計(jì)及分時(shí)電價(jià)、戶用分布式光伏電源和儲能裝置,針對家庭的不同負(fù)荷設(shè)定相應(yīng)的舒適度評價(jià)指標(biāo),采用功效系數(shù)法建立基于經(jīng)濟(jì)性和舒適度的多目標(biāo)優(yōu)化模型,經(jīng)多目標(biāo)粒子群算法求解得出負(fù)荷的啟停時(shí)間和中斷次數(shù),實(shí)現(xiàn)家庭負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度。Matlab仿真結(jié)果表明,所提出的控制策略能更好地適應(yīng)不同的負(fù)荷場景,在滿足舒適度要求的同時(shí)減少家庭用電費(fèi)用。將該方法應(yīng)用于含戶用分布式光伏電源和儲能裝置的智能家居示范系統(tǒng)中,驗(yàn)證了該方法的有效性。 

【文章來源】：太陽能學(xué)報(bào). 2020,41(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

含分布式光伏電源和儲能的HEMS結(jié)構(gòu)圖

HEMS優(yōu)化控制模型需要根據(jù)可行解的邊界來生成評價(jià)指標(biāo)，因此需要找到優(yōu)化問題的可行解集。多目標(biāo)粒子群（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）算法控制參數(shù)少、收斂速度快、能較好地解決高維問題。采用基于自適應(yīng)網(wǎng)格的MOPSO算法可提高非劣解的多樣性以及算法收斂性[16-18]。求解過程見圖2。4 仿真與實(shí)驗(yàn)

算例1調(diào)度結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3020548