本文關鍵詞：基于智能用電的家庭能量管理控制策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能用電是連接供電部門與用戶之間的橋梁,是智能電網(wǎng)發(fā)、輸、變、配、用和調(diào)度六個環(huán)節(jié)中的重要組成部分之一,靈活互動的智能用電在解決節(jié)能減排、環(huán)境污染等問題有著巨大的作用。家庭能量管理系統(tǒng)(HEMS,Home Energy Management System)是智能用電在居民用電側的延伸,本文在高級量測體系技術和需求響應項目的支撐下,研究智能用電環(huán)境下的家庭能量管理系統(tǒng),HEMS通過內(nèi)部優(yōu)化控制策略合理調(diào)整家庭用電設備及用戶自身配備儲能設備的充放電來適應電網(wǎng)負荷和電價變化的變化,從而達到節(jié)約能源、減少用戶電費支出、削減和轉移負荷、提高電網(wǎng)的穩(wěn)定性和安全性的目的,在用戶參與需求響應項目的同時,也可以引導用戶培養(yǎng)良好的用電習慣。本文首先分析智能用電國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀,進一步對其支撐技術高級量測體系結構進行介紹,重點分析智能電表在HEMS中的作用,并對國內(nèi)外需求響應實施環(huán)境、政策和項目類型進行分析,然后提出家庭能量管理系統(tǒng)總體設計框架,詳細介紹各組成部分。HEMS除了具有用電信息采集、通信、用電設備控制開關、優(yōu)化控制策略功能外,還應具備實時電價預測、負荷預測以及數(shù)據(jù)分析等高級功能,因此本文在HEMS的基本功能研究基礎之上,提出一種基于蜻蜓算法優(yōu)化的SVM實時電價預測模型。由于輸入特征量對模型預測準確率影響極大,因此本文在對原始電力市場數(shù)據(jù)規(guī)律、相關性分析基礎之上提取輸入特征變量,并運用Elastic Net算法對提取的多維特征降維,既保證了模型預測的準確率,又提高模型的運算速度,并通過真實案例與其他方法做對比仿真實驗,驗證該預測模型的有效性。文章最后提出一種基于實時電價和尖峰電價的HEMS控制策略,該方法使用層次分析法(AHP)對可調(diào)整用電設備的綜合滿意度進行評估,并考慮家庭分布式電源及儲能設備對家庭用電的影響,建立以滿意度最高和滿意度與費用最少兼顧為目標的最優(yōu)控制模型,使用戶滿足電力公司在需求響應時段的約束要求并獲得最滿意、舒適的控制策略,并通過案例仿真驗證所提出的控制算法的實用性和有效性。
【關鍵詞】：智能用電 家庭能量管理系統(tǒng) 需求響應 蜻蜓算法 SVM AHP
【學位授予單位】：華東交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM76;TM92
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 課題研究背景及意義8-10
• 1.2 智能用電國內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 國內(nèi)研究發(fā)展現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國外研究發(fā)展現(xiàn)狀11
• 1.3 家庭能量管理控制策略研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容12-14
• 第二章 家庭能量管理系統(tǒng)支撐技術14-19
• 2.1 需求響應技術14-15
• 2.2 高級量測體系15
• 2.3 家庭能量管理系統(tǒng)框架15-19
• 2.3.1 通信技術16-17
• 2.3.2 智能插座17
• 2.3.3 家庭網(wǎng)關17-19
• 第三章 基于DA-SVM的實時電價預測19-34
• 3.1 支持向量機回歸模型19-23
• 3.1.1 SVM原理19-21
• 3.1.2 SVM核函數(shù)21-22
• 3.1.3 SVM參數(shù)選取22-23
• 3.2 蜻蜓優(yōu)化算法23-26
• 3.2.1 蜻蜓優(yōu)化算法原理23-25
• 3.2.2 基于蜻蜓優(yōu)化算法的SVM參數(shù)尋優(yōu)25-26
• 3.3 DA-SVM的實時電價預測算例26-33
• 3.3.1 數(shù)據(jù)分析及特征提取26-31
• 3.3.2 算例仿真及結果分析31-33
• 3.4 本章小結33-34
• 第四章 家庭能量管理系統(tǒng)控制策略34-48
• 4.1 家庭能量控制算法模型建立34-42
• 4.1.1 用電設備分類34-35
• 4.1.2 用電設備負荷模型35-38
• 4.1.3 滿意度分析38-39
• 4.1.4 最優(yōu)控制策略模型39-42
• 4.2 仿真實驗及結果分析42-47
• 4.3 本章小結47-48
• 第五章 總結48-50
• 5.1 主要工作回顧48
• 5.2 本課題今后需進一步研究的地方48-50
• 參考文獻50-53
• 個人簡歷 在讀期間發(fā)表的學術論文53-54
• 致謝54

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