[发明专利]一种基于神经网络的家庭能源物联网需求侧响应控制方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络的家庭能源物联网需求侧响应控制方法，它包括：步骤1、利用智能电表对家庭用电设备进行实时数据采集并以采集到的数据作为用电样本；步骤2、神经网络算法模块依据用电样本进行训练，生成用户用电的习惯预测值、开关概率及权重系数、并依据习惯预测值、开关概率及权重系数生成家庭需求侧响应时的负荷控制策略和节能策略；步骤3、控制模块根据负荷控制策略及节能策略自动控制实现需求侧响应动作；针对智能家庭物联网的需要，实现动态管理，对用户选择依赖低，自动化水平高，有利用户良好体验，可以克服现有技术的不足。

技术领域

本发明属于电气与自动化技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的家庭能源物联网需求侧响应控制方法。

背景技术：

需求响应（Demand Response，简称DR）即电力需求响应的简称，是指当电力批发市场价格升高或系统可靠性受威胁时，电力用户接收到供电方发出的诱导性减少负荷的直接补偿通知或者电力价格上升信号后，改变其固有的习惯用电模式，达到减少或者推移某时段的用电负荷而响应电力供应，从而保障电网稳定，并抑制电价上升的短期行为。它是需求侧管理（DSM）的解决方案之一。

目前需求侧响应项目的实施主要还是试点城市、省份实施。2014年以来，除唐山市外，北京、上海、佛山三市和江苏省已成功实施了几次需求侧响应项目，基本是每年夏季实施一两次。其中江苏省需求侧响应从实施范围、响应容量来看均处于国内领先水平。2017年7月江苏省经信委组织省电力公司对张家港保税区、冶金园启动了实时自动需求响应，在不影响企业正常生产的前提下，仅用1秒钟时间即降低了园区内55.8万千瓦的电力需求，创下了国际先例。

不过试点运行过程中也存在一些问题，比如：1.目前用户参与需求响应的动机并不来自价格信号或者激励手段，而是单一的财政补贴（每千瓦100元左右），一旦补贴停止，相应的实施项目就难以为继；2.目前试点的对象主要是工业用户，而且存在一定计划因素，参与主体范围小、互动性不强。3.由于缺少实时和分时电价，峰谷电价的价差不够大，无法吸引到最有潜力的储能等需求侧资源。

中国专利CN201510007856.6公开了一种家庭负荷需求侧响应实施方法，其目的旨在解决家庭用户符合种类比较单一，且不宜自动控制，对需求侧响应速度较为迟缓的问题。该发明主要实施方法是在家用电器上加装二维码生成器，用以监视开关状态，当二维码生成器监测到电器开关变化便生成二维码，内容包括用户信息、时间、开关变化状况等信息。然后电力公司发送需求侧响应短信给用户，由用户自行判断是否做出响应。若响应则电器开关动作，否则结束流程。同时电力公司会对做出响应的用户给予奖励。然而专利CN201510007856.6最大的缺陷在于其严重依赖用户的选择，频繁的进行短消息询问不仅严重影响家庭用户的体验，自动化水平极低，效率低下。同时该专利没有考虑该控制方法极其武断的进行开关切换操作，极大程度上影响用户的生活舒适度。

发明内容：

本发明要解决的技术问题：提供一种基于神经网络的家庭能源物联网需求侧响应控制方法，针对智能家庭物联网的需要，实现动态管理，对用户选择依赖低，自动化水平高，有利用户良好体验，可以克服现有技术的不足。

本发明技术方案：

一种基于神经网络的家庭能源物联网需求侧响应控制方法，它包括：

步骤1、利用智能电表对家庭用电设备进行实时数据采集并以采集到的数据作为用电样本；

步骤2、神经网络算法模块依据用电样本进行训练，生成用户用电的习惯预测值、开关概率及权重系数、并依据习惯预测值、开关概率及权重系数生成家庭需求侧响应时的负荷控制策略和节能策略；

步骤3、控制模块根据负荷控制策略及节能策略自动控制实现需求侧响应动作。

所述的用电样本包括用电设备在离散序列时刻的电流、电压和功率值，并根据时间、季节和温度进行分组以便于神经网络针对性训练。