家庭智能用电管理系统研究

发布时间：2017-10-03 19:48

  本文关键词：家庭智能用电管理系统研究

  更多相关文章： 家庭智能用电管理系统 智能交互终端 智能开关/插座 智能用电优化算法

【摘要】：用户用电是智能电网的重要一环,传统的用户用电方式是一种被动的用电方式,电力公司仅采集用户的电能消耗信息并进行计费,用户不能从电力公司获得信息,更不能参与电力系统的运行与管理。智能用电管理系统作为高级量测体系的主要组成部分,以信息采集、网络通信、远程控制、数据分析、数据存储和物联网等作为技术支撑,可以让家庭用户在任何时间和地点都能实时了解其能耗情况,并能和电力公司进行双向信息互动、在不影响用户舒适度的前提下为用户定制合理的用电计划。本文以为家庭用户节省用电费用为目的,搭建了家庭智能用电管理系统,建立了家庭用电规划模型,基于遗传算法提出了家庭智能用电优化算法。首先,在分析蓝牙、Wi Fi、Zig Bee和GPRS等无线通信技术基础上,基于Zig Bee和GPRS构建了由智能交互终端、智能开关/插座、智能手机APP和用电设备等组成的家庭智能用电管理系统;根据用户的实际需求,确定了家庭智能用电管理系统的主要功能;在分析SMS、利用固定IP或花生壳软件自己搭建服务器、租赁第三方服务器或搭建VPS(虚拟服务器)等几种智能交互终端GPRS模块和智能手机之间通信方式的基础上,确定采用VPS方式实现家庭用电设备的远程监控功能。其次,确定了智能交互终端、智能开关/插座和智能手机APP的主要功能,制定了智能交互终端和智能开关/插座、智能交互终端和智能手机之间的通信协议;以微控制器STM32F407ZGT6、Zig Bee芯片CC2530F256、GSM/GPRS模块SIM900A为核心,设计了智能交互终端硬件电路;编写了智能交互终端软件,采用em Win图形用户界面编写软件设计了智能交互终端人机界面;设计了智能开关/插座硬件电路,编写了相应软件;基于Android操作系统及其SQLite数据库,开发了智能手机APP;在LAMP(Linux+Apache+Mysql+PHP)架构下,采用Web网页方式,搭建了VPS(虚拟服务器),实现了智能手机与智能交互终端的远程通信功能。最后,研究了遗传算法的基本原理,给出了遗传算法的具体实现流程;为在实施分时电价或实时电价情况下为家庭用户节省用电费用,分别建立了基于分时电价和实时电价的家庭用电规划模型;以用电设备起始工作时间为变量,基于遗传算法分别提出了基于分时电价和实时电价的家庭智能用电优化算法;利用MATLAB进行了仿真,验证了所提家庭智能用电优化算法的有效性;为了在用户节省用电费用的同时避免引入新的波峰、波谷,提出了改进的基于分时电价和实时电价的家庭智能用电优化算法,利用MATLAB进行了仿真,验证了所提改进的家庭智能用电优化算法的有效性。
【关键词】：家庭智能用电管理系统 智能交互终端 智能开关/插座 智能用电优化算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-11
• 1.2 家庭智能用电管理系统国内外研究现状11-16
• 1.2.1 智能用电技术发展现状11-13
• 1.2.2 电价机制发展现状13-15
• 1.2.3 家庭智能用电优化算法研究现状15-16
• 1.2.4 家庭智能用电管理系统研究现状分析16
• 1.3 本文主要研究内容16-18
• 第2章 家庭智能用电管理系统方案设计与功能确定18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 家庭智能用电管理系统通信技术分析18-23
• 2.2.1 Zig Bee通信技术研究19-21
• 2.2.2 GPRS通信技术研究21-23
• 2.3 家庭智能用电管理系统架构及主要功能23-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 家庭智能用电管理系统的实现26-45
• 3.1 引言26
• 3.2 智能交互终端设计26-36
• 3.2.1 智能交互终端功能26-28
• 3.2.2 智能交互终端硬件设计28-30
• 3.2.3 智能交互终端通信协议制定30-31
• 3.2.4 智能交互终端软件设计31-36
• 3.3 智能开关/插座设计36-41
• 3.3.1 智能开关/插座功能36-37
• 3.3.2 智能开关/插座硬件设计37-41
• 3.3.3 智能开关/插座软件设计41
• 3.4 智能手机APP与WEB服务器开发41-44
• 3.4.1 智能手机APP设计42-43
• 3.4.2 服务器软件设计43-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 家庭智能用电优化算法研究45-68
• 4.1 引言45
• 4.2 遗传算法基本原理45-49
• 4.2.1 遗传算法基本要素45-47
• 4.2.2 遗传算法实现流程47-49
• 4.3 基于分时电价的智能用电优化算法研究49-57
• 4.3.1 基于分时电价用电规划模型的建立50-54
• 4.3.2 基于分时电价优化算法的仿真结果及分析54-57
• 4.4 基于分时电价的改进智能用电优化算法研究57-59
• 4.4.1 基于分时电价的改进用电规划模型的建立57-58
• 4.4.2 基于分时电价的改进优化算法仿真结果及分析58-59
• 4.5 基于实时电价的智能用电优化算法研究59-64
• 4.5.1 基于实时电价用电规划模型的建立60-62
• 4.5.2 基于实时电价优化算法的仿真结果及分析62-64
• 4.6 基于实时电价的改进智能用电优化算法研究64-66
• 4.6.1 基于实时电价的改进用电规划模型的建立64-65
• 4.6.2 基于实时电价改进优化算法的仿真结果及分析65-66
• 4.7 本章小结66-68
• 结论68-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果74-76
• 致谢76

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本文编号：966403