家庭智能用电系统建模及优化策略分析

作为智能电网的重要组成部分,家庭智能用电系统对提高能源利用效率、促进可再生分布式发电的利用具有重要意义。针对家庭智能用电系统进行了相关的研究,分析了家庭智能用电系统各个组成部分的模型,建立了基于经济性目标、舒适性目标和计及分布式发电装置的优化模型,并利用粒子群算法对模型进行了求解。仿真结果验证了该优化策略的有效性。

家庭智能用电管理系统用电优化算法研究

为降低居民用户用电费用和提高用电效率,考虑分时电价价格激励的作用,对家庭智能用电进行了研究。构建了由智能家用电器、传统家用电器、电动汽车及其充放电设备、智能开关/插座、智能交互终端、智能手机、分布式能源和智能电表等组成的家庭智能用电管理系统。以一般家庭常用家用电器为优化对象,以用户用电费用最低为优化目标,采用遗传算法,根据用户设定的各家用电器的工作时间范围,提出了基于分时电价的家庭智能用电管理系统智能用电优化算法。以兼顾用户用电费用和负荷消耗功率均匀分布为优化目标,设定功率阈值,引入惩罚机制,提出了基于分时电价的改进智能用电优化算法。仿真结果表明,所提出的智能用电优化算法可为用户最大限度节省用电费用;所提出的改进智能用电优化算法可为用户适当节省用电费用,并可避免引入新的用电高峰。因此,该智能用电优化算法能实现既定优化目标,是有效、可行的。用户可根据实际需要确定优化目标,选用相应算法。

计及用户舒适性的家庭智能用电调度优化

随着智能家居、家庭分布式能源的广泛应用,以及分时电价的推广,家庭能源系统有了更多更高的功能需求。文中通过分析家庭用电行为和家庭负载工作方式的关系,建立了一种兼顾家庭用电的经济性和舒适性的调度优化模型,同时考虑了分布式能源和需求响应技术的应用,具有重要的实际意义。针对该模型采用了一种改进粒子群算法进行求解,并通过家庭用电的算例进行了验证。算例表明,该模型和算法能够很好地调度家庭电器的用电行为。

家庭智能用电的随机&可调节鲁棒优化混合调度策略研究

针对包含光伏及储能系统的家庭用户,考虑光伏发电的预测距离运行点越远精度越低的特点,以及家庭用户用电行为具有不确定性的特点,建立了分布式电源、家庭负荷及用户用电行为不确定性的模型。结合随机优化与可调节鲁棒优化的优点,提出了一种家庭智能用电的随机与可调节鲁棒优化混合调度策略,以系统运行成本最小为目标,保证用户用电自由与舒适度,同时提高光伏的本地消纳水平。基于工程博弈论思想和改进粒子群算法,将优化模型转换为混合整数线性规划问题进行求解。通过算例仿真,验证了该调度策略的有效性。

基于移动终端的家庭智能用电系统设计

当前物联网技术已成为智能化领域的研究热点,并且被逐步应用到家庭用电领域。在此背景下,设计了一种基于移动终端的家庭智能用电系统,包括能够单独计量及控制的多插孔智能插座,功能完备的可视化平台,实现用电异常检测与终端平台预警。该系统优化了传统智能插座的缺陷,实现了智能设备与物联网的连接,可以采集、监测、控制、管理、诊断用电,帮助用户合理管理、优化家庭用电。

基于改进智能用电优化算法的家庭智能用电管理系统

为了提升家庭智能用电管理系统的计算效能,使用时序分析算法,将远程抄表实时费控电能表采集的1s步长的电流、电压数据序列,整理成5列录波图,并利用线性重投影算法形成可供神经网络识别的时序序列,使用加权卷积多列神经网络进行挖掘,将用户每1s步长的用电量信息分解成空调、插座、照明等负荷用电量信息,最终形成家庭智能用电管理系统的数据分解展示功能。经过与针对上述负荷单独安装电能表的实测数据进行对比,发现该改进智能用电优化算法得到的用电量分解结果,与实测结果的误差率均为5.8~6.0%之间。

智能电网中的家庭用电系统建模与优化分析

为了实现电网削峰填谷、节约居民用电成本的目的,需要对家庭用电负荷进行更加合理的引导。综合考虑家庭用电负荷的连续性、可中断性以及负荷之间的关联性、顺序性、强依附性等特性,以分时电价为背景,建立了计及储能系统的家庭智能用电系统模型,包括负荷运行模型、蓄电池充放电模型和经济性优化模型。提出利用0—1变量对模型决策变量进行编码,将优化问题转化为混合整数线性规划问题,并采用Gurobi数学规划软件包求解,大大降低了问题的求解难度。在Matlab环境下,对家庭用电负荷数据进行仿真计算,仿真结果表明,模型和优化策略能够实现转移家庭用电负荷以及降低用电费用的目的。

基于Android和Java编程的家庭智能用电管理系统设计

人们对于电力的需求量不断提升,而发电过程中产生的环境污染和能源浪费问题,却成为了用电管理过程中的主要制约因素。未来的社会发展正朝着环境友好型社会而发展,现阶段的研究工作重点也放在了用户端的智能用电技术方面。智能用电技术即采用信息化手段和互动化策略来调动电力用户的需求侧来实现电力负荷的基本需求。因此,本文在基于家庭能量管理的基础上,利用Android和Java编程设计了面向家庭用户的智能用电管理系统,通过APP、后台程序和数据库形成相对完善的系统框架,以此为基础来构建通信数据结构。这不仅需要在通信和计算方面给予技术支持,还应该通过市场的调节作用和政策保障来推动用户侧的配合。

基于实时电价和遗传算法的智能用电管理系统用电优化策略

为使用电家庭积极地参与到电网需求响应,从而进一步实现家庭智能用电管理系统的用电优化,本文提出基于实时电价和遗传算法的家庭智能用电管理系统用电优化策略。结合实时电价和遗传算法,在MATLAB平台下进行了仿真验证,仿真结果表明本文提出的家庭智能用电管理系统用电优化策略能够实现在不影响家庭用户使用前提下达到用电费用最低的目标。

家庭网络组建及智能能源管理系统应用

研究并提出了构建可靠家庭网络的系统方法,并对实现的关键细节进行了分析。在家庭网络中,引入智能能源管理技术,为用户监控用电信息,掌握用电安全提供了重要手段,是家庭智能用电的主体。最重要的是,本文所研究的系统是一个不可分割的整体,家庭网络和智能能源管理互为依靠。采用G.hn通信技术、嵌入式软硬件设计技术和Web Service等技术,本文成功组建了基于家庭网络的智能能源管理系统。

可控家用电器负荷优化模型及用电策略研究

在家庭智能用电系统下,以经济性和舒适性为目标,构建了电动汽车、空调、热水器的优化用电模型。并使用基于Q学习的粒子群算法求解优化模型,阐述家用电器的智能用电策略。以空调负荷为例,采用优化模型和算法后,经仿真实验,满足温度控制要求,且费用最少,收敛速度快,有效减少了空调负荷的用电量,削减电费的同时又保证用户的舒适度。

面向智能电网的家用自动控制空调系统设计

文章设计了一种面向智能电网的家庭内部可控制空调系统,分别介绍了系统的网络结构、关键设备以及所采用的通信方式。该系统可实现空调用电的可视化以及控制空调经济运行。在未来智能电网中实施分时电价情况下,该系统的部署对负荷调峰以及节约家庭电费支出都有积极意义。