)之間的比較(實(shí)數(shù)也是一種特殊的區(qū)間數(shù))。在區(qū)間數(shù)的運(yùn)算中，經(jīng)常會(huì)對(duì)兩個(gè)或多個(gè)區(qū)間數(shù)之間的大小進(jìn)行定量比較，為了使區(qū)間數(shù)的運(yùn)算體系更加完備，定義了區(qū)間數(shù)之間定量比較的新的數(shù)學(xué)工具：區(qū)間可能度?？赡芏萈(a≤BI)如式(10)所示：P(a≤BI)=1,a≤BdownBup-aBup-Bdown,Bdown<a≤Bup0,a>Bup---(10)]]>其中a表示一個(gè)實(shí)數(shù)，BI為一個(gè)區(qū)間數(shù)。針對(duì)(7)所表示的不確定約束，采用區(qū)間可能度分析的方法來處理。將式(7)中的一個(gè)約束轉(zhuǎn)換為兩個(gè)等價(jià)的不等式約束，如式(11)所示：P(θnI≥θndown)≥1-σ1P(θnI≥θnup)≥σ2---(11)]]>其中σ表示用戶的約束違背容忍度。σ1和σ2分別表示用戶對(duì)于水溫約束下限違背和上限違背的容忍度，兩者的值越大，代表用戶能夠容忍越大的約束觸犯，反之亦然。通過式(11)引入的約束違背容忍度，含區(qū)間數(shù)的不確定性優(yōu)化問題被轉(zhuǎn)化為確定性優(yōu)化問題，具有了直接求解的前提。但是，本文所涉及的家庭能量管理問題為含五個(gè)可調(diào)度設(shè)備的日前規(guī)劃。無論是利用啟發(fā)式算法還是傳統(tǒng)的整數(shù)規(guī)劃算法，都難以有效求解。因此，本文采用了一種二進(jìn)制粒子群算法和整數(shù)規(guī)劃的聯(lián)合求解方案。粒子群算法最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于對(duì)鳥群覓食行為的研究。粒子群算法是一種基本的啟發(fā)式算法，在PSO中，每個(gè)優(yōu)化問題的解可理解為d維搜索空間上一個(gè)點(diǎn)，稱之為“粒子”，任何粒子都有一個(gè)由目標(biāo)函數(shù)確定的適應(yīng)值，同樣的，還有一個(gè)速度決定其運(yùn)動(dòng)的方向和距離。在運(yùn)算過程中，利用解空間中隨機(jī)分布的粒子群的個(gè)體性和社會(huì)性，使得粒子群分別以不同的權(quán)重跟蹤自身歷史最優(yōu)值和群體最優(yōu)值，逐步向最優(yōu)解聚集。標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的運(yùn)動(dòng)行為如式(12)、(13)所示：vi,kt+1=wvi,kt+c1r()(pGb,it-pi,kt)+c2r()(pPb,it-pi,kt)---(12)]]>pi,kt+1=pi,kt+vi,kt+1---(13)]]>其中，Vk(v1,k,…,vn,k)和Pk(p1,k,…,pn,k)分別代表第k個(gè)粒子的速度和位置，r()為[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)，w表示粒子速度的慣性權(quán)重，c1和c2分別代表粒子自身歷史最好位置和全局最好位置的權(quán)重系數(shù)。在初始值給定之后，粒子群按照式(12)和式(13)分別更新自身的速度和位置，在解空間之內(nèi)進(jìn)行搜索，當(dāng)搜索的迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定值或者滿足其它停止條件之后，搜索停止，得到最優(yōu)解決方案。上文介紹了基本粒子群算法，基本粒子群算法只適用于連續(xù)變量的優(yōu)化問題，當(dāng)使用粒子群算法進(jìn)行離散變量的優(yōu)化時(shí)，需要使用二進(jìn)制粒子群算法進(jìn)行計(jì)算。在二進(jìn)制粒子群算法中，粒子的每一個(gè)位置都只能是0或者1，粒子速度依舊按照式(12)來計(jì)算，但是速度被限制在區(qū)間[-vmax,vmax]內(nèi)。在運(yùn)算過程中，通過sigmoid函數(shù)(14)將粒子速度映射為一個(gè)可能值，通過可能值與隨機(jī)數(shù)rand()進(jìn)行比較，確定粒子位置的具體值。如果否則，S(vt+1)=11+exp(-vit+1)---(14)]]>首先，使用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)電熱水器的調(diào)度問題進(jìn)行求解。為方便求解，利用罰函數(shù)法對(duì)約束進(jìn)行處理，如式(15)所示：其中，此時(shí)，電熱水器調(diào)度問題可表示為無約束規(guī)劃問題，如式(16)所示：當(dāng)二進(jìn)制粒子群算法找到式(15)的可行解(即罰函數(shù)為零)后，將此可行解作為已知值帶入如式(17-19)所示的求解中。MinΣn=1NΣhHILpn·Xh,n·Ph---(17)]]>S.tΣn=th,bth,eXh,n=Lh---(18)]]>PWH·XWH,n+ΣhHILPh·Xh,n+Pmusirun,n≤Pdemand---(19)]]>式(17-19)可利用整數(shù)規(guī)劃進(jìn)行求解，將其求解結(jié)果和式(15)的可行解帶入式(5)計(jì)算總體用電費(fèi)用，作為二進(jìn)制粒子群算法的適應(yīng)度，進(jìn)入下一次迭代，直至達(dá)到終止條件?？傮w來說，二進(jìn)制粒子群算法和整數(shù)規(guī)劃的聯(lián)合求解方案即首先調(diào)用二進(jìn)制粒子群算法對(duì)電熱水器的調(diào)度問題進(jìn)行求解，當(dāng)罰函數(shù)(15)不為零時(shí)，說明此時(shí)的調(diào)度方案不滿足約束，因此不需要對(duì)可中斷負(fù)荷進(jìn)行調(diào)度，以式(16)的結(jié)果為粒子適應(yīng)度，進(jìn)行下一輪迭代。當(dāng)罰函數(shù)(15)為零時(shí)，說明此時(shí)滿足了電熱水器的約束，調(diào)用整數(shù)規(guī)劃，對(duì)式(17-19)進(jìn)行求解，得出可中斷負(fù)荷的調(diào)度方案。然后，以總體調(diào)度方案的用電費(fèi)用為粒子適應(yīng)度，進(jìn)行下一輪迭代。整個(gè)仿真過程的時(shí)間跨度為24h，仿真步長(zhǎng)為15min，家庭需求限制Pdemand＝7kW,參與調(diào)度的負(fù)荷有：電熱水器，洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵，電動(dòng)汽車用戶設(shè)定的電熱水器舒適區(qū)間θI＝[60,71],其他具體參數(shù)如表1-2所示。智能家居中存在的智能設(shè)備除了上述的可控負(fù)荷，還包括一些不可控負(fù)荷，例如電燈、電視等，為了分析方便，將不可控負(fù)荷統(tǒng)一同理為固定負(fù)荷Pmustrun。固定負(fù)荷的曲線圖如圖1所示。作為不確定參數(shù)，在本文中使用區(qū)間數(shù)來表示熱水使用量和環(huán)境溫度，本文設(shè)定，熱水使用量與預(yù)測(cè)值的偏差為±10％，環(huán)境溫度與預(yù)測(cè)值的偏差±1℃。熱水使用量的區(qū)間曲線如圖2所示，環(huán)境溫度的區(qū)間數(shù)曲線如圖3所示。本文中所涉及的電價(jià)為實(shí)時(shí)電價(jià)，實(shí)時(shí)電價(jià)曲線圖如圖4所示。在二進(jìn)制粒子群算法中w＝1，c1＝1.5，c2＝2.5，粒子群數(shù)目為100，每次迭代1000次。開源的混合整數(shù)規(guī)劃程序，lp_solve，被用來進(jìn)行整數(shù)規(guī)劃的求解。罰函數(shù)的懲罰因子α＝10000。熱水使用量對(duì)電熱水器的調(diào)度結(jié)果有較大影響。由于用水量實(shí)際值和預(yù)測(cè)值的偏差，水箱中熱水的實(shí)際溫度會(huì)在一定程度上偏離調(diào)度結(jié)果。實(shí)際環(huán)境溫度的有界不確定性也會(huì)對(duì)用戶的體驗(yàn)有不利影響。在這里，對(duì)熱水使用量和環(huán)境溫度的不確定性對(duì)調(diào)度結(jié)果造成的影響做敏感度分析，研究?jī)烧叩臄_動(dòng)所造成的熱水溫度的誤差大小。假設(shè)不考慮參數(shù)的有界不確定性時(shí)，確定性調(diào)度所采用的預(yù)測(cè)值為熱水使用量區(qū)間的下限和環(huán)境溫度區(qū)間的上限但是，由于不可避免的預(yù)測(cè)誤差，實(shí)際值將在如圖2和圖3所示的區(qū)間內(nèi)浮動(dòng)，實(shí)時(shí)水溫的區(qū)間如圖5所示?？梢钥吹?，由于熱水使用量和環(huán)境溫度的不確定性，水箱內(nèi)的實(shí)際熱水溫度將會(huì)對(duì)舒適區(qū)間產(chǎn)生很大程度的觸犯。在圖5中，實(shí)際水溫的最低溫度為56.27℃，與舒適水溫區(qū)間的偏差Δθ＝3.73℃,偏離程度θpercentage＝Δθ/(θup-θdown)×100％＝33.91％。如此大的溫度偏差是無法被用戶所接受的。因此，有必要對(duì)調(diào)度問題進(jìn)行區(qū)間化處理，并利用區(qū)間數(shù)優(yōu)化的方法來產(chǎn)生對(duì)不確定參數(shù)具有很好魯棒性的調(diào)度方案。絕對(duì)保守方案當(dāng)用戶對(duì)于舒適度具有最高程度的重視時(shí)，調(diào)度方案不能對(duì)舒適區(qū)間產(chǎn)生任何觸犯，因此，此時(shí)約束違背容忍度分別設(shè)定σ1＝σ2＝0，σ3＝σ4＝0，這種方案稱之為為絕對(duì)保守方案。在絕對(duì)保守方案之下，水箱內(nèi)的熱水溫度的區(qū)間如圖6所示。電熱水器、洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵和電動(dòng)汽車的功率以及總功率如圖7所示?？梢钥吹?，在絕對(duì)保守方案下產(chǎn)生的調(diào)度方案，雖然熱水使用量和環(huán)境溫度存在較大的不確定性，從而使得水箱內(nèi)的熱水溫度在調(diào)度過程中具有較大的不確定性，如圖6中的黑色區(qū)域所示。但是，盡管如此，無論熱水使用量和環(huán)境溫度如何變化，水箱內(nèi)的熱水溫度始終處于舒適區(qū)間之內(nèi)；也就是說，由區(qū)間數(shù)優(yōu)化方法所產(chǎn)生的調(diào)度方案對(duì)于參數(shù)的有界不確定性具有很好的魯棒性，能夠抵御較大程度的預(yù)測(cè)誤差。表明本文所提出的區(qū)間優(yōu)化方案對(duì)于參數(shù)的不確定性問題有較好的實(shí)際效果，能夠在不確定環(huán)境下滿足用戶的舒適性要求。非絕對(duì)保守方案但是，并非所有用戶都愿意選擇絕對(duì)保守方案，因?yàn)榻^對(duì)保守方案會(huì)產(chǎn)生較高的電費(fèi)，有些用戶會(huì)傾向于選擇具有非絕對(duì)保守性的方案。在非絕對(duì)保守方案中，容忍度的值不是都必須被設(shè)定為零，可以根據(jù)實(shí)際需要設(shè)定為不同的值。接下來，以σ1＝σ2＝0.2，σ3＝σ4＝0.2為非絕對(duì)保守方案的代表，與絕對(duì)保守方案相比較。在非絕對(duì)保守方案中，水箱內(nèi)的熱水溫度的區(qū)間如圖8所示。電熱水器、洗衣機(jī)，洗碗機(jī)，水泵和電動(dòng)汽車的功率以及總功率如圖9所示。如圖8和圖9所示，在非絕對(duì)保守方案下，雖然對(duì)熱水溫度舒適區(qū)間有一定程度的觸犯，但是，其觸犯程度都在可控和可接受的范圍之內(nèi)。其實(shí)際熱水水溫為[59.15,71.46]，這種程度的偏差是在用戶可以接受的范圍之內(nèi)的。這是也非絕對(duì)保守方案可以實(shí)施的必要前提。非絕對(duì)保守方案代表了用戶對(duì)于舒適性和經(jīng)濟(jì)性之間的平衡的要求。系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的個(gè)性化需求，對(duì)容忍度做出不同的調(diào)整，以達(dá)到滿足多樣化需求的目的。絕對(duì)保守方案和非絕對(duì)保守方案中，各個(gè)電器的所產(chǎn)生的費(fèi)用(cents)如表3所示。分析表3可以發(fā)現(xiàn)，隨著保守性的降低，電熱水器的費(fèi)用下降了近15％。由此說明，相比于絕對(duì)保守方案，只需要犧牲很小的舒適性，就可以得到較大的經(jīng)濟(jì)性回報(bào)，驗(yàn)證了非絕對(duì)保守方案的必要性。同樣要注意到的是，隨著用戶對(duì)于熱水溫度約束違背容忍度升高，洗碗機(jī)，水泵和電動(dòng)汽車產(chǎn)生的費(fèi)用有微小的升高，這是由于隨著容忍度的升高，電熱水器將會(huì)更多的選擇在某些電價(jià)較低的時(shí)刻打開，由于需求限制的存在，限制了上述設(shè)備在某些低電價(jià)時(shí)刻的打開動(dòng)作，從而使得兩者的費(fèi)用出現(xiàn)微小的升高。但是，與電熱水器費(fèi)用的下降程度相比，上述設(shè)備升高的費(fèi)用較小，不會(huì)對(duì)總費(fèi)用產(chǎn)生太大影響。表1可中斷負(fù)荷的參數(shù)表2電熱水器的參數(shù)表3絕對(duì)保守方案和非絕對(duì)保守方案的經(jīng)濟(jì)性本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解附圖只是一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例的示意圖，上述本發(fā)明實(shí)施例序號(hào)僅僅為了描述，不代表實(shí)施例的優(yōu)劣。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 2 3