CN109709910A - 一种家庭能源优化调度管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种家庭能源优化调度管理系统及方法，该系统包括数据采集模块、数据预处理模块以及能量管理模块；其中，所述数据采集模块采集用户内的发/用电数据以及环境数据；所述数据预处理模块对所述数据进行检测与纠正，同时对光伏系统进行发电预测，以获得实时状态信息数据；所述能量管理模块结合用户的用电信息数据和所述实时状态信息数据进行计算，并依据计算结果对用户内的电器进行电能调度控制。本发明考虑到用户的峰值负荷控制，在调度管理中基于用户用电需求上对负荷实现优化调度，减少了用户不当用电对电网的冲击，降低了用电成本并且未对用户的用电舒适度产生消极影响，有效提高用户的经济效益及参与需求响应的积极性。
Description
技术领域
本发明涉及可再生能源发电及需求响应技术领域，是智能电网在居民侧的延伸，具体涉及一种适用于智能住宅家居的能源优化调度管理系统。
背景技术
随着智能家居、物联网、再生能源技术的发展以及国家颁布的一系列新能源扶持政策，分布式光伏发电、电动/混合动力汽车、智能家电正在居民家庭中快速推广，一方面带来可观的环境效益及经济效益；另一方面，由于光伏发电出力的间歇性以及电动汽车等大功率负荷的不恰当使用，会造成电网基础设施尤其是配电变压器过载工作，对大电网产生不利的影响。因此，如何充分利用太阳能等可再生资源，协调居民侧的能源调度，控制峰值负荷，制定高效的家庭能量管理策略引起学者们的关注。
目前，针对电网运行的稳定性和用户用电舒适度及用电经济性等已经出现一些解决方案，但是，这些方案都未能考虑光伏发电预测、电力状态估计等因素，或者未能建立包括发电、用电及储能在内的家庭侧能源优化模型，基于此而建立的家电调度控制算法在数据准确性及模型普遍性上难免有所欠缺。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种智能住宅家居的能源优化调度管理系统，以协调控制家居电能的生产及使用，在不影响用户用能舒适度的前提下，控制用电总成本以提高用能经济性。
为实现上述目的，本发明的技术方案是：
一种家庭能源优化调度管理系统包括数据采集模块、数据预处理模块以及能量管理模块；其中，
所述数据采集模块用于采集用户内的发电、用电数据以及环境数据；
所述数据预处理模块包括状态评估功能和发电预测功能，用于对数据采集模块所采集到的数据进行检测与纠正，同时根据环境数据及历史发电数据对光伏发电系统进行发电预测，以获得实时状态信息数据，并将所述实时状态信息数据发送至能量管理模块；
所述能量管理模块结合用户的用电信息数据和所述实时状态信息数据进行计算，并依据计算结果对用户内的电器进行电能调度控制。
所述用电信息数据包括用户的用电偏好、实时电价信息、峰值负荷控制信息。
所述的家庭能源优化调度管理系统还包括终端，所述终端用于输入用户的用电偏好。
所述发电数据包括光伏发电系统发电数据、蓄电池储能系统的荷电数据；所述用电数据为电器荷电数据包括流经电器的电流、电压、功率。
所述环境数据包括太阳辐照数据、气温及相对湿度。
所述数据预处理模块中的状态评估功能采用采用最小二乘、最大似然或贝叶斯估计算法并根据环境数据及历史发电数据来对数据采集模块所采集到的数据来进行检测与纠正。
所述数据预处理模块中的发电预测功能采用神经网络、支持向量回归或模糊逻辑算法构建发电预测模型，根据环境数据及历史发电数据对光伏发电出力进行预测。
所述能量管理模块结合所述用电信息数据和所述实时状态信息数据进行计算具体为：
结合用户的用电偏好设置、实时电价信息以及峰值负荷控制信息，对用电、发电及储电设备进行建模，得出一系列含有约束条件的二次方程模型，通过求解优化模型得出最优的电能调度控制算法：
某一时期内用电总费用优化函数可表示为：
任意时刻的峰值负荷控制函数可表示为：
其中，k表示某一时间窗口，Ck表示k时段的电价，表示k时段中公共耦合点的电压，表示k时段中公共耦合点的电流，Z表示所需要控制的负荷峰值；
上述函数的约束条件为：
其中，xk表示k时段的状态信息向量，表示家庭电器设备的统计参数向量，uk表示k时段的控制信息向量，uk是离散值，可表示为：
式(3)主要根据基尔霍夫电路定律对个节点的电流、电压状态进行约束；
其中，表示k时段某节点的电压向量与电流向量，式(5)与式(6)用于约束节点的电压、电流取值范围；
其中，Ti k为电器i在k时段的设定温度，i属于可减负载中的电器设备，式(7)用于约束电器设备工作于用户设定的舒适范围内；
其中，表示蓄电池j在k时段的充/放电功率，j是配套光伏发电系统的蓄电池储能系统或电动车/混合动力汽车的车载电池，式(8)用于约束蓄电池的充/放电功率。
所述能量管理模块通过将计算结果以控制信号的形式发送到智能电子设备来对用户内的电器进行电能调度控制。
相对应地，本发明还提供了一种家庭能源优化调度管理方法，所述方法包括：
S1、在终端中输入用户偏好设置；
S2、数据采集模块定期采集发/用电数据及环境数据并将其发送到状态估计模块；
S3、数据预处理模块对所采集的数据信息进行坏数据检测，同时根据所采集的环境数据及历史发电数据对光伏发电进行预测，并将纠正后的数据及预测结果传递到能量管理模块；
S4、能量管理模块通过获取电器荷电数据、光伏发电数据、用户偏好设置、峰值负荷控制信息以及电价信息来计算求出局部最优调度计算结果；
S5、能量管理模块根据计算结果通过智能电力终端来对电器实行用电调度控制
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
1.本发明在家庭发/用电的数据采集基础上增加了数据预处理模块，对量测数据进行状态估计，对光伏发电出力进行预测，提高了数据的准确性与有效性；在算法中考虑了家庭光伏发电预测及蓄电池、电动/混合动力汽车等储能设备，所建立的家庭荷电模型比较全面。
2.本发明考虑到用户的峰值负荷控制，防止配电变压器等电力设施的过载，有效保护输配电设施的使用寿命，减少了用户侧不当用电对大电网的不利冲击；结合实时电价对家庭用电进行优化调度，降低了用电成本，有效提高用户的经济效益；在调度控制中考虑了用户用电需求，并未对用户的用电舒适度产生消极影响，提高其参与需求响应的积极性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的家庭能源优化调度管理系统的工作原理图；
图2为本发明实施例提供的家庭能源优化调度管理方法的流程图；
图中；1、数据采集模块；2、数据预处理模块；3、能量管理模块。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的内容做进一步详细说明。
实施例：
参阅图1所示，本实施例提供的家庭能源优化调度管理系统包括数据采集模块1、状态评估模块2以及能量管理模块3。
其中，该数据采集模块1用于采集住宅用户内的用电、储电设备的量测数据(即用/发电数据)以及环境数据。
该数据预处理模块2用于对量测数据进行检测与纠正，同时根据环境数据及历史发电数据对光伏发电系统进行发电预测，以获得用/发电数据的实时状态信息数据，并将该实时状态信息数据发送至能量管理模块。
而该能量管理模块3根据住宅用户的用电信息数据来对该实时状态信息数据进行计算，并依据计算结果对住宅用户内的电器设备(包括用电、发电设备)进行电能调度控制，以达到减少负载、降低用电总成本，从而提高用能经济性。
具体地，上述的用电、储电设备包括分布式电源、储能设备和电器；该分布式电源包括屋顶光伏阵列、逆变器及其控制器，该储能设备包括蓄电池系统(BESS，BatteryEnergy Storage Systems)、电动/混合动力汽车的车载电池；该电器则包括刚性负载、可调负载以及可减负载；刚性负载包括照明设备、电脑、电冰箱等，此种负载默认情况下属于不可中断负载；可调负载包括洗碗机、洗衣机、烘干机、电动汽车(EV，Electric Vehicle)/混合动力汽车(PHEV，Plug-in Hybrid Electric Vehicle)等，可动态设置启动和关闭时间，将其电能消耗从电能成本相对高的时间窗转移到电能成本相对低的一个或多个时间窗，达到节省用电费用、错峰运行的效果；可减负载包括空调、电热水器等，可以在用户设定的舒适度范围内通过调节温度以达到减少负载的效果。而环境数据则包括太阳辐照数据、气温及相对湿度优选地，该家庭能源优化调度管理系统还包括终端，该终端用于输入住宅用户的电偏好，该住宅用户的用电信息数据包括住在用户的用电偏好(需求)、电网的电价信息、峰值负荷控制信息。也就是说，该能量管理模块根据住宅用户的用电信息数据来对该实时状态信息数据进行计算具体为：
结合用户的用电偏好设置、实时电价信息以及峰值负荷控制信息，对用电、发电及储电设备进行建模，得出一系列含有约束条件的二次方程模型，通过求解优化模型得出最优的电能调度控制算法：
某一时期内用电总费用优化函数可表示为：
任意时刻的峰值负荷控制函数可表示为：
其中，k表示某一时间窗口，Ck表示k时段的电价，表示k时段中公共耦合点的电压，表示k时段中公共耦合点的电流，Z表示所需要控制的负荷峰值；
上述函数的约束条件为：
其中，xk表示k时段的状态信息向量，表示家庭电器设备的统计参数向量，uk表示k时段的控制信息向量，uk是离散值，可表示为：
式(3)主要根据基尔霍夫电路定律对个节点的电流、电压状态进行约束；
其中，表示k时段某节点的电压向量与电流向量，式(5)与式(6)用于约束节点的电压、电流取值范围；
其中，Ti k为电器i在k时段的设定温度，i属于可减负载中的电器设备，式(7)用于约束电器设备工作于用户设定的舒适范围内；
其中，表示蓄电池j在k时段的充/放电功率，j可以是配套光伏发电系统的蓄电池储能系统或电动车/混合动力汽车的车载电池，式(8)用于约束蓄电池的充/放电功率。
该能量管理模块通过将上述的计算结果以控制信号的形式发送到智能电子设备来对住宅用户内的用电、储电设备进行电能调度控制。该智能电子终端(IED，IntelligentElectronic Device)具有测量及控制功能，通过智能开关、智能遥控器、蓄电池充/放电控制器等方式对用电、储电实行控制。
对应地，本实施例还提供了家庭能源优化调度管理方法，如图2所示，该方法主要包括如下步骤：
S1、在终端中输入用户偏好设置。
其中，该用户偏好设置包括用户的用电需求，对于可调负载，需要输入其工作完成时间；对于可减负载，需要输入可减区间。例如，对于电动汽车，用户于傍晚6点将其开回家，设定其完成充电时间为第二天早上7点，设定电池的SOC为40％-90％；对于配套屋顶光伏发电系统使用的蓄电池，设定其SOC为10％-90％；对于空调，设定其可接受的温度范围为26℃，允许2℃的偏差；对于洗衣机，设定其工作完成时间为晚上10点；对于电热水器，设定温度范围为38℃-48℃；对于电冰箱，设定其冷藏室温度范围为4℃，设定其冷冻室温度范围为-16℃，均允许2℃偏差。
S2、数据采集模块定期采集发/用电数据及环境数据并将其发送到状态估计模块。
其中，所述发/用电数据包括电器荷电数据、光伏发电数据。该电器荷电数据包括流经电器的电流、电压、功率等信息，用来进行后续的优化计算；所述光伏发电数据包括光伏发电系统发电数据、蓄电池储能系统的荷电数据；所述环境数据包括阳光辐照数据、气温、相对湿度的数据，用来进行后续的光伏发电出力预测。
S3、数据预处理模块对所采集的数据信息进行坏数据检测，同时根据所采集的环境数据及历史发电数据对光伏发电进行预测，并将纠正后的数据及预测结果传递到能量管理模块。
其中，所数据预处理模块中的状态评估功能采用采用最小二乘、最大似然或贝叶斯估计算法对数据采集模块所采集到的数据来进行检测与纠正；所述数据预处理模块中的发电预测功能采用神经网络、支持向量回归或模糊逻辑等算法构建发电预测模型，根据环境数据及历史发电数据对光伏发电出力进行预测。
S4、能量管理模块获取电器荷电数据、光伏发电数据、用户偏好设置、峰值负荷控制(PLC，Peak Load Control)信息以及电价信息，根据方程式(1)至(8)，通过分段线性技术将其进行线性化求解，最终求出局部最优调度方法。
其中，该峰值负荷控制信息及电价信息由能量管理模块通过因特网直接向大电网获取，该电价信息可以是实时电价也可以是分时电价。
S5、能量管理模块根据计算结果通过各能控制终端对电器实行用电调度控制。
上述实施例只是为了说明本发明的技术构思及特点，其目的是在于让本领域内的普通技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡是根据本发明内容的实质所做出的等效的变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块以及能量管理模块；其中，
所述数据采集模块用于采集用户内的发电、用电数据以及环境数据；
所述数据预处理模块包括状态评估及发电预测功能，用于对数据采集模块所采集到的数据进行检测与纠正，同时根据环境数据及历史发电数据对光伏发电系统进行发电预测，以获得实时状态信息数据，并将所述实时状态信息数据发送至能量管理模块；
所述能量管理模块结合用户的用电信息数据和所述实时状态信息数据进行计算，并依据计算结果对用户内的电器进行电能调度控制。
2.如权利要求1所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，所述用电信息数据包括用户的用电偏好、实时电价信息、峰值负荷控制信息。
3.如权利要求2所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，还包括终端，所述终端用于输入用户的用电偏好。
4.如权利要求1所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，所述发电数据包括光伏发电系统发电数据、蓄电池储能系统的荷电数据；所述用电数据为电器荷电数据包括流经电器的电流、电压、功率；所述环境数据包括太阳辐照数据、气温及相对湿度。
5.如权利要求1所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，所述数据预处理模块中的状态评估功能采用采用最小二乘、最大似然或贝叶斯估计算法对数据采集模块所采集到的数据来进行检测与纠正；所述数据预处理模块中的发电预测功能采用神经网络、支持向量回归或模糊逻辑算法构建发电预测模型，根据环境数据及历史发电数据对光伏发电出力进行预测。
6.如权利要求5所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，所述实时状态信息数据包括发电预测数据。
7.如权利要求3所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，所述能量管理模块根据住宅用户的用电信息数据来对该实时状态信息数据进行计算具体为：
结合用户的用电偏好设置、实时电价信息以及峰值负荷控制信息，对用电、发电及储电设备进行建模，得出一系列含有约束条件的二次方程模型，通过求解优化模型得出最优的电能调度控制算法：
某一时期内用电总费用优化函数可表示为：
任意时刻的峰值负荷控制函数可表示为：
其中，k表示某一时间窗口，Ck表示k时段的电价，表示k时段中公共耦合点的电压，表示k时段中公共耦合点的电流，Z表示所需要控制的负荷峰值；
上述函数的约束条件为：
其中，xk表示k时段的状态信息向量，表示家庭电器设备的统计参数向量，uk表示k时段的控制信息向量，uk是离散值，可表示为：
式(3)主要根据基尔霍夫电路定律对个节点的电流、电压状态进行约束；
其中，表示k时段某节点的电压向量与电流向量，式(5)与式(6)用于约束节点的电压、电流取值范围；
其中，Ti k为电器i在k时段的设定温度，i属于可减负载中的电器设备，式(7)用于约束电器设备工作于用户设定的舒适范围内；
其中，表示蓄电池j在k时段的充/放电功率，j是配套光伏发电系统的蓄电池储能系统或电动车/混合动力汽车的车载电池，式(8)用于约束蓄电池的充/放电功率。
8.如权利要求1所述的家庭能源优化调度管理系统，其特征在于，所述能量管理模块通过将计算结果以控制信号的形式发送到智能电子设备来对用户内的电器进行电能调度控制。
9.一种家庭能源优化调度管理方法，其特征在于，所述方法包括：
S1、在终端中输入用户偏好设置；
S2、数据采集模块定期采集发/用电数据及环境数据并将其发送到状态估计模块；
S3、数据预处理模块对所采集的数据信息进行坏数据检测，同时根据所采集的环境数据及历史发电数据对光伏发电进行预测，并将纠正后的数据及预测结果传递到能量管理模块；
S4、能量管理模块通过获取电器荷电数据、光伏发电数据、用户偏好设置、峰值负荷控制信息以及电价信息来计算求出局部最优调度计算结果；
S5、能量管理模块根据计算结果通过智能电力终端来对电器实行用电调度控制。
10.一种家庭能源优化调度管理方法，其特征在于，在步骤S4中，能量管理模块通过获取电器荷电数据、光伏发电数据、用户偏好设置、峰值负荷控制信息以及电价信息来计算求出局部最优调度计算结果的过程为：
结合用户的用电偏好设置、实时电价信息以及峰值负荷控制信息，对用电、发电及储电设备进行建模，得出一系列含有约束条件的二次方程模型，通过求解优化模型得出最优的电能调度控制算法：
某一时期内用电总费用优化函数可表示为：
任意时刻的峰值负荷控制函数可表示为：
其中，k表示某一时间窗口，Ck表示k时段的电价，表示k时段中公共耦合点的电压，表示k时段中公共耦合点的电流，Z表示所需要控制的负荷峰值；
上述函数的约束条件为：
其中，xk表示k时段的状态信息向量，表示家庭电器设备的统计参数向量，uk表示k时段的控制信息向量，uk是离散值，可表示为：
式(3)主要根据基尔霍夫电路定律对个节点的电流、电压状态进行约束；
其中，表示k时段某节点的电压向量与电流向量，式(5)与式(6)用于约束节点的电压、电流取值范围；
其中，Ti k为电器i在k时段的设定温度，i属于可减负载中的电器设备，式(7)用于约束电器设备工作于用户设定的舒适范围内；
其中，表示蓄电池j在k时段的充/放电功率，j是配套光伏发电系统的蓄电池储能系统或电动车/混合动力汽车的车载电池，式(8)用于约束蓄电池的充/放电功率。
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