一种家庭能量优化管理方法及系统

1.本发明属于智能家庭能量管理
技术领域：
：，具体涉及一种家庭能量优化管理方法及系统。
背景技术：
：：2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的
背景技术：
：信息，不必然构成在先技术。3.能源是推动人类文明进步和发展的基础和动力，随着可再生能源的引入，能源利用上出现了大规模的转型，会接入更多的风能、太阳能、潮汐能等新型分布式能源，对电力网络提出了新的挑战。同时，随着电力设备老化及电力需求持续增长，传统电网无法满足人类电力的需求，难以应对新能源接入以及与用户之间的交互需求。因此，智能电网应运而生，发展可靠、稳定、高效的电网技术成为了热门话题。4.智能电网是一种先进的电网系统，利用计算机技术和网络通信技术来实现电力传输和控制；通过智能电网，用户可以随时了解电力系统的情况，并采取相应的措施来提高电力系统的效率和稳定性。同时，智能电网还可以提高电力系统的安全性，降低运行成本，为用户提供更优质的服务。此外，智能电网还能与用户之间进行信息的实时交互，使用户能够迅速、准确地掌握电网的实时供电价，同时它还可以将用户侧电力的实时消耗数据传回电网，以便供电公司对能够更好的对用户侧实施控制。随着智能电网的发展，人们越来越关注提高用电效率和用电质量。5.建立能实现双向交互的平台，以实现电力需求响应(demandresponse，dr)，从而促进电网的高效、节能发展。需求响应来源于电力需求侧管理(demand-sidemanagement，dsm)，是一种市场参与行为。实现需求响应需要用户的参与和技术支持，是智能电网发展的重要组成部分。6.虽然智能电网已经历多年发展，但需求响应尚未实现全面的普及，主要还停留在传统的需求侧管理层面。目前，需求响应主要利用电力价格(如峰谷分时电价)和负荷控制等方式来调整负荷，用户参与的灵活性却不够充分。在需求侧管理操作时主要是削峰填谷，以直接切除负荷的方式实现，但是，这种方式容易对低级别用户造成停电风险，缺乏激励机制和补贴，从而很容易受到用户的批评。7.随着智能电网的进一步发展，居民已经越来越多的参与到电能的制造过程中。目前越来越多的农村家庭会在自家的屋顶上铺设光伏电池板，这大大加快了电网与用户之间能量的交流，因此需要可靠的能量管理方式来满足用户电量需求。同时，构建电网与用户间新型、高效的供电关系与提供电网与用户间多元互动的服务是当前电网智能化发展所面临的新挑战。家庭能量管理系统(homeenergymanagementsystem,hems)是对智能电网配电侧的延伸，为用户侧的光伏、风电、电动汽车、洗衣机等与电网间的互动提供了可能。它能够帮助用户对电价做出及时响应、进行负荷的协调优化，以实现提高居民用电效率、降低用电费用的目的，例如：在用电低谷即电价较低时，从电网购电储存在蓄电池等储能系统中；在用电高峰即电价较高时优先使用家庭电源所发的电和储能系统中的电，同时可将家庭电源中多发的部分卖给电网。技术实现要素：8.为了解决上述问题，本发明提出了一种家庭能量优化管理方法及系统，充分考虑气温、用户和负荷等因素进行了充分的考虑，构建智能家庭能量管理系统的基本结构；通过建立光伏发电系统、功率可调负荷、时间可可调度负荷、不可调度负荷、不可调度负荷和储能系统模型；以用户用电费用最小和购电供电波动最小为双层优化目标函数，实现家庭能量管理系统的优化。9.根据一些实施例，本发明的第一方案提供了一种家庭能量优化管理方法，采用如下技术方案：10.一种家庭能量优化管理方法，包括：11.获取家庭能量管理系统的结构；12.基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；13.求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；14.其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。15.作为进一步的技术限定，所获取的家庭能量管理系统的结构至少包括光伏发电系统、功率可调负荷、时间可调度负荷、功率不可调度负荷、时间不可调度负荷和储能系统。16.进一步的，所述光伏发电系统的模型为其中，i是光伏发电系统的输出电流，v是光伏发电系统的输出电压，rs和rp分别代表光伏发电系统的串联电阻和并联电阻，n是光伏发电系统的反向饱和电流因子，vt是温度为t时光伏发电系统的等效温度电压，il代表光照强度引起的光生电流，i0是光伏发电系统的反向饱和电流。17.进一步的，所述储能系统采用蓄电池，其数学模型为18.其中，soc(t)表示蓄电池在时段t时的电池的状态；soc(t+1)表示蓄电池在时段t+1时的电池的状态；cnet(t)表示蓄电池在时段t时的电池的电量；cbat表示蓄电池的额定容量；pch(t)和pdisch(t)分别为在时段t时蓄电池的充电功率和放电功率，ηch和ηdisch分别为蓄电池的充电效率和放电效率；pch,max和pdisch,max分别为蓄电池的最大充电功率和最大放电功率，socmin为蓄电池的最小电池状态值；socmax为蓄电池的最大电池状态值。19.作为进一步的技术限定，所述用户用电总费用最小的数学模型为[0020][0021]cu(t)＝ptgtl(t)pricebuy(t)δt-(ptptg(t)+ptbtg(t))pricesale(t)δt[0022]ptgtl(t)＝pload(t)-ptptl(t)-ptbtl(t)；[0023]其中，cu表示用户在整个调度区间内的用电总费用；cu(t)表示时刻为t时用户的用电费用；pricebuy(t)表示时刻为t时向电网买电的实时电价；pricesale(t)表示时刻为t时向电网卖电的实时电价；δt表示用电时间段；pload(t)表示时刻为t时用户的用电负荷的功率；ptptg为可再生能源发电系统在时刻t时接入电网的功率；ptbtg表示储能系统向电网传输电能的功率；ptgtl表示电网在时刻t时向负荷输送电能的功率；ptptl可再生能源发电系统在时刻t时负荷的功率；ptbtl表示储能系统向负荷传输电能的功率。[0024]作为进一步的技术限定，所述供电波动即用户购电波动，其数学模型为[0025][0026]其中，cf表示用户购电波动成本；μ表示平坦度转化为用电成本的转化系数；pjing(t)表示净负荷；pmust(t)表示t时刻时不可调度负荷的功率；pi(t)表示t时刻时时间可调度负荷的功率；pdg(t)表示新能源发电在t时刻时的发电功率。[0027]作为进一步的技术限定，在家庭能量管理系统的优化管理的过程中，根据分时电价的动态变化来调整储能系统的充放电状态，即在用电峰值时，储能系统优先放电给负荷供电，当储能系统的电量不足时，再向电网购电；在用电低谷时，储能系统充电。[0028]根据一些实施例，本发明的第二方案提供了一种家庭能量优化管理系统，采用如下技术方案：[0029]一种家庭能量优化管理系统，包括：[0030]获取模块，其被配置为获取家庭能量管理系统的结构；[0031]构建模块，其被配置为基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；[0032]优化管理模块，其被配置为求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；[0033]其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。[0034]根据一些实施例，本发明的第三方案提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：[0035]一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明第一方案所述的家庭能量优化管理方法中的步骤。[0036]根据一些实施例，本发明的第四方案提供了一种电子设备，采用如下技术方案：[0037]一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明第一方案所述的家庭能量优化管理方法中的步骤。[0038]与现有技术相比，本发明的有益效果为：[0039]本发明充分考虑气温、用户和负荷等因素，构建了智能家庭能量管理系统的基本结构；通过建立光伏发电系统、功率可调负荷、时间可可调度负荷、不可调度负荷、不可调度负荷、储能系统模型；以用户用电费用最小和购电供电波动最小为双层优化目标函数，实现家庭能量管理系统的优化；[0040]智能电网下多时间尺度家庭能量管理优化能够促进用户有序用电，引导用户高峰时少用电，低谷时多用电，提高供电效率；可最大限度地发挥分布式能源在能源、环境和经济中的优势，实现居民用户利益的最大化。附图说明[0041]构成本实施例的一部分的说明书附图用来提供对本实施例的进一步理解，本实施例的示意性实施例及其说明用于解释本实施例，并不构成对本实施例的不当限定。[0042]图1为本发明实施例一中的家庭能量优化管理方法的流程图；[0043]图2为本发明实施例一中的光伏发电的工作原理示意图；[0044]图3为本发明实施例一中的用户设备与电网间能量流动图；[0045]图4为本发明实施例一中的光伏电源的实际发电情况示意图；[0046]图5为本发明实施例一中的某地区的分时电价仿真曲线示意图；[0047]图6为本发明实施例一中的不可调度负荷随时间的变化情况示意图；[0048]图7为本发明实施例一中的空调的优化调度结果示意图；[0049]图8为本发明实施例一中的单目标时间不可中断负荷的优化调度结果示意图一；[0050]图9为本发明实施例一中的单目标时间不可中断负荷的优化调度结果示意图一；[0051]图10为本发明实施例一中的单目标时间可中断负荷的优化调度结果示意图；[0052]图11为本发明实施例一中的单目标蓄电池的实时状态示意图；[0053]图12为本发明实施例一中的单目标蓄电池充放电功率随时间的变化示意图；[0054]图13为本发明实施例一中的双目标时间不可中断负荷的优化调度结果示意图一；[0055]图14为本发明实施例一中的双目标时间不可中断负荷的优化调度结果示意图二；[0056]图15为本发明实施例一中的双目标时间可中断负荷的优化调度结果示意图；[0057]图16为本发明实施例一中的双目标蓄电池的实时状态示意图；[0058]图17为本发明实施例一中的双目标蓄电池充放电功率随时间的变化示意图；[0059]图18为本发明实施例一中的只考虑用户用电费用时的总负荷的调度情况示意图；[0060]图19为本发明实施例一中的考虑双层目标函数但未考虑实际情况的调度结果示意图；[0061]图20为本发明实施例一中的考虑双层目标函数和实际情况的调度结果示意图；[0062]图21为本发明实施例一中的只考虑用户用电费用最小时的电网供电情况示意图；[0063]图22为本发明实施例一中的考虑双层目标函数时的电网供电情况示意图；[0064]图23为本发明实施例一中的家庭用电总负荷的调度情况示意图；[0065]图24为本发明实施例一中的供电的波动情况示意图；[0066]图25为本发明实施例二中的家庭能量优化管理系统的结构框图。具体实施方式[0067]下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。[0068]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本技术所属
技术领域：
：的普通技术人员通常理解的相同含义。[0069]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。[0070]在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。[0071]实施例一[0072]本发明实施例一介绍了一种家庭能量优化管理方法。[0073]如图1所示的一种家庭能量优化管理方法，包括：[0074]获取家庭能量管理系统的结构；[0075]基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；[0076]求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；[0077]其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。[0078]本实施例充分考虑气温、用户和负荷等因素，构建了智能家庭能量管理系统的基本结构；通过建立光伏发电系统、功率可调负荷、时间可可调度负荷、不可调度负荷、不可调度负荷、储能系统模型；以用户用电费用最小和购电供电波动最小为双层优化目标函数，实现家庭能量管理系统的优化。[0079]光伏发电系统模型[0080]光伏发电的等效电路模型，其发电原理图如图2所示，其数学模型为：[0081][0082]其中，i是电池输出的电流，v是电池的电压，rs和rp分别代表电池的串联和并联电阻，n是电池的反向饱和电流因子，vt是温度为t时电池的等效温度电压，il代表光照强度引起的光生电流，i0是电池的反向饱和电流。[0083]家用分布式光伏发电系统采用“自发自用，余电存卖”的运行方式，即用户优先使用自己发的电，当电能充足时，将多余的电能储存在蓄电池中或者以当地的电价卖给电网以减少电能的浪费，降低用电费用。[0084]智能家电模型[0085]负荷功率可调的数学模型[0086]功率可调负荷是指能够根据电力系统需要动态调整负荷功率的负荷设备。这些设备具有灵活性和可调性，可以接受系统控制信号进行调节，以便跟踪系统频率和电压变化，从而维护稳定的电力系统运行。在家庭能量管理中，利用功率可调负荷可以使家庭能够更好地响应电网变化，例如当电网负荷较大时，家庭可以根据电力系统需要，将家庭电器负荷降低，以减轻电网负荷。在电网负荷较小时，家庭可以利用可调负荷提高家居舒适度，如在冬季早晨用电采暖。[0087]此外，功率可调负荷还可以为电力系统提供柔性和可靠性，以允许大规模的可再生能源接入电网。由于可再生能源发电量受天气和气候等因素影响，但功率可调负荷可以根据电力系统的需要动态调整，从而适应不同的电力系统运行情况。因此，功率可调负荷在未来低碳经济中将扮演重要的角色。[0088]负荷功率可调的数学模型是指用电负荷的负荷功率不是一成不变的，它会根据环境的变化而变化，一般与多种因素有关，常见的此类负荷包括空调。功率可调负荷运行状况的变化主要是由其运行功率的变化所决定的，由于该负荷本身具有一定的弹性范围，可以在满足用户基本生活需求的基础上，根据目前的电价等信息来调整其功率挡位，从而对功率可变负荷的运行状况进行调整。[0089]空调已经成为人们生活的必需品，其能够起到调节室内温度的作用，能够夏天制冷，冬天制热，对空调设备进行建模：[0090][0091]其中，+、-分别表示制冷制热；pmax表示空调的最大运行功率；pmin表示空调的最小运行功率；a表示热传导系数；η表示热传导效率；δt表示最大温度偏差；表示设定温度；w表示室内温度改变的惯性系数。[0092]用户可以通过调控风速和设定室内温度来改变空调的运行功率，用户的实际用电费用与空调的实际运行功率和实施电价有关。用户的舒适度与室温有关，其关系为一个二次函数，其表达式为：[0093][0094]其中，χc表示用户的舒适度；表示t时刻用户的舒适度，不使用时为0；ttin为t时刻的室内温度；tset为设定的室内温度。[0095]不可调度负荷的数学模型[0096]不可调度负荷，也称为不可控制负荷(uncontrolload)，指那些不能通过调整用电时间或使用其他设备来减少电力消耗的负载，这些都是日常生活中的必需品，且要在特定时间进行运行的。例如：冰箱，灯等。为保证日常生活的需求，此类负荷必须在一定的时间内一直保持工作，而不能停止工作。在仿真过程中，可将此类负荷看作一个在各时间段的恒功率。对其进行数学建模如为：p＝c(4)；其中，c为常数，单位为瓦。[0097]时间可调负荷数学模型[0098]时间可调数学模型(time-adjustablemodel，tam)是一种将时间因素纳入到优化模型中的方法。它可以用来解决诸如调度、路线规划等问题。tam的基本思想是将决策变量与时间联系起来，将时间分解成一系列可调的时段。然后通过对每个时段进行分类并赋予不同的权重来优化模型的结果。这种方法允许对优化结果进行时间上的约束和限制，以便更好地适应实际情况。[0099]例如，在家庭能量管理中，可以采用tam来优化能源消耗。即将整个一天分成几个时段，例如白天、晚上、高峰期等，然后制定一份能源计划，以适应不同时段的需求。通过比较每个时段的电费和能源消耗，可以确定最优解。类似地，也可以使用tam来优化其他方面的问题，例如生产调度、物流配送等。[0100]时间可调负荷的数学模型是根据不同时间段进行调度的，若果将总时长t分为若干子时间段δt，则每段时间δt就为一个时间尺度。时间可调负荷就可在此时间尺度上进行调度，进而达到削峰填谷和降低用电费用的目的。[0101]时间可调负荷根据负荷在工作中是否必须连续工作分为时间可中断负荷和时间不可中断负荷。[0102]a.时间可中断负荷[0103]时间可中断负荷指的是在负荷工作过程中，从负荷开始工作到工作结束的这段时间内，负荷可以中断，但负荷的每段工作时间必须大于负荷的最短工作时间。家庭中常见的可中断负荷包括：电视、吸尘器、电脑和电动汽车等。其基本数学模型如式(5)所示：[0104][0105]其中，pa(t)为可中断负荷a在时段t中实时功率；pan为可中断负荷a的额定功率；sa(t)为0-1变量，值为1表示可中断负荷a正在工作，值为0表示可中断负荷a停止工作；表示可中断负荷a允许工作的起止时间；ha为可中断负荷a需要工作的总时长。[0106]b.时间不可中断负荷[0107]时间不可中断负荷指的在负荷工作过程中从负荷开始工作到工作结束的这段时间内，负荷不可以中断，负荷工作时间必须等于负荷的最短工作时间。家庭中常见的不可中断负荷包括：洗衣机、洗碗机、热水壶、电热毯、抽烟机、破壁机、电饭煲等；其基本数学模型如式(6)所示：[0108][0109]其中，pb(t)为不可中断负荷b在时段t时的功率；为不可中断负荷b额定功率；sb(t)为0-1变量，值为1表示不可中断负荷b正在工作，值为0表示不可中断负荷b停止工作；表示不可中断负荷b允许工作的起止时间；hb为不可中断负荷b需要工作的总时长。[0110]储能系统模型[0111]储能系统是一种技术，用于将电能以一种或多种形式储存，以便在需要时释放出来。在家庭能量管理方面，储能系统可以用于平衡家庭电力需求和家庭电力产生，即在太阳能电池板等可再生能源装置产生过剩电力时，将电力储存起来以备晚间或雨天使用，以实现最大限度的自给自足能源利用。储能系统的种类包括锂离子电池、铅酸电池、钠硫电池等，它们之间有各自的优缺点，需要根据家庭需求和预算选择合适的储能系统。电力用户的终端需求侧响应，主要由光伏、风力发电等分布式能源构成，以并网型微电网和本地自平衡系统为主要特征。微电网作为系统的基本组成部分，需要通过增加储能系统以实现光伏、风力发电功率的跨时间调度，在hems中“源—荷”之间的不平衡调节中起到重要作用。通过相关研究发现，储能系统可以有效提升分布式电源的利用率。在hems中，蓄电池是一种常见的系统的能量存储装置。[0112][0113]其中，soc(t)表示蓄电池在时段t时的电池的状态；cnet(t)表示蓄电池在时段t时的电池的电量；cbat表示蓄电池的额定容量；pch(t)和pdisch(t)分别为在时段t时蓄电池的充、放电的功率，ηch和ηdisch分别为蓄电池的充、放电效率；pch,max和pdisch,max分别为蓄电池的最大充、放电功率，socmin为蓄电池最小的电池的状态值，用以避免蓄电池过量放电的情况；socmax为蓄电池最大的电池的状态值，用以避免蓄电池过量充电的情况。[0114]用户功率优化模型[0115]用户用电费用[0116]一个普通家庭的家庭能量管理系统中各发电、用电设备间的能量流动及其与电网之间的能量互动关系如图3所示，ptptg、ptptb、ptptl分别为可再生能源发电系统在时刻t时接入电网、储能系统和负荷的功率，ptgtl和ptgtb分别表示电网在时刻t时向负荷和储能系统输送电能的功率，ptbtg和ptbtl分别表示储能系统向电网和负荷传输电能的功率。[0117]基于图3可得，用户的用电成本主要从以下两方面考虑：1)从电网购电产生的买电费用；2)将多余电能卖给电网得到的卖电收益。用户的用电费用最小的数学模型如式(8)、式(9)和式(10)所示：[0118][0119]cu(t)＝ptgtl(t)pricebuy(t)δt-(ptptg(t)+ptbtg(t))pricesale(t)δtꢀꢀꢀ(9)[0120]ptgtl(t)＝pload(t)-ptptl(t)-ptbtl(t)ꢀꢀꢀ(10)[0121]其中，cu表示用户在整个调度区间内的用电总费用；cu(t)表示时刻为t时用户的用电费用；pricebuy(t)表示时刻为t时向电网买电的实时电价；pricesale(t)表示时刻为t时向电网卖电的实时电价；δt表示用电时间段；pload(t)表示时刻为t时用户的用电负荷的功率。[0122]用户购电波动[0123]在本实施例中，净负荷是指在t时刻，用户的时间可调度负荷、时间不可调度负荷、功率可变负荷之和与可再生能源发电功率之差。通过净负荷的方差来反应用户购电波动的平坦度。将用户购电波动的平坦度乘以一个系数μ将其转化为净负荷平坦度成本。其数学模型如式(11)和式(12)所示：[0124][0125][0126]其中，cf表示用户购电波动成本；μ表示平坦度转化为用电成本的转化系数；pjing(t)表示净负荷；pmust(t)表示t时刻时不可调度负荷的功率；pi(t)表示t时刻时时间可调度负荷的功率；pdg(t)表示新能源发电在t时刻时的发电功率。[0127]总目标函数[0128]把用户的用电费用和购电波动成本之和最小作为总的目标函数，如式(13)所示。[0129]minc＝min(cu+cf)ꢀꢀꢀ(13)[0130]家庭能量管理系统的优化调度方法[0131]能量优化管理的调节方式[0132]能量优化管理指的是智能配用电网采用有效的激励和价格引导措施，改变用户的用电习惯，提升用电效率，调控配用电网电力负荷，提升电网运行的可靠性和有效性，调节方式有两种。[0133](1)用电价格手段[0134]基于用电价格手段指的是用户根据电网发布的电价信息来调整用电需求。电价是根据市场上的用电情况来决定的，这是市场的自主调节功能决定的。一般情况下，用电量大时，电价较高，反之用电量较小时，电价较低。根据价格类型的区别可将价格手段主要分为实时电价(rtp)、分时电价(tou)和尖峰电价(cpp)等。[0135](2)激励手段[0136]基于激励手段指的是能量系统的管理者，通过出台一系列激励政策，刺激用户在用电高峰时减少用电量。例如：用户在用电高峰时减少用电量可直接获得经济补偿或者其它时段的优惠电价。通过这种方法，可以刺激削峰填谷的完成，提高用户的用的效率和发电能源的利用率，减少不必要的浪费。基于激励手段主要包括可中断负荷(il)、直接负荷控制(dlc)、紧急需求响应(edr)和需求侧竞价(dsb)。[0137]调度原则[0138]本实施例基于分时电价和和对蓄电池的控制提出以下两条原则：[0139]原则1：蓄电池应根据分时电价的动态变化来调整自己的充放电状态，即在用电峰值时，蓄电池优先放电给负荷供电，蓄电池的电量不足时，再向电网购电；在用电低谷时，对蓄电池进行充电。[0140]原则2：蓄电池的充放电操作要控制在一定的范围内，即在socmin和socmax之间，防止soc越限。当处于充电状态时，若当前时段蓄电池的soc(t)达到socmax时，下一时段将不会再次充电,即soc(t+1)＝socmax。反之，当处于放电状态时，若当前时段蓄电池的soc(t)达到socmin时，下一阶段将不会再次放电，即soc(t+1)＝socmin。[0141]实施方案[0142]此处用到了式(12)中的pjing(t)，以夏季的一天为例将夏天的一个工作日分为48个时间尺度，每半个小时就是1个时间尺度。在此时间尺度下提出以下4个方案:[0143]方案1：当pjing(t)》0时，并且处于用电谷时电价时，多余部分优先由电网供电。同时，用户可从电网进行购电，对蓄电池进行充电操作，充电的功率pch(t)由式(14)决定。[0144][0145]pdisch(t)＝min{pjing(t),pdish,max,(soc(t-1)-socmin)cbatηdisch}ꢀꢀꢀ(2)[0146]其中，pch(t)为蓄电池的充电功率；pch,max为蓄电池的最大充电功率，ηch为蓄电池的充电效率；cbat为蓄电池的额定容量；pdisch(t)为蓄电池的放电功率；pdish,max为蓄电池的最大放电功率；ηdisch为蓄电池的放电效率。[0147]方案2：当pjing(t)》0时，并且处于用电平时电价时，用户用电的多余部分由电网直接提供，蓄电池不进行动作。[0148]方案3：当pjing(t)》0时，并且处于用电峰时电价时，用户用电的多余部分由优先由蓄电池提供，放电功率pdisch(t)由式(15)决定，当蓄电池的soc(t)达到socmin时，用电多余部分再由电网提供。[0149]方案4：当pjing(t)《0时，并且处于用电峰时电价时，新能源多发出的电量优先给蓄电池充电，充电的功率pch(t)由式(14)决定。[0150]算例分析[0151]以山东某用户夏季一个工作日的负荷用电情况为例，调度的总时长为一天，以30分钟为一个时间尺度，将一天均分为48个时间段。一天内的负荷用电情况如表1所示。[0152]表1可调度负荷参数[0153][0154][0155]以下为该算例中hems中的一些参数设置，其中光伏电源的额定发电功率为1kw,其实际发电情况如图4所示。空调的额定功率pn为1100w，最大功率pmax为1450w，最小功率pmin为160w，热传导系数a为0.45，热传导效率η为2.5，最大温度偏差δt为3℃，设定温度为26℃，室内温度改变的惯性系数w为0.97。蓄电池的额定容量cbat为5kwh,蓄电池的初始状态soc为0.5，蓄电池的最大充电功率pch,max为2kw,最大放电功率pdisch,max为1.8kw,蓄电池的最大负荷状态socmax为0.9，最小负荷状态socmin为0.2，蓄电池的充电效率ηch为0.85，放电效率ηdisch也为0.85。[0156]据日前下发的通知，自2022年5月1日起，将对我国城镇居民住户实施分时电价，并对城镇居民住户实施分时电价，分峰、谷段，并将峰谷划分为暖季，其中暖季为11月1日至翌年3月31日，高峰为8点至20点，其他时间为谷段；而非暖季为4月1日至10月31日，峰段为8点至22点，与暖季高峰相比，多出2个小时，其他时间为谷段，这2个小时为暖季。显然夏季属于谷段电价，根据目前的阶梯电价，峰段电价上调0.03元，即3分，谷段电价下调0.17元，即峰段电价从0.5469元提升至0.5769元，谷段电价从0.5469下降为0.3769元。同时，用户向电网卖电的实时电价为0.42元每度电，分时电价的仿真曲线如图5所示，电冰箱、电灯等不可调负荷在调度区间内的变化情况如图6所示。[0157]1.以30min为一个时间尺度[0158]只考虑用户用电费用最小，不考虑用户供电波动时得到如图7、图8、图9、图10、图11和图12所示的优化调度结果。由表1可知，由于工作日用户上班，因此空调的调度区间应为0:00-8:00和17:00-24:00，因此在其余时段空调不工作，其仿真结果如图7所示。[0159]图8为洗衣机、热水壶和洗碗机的调度结果，其中洗衣机的工作时间由原来的18:00-19:00变为21:30-22:30，热水壶的工作时间20:00-20:30变为20:30-21:00，洗碗机的工作时间由原来的19:00-20:00变为23:00-24:00，被安排在电价较低的时候工作，很显然这可以降低用电费用。[0160]图9为吸尘器、消毒柜和电饭煲的调度结果，其中吸尘器的工作时间由原来的13:00-14:00变为16:30-17:30，消毒柜的工作时间由原来的21:00-21:30变为23:30-24:00，被安排在电价较低是工作，可以降低用电费用；电饭煲由原来的18:00-18:30变为现在的19:00-20:00。[0161]图10为电动汽车、电脑、电视机的调度结果，其中电动汽车的充电时间由原来的12:00-17:00变为4:30-8:00和22:30-24:00，被安排在电价较低时充电，节省了成本；电脑和电视由于调度区间为峰时电价，因此的工作时间不变，为19:00-20:00，电视的工作时间由原来的20:00-21:00变为21:00-22:00。[0162]图11和图12分别为蓄电池的实时状态和充放电功率随时间的变化情况。在0:00-8:00为电价低谷时，用户从电网购电，给蓄电池充电，充电功率先增大后减少，当蓄电池的状态达到最大值0.9时，停止充电。由于白天用户工作不在家，因此只有电冰箱等不可调度负荷工作，此时正处于峰时电价，光伏电源的发电功率大于不可调度负荷的功率，蓄电池的实时状态不变，既不充电也不放电。当下午5点用户下班后，用电负荷的用电功率陆续增大，22:00之前处于电价峰值，蓄电池优先放电。22:00之后又将处于用电谷值，此时，优先向电网购电以满足负荷要求并同时给蓄电池充电。[0163]当同时考虑用户用电费用最小和供电波动最小的双层目标函数的仿真结果如图13、图14、图15、图16和图17所示。[0164]图13为洗衣机、热水壶和洗碗机的调度结果，其中由于要考虑供电波动，洗衣机的工作时间由原来的18:00-19:00变为8:30-9:30，并未像但目标时将其安排在谷时电价工作，热水壶的工作时间由20:00-20:30变为18:30-19:00，洗碗机的工作时间由原来的19:00-20:00变为19:30-20:30。[0165]图14为双目标时吸尘器、消毒柜和电饭煲的调度结果，其中吸尘器的工作时间由原来的13:00-14:00变为5:30-6:30，其中由于要考虑供电波动，消毒柜并未像单目标时将其安排在谷时电价工作，消毒柜的工作时间由原来的21:00-21:30变为19:30-20:00，电饭煲由原来的18:00-18:30变为现在的19:00-20:00。[0166]图15为双目标函数时电动汽车、电脑、电视机的调度结果，其中电动汽车的充电时间由原来的12:00-17:00变为6个分散的小部分，共计5小时，它们都被安排在谷时电价时运行，显然降低了用电费用。电脑的工作时间由19:00-20:00变为18:00-18:30和19:00-19:30共两部分，电视的工作时间由原来的20:00-21:00变为20:30-21:00和21:30-22:00共两部分。[0167]图16和图17为双目标函数时蓄电池的实时状态和充放电功率图，其大体趋势与单目标时相同，此处不再额外赘述。[0168]图18为只考虑用户用电费用最小时的家庭用电总负荷的调度情况，图19为考虑用户用电费用最小和供电波动最小的双层目标函数但未考虑实际情况的调度结果。这种情况下负荷的可调度范围较大，不宜出现在某段时间负荷的用电量很大。图20为考虑用户用电费用最小和供电波动最小的双层目标函数且考虑了实际情况的调度结果，即考虑了各种负荷的工作顺序和是否能同时工作等，例如，电饭煲先工作，过一段时间洗碗机才能工作。电脑和电视不能同时工作，这就大大减少了各设备的调度时间范围，容易出现在某段时间总负荷功率很大。[0169]图21为只考虑用户用电费用最小时的电网供电情况，图22为考虑用户用电费用最小和供电波动最小的双层目标函数时的电网供电情况，通过对图21和图22的对比可知双层目标函数的供电平坦度比单纯只考虑用户用电费用最小时的供电波动更低。[0170]为了对本发明所建模型在降低居民用户用电成本有效性进行了检验，情景1是既不采用本发明模型也不使用蓄电池控制的情况。情景2是采用本发明模型但不使用蓄电池控制的情况。情景3是既使用本发明模型又使用蓄电池进行控制的情况。表2对几种情景下的仿真结果进行了对比。[0171]表2不同情景下的费用对比[0172][0173]由于情景1没有蓄电池，光伏电源所发的电在满足用户用电需求后只能将剩余电能直接卖给电网，不能给蓄电池充电同时也不能在谷时电价时从电网买电以储存起来，因此，其卖电收益比情景2和情景3都要高，其买电成本比也比情景1和情景2要高，因此其最终的用电成本最高。同理，由于蓄电池的存在能够使情景3的买电成本达到最低，尽管其卖电收益最低，但其综合起来仍然用电费用最低。因此本实施例的优化管理策略具有明显的优势。[0174]2.以15min为一个时间尺度[0175]当以15min为一个时间尺度时，一个工作日为调度区间，考虑双层目标函数的情况下得到如图23的家庭用电总负荷的调度情况和图24供电的波动情况。[0176]对比与30min为一个时间尺度的负荷的调度情况和供电波动可知至，以15min为一个时间尺度时，时间尺度更小，负荷调度情况更加灵活，且供电波动更加平缓。[0177]假设一个周使用两次洗衣机，分别为周三和周六，周六、周天空调常开，电脑的使用时间周六周天增加至4小时。经粗略计算可得，不使用本发明的hems模型时，此时一个月的用电费用约为300元。若使用本发明的hems模型时，此时一个月的用电费用为187元，即少花了113元，可谓之减少了一大批费用。若一个村的农村用户约为200户，都使用本发明的hems模型和使用蓄电池进行控制，一个月使用前后差距约为22600元。若一个市甚至一个省的用户都使用本发明所提出的hems模型和蓄电池控制方式，则会节省一大笔费用。[0178]本实施通过建立家庭能量管理系统，在实时电价的基础上通过对蓄电池的控制实现了对分布式电源、智能家电、电动汽车以及储能系统的优化调度及控制；建立以用户用电费用最小和供电波动最小为优化目标的优化模型，有效减少用户用电费用和用户供电波动，提高用户的经济性和电力系统的安全性和稳定性；[0179]本实施例结合智能家电的工作特性，可将智能家电分为时间可调负荷、时间不可调负荷以及功率可调负荷等，对时间可调负荷进行调度控制，通过cplex求解器对目标函数进行求解；将时间可调负荷安排在不同的时间工作以达到减少用户用电费用和供电波动的目的；[0180]本实施例分别以30min和15min为一个时间尺度以居民的一天为一个调度区间对居民的用电情况进行调度优化，通过对多时间尺度下的优化结果进行对比分析，验证了本实施例中所提出的方法的有效性。[0181]实施例二[0182]本发明实施例二介绍了一种家庭能量优化管理系统。[0183]如图25所示的一种家庭能量优化管理系统，包括：[0184]获取模块，其被配置为获取家庭能量管理系统的结构；[0185]构建模块，其被配置为基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；[0186]优化管理模块，其被配置为求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；[0187]其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。[0188]详细步骤与实施例一提供的家庭能量优化管理方法相同，在此不再赘述。[0189]实施例三[0190]本发明实施例三提供了一种计算机可读存储介质。[0191]一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本发明实施例一所述的家庭能量优化管理方法中的步骤。[0192]详细步骤与实施例一提供的家庭能量优化管理方法相同，在此不再赘述。[0193]实施例四[0194]本发明实施例四提供了一种电子设备。[0195]一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本发明实施例一所述的家庭能量优化管理方法中的步骤。[0196]详细步骤与实施例一提供的家庭能量优化管理方法相同，在此不再赘述。[0197]以上所述仅为本实施例的优选实施例而已，并不用于限制本实施例，对于本领域的技术人员来说，本实施例可以有各种更改和变化。凡在本实施例的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本实施例的保护范围之内。当前第1页12当前第1页12
技术特征：
1.一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，包括：获取家庭能量管理系统的结构；基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。2.如权利要求1中所述的一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，所获取的家庭能量管理系统的结构至少包括光伏发电系统、功率可调负荷、时间可调度负荷、功率不可调度负荷、时间不可调度负荷和储能系统。3.如权利要求2中所述的一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，所述光伏发电系统的模型为其中，i是光伏发电系统的输出电流，v是光伏发电系统的输出电压，r
s
和r
p
分别代表光伏发电系统的串联电阻和并联电阻，n是光伏发电系统的反向饱和电流因子，v
t
是温度为t时光伏发电系统的等效温度电压，i
l
代表光照强度引起的光生电流，i0是光伏发电系统的反向饱和电流。4.如权利要求2中所述的一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，所述储能系统采用蓄电池，其数学模型为其中，soc(t)表示蓄电池在时段t时的电池的状态；soc(t+1)表示蓄电池在时段t+1时的电池的状态；c
net
(t)表示蓄电池在时段t时的电池的电量；c
bat
表示蓄电池的额定容量；p
ch
(t)和p
disch
(t)分别为在时段t时蓄电池的充电功率和放电功率，η
ch
和η
disch
分别为蓄电池的充电效率和放电效率；p
ch,max
和p
disch,max
分别为蓄电池的最大充电功率和最大放电功率，soc
min
为蓄电池的最小电池状态值；soc
max
为蓄电池的最大电池状态值。5.如权利要求1中所述的一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，所述用户用电总费用最小的数学模型为c
u
(t)＝p
tgtl
(t)price
buy
(t)δt-(p
tptg
(t)+p
tbtg
(t))price
sale
(t)δtp
tgtl
(t)＝p
load
(t)-p
tptl
(t)-p
tbtl
(t)；
其中，c
u
表示用户在整个调度区间内的用电总费用；c
u
(t)表示时刻为t时用户的用电费用；price
buy
(t)表示时刻为t时向电网买电的实时电价；price
sale
(t)表示时刻为t时向电网卖电的实时电价；δt表示用电时间段；p
load
(t)表示时刻为t时用户的用电负荷的功率；p
tptg
为可再生能源发电系统在时刻t时接入电网的功率；p
tbtg
表示储能系统向电网传输电能的功率；p
tgtl
表示电网在时刻t时向负荷输送电能的功率；p
tptl
可再生能源发电系统在时刻t时负荷的功率；p
tbtl
表示储能系统向负荷传输电能的功率。6.如权利要求1中所述的一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，所述供电波动即用户购电波动，其数学模型为其中，c
f
表示用户购电波动成本；μ表示平坦度转化为用电成本的转化系数；p
jing
(t)表示净负荷；p
must
(t)表示t时刻时不可调度负荷的功率；p
i
(t)表示t时刻时时间可调度负荷的功率；p
dg
(t)表示新能源发电在t时刻时的发电功率。7.如权利要求1中所述的一种家庭能量优化管理方法，其特征在于，在家庭能量管理系统的优化管理的过程中，根据分时电价的动态变化来调整储能系统的充放电状态，即在用电峰值时，储能系统优先放电给负荷供电，当储能系统的电量不足时，再向电网购电；在用电低谷时，储能系统充电。8.一种家庭能量优化管理系统，其特征在于，包括：获取模块，其被配置为获取家庭能量管理系统的结构；构建模块，其被配置为基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；优化管理模块，其被配置为求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现了如权利要求1-7任一项所述的家庭能量优化管理方法的步骤。10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现了如权利要求1-7任一项所述的家庭能量优化管理方法的步骤。

技术总结
本发明属于智能家庭能量管理技术领域，具体涉及一种家庭能量优化管理方法及系统，包括：获取家庭能量管理系统的结构；基于所获取的家庭能量管理系统的结构，构建家庭能量优化管理模型；求解所构建的家庭能量优化管理模型，实现家庭能量管理系统的优化管理；其中，所述家庭能量优化管理模型以用户用电总费用最小和供电波动最小为双层目标函数，通过对时间可调负荷的调度控制，求解所构建的家庭能量优化管理模型，得到家庭能量管理系统的优化方案。案。案。


技术研发人员：李昌超
受保护的技术使用者：山东科技大学
技术研发日：2023.07.18
技术公布日：2023/9/14