计及舒适度的家庭能量管理系统优化控制策略

发布时间：2021-02-06 11:39

　　计及分时电价、户用分布式光伏电源和储能装置,针对家庭的不同负荷设定相应的舒适度评价指标,采用功效系数法建立基于经济性和舒适度的多目标优化模型,经多目标粒子群算法求解得出负荷的启停时间和中断次数,实现家庭负荷优化调度。Matlab仿真结果表明,所提出的控制策略能更好地适应不同的负荷场景,在满足舒适度要求的同时减少家庭用电费用。将该方法应用于含户用分布式光伏电源和储能装置的智能家居示范系统中,验证了该方法的有效性。 

【文章来源】：太阳能学报. 2020,41(10)北大核心

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

含分布式光伏电源和储能的HEMS结构图

HEMS优化控制模型需要根据可行解的边界来生成评价指标，因此需要找到优化问题的可行解集。多目标粒子群（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）算法控制参数少、收敛速度快、能较好地解决高维问题。采用基于自适应网格的MOPSO算法可提高非劣解的多样性以及算法收敛性[16-18]。求解过程见图2。4 仿真与实验

算例1调度结果

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于AMOPSO考虑分布式电源的配电网重构[J]. 陈丹阳,张雪霞.  太阳能学报. 2017(08)
[2]智能电网环境下家庭能源管理系统优化调度算法[J]. 张延宇,曾鹏,臧传治.  电力系统保护与控制. 2016(02)
[3]一种基于实时电价的HEMS家电最优调度方法[J]. 刘经浩,贺蓉,李仁发,曾刚.  计算机应用研究. 2015(01)
[4]计及户用分布式光伏电站的智能家庭能效管理系统控制策略研究[J]. 黎金锋,王志新,王亮,陆斌锋,张超.  电器与能效管理技术. 2014(09)
[5]一种适用于混合储能系统的控制策略[J]. 丁明,林根德,陈自年,罗亚桥,赵波.  中国电机工程学报. 2012(07)
[6]残差灰色风速预测最大风能追踪策略研究[J]. 郭鹏.  太阳能学报. 2011(04)
[7]无偏灰色预测模型[J]. 吉培荣,黄巍松,胡翔勇.  系统工程与电子技术. 2000(06)

硕士论文
[1]计及分布式光伏发电和储能的家庭能量管理系统研究[D]. 李菁.上海交通大学 2019
[2]面向智能用电的家庭能量管理研究[D]. 纪姝彦.合肥工业大学 2017



本文编号：3020548