[发明专利]智能家居的管理控制优化方法、管理控制系统和方法有效
申请号: | 202011124771.3 | 申请日: | 2020-10-20 |
公开(公告)号: | CN112163718B | 公开(公告)日: | 2022-11-25 |
发明(设计)人: | 魏一鸣;余碧莹;孙飞虎;唐葆君;廖华;梁巧梅;袁潇晨 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/12 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 温子云 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 智能家居 管理 控制 优化 方法 控制系统 | ||
1.一种智能家居的管理控制方案优化方法,其特征在于,用于同时优化和调整多个智能家居设备的用电任务;该方法包括:
根据智能家居设备的用电任务是否能中断、是否允许调整运行时间,将用电任务分为基本任务、连续任务和可中断任务;所述基本任务按照指定运行时间工作,参与遗传算法的计算,但是不接受优化;所述连续任务具有指定的运行截止时间、运行时长,可优化运行开始时间,开始运行后不可中断;所述可中断任务具有指定的运行时长,可优化分段数量以及每个分段的运行开始时间和运行截止时间;
将待优化时间区间分为时间片,所述运行开始时间、运行截止时间、运行时长均以时间片为计量单位;根据每种用电任务类型及其指定参数,确定每个用电任务允许占用的时间片集合;
将用电任务占用的时间片用任务向量表示,所有用电任务的任务向量组成任务管理控制方案;采用遗传算法对所述任务管理控制方案进行优化,获得优化的任务管理控制方案;其中,所述遗传算法进行初始个体种群构造和交叉变异操作时均在所述用电任务允许占用的时间片集合的限制下进行;从优化的任务管理控制方案中筛选出最优任务管理控制方案集合;
所述遗传算法以用电费用最小和用电功率曲线峰谷差最小为目标构建多目标的适应度函数进行优化;所述适应度函数为:
其中,N为待优化时间区间所均分的时间片数量,时间区域集合T={t|t∈[1,N]};M为用电任务总数,用电任务集合K={m|m∈[1,M]};PRt为第t个时间片的电价;lt,m为第t个时间片上第m个用电任务的额定功率;zt,m∈{0,1,δm}为第t个时间片上第m个用电任务的运行状态,zt,m=1表示第m个用电任务在第t个时间片处于额定功率运行状态,zt,m=δm表示第m个用电任务在第t个时间片处于低功率运行状态,δm为第m个用电任务低功率运行时的功率折算系数,zt,m=0表示第m个用电任务在第t个时间片不运行。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,任务向量为1×N的向量,N为待优化时间区间所均分的时间片数量;
对于所述基本任务,设定运行截止时间和运行时长,运行开始时间等于运行截止时间加运行时长;任务向量中被占用的时间片记为1,空闲时间片记为0;
对于所述连续任务,设定运行截止时间和运行时长;(1)对于运行时长达到后需要保持效果的智能家居设备,从运行开始时间开启智能家居设备后,智能家居设备按照额定功率工作,到达运行时长后,智能家居设备按照低功率模式工作,直到到达运行截止时间;则任务向量中按照额定功率工作的时间片记为1,按照低功率模式工作的时间片记为功率折算系数δ,空闲时间片记为0;(2)对于运行时长达到后即可停止的智能家居设备,需在运行截止时间和运行时长的限制下优化运行开始时间;任务向量中被占用的时间片记为1,空闲时间片记为0;
对于所述可中断任务,设定运行时长,需在运行时长的限制下优化分段数量以及每个分段的运行开始时间和运行截止时间;任务向量中被占用的时间片记为1,空闲时间片记为0。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述从优化的任务管理控制方案中筛选出最优任务管理控制方案集合为:
以用电费用和用电功率曲线峰谷差为横纵坐标,绘制优化的任务控制管理方案的散点图,采用帕累托法则,将左下边沿上的点确定为最优任务管理控制方案集合,供用户选择。
4.如权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,该方法进一步包括:当修改了用电任务的执行参数或者触发了设备运行状态变化时,需重新优化任务管理控制方案;重新优化时以待优化时间区间所剩余的时间为时间区域,考虑智能家居设备已经完成的用电任务,对剩余的用电任务进行重新优化。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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