[发明专利]一种基于动态负荷管理的居家智能优化方法

摘要

本发明公开了一种基于动态负荷管理的居家智能优化方法，基于目前智能电网智能用电设备和高级量测系统等高级应用手段，根据智能家居用户舒适、自然环境相关因素和电价系相关因素，进行合理安排组织用电设备的运行状态，使之更高效的运行。本发明通过用电设备的运行特点把用电设备分成4类，分别进行设备控制状态的设置和用电费用的计算。本发明通过智能家居，在适合的时段改变用户的用电行为，以用电设备总用电费用和用户舒适度为多目标函数来管理设备的运行状态。本发明能够根据客户的不同需求（最小化费用或最大化舒适度）灵活的调整权重，得到最优的目标函数，得到满足用户各种不同需求的设备运行方案。

主权项

一种基于动态负荷管理的居家智能优化方法，其特征在于，包括以下步骤：1)建立基于动态负荷管理的居家智能优化模型，基于如下6个接口模型进行数据的传输和设备控制：可移动设备接口，所述可移动设备接口用于读取用电设备的技术参数，并传输信号数据供主计算机进行调用计算；可中断设备接口，所述可中断设备接口用于储存由用电设备控制输出的开关状态，并根据该状态通过智能插座对可中断设备进行运行或断开；气候控制接口，所述气候控制接口用于储存由用电设备控制输出的加热或冷却设备的信号；环境监控接口，所述环境监控接口用于储存预测的电能消费值，环境温度值，可再生能源提供的能源值，并不断的把这些数据和实际的环境数据进行比较，如果偏差大于设定值，则发出一个警告信号，使得电脑控制端进行重新计算；用户接口，所述用户接口用于和用户进行交流互动，把用户的偏好转化成权重数据给优化模型，并且展示给用户实际的系统操作方式；天气预报预测接口，所述天气预报预测接口提供电气预报数值；2)将用电设备分为4类，包括：用电设备A_CS，这类设备的电能消耗能够在每个阶段被平滑的控制，并且用电行为在每个子时段只取决于当前的电能消费等级；用电设备A_BS，这类设备的用电行为和系统总的用能消耗有关；用电设备A_SS，这类设备属于可中断设备系类，当这类设备运行的时候，它的电能消耗是固定的，能够被直接打开和关闭并且不产生影响；用电设备A_NSS，这类设备属于不可中断设备系类，这类设备运行时的用电功率恒定；3)计算所述步骤2)的4类用电设备的用电费用，所述用电设备A_CS的电能消耗X_CS的表达式为：$X_{\mathrm{CS}}=\{x_a=\frac{1}{L}\underset{S_a}{\overset{F_a}{\mathrm{\Σ}}}{x}_a^t,U_a\left(x_a\right)\≥C_a,\∀a\∈A_{\mathrm{CS}},\}$其中，C_a是用电设备a用电费用的最小值，U_a(x_a)为用电设备a的实际用电费用，是用电设备a在时间段t内总的用电消耗，S_a表示用电设备a运行起始时间，F_a表示用电设备a运行结束时间，1/L表示用电设备A_CS的平滑控制系数；所述用电设备A_BS的电能消耗X_BS的表达式为：$X_{\mathrm{BS}}=\{x_a=\underset{S_a}{\overset{F_a}{\mathrm{\Σ}}}{x}_a^t,U_a\left(x_a\right)\≥C_a,\∀a\∈A_{\mathrm{BS}},\}$所述用电设备A_SS的电能消耗X_SS的表达式为：$X_{\mathrm{SS}}=\{x_a=\underset{S_a}{\overset{F_a}{\mathrm{\Σ}}}{x}_a^t,U_a\left(x_a\right)\≥C_a,\∀a\∈A_{\mathrm{SS}},\}$所述用电设备A_NSS的电能消耗X_NSS的表达式为：$X_{\mathrm{NSS}}=\{x_a=\underset{S_a}{\overset{F_a}{\mathrm{\Σ}}}{x}_a^t,U_a\left(x_a\right)\≥C_a,\∀a\∈A_{\mathrm{NSS}},\}$4)居家智能优化模型通过可移动设备接口、可中断设备、气候控制接口、环境控制接口采集智能家居用电设备的用电信息，通过可移动设备接口、可中断设备采集可控和不可控负荷的用电数据，通过用户接口采集用户的用电喜好数据，通过天气预报预测接口采集天气预报的数据和实时电价的信息；5)设置目标函数，所述目标函数包括最小化居家设备的总用电能耗和舒适度，所述目标函数最小化居家设备的总用电能耗minf(X)的表达式为：$\min f\left(X\right)=\underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_t{\mathrm{\Σ}}_{a\∈A}{x}_a^t$其中，是用电设备a在时间段t内总的电能消耗，并且设定设备存在可控制的时间段[S_a，F_a]，在该可控时间段内，其电能消耗在上下限之间可控；γ_t是分时电价在时段t内价格，A是总的设备；所述目标函数舒适度J的表达式为：$J={\∂}_{\mathrm{PR}}\stackrel{\‾}{C_{\mathrm{PR}}}+{\∂}_{\mathrm{CC}}\stackrel{\‾}{C_{\mathrm{CC}}}$其中，${\∂}_{\mathrm{PR}},{\∂}_{\mathrm{CC}}$为目标函数权重，${\∂}_{\mathrm{PR}}\∈\left[\mathrm{0,1}\right],{\∂}_{\mathrm{CC}}\∈\left[\mathrm{0,1}\right],\stackrel{\‾}{C_{\mathrm{PR}}}$和$\stackrel{\‾}{C_{\mathrm{CC}}}$分别为方案偏好函数C_PR和温度舒适度函数C_CC的凸组合函数；6)根据所述步骤4)采集的用户的用电喜好数据和天气预报数据进行目标函数中权重的设置，采用基于Pareto的多目标算法结合启发式算法对所述步骤5)的目标函数minf(X)和J进行求解，得到最优化的各种用电设备启动时间排列结果。