基于需求响应的家庭能源优化控制策略的研究

发布时间：2017-07-18 18:14

  本文关键词：基于需求响应的家庭能源优化控制策略的研究

  更多相关文章： 家庭能源优化控制 需求响应 分时电价 改进的快速粒子群算法 家庭设备

【摘要】：近年来,随着需求响应和智能电网技术的发展,作为智能电网在用户侧延伸的家庭能源管理逐渐成为行业的热点,但大部分研究成果都是如何实现家庭用电信息的采集和对电能的控制,而对家庭能源优化控制策略的研究成果却非常少。因此,本课题对智能电网下基于需求响应的家庭能源优化控制策略进行分析研究,主要研究内容如下:第一,从离散与连续、可时移与不可时移、可中断与不可中断和直接储能与间接储能四个角度对家庭设备的负荷特性进行了深入的研究,然后将家庭设备分为刚性负荷、简单可调节负荷、分布式能源及储能设备、电动汽车和供暖、通风及空调系统(heating,ventilation and air conditioning systems,HVAC设备)五大类,并对其建立了相应的负荷模型。第二,针对家庭能源结构,设计了一套基于需求响应的家庭能源优化控制策略,其中供用户选择的优化模式有:紧急响应模式、经济优化模式、节能优化模式、能源优化模式及自定义模式;其次,结合家庭设备的负荷模型建立了紧急响应模式、经济优化模式、节能优化模式和能源优化模式的数学模型;然后根据经济模型、节能模型和能源模型的目标函数及约束条件,并从粒子编码、约束处理、粒子更新及算法实现步骤等方面采用改进的快速离散二进制粒子群和改进的快速混合粒子群算法,设计了经济模式、节能模式和能源模式的优化算法。第三,采用MATLAB软件编程,并对经济优化模式、节能优化模式和能源优化模式三种模式进行了仿真实验,得出了家庭设备的优化控制策略。三种模式的仿真结果显示,优化后的家庭负荷整体呈现高电价低负荷,低电价高负荷规律,电能总花费大幅减少,说明了在分时电价环境下家庭用电设备用电优化的必要性,尤其是含有像电动汽车、温控设备等耗电量大的用电设备;能源优化模式的仿真结果还证明了在未来家庭电能优化中引入光伏等分布式能源及储能设备的重要性。最后对本文改进算法的性能进行了分析,结果显示,改进算法具有较强的适应性,针对不同的家庭设备及优化目的都有较好的优化效果。
【关键词】：家庭能源优化控制 需求响应 分时电价 改进的快速粒子群算法 家庭设备
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM92;TM73
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 课题研究背景及意义9-10
• 1.2 需求响应10-14
• 1.2.1 激励型需求响应10-11
• 1.2.2 价格型需求响应11-12
• 1.2.3 需求响应研究现状12-14
• 1.3 家庭能源管理系统(Home Energy Management System, HEMS)14-16
• 1.3.1 HEMS的组成14-15
• 1.3.2 HEMS的研究现状15-16
• 1.4 本文研究主要内容16-18
• 第二章 家庭负荷特性分析及模型建立18-26
• 2.1 家庭负荷特性分析及分类18-20
• 2.2 家庭设备负荷模型20-25
• 2.2.1 刚性负荷20
• 2.2.2 简单可调节负荷20-21
• 2.2.3 分布式能源及储能设备21-23
• 2.2.4 电动汽车23-24
• 2.2.5 HVAC设备（供暖、通风和空调系统）24-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 家庭能源优化控制策略设计26-42
• 3.1 家庭能源优化控制框架26-27
• 3.2 粒子群优化算法27-33
• 3.2.1 基本粒子群算法27-29
• 3.2.2 标准粒子群算法29-30
• 3.2.3 离散二进制粒子群算法(BPSO)30-31
• 3.2.4 改进的快速粒子群算法(APSO)31-32
• 3.2.5 粒子群算法与进化算法比较32-33
• 3.3 家庭能源优化控制策略的数学模型及算法设计33-41
• 3.3.1 紧急响应模式33-34
• 3.3.2 经济优化模式34-36
• 3.3.3 节能优化模式36-38
• 3.3.4 能源优化模式38-41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 家庭能源优化控制策略仿真分析42-58
• 4.1 参数设置42-45
• 4.2 经济优化模式仿真分析45-47
• 4.3 节能优化模式仿真分析47-50
• 4.4 能源优化模式仿真分析50-55
• 4.5 优化算法性能分析55-56
• 4.6 本章小结56-58
• 结论58-59
• 参考文献59-63
• 发表文章目录63-64
• 致谢64-65

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本文编号：559102