电能替代下的家居智能用电控制策略研究

胡爽

摘  要：在智能电网下，用户侧大量的用电负荷将可以通过基于互联网的信息监测与通信系统参与电网调度，使智能化的用电负荷根据电网运行状态安排用电方案，减小区域内的负荷峰谷差，提高电力资产利用效率，同时用电用户还可以通过参与需求侧管理项目获得相应的激励，从而降低用户的用电成本。随着“互动化”研究的不断深入，智能家电负荷必将作为一种需求侧资源参与到电网的运行管理中去，并成为一种重要的电网运行调节手段。 

关键词：电能替代;家居;智能用电;控制策略 

随着电能替代的推进以及智能用电相关技术的发展，对于居民侧电器的优化控制成为了可能。通过对居民侧用户的用电行为进行分析，进而提出相应的用电优化策略，可以达到削峰填谷，消纳新能源的目的。本文首先基于传统分时电价机制以及电力市场化两种电力供给模式下对居民智能用电的架构、交互方式以及实施机理进行了分析。进而对家庭用户的用电行为特征进行分析，并提取出影响家庭用户用电行为的主要影响因素。在此分析的基础上，提出了基于支持向量回归机的用户用电行为的预测方法，并通过仿真实验证明了此方法能够较为准确的对不同用户的电器开始使用时间进行预测。基于对用户行为的分析与预测，本文在传统分时电价的机制下对家居智能用电的优化控制策略进行研究。总结分析现有的智能用电优化策略相关的研究成果，提出了家电使用关联度的概念并建立了家电使用关联度矩阵。进而以用户的电费成本最小为优化目标建立了成本最小化算法，通过仿真验证了算法能够在保证用户正常用电的同时，有效降低用户的电费成本，同时改善用户的负荷曲线。最后，本文提出了电力市场环境下的新型电力供给模式。用户将电器的控制权授权给负荷聚合上并从负荷聚合商处领取补贴，而负荷聚合商则可以对大量获得授权的同种负荷进行统一调控。本文提出了基于遗传算法的负荷群调控策略，并以电动汽车为例，对算法进行了仿真验证。仿真结果表明，算法能够在保证用户用电不受到影响的前提下，达到削峰填谷，消纳新能源的目的。

1传统电价机制下家用电器实时优化策略 

现阶段，我国许多地区都实行了峰谷分时电价。峰谷电价的实行，能够在一定程度上对用户的用电习惯进行调节，从而改善负荷曲线，减小日负荷曲线的峰谷差，从而改善电力系统的运行情况。而对于用户来说，在峰谷电价的电力交易的政策之下，通过对自己用电行为的优化，能够在不影响或者少影响自己用电舒适度的前提下，降低自己的用电成本。对于同一个用户来说，其用电行为有一定的规律性，因此是可预测的。但不同用户的用电行为也受许多外部因素的影响，与此同时，一些突发事件也会造成用户的计划外用电情况的发生。由于计划外用电的情况几乎不可能做到准确的预测，需要优化策略能够做到实时性，即当用户有计划外的用电行为时，优化策略能够及时做出反应，根据用户的行为对优化策略及时的更新，从而使得优化策略能够适应不同的情况。因此，针对不同的用户，可以通过其用电历史数据，提取影响其用电行为的主要特征，并据此预测出不用用户的用电行为。进而在用户用电行为预测的基础上，根据不同用户的实际情况，设计出一套能够满足不同用户实际需求的通用的实时用电优化策略，以降低用户的用电成本，同时改善电网的负荷曲线，达到双赢的目的。 

2基于Copula理论的家电用电场景模拟方法 

全电智能家居设备的推广改变着居民用户的用电方式和传统住宅小区的高峰负荷需求，并将随着电能替代的推广愈演愈烈。一些模型和算法被提出来解决相应的用电优化问题。然而受到居民用户的隐私安全问题和数据采集通道的限制，目前我国家庭用电数据无法被研究人员大量公开获得，从而导致居民用电特性分析无法得到数据支撑，用电优化工作随之受到影响。本文提出了一种基于Copula理论的家庭用电场景模拟方法，使用了家电设备的开启时间和使用时间作为表征家电的使用场景的两个重要参数，通过少量的样本数据构造出相应的Copula函数，从而估计出家电设备开启时间和使用时间这两个随机变量的联合概率分布。随后将蒙特卡洛随机抽样与Copula函数相结合，获得体量更大的家电使用场景作为分析样本。最后，通过不同类型负荷的特性及参数，得到聚合家庭用电设备的负荷曲线，并与传统方法对比进行了误差分析，结果显示基于Copula理论的家庭用电场景模拟方法能够获得更好的反应了实际用电场景的近似负荷曲线，可以为更深入的理论研究和分析提供数据支撑。 

3基于效用理论的单体用户家电优化控制策略 

通过信息流和能量流在电网与用户之间的双向互动，用户能够根据电力价格的变化主动安排电能消耗以及用电设备的运行来减少电费支出，甚至可以通过设置符合自身的用电偏好来提高他们的满意度水平。智能电网中的用电优化问题近年来被大量研究，提出了不同的负荷调度方法使居民用户以特定的目标来管理他们的能量消耗。在很多负荷优化模型中，最大化用电支出和最小化用电成本经常被作为用户用电行为的度量标准。但考虑了不同设备运行特性及其满意度模型的最优的电力负荷策略目前还没有被很好的研究。根据不同的运行特性对用户满意偏好的影响，将设备分为3类，记忆性、无记忆性和部分记忆性，并提供了数学模型和相应的效用函数对这三类设备进行建模。随后提出了一种基于效用理论的家庭负荷优化算法，考虑了分时电价。该优化模型由非线性规划问题来表示，最后提供了遗传算法和非线性规划相结合的求解算法来获得最优解。综上所述，以居民用户为研究主体，以典型家庭用电设备为研究对象，以居民用户净效用最大化为研究目标，为居民用户参与需求响应项目时的用电优化策略制定提供新的可行思路。 

4基于启动时间延迟的群体用户家电优化控制策略 

信息和通信技术正在能源领域扮演着至关重要的角色，未来将深入电网和用电环节，为必需的基础设施提供能源管理和负荷控制等服务。智能用电是智能电网的基本环节，用户侧所造成的能源浪费也成为人们关注的重点。如果能通过精细的算法对智能化用电设备进行控制，将实现可观的能量节约，并保证用户用电更加安全可靠。在一种应用于智能化家庭用电设备的控制架构的基础上，对所测量的三种呈现出周期性负荷特性的典型温控负荷建立了周期性负荷模型，并在其算法的基础上启动时延的调整算法进行了改进，提出了一种基于启动时间延迟的智能家电优化控制算法，能够以对用户透明的方式，在智能用電设备的工作周期中施以小的相位延迟。主要的目标是减少小区或楼宇中周期性负载的重叠和最小化周期性脉冲波的最大叠加值，以实现对小区或楼宇中短时出现的负荷高峰进行转移。最后通过仿真实验，验证了该算法在多种场景下不仅可以降低短时负荷高峰，也实现了整体负荷曲线的均衡化。

5结束语

近年来，随着电能替代的全面普及以及智能用电技术的快速发展，用户侧家用电器的智能优化控制成为了可能。我国目前电力负荷峰谷差较大，急需通过用户侧的优化控制来削峰填谷从而改善负荷曲线。同时，我国新能源发电的装机容量迅速增加，但随之而来的是大量的弃风弃光，造成了大量的能源资源的浪费，因此，对于新能源发电的有效消纳，也是目前智能优化控制策略需要考虑并加以解决的问题。 

参考文献： 

[1]周晋宇.电能替代下全电智能家居的家电优化控制策略研究[D].华北电力大学（北京）.2017.

[2]刘迪.电能替代下的家居智能用电控制策略研究[D].华北电力大学（北京）.2017. 

[3]介志毅，傅军，韩硕辰，张艳丽，张凌宇.基于智能用电的智能家居探讨[J].电测与仪表.2015（08）.