[发明专利]一种家居微电网运行的优化方法有效

专利信息
申请号: 201510540027.4 申请日: 2015-08-28
公开(公告)号: CN105322550B 公开(公告)日: 2018-03-16
发明(设计)人: 喻磊;雷金勇;许爱东;郭晓斌;田兵;王建邦;樊玮;刘念;杨苹;许志荣;周少雄 申请(专利权)人: 南方电网科学研究院有限责任公司;华北电力大学;华南理工大学;广东智造能源科技研究有限公司
主分类号: H02J3/14 分类号: H02J3/14
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司44202 代理人: 何传锋
地址: 510080 广东省广州市越*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 家居 电网 运行 优化 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及电力系统微电网,更具体地说,涉及一种家居微电网运行的优化方法。

背景技术

微电网为电力系统提供了一种可再生能源发电和储能系统,是用户需求的一种分布式集合形式,也是分布式协调可再生能源与用户负荷的理想平台。在微电网的运行过程中,由于用户用电行为的随机性及可再生能源(光伏/风电)输出的波动性,未来的负荷数据、新能源发电数据、电价数据都难以准确地预测,使用户侧微电网中能量流与信息流的时变性急剧增大,大大提高了保证实时能量供需平衡的难度,需要快速有效的能量控制,使用户对优化决策的实时性要求愈来愈高。因此,需要一种在可再生能源发电、用户负荷与电网电价的任意波动下快速调控能量以提高用户效用函数的在线优化方法。

发明内容

本发明的目的在于:提供家居微电网运行的优化方法,只需要获取当下时刻微电网系统中的各种状态即可得出当下时刻对微电网的调控决策。

为了实现上述目的,本发明提供了一种家居微电网运行的优化方法,它包括如下步骤:(1)对家居电器进行分类;(2)确定系统目标函数、决策变量与相关的约束条件,形成原始全局优化问题;(3)针对可控负荷队列,确定李雅普诺夫函数与李雅普诺夫漂移;(4)依据李雅普诺夫优化方法将原始全局优化问题转化为每个时刻的子问题;(5)获取当下时刻的光伏出力,电价,可控负荷的相关数据;(6)将光伏出力按照一定原则在各类负荷中进行预分配;(7)对当下时刻的子问题进行求解,得到当下时刻的决策变量;(8)更新时间到下一时刻,返回步骤6,直到整个优化时间区间结束。

作为本发明的一种改进,在步骤(1)中,所述家居电器分为基线负荷与可控负荷,所述基线负荷为需要立即启动且不能中断的设备,所述可控负荷为不需要立即启动且启动后也可以被随意中断的设备。

作为本发明的一种改进,所述基线负荷包括照明、电脑、电视、娱乐设施和冰箱,所述可控负荷包括HVAC(Heating、Ventilation and Air Conditioning,供热、通风及空调)、热水器与电动汽车。

作为本发明的一种改进,步骤(2)中,所述系统目标函数为最小化用电成本,所述决策变量为可控负荷每个时刻的功率消耗,所述约束条件包括可控负荷的功率约束。

作为本发明的一种改进,步骤(3)中,所述可控负荷队列有三个队列分别为HVAC、热水器与电动汽车,李雅普诺夫函数为代表三个负荷队列的拥挤度,李雅普诺夫漂移定义为为李雅普诺夫函数值相邻时刻变化值的期望。

作为本发明的一种改进,步骤(5)中,所述可控负荷的相关参数包括可控负荷的额定功率、每个时刻的随机负荷需求以及用户设定HVAC运行的标准温度。

作为本发明的一种改进,步骤(6)中,所述光伏的输出功率首先满足基线负荷,若仍有剩余,将根据可控负荷的优先级与延迟约束依次进行分配,可控负荷的优先级依次为热水器、HVAC、电动汽车。

与现有技术相比,本发明家居微电网运行的优化方法在可再生能源发电,用户负荷与电网电价的任意波动下快速调控能量以提高用户效用,不依赖任何未来发电量,负荷,电价的数据,只需要获取当下时刻微电网系统中的各种状态即可得出当下时刻对微电网的调控决策。随着智能电网,通信技术的发展,本发明为微电网的经济运行提供了一种成本低、可行性高的方案。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式,对本发明的方案及其有益技术效果进行详细说明。

图1为本发明家居微电网运行的优化方法流程图。

图2为本发明的微电网系统组成图。

图3为热水器优化前后的运行时间对比图。

图4为电动汽车优化前后的运行时间对比图。

图5为HVAC优化前后的运行时间对比图。

图6为HVAC优化后室内温度与室外温度的对比图。

具体实施方式

为了使本发明的发明目的、技术方案及其有益技术效果更加清晰,以下结合附图和具体实施方式,对本发明进行进一步详细说明。应当理解的是,本说明书中描述的具体实施方式仅仅是为了解释本发明,并非为了限定本发明。

请参阅图1,本发明家居微电网运行的优化方法包括下列步骤:

步骤1:对家居电器进行分类;

步骤2:确定系统目标函数、决策变量与相关的约束条件,形成原始全局优化问题;

步骤3:针对可控负荷队列,确定李雅普诺夫函数与李雅普诺夫漂移;

步骤4:依据李雅普诺夫优化方法将原始全局优化问题转化为每个时刻的子问题;

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