【摘 要】
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在智能电网发展的背景下,人们对家庭电力的应用需求不仅是满足于正常家庭生活,同时,针对用电安全性、高效性以及节能性都提出了更高的要求。家庭能源管理系统是用户在电力需求侧的应用,是智能家居体系中的重要部分,也是以家庭为单位实现能源高效利用的途径。因此,构建家庭用电负荷模型,根据用户的用电习惯制定合理的家庭用电计划,实现电能的高效利用,达到节能减排的效果,这正是研究家庭能源管理系统的意义所在。本文针对家
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在智能电网发展的背景下,人们对家庭电力的应用需求不仅是满足于正常家庭生活,同时,针对用电安全性、高效性以及节能性都提出了更高的要求。家庭能源管理系统是用户在电力需求侧的应用,是智能家居体系中的重要部分,也是以家庭为单位实现能源高效利用的途径。因此,构建家庭用电负荷模型,根据用户的用电习惯制定合理的家庭用电计划,实现电能的高效利用,达到节能减排的效果,这正是研究家庭能源管理系统的意义所在。本文针对家庭能源管理系统中的各项用电设备进行用电调度优化,力求达到经济性、舒适性以及节能之间的平衡,为家庭中的智能用电提供可选方案。在保证室内热舒适度的前提下,针对空调为例的温控负荷进行了控制策略的研究与仿真,同时利用改进的多目标算法,结合家庭中的用电设备做出了用电优化,制定了不同的调度优化方案,为用户提供了多样性的选择。本文的主要工作如下:（1）将典型家庭中的用电负荷按照用电模式以及设备特性分为刚性负荷、柔性负荷、温控负荷、储能设备以及分布式电源设备。（2）针对家庭用电设备中的温控负荷,以空调为例,研究其用电控制策略。首先将PMV值作为评价室内热舒适的指标,为实时、快速地计算室内PMV值,根据Fonger教授提出的PMV计算公式,分析影响该指标的环境因素,建立了基于GSA优化的BP神经网络PMV预测模型,然后提出基于PMV的空调控制策略。根据该策略对夏季某一天中的空调能耗进行了仿真,并通过调整室内温度对空调能耗进行优化。优化结果显示在满足用户热舒适度的前提下该方案比原方案节省约30%能耗。（3）本文兼顾用电电费、用电舒适度以及碳排放量三个目标,针对家庭能源管理系统进行多目标优化。3个及以上的多目标问题优化算法常采用NSGA-Ⅲ算法,针对标准NSGA-Ⅲ算法在解决实际问题时参考点分布不均匀等问题,提出一种改进的NSGA-Ⅲ算法,分别进行了自适应遗传操作、基于参考点和拥挤度的个体选择策略两个改进。（4）利用所提出的改进NSGA-Ⅲ算法求解家庭能源管理系统调度优化模型,并为用户提供了三种用电优化方案。算例显示本文所提出的用电优化方案在三个目标上较原用电方案均有一定程度的提升,其中用电费用上最高节省21%,碳排放量最高降低10.2%,同时三种方案均维持了较高的用电满意度,用户可根据自身情况对家庭用电方案进行选择。本文从家庭负荷分类开始,根据不同类型的用电负荷进行数学建模。特别针对以空调为例的温控负荷进行了基于PMV的用电优化研究。考虑家庭用电中的柔性负荷,同时配合储能设备的充放电行为,提出符合用户用电需求的家庭能源管理系统调度优化方案,通过算例验证了所提方案的优越性。
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