[发明专利]一种负荷主动管理决策优化的方法

权利要求书

1.一种负荷主动管理决策优化的方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤1、根据日负荷历史数据建立模型进行负荷预测；

步骤2、通过负荷预测，分别得到N户家庭各自在未来二十四小时内m个时刻的功率集合，通过柔性功率计算得到每个时刻的柔性功率可调节范围；

步骤3、在保持每户家庭未来二十四小时内总功率不变的前提下，在可调节范围内调节N户家庭各自在未来二十四小时内m个时刻的功率，使N户家庭在未来二十四小时内m个时刻的总功率的峰值和谷值的差最小；

或在保持每户家庭未来二十四小时内总功率不变的前提下，结合未来二十四小时内m个时刻的预测电价，在可调节范围内调节N户家庭各自在未来二十四小时内m个时刻的功率，使每户家庭在未来二十四小时内的用电费用最少；

步骤3以 P_i*表示第i户家庭在未来二十四小时调节后的m个时刻功率集合，以P_total*表示N户家庭在未来二十四小时调节后的m个时刻总功率集合，P_total*=ΣP_i *；以（P_total*）_max和（P_total*）_min分别表示N户家庭在未来二十四小时调节后的m个时刻总功率集合中的最大功率值和最小功率值，求解总功率峰谷差最小化目标函数：min（（P_total*）_max-（P_total*）_min）；

以粒子群算法求解总功率峰谷差最小化目标函数，包括：

a. 以K表示总的粒子个数，以X_i表示第i个粒子的位置，分别以X_ij表示第i个粒子位置中的第j户家庭未来二十四小时的功率集合，得到：

X_i=[X_i1，X_i2，……，X_ij，……，X_iN]，

i=1，2，3，……K，

j=1，2，3，……N；

以P_ij（t）表示第i个粒子位置中第j户家庭未来二十四小时的第t时刻的功率，得到：

X_ij=[ P_ij（1），P_ij（2），……P_ij（t），……P_ij（m）]，

t=1，2，3，……m；

b. 将通过负荷预测得到的X_ij在柔性功率可调节范围内随机调整，得到调整后的功率集合X_ij*，将X_ij和X_ij*分别求和得到各自的总功率X_i（total）=ΣX_ij和X_i（total）*=ΣX_ij*，若X_i（total）*小于X_i（total）的总功率，则随机抽取X_ij*中某一时刻的功率向上调整，若调整到柔性功率可调节范围的最大值还无法平衡X_i（total）和X_i（total）*，则再随机抽取除了该时刻以外的其它时刻进行调整，直到满足X_i（total）和X_i（total）*相同的约束条件；若X_i（total）*大于X_i（total），则随机抽取X_ij*中某一时刻的功率向下调整，若调整到柔性功率可调节范围的最小值还无法平衡X_i（total）和X_i（total）*，则再随机抽取除了该时刻以外的其它时刻进行调整，直到满足X_i（total）和X_i（total）*相同的约束条件；

c. 以V_i表示第i个粒子对应的速度，以V_ij表示第i个粒子在第j维度上的分速度，得到：

V_i=[V_i1，V_i2，……，V_ij，……，V_iN]，

i=1，2，3，……K，

j=1，2，3，……N；

以V_ij（t）表示第i个粒子在第j维度上分速度的第t时刻速度，得到：

V_ij=[V_i1（t），V_i2（t），……，V_ij（t），……，V_iN（t）]，

t=1，2，3，……m；

初始化粒子速度，把N个维度上的分速度、分速度对应的m个时刻的速度都初始化为0；

d. 将第i个粒子的位置X_i代入目标函数，得到第i个粒子的适应值Fit(i)，表示为：

Fit(i)=（X_i（total）*）_max-（X_i（total）*）_min；

适应值Fit(i)越小，表示第i个粒子的位置越优，从而计算出粒子自身搜索到的历史最优位置X_pi和整个粒子群搜索到的最优位置X_pg；

e. 第k+1次迭代后粒子速度和位置的更新公式表示为：

V_i^k+1=ω·V_i^k+ c₁ε·（X_pi^k -X_i^k）+ c₂η·（X_pg^k -X_i^k），

X_i^k+1= X_i^k+r·V_i^k+1；

式中ω是惯性权重，c_1、 c₂分别是粒子追踪自身搜索到的历史最优值和追踪全部粒子搜索到的最优值的系数；ε和η是取值在0到1之间的随机数，r是位置更新系数；

f. 以标准粒子群算法进行峰值和谷值的差最小的负荷优化计算，得到负荷优化的未来二十四小时m个时刻的功率；

步骤3以price表示未来二十四小时m个时刻电价的集合，以p_（t）表示未来二十四小时第t时刻的电价，得到：

price=[ P_（1），P_（2），……P_（t），……P_（m）]，

t=1，2，3，……m；

求解电费最小化目标函数：min（P_i（t）*·price）；

求解电费最小化目标函数包括：

a. 将第i户家庭未来二十四小时内第t时刻的功率P_i（t）按照第t时刻电价升序排列，构成新的集合P_in=[P_in1，P_in2，……P_inz，……P_inm]，z=1，2，……m；

b． 把每时刻的功率P_inz都调整到柔性功率可调节范围的最小值，调节后的功率集合P_in*=[ P_in1（min），P_in2（min），……P_inz（min），……P_inm（min）]，再从P_in1开始将功率调节到柔性功率可调节范围的最大值P_in1（max），直到P_inz调整后的功率P_inz*小于P_inz（max）时，满足条件：

P_in1+P_in2+……+P_inm= P_in1（max）+P_in2（max）+……P_inz*+……+P_inm（min）；

c． 将P_in1（max）、P_in2（max）、……P_inz*、……、P_inm（min）按照时间顺序重新排列，得到电费优化的未来二十四小时m个时刻的功率。