计及户用分布式光伏电站的智能家庭能效管理系统研究

发布时间：2017-06-24 15:02

  本文关键词：计及户用分布式光伏电站的智能家庭能效管理系统研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为智能电网的重要领域,分布式光伏发电具有清洁高效、布局分散灵活、能对电网起到削峰填谷的作用等优点,对在全社会范围内推动节能减排、优化大电网能源结构、实现国家经济可持续发展具有重要意义,受到政府大力的推广和社会广泛的关注。受政策的刺激和社会需求的推动,户用分布式光伏发电技术的推广应用得到快速发展。因此,如何结合分布式光伏发电系统使家庭用电更安全高效、智能合理,提高家庭能效效益,缩短分布式光伏系统成本回收周期等问题成了该领域的研究热点。本文围绕在居民屋顶安装分布式光伏并网发电系统的场景进行研究。首先,介绍了户用分布式光伏发电系统的结构,并设计带有光伏电站的家庭能效管理系统模型,实现对光伏系统和家庭负载的用电优化。针对推广分布式光伏发电的经济性问题展开分析,根据各地安装户用光伏发电系统的补贴政策和光伏发电收益,给出计算系统成本回收周期的方法。其次,开发了计及户用光伏电站的智能家居软硬件平台,实现光伏发电量的高效利用和家庭能效优化管理。系统平台包括用电信息采集模块、信号传输模块、上位机和移动端应用。基于CS5463芯片开发了电气信息采集模块,测量采集负载的电能信息和光伏系统出力数据;基于CC2530芯片开发了无线传输模块,建立了能实时传输信息的家庭无线网络,实现用电信息、控制信号的双向传输;采用MFC开发了上位机系统作为通讯中枢、数据存储和控制中心,存储负载用电信息数据并进行优化;基于Socket通讯协议发开手机端应用,实现对家庭用电的远程监控。再次,分别从家庭用电效益最大化和上网电量对电网影响最小化的角度,根据光伏出力数据、用电负载运行特性和分时电价建立家庭用电数学模型,得出家庭能效管理的优化目标。采用遗传算法进行快速求解,针对数学模型的特点对遗传算法进行改进,使遗传算法更合适论文建立的模型,求解速度更快且不宜陷入局部最优解,。最后,给出具体算例并进行仿真计算,用穷举法得出家庭最优用电调度方案,用遗传算法求解的结果对比验证算法稳定性、快速性和精确性。论文提出的家庭能效管理系统能高效利用户用光伏电站并对家庭能效进行优化管理,使家庭用电效益最大化,为分布式光伏发电在家居用户中的推广提供重要的参考。
【关键词】：分布式光伏 智能家居 能效管理 遗传算法
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-12
• 第一章 绪论12-24
• 1.1 课题研究背景及意义12-15
• 1.1.1 发展分布式新能源的必要性12-14
• 1.1.2 微电网的发展14-15
• 1.2 分布式光伏发电的发展现状15-22
• 1.2.1 各国分布式光伏发电的发展历程15-18
• 1.2.2 户用分布式光伏发电的关键技术与系统框架18-20
• 1.2.3 家庭能效管理的发展现状20-22
• 1.3 本文主要研究内容22-24
• 第二章 计及光伏发电的能效管理模型研究24-31
• 2.1 系统模型框架24-26
• 2.2 户用光伏并网发电系统的经济性分析26-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 能效管理系统设计31-52
• 3.1 用电信息采集模块31-35
• 3.1.1 供电电源的设计32-33
• 3.1.2 电压、电流检测电路的设计33-34
• 3.1.3 电能计量芯片及外围电路的设计34
• 3.1.4 数据处理单片机的电路设计34-35
• 3.2 无线传输模块35-41
• 3.2.1 ZigBee技术及家庭无线通讯网络36-38
• 3.2.2 无线传输模块的硬件电路设计38-41
• 3.3 上位机41-46
• 3.3.1 MFC技术在家庭能效管理系统中的应用41
• 3.3.2 上位机各功能的实现41-46
• 3.4 手机终端46-51
• 3.4.1 Socket通信协议46-48
• 3.4.2 手机终端界面和数据存储的设计48-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第四章 家庭能量管理数学模型和优化算法52-64
• 4.1 家庭能效管理数学模型52-56
• 4.1.1 模型介绍52-53
• 4.1.2 分时电价53-54
• 4.1.3 用电负载分类54-56
• 4.2 能效管理目标函数56-60
• 4.2.1 基于净现值的目标函数57-59
• 4.2.2 基于上网电量的目标函数59-60
• 4.3 基于遗传算法求解60-63
• 4.4 本章小结63-64
• 第五章 算例仿真64-76
• 5.1 基于净现值的仿真分析65-72
• 5.2 基于上网电量的仿真分析72-73
• 5.3 采用遗传算法的仿真分析73-75
• 5.4 本章小结75-76
• 第六章 总结与展望76-79
• 6.1 本文工作总结76-77
• 6.2 工作展望77-79
• 参考文献79-84
• 致谢84-85
• 攻读硕士学位期间发表的论文目录及成果85-87

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