文摘
家庭用电量的增加和引入分布式新能源,已经被更多的关注的问题为家庭客户优化电力的成本购买。解决这些问题的有效途径是通过家庭能源管理系统(褶)。本文的模型提出了家庭能源管理优化能源结构。家庭用电设备的操作,分布式发电系统和能源存储设备,以及电动汽车的充电和放电,都考虑。褶是一个自我调节系统,可容纳波动关税和家庭用电量。的结构和最优调度算法介绍了褶。智能电网与需求响应、智能家居、新能源发电、储能等相关技术进行了讨论。此外,电力消费设备和能源优化调度的下摆和未来发展方向进行解释和分析。褶的框架的基础上,提出了先进的计量基础设施(AMI)。框架采用本地信息管理终端为核心的数据存储和调度在家里。 Based on the timely purchase of electricity from the grid and the generation of electricity in combination with PV systems, an optimized simulation model for the scheduling of a new home energy management system is established. In addition, the application prospects of artificial intelligence in the HEMS are overviewed.
1。介绍
家庭能源管理系统(褶)是一种智能网络控制系统基于智能电网,智能家居,智能电表(1- - - - - -3]。它集成了发电、电力消耗和能源存储设备到一个单一的系统管理和控制4- - - - - -6]。褶可以提高家庭可再生能源的效率,为客户节省电费7,8]。传统的电力市场缺乏与客户的互动,和电价形式单一,导致电力供应不足高峰时段,以及在低时间浪费电。随后,高峰和非高峰关税机制介绍,扮演了一个角色在指导客户调整电力消耗的时间(9]。然而,它是不灵活,不能反映真正的电力消费和供应之间的关系。此外,褶可以完全与电网交互获得准确的实时价格,配合发电和负荷预测,执行一个智能家庭能源配置,优化家庭负荷的分配在时间维度,实现需求响应客户端的,电网高峰时段,缓解压力,提高电网的稳定性(10]。褶是智能电网的最小单位,是新一代的信息技术,如物联网、云计算、移动互联网、和大数据,结合家庭作为载体来实现低碳,健康,聪明,舒适,安全的家庭生活方式11,12]。结合分布式发电技术,如家庭光伏发电和储能,它灵活地控制各种家用电器和实现一个智能的电力和能源使用方式。褶一直是研究热点,目前,其优化目标包含等方面经济,舒适,和甩负荷。
进行了大量的研究来描述家庭用电行为和建立一个家庭用电的智能模型,目标最大峰值负载脱落和最小电力成本(13]。或者,一些研究认为家用电器的使用之间的关系和家庭用电行为的优化目标是最小化电费和最大化的安慰14]。除了各种各样的家用电器,有学者研究电动汽车的影响和能源存储设备优化的智能家居,为了提出一个家庭能源的方法,考虑实时控制策略对能源存储设备(15,16]。尽管上述研究协调考虑充电和放电的智能家庭能源管理策略的能量存储设备,很少有研究关注理性的分配方法。
本文介绍了褶结构和最优调度算法分析了褶;智能电网与需求响应、智能家居、新能源发电和储能技术进行了讨论;和功耗的优化调度的分析设备和能源的褶。此外,一个框架,一个先进的测量基础架构(AMI)提出了褶。基于及时购买电力的电网和光伏系统的发电调度的优化仿真模型开发的一个新的褶。人工智能的应用前景的褶也进行了讨论。
2。工作原理的褶
2.1。褶结构
住宅用户侧褶是一个系统,基于技术,如AMI、智能采集、和智能交互。这是一个家庭区域网络与智能电表等智能设备,智能开关/插座、智能家电和智能交互终端在家里(17]。此外,它可以支持分布式能源的接入,电动汽车,和其他设备和使用本地信息管理终端为桥梁的综合管理用户信息和信息交互的主要车站,从而实现电网和用户之间的双向互动,能源管理等功能(18,19]。
双向智能计量终端负责获取发电和家庭的消费信息。移动终端供应与用户交互的功能,负责获取用户的用电量设置和显示家庭用电量信息。褶的验证和控制装置、本地信息管理终端能够与双向通信的智能电表和移动终端,获得必要的电力和环境数据,并结合天气,从外部获得的需求反应和其他信息网络调用局部预测模块和调度模块实现智能控制的家庭用电量。特别是,调度模块考虑分布式发电的影响和能源存储访问为了找到最优控制的结果。
2.2。AMI架构
AMI是一个开放的双向交流平台,用于连接系统和电力负荷和收集和管理网格数据通过电能计量技术实现智能的使用(20.]。它为顾客提供了分时段或瞬时测量值,提高设备的使用效率和支持网格。AMI包含四个主要组件:智能电表,通信网络,测量数据管理系统(mdm),和家庭区域网络。AMI架构图1。
mdm是基于火车站和工作与AMI自动数据采集系统获取和存储计量值。在得到数据,验证、编辑和通过mdm进行估计。它可以提供所需的数据处理系统,并确保数据流从其他系统是准确和完整的通信中断和客户方面的失败。通过使用mdm提供的数据,该实用程序可以实现高峰和非高峰关税,时段关税,和许多其他复杂的计费方法。
智能电表的智慧体现在他们的可编程能力。除了计量、智能电表等也有功能复合率计量、事件记录、数据存储、和双向沟通。褶的基础,它提供了数据支持家庭能源调度和客户需求方面的反应。
双向通信网络是公司和客户之间的桥梁,负责定期阅读智能电表的数据和发送需求响应信息给客户。PLC、射频、GPRS和McWiLL是常见的通信方法。
家庭网络是用来连接智能控制终端,智能用电设备和智能电表(21]。智能控制终端可以获得所有的信息在电力消耗和设备状况和电力调度的结果发送到电力设备。无线通信通常是用于家庭。常见的ZigBee无线通信方法,wi - fi,等。无线个域网在功耗更大的优势,成本,和网络而wi - fi相对速度快,可以直接连接到互联网22- - - - - -24]。它有一个广泛的应用在移动网络设备。
2.3。褶拓扑
国内分布式光伏/储能发电系统可分为两种类型:直流拓扑和AC的拓扑结构,如图2(一个)和2 (b),分别。系统由光伏设备、储能设备,发电逆变器和负载。在这个系统中,光伏板是由一个单独的测量仪表。交流电网电力消费和残余网格由双向电力测量仪表。设备负荷可以通过监控智能插座。
(一)
(b)
3所示。家庭能源管理模式
家用电器,除了室温供暖和生活热水系统,可分为自动设备(AOA)和设备手册(农业部)。AOA指设备可以自动操作而无需人工干预,比如洗衣机和洗碗机。农业部意味着用户必须手动操作的设备,如电脑、电视、和胡佛电动吸尘器。由于恐鸟只适用于手动切换、其他电器策略旨在aoa回家。
3.1。光伏电池模型
的输出功率是光伏电池太阳能辐照度和温度的函数,它可以获得使用每日辐照度曲线。输出功率可以表示如下: 在哪里光伏的输出,标准测试条件下的最大输出,是当前太阳能辐照度,是额定太阳能辐照度,温度系数,是细胞的温度模块在当前时刻,环境温度,是额定参考温度,是当前风速。
3.2。电池模型
电池模型主要是在充电和放电过程中国家问好。电池的剩余容量表示为 在哪里 是下一个充电状态,是实际的电荷能力,能力是名义收费;是当前充电状态,电池充电效率;电池放电效率,是电流充电功率,是电流放电功率,充电和放电时间。
此外,电池的寿命与放电深度和周期,生活消费的地方铅酸电池可以表示为 在哪里是电荷状态时从放电转移到费用,代表一个放电周期。
电池寿命参数是通过曲线拟合周期的数量由其设备制造商提供。
3.3。负荷模型
褶的负载可分为4类,按照控制水平如下:(1)温度控制的加载,包括空调、热水器、冰箱,一定程度的冷却或蓄热能力(2)活性可控负载,包括洗衣机、电饭煲,有一个固定的工作周期和一定灵活性的使用时间(3)被动可控负载,包括电灯和风扇,可以智能地控制但不灵活操作时间(4)Noncontrollable加载
3.3.1。空调
假定空调在制冷模式下操作和操作状态是室温相关设置。空调房间温度高于时精力充沛的最大价值。当温度低于最小值,空调是断开的。保持原来的状态如果温度在设定范围内。其控制模型和舒适指数所示如下: 在哪里空调的状态(值为0意味着关机;1意味着权力)的价值。是最低设定温度。房间温度设定范围。室温时吗 。
之间的区别是当前室温和标准化后的最小设置值;室温越高,舒适指数越大 ;用户的满意度越低,因此权力优先级越高。在需求反应,电源控制基于优先级的空调25]。
3.3.2。热水器
热水器水温相关操作状态设置。当水温高于最高温度 ,热水器是断开连接;低于最低温度时,水加热器驱动;在设定范围内,它仍然在原始状态。热水器控制模型及其舒适指数给出如下: 在哪里在时间是热水器的工作状态吗(值为0意味着关机;1意味着权力)的价值。水是最高温度设置值。水温度设定范围。水温度的时间吗 。
之间的区别是当前水温和正常化后最高的设定值;水温越低,舒适指数越大 ;客户满意度越低,因此电力消耗的优先级越高。在需求反应,热水器是根据其优先级控制的。
3.3.3。电动汽车
假设电动汽车是plug-and-charge类型。其充电特性的基础上,负载需求设置如下。电动汽车应由指定的时间(完全充电26]。例如,如果充电假定21:00开始,它将达到完全充电在第二天内。电动汽车控制模型提出了方程(6)。电动汽车的舒适指数的计算方法是用不同的方式从空调和热水器。指定,舒适指数趋于无穷时,当电动汽车预计不会在指定的时间之前完成充电;否则,该指数是零 在哪里电动汽车的状态在时间吗(值为0时表示断开连接;值为1时表示精力充沛),在电动汽车的充电时间吗 , 的最大价值是电池电荷状态(SOC),是电池SOC的最小值在时间吗 。
当趋于无穷时,它表明,电动汽车不能在指定的时间之前完成充电,在这段时间里,其功耗优先级可以设置为最高。在需求反应,电动汽车的电源状态是根据其优先级控制的。
4所示。人工智能及其应用褶
人工智能是一个综合学科发展相互作用的许多学科如数学逻辑、计算机科学、控制论、信息论、神经生物学和语言学。的主要目标是开发一个智能信息处理理论和设计的计算机系统可以显示某些行为近似人类的智慧。
4.1。深度学习
辛顿提出的深度学习最初是多伦多大学的。深入学习算法利用神经大脑的工作机制,这是一种扩展和发展传统人工神经网络技术。通过增加数量的隐藏层的人工神经网络和提出有效的训练方法,梯度扩散(GD)神经网络训练问题已经解决,这有效地提高了神经网络的特征提取能力和分类能力。根据问题和任务,不同的模型结构和开源技术平台开发的深度学习技巧。深度学习模型主要有深autoencoder (DAE),深层信念网络(DBN)卷积神经网络(CNN),长期短期记忆(LSTM)。一个典型的深度学习模型结构如图3。咖啡,主要的开源平台TensorFlow DMTK, SystemML等等。
(一)
(b)
(c)
(d)
深度学习模型有很多参数,大量训练数据规模,和大量的计算,消耗大量的计算资源。深度学习模型参数需要调试和优化,如网络结构选择、神经元数量,重量参数初始化,学习速率调整,和minibatch控制。在实践中,它需要多个培训和不断的探索和实验,进而增加对计算资源的需求。与模型深度和训练数据量的增加,深度学习模型的训练加速方法变得越来越重要。典型的加速方法主要包括算法优化,计算集群GPU加速,加速。
4.2。知识图
知识图,作为人工智能领域的另一个重要的研究方向,被广泛用于语义搜索和自动问答。知识图通常组织知识网络的形式,描述现实世界中的实体之间的关系;每个节点代表一个实体;和每个边缘表示实体之间的关系。在谷歌提出知识图的概念,这种形式的网络表示的知识被广泛认可。知识图的主要研究目标提出从非结构化或半结构式的信息和知识进行结构化处理,自动构建知识库,知识推理,等等。知识表示是知识的研究和应用的基础图。Word2Vec词表示模型和工具箱发现,有一个词向量空间平移不变的关系,这使得表示学习获得广泛的关注在自然语言处理领域。知识库中TransE模型表达的关系作为一个实体之间的平移向量,已成为今天的主流研究方法知识表示。知识的技术架构图如图4,包括三个部分:信息提取、知识融合、知识处理。信息提取等关键技术包括实体提取,提取的关系,和属性提取。知识融合包括实体消歧算法分析和知识融合。知识处理包括知识推理、质量评价和本体提取。
4.3。专家系统
专家系统是在1960年代中期,是人工智能应用的一个重要分支。专家系统是一个计算机程序系统,解决具体问题的基础上,专业领域的知识。它可以模拟人类专家的思维活动来解决复杂的问题通过推理和判断等专家。一个典型的专家系统主要由知识库、数据库、推理机、人机界面,其结构如图5。有许多问题需要解决的电力系统专家规划、设计者、调度员等相关领域。一些依赖于专家的经验,和一些集成基于经验判断结果基于数值分析方法。专家系统已成为使用最成熟的人工智能技术在电力系统。主要应用领域包括电网监测和故障诊断,电网调度操作指导,和故障恢复。
4.4。代理技术
代理是一个实体高自控能力,运行在一个动态的环境中,和其结构如图6。从软件的角度来看,它是一个计算机程序,通过一个预定义的协议与外部通信,是松散耦合的。分布式智能解决方案的方式执行。它是一个实体,可以自主工作,语义互操作性和协议交互功能。它是一个分布式人工智能领域的技术。由于适应性和开放性的优势,它具有较好应用前景的新一代调度自动化系统。
代理封装任务和目标在目标完成模块,通过感知模块收集外部数据。信息处理模块根据所收集的数据做出相应的决策传感器。代理之间的协调通信模块提供了条件。设置代理的一个独立的规则库提供的选择决策,提高效率。移动代理服务器(MAS)通过协调来实现整个系统的目标和控制每个代理。MAS系统的体系结构通常可以分为三种类型:集中式结构,分散的结构和混合结构,如图7。
(一)
(b)
(c)
5。居民褶应用程序
2019年12月9日,江苏褶的第一个示范项目建成投产Huangzhuang村在大连县,江苏省。江苏电力有限公司,国家电网安装一组无处不在的物联网设备(如能源控制器和家用电器示范区实现深度知觉和精确调整住宅电气级别的负载,允许居民友好互动电网的需求。通过合作与云主站,能量控制器能准确预测负荷波动在车站区域,有效收敛和规范客户侧加载资源,在不影响日常能源消耗。住宅空调的温度是通过调整能量控制系统。高峰期间车站地区的电力消耗,热水器的加热时间进行调整,以减少总负载。
例如,高峰负荷预测的一天,车站地区的二级区间从19:00至20:40期间。根据负荷预测结果和负荷协调控制框架,这一时期的主要调整可能是空调负荷,并通过空调选择这段时间调整。10个用户选择,调整空调的温度从原来的25°C到23°C。的空调响应用户如图8。
6。结论
(我)褶连接用户和电网。褶使阅读的智能终端,过程,和显示信息,如家庭电力、水、和错误,引导用户合理用电,节约能源。用户可以实现家用电器的远程监控,实现预付费服务通过互联网、手机等。(2)先进的传感设备可以感知外部环境变化的实时和人类交流。人工智能使电力设备计算和感知信息融合得出相应的结论并报告给用户。它甚至可以分析实时信息和历史数据,提出长期决策建议为用户服务提供参考(3)传统的人工智能技术,如专家系统、神经网络、模糊集和启发式搜索算法已广泛应用于电力系统。新一代人工智能技术在分布式电源和分布式储能是一个突破。为了应对复杂的非线性、不确定性和时间和空间差异带来的高比例访问各种新能源电网,提出了有效的解决方案
数据可用性
智能家庭能源管理系统数据用于支持本研究的发现是由马云龙许可制,所以不能免费提供。请求访问这些数据应该云龙马((电子邮件保护))。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
作者的贡献
马y和x陈提出了概念和想法。•李(george w . bush)分析结果。j·杨写这篇论文和修改这个手稿的内容。
确认
这项工作为江苏电力公司研究基金会资助下批准号SGJS0000YXJS2001039。