CN105159072A - 基于随机规划的非确定调度模型的调度方法 - Google Patents
基于随机规划的非确定调度模型的调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105159072A CN105159072A CN201510503957.2A CN201510503957A CN105159072A CN 105159072 A CN105159072 A CN 105159072A CN 201510503957 A CN201510503957 A CN 201510503957A CN 105159072 A CN105159072 A CN 105159072A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- scheduling
- adaptive variable
- deterministic
- energy
- energy adaptive
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 26
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 6
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本发明提供的基于随机规划的非确定调度模型的调度方法,包括:通过调度家用电器构建随机规划的非确定调度模型;根据所述随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量;根据所述能量适应变量确定所述家用电器的电能消耗。本发明可以确定家用电器的最小电能消耗。
Description
技术领域
本发明涉及智能家电技术,特别是涉及一种基于随机规划的非确定调度模型的调度方法。
背景技术
在智能家庭中,所有的用电器都与中心控制器相连接。智能家庭中的家用电器一般具有多个功率可以选择。中心控制器根据各种资源的使用情况对各个家用电器每个时段内的功率进行选择。一般来说,智能家庭中可用的资源包括太阳能,电池存储的能源和来自电网中的电能。中心控制器对集中能源的存量和成本的因素进行综合考虑,来提供最划算的用电策略。
在现代智能电网中,时变电价是一种广泛应用的电能定价策略。根据用户的用电情况,电力公司为电网中的电能制定不同的单位电价,以鼓励用户在电价低的时候用电,最终使电能负载达到平衡。
智能家庭调度算法的目的在于为用户找到最佳用电策略,使用户可以消耗最少的电费。然而,智能家庭调度算法为非确定性的调度问题,不能准确定地确定一个家用电器在调度周期T内所消耗的实际能量。
发明内容
本发明提供的基于随机规划的非确定调度模型的调度方法,可以确定家用电器的最小电能消耗。
根据本发明的一方面,提供一种基于随机规划的非确定调度模型的调度方法,包括:
通过调度家用电器构建随机规划的非确定调度模型;
根据所述随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量;
根据所述能量适应变量确定所述家用电器的电能消耗。
本发明实施例提供的通过调度家用电器构建随机规划的非确定调度模型,根据随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量,并且根据能量适应变量确定家用电器的最小电能消耗。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于随机规划的非确定调度模型的调度方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例提供的基于随机规划的非确定调度模型的调度方法进行详细描述。
图1为本发明实施例提供的基于随机规划的非确定调度模型的调度方法流程图。
参照图1,在步骤S101,通过调度家用电器构建随机规划的非确定调度模型。
在步骤S102,根据所述随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量。
在步骤S103,根据能量适应变量确定所述家用电器的电能消耗。
进一步地,所述根据所述随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量包括,重复执行以下处理,直至所述能量适应变量对应的跳闸率在目标跳闸率的范围内为止:
所述能量适应变量通过线性规划的确定性连续调度模型或动态规划的离散调度模型获取所述能量适应变量对应的调度;
通过蒙地卡罗模拟获取所述调度对应的跳闸率;
如果所述跳闸率在所述目标跳闸率的范围内,则确定所述能量适应变量。
这里,线性规划的确定性连续调度模型具体为:根据约束条件在阈值时间内调度多个电器;从多个电器在电网获取的能量、在太阳能板系统所产生的能量、在电网获取的能量单价、在太阳能板系统所产生的能量单价、电池成本和太阳能电池板的成本中获取最小值。
动态规划的离散调度模型具体为:将时间轴划分为多个阶段区域;获取各阶段区域的调度方案,所述各阶段区域的调度方案包括多个子调度方案;从多个子调度方案中获取最小电量花费。
进一步地,所述方法还包括:
如果所述跳闸率不在所述目标跳闸率的范围内,则更新所述能量适应变量。
进一步地,所述根据所述能量适应变量确定所述家用电器的电能消耗包括:
根据公式(1)计算所述家用电器的电能消耗:
其中,为所述电能消耗,β为所述变量,rmax为所述电能消耗的最大值,rmin为所述电能消耗的最小值。
这里,当β=0时,当β=1时,其中,当β取值越大时,的值也随之增大。因此,在调度过程中,从初始值β0开始,不断增加,每次的增加幅度为ξ。即,在上次β0的基础上,下一次的取值为β0+ξ。
具体地,当β=β0时,首先获取β0对应的调度,通过蒙地卡罗模拟获取调度对应的跳闸率,如果跳闸率不在目标跳闸率的范围内,则使β=β0+ξ,并重复执行上述步骤,直到所取的β值对应的跳闸率在目标跳闸率的范围内。
本发明实施例提供的通过调度家用电器构建随机规划的非确定调度模型,根据随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量,并且根据能量适应变量确定家用电器的最小电能消耗。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于随机规划的非确定调度模型的调度方法,其特征在于,所述方法包括:
通过调度家用电器构建随机规划的非确定调度模型;
根据所述随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量;
根据所述能量适应变量确定所述家用电器的电能消耗。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述随机规划的非确定调度模型确定能量适应变量包括,重复执行以下处理,直至所述能量适应变量对应的跳闸率在目标跳闸率的范围内为止:
所述能量适应变量通过线性规划的确定性连续调度模型或动态规划的离散调度模型获取所述能量适应变量对应的调度;
通过蒙地卡罗模拟获取所述调度对应的跳闸率;
如果所述跳闸率在所述目标跳闸率的范围内,则确定所述能量适应变量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
如果所述跳闸率不在所述目标跳闸率的范围内,则更新所述能量适应变量。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述能量适应变量确定所述家用电器的电能消耗包括:
根据下式计算所述家用电器的电能消耗:
其中,为所述电能消耗,β为所述变量,rmax为所述电能消耗的最大值,rmin为所述电能消耗的最小值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510503957.2A CN105159072A (zh) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | 基于随机规划的非确定调度模型的调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510503957.2A CN105159072A (zh) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | 基于随机规划的非确定调度模型的调度方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105159072A true CN105159072A (zh) | 2015-12-16 |
Family
ID=54799960
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510503957.2A Pending CN105159072A (zh) | 2015-08-17 | 2015-08-17 | 基于随机规划的非确定调度模型的调度方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105159072A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110768294A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-07 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种分布式电源随机调度方法和装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102570445A (zh) * | 2010-10-28 | 2012-07-11 | 株式会社东芝 | 家用能源管理系统 |
CN102684305A (zh) * | 2012-05-17 | 2012-09-19 | 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 | 一种家庭侧智能用电策略实现方法和终端 |
US20130151177A1 (en) * | 2011-12-12 | 2013-06-13 | Mbh Consulting Ltd. | Systems, apparatus and methods for quantifying and identifying diversion of electrical energy |
CN103208030A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-07-17 | 浙江工业大学 | 一种能够减小用电代价均值及其波动的电耗调度方法 |
US20130226648A1 (en) * | 2010-10-15 | 2013-08-29 | Abb Ag | Method and device for optimising a production process |
CN104680339A (zh) * | 2015-03-26 | 2015-06-03 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于实时电价的家用电器调度方法 |
-
2015
- 2015-08-17 CN CN201510503957.2A patent/CN105159072A/zh active Pending
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130226648A1 (en) * | 2010-10-15 | 2013-08-29 | Abb Ag | Method and device for optimising a production process |
CN102570445A (zh) * | 2010-10-28 | 2012-07-11 | 株式会社东芝 | 家用能源管理系统 |
US20130151177A1 (en) * | 2011-12-12 | 2013-06-13 | Mbh Consulting Ltd. | Systems, apparatus and methods for quantifying and identifying diversion of electrical energy |
CN102684305A (zh) * | 2012-05-17 | 2012-09-19 | 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 | 一种家庭侧智能用电策略实现方法和终端 |
CN103208030A (zh) * | 2013-03-11 | 2013-07-17 | 浙江工业大学 | 一种能够减小用电代价均值及其波动的电耗调度方法 |
CN104680339A (zh) * | 2015-03-26 | 2015-06-03 | 中国地质大学(武汉) | 一种基于实时电价的家用电器调度方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
专祥涛等: "基于移峰填谷的排水泵优化调度研究", 《武汉大学学报(工学版)》 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110768294A (zh) * | 2019-11-12 | 2020-02-07 | 南方电网科学研究院有限责任公司 | 一种分布式电源随机调度方法和装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Mazidi et al. | Integrated scheduling of renewable generation and demand response programs in a microgrid | |
Hoogsteen et al. | Generation of flexible domestic load profiles to evaluate demand side management approaches | |
Rahmani-Andebili et al. | Cooperative distributed energy scheduling for smart homes applying stochastic model predictive control | |
Luo et al. | Hierarchical energy management system for home microgrids | |
Khalid et al. | Demand side management using hybrid bacterial foraging and genetic algorithm optimization techniques | |
CN104680339B (zh) | 一种基于实时电价的家用电器调度方法 | |
Yang et al. | Economical operation of microgrid with various devices via distributed optimization | |
Mbungu et al. | Smart energy coordination of autonomous residential home | |
Qela et al. | Peak load curtailment in a smart grid via fuzzy system approach | |
US20160124411A1 (en) | Distributed energy demand management | |
Jeddi et al. | Differential dynamic programming based home energy management scheduler | |
Remani et al. | Load scheduling with maximum demand using binary particle swarm optimization | |
Allerding et al. | Customizable energy management in smart buildings using evolutionary algorithms | |
Sherif et al. | An optimization framework for home demand side management incorporating electric vehicles | |
Kim et al. | Efficient and scalable demand response for the smart power grid | |
Alrumayh et al. | Model predictive control based home energy management system in smart grid | |
Mauser et al. | Encodings for evolutionary algorithms in smart buildings with energy management systems | |
Kelepouris et al. | Optimal scheduling of prosumer's battery storage and flexible loads for distribution network support | |
Margaret et al. | Demand response for residential loads using artificial bee colony algorithm to minimize energy cost | |
CN104778507B (zh) | 一种基于自适应粒子群算法的楼宇智能用电策略获取方法 | |
Paterakis et al. | Optimal operation of smart houses by a real-time rolling horizon algorithm | |
JP2017163630A (ja) | 制御装置、発電装置、制御方法およびプログラム | |
Huo et al. | Combined domestic demand response and energy hub optimisation with renewable generation uncertainty | |
CN105159072A (zh) | 基于随机规划的非确定调度模型的调度方法 | |
Verschae et al. | A distributed coordination framework for on-line scheduling and power demand balancing of households communities |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20151216 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |