[发明专利]基于粒子群优化和本德尔分解的家庭能量数据优化方法

权利要求书

1.一种基于粒子群优化和本德尔分解的家庭能量数据优化方法，PSO表示粒子群优化算法，其特征在于，包括：

1)建立家庭能量管理系统的优化数学模型，优化数学模型以整个家庭能量管理系统中一天总电费开支最少作为优化目标并建立优化目标函数，同时建立优化目标函数的约束条件，约束条件包括基本电器约束，基本电器约束包括电能供需平衡约束、热能供需平衡约束、燃料电池约束、蓄电池约束、空调设备约束和开关控制设备约束；

2)输入优化数学模型需要的参数，采用粒子群优化和本德尔分解结合的方法对所述优化数学模型进行求解，获取最优变量参数，根据最优变量参数对家庭能量管理系统中的燃料电池、蓄电池、空调设备、开发控制设备进行最优控制，并获得最少电费开支；

所述的家庭能量管理系统包括燃料电池、蓄电池、空调设备、开关控制设备，空调设备、开关控制设备均连接到主要由燃料电池、蓄电池、主网和太阳能光伏所组成的电网中，燃料电池还连接到热能设备，天然气分别连接燃料电池和热能设备；

所述优化目标函数的表达式为：

式中，f(p_eFC,p_tm,p_batt,p_defe)表示一天的电费开支,p_eFC代表燃料电池的电能输出功率，p_tm代表空调设备的用电量，p_batt代表蓄电池的充放电量，p_defe代表开关控制设备的用电量；T_grid(h)表示h时刻的电价，p_grid(h)表示h时刻与主网之间的电力交换量；T_gas(h)表示h时刻的天然气价格，p_gas(h)表示h时刻的天然气的直接热能供应量；P_eFC(h)表示h时刻燃料电池的电能输出功率，p_hFC表示h时刻燃料电池的热能输出功率，η_FC(h)表示h时刻燃料电池的效率，γ_FC(h)表示h时刻燃料电池电能和热能比；

所述基本电器约束如下：

A、所述电能供需平衡约束为：

p_grid(h)＝p_eFC(h)+p_ms(h)+p_tm(h)+p_defe(h)+p_batt(h)-p_pv(h)

式中，p_grid(h)代表h时刻与主网之间的交互电量，p_eFC(h)代表h时刻燃料电池的电能输出功率，p_ms(h)代表第h时刻家庭能量管理系统中的基本电能需求量，p_tm(h)代表第h时刻空调设备的用电量，p_defe(h)代表第h时刻开关控制设备的用电量，p_batt(h)代表h时刻蓄电池的充放电量，p_pv(h)代表h时刻太阳能光伏的发电量，分别代表与电网交互的最小电量与最大电量；

B、所述热能供需平衡约束为：

p_gas(h)+p_hFC(h)＝p_h(h)

式中，p_gas(h)表示h时刻的天然气的直接热能供应量，p_hFC(h)表示h时刻燃料电池的热能供应量，p_h(h)表示h时刻家庭能量管理系统的热能需求量；

上述天然气的直接热能供应量p_gas(h)还满足以下天然气直供热能约束为：

式中，代表天然气最大直接供应量；

C、所述燃料电池约束为：

p_eFC(h)-p_eFC(h-1)p_eFC,U

p_eFC(h-1)-p_eFC(h)p_eFC,D

式中，p_eFC(h)和p_eFC(h-1)分别表示h和h-1时刻燃料电池的电能供应量，p_eFC,U表示燃料电池电能上限值，p_eFC,D表示燃料电池电能下限值，和分别表示燃料电池的最小供电电能及最大供电电能；

D、所述蓄电池约束为：

SOC^min≤SOC(h)≤SOC^max

式中：代表第h时刻蓄电池的充电量，代表第h时刻蓄电池的放电量，代表蓄电池的最大放电量，代表蓄电池的最大充电量，η_ch代表蓄电池充电的效率，η_dch代表蓄电池放电的效率，p_batt(h)表示电池容量，E_batt代表蓄电池总容量，SOC(h)代表h时刻蓄电池的电量状态，SOC^min代表电池的最少电量比例，SOC^max代表电池的最大电量比例；

E、所述空调设备约束为：

式中，T_in(h+1),T_in(h)分别表示h、h+1时刻室内空气的温度(℃)，Δ代表时间间隔，RC表示热阻参数，RC＝9.45；p_tm(h)代表第h时刻的热能功率，T_out(h)代表室外温度，代表室内的最低和最高温度，代表最大热能功率；

F、所述开关控制设备约束如下：

式中：δ_a,h表示开关控制设备a在h时刻的工作状态，δ_a,τ表示负荷a在τ时刻的工作状态，α_a,β_a表示开关控制设备a的工作区域，表示开关控制设备a在当前h₀时刻的工作状态，H_a表示开关控制设备a需要完成的工作长度，表示h时刻之前的工作状态；h₀表示当前时刻，h表示h₀之前的时刻，τ表示h₀之后的时刻；

所述步骤2)具体为：

2.1)先将优化数学模型进行分解，分解成主函数(MP)和子函数(SP)，具体如下：

子函数(SP)：

子函数(SP)的约束：

p_eFC(h)-p_eFC(h-1)p_eFC,U+w₃

p_eFC(h-1)-p_eFC(h)p_eFC,D+w₄

SOC^min-w₅≤SOC(h)≤SOC^max+w₆

其中，U代表子函数的目标值，代表开关控制设备的用电量p_defe的已设定值，w₁,w₂,w₃,w₄,w₅,w₆,w₇,w₈代表第一、第二、…、第八松弛因子，p_grid代表与主网之间的交互电量，p_ms代表家庭能量管理系统中的基本电能需求量，p_pv代表太阳能光伏的发电量，SOC代表蓄电池的电量状态，T_in代表室内空气的温度；

主函数(MP)：

主函数(MP)的约束：

式中，z代表主函数的目标值，分别代表燃料电池的电能输出功率p_eFC、空调设备的用电量p_tm、蓄电池的充放电量p_batt的已设定值，μ¹，μ²分别代表各粒子的第一、第二拉格朗日乘子，δ_a,t表示开关控制设备a在t时刻的工作状态，表示开关控制设备a在当前t₀时刻的工作状态；

2.2)采用以下过程进行求解：

2.2.1)随机产生N_pop个二进制粒子，二进制粒子包含三个开关控制设备p_{1_defe},p_{2_defe},p_{3_defe}在24小时内以一个小时为单位进行变化的开关状态，作为开关控制设备的用电量p_defe值，每个二进制粒子共有72个值，表示为表示第i个粒子中第一个开关控制设备一天24小时里每个小时的开关工作状态，表示第i个粒子中第二个开关控制设备一天24小时里每个小时的开关工作状态，表示第i个粒子中第三个开关控制设备一天24小时里每个小时的开关工作状态，i∈{1...N_pop}；

2.2.2)根据2.2.1)中N_pop个粒子的p_defe值，把p_defe赋予到子函数(SP)中的已设定值计算N_pop个粒子的子函数(SP)的解，把解赋予到主函数(MP)中的已设定值表示为：

同时获取每个粒子对应的第一、第二拉格朗日乘子μ¹，μ²；

2.2.3)根据2.2.2)赋予的已设定值把已设定值带入主函数(MP)，计算N_pop个粒子的主函数(MP)的目标值Z_i，i∈N_pop和解，把各粒子的解赋予子函数(SP)中的已设定值表示为：

并根据目标值Z_i的大小更新粒子群。

2.根据权利要求1所述的一种基于粒子群优化和本德尔分解的家庭能量数据优化方法，其特征在于：所述优化目标函数中，h时刻燃料电池的效率η_FC(h)和h时刻燃料电池电能和热能比γ_FC(h)分别采用以下公式计算：

式中，PLR(h)表示h时刻燃料电池的功率负荷率，即表示输出电功率和最大功率的比。