發(fā)布時間：2018-10-22 11:15

【摘要】：在智能電網(wǎng)環(huán)境下,提出了一種家庭能源管理系統(tǒng)框架和優(yōu)化調(diào)度算法。根據(jù)室外溫度預(yù)測值、可再生能源功率輸出預(yù)測值、日前電價信號和用戶偏好,算法對可調(diào)度用電負(fù)載、電動汽車、儲能系統(tǒng)的運行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度從而最小化用戶用電費用。算法考慮了電動汽車在高電價時段通過V2H(vehicle to home,V2H)功能向負(fù)載供電的情形,采用情景分析法處理室外溫度和可再生能源功率輸出預(yù)測的不確定性。通過仿真實驗驗證了算法性能,結(jié)果表明與只對負(fù)載或家庭能源管理系統(tǒng)部分組成部件進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度的算法相比,所提算法顯著降低了用電費用。
[Abstract]:In the smart grid environment, a household energy management system framework and optimal scheduling algorithm are proposed. According to outdoor temperature prediction value, renewable energy power output prediction value, pre-day electricity price signal and user preference, the algorithm optimizes the operation of dispatching load, electric vehicle and energy storage system to minimize the user power cost. The algorithm considers the case of electric vehicle supplying load through V2H (vehicle to home,V2H function during the period of high electricity price, and adopts scenario analysis to deal with the uncertainty of outdoor temperature and renewable energy power output prediction. The performance of the proposed algorithm is verified by simulation experiments. The results show that compared with the algorithm which only optimizes the load or components of the household energy management system, the proposed algorithm can significantly reduce the power consumption cost.
【作者單位】： 網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點實驗室中國科學(xué)院沈陽自動化研究所;河南大學(xué)計算機(jī)與信息工程學(xué)院;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(863計劃)(2011AA040103) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61233007,61300215) 國家科技重大專項基金資助項目(2013ZX03005004)~~
【分類號】：TM73;TM76

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本文編號：2286999