電能替代下的家居智能用電控制策略研究

胡爽

摘??要：在智能電網下，用戶側大量的用電負荷將可以通過基于互聯網的信息監測與通信系統參與電網調度，使智能化的用電負荷根據電網運行狀態安排用電方案，減小區域內的負荷峰谷差，提高電力資產利用效率，同時用電用戶還可以通過參與需求側管理項目獲得相應的激勵，從而降低用戶的用電成本。隨著“互動化”研究的不斷深入，智能家電負荷必將作為一種需求側資源參與到電網的運行管理中去，并成為一種重要的電網運行調節手段。?

關鍵詞：電能替代;家居;智能用電;控制策略?

隨著電能替代的推進以及智能用電相關技術的發展，對于居民側電器的優化控制成為了可能。通過對居民側用戶的用電行為進行分析，進而提出相應的用電優化策略，可以達到削峰填谷，消納新能源的目的。本文首先基于傳統分時電價機制以及電力市場化兩種電力供給模式下對居民智能用電的架構、交互方式以及實施機理進行了分析。進而對家庭用戶的用電行為特征進行分析，并提取出影響家庭用戶用電行為的主要影響因素。在此分析的基礎上，提出了基于支持向量回歸機的用戶用電行為的預測方法，并通過仿真實驗證明了此方法能夠較為準確的對不同用戶的電器開始使用時間進行預測。基于對用戶行為的分析與預測，本文在傳統分時電價的機制下對家居智能用電的優化控制策略進行研究。總結分析現有的智能用電優化策略相關的研究成果，提出了家電使用關聯度的概念并建立了家電使用關聯度矩陣。進而以用戶的電費成本最小為優化目標建立了成本最小化算法，通過仿真驗證了算法能夠在保證用戶正常用電的同時，有效降低用戶的電費成本，同時改善用戶的負荷曲線。最后，本文提出了電力市場環境下的新型電力供給模式。用戶將電器的控制權授權給負荷聚合上并從負荷聚合商處領取補貼，而負荷聚合商則可以對大量獲得授權的同種負荷進行統一調控。本文提出了基于遺傳算法的負荷群調控策略，并以電動汽車為例，對算法進行了仿真驗證。仿真結果表明，算法能夠在保證用戶用電不受到影響的前提下，達到削峰填谷，消納新能源的目的。

1傳統電價機制下家用電器實時優化策略?

現階段，我國許多地區都實行了峰谷分時電價。峰谷電價的實行，能夠在一定程度上對用戶的用電習慣進行調節，從而改善負荷曲線，減小日負荷曲線的峰谷差，從而改善電力系統的運行情況。而對于用戶來說，在峰谷電價的電力交易的政策之下，通過對自己用電行為的優化，能夠在不影響或者少影響自己用電舒適度的前提下，降低自己的用電成本。對于同一個用戶來說，其用電行為有一定的規律性，因此是可預測的。但不同用戶的用電行為也受許多外部因素的影響，與此同時，一些突發事件也會造成用戶的計劃外用電情況的發生。由于計劃外用電的情況幾乎不可能做到準確的預測，需要優化策略能夠做到實時性，即當用戶有計劃外的用電行為時，優化策略能夠及時做出反應，根據用戶的行為對優化策略及時的更新，從而使得優化策略能夠適應不同的情況。因此，針對不同的用戶，可以通過其用電歷史數據，提取影響其用電行為的主要特征，并據此預測出不用用戶的用電行為。進而在用戶用電行為預測的基礎上，根據不同用戶的實際情況，設計出一套能夠滿足不同用戶實際需求的通用的實時用電優化策略，以降低用戶的用電成本，同時改善電網的負荷曲線，達到雙贏的目的。?

2基于Copula理論的家電用電場景模擬方法?

全電智能家居設備的推廣改變著居民用戶的用電方式和傳統住宅小區的高峰負荷需求，并將隨著電能替代的推廣愈演愈烈。一些模型和算法被提出來解決相應的用電優化問題。然而受到居民用戶的隱私安全問題和數據采集通道的限制，目前我國家庭用電數據無法被研究人員大量公開獲得，從而導致居民用電特性分析無法得到數據支撐，用電優化工作隨之受到影響。本文提出了一種基于Copula理論的家庭用電場景模擬方法，使用了家電設備的開啟時間和使用時間作為表征家電的使用場景的兩個重要參數，通過少量的樣本數據構造出相應的Copula函數，從而估計出家電設備開啟時間和使用時間這兩個隨機變量的聯合概率分布。隨后將蒙特卡洛隨機抽樣與Copula函數相結合，獲得體量更大的家電使用場景作為分析樣本。最后，通過不同類型負荷的特性及參數，得到聚合家庭用電設備的負荷曲線，并與傳統方法對比進行了誤差分析，結果顯示基于Copula理論的家庭用電場景模擬方法能夠獲得更好的反應了實際用電場景的近似負荷曲線，可以為更深入的理論研究和分析提供數據支撐。?

3基于效用理論的單體用戶家電優化控制策略?

通過信息流和能量流在電網與用戶之間的雙向互動，用戶能夠根據電力價格的變化主動安排電能消耗以及用電設備的運行來減少電費支出，甚至可以通過設置符合自身的用電偏好來提高他們的滿意度水平。智能電網中的用電優化問題近年來被大量研究，提出了不同的負荷調度方法使居民用戶以特定的目標來管理他們的能量消耗。在很多負荷優化模型中，最大化用電支出和最小化用電成本經常被作為用戶用電行為的度量標準。但考慮了不同設備運行特性及其滿意度模型的最優的電力負荷策略目前還沒有被很好的研究。根據不同的運行特性對用戶滿意偏好的影響，將設備分為3類，記憶性、無記憶性和部分記憶性，并提供了數學模型和相應的效用函數對這三類設備進行建模。隨后提出了一種基于效用理論的家庭負荷優化算法，考慮了分時電價。該優化模型由非線性規劃問題來表示，最后提供了遺傳算法和非線性規劃相結合的求解算法來獲得最優解。綜上所述，以居民用戶為研究主體，以典型家庭用電設備為研究對象，以居民用戶凈效用最大化為研究目標，為居民用戶參與需求響應項目時的用電優化策略制定提供新的可行思路。?

4基于啟動時間延遲的群體用戶家電優化控制策略?

信息和通信技術正在能源領域扮演著至關重要的角色，未來將深入電網和用電環節，為必需的基礎設施提供能源管理和負荷控制等服務。智能用電是智能電網的基本環節，用戶側所造成的能源浪費也成為人們關注的重點。如果能通過精細的算法對智能化用電設備進行控制，將實現可觀的能量節約，并保證用戶用電更加安全可靠。在一種應用于智能化家庭用電設備的控制架構的基礎上，對所測量的三種呈現出周期性負荷特性的典型溫控負荷建立了周期性負荷模型，并在其算法的基礎上啟動時延的調整算法進行了改進，提出了一種基于啟動時間延遲的智能家電優化控制算法，能夠以對用戶透明的方式，在智能用電設備的工作周期中施以小的相位延遲。主要的目標是減少小區或樓宇中周期性負載的重疊和最小化周期性脈沖波的最大疊加值，以實現對小區或樓宇中短時出現的負荷高峰進行轉移。最后通過仿真實驗，驗證了該算法在多種場景下不僅可以降低短時負荷高峰，也實現了整體負荷曲線的均衡化。

5結束語

近年來，隨著電能替代的全面普及以及智能用電技術的快速發展，用戶側家用電器的智能優化控制成為了可能。我國目前電力負荷峰谷差較大，急需通過用戶側的優化控制來削峰填谷從而改善負荷曲線。同時，我國新能源發電的裝機容量迅速增加，但隨之而來的是大量的棄風棄光，造成了大量的能源資源的浪費，因此，對于新能源發電的有效消納，也是目前智能優化控制策略需要考慮并加以解決的問題。?

參考文獻：?

[1]周晉宇.電能替代下全電智能家居的家電優化控制策略研究[D].華北電力大學（北京）.2017.

[2]劉迪.電能替代下的家居智能用電控制策略研究[D].華北電力大學（北京）.2017.?

[3]介志毅，傅軍，韓碩辰，張艷麗，張凌宇.基于智能用電的智能家居探討[J].電測與儀表.2015（08）.