[发明专利]一种基于多代理系统的智能家居优化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于多代理系统的智能家居优化方法，属于电力系统技术领域。

背景技术

智能电网的一个内涵就是要求把用户的积极性调动起来，实现用户与电网的双向互动，最终达到削峰填谷、提高能源利用率的目的。

电力系统作为主要的电能提供和结构，必须不停的适应新科技和新概念来改进电能的适用效率。

电力提供方必须不停的研究电能使用方的需求和行为，然后开发可靠，合理，效率的系统。由于大量的电力用户分散在系统中，很难总体研究消费用户的用电行为,所以采用模拟的方法来研究和预测用电负荷大小。

随着智能电网和智能分布式系统的产生，许多目前的研究主要集中于模拟智能家居和电网的互动，以及基于需求响应的负荷管理。

分布式电源和储能系统能够使得居家和小企业通过向电网售卖多余的电能获得利润。通过智能自动管理设备，用户能够基于预测的负荷需求总量、产能总量、和电价等做出合理的决定，购电、售电、或储能。

传统的家居设备不具有小型生产电能设备(风能、太阳能系统)，和储能设备，也不能向电网售电，但是随着智能电网的发展，智能家居的概念随之产生，凭借智能设备、监控设备和高级量测系统的开发，能够较好的与电网进行互动。

智能家居，作为与智能电网互动的主动参与者，不再被简单的视为负荷曲线，由于目前他们能够很好的和电网进行交互，能够影响电力需求，电能生产，和电力价格。

智能家居不仅能消费电能，而且能够产生电能，储存起来或者自己使用。这些智能家居用户能够智能合理的做出自动决策来管理自己的负荷，生产的电能和电力储能，同时和电网交互，降低自己的消费，同时能达到消峰填谷的作用，平滑负荷曲线。

发明内容

本发明提供一种基于多代理系统的智能家居优化方法，以每个居家用户为一个代理，以所有代理组成的多代理作为一个系统，利用目前和预测的家电用电总量和发电总量以及储能总量进行自动智能处理，最小化家居用户分电费费用。

本发明具体采用以下技术方案实现：

一种基于多代理系统的智能家居优化方法，包括以下步骤：

1)建立具有随机性出力的风力发电系统出力模型，太阳能光伏发电系统出力模型和电动汽车充放电系统出力模型；

2)计算居家用户满意度，具体包括以下步骤：

2-1)计算居家用电需求反馈前的电价P(h-)和需求响应后的实际电价P(h)：

其中：k^τ是电价的权重系数，代表了目前和τ天前电价之间的相关程度，

其中：∝_1·、∝_2·、∝_3·、∝_4·是相关系数，代表了平均每个居家用户在h小时内的实际的负荷需求；

2-2)计算居家用户的售电倾向Sell(h)，

其中，g_i(h)为风力发电系统生产的电能总量，s_i(h)为太阳能发电系统生产的电能总量，l_i(h)为电动汽车充电负荷，P(h-)表示用电需求反馈前的电价，max(P(h-))表示用电需求反馈前的最大电价，l_i(h-)为储能系统的电能总量；

2-3)计算居家用户的储能倾向Store(h)，表达式如下：

2-4)计算居家用户满意度计算公式如下：

其中，表示在h时段内设备a消耗的总电能，E_h为用户在h时段内储存的电能，Store_s(h)是储能意向判断边界条件数值，Sell_s(h)是售电意向判断边界条件数值，n为所有的居家用户；

3)以每个居家用户为1个代理，所有用户作为1个多代理系统，以系统最小化电费为目标，以居家用户满意度最大为目标函数，采用遗传算法进行整个系统的经济性优化，根据评判标准值，做出相应的操作。

前述的步骤1)的随机性出力模型，是指根据所选取的时间段内的历史数据，生成随机模型的均值和方差。

前述的步骤1)风力发电系统出力模型的构建过程为：

1-11)根据历史风速数据，计算风力发电系统的风速；

1-12)计算风力发电系统风速的概率密度f(v)，计算公式如下：

其中：v为风速，k和c为威布尔分布的两个参数；