隨著化石能源短缺和環(huán)境污染問題日益嚴重,高效地節(jié)約、管理并利用能源成為了一個熱門的課題。智能用電技術的發(fā)展,為解決能源短缺和環(huán)境污染問題提供了一個解決方案。智能用電技術是實現(xiàn)電網與用戶之間互動,加強能源管理的手段之一。隨著居民生活的用電負荷不斷增大,智能地管理家庭用電,減少能源浪費,使得家庭能量管理系統(tǒng)研究顯得日益迫切。論文在介紹智能用電技術和家庭能量管理系統(tǒng)研究現(xiàn)狀的基礎上,闡述了家庭能量管理系統(tǒng)的高級量測體系和需求響應技術,并對家庭能量管理系統(tǒng)中的用電負荷分類進行了相關講述。論文對家庭用電設備進行數學建模,給出了兩種不同的家庭能量管理系統(tǒng)的用電設備調度模型。對含光伏發(fā)電系統(tǒng)而沒有儲能設備的家庭,分別以用電費用最少、綜合考慮用電費用和滿意度為優(yōu)化目標,建立不同的優(yōu)化調度模型,以用戶的運行時間要求作為約束條件模型。對有儲能設備的家庭,建立了儲能設備的數學模型,在考慮儲能設備的充放電效率、荷電狀態(tài)等因素和分時電價的基礎上,以用電費用最少、綜合考慮用電費用和滿意度為優(yōu)化目標建立不同的調度模型進行仿真計算,分別采用BAS-PSO混合算法對模型進行求解,通過仿真計算出該調度策略的有效性。 

【文章來源】：南昌大學江西省 211工程院校

【文章頁數】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２需求響應的分類??（１）價格型需求響應??價格機制是市場經濟中最敏感、最有效的機制，它在市場經濟中起決定性作??

?第３章家庭用電調度優(yōu)化算法????體的多樣性。為粒子群中第／個粒子所記錄的個體適應度極值，為當前??群體的適應度極值。??粒子群算法流程圖如圖３．１所示。??Ｃ＾）??初始化粒子群??計算粒子的適??應度值??｜更新個體極值??ｇｂ？ｔ和全局極值??Ｐｂｅｓｔ??更新粒子速度??Ｖ和位置Ｘ??得到最優(yōu)解??（結束）??圖３．１粒子群算法流程圖??３．３．２天牛須搜索算法??天牛須搜索（Ｂｅｅｔｌｅ?Ａｎｔｅｎｎａｅ?Ｓｅａｒｃｈ，?ＢＡＳ）是在２０１７年提出的一種智能算??法，與其他傳統(tǒng)智能算法不同的是，ＢＡＳ只需要一個個體，就可以做到高效尋??優(yōu)，無需知道函數的具體形式和梯度信息，運算量小于其他智能算法。??天牛具有兩只很長的觸角，在尋找食物的時候，天牛依靠靈敏的嗅覺找到食??物的位置，根據食物的氣味來判斷移動的方向。天牛覓食時，首先用兩條長須感??知食物的氣味，當左邊的氣味濃時，天牛向左走，當右邊的氣味濃時，天牛向右??１８??

?第３章家庭用電調度優(yōu)化算法???天牛須搜索算法流程圖如圖３．２所示。??初始化天牛個體??隨機生成天牛方向??Ｉ計算天牛Ｓ右彡頁的位??置和適應度值??———??向左移動?向右移動??Ｉ，?１??Ｉ計算天牛移動后的適??應度值??圖３．２天牛須搜索算法流程圖??３．３Ｊ天牛須－粒子群混合算法??粒子群算法的全局搜索能力強，而天牛須搜索算法的運算速度快，能夠很快??尋找到局部最優(yōu)解。將天牛須搜索算法和粒子群算法結合，可以將兩種算法的優(yōu)??點進行互補，提高算法的尋優(yōu)能力，和單一機制的算法相比可以取得更好的尋優(yōu)??效果，這就是天牛須－粒子群混合算法（ＢＡＳ－ＰＳＯ?ｈｙｂｒｉｄ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）。??ＢＡＳ－ＰＳＯ混合算法的基本思路是將粒子群中的比較個體最優(yōu)適應度值的過??程改為天牛須搜索算法尋優(yōu)，通過這種方式更新個體與群體的最優(yōu)適應度值。??ＢＡＳ－ＰＳＯ混合算法流程圖如圖３．３所示。??２０??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3312836