智能电网环境下家庭能源管理系统优化调度算法
发布时间:2018-10-22 11:15
【摘要】:在智能电网环境下,提出了一种家庭能源管理系统框架和优化调度算法。根据室外温度预测值、可再生能源功率输出预测值、日前电价信号和用户偏好,算法对可调度用电负载、电动汽车、储能系统的运行进行优化调度从而最小化用户用电费用。算法考虑了电动汽车在高电价时段通过V2H(vehicle to home,V2H)功能向负载供电的情形,采用情景分析法处理室外温度和可再生能源功率输出预测的不确定性。通过仿真实验验证了算法性能,结果表明与只对负载或家庭能源管理系统部分组成部件进行优化调度的算法相比,所提算法显著降低了用电费用。
[Abstract]:In the smart grid environment, a household energy management system framework and optimal scheduling algorithm are proposed. According to outdoor temperature prediction value, renewable energy power output prediction value, pre-day electricity price signal and user preference, the algorithm optimizes the operation of dispatching load, electric vehicle and energy storage system to minimize the user power cost. The algorithm considers the case of electric vehicle supplying load through V2H (vehicle to home,V2H function during the period of high electricity price, and adopts scenario analysis to deal with the uncertainty of outdoor temperature and renewable energy power output prediction. The performance of the proposed algorithm is verified by simulation experiments. The results show that compared with the algorithm which only optimizes the load or components of the household energy management system, the proposed algorithm can significantly reduce the power consumption cost.
【作者单位】: 网络化控制系统重点实验室中国科学院沈阳自动化研究所;河南大学计算机与信息工程学院;中国科学院大学;
【基金】:国家高技术研究发展计划资助项目(863计划)(2011AA040103) 国家自然科学基金资助项目(61233007,61300215) 国家科技重大专项基金资助项目(2013ZX03005004)~~
【分类号】:TM73;TM76
本文编号:2286999
[Abstract]:In the smart grid environment, a household energy management system framework and optimal scheduling algorithm are proposed. According to outdoor temperature prediction value, renewable energy power output prediction value, pre-day electricity price signal and user preference, the algorithm optimizes the operation of dispatching load, electric vehicle and energy storage system to minimize the user power cost. The algorithm considers the case of electric vehicle supplying load through V2H (vehicle to home,V2H function during the period of high electricity price, and adopts scenario analysis to deal with the uncertainty of outdoor temperature and renewable energy power output prediction. The performance of the proposed algorithm is verified by simulation experiments. The results show that compared with the algorithm which only optimizes the load or components of the household energy management system, the proposed algorithm can significantly reduce the power consumption cost.
【作者单位】: 网络化控制系统重点实验室中国科学院沈阳自动化研究所;河南大学计算机与信息工程学院;中国科学院大学;
【基金】:国家高技术研究发展计划资助项目(863计划)(2011AA040103) 国家自然科学基金资助项目(61233007,61300215) 国家科技重大专项基金资助项目(2013ZX03005004)~~
【分类号】:TM73;TM76
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