不确定环境下的家庭智能用电运行优化方法研究

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1、不确定环境下的家庭智能用电运行优化方法研究StudyonOptimalSchedulingofSmartHomePowerConsumptionunderUncertainEnvironment学科专业：电气工程作者姓名：方凯杰指导教师：王继东副教授天津大学电气自动化与信息工程学院二零一七年十一月摘要作为智能用电技术的核心组成部分，包含多种分布式电源与储能的家庭智能用电已经彻底地改变用户侧的传统用能格局，并逐步建立家庭用户与电网友好互动机制。但目前家庭智能用电系统面临着预测参数、模型参数等多种参数不确定性的挑战，不确定参数的随机性已经对家庭电气设备运行计划与用户舒适度造成了严重的影响。基于

2、此种背景，本文在不确定环境下对家庭智能用电运行优化方法展开研究。本文首先以电热水器为研究对象，分析研究单一家庭用电设备运行优化中不确定性参数的问题。为了细粒度地描述参数的不确定性，本文提出不确定参数的分级区间概念，并赋予其用户对不确定参数信任度的意义。在此基础上，本文在传统约束中引入分级区间模型，建立了家庭电热水器的不确定优化模型，并将其中的不确定约束进行了等价转换。仿真结果表明，不同分级区间组合下得到的不确定优化结果能完全满足用户舒适度要求。此外，为了帮助用户筛选最佳的区间等级，算例还讨论了电费与保守度之间的权衡问题。在单一设备不确定优化分析的基础上，本文进一步研究不确定环境下的家庭智能

3、用电运行优化问题。针对用电环境与用电行为中数量繁多、变化规律复杂的不确定参数，本文采用区间模型加以描述，并建立了含有众多区间特性约束的家庭智能用电运行优化模型。为了有效求解该模型，本文引入鲁棒优化方法，建立多种不确定约束条件的鲁棒对等式，并将其转化为可求解的混合整数规划约束条件的标准形式，实现了不确定环境下的最优能量管理。算例表明，本文提出的模型能够在不确定参数任何扰动下为用户提供完全鲁棒性运行优化方案。该方案不仅能确保用户的舒适度不受到破坏，而且可以实现各电气设备的协同调度，以促进分布式光伏的就地消纳与负荷削峰填谷。同时，用户可以通过不同鲁棒等级的设定进行舒适度与经济性之间的取舍，从而获

4、得多样化的用电决策。关键词：家庭智能用电，运行优化，不确定参数，分级区间模型，鲁棒优化IABSTRACTAsthecrucialcomponentofthesmartpowerconsumptiontechnology,smarthomepowerconsumptionwhichincludesvariousdistributedgenerationsandenergystoragedevicescompletelychangesthetraditionalenergyusagestructureofhouseholdside,andhasgraduallyestablishedthefr

5、iendlyinteractionbetweenthehouseholdusersandgrid.However,thesmarthomepowerconsumptionsystemisfacingchallengesoflotsofuncertainparameterswhichcomefromtheinaccuratepredictionandmodel,andtheuncertaintiesoftheseparametershasmadehugeimpactsontheoperationalschedulesofthehouseholddevicesandcustomers’comf

6、ort.Hence,thispaperstudiesonoptimalschedulingofsmarthomepowerconsumptionunderuncertainenvironment.Firstofall,thispapertakestheelectricwaterheaterastheresearchobject,andanalysestheuncertainparametersproblemintheoptimalschedulingofsingletypicalhousehold.Inordertodescribetheuncertaintiesofparametersi

7、naprecisionway,thispaperputforwardaconceptofgradedintervalsofuncertainparameters,andgivesthisconceptapracticalmeaningwhichrepresentstheconfidentdegreeofthecustomers.Basedonabove,thispaperintroducesthegradedinterv