新型家庭能源管理优化策略

薛树强

（上海电力大学电子与信息工程学院，上海 201306）

1 概述

家庭能源管理系统是以智能电网和智能家居为基础，通过参与供电方的需求响应，将家庭中智能用电器、可再生能源发电系统（如光伏发电系统）等结合在一起优化管理的智能系统[1]，优化调度的主要目标是通过参与需求响应优化调度家庭电器负荷，利用可再生能源，减少用户的用电费用[2]。文献[3]对家用电器分类建模，在分时电价和峰值功率限制的需求响应策略下提出了一种最优日前电器调度的家庭能源管理系统结构。文献[4]根据上网电价和分时电价的大小关系，研究了具有光伏发电系统的家庭用电负荷调度问题，建立了用户与主电网功率方向不确定的数学模型，以实现用户收益最大化。文献[5]通过有效地调度和管理光伏发电和储能系统，使家庭用户的日常用电成本最小化。上述研究中均从单个用户的角度提出了不同的优化策略，而未考虑过不同用户间的能源共享。

本文提出了一种新型家庭能源管理优化策略, 建立了共享型家庭能源管理系统（Shared Home Energy Management System, SHEMS），包含多个拥有智能电器的家庭用户、共享型可再生能源发电系统（如光伏发电系统）等。该策略分别对家用电器和光伏发电建模，并以用户用电费用最小为目标函数，充分利用不同用户用电的差异性和互补性，提高光伏利用率，降低用户用电费用。

2 共享型家庭能源管理系统模型

2.1 智能电器模型

根据用户对智能电器所期望的工作方式将电器分为刚性电器和柔性电器。刚性电器（如照明），用户一旦需要其工作，必须无条件开启。柔性电器（如烘干机）的工作时间可以适度调整，通过优化调度选择低电价时段启动可以减少用户用电费用。

将一天均匀分割成H 个时间段，每个时间段时长Δh=24×60/H min，并定义为调度空间。引入布尔变量表示电器的工作状态。表示用户 i的柔性电器a 在时间段h 处为闲置状态则为工作状态。柔性电器所期望工作的时间域为完成指定任务所必需的时间为于是柔性电器的工作状态需满足以下约束：

柔性电器又分为可中断电器和不可中断电器。可中断电器在所期望的工作时间域内何时工作或闲置未定，以经济运行为调度目标合理调度。但是不可中断电器一旦开启工作（如时间段hs开启）就必须连续工作个时间段方可停止，因此还需满足如下约束：

刚性电器虽然不参与调度，仍然消耗功率，用户i 在时间段 h 处总功率的计算如下式所示：

式中，Na为用户 i 的柔性电器数量表示用户i 的柔性电器 a 在时间段 h 处的功率表示用户 i 的所有刚性电器在时间段h 处的总功率。

2.2 光伏发电模型

采用Osterwald 物理类预测方法，根据日前气象预报的辐射和温度数据计算太阳能光伏发电的功率输出式：

式中，PSTC为标准测试条件下的最大测试功率；GSTC为标准测试条件下的光照强度为实际太阳能辐射强度；k 为功率温度系数，取-0.0047/℃；Tr为参考温度为环境温度。

3 功率平衡及优化调度模型

3.1 用户用电的功率平衡

光伏发电功率遵循“自发自用，余电上网”原则。如果售电量超过电网提供的售电峰值功率，则被迫弃电。光伏发电功率平衡式如公式（7）所示：

用户电器消耗的功率一部分由光伏电源提供，另一部分从电网购买，功率平衡式如公式（8）所示：

此外，用户买、卖电功率受买、卖电峰值功率限制的约束，如式（9）、（10）：

3.2 优化调度模型

优化调度目标为最大化利用光伏发电功率，尽量减少电网购电量，降低用户用电费用。优化调度目标函数如下：

式中，Ni是用户数量分别为在时间段h 处的实时买、卖电价。

4 仿真结果与分析

为了验证共享型家庭能源管理系统的可行性和合理性，本文利用5 个家庭用户做了2 个场景的仿真。仿真中将一天24 小时分为48 个时间段，每个时间段时长Δh=30min，并利用真实的光伏发电数据和实时电价代替预测数据。用户柔性电器参数如表1 所示（*表示不可中断任务，否则为可中断任务；用户有该任务为Y，否则为N），刚性电器功率如图1 所示。本文采用二进制粒子群算法对模型进行求解，优化中参数设定：最大速度vmax=6；最小速度vmin=-6；惯性权重ω=0.9；加速系数c1=c2=1.5；种群个数XSize=50；最大迭代次数MaxIt=300。