楼宇微电网用户用电优化调度研究

发布时间：2021-02-08 13:41

　　能源高效利用问题一直是人们研究的热点问题,楼宇用电占能源消耗的很大一部分,因此,如果对楼宇用户用电进行合理的优化调度,将在很大程度上实现楼宇用电的节能减排等目的。本文首先根据居民用电特征研究了一种楼宇用户分类方法;然后分别针对楼宇四类用户和楼宇更多用户用电优化调度问题分别提出基于生物寄生行为的双种群万有引力搜索算法和多目标PBGSA,并分别用于相应的模型中进行实验分析。本文主要所做的研究工作如下:（1）分析了负荷优化调度问题的研究现状,并提出一种楼宇用户分类方法。对近年来负荷优化调度方面的研究进展进行简要概述,并总结各项进展的优缺点,针对现存的问题,引出本文研究的主要内容。同时为了对用户用电情况进行有效管理,基于用户用电行为,将楼宇用户共划分成普通居家类、上班族、商业类和空置类四类用户。（2）提出基于生物寄生行为的双种群万有引力搜索算法优化楼宇四类用户用电调度。优化调度前首先建立保证楼宇用户用电经济性、舒适性和稳定性目标的调度模型。其次,针对万有引力搜索算法存在的寻优精度低以及早熟收敛等问题,引入记忆和群体信息共享能力,增强了种群多样性,克服早熟收敛的问题;通过引入生物寄生行为机制,将... 

【文章来源】：湘潭大学湖南省

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

加权FCM算法聚类后楼宇用户用电规律曲线

?楼宇微电网用户用电优化调度研究???为了证明所改进的加权ＦＣＭ算法用于用户用电行为分析的有效性，现将ＦＣＭ??算法作为对比算法用于相同楼宇用户，模拟一天２４ｈ的用电情况，保持参数均相同。??聚类结果的用电规律曲线如图２．４所示，从图中可以看出，聚类结果仍为四类。将??图２．４与图２．３进行比较，图２．３中各类用户用电规律差异较明显，可较清晰地区分??各类用户；图２．４中Ａ类用户和Ｂ类用户用电曲线相似，不易区分。综上可知，加??权ＦＣＭ算法的聚类效果较好。??５．｜?－?１?１?１?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??

自动需求响应技术具有时效性强以及负荷可控等优点，基于此技术的楼宇微电??网负荷用电调度问题需要解决用电的经济性、舒适性以及用电对电网侧峰值造成影??响之间的协调问题，这是一个多目标、多约束的优化问题，运用智能优化算法求解??楼宇负荷用电优化调度这类多目标问题是一种很好的选择［４３］。??３．３楼宇负荷调度系统整体架构设计??３．３．１楼宇微电网能量管理系统??楼宇微电网能量管理系统米用商级量测体系（Ａｄｖａｎｃｅｄ?Ｍｅｔｅｒｉｎｇ?Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ，??ＡＭＩ）、智能交互以及智能调度技术等，通过精确地测量用户用电数据，采用物联网??方面的通信技术将用电数据上传至楼宇用户网关，系统根据智能电表显示的实时需??求响应信息，对各个用户制定合适的用电调度策略，控制用电负荷的工作状态，以??实现楼宇用户用电的节能减排等目的。??

【参考文献】：
期刊论文
[1]计及需求侧管理的热泵-储能型微电网能量优化策略[J]. 施金晓,邰能灵,李珂,唐跃中.  电力自动化设备. 2017(06)
[2]基于粒子校正优化的智能小区需求响应调度策略[J]. 陆俊,彭文昊,朱炎平,祁兵,崔高颖.  电网技术. 2017(07)
[3]一种K-means改进算法的并行化实现与应用[J]. 李晓瑜,俞丽颖,雷航,唐雪飞.  电子科技大学学报. 2017(01)
[4]考虑用户满意度的户用型微电网日前优化调度[J]. 唐巍,高峰.  高电压技术. 2017(01)
[5]含电动汽车与可控负荷的光伏智能小区两阶段优化调度[J]. 张夏霖,杨健维,黄宇.  电网技术. 2016(09)
[6]基于数据挖掘的楼宇短期负荷预测方法研究[J]. 林顺富,郝朝,汤晓栋,李东东,符杨.  电力系统保护与控制. 2016(07)
[7]国内外配电前沿技术动态及发展[J]. 马钊,安婷,尚宇炜.  中国电机工程学报. 2016(06)
[8]智能电网下需求响应机理分析与建模综述[J]. 杨旭英,周明,李庚银.  电网技术. 2016(01)
[9]面向智能用电的家庭能量协同调度策略[J]. 王守相,孙智卿,刘喆.  电力系统自动化. 2015(17)
[10]基于双层离散粒子群优化的智能小区车辆与家庭互动调度策略[J]. 黄宇,杨健维,何正友.  电网技术. 2015(10)

硕士论文
[1]引力搜索算法的改进及其应用研究[D]. 戴娟.江南大学 2014
[2]分布式电源的优化调度[D]. 杨为.合肥工业大学 2010



本文编号：3024009