家庭能量管理系统中一种基于实时电价的优化调度计划模型的研究

1、家庭能量管理系统中一种基于实时电价的优化调度计划模型的研究 中国 科技 论文 在线/0>.家庭能量管理系统中一种基于实时电价的优化调度计划模型的研究 *刘经浩,贺蓉5 (湖南大学信息科学与工程学院,长沙,410082) 摘要:本文提出了一种应用于家庭能量管理系统Home Energy Management System,简称 HEMS的基于实时电价的家电最优调度模型。该模型采用线性整数规划方法建模,分别以用电费用最省,用电费用和满意度兼顾为优化目标,以用户指定的运行时间要求以及电力公司的需求响应为约束条件。该模型首次将家庭中可以进行调度的可中断运行电器和不可中断运行电10 器、以及不可调

2、度而必须运行的电器统一考虑,同时考虑使用家庭光伏 PV(Photovoltaic)发电系统并允许剩余电力上网出售。本文提出的调度模型不仅考虑了家庭用电的各种实际情况,而且考虑了将来电网中可再生新能源的使用以及需求响应等新技术的应用,具有重要的实际意义。最后通过仿真实验验证了本文提出方法的有效性。 关键词:计算机应用;家庭能量管理系统;实时电价;调度模型;满意度; 15 中图分类号:TP399Study on an Optimal Scheduling Model based Real-Time Pricing for Home Energy Management System Liu Jing

3、hao, He Rong 20 School of information science and engineering, Hunan University, Changsha, 410082 Abstract: In this paper, a novel optimal scheduling model based on real-time electricity pricing for Home Energy Management System HEMS is proposed. The model adopts linear integer programming method, a

4、nd tries to minimize the total cost of electricity and imize the comfort level of users. Meanwhile, the specified operation time of each appliances as well as demand response 25 requirements are considered as constraints. The model takes account of interruptible and controllable appliances, uninterr

5、uptible and controllable appliances as well as must-run and uncontrollable appliances simultaneously in a framework. Also, surplus power produced by solar photovoltaic panels is considered to be able to sell to utility. The proposed scheduling model not only takes into account the real conditions in

6、 a home, but also the application of renewable energy and other new technologies 30 such as demand response. Finally, simulation results demonstrated the effectiveness of the developed modelsKey words: computer application; home energy management system HEMS; real-time electricity pricing; schedulin

7、g model; comfort level;35 0 引言 世界能源危 机和地球 温暖化问 题的日趋 严重, 对包括 居民用电在 内的节能 技术以及 可再生能源的使 用提出了 迫切要求 , 也受 到了各国 政府, 以及 IT 企业, 家电企 业和电力 公司的高度重视。 国家 太阳 能发电发 展 “十二 五” 规 划 指出 “十二 五” 期间分 布式光伏 发电将进 入公140 共设施和千 家万户 。 此外, 居民对以家庭 设备网络 化, 智能化为 代表的智 能家居的 期待也2越来越高。 松下 “ 智能家电 ” 新型 家电产品 的发布 , 标志着智 能家电的 发展为家 庭能量 管作者简介:刘经浩

8、(1989 年- ), 男, 硕士 研究 生, 主要 研究 方向 :智 能电 网、 计算 机应 用 通信联系人: 贺蓉1973 年-,女,工学博士,讲师,主要研究方向为鲁棒控制、非线性控制. E-mail: hr/. - 1 - 中国 科技 论文 在线/. 理系统 (Home Energy Management System,简称 HEMS ) 在家庭 中的实施 提供了智 能终端。同时, 随 着工业和 家庭用电 的持续增 长以及分 布式可 再生能源的 导入都使 得电力系 统的稳定性受到严重 的威胁。 为此电力 公司采用 需求响 应的方 法, 即通过 采用实时 或者分时 电价, 或45 者直接限

9、制 最大电力 使用等方 法引导或 控制用户 在特 定的时间段 减少负荷 、保障电 网稳定 。 HEMS 是以智 能电网和 智能家居 为基础, 以智 能电表 为依托, 将家庭 中所有发 电、 用电以及蓄电设 备有机整 合为一体 的家庭智 能化网络 控制 系统。 系 统通过结 合天气预 报和电力 公司的实时电 价, 需求 响应等 信息实现 家庭能量 使用的 集中管理, 利用最优 化调度 和先进控 制方法达到最 大限度的 节能的目 的。 同 时保证用 户用电 的满意度, 并满足电 力公司 对需求响 应50 的要求, 起到 保障电网 稳定的作 用。 由此 可见,HEMS 将成为未来智 能电网、 智 能

10、家居中 不可缺少的组 成单元。HEMS 的核心 是制定家 电的电力 使用计划并 按计划调 度家电运 行。 考虑到用户需求 的多样性, HEMS 要求 能够针对 不同的优 化目标建立 相应的调 度模型。 一 般而言,家庭用户期 望的优化 目标可能 包括:(1 )用电 费用 最省(2)用 电费用和 用电满意 度兼顾 。 1 相关工作 55 当前, 家庭 能量管理 系统调 度优化问 题得到了 许多研 究者的关注 , 他们提 出了不 少有效的方案。 被 广泛采纳 的是将 一天按单 位时间分 成一系 列的时间片 , 把任务 的调度 放在时间 片的离散区域 里,这样 可以大大 减少运算 量,提高 计算 效

11、率。但是 现存方法 还存在一 些问题 ,一是考虑问 题不够全 面, 二 是某些方 面脱离了 实际。 下面我们将 逐一分析 这些采用 了时间片方案的调度 模型。 360 文献 在调度过程中, 将任务 运行时间 分成整数 与小 数两部分进 行调度 , 这种调 度方式比较切合实 际。 并且模型 考虑了用 户的满意 度。 但是 , 模型以虚拟的 家电作为 主体, 并假 定这些电器都 是不中断 地连续工 作, 这不 符合实际 情况。 同时它以实 时电价模 型作为调 度基础,简单地认为 某一小时 的价格与 单个用户 这一小时 的负 载有关, 并且没有 考虑家庭 里有必须 运行且不参与 调度的电 器、 家庭

12、 可再生能 源发电 、 家庭 向电网卖电 、 电网的 需求响应 要求等因65 素。 4文献 中提出的调度模型, 考 虑了家庭 中有必须 运行 且不参与调 度的电器 、 家庭 可再生能源发电、 电网的需 求响应要 求。 但 由于采用 的数据 与模型都是 虚拟的理 想化模型 , 电器被考虑成是可 以随机中 断的, 与 实际情况 相脱离 。 同时 模型中未考 虑用户的 满意度, 调度目标只是将用户 所花电费 最小化。 570 文献 调度时采用了带阶梯价格 的电价体 系, 并且在 模型调度中 使用了先 验知识预 测价格。 该系统 充分考虑 到用户对 任务完成 时间的 要求、 家用电器的 功率的可 变性

13、、 电 网的需求响应要求、 满意度等 条件, 但没有考 虑家庭可 再生能 源发电等情 况。 并且 模型中假 定电器是可以随时中 断、启动 的,这也 不符合实 际。 6文献 设计的模型利用了分时电 价体系, 将 本地可 再 生能源发电、 家庭用蓄 电池、 需 求75 响应要求以 及用户向 电网卖电 等情况考 虑在内 , 而且 还考虑了热 能的使用 。 但是 , 整个调 度模型的结果 只有太阳 能发电系 统、 电 力公司、 蓄电池 以及用电需 求总体之 间的电力 流动量以及发热器、 储热器 、 耗热需 求总体之 间的热能 流动量 。 而且模型 设计中没 有考虑用 户的满意度。 通过分析和 对比上述

14、 文献, 我们将借 鉴上述模 型中合 理的部分, 同时对其 中不合 理的部80 分加以完善, 建 立更加新 颖、 全面、 符 合实际的 模型 。 具体而言, 我们 借鉴上述 模型中按 时间片调度的 方法以及 考虑用户 满意度的 做法; 同时我 们根据日常 生活中家 用电器的 实际使用- 2 - 中国 科技 论文 在线/. 情况将家用 电器分为 可中断运 行电器、 不可中断 运行 电器以及必 须运行电 器等三类 加以考虑,使得调 度对象更 加符合实 际情况。 本文的组织 结构如下 : 第 1 节介绍了 该课题的 研究现 状。 第 2 节 详细地介 绍提出 的系统85 用电费用最 省模型以 及系统

15、调 度方法 。 第 3 节 描述用 户对家用电 器调度使 用情况满 意度量化方法以及考 虑满意度 的用电费 用最省模 型。 第 4 节通 过仿真实验 , 验证本 文提出 的优化模 型的有效性。 第 5 节总 结本文。 2 系统模型 本节, 我 们将在考 虑实时电 价和需求 响应的前 提下提 出一个家庭 能量管理 系统任务 优化90 调度的数学 模型。 实 时电价和 需求响应 的相关 信息由 电力公司通 过网络 ( 比如互联 网) 传 输给家庭用户 , 其信息 包含电 力公司的 各时段的 电力价 格以及用电 功率使用 上限等信 息。 在 此前提下,我 们着重于 优化各家 电使用调 度问题, 以实

16、 现减少电费 的基本目 标。 2.1 模型简介 我们提出的 新型调度 模型, 充分地考 虑现实生 活中各 电器的电气 特性。 模 型独创 性地兼95 顾可中断运 行电器 ( 如热水器 ) 、 不 可中断运 行电器 (如洗衣机 ) 以及必 须运行电 器 (如 电冰箱) 三大类 家用电器 , 并且将 PV 发电系 统、 向电 网出售剩余 电力以及 用户满意 度纳入到本调度模型 。 单一 家庭中家 庭能量管 理系统的 调度模 型如图 1 所示。 图 1 中的 HEMCHome Energy Management Controller 作为该系统 的调度控 制 器,通过无 线方式( 如 Zigbee

17、无线网络)向家用 电器发送 控制信息 ,同时也 通过该无 线网 络收集各家 用电器,PV 系统等 的用电100 和发电信息 。 此外 HEMC 还与 智能电表 和 Internet 相 连, 通过它 们获取电 力公司提 供的实 时电价和需求 响应信息 以及气象 部门提供 的天气预 报信 息。 调度模型将采用实时电价体系中主流的提 前一 天获 取电 价体 系( day-ahead price ) , 提前公布的价格 是动态变 化的, 每105 天公布的价 格可能都 不相同, 并 且每小时 的价格也是不 同的。 所以 把一天按 小时分成 24个 连 续 的时间 段(即 每个 时间片 时长 T1小时

18、) , 电力 公司每天 提前把电 价信息通 过网络发送到 家庭用户。 我们把每 小时的买 电110 电价以及卖 电价格分 别记为 Pb 、Ps 。因电j j网削峰的需 要, 电力公 司附带传 输给终端 用 115 图 1 家庭能量管理系统HEMS的结构图 户的信息中 还包括各 时段的电 网功率限 制,记为 D ,用于需求响 应控制。 j2.2 调度对象 在本调度模 型中, 参与 调度的可 中断电器 与不可中 断 电器都统一 归入到家 用电器集 合 A中。为了使模 型更简洁 ,各家用 电器的功 率都采用 平 均功率,记 为 W 。各家 用电器每 天需i要工作的时 间也不尽 相同, 我们 假定已知

19、 电器 i 在某 一天需要工 作时间长 为 N , 并且 各电器i120 都有自己的 工作特性, 如最低连 续工作时 长, 我们记 为 L 。 考虑到 家用电器 集合中既 有可中i断电器, 又 有不可中 断电器 , 对于不 可中断电 器, 可 以认为该电 器的最低 连续工作 时长即为当天所需工 作时间 (L N ) 。 同时我们 引入一个 二 进制变量 B 来标识电器 i 在第 j 小时执i i ij- 3 - 中国 科技 论文 在线/. 行启动操作, 引入二进 制变量 T 来标识电器 i 在第 j 小时执行关 闭操作, 采 用 F 表示电器 iij i完成工作的 时间。 125 HEMC 有

20、良好的用户交互性,用户可以在个人设置 里面,自由设定自己期待的各电器完成工作的 时间段 , 如a ,b , 表 示用户希 望电器 i 能 够在第 a 小时与 第 b 小时之间 完成工i i i i作。 我们使用二 维的二进 制变量 S 来标识第 i 个电器在 第 j 个时间片是否 工作, 如 果工作则ijS 1,否则 S 0。 系统调度完成后 得到向 量 S 。 然后, 对向量 S 进行换算处理得到每 一个ij ij ij ij130 电器的工作 时间安排 ,并通过 家庭无线 网络发送 给各 个电器,调 度各家用 电器的运 行。 在介绍我们 的调度方 法前, 我们假定 以下的数 据可以 通过相

21、关预 测方法获 得 (比 如可以7-8采用 等提出的利用天气预报信息、历史用电量以 及发电量数据来预测第二天的用电量和发电量大小) 。 限于 篇幅, 本文 对此将不 做详细介 绍 , 而是假定直接 使用通过 预测方法 获得的以下数据 进行调度 运行: 135 次日的 PV 发电系统各 时间段的 发电功率 G ; j 次日各电器 需要运行 的时间 N ; i 次日各时段 必须运行 的电器功 率 M 。 j另外, 电力公司 会将各时 段的价格 信息 Pb 、Ps 以及需求响应要 求 (对应各个 时间段的 电网j j功率限制 D )提前发 送给用户 供调度使 用。 j140 2.3 用电费用最省基

22、本调度模 型 考虑在 j 时段,PV 发电系统产生 的电力为 G ,家庭中必须保持 运行的电 器需要的 功率j为 M ,而此时段电网的使 用功率限 制为 D (需求响 应要求), 因此该时 段实际可 调度使用j j的功率大小 为 D + G - M 。 j j j如前所述, 虽然每小 时的电力 价格已知 并且为固 定值 ,但是由于 家用电器 可以使用 PV145 系统产生的 电力而不 用支付费 用, 每小时的 相对电 力 价格将随着 PV 电力使 用的多少 而随时变化。 因此 我们在计 算费用时 把各小时 的用电相 对价 格用 Pbg 表示, 该价格是 使用 PV 发电j系统后的相 对价格 。

23、 则各小 时需支付 给电力公 司的费 用为 Pb ?WS GMT ,而i ?Ajiijjj可调度电器 的总用电 量为WS。 i ?Aiij若某时段调 度的电器 的用电功 率比发电 功率还要 小时 , 则相对买 电价格为 零; 反 之相对150 买电价格由 需支付给 电力公司 的费用与 可调度电 器总 用电量计算 得出,即Pbg0, 当WS GM0 1 i ?Aj iij j jPb? W S G MTi ?AjiijjjPbg, 当W S? G? M 0 2 i ?AjiijjjWSi ?Aiij又因为只有 在家庭电 力有剩余 的时候 , 即, 当GW?SM0 时才会 出售电力。i ?Ajii

24、j j我们用 Sen 标识是否可以向电 网出售剩 余电力 ,当可 以出售电力 时 Sen 1,反之 Sen 0。j j j 24155 出售电力可 以产生收 入,一天 的售电收 入为? GW?S?M? T?Ps?Sen 。 i ?Aj iij j j jj ?1综合上述各 因素及条 件,可以 得出本系 统基本调 度线 性规划模型 如下: 24 24?Minimize PbgWST? G? W?S?M? T?Ps?Sen 3 ii AAj iij j i ij j j jjj 1124Subject to SN4 ij ij ?1 WS?M ?G ?D 5 i ?Aiij j j j- 4 -

25、中国 科技 论文 在线/. 160 其中式3 为目 标函数, 其 目的是最 小化用 电费用。 式4、式5 为约束条 件, 其中 等式4 表示任务调度 后总工作 时间应与 电器实际 所需要工 作的 时间相等, 不 等式3 表示 各时段的 电器总功率不 得超过电 力公司规 定的最大 功率限制 (即 满足需求响 应要求) 。 此外,由于 电器一旦 启动,则 必须至少 连续运行 L 个 时间片。电 器启动操 作的标识 为 B ,i ij则电器运行 状态 S 还必须满足如下条件 。 ij165 SL1,x 0, 且B1 6 ij+x iij通常当某电 器在某一 时间段的 状态是 0, 而在下一 个 时间

26、段的状 态为 1 时, 则表明在 下一个时间段电器 执行了启 动操作, 即 B 必须满足下式。 ijBS1,当且 0S? 1,或S? 1且j? 1 7 ij ij ?1 ij ij2.4 调度模型的使用 流程 170 本文所提出 的调度模 型在 HEMC 中的使 用流程如 下: 用户输入家 用电器的 期望完成 时间段以 及其它和 家用 电器关联的 各种参数 。 从电力公司 处获取第 二天动态 电价信息 及需求响 应要 求信息。 从天气预 报部门获 取天气预报信息。 使用现有的 预测方法 , 通过天 气预报信 息和历 史发电 , 用电信息 , 预测 第二天的 发电量175 和用电量。 使用优化调

27、 度模型计 算第二天 各种家电 的运行调 度计 划。 由 HEMC 根 据上述调 度结果控 制第二天 的家电运 行。 3 考虑用户满意度的调度模型 在前面模型 中我们提 到, 用 户希望电 器能够在 时间范 围a,b 之间工作 , 我 们假定电 器如180 果没有在用 户要求的a,b 之间工 作则该电 器调度结 果 的满意度为 0 。 同时, 我 们假定 用户希望工作任务 能够在指 定的时间 区间内更 快地完成 (比 如希望洗衣 机在指定 时间范围 内尽早地洗完衣服) ,所以当 电器在 a 时刻 开始工作 ,在 a+N 时刻完成时满意 度最高( 设为 1),然后满意度 随完成时 间向 b 推

28、移而递减 直至 0 。 所以 用户满意度 是一个关 于任务完 成时间 F的分段函数 ,记为 sF ,其定义 如下: Fb?× 100%, a + NFbaNb185 sF 80, F a + N 或F b由于用户对 不同电器 的重视程 度有差异 , 所以 用户对 各电器在某 时间段工 作的满意 度也作为 用户对不 同电器的 满意度的 影响因子,? 取 值为不小 于 0 的整 数。不相同,我 们使用i i当0 时 , 表示该 电器的完 成时间与 满意度无 关。 因 此带影响因 子的满意 度 (加权 满意度)i函数 ds F 可表示为:iiFbii,aN?F?biiiiiaNb190 d

29、s F 9 ii iii0,Fa ?N 或F bii i i i同时,整个 调度过程 中总加权 满意度 sat 可 定义为: sat? ds F 10 i ?Aii将满意度反映到调度模型 中,我们在优化目 标函数中 加入满意度项并且使用? ?0,1 来标识用户的满 意度在整 个调度中 的比重 。 将满 意度及比 重代入到3 中 , 则调 度模型 转换为: 24 24195 Minimize? PbgW S? GW? S? M? Ps? Sen? sat 11 ii AAjiij j iij j j jjj 11Subject to 4,5 - 5 - 中国 科技 论文 在线/. 4 仿真实验与

30、评价 4.1 调度数据信息 系统在调度 之前, 通 过人机接 口, 由 用户向系 统输入 表 2 中与家 电相关的 各种信息 , 提200 供给调度控 制器。 表 中包括 各电器参 与调度所 需要的 基本信息, 调度控制 器根据 这些信息 进行家用电器 工作任务 的最优调 度。 如 表 2 中所 示, 当 最低连续工 作时间和 需要工作 时间相等时表示该电 器使用过 程中不可 中断, 否则为可 中断。 另一方面电 力公司会 将第二天 的各时段的 价格 信息以 及需 求响 应要求 (最 大功率 限制 )通过网 络发 送给家 庭能 量管 理系统 ,以 供HEMC 使用。各时 段的价格 信息及 需求

31、响应 信息如 表 1 中第 24 列所示。其中 买电价格 参9 10205 考的是一个 冬季的典 型价格信 息 , 卖电价格为当前中国最新公 布的补贴 价格 。 家庭中各时段 PV 发电系统的发 电功率与 必须运行 电器的功 率 信息如表 1 中 56 列所示 , 均取冬 天一个普通家庭 的发电和 用电信息 。 表1 与时间片相关的各种信息 18 0.93 0.42 8 0 0.3 19 0.93 0.42 8 0 0.3 买 卖 需求 响PV 系20 0.93 0.42 8 0 0.3 电 电 应要 求时统预 测 不可 调21 0.93 0.42 8 0 0.3 价 价 (最 大间发电 功

32、度功 率 22 0.93 0.42 8 0 0.2 格 格 允许 买0.93 0.42 8 0 0.25 MKW 23 片 率Pb Ps电功 率)GKW 元 元 DKW 210 表2 家用电器相关各种信息 0.44 0.42 8 0 0.4 0 最低 连平均0.44 0.42 8 0 0.3 1 工作 时 需要 工作家电 序续工 作功率0.44 0.42 8 0 0.2 2 间要 求 时间 N 号 i时间 L W Ki i0.44 0.42 8 0 0.3 3 App# a ,b 小时 i iW 小时4 0.44 0.42 8 0 0.2 5 0.44 0.42 8 0 0 1.5 0-6 3

33、 1 App1 6 0.93 0.42 8 0 0 2 6-14 2 2 App2 7 0.93 0.42 8 0 0.2 1.5 12-20 3 1 App3 8 0.93 0.42 8 0.01 0.3 3.5 7-10 1 1 App4 9 0.93 0.42 8 0.09 0.2 App5 2 17-21 2 2 10 0.93 0.42 8 0.30 0.25 App6 2 18-24 2 1 11 0.93 0.42 8 0.63 0.3 App7 2 6-10 2 1 12 0.8 0.42 8 0.47 0.3 App8 2 18-24 2 1 13 0.8 0.42 8 0.

34、50 0.3 App9 2 6-9 2 2 0.8 0.42 8 0.21 0.25 14 App10 2 18-22 2 1 0.8 0.42 8 0.19 0.25 15 App11 3 6-16 1 1 0.8 0.42 8 0.02 0.25 16 App12 4 11-21 3 1 17 0.8 0.42 8 0 0.2 4.2 基本调度结果 我们在运行 WINDOWS 7 操 作系统的 Intel 64 位机器上,使用 LINGO11.0 线性规 划求解器, 利用前 面 2.3 节所 述的线性 规划模 型以及 4.1 节的数据信 息, 以下实 验均能在 最大 30分钟内得到 优化调

35、度 结果。 215 首先, 在不 考虑用户 满意度的 情况下 , 我们通 过调度得 到各电器的 运行时间 如表 3 所示。同时, 我 们在图 2 中, 给出了调 度前后各 小时时段 的功 率情况。 其中调度 前是指不 使用调 度,即电器在任 务可以开 始的时刻 开始连续 工作直到 任务 完成 (即相 当于满意 度优先调 度) 。 图2 中使用三角 形标注 的曲线表 示最大限 制功率, 使 用 交叉标注的 曲线表示 买电价格。 从图中- 6 - 中国 科技 论文 在线/. 可见如果不 做优化调度 6:008:00 及 18:0019:00 是 冬季的用电 高峰期, 电器总负 载超过了220 电网

36、最大功 率限制, 并且电 器工作的 时段也是 相当昂 贵的。 但是 经过优化 调度后 用电高峰 被移到了电费 较便宜的 时段, 并且保证 任何时刻 总的功 率都不超过 该时刻电 力公司要 求的最大功率限制。 表3 电器运行调度结果家电 家电 225工作 时间 工作 时间 序号 序号App# App# 1:002:00 App1 App7 13:0015:004:006:00 20:0021:00 App2 13:0015:00 App8 23:0024:00App3 14:0017:00 App9 16:0018:0018:0019:00 App4 13:0014:00 App10 21:00

37、22:00App5 17:0019:00 App11 17:0018:0012:0013:00 20:0021:00 App6 App12 15:0017:0023:0024:00图 2 各时间段的总功率情况 16:0017:004.3 考虑需求响应的 调度结果 上述基本调 度中,电 力公司针 对需求响 应给出的 最大 限制功率在 各时段均为 8KW ,而230 在一般情况 下, 用电 高峰时 段的最大 限制功率 往往更 小。 假定某 电力公司 给出的 最大限制 功率如图 3 中用三角 形标注的 曲线所示 ,调度所 需要的 其他数据取 自表 1 中除需求 响应要求之外的其他 列。系统 采用新的

38、 功率限制 数值后调 度得 到电器新的 运行时间 ,如表 4 所示。 表 4 考虑需求 响应 的电 器运 行调 度结 果 235家电 家电 工作时 间 工作时 间 序号 序号App# App# 15:0016:00 App1 0:003:00 App7 17:0018:00 App2 15:0017:00 App8 20:0022:00 14:0016:00 App3 App9 12:0014:00 17:0018:00 20:0021:00 App4 16:0017:00 App10 23:0024:00 App5 17:0019:00 App11 11:0012:00 19:0020:00

39、App6 App12 12:0015:00 21:0022:00 图 3 最大功率 限制 (需 求响 应) 的 变化 对调 度结果的 影响 对比表 4 和表 3,我们 发现电器 的运行时 间有所变 化 ,新的调度 结果中, 电器更多 地集240 中在无需求 响应控制 (假 定最大限 制功率为 8KW 时, 即为无需求 响应控制) 的 时间段运 行,而尽量避开 需求响应 控制的时 间段。 为了更为直 观地体现 削峰的效 果, 我们将 各时段最 大 限制功率均 为 8KW 的调 度结果标记为 DR1 ,将各 时段最大 功率限制 如图 3 中三角 形标 注的曲线时 的调度结 果标记为 DR2 。DR

40、1 和 DR2 的 调度后各 时段的 功率如图 3 所示 - 7 - 中国 科技 论文 在线/. 245 观察图 3 中 DR2 的结 果, 可以明显 地看到从 12:00 到 18:00 , 由 于家庭允 许消费的 最大功率变小, 优化调度 能很好 的将这一 时间段的 负载调 整到其他时 间段运行 , 从而 保障完成 电力公司的需 求响应要 求。 4.4 考虑用户满意度 的调度结 果 根据第 2 节 所述, 各电 器的加权 满意度取 决于影响 因 子, 各个电器 的影响因 子因用户i250 对电器的重 视程度不 同而不同 。比如说 ,对用户 而言 ,如果电器 A 的工作 比电器 B 的工 作

41、更加重要, 那么电器 A 的影响因子 大于电器 B 的影 响因子。假 设表 2 中各电器 对应的满 意度影响因子 如表 5 所示。 我们就以下 三个运行 事例进行 对比: 事例 1: 不使用 调度; 255 事例 2: 使用调 度,但是 不考虑用 户满意度 ( );0事例 1 和事 例 2 在前 一部分仿 真实验中 已经说明 。 图 4 给出了这三 个事例 在各时段 的功率消耗情况 ,表 6 给 出了三个 事例的满 意度以及 用电 费用的情况 。 表5 电器满意度影响因子 App#App1App2App3 App4 App5 App610 15 10 9 8 5 iApp# App7 App8

42、 App9 App10 App11 App126 7 8 10 8 10 i表6 事例1, 2, 3的运行结果比较加权满 意度 用电费 用 元事例 1 106 50.96 97.32 50.09 事例 3 260 图 4 事例 1, 2, 3 的各 时段 总功 率 从图 4 中我 们发现, 事例 1 因为保障 了满意度 , 负载 大量集中在 买电价格 较高的时 段运265 行; 事例 2 为了实现 电费最省 , 将大 量电器负 载调度 电价较便宜 的时段运 行; 事 例 3 为了在电费最省的 前提下保 障满意度 , 尽可 能地将更 多的电 器在买电价 格较便宜 的时段运 行, 但 考虑了满意度

43、 , 所以仍 然有一 部分电器 在电价较 昂贵的 时段运行。 表 6 中的 数据很 好地支持 了这一说法 : 事例 1 中, 用户对 电器工作 时间的加 权满 意度达到了 最高的 106, 但 是用电 费用也是最多的 (50.96 元)。事 例 2 中 ,系统调 度将用 电费用下降 到了最低 的 48.21 元,但 是270 加权满意度 也相应下 降到了 19.71。事例 3 更接近于 事例 1 和事例 2 的折衷,虽然 用电费用上升到了 50.09 元, 但是用户 对电器工 作时间的 加权 满意度上升 到了 97.32 。 由此可见, 通过使用 本文提出 的优化 调度模型 (事例 3) 用户

44、可 以通过调 节的大小来权衡自己对满意 度还是用 电费用节 约的需要 程度。 4.5 用户满意度对调 度的影响 275 如第 3 节所 述, 我们 期待通 过改变电 器的满意 度影响 因子, 来控 制电器调 度使用 的优先顺序。 一般 而言, 电器的影 响因子越 大, 则表 明用户 希望该电器 能够在完 成时间要 求的范围内, 更早地 完成工作 。 为了 验证满意 度影响因 子对调 度结果的影 响, 我们 更改满意 度未达到100% 的电 器 App6 、App7 和 App11 的影响因子,将 这三个电器 的满意度 影响因子 扩大 10倍(分别为 50 、60 和 80) , 而 保持其他

45、电器的 影响 因子不变如 表 5 中所 示。 这意味着 这三- 8 - 中国 科技 论文 在线/. 280 个电器的调 度优先级 将比其他 任何电器 高。 此 外为了 探讨最大限 制功率对 影响因子 调度效果的影响,我 们进行了 如下实验 。 采用表 1 中的最大 限制功率 进行调度 并选取 App6 、 App7 和 App11 的调度结果进行对比 ,对比结果如 表 7 所示 。 从表 7 中可以 看出, 影响因子 的加大对 App6 、App7 和 App11 这三个电器的工作 时间285 的安排影响非常大,三者的满意度均达到了最高 在用户要求完成时间范围的起点恰好开始工作,为 100%

46、。而相 应的,因 其它电器 影响因子 的 变化原本满 意度为 100% 的 App8 调度后的满意度 下降到了 75% ,这 是因为 App8 的满意度影响因子相对 App6 ,App7 和 App11较小的原因 。我们根 据公式8 计 算出更改 前后的满 意 度如表 8 所示。 表 7 影响因子 的变 化与 调度 结果 290 表 8 影响因子 的变 化与 满意 度更改前 更改后 用户要 求 更改前% 更改后% App6 19:0021:00 18:0020:00 18:0024:00 App6 75% 100% 6:007:00 App7 50% 100% App7 6:008:00 6:0010:008:009:00 App8 100% 75% App11 8:009:00 6:007:00 6:0016:00 App11 77.8% 100% 从以上调度 结果可知, 对 于满意度 要求高 (即 运行时 间有特别要 求) 的电器, 应 该设置较高的影响 因子。同 时也应看 到由于需 求响应的 限制 ,所有的电 器不可能 都达到 100%的满意度,因此 应根据用 户对不同 电器的需 要程度合 理设 置满意度影 响因子。 5 结论 295 本文介绍了 一种适用