CN106096747B - 一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法 - Google Patents

一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法，首先将能量调度周期均分为多个时间段，用于模拟实时电价，并在此基础上构建太阳能辅助家庭用能系统模型；其次考虑用户舒适度偏好，在保证用户舒适度得到满足的前提下确定系统能量管理优化目标及约束条件；然后构建计及不确定性的实时电价模型、太阳能辐射模型和室外温度模型，采用蒙特卡洛仿真方法建立体现上述不确定性的大规模随机场景；最后采用场景削减技术排除低概率场景和聚类概率相当的场景，并针对每个场景采用两级随机规划方法对该场景中每一时间段的用电优化问题进行滚动求解。本发明方法适用于实时电价环境下家庭用能系统的能量管理。

Description

一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭 能量管理方法
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，涉及一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法。
背景技术
家用设备的能量管理已经在过去几年成为重要的研究热点，其研究工作主要以数学建模和方法求解为主。
大多数工作研究了固定电价模型下的负荷控制问题，固定电价即供电单位制定了不同时段的电量使用门槛值，并将该值传达给终端用户以帮助用户实现负荷调度，终端用户侧根据事先定义的不同设备的优先级来下达调度决策，因此期间并没有考虑实时电价的不确定性、室外温度对用能系统中供暖部分的影响以及不同类型的负荷需求。
发明内容
本发明要解决的技术问题是现有的家用设备的能量管理方法无法降低电费成本。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：将一天24小时作为一个能量调度周期，并将其均分为96个时间段，为每个时间段分配一个电价值，用于模拟实时电价，并在此基础上构建太阳能辅助家庭用能系统模型，该模型中电量成本信息为各时间段电价值与各时段用电量及各时间段的时间长度的乘积；
步骤2：考虑用户体感温度舒适度偏好，在保证家庭室内温度满足用户体感舒适度的前提下确定系统能量管理优化目标及约束条件，所述优化目标即将用电成本降到最低；
步骤3：构建计及不确定性的实时电价模型、太阳能辐射模型和室外温度模型，采用蒙特卡洛仿真方法建立体现上述不确定性的大规模随机场景；
步骤4：采用场景削减技术排除低概率场景和聚类概率相当的场景，并针对每个场景采用两级随机规划方法对该场景中每一时间段的用电优化问题进行滚动求解。
进一步的，所述步骤1中，太阳能辅助家庭用能系统模型包括太阳能光伏光热一体机、蓄电池、蓄热水箱、辅助加热器以及四类可控负荷；
可控负荷包括HVAC系统、可中断可延迟负荷、不可中断可延迟负荷、不可中断不可延迟负荷；定义A为所有可控设备的集合，A1代表HVAC，A2表示可间断可延迟负荷，A3表示不可间断可延迟负荷，A4表示不可间断不可延迟负荷，则A＝A1∪A2∪A3∪A4。
所述太阳能光伏光热一体机包括发电组件和集热组件，发电组件利用光电转换将太阳能转变为电能，并存储到蓄电池中；集热组件收集太阳能并将其转化为蓄热水箱的热能；
设场景s下时段t的太阳能光伏光热一体机的集热功率
Figure GDA0003533878810000021
为：
Figure GDA0003533878810000022
Figure GDA0003533878810000023
Figure GDA0003533878810000024
其中
Figure GDA0003533878810000025
表示场景s中太阳能光伏光热一体机集热部分的转换效率，Asl为太阳能光伏光热一体机集热部分的面积；
Figure GDA0003533878810000026
和
Figure GDA0003533878810000027
分别为场景s下时段t的太阳辐射值、集热器温度和室外温度值；
Figure GDA0003533878810000031
为太阳能光伏光热一体机集热部分的初始效率，G为太阳常数；
场景s下时段t的太阳能光伏光热一体机的发电功率
Figure GDA0003533878810000032
为：
Figure GDA0003533878810000033
其中
Figure GDA0003533878810000034
表示场景s中太阳能光伏光热一体机发电部分的转换效率；Asle为太阳能光伏光热一体机发电部分的光伏板面积；
所述蓄热水箱从太阳能光伏光热一体机和辅助加热器吸收能量，并将能量供给HVAC系统，以满足用户的热水需求；场景s中时刻t时的水箱温度
Figure GDA0003533878810000035
在区间τ上的离散形式表示为：
Figure GDA0003533878810000036
其中Uwt为由于水箱热辐射产生的热损失因子；Awt为水箱热损失相关的周围面积；Cwt为水箱的储热容量；
Figure GDA0003533878810000037
分别为场景s中时刻t时的水箱温度和室内温度；
Figure GDA0003533878810000038
分别为场景s中时刻t时的加热器功率、太阳能光伏光热一体机集热功率、热水的能量需求和HVAC系统从储热水箱中获得的热量；
场景s中时刻t时水箱的水温约束为：
Figure GDA0003533878810000039
其中
Figure GDA00035338788100000310
和
Figure GDA00035338788100000311
分别为水箱水温规定的上下限；
所述辅助加热器为后备热源；该辅助加热器场景s中时刻t时的功率消耗约束条件为：
Figure GDA00035338788100000312
Figure GDA0003533878810000041
为场景s中时刻t时加热器的开关状态变量；
Figure GDA0003533878810000042
和
Figure GDA0003533878810000043
分别为加热器的最小、最大输出功率；
所述HVAC系统即暖通空调，其运行要求为当室内有人员活动时，在运行时间段[αHAVC,βHAVC]维持室内温度在预定范围内[Tr min,Tr max]，即满足：
Figure GDA0003533878810000044
其中
Figure GDA0003533878810000045
为场景s中时刻t时的室内温度；其场景s的离散形式为：
Figure GDA0003533878810000046
其中Ra为房间的等效热阻；Cr为房间的热容量；ηw为太阳辐射透过窗户的效率；Aw房间有效窗户面积；σ取1时表示制冷模式，取-1时表示制热模式；
Figure GDA0003533878810000047
分别为场景s中时刻t时的室内温度、室外温度及HVAC对室内的热传递量；
上式表明每个时间段的室内温度
Figure GDA0003533878810000048
之间都存在内在联系，并且
Figure GDA0003533878810000049
值依赖于HVAC的热传递量、室外温度
Figure GDA00035338788100000410
太阳辐射量
Figure GDA00035338788100000411
当传热为pu,t时，HVAC需要消耗功率pHAVC；所传热pu,t与消耗的电能之间的比例用HAVC的COP值表示，即COP＝pu,t/pHAVC；
定义COPa和COPc分别为系统独立运行时和配备了储热设备联合运行时的COP；当HVAC系统工作在独立运行模式时，pu＝COPapHVAC；当HVAC系统工作在联合运行模式时，其所需的一部分能量来源于储热水箱，可表示为：
pu＝COPa(pHVAC+psh)＝COPcpHVAC
其中，psh为HVAC系统从储热水箱中获得的热量；
因此，HVAC系统的约束条件为：
Figure GDA0003533878810000051
Figure GDA0003533878810000052
Figure GDA0003533878810000053
Figure GDA0003533878810000054
其中
Figure GDA0003533878810000055
和
Figure GDA0003533878810000056
分别为场景s中时刻t时独立运行和联合运行时HVAC消耗的功率、独立运行和联合运行时HVAC的启停控制变量；
Figure GDA0003533878810000057
分别代表HVAC的上下限功率值；
Figure GDA0003533878810000058
为场景s中时刻t时的HVAC对室内的热传递量；
场景s中时刻t时的HVAC系统的电量消耗可表示为：
Figure GDA0003533878810000059
储热水箱提供的能量为：
Figure GDA00035338788100000510
在一个单位时间间隔中太阳能辅助HVAC-热水系统的电量总消耗来自于水箱的辅助加热器的电量消耗与HVAC的电量消耗，即
Figure GDA00035338788100000511
进一步的，所述步骤2中的优化目标函数如下：
Figure GDA00035338788100000512
其中ρs表示场景s的概率，用于计算整个调度周期的预期成本，
Figure GDA00035338788100000516
表示负荷i在时间段t0的电量消耗，
Figure GDA00035338788100000513
表示t0时的电价，
Figure GDA00035338788100000514
表示场景s下时间段t时的电量消耗，
Figure GDA00035338788100000515
表示场景s中时间段t时的电价，τ为单个时间段时长，NS为场景总数，N为总时间段个数，即96个；
所述约束条件包括太阳能光伏光热一体机发电功率和集热功率约束、太阳能光伏光热一体机发电效率和集热效率约束、蓄热水箱水温约束、HVAC制冷/制热温度约束、室温约束、HVAC上下限功率约束、HVAC工作模式约束、HVAC电量消耗约束、公共耦合点功率约束、能量调度周期总电能消耗约束、设备关停次数约束、可中断可延迟负荷约束、不可中断可延迟负荷约束、不可中断不可延迟负荷约束；
所述公共耦合点功率约束：
Figure GDA0003533878810000061
其中
Figure GDA0003533878810000062
是场景s中时刻t的不可控负荷的总功率消耗；
Figure GDA0003533878810000063
为电网交换功率极限值；
所述能量调度周期总电能消耗约束：
Figure GDA0003533878810000064
δ＝1,2,...24
其中
Figure GDA0003533878810000065
为每小时δ的能量消耗的限制；K表示每小时中时间间隔的数量；
所述设备关停次数约束：
Figure GDA0003533878810000066
Figure GDA0003533878810000067
其中
Figure GDA0003533878810000068
为负荷设备i在场景s中时刻t时工作状态；
Figure GDA0003533878810000069
为负荷设备i在场景s中时刻t时为开启状态；
Figure GDA00035338788100000610
为负荷设备在场景s中时刻t为关停状态；Li表示负荷设备i改变状态的最大次数；αi、βi分别为负荷i的运行起始和终止时间；
所述可中断可延迟负荷约束：
Figure GDA00035338788100000611
Figure GDA00035338788100000612
其中
Figure GDA0003533878810000071
表示βi时刻负荷i存储的能量；Eid表示负荷i的充电需求；
Figure GDA0003533878810000072
表示充电效率；Emin/max表示负荷i所需能量的下/上限值，
Figure GDA0003533878810000073
表示场景s中时间t时负荷i的存储能量；
所述不可中断可延迟负荷约束：
Figure GDA0003533878810000074
t∈[αi,βi]
其中Hi表示负荷i运行的时间段数量，
Figure GDA0003533878810000075
为场景s中时刻t时负荷i的开关状态变量；
所述不可中断不可延迟负荷约束：
Figure GDA0003533878810000076
4.进一步的，所述步骤3中，所述实时电价模型如下：
时刻t时的电价可表示为：
Figure GDA0003533878810000077
其中
Figure GDA0003533878810000078
表示前一天的电价值或估计值，可由聚合器提供或由嵌入到家庭能量管理系统的电价估计算法得到；
Figure GDA0003533878810000079
表示由已知的概率密度函数(pdf)得到的电价预测误差；分析历史实时电价数据，电价的预测误差服从柯西分布，其概率密度函数为：
Figure GDA00035338788100000710
其中参数aλ为分布峰值位置的位置参数，参数bλ为最大值一半处的一半宽度的尺度参数；aλ和bλ可利用最大似然估计方法由历史数据进行曲线拟合。
所述太阳能辐射模型中的太阳辐射值服从贝塔分布，分析历史太阳辐射数据得到：
Figure GDA00035338788100000711
其中aI和bI分别为贝塔分布的相关参数，可利用最大似然估计方法由历史数据进行曲线拟合计算得到；I0为初始时刻太阳辐射值；It表示t时刻的太阳辐射值；
所述室外温度模型如下：
场景s中时刻t时的室外温度表示为：
Figure GDA0003533878810000081
其中
Figure GDA0003533878810000082
表示室外温度的预测值，
Figure GDA0003533878810000083
表示室外温度的不确定部分，服从高斯分布：
Figure GDA0003533878810000084
其中σN、μ分别为高斯分布的位置参数和幅度参数；
然后采取蒙特卡洛抽样方法产生能够体现上述不确定性因素的不同场景；所述不确定性因素包括电价预测误差，太阳辐射值，室外温度和不可控负荷的功率消耗；场景数量在一千以上。
进一步的，所述步骤4中，对下述每一时刻t0的滚动优化问题进行重复计算的公式如下：
Figure GDA0003533878810000085
其中ρs表示场景s的概率，用于计算整个调度周期的预期成本，
Figure GDA0003533878810000086
表示负荷i在时间段t0的电量消耗，
Figure GDA0003533878810000087
表示t0时的电价，
Figure GDA0003533878810000088
表示场景s下时间段t时的电量消耗，
Figure GDA0003533878810000089
表示场景s中时间段t时的电价，τ为单个时间段时长，NS为场景总数，N为总时间段个数，即96个。
本发明的优点是：(1)和现有的家庭用能系统能量管理方法相比，本发明提出的方法中突出考虑了用户对体感温度舒适度的要求，并以此为前提优化能量调度，规划家庭负荷的使用。(2)和现有的家庭用能系统的能量管理方法相比，本发明提出的方法适用于实时电价环境，并且计及多种不确定因素，包括电价不确定性、太阳辐射量不确定性及室外温度不确定性，因而提出的能量调度管理方法在实时电价环境下更具实用性和准确性。(3)和现有的家庭用能系统的能量管理方法相比，本发明提出的方法中考虑的负荷类型更为全面，针对可实现优化调度的可控负荷类型，又按是否可延迟性，是否可中断性特性进行更细致的负荷划分，并以此为依据进行不同类型负荷的优化控制。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
图2为本发明提供的太阳能辅助家庭能量管理系统中HVAC-热水系统的结构组成图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
如图1-2所示，本发明提出了一种实时电价环境下的太阳能辅助家庭用能系统的能量调度管理方法。其中该用能系统包括太阳能辅助HVAC系统和热水系统。在保证用户体感舒适度的前提下，能量调度管理方法选择电费总值最低为优化目标，并考虑了不同性质的多种负荷和电价、太阳辐射值的不确定性，对系统热动态特性进行精细化建模。对实时电价环境下家庭用能系统的能量管理提供一定的指导意见。
本实施例的主要思路是，首先将能量调度周期均分为多个时间段，用于模拟实时电价，并在此基础上构建太阳能辅助家庭用能系统模型；其次考虑用户舒适度偏好，在保证用户舒适度得到满足的前提下确定系统能量管理优化目标及约束条件；然后构建计及不确定性的实时电价模型、太阳能辐射模型和室外温度模型，采用蒙特卡洛仿真方法建立体现上述不确定性的大规模随机场景；最后采用场景削减技术排除低概率场景和聚类概率相当的场景，并针对每个场景采用两级随机规划方法对该场景中每一时间段上的优化问题进行滚动求解。
在本发明实施例中，步骤1的具体过程如下：
太阳能辅助家庭用能系统模型包括太阳能光伏光热一体机、蓄热水箱、辅助加热器以及不同类型的可控负荷。
可控负荷分为HVAC系统、可中断可延迟负荷、不可中断可延迟负荷、不可中断不可延迟负荷四类。定义A为所有可控设备的集合，A1代表HVAC，A2表示可间断可延迟负荷，A3表示不可间断可延迟负荷，A4表示不可间断不可延迟负荷，则A＝A1∪A2∪A3∪A4。
1)太阳能光伏光热一体机：
太阳能由光伏光热一体机由发电组件和集热组件构成，发电组件利用光电转换将太阳能转变为电能，并存储到蓄电池中，以减少HVAC系统对电网电量的需求；集热组件收集太阳能并将其转化为水箱的热能。
设场景s下时段t的太阳能光伏光热一体机的集热功率
Figure GDA0003533878810000101
可由下式计算：
Figure GDA0003533878810000102
Figure GDA0003533878810000103
其中
Figure GDA0003533878810000104
表示场景s中太阳能光伏光热一体机集热部分的转换效率，不是定值，与室外温度及太阳参数G有关；Asl为太阳能光伏光热一体机集热部分的面积；
Figure GDA0003533878810000105
和
Figure GDA0003533878810000106
分别为场景s下时段t的太阳辐射值、集热器温度和室外温度值；
Figure GDA0003533878810000107
为太阳能光伏光热一体机集热部分的初始效率；
Figure GDA0003533878810000108
为经验值。
场景s下时段t的太阳能光伏光热一体机的发电功率
Figure GDA0003533878810000111
可由下式计算：
Figure GDA0003533878810000112
其中
Figure GDA0003533878810000113
表示场景s中太阳能光伏光热一体机发电部分的转换效率；Asle为太阳能光伏光热一体机发电部分的光伏板面积。
2)蓄热水箱：
采用一阶单层模型描述水箱的热动态特征。该模型建立在能量平衡方程的基础之上，水箱从太阳能光伏光热一体机、后备辅助加热器吸收能量，并将能量供给HVAC并满足用户的热水需求。场景s中时刻t时的水箱温度
Figure GDA0003533878810000114
在区间τ上的离散形式表示为：
Figure GDA0003533878810000115
其中Uwt为由于水箱热辐射产生的热损失因子；Awt为水箱热损失相关的周围面积；Cwt为水箱的储热容量；
Figure GDA0003533878810000116
分别为场景s中时刻t时的水箱温度和室内温度；
Figure GDA0003533878810000117
分别为场景s中时刻t时的加热器功率、太阳能光伏光热一体机集热功率、热水的能量需求和HVAC系统从储热水箱中获得的热量。
水箱的水温约束为：
Figure GDA0003533878810000118
其中
Figure GDA0003533878810000119
和
Figure GDA00035338788100001110
分别为水箱水温规定的上下限。
3)辅助加热器：
为了应对太阳能输出随机性的影响，水箱采用了电辅助加热作为后备热源。该辅助加热器的功率消耗约束条件为：
Figure GDA00035338788100001111
Figure GDA0003533878810000121
为场景s中时刻t时加热器的开关状态变量；
Figure GDA0003533878810000122
和
Figure GDA0003533878810000123
分别为加热器的最小、最大输出功率。
4)暖通空调HVAC：
对暖通空调的运行要求为当室内有人员活动时，在运行时间段[αHAVC,βHAVC]维持室内温度在预定范围内[Tr min,Tr max]，即满足：
Figure GDA0003533878810000124
其中
Figure GDA0003533878810000125
为场景s中时刻t时的室内温度。其场景s的离散形式为：
Figure GDA0003533878810000126
其中Ra为房间的等效热阻；Cr为房间的热容量；ηw为太阳辐射透过窗户的效率；Aw房间有效窗户面积；σ表示制冷(1)或制热(-1)模式；
Figure GDA0003533878810000127
Figure GDA0003533878810000128
分别为场景s中时刻t时的室内温度、室外温度及热传递。
每个时间段的室内温度
Figure GDA0003533878810000129
之间都存在内在联系，并且
Figure GDA00035338788100001210
值依赖于对HVAC的供能、室外温度
Figure GDA00035338788100001211
太阳辐射量I及其他建筑参数。
当传热为pu,t时，HVAC需要消耗功率pHAVC。所传热pu,t与消耗的电能之间的比例用HAVC的COP值表示，即COP＝pu,t/pHAVC。
通过使用储热设备为HVAC供能，可极大提高系统的COP值。定义COPa和COPc分别为系统独立运行时和配备了储热设备联合运行时的COP。当HVAC工作在独立运行模式时，pu＝COPapHVAC。当HVAC工作在联合运行模式时，其所需的一部分能量来源于储热水箱，可表示为
pu＝COPa(pHVAC+psh)＝COPcpHVAC
其中，psh为HVAC系统从储热水箱中获得的热量；
因此，HVAC系统的约束条件为：
Figure GDA0003533878810000131
Figure GDA0003533878810000132
Figure GDA0003533878810000133
Figure GDA0003533878810000134
其中
Figure GDA0003533878810000135
和
Figure GDA0003533878810000136
分别为场景s中时刻t时独立运行和联合运行时HVAC消耗的功率、独立运行和联合运行时HVAC的启停控制变量；
Figure GDA0003533878810000137
分别代表HVAC的上下限功率值；
Figure GDA0003533878810000138
为场景s中时刻t时的HVAC对室内的热传递量。
场景s中时刻t时的HVAC系统的电量消耗可表示为：
Figure GDA0003533878810000139
储热水箱提供的能量为：
Figure GDA00035338788100001310
最后，在一个单位时间间隔中太阳能辅助HVAC-热水系统的电量总消耗来自于水箱的后备加热器的电量消耗与HVAC的电量消耗，即
Figure GDA00035338788100001311
在本发明实施例中，步骤2的具体过程如下：
(1)优化目标函数：
Figure GDA00035338788100001312
其中ρs表示场景s的概率，用于计算整个调度周期的预期成本，pi,t0表示负荷i在时间段t0的电量消耗，
Figure GDA00035338788100001313
表示t0时的电价，
Figure GDA00035338788100001314
表示场景s下时间段t时的电量消耗，
Figure GDA00035338788100001315
表示场景s中时间段t时的电价。
(2)公共耦合点功率约束：
Figure GDA00035338788100001316
其中
Figure GDA0003533878810000141
是场景s中时刻t的不可控负荷的总功率消耗；
Figure GDA0003533878810000142
为电网交换功率极限值。
(3)能量调度周期总电能消耗约束：
Figure GDA0003533878810000143
δ＝1,2,...24
其中
Figure GDA0003533878810000144
为每小时δ的能量消耗的限制；K表示每小时中时间间隔的数量。
(4)设备关停次数约束：
Figure GDA0003533878810000145
Figure GDA0003533878810000146
其中
Figure GDA0003533878810000147
为负荷设备i在场景s中时刻t时工作状态；
Figure GDA0003533878810000148
为负荷设备i在场景s中时刻t时为开启状态；
Figure GDA0003533878810000149
为负荷设备在场景s中时刻t为关停状态；Li表示负荷设备i改变状态的最大次数；αi、βi分别为负荷i的运行起始和终止时间。
(5)可中断可延迟负荷约束(以电动汽车为例)：
Figure GDA00035338788100001410
Figure GDA00035338788100001411
其中
Figure GDA00035338788100001412
表示βi时刻负荷i(电动汽车)存储的能量；Eid表示负荷i(电动汽车)的充电需求；
Figure GDA00035338788100001413
表示充电效率；Emin/max表示负荷i(电动汽车)所需能量(kWh)的下/上限值，
Figure GDA00035338788100001414
表示场景s中时间t时负荷i(电动汽车)的存储能量。
(6)不可中断可延迟负荷约束：
Figure GDA00035338788100001415
t∈[αi,βi]
其中Hi表示负荷i运行的时间段数量。
(7)不可中断不可延迟负荷约束：
Figure GDA0003533878810000151
在本发明实施例中，步骤3的具体过程如下：
(1)实时电价模型
考虑实时电价的不确定性，时刻t时的电价可表示为：
Figure GDA0003533878810000152
其中
Figure GDA0003533878810000153
表示前一天的电价值或估计值，可由聚合器提供或由嵌入到家庭能量管理系统的电价估计算法得到。
Figure GDA0003533878810000154
表示由已知的概率密度函数(pdf)得到的电价预测误差。假定电价的预测误差服从柯西分布，其概率密度函数为：
Figure GDA0003533878810000155
其中参数aλ为分布峰值位置的位置参数，参数bλ为最大值一半处的一半宽度的尺度参数。aλ和bλ可利用最大似然估计方法由历史数据进行曲线拟合。
(2)太阳能辐射模型
太阳辐射值由于依赖天气情况也存在不确定性，假定太阳辐射值服从贝塔分布：
Figure GDA0003533878810000156
其中aI和bI分别为贝塔分布的相关参数，可利用最大似然估计方法由历史数据进行曲线拟合计算得到；I0为初始时刻太阳辐射值；It表示t时刻的太阳辐射值。
(3)室外温度模型
场景s中时刻t时的室外温度表示为：
Figure GDA0003533878810000157
其中
Figure GDA0003533878810000161
表示室外温度的预测值，
Figure GDA0003533878810000162
表示室外温度的不确定部分，假定服从高斯分布：
Figure GDA0003533878810000163
其中σN、μ分别为高斯分布的位置参数和幅度参数。
然后采取蒙特卡洛仿真方法产生能够体现上述不确定性因素(电价预测误差，太阳辐射值，室外温度和不可控负荷的功率消耗)的不同场景。一般而言，场景数量需要足够大才能保证能量调度模型的有效性。
在本发明实施例中，步骤4的具体过程如下：
对下述每一时刻t0的滚动优化问题进行重复计算：
Figure GDA0003533878810000164
s.t.太阳能辅助HVAC-热水系统约束；系统约束；剩余可控负荷约束；
该问题为混合整数规划，利用CPLEX求解，并假定问题具有可行解，即电网的交换功率和电量限制(
Figure GDA0003533878810000165
和
Figure GDA0003533878810000166
)足够大。
由于蒙特卡洛法产生了大量的随机场景，但是庞大的场景数量会提升计算的复杂性。因此，对于一个大规模问题而言，需要利用场景缩减方法排除一些低概率场景，聚类概率相当的场景，以减轻计算的负担。可利用GAMS/SCENRED软件产生/减少场景的集合。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围当中。

Claims (3)

1.一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：将一天24小时作为一个能量调度周期，并将其均分为96个时间段，为每个时间段分配一个电价值，用于模拟实时电价，并在此基础上构建太阳能辅助家庭用能系统模型，该模型中电量成本信息为各时间段电价值与各时段用电量及各时间段的时间长度的乘积；
所述步骤1中，太阳能辅助家庭用能系统模型包括太阳能光伏光热一体机、蓄电池、蓄热水箱、辅助加热器以及四类可控负荷；
可控负荷包括HVAC系统、可中断可延迟负荷、不可中断可延迟负荷、不可中断不可延迟负荷；定义A为所有可控设备的集合，A1代表HVAC，A2表示可间断可延迟负荷，A3表示不可间断可延迟负荷，A4表示不可间断不可延迟负荷，则A＝A1∪A2∪A3∪A4；
步骤2：考虑用户体感温度舒适度偏好，在保证家庭室内温度满足用户体感舒适度的前提下确定系统能量管理优化目标及约束条件，所述优化目标即降低用电成本；
所述步骤2中的优化目标函数如下：
Figure FDA0003518827540000011
其中ρs表示场景s的概率，用于计算整个调度周期的预期成本，
Figure FDA0003518827540000012
表示负荷i在时间段t0的电量消耗，
Figure FDA0003518827540000013
表示t0时的电价，
Figure FDA0003518827540000014
表示场景s下时间段t时的电量消耗，
Figure FDA0003518827540000015
表示场景s中时间段t时的电价，τ为单个时间段时长，NS为场景总数，N为总时间段个数，即96个；所述约束条件包括太阳能光伏光热一体机发电功率和集热功率约束、太阳能光伏光热一体机发电效率和集热效率约束、蓄热水箱水温约束、HVAC制冷/制热温度约束、室温约束、HVAC上下限功率约束、HVAC工作模式约束、HVAC电量消耗约束、公共耦合点功率约束、能量调度周期总电能消耗约束、设备关停次数约束、可中断可延迟负荷约束、不可中断可延迟负荷约束、不可中断不可延迟负荷约束；
所述公共耦合点功率约束：
Figure FDA0003518827540000021
其中
Figure FDA0003518827540000022
是场景s中时刻t的不可控负荷的总功率消耗；
Figure FDA0003518827540000023
为电网交换功率极限值；
所述能量调度周期总电能消耗约束：
Figure FDA0003518827540000024
其中
Figure FDA0003518827540000025
为每小时δ的能量消耗的限制；K表示每小时中时间间隔的数量；
所述设备关停次数约束：
Figure FDA0003518827540000026
其中
Figure FDA0003518827540000027
为负荷设备i在场景s中时刻t时工作状态；
Figure FDA0003518827540000028
为负荷设备i在场景s中时刻t时为开启状态；
Figure FDA0003518827540000029
为负荷设备在场景s中时刻t为关停状态；Li表示负荷设备i改变状态的最大次数；αi、βi分别为负荷i的运行起始和终止时间；
所述可中断可延迟负荷约束：
Figure FDA00035188275400000210
其中
Figure FDA00035188275400000211
表示βi时刻负荷i存储的能量；Eid表示负荷i的充电需求；
Figure FDA00035188275400000212
表示充电效率；Emin/max表示负荷i所需能量的下/上限值，
Figure FDA00035188275400000213
表示场景s中时间t时负荷i的存储能量；
所述不可中断可延迟负荷约束：
Figure FDA0003518827540000031
其中Hi表示负荷i运行的时间段数量，
Figure FDA0003518827540000032
为场景s中时刻t时负荷i的开关状态变量；
所述不可中断不可延迟负荷约束：
Figure FDA0003518827540000033
步骤3：构建计及不确定性的实时电价模型、太阳能辐射模型和室外温度模型，采用蒙特卡洛仿真方法建立体现上述不确定性的大规模随机场景；
所述步骤3中，所述实时电价模型如下：
时刻t时的电价可表示为：
Figure FDA0003518827540000034
其中
Figure FDA0003518827540000035
表示前一天的电价值或估计值，可由聚合器提供或由嵌入到家庭能量管理系统的电价估计算法得到；
Figure FDA0003518827540000036
表示由已知的概率密度函数pdf得到的电价预测误差；分析历史实时电价数据，电价的预测误差服从柯西分布，其概率密度函数为：
Figure FDA0003518827540000037
其中参数aλ为分布峰值位置的位置参数，参数bλ为最大值一半处的一半宽度的尺度参数；aλ和bλ可利用最大似然估计方法由历史数据进行曲线拟合；
步骤4：采用场景削减技术排除低概率场景和聚类概率相当的场景，并针对每个场景采用两级随机规划方法对该场景中每一时间段的用电优化问题进行滚动求解。
2.根据权利要求1所述的一种实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法，其特征在于，所述太阳能光伏光热一体机包括发电组件和集热组件，发电组件利用光电转换将太阳能转变为电能，并存储到蓄电池中；集热组件收集太阳能并将其转化为蓄热水箱的热能；
设场景s下时段t的太阳能光伏光热一体机的集热功率
Figure FDA0003518827540000041
为：
Figure FDA0003518827540000042
Figure FDA0003518827540000043
Figure FDA0003518827540000044
其中
Figure FDA0003518827540000045
表示场景s中太阳能光伏光热一体机集热部分的转换效率，Asl为太阳能光伏光热一体机集热部分的面积；
Figure FDA0003518827540000046
和
Figure FDA0003518827540000047
分别为场景s下时段t的太阳辐射值、集热器温度和室外温度值；
Figure FDA0003518827540000048
为太阳能光伏光热一体机集热部分的初始效率，G为太阳常数；
场景s下时段t的太阳能光伏光热一体机的发电功率
Figure FDA0003518827540000049
为：
Figure FDA00035188275400000410
其中
Figure FDA00035188275400000411
表示场景s中太阳能光伏光热一体机发电部分的转换效率；Asle为太阳能光伏光热一体机发电部分的光伏板面积；
所述蓄热水箱从太阳能光伏光热一体机和辅助加热器吸收能量，并将能量供给HVAC系统，以满足用户的热水需求；场景s中时刻t时的水箱温度
Figure FDA00035188275400000412
在区间τ上的离散形式表示为：
Figure FDA00035188275400000413
其中Uwt为由于水箱热辐射产生的热损失因子；Awt为水箱热损失相关的周围面积；Cwt为水箱的储热容量；
Figure FDA00035188275400000414
分别为场景s中时刻t时的水箱温度和室内温度；
Figure FDA0003518827540000051
分别为场景s中时刻t时的加热器功率、太阳能光伏光热一体机集热功率、热水的能量需求和HVAC系统从储热水箱中获得的热量；
场景s中时刻t时水箱的水温约束为：
Figure FDA0003518827540000052
其中
Figure FDA0003518827540000053
和
Figure FDA0003518827540000054
分别为水箱水温规定的上下限；
所述辅助加热器为后备热源；该辅助加热器场景s中时刻t时的功率消耗约束条件为：
Figure FDA0003518827540000055
Figure FDA0003518827540000056
为场景s中时刻t时加热器的开关状态变量；
Figure FDA0003518827540000057
和
Figure FDA0003518827540000058
分别为加热器的最小、最大输出功率；
所述HVAC系统即暖通空调，其运行要求为当室内有人员活动时，在运行时间段[αHAVC,βHAVC]维持室内温度在预定范围内
Figure FDA0003518827540000059
即满足：
Figure FDA00035188275400000510
其中
Figure FDA00035188275400000511
为场景s中时刻t时的室内温度；其场景s的离散形式为：
Figure FDA00035188275400000512
其中Ra为房间的等效热阻；Cr为房间的热容量；ηw为太阳辐射透过窗户的效率；Aw房间有效窗户面积；σ取1时表示制冷模式，取-1时表示制热模式；
Figure FDA00035188275400000513
分别为场景s中时刻t时的室内温度、室外温度及HVAC对室内的热传递量；
上式表明每个时间段的室内温度
Figure FDA00035188275400000514
之间都存在内在联系，并且
Figure FDA00035188275400000515
值依赖于HVAC的热传递量、室外温度
Figure FDA00035188275400000516
太阳辐射量
Figure FDA00035188275400000517
当传热为pu,t时，HVAC需要消耗功率pHAVC；所传热pu,t与消耗的电能之间的比例用HAVC的COP值表示，即COP＝pu,t/pHAVC；
定义COPa和COPc分别为系统独立运行时和配备了储热设备联合运行时的COP；当HVAC系统工作在独立运行模式时，pu＝COPapHVAC；当HVAC系统工作在联合运行模式时，其所需的一部分能量来源于储热水箱，可表示为：
pu＝COPa(pHVAC+psh)＝COPcpHVAC
其中，psh为HVAC系统从储热水箱中获得的热量；
因此，HVAC系统的约束条件为：
Figure FDA0003518827540000061
Figure FDA0003518827540000062
Figure FDA0003518827540000063
Figure FDA0003518827540000064
其中
Figure FDA0003518827540000065
和
Figure FDA0003518827540000066
分别为场景s中时刻t时独立运行和联合运行时HVAC消耗的功率、独立运行和联合运行时HVAC的启停控制变量；
Figure FDA0003518827540000067
分别代表HVAC的上下限功率值；
Figure FDA0003518827540000068
为场景s中时刻t时的HVAC对室内的热传递量；
场景s中时刻t时的HVAC系统的电量消耗可表示为：
Figure FDA0003518827540000069
储热水箱提供的能量为：
Figure FDA00035188275400000610
一个单位时间间隔中太阳能辅助HVAC-热水系统的电量总消耗来自于水箱的辅助加热器的电量消耗与HVAC的电量消耗，即
Figure FDA0003518827540000071
3.如权利要求2所述的实时电价环境下计及多种不确定因素的太阳能辅助家庭能量管理方法，其特征在于，所述太阳能辐射模型中的太阳辐射值服从贝塔分布，分析历史太阳辐射数据得到：
Figure FDA0003518827540000072
其中aI和bI分别为贝塔分布的相关参数，可利用最大似然估计方法由历史数据进行曲线拟合计算得到；I0为初始时刻太阳辐射值；It表示t时刻的太阳辐射值；
所述室外温度模型如下：
场景s中时刻t时的室外温度表示为：
Figure FDA0003518827540000073
其中
Figure FDA0003518827540000074
表示室外温度的预测值，
Figure FDA0003518827540000075
表示室外温度的不确定部分，服从高斯分布：
Figure FDA0003518827540000076
其中σN、μ分别为高斯分布的位置参数和幅度参数；
然后采取蒙特卡洛抽样方法产生能够体现上述不确定性因素的不同场景；所述不确定性因素包括电价预测误差，太阳辐射值，室外温度和不可控负荷的功率消耗；场景数量在一千以上。
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