考虑设备运行概率状态分布的住宅能耗在线优化调度研究
发布时间：2021-11-06 11:47
目前,智能电网已成为世界电力网络发展的大趋势,家庭能源管理系统是智能电网的一个重要组成部分,通过与电网侧的电力流、信息流和业务流的实时互动参与需求响应。在保证用户舒适的居住环境下,家庭能源管理系统倡导用户积极参与电力系统运行,响应需求响应信号。用户可以通过家庭能源管理系统调度家庭用电负荷进而削减负荷峰值、降低住宅能耗和用电成本。本文针对居民用户家庭用电设备负荷调度进行如下研究:本文以用户侧的资源优化调度为核心,研究了家庭用电设备的运行特性及优化调度问题。介绍了家庭能源管理系统的组成和技术特点,根据用户电器设备运行状态的时间分布特征和技术特点,对用电设备进行分类以及描述设备可操作动作和概率运行状态。根据用户历史用电数据,在分时电价背景下建立了一种基于设备运行状态概率分布的居民用电任务调度优化模型。提出一种包含对数据感知能力的基于概率选择的异步优势演员-评判家算法,通过联合设备运行状态概率分布,以离线学习在线评估的模式对模型进行优化求解;针对用户侧大量设备,将算法中的多个智能体嵌入CPU中,利用CPU多线程功能实现了住宅多设备的在线决策优化;分析了该方法的收敛能力、稳定性和时效性。对算例的...
【文章来源】：东北电力大学吉林省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１家庭能量管理系统??（１）高级量测体系??
４：００范围内，对一天进行等时段划分，时段??数集合为…，卜？．?７｝。住宅用户集合５＝｛１，？，／…，７＾｝，电气设备Ａ＝｛１，?？■ｗｓｗ｝，??／ｅ５。在每个任务时段上，设备ａ的状态分为准备状态和睡眠状态，设备ａ在准备时段上??挑选时段执行任务。??定义１对于Ｖ／ｅ５，设备ｏｅＡ在时段／ｅ／／的运行状态知由三元组??表示。??１?表示将当前用电任务完成需要运行的剩余时段数。??２）?％，，？，，表示当前用电任务可延迟的时段数。??３）?表示当前时刻设备所处的时段编号。??图２－３表示具有需要运行３个时段且最大延迟时段数为３的用电任务时，设备ａ处于??不同时段时的值的变化情况。其中随着任务的进行逐渐减小，当设备??完成任务处于睡眠状态时值为０；?％．，，，的初始值由用户设定，值为０时，ＥＣＤＣ不能延迟用??电任务；在一个任务中，时段编号＆随时段数增加而增加，由值可确定＆．，』、进??而获得设备〇运行状态。当设备ａ有新任务时，设备由睡眠状态转为准备状态，此时??复位为１。??人－０，，?＝３?３３２１１００３３３３?２?１０００??Ｕ?３?２１１１０００３２１００００００??Ｕ?２３４５６７８１２３４?５?６?７?８?９??耗电量???：?１?＇?＇?１??：?ｉ?：?＞??准备?睡眠?准备?睡眠?／??图２－３运行状态三元组示意图??－１２?－??
惯的概率分布即式（２－１），将Ａｃｔｏｒ策略输出模式参数化改进为??７ｔ（ｘ，?｜〇，，?６＞）?＝?ａＰ（ｘ，?＼〇ｒＢ）?＋?ｐｐｕ?，?，?（３－２）??式中：《＋／？＝１：?？，／？分别指系统选取的动作概率和历史用电概率对最终动作概率的影??响权重。Ｃｒｉｔｉｃ对Ａｃｔｏｒ的策略进行评分，基于每对状态动作组合的回报信息进行优势评估。??具体为??Ａ（〇ｒｘ，?；?ｅ，?ｅｖ）＝＋ｒ＂ｖ（〇ｌ＋ｎ－ｄｙ?）－ｖ（〇－ｅｙ）?（３－３）??：＝０??式中：４０，表示优势函数；ｐ［０，ｌ］用来权衡未来奖励值对累积回报的影响程度；??ｒ表示来自环境的奖励值；表示用来评估当前环境好坏的状态值函数。Ｃｒｉｔｉｃ通过优??势评估修改Ａｃｔｏｒ选择动作的概率，生成ＴＤｌ？ｌ估计误差来同时指导Ａｃｔｏｒ和Ｃｒｉｔｉｃ的更新。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Multi-Agent异步深度强化学习的居民住宅能耗在线优化调度研究[J]. 张虹,申鑫,穆昊源,刘艾冬,王鹤. 中国电机工程学报. 2020(01)
[2]计及用户参与不确定性的需求响应策略优化方法[J]. 彭文昊,陆俊,冯勇军,王星星,祁兵,崔高颖. 电网技术. 2018(05)
[3]家庭智能用电任务调度优化模型及其算法研究[J]. 陆青,郁浩,冷亚军,侯建朝,谢品杰. 中国电机工程学报. 2018(13)
[4]基于联盟博弈的综合能源系统优化运行方法[J]. 丛昊,王旭,蒋传文,杨萌. 电力系统自动化. 2018(14)
[5]参与需求响应的工业用户智能用电管理[J]. 史俊祎,文福拴,崔鹏程,孙磊,尚金成,何洋. 电力系统自动化. 2017(14)
[6]基于需求响应调度容量上报策略博弈的电网多代理系统调度模式[J]. 张鹏,李春燕,张谦. 电工技术学报. 2017(19)
[7]考虑用户响应的动态尖峰电价及其博弈求解方法[J]. 周明,殷毓灿,黄越辉,田硕,李庚银. 电网技术. 2016(11)
[8]基于成本—效益分析的温控负荷需求响应模型与方法[J]. 王剑晓,钟海旺,夏清,杨胜春. 电力系统自动化. 2016(05)
[9]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)
[10]基于微电网的电网需求响应研究[J]. 张颖,容展鹏,张宇雄,扈海泽,赵军,韦梦. 电力系统保护与控制. 2015(21)
硕士论文
[1]考虑需求响应的家庭用电负荷调度研究[D]. 周超群.湖南大学 2018
[2]基于需求响应的家用设备调度策略研究[D]. 杨冰.电子科技大学 2016
[3]家庭能量管理系统中能量优化调度模型的研究[D]. 刘经浩.湖南大学 2014
[4]面向需求响应的定价策略与用电设备随机调度算法研究[D]. 曹俊.上海交通大学 2013
本文编号：3479778
【文章来源】：东北电力大学吉林省
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１家庭能量管理系统??（１）高级量测体系??
４：００范围内，对一天进行等时段划分，时段??数集合为…，卜？．?７｝。住宅用户集合５＝｛１，？，／…，７＾｝，电气设备Ａ＝｛１，?？■ｗｓｗ｝，??／ｅ５。在每个任务时段上，设备ａ的状态分为准备状态和睡眠状态，设备ａ在准备时段上??挑选时段执行任务。??定义１对于Ｖ／ｅ５，设备ｏｅＡ在时段／ｅ／／的运行状态知由三元组??表示。??１?表示将当前用电任务完成需要运行的剩余时段数。??２）?％，，？，，表示当前用电任务可延迟的时段数。??３）?表示当前时刻设备所处的时段编号。??图２－３表示具有需要运行３个时段且最大延迟时段数为３的用电任务时，设备ａ处于??不同时段时的值的变化情况。其中随着任务的进行逐渐减小，当设备??完成任务处于睡眠状态时值为０；?％．，，，的初始值由用户设定，值为０时，ＥＣＤＣ不能延迟用??电任务；在一个任务中，时段编号＆随时段数增加而增加，由值可确定＆．，』、进??而获得设备〇运行状态。当设备ａ有新任务时，设备由睡眠状态转为准备状态，此时??复位为１。??人－０，，?＝３?３３２１１００３３３３?２?１０００??Ｕ?３?２１１１０００３２１００００００??Ｕ?２３４５６７８１２３４?５?６?７?８?９??耗电量???：?１?＇?＇?１??：?ｉ?：?＞??准备?睡眠?准备?睡眠?／??图２－３运行状态三元组示意图??－１２?－??
惯的概率分布即式（２－１），将Ａｃｔｏｒ策略输出模式参数化改进为??７ｔ（ｘ，?｜〇，，?６＞）?＝?ａＰ（ｘ，?＼〇ｒＢ）?＋?ｐｐｕ?，?，?（３－２）??式中：《＋／？＝１：?？，／？分别指系统选取的动作概率和历史用电概率对最终动作概率的影??响权重。Ｃｒｉｔｉｃ对Ａｃｔｏｒ的策略进行评分，基于每对状态动作组合的回报信息进行优势评估。??具体为??Ａ（〇ｒｘ，?；?ｅ，?ｅｖ）＝＋ｒ＂ｖ（〇ｌ＋ｎ－ｄｙ?）－ｖ（〇－ｅｙ）?（３－３）??：＝０??式中：４０，表示优势函数；ｐ［０，ｌ］用来权衡未来奖励值对累积回报的影响程度；??ｒ表示来自环境的奖励值；表示用来评估当前环境好坏的状态值函数。Ｃｒｉｔｉｃ通过优??势评估修改Ａｃｔｏｒ选择动作的概率，生成ＴＤｌ？ｌ估计误差来同时指导Ａｃｔｏｒ和Ｃｒｉｔｉｃ的更新。??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于Multi-Agent异步深度强化学习的居民住宅能耗在线优化调度研究[J]. 张虹,申鑫,穆昊源,刘艾冬,王鹤. 中国电机工程学报. 2020(01)
[2]计及用户参与不确定性的需求响应策略优化方法[J]. 彭文昊,陆俊,冯勇军,王星星,祁兵,崔高颖. 电网技术. 2018(05)
[3]家庭智能用电任务调度优化模型及其算法研究[J]. 陆青,郁浩,冷亚军,侯建朝,谢品杰. 中国电机工程学报. 2018(13)
[4]基于联盟博弈的综合能源系统优化运行方法[J]. 丛昊,王旭,蒋传文,杨萌. 电力系统自动化. 2018(14)
[5]参与需求响应的工业用户智能用电管理[J]. 史俊祎,文福拴,崔鹏程,孙磊,尚金成,何洋. 电力系统自动化. 2017(14)
[6]基于需求响应调度容量上报策略博弈的电网多代理系统调度模式[J]. 张鹏,李春燕,张谦. 电工技术学报. 2017(19)
[7]考虑用户响应的动态尖峰电价及其博弈求解方法[J]. 周明,殷毓灿,黄越辉,田硕,李庚银. 电网技术. 2016(11)
[8]基于成本—效益分析的温控负荷需求响应模型与方法[J]. 王剑晓,钟海旺,夏清,杨胜春. 电力系统自动化. 2016(05)
[9]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)
[10]基于微电网的电网需求响应研究[J]. 张颖,容展鹏,张宇雄,扈海泽,赵军,韦梦. 电力系统保护与控制. 2015(21)
硕士论文
[1]考虑需求响应的家庭用电负荷调度研究[D]. 周超群.湖南大学 2018
[2]基于需求响应的家用设备调度策略研究[D]. 杨冰.电子科技大学 2016
[3]家庭能量管理系统中能量优化调度模型的研究[D]. 刘经浩.湖南大学 2014
[4]面向需求响应的定价策略与用电设备随机调度算法研究[D]. 曹俊.上海交通大学 2013
本文编号：3479778
本文链接：https://www.wllwen.com/shoufeilunwen/xixikjs/3479778.html
