基于粒子群算法的家庭能量管理系統(tǒng)成本優(yōu)化問題

董翔逸，邵曉根，管瑞林

摘要：該文主要研究家庭能源管理系統(tǒng)中對于電力調(diào)度優(yōu)化分配達(dá)到最小化成本的問題，通過建立家庭能源優(yōu)化調(diào)度模型，針對峰谷電價(jià)及用戶偏好設(shè)置結(jié)合粒子群算法進(jìn)行模擬仿真，該文提出的分段負(fù)載使用具有較高的參考性和可行性，具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：粒子群算法;能量優(yōu)化調(diào)度;用戶偏好設(shè)置

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）19-0122-03

1 背景

現(xiàn)今用戶的服務(wù)需求改變及能源利用形式的多樣化，使得曾經(jīng)的電力用戶逐漸從電網(wǎng)的被動(dòng)參與者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)參與者，這種轉(zhuǎn)變?nèi)Q于電網(wǎng)發(fā)展的客觀規(guī)律。隨著電網(wǎng)階梯電價(jià)和峰谷電價(jià)的推行，用戶將獲得更多改變用電行為的激勵(lì)，更加敏感用電成本的提高。此外，隨著用戶能源利用形式的變化，需求側(cè)的電源越來越多的接入電網(wǎng)，因此，建設(shè)與用戶雙向友好互動(dòng)的智能電網(wǎng)，為用戶實(shí)時(shí)提供及時(shí)準(zhǔn)確的用電信息，由用戶自主選擇用電模式，滿足多元化需求，將是未來智能用電的發(fā)展方向[1]。本文主要研究家庭能源管理系統(tǒng)中對于電力調(diào)度優(yōu)化分配達(dá)到最小化用電成本的問題。

2 家庭能源管理系統(tǒng)的問題描述

傳統(tǒng)的HEMS研究一直以優(yōu)化調(diào)度作為研究重點(diǎn)。為滿足居民主觀的舒適度體驗(yàn)，用戶偏好設(shè)置成為除去電價(jià)、光照、室內(nèi)溫度等客觀因素的主要問題。

構(gòu)建基本的配電方案框架，系統(tǒng)通過整體評估結(jié)合用戶偏好設(shè)置做出初步調(diào)度計(jì)劃，在實(shí)際運(yùn)行過程中根據(jù)客觀變化的因素進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，給出實(shí)時(shí)響應(yīng)的環(huán)境適應(yīng)方案[2]，如圖1所示。

3 家庭能源管理系統(tǒng)的模型建立

本文建立HEMS實(shí)時(shí)修正動(dòng)態(tài)規(guī)劃模型用以制定環(huán)境自適應(yīng)型電能調(diào)度方案，可將模型簡單描述為如下：

1）負(fù)載設(shè)備運(yùn)作需要滿足正常工作的功率。

2）通過對工作負(fù)載的時(shí)間調(diào)度進(jìn)行能量優(yōu)化。

3）儲(chǔ)能系統(tǒng)放電過程不超過額定功率。

4）最終能力優(yōu)化反應(yīng)形式為家庭電網(wǎng)購電的成本最小化。

3.1 模型假設(shè)

在對HEMS電能優(yōu)化調(diào)度問題建模過程中，為保證模型的準(zhǔn)確性、運(yùn)算的簡便性，本文做出如下假設(shè)：

1）電能無傳導(dǎo)損耗，僅由負(fù)載設(shè)備消耗。

2）控制器與各模塊間信息交互為實(shí)時(shí)響應(yīng)。

3）負(fù)載工作狀態(tài)以額定功率穩(wěn)定運(yùn)行。

3.2 模型描述

本文首先結(jié)合用戶的偏好設(shè)置與客觀因素，以下為HEMS的基本工作流程如圖2所示：

3.2.1 預(yù)測總體能量優(yōu)化調(diào)度模型

根據(jù)偏好設(shè)置將日前計(jì)劃調(diào)度[2]設(shè)為[H]個(gè)小時(shí)，并將每個(gè)小時(shí)細(xì)分為[l]個(gè)時(shí)間段，則日前可調(diào)度時(shí)間為[D=l?H]。總的約束包括總用電量約束、總用電量成本、時(shí)段用電量約束和時(shí)段用電成本，主要表現(xiàn)形式如下：

[Et=a=1npat+pbat-CtWt=Et?itEt>0Et?etEt<0minW=t=1DWtEt≤Emax/l]

其中，在[t]時(shí)段內(nèi)，[Et]為HEMS通過電網(wǎng)購買的電量;[pat]為負(fù)荷用電量;[pbt]為儲(chǔ)能系統(tǒng)的放電量;[Ct]為光伏、風(fēng)力預(yù)測電量;[it]為買入電價(jià);[et]為饋電賣出電價(jià);[W]為用電成本。

3.2.2 可再生能源發(fā)電預(yù)測

光伏、風(fēng)力出電受到季節(jié)、天氣等不確定因素影響，能源輸出存在隨機(jī)性和波動(dòng)性[3]，以下為模擬光伏、風(fēng)力輸出預(yù)測公式：

[Ct=Ct1+Rp?Ep]

其中，[Ct]為[t]時(shí)段光伏、風(fēng)力出電的歷史數(shù)據(jù);[Rp]為服從正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù);[Ep]為對出電的預(yù)測不確定閾值，取8%。

3.2.3 儲(chǔ)能系統(tǒng)模型及約束條件

本文研究的HEMS系統(tǒng)通過儲(chǔ)能系統(tǒng)對電網(wǎng)進(jìn)行購電及饋電操作，其放電規(guī)律約束如下：

[minpbt≤pbt≤020%EB≤Ebt-1+η?pbt≤90%EB]

其中，[pbt]為儲(chǔ)能系統(tǒng)的放電量，取負(fù);[Ebt-1]為[t-1]時(shí)刻的儲(chǔ)能;[EB]為儲(chǔ)能系統(tǒng)的最大儲(chǔ)電量;[η]為效率。

3.2.4 電能負(fù)載模型及約束

對于HMES中所包含的電能負(fù)載可大致分為：

1）剛性負(fù)載：該類負(fù)載彈性時(shí)間為零，使用狀態(tài)直接影響用戶正常生活，如電燈等。

2）柔性負(fù)載：該類負(fù)載根據(jù)工作狀態(tài)分為可中斷及不可中斷負(fù)荷，根據(jù)上述對于日前調(diào)度的劃分建立如下模型：

①不可中斷負(fù)荷：

[Tsa≤tsa≤t≤tea≤Teatea-tsa+1=dapa=PNa?SatTea-Tsa≥da]

其中，[tsa]，[tea]為負(fù)載[a]工作的起始時(shí)間;[Tsa]，[Tea]為負(fù)載[a]允許工作的起始時(shí)間;[da]為工作時(shí)長;[PNa]為負(fù)載[a]額定功率;[pa]為電量消耗。

②可中斷負(fù)載：

[Tsa≤t≤Teat=TsaTeaSat=dapat=PNa?SatTea-Tsa≥da]

其中，[Tsa]，[Tea]為負(fù)載允許工作的起始時(shí)間;[da]為工作時(shí)長。在此引入0-1變量[Sat]來表示設(shè)備的工作狀態(tài)如下：

[Sat0負(fù)載關(guān)閉1負(fù)載工作]

4 HEMS的粒子群算法設(shè)計(jì)

本文建立的HEMS能量優(yōu)化調(diào)度模型為非線性0-1整數(shù)規(guī)劃模型，因此采用二進(jìn)制粒子群算法求解優(yōu)化問題。

4.1 HEMS的粒子群算法步驟

4.1.1 輸入基本條件

日前優(yōu)化調(diào)度模型中預(yù)測電價(jià)、可再生能源饋電、負(fù)載工作時(shí)間、負(fù)載工作狀態(tài)表示。