CN112101632B - 基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法 - Google Patents

基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于分布式估计算法的楼宇负荷优化调度方法。首先对楼宇住户负荷分类并建立各类负荷与新能源数学模型和约束条件，进一步明确楼宇渡河优化调度的目标函数为降低住户总用电费用、总用电峰谷差和新能源丢弃率。通过分支配改进分布式算法应用于多目标优化，多目标分布式估计算法应用在非线性离散化的楼宇住户负荷模型中易陷入局部最优，因此根据分时电价建立分时电价概率模型改进多目标分布式估计法，增强种群的多样性和全局收敛能力。采用改进后多目标分布式估计算法对楼宇负荷用电进行优化调度，在保证住户用电的一定舒适度的条件下，降低楼宇住户总用电费用、总用电峰谷差和新能源丢弃率。

Description

基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法
技术领域
本发明关于智能楼宇负荷用电自动需求响应领域，更准确的说是基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法。
背景技术
随着社会经济快速发展，我国已进入大量消耗能源阶段，而自身能源又贫乏，我们必须重视用电节能和支持可再生能源的发展，才能实现能源消耗的可持续。为了充分发挥电价引导节能减排的作用,调动电力用户避峰就谷和合理用电积极性,保障电网和发电机组稳定运行，制定分时电价(Time-of-use tariff，TOU)。我国支持可再生能源发展消耗了大量人力物力，然而忽视了新能源的利用，出现了大量弃风弃光现象，因此急需增加风能和光能的消纳，才能提高新能源的利用率。基于峰谷分时电价，鼓励用电客户合理安排用电时间，削峰填谷，提高电力资源的利用效率。基于楼宇住户负荷用电调度，增加新能源的消纳，提高新能源的利用率，降低电网端的压力。
现阶段针对楼宇住户负荷模型的研究，从模型上对楼宇住户进行建模和负荷用电进行编码，设计了不同的多目标优化函数，采用粒子群优化算法、遗传算法、群智能优化算法和进化优化算法等对负荷模型进行优化寻找最优解；这些进化计算的算法对种群的分布具备强连续性，在负荷优化调度中最后需要二进制编码，导致二进制的优个体出现误差，并非全局最优解集。因此，对智能楼宇负荷编码需要采用二进制算法进行优化，在进化计算法算法中分布式估计算法对二进制编码种群优化效果好。
分布式估计算法是现阶段研究最新优化算法，分布式估计算法是进化计算特殊的一种算法，将其应用在楼宇负荷用电的编码中十分符合负荷用电行为编码，该算法基于遗传算法改进的一种算法，将原遗传算法中的交叉和变异剔除，建立了概率模型替换了交叉步骤，该算法中的概率模型为一种离散化选择规则，每一个变量中包含多个编码；该算法不断更新种群变量中每一个编码的概率模型，进而选出最优个体的过程。
分布式估计算法主要应用在离散化问题中，非线性高维度楼宇住户负荷用电模型为离散化二进制问题，应用该算法相对于群智能算法应用在该模型中不需要面对二进制编码问题，进而加快算法迭代过程中的速度。
发明内容
为了克服经典算法的二进制编码误差和非全局最优解问题，本发明利用二进制编码算法优化楼宇住户负荷用电调度，提出了基于分时电价差概率模型的分布式估计算法的优化调度方案，将智能楼宇用户负荷建模和用电数据导入模型进行优化调度分析，实现对用户负荷用电量的自动响应估算，实现下一次用户用电的优化调度，保证用户用电满意的前提下，提高用户用电的最优化调度。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案，包括以下步骤：
步骤1：加载楼宇住户负荷用电数据，识别各类负荷类型，将楼宇住户负荷用电数据导入到相应的负荷模型中；
步骤2：算法参数设置和种群初始化，设置种群规模100和迭代次数300，种群个体变量中的子变量进行二进制编码；
步骤3：计算楼宇住户负荷模型目标函数。根据楼宇住户负荷模型的目标函数minF＝[C,V,U]计算三维目标函数值；
步骤4：非支配排序改进分布式估计算法为多目标分布式估计算法，结合基于分时电价差概率模型改进多目标分布式估计算法。基于庄家法则非支配方法计算三维目标函数的支配系数，对支配系数进行由小到大排序；
步骤5：建立优秀种群的概率模型，选择非支配排序支配数最小的优秀个体，通过计算优秀个体各子变量的二进制编码为1的概率，建立优秀种群的概率模型；
步骤6：计算分时电价差概率模型并更新优秀种群的概率模型，通过分时电价差概率模型更新优秀种群的概率模型，分时电价概率模型能够增加优秀种群多样性和全局收敛能力；
步骤7：基于合成概率模型种群进行初始化，产生随机数大于合成概率模型中子变量的概率，则个体子变量取值为1，反之为0；
步骤8：判断是否满足输出条件，若不满足，返回到步骤3中继续种群迭代，若满足优化条件，则算法终止迭代，输出最后一代优化结果。
上述的基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法，步骤1中，。
1)可平移负荷模型
可平移负荷在一定时间Δt内进行负荷用电转移，第i时间段对某可平移负荷Lshiftable，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000021
如下：
Figure GDA0003615589420000022
其中，Pi s表示可平移负荷在第i时段运行，Ti,start,Ti,end分别为可平移负荷在i时间段内最早开始运行时间和最晚开始运行时间；Ti.turn表示可平移负荷在i工作时间段内的连续运作时间；Ti,on表示可平移负荷住户用电启动时刻。
可平移负荷在i时间内开始运行时间Ti,on作为寻优求解的约束条件：
Ti,start≤Ti,on≤Ti,end (2)
2)可断负荷模型
可中断负荷在短时间Δt内停电，某可中断负荷LInterruptible，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000031
如下：
Figure GDA0003615589420000032
其中，
Figure GDA0003615589420000033
表示可中断负荷在第i时段运行功率，Ton,start和Ton,end分别表示某一段时间内可中断负荷运行时刻开始和运行时刻结束；Ton,min和Ton,best分别表示可中断负荷最小运行时间和初始运行时段；Toff,min、Toff,best和Toff,max分别表示可中断负荷最小、最佳和最大可中断时段。
可中断负荷的运行时间Ton,t和允许中断时间Toff,t作为寻优求解时的约束条件：
Figure GDA0003615589420000034
3)充电负荷模型
充电负荷可以一定时间Δt内提前充电，某充电负荷Linout，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000035
如式：
Figure GDA0003615589420000036
其中，
Figure GDA0003615589420000037
表示充电负荷在第i时段的运行功率，Ton和Toff分别表示最大可调度的充电开始时刻和结束时刻；
充电负荷开始充电Tinstart时刻和结束充电Tinend时刻作为寻优求解的约束条件：
Figure GDA0003615589420000038
充电负荷的电量约束：
Figure GDA0003615589420000039
其中，Cappre、ηch、Pj和Cap分别表示充电负荷初始电量、充电效率、充电功率和最大可充电量。
4)新能源发电设备和附加储能负荷模型
新能源发电设备包含风力和光伏新能源装置，可直接将电能应用于楼宇住户中消纳，也可多余电量储存在设备附加蓄电池中，新能源不发电时蓄电池将储存电能供给楼宇住户使用，新能源应用于楼宇住户中电价和电网侧峰谷电价一致。
新能源发电装置在一定时间Δt内进行发电，对新能源装置Lnew，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000041
如式：
Figure GDA0003615589420000042
其中，
Figure GDA0003615589420000043
表示新能源第i时段的发电功率，Toutstart、Toutend分别表示发电开始时刻和结束时刻，Tinstart、Tinend分别表示新能源发电储存在附加蓄电池开始时刻和结束时刻，TLstart、TLend分别表示新能源发电直接供给楼宇住户使用开始时刻和结束时刻。
新能源附加储能负荷，工作时段内中进行储存多余新能源的电量和直接供电给楼宇住户，其余时间挂起不进行任何操作，对新能源附加储能负荷Lstorage，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000044
如式：
Figure GDA0003615589420000045
其中，
Figure GDA0003615589420000046
表示附加储能负荷第i时段的充电功率或供电功率，Tbeg、Tend分别表示附加储能负荷运行的开始时刻和结束时刻，Tinstart、Tinend分别表示新能源发电储存在附加蓄电池开始时刻和结束时刻，TSLstart、TSLend分别表示新能源附加储能负荷供电给楼宇住户的开始时刻和结束时刻，Thangstart、Thangend分别表示挂起开始时刻和结束时刻。
新能源附加储能负荷需要考虑设备电池的使用问题，为了保证电池寿命问题，附加储能负荷在第h时刻电池电量Caph和最大、最小充放电程度αmax、αmin约束条件：
Figure GDA0003615589420000047
其中，
Figure GDA0003615589420000048
为新能源附加储能负荷在h时刻的电量,
Figure GDA0003615589420000049
为一天中初始电量，ηch、ηdis、xj和pj分别为充电效率、放电效率、j时刻运行状态和充电功率，αmax,αmin分别表示储能负荷的最大和最小的使用量。
上述的基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法，步骤3中，根据楼宇负荷模型考虑用户端、电网端和新能源，以节约成本、绿色消费和电力可靠性的需求建立了三维优化调度的目标函数：
min F＝[C,V,U] (11)
Figure GDA0003615589420000051
Figure GDA0003615589420000052
Figure GDA0003615589420000053
其中，C、V、U分别为所有住户一天时间的用电总费用、总用电最大峰谷差和新能源丢弃率；Td,j、Pd,j和cd,j分别表示负荷d第j用电时间段、功率和分时电价，n为负荷的总数量，H为24小时划分的时间段数，wj,gen、wj,exp分别表示新能源装置第j时段产生的电量和消纳的电量；
上述的基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法，步骤5中，分布式估计算法(Estimation of Distribution Algorithm，EDA)应用于离散化模型，该算法应用在本文的离散化模型中十分切合，并且使用庄家法则的非支配机制实现该算法的多目标优化，实现多目标分布式估计算法(Multi-objective Estimation of Distribution Algorithm，MOEDA)，应用多目标分布式估计算法对高维度非线性楼宇住户模型进行优化。
MOEDA算法概率模型主要采用高斯分布概率模型如下：
Figure GDA0003615589420000054
其中，μpo,op表示变量f出现1的概率,X[f][po,op]表示个体f变量po中子变量op出现1的个体，Ψ表示种群数量。
上述的基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法，步骤6中，应用分时电价在不同时间段对住户用电费用进行计算，提出一种分时电价差概率模型方法降低电价高峰时段用电量和增加电价低谷或平时段用电量。将一天24小时分为H个时间段，各个时段分时电价差的数学模型如下：
Figure GDA0003615589420000061
Figure GDA0003615589420000062
其中，α表示峰谷电价差概率模型；pi、pj、pβ分别为i、j、β时刻电价。αij表示i时刻与j时刻的分时电价差概率影响因子。
更新后的概率模型如下：
Figure GDA0003615589420000063
其中，ηpo,op、μpo,op和αpo,op为种群变量po中子变量op更新后的合成概率、优秀种群概率和分时电价差概率因子。
本发明基于分布式估计算法的楼宇住户负荷优化调度的有益效果为：在楼宇住户模型中增加新能源直接供电和多余电量在高峰用电量使用，设计了分时电价差概率模型改进了MOEDA算法，增加了MOEDA算法的全局收敛能力和收敛速度。解决了楼宇住户对新能源利用效率低问题，保证用户一定舒适度情况下降低住户总电费和总峰谷差。
附图说明
图1为本发明的使用流程图。
图2为改进分布式算法的流程图。
具体实施方式
接下来通过一个生活具体实施例子对本发明进一步详细的分析说明
本具体实施案例中，如图1，基于分布式估计算法的楼宇住户负荷用电优化调度方法，具体包括以下步骤：
Step1：根据用户负荷用电信息的类别，将用户负荷分为2大类，分别为可调度负荷和不可调度负荷，其中可调度负荷包括可平移负荷、可中断负荷、充电负荷和新能源附加蓄电池。从时间方面考虑，可以将一天中的24小时划分为96个时段，划分的每个时间段长度为15分钟，即为所有的负荷运作时间的最小单位时间段，系统调度方案中这个时间片段也是系统调度的最小单位时间段；加载某一个小区楼宇住户的住户负荷参数(包含可调度范围，负荷类型)，识别住户设备类型，导入预测的楼宇住户的用电数据。
Step2：搭建楼宇负荷用电调度模型和约束条件，具体如下：
1)可平移负荷模型
可平移负荷在一定时间Δt内进行负荷用电转移，第i时间段对某可平移负荷Lshiftable，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000071
如下：
Figure GDA0003615589420000072
其中，Pi s表示可平移负荷在第i时段运行，Ti,start,Ti,end分别为可平移负荷在i时间段内最早开始运行时间和最晚开始运行时间；Ti.turn表示可平移负荷在i工作时间段内的连续运作时间；Ti,on表示可平移负荷住户用电启动时刻。
可平移负荷在i时间内开始运行时间Ti,on作为寻优求解的约束条件：
Ti,start≤Ti,on≤Ti,end (2)
2)可断负荷模型
可中断负荷在短时间Δt内停电，某可中断负荷LInterruptible，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000073
如下：
Figure GDA0003615589420000074
Figure GDA0003615589420000075
其中，
Figure GDA0003615589420000076
表示可中断负荷在第i时段运行功率，Ton,start和Ton,end分别表示某一段时间内可中断负荷运行时刻开始和运行时刻结束；Ton,min和Ton,best分别表示可中断负荷最小运行时间和初始运行时段；Toff,min、Toff,best和Toff,max分别表示可中断负荷最小、最佳和最大可中断时段。
可中断负荷的运行时间Ton,t和允许中断时间Toff,t作为寻优求解时的约束条件：
Figure GDA0003615589420000077
3)充电负荷模型
充电负荷可以一定时间Δt内提前充电，某充电负荷Linout，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000078
如式：
Figure GDA0003615589420000079
Figure GDA0003615589420000081
其中，
Figure GDA0003615589420000082
表示充电负荷在第i时段的运行功率，Ton和Toff分别表示最大可调度的充电开始时刻和结束时刻；
充电负荷开始充电Tinstart时刻和结束充电Tinend时刻作为寻优求解的约束条件：
Figure GDA0003615589420000083
充电负荷的电量约束：
Figure GDA0003615589420000084
其中，Cappre、ηch、Pj和Cap分别表示充电负荷初始电量、充电效率、充电功率和最大可充电量。
4)新能源发电设备和附加储能负荷模型
新能源发电设备包含风力和光伏新能源装置，可直接将电能应用于楼宇住户中消纳，也可多余电量储存在设备附加蓄电池中，新能源不发电时蓄电池将储存电能供给楼宇住户使用，新能源应用于楼宇住户中电价和电网侧峰谷电价一致。
新能源发电装置在一定时间Δt内进行发电，对新能源装置Lnew，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000085
如式：
Figure GDA0003615589420000086
其中，
Figure GDA0003615589420000087
表示新能源第i时段的发电功率，Toutstart、Toutend分别表示发电开始时刻和结束时刻，Tinstart、Tinend分别表示新能源发电储存在附加蓄电池开始时刻和结束时刻，TLstart、TLend分别表示新能源发电直接供给楼宇住户使用开始时刻和结束时刻。
新能源附加储能负荷，工作时段内中进行储存多余新能源的电量和直接供电给楼宇住户，其余时间挂起不进行任何操作，对新能源附加储能负荷Lstorage，其参与调度前后的时间分布
Figure GDA0003615589420000088
如式：
Figure GDA0003615589420000089
其中，
Figure GDA00036155894200000810
表示附加储能负荷第i时段的充电功率或供电功率，Tbeg、Tend分别表示附加储能负荷运行的开始时刻和结束时刻，Tinstart、Tinend分别表示新能源发电储存在附加蓄电池开始时刻和结束时刻，TSLstart、TSLend分别表示新能源附加储能负荷供电给楼宇住户的开始时刻和结束时刻，Thangstart、Thangend分别表示挂起开始时刻和结束时刻。
新能源附加储能负荷需要考虑设备电池的使用问题，为了保证电池寿命问题，附加储能负荷在第h时刻电池电量Caph和最大、最小充放电程度αmax、αmin约束条件：
Figure GDA0003615589420000091
其中，
Figure GDA0003615589420000092
为新能源附加储能负荷在h时刻的电量,
Figure GDA0003615589420000093
为一天中初始电量，ηch、ηdis、xj和pj分别为充电效率、放电效率、j时刻运行状态和充电功率，αmax,αmin分别表示储能负荷的最大和最小的使用量。
Step3：根据楼宇负荷模型考虑用户端、电网端和新能源，建立了三维优化调度的目标函数：
针对楼宇住户模型以总电费、总用电峰谷差和新能源丢弃率为优化调度目标，满足节约成本、绿色消费和电力可靠性的需求建立了三维优化调度的目标函数：
min F＝[C,V,U] (11)
Figure GDA0003615589420000094
Figure GDA0003615589420000095
Figure GDA0003615589420000096
其中，C、V、U分别为所有住户一天时间的用电总费用、总用电最大峰谷差和新能源丢弃率；Td,j、Pd,j和cd,j分别表示负荷d第j用电时间段、功率和分时电价，n为负荷的总数量，H为24小时划分的时间段数，wj,gen、wj,exp分别表示新能源装置第j时段产生的电量和消纳的电量；
Step4：建立每一代种群概率模型和基于分时电价差的合成概率模型，具体实现如下:
分布式估计算法(Estimation of Distribution Algorithm，EDA)应用于离散化模型，该算法应用在本文的离散化模型中十分切合，并且使用庄家法则的非支配机制实现该算法的多目标优化，实现多目标分布式估计算法(Multi-objective Estimation ofDistribution Algorithm，MOEDA)，应用多目标分布式估计算法对高维度非线性楼宇住户模型进行优化。负荷编码为二进制编码，其中0表示负荷不用电，1表示负荷用电，统计负荷用电时间段，如果编码为1，则统计一次，计算出在该时刻负荷用电的概率。
MOEDA算法概率模型主要采用高斯分布概率模型如下：
Figure GDA0003615589420000101
其中，μpo,op表示变量f出现1的概率,X[f][po,op]表示个体f变量po中子变量op出现1的个体，Ψ表示种群数量。
提出一种分时电价差概率模型方法降低电价高峰时段用电量和增加电价低谷或平时段用电量。将一天24小时分为H个时间段，各个时段分时电价差的数学模型如下：
Figure GDA0003615589420000102
Figure GDA0003615589420000103
其中，α表示峰谷电价差概率模型；pi、pj、pβ分别为i、j、β时刻电价。αij表示i时刻与j时刻的分时电价差概率影响因子。
更新后的概率模型如下：
Figure GDA0003615589420000104
其中，ηpo,op、μpo,op和αpo,op为种群变量po中子变量op更新后的合成概率、优秀种群概率和分时电价差概率因子。
非支配排序改进分布式估计算法为多目标分布式估计算法，结合基于分时电价差概率模型改进多目标分布式估计算法。基于庄家法则非支配方法计算三维目标函数的支配系数，对支配系数进行由小到大排序。
Step5：基于合成概率模型重新初始化种群，当随机数rand小于ηpo,op概率为1，反之为0，进行下一次循环迭代，返回步骤2。
Step6：满足迭代条件后输出结果，并选择的调度方案。

Claims (2)

1.基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法，其特征在于：
步骤1：加载楼宇住户负荷用电数据，识别各类负荷类型，将楼宇住户负荷用电数据导入到相应的负荷模型中；
步骤2：算法参数设置和种群初始化，设置种群规模100和迭代次数300，种群个体变量中的子变量进行二进制编码；
步骤3：计算楼宇住户负荷模型目标函数，根据楼宇住户负荷模型的目标函数计算三维目标函数值；满足节约成本、绿色消费和电力可靠性的需求建立了三维优化调度的目标函数如下：
minF＝[C,V,U] (1)
Figure FDA0003615589410000011
Figure FDA0003615589410000012
Figure FDA0003615589410000013
其中，C、V、U分别为所有住户一天时间的用电总费用、总用电最大峰谷差和新能源丢弃率；Td,j、Pd,j和cd,j分别表示负荷d第j用电时段、功率和分时电价，n为负荷的总数量，H为24小时划分的时段数，wj,gen、wj,exp分别表示新能源装置第j时段产生的电量和消纳的电量；
步骤4：非支配排序改进分布式估计算法为多目标分布式估计算法，结合基于分时电价差概率模型改进多目标分布式估计算法，基于庄家法则非支配方法计算三维目标函数的支配系数，对支配系数进行由小到大排序；
步骤5：建立优秀种群的概率模型，选择非支配排序支配数最小的优秀个体，通过计算优秀个体各子变量的二进制编码为1的概率，建立优秀种群的概率模型；
步骤6：计算分时电价差概率模型并更新优秀种群的概率模型，通过分时电价差概率模型更新优秀种群的概率模型；
分时电价差概率模型的方法能够降低电价高峰时段用电量，并且增加电价低谷或平时段用电量，将一天24小时分为H个时段，各个时段分时电价差的数学模型如下：
Figure FDA0003615589410000021
Figure FDA0003615589410000022
其中，α表示峰谷电价差概率模型；pi、pj、pβ分别为i、j、β时段电价，αij表示i时段与j时段的分时电价影响因子；
基于分时电价影响因子更新后的合成概率模型如下：
Figure FDA0003615589410000023
其中，ηpo,op、μpo,op和αpo,op为种群变量po中子变量op更新后的合成概率、优秀种群概率和分时电价差概率因子；
步骤7：基于合成概率模型种群进行初始化，产生随机数大于合成概率模型中子变量的概率，则个体子变量取值为1，反之为0；
步骤8：判断是否满足输出条件，若不满足，返回到步骤3中继续种群迭代，若满足优化条件，则算法终止迭代，输出最后一代优化结果。
2.根据权利要求1中基于分布式估计算法楼宇负荷优化调度方法，其特征在于：
所述步骤1中，根据楼宇住户负荷用电信息类别，将楼宇住户负荷划分为可调度和不可调度负荷2大类，可调度包括某时段可平移负荷、某时段可中断负荷、充电负荷和新能源附加蓄电池负荷4类；
1)可平移负荷模型
可平移负荷在一定时间Δt1内进行负荷用电转移，第i时段对某可平移负荷Lshiftable，其参与调度前后的时间分布
Figure FDA0003615589410000024
如下：
Figure FDA0003615589410000025
其中，Pi s表示可平移负荷在第i时段运行，Ti,start,Ti,end分别为可平移负荷在第i时段内最早开始运行时刻和最晚开始运行时刻；Ti.turn表示可平移负荷在第i时段内的连续运作时段；Ti,on表示可平移负荷住户用电启动时刻；
可平移负荷在第i时段内开始运行时刻Ti,on作为寻优求解的约束条件：
Ti,start≤Ti,on≤Ti,end (10)
2)可中断负荷模型
可中断负荷在一定时间Δt2内停电，某可中断负荷Linterruptable，其参与调度前后的时间分布
Figure FDA0003615589410000031
如下：
Figure FDA0003615589410000032
其中，
Figure FDA0003615589410000033
表示可中断负荷在第i时段运行功率，Ton,start和Ton,end分别表示某一段时间内可中断负荷运行时刻开始和运行时刻结束；Ton,min和Ton,best分别表示可中断负荷最小运行时段和最佳运行时段；Toff,min、Toff,best和Toff,max分别表示可中断负荷最小、最佳和最大可中断时段；
可中断负荷的运行时间Ton,t和允许中断时间Toff,t作为寻优求解时的约束条件：
Figure FDA0003615589410000034
3)充电负荷模型
充电负荷提前Δt3时段进行充电，某充电负荷Linout，其参与调度前后的时间分布
Figure FDA0003615589410000035
如式：
Figure FDA0003615589410000036
其中，
Figure FDA0003615589410000037
表示充电负荷在第i时段的运行功率，Ton和Toff分别表示最大可调度的充电开始时刻和结束时刻；
充电负荷开始充电Tinstart时刻和结束充电Tinend时刻作为寻优求解的约束条件：
Figure FDA0003615589410000038
充电负荷的电量约束：
Figure FDA0003615589410000039
其中，Cappre、ηch、Pi和Cap分别表示充电负荷初始电量、充电效率、充电功率和最大可充电量；
4)新能源发电设备和附加储能负荷模型
新能源发电设备包含风力和光伏新能源装置，直接将电能用于楼宇住户，或者将多余电量储存在设备附加蓄电池中，新能源不发电时蓄电池将储存电能供给楼宇住户使用，新能源的发电量用于楼宇住户时的计算电价和电网分时电价一致；
新能源发电装置在一定时间Δt4内进行发电，对新能源装置Lnew，其参与调度前后的时间分布
Figure FDA0003615589410000041
如式：
Figure FDA0003615589410000042
其中，
Figure FDA0003615589410000043
表示新能源第i时段的发电功率，Toutstart、Toutend分别表示新能源发电开始时刻和结束时刻，Tinstart、Tinend分别表示新能源发电储存在附加蓄电池开始时刻和结束时刻，TLstart、TLend分别表示新能源发电直接供给楼宇住户使用开始时刻和结束时刻；
新能源附加储能负荷，工作时段内中进行储存多余新能源的电量和直接供电给楼宇住户，其余时间挂起不进行任何操作，对新能源附加储能负荷Lstorage，其参与调度前后的时间分布
Figure FDA0003615589410000044
如式：
Figure FDA0003615589410000045
其中，
Figure FDA0003615589410000046
表示附加储能负荷第i时段的充电功率或供电功率，Tbeg、Tend分别表示附加储能负荷运行的开始时刻和结束时刻，Tinstart、Tinend表示公式(16)中新能源发电储存在附加蓄电池开始时刻和结束时刻，TSLstart、TSLend分别表示新能源附加储能负荷供电给楼宇住户的开始时刻和结束时刻，Thangstart、Thangend分别表示新能源附加储能负荷挂起开始时刻和结束时刻。
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