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    基于需求響應(yīng)的居民側(cè)柔性負(fù)荷多目標(biāo)優(yōu)化研究

    2022-08-30 03:59:14劉文彬劉永剛文祥宇于海東
    山東電力技術(shù) 2022年8期
    關(guān)鍵詞:溫控舒適性舒適度

    劉文彬,劉永剛,文祥宇,于海東,黃 敏

    (1.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院,山東 濟(jì)南 250003,2.國(guó)網(wǎng)山東省電力公司陽(yáng)信縣供電公司,山東 濱州 251800)

    0 引言

    隨著“雙碳”目標(biāo)的提出和新能源的不斷發(fā)展,居民側(cè)電動(dòng)汽車和分布式電源接入數(shù)量增長(zhǎng)迅速,居民用戶作為配電網(wǎng)負(fù)荷端的重要組成部分,如何優(yōu)化管控居民側(cè)家庭用電負(fù)荷具有重要意義。需求響應(yīng)[1-3](Demand Response,DR)可以通過(guò)價(jià)格或激勵(lì)機(jī)制,改變用戶用電習(xí)慣,引導(dǎo)用戶合理用能參與家庭能量管理,實(shí)現(xiàn)削峰填谷、安全穩(wěn)定運(yùn)行[4],提高能源利用效率。作為居民側(cè)家庭用戶,參與需求響應(yīng)能夠調(diào)整負(fù)荷曲線[5],響應(yīng)價(jià)格信號(hào),節(jié)約用電費(fèi)用,在有效保證居民用電舒適性的同時(shí),提升了電能使用效率。

    目前,對(duì)于居民參與需求響應(yīng)優(yōu)化負(fù)荷研究主要側(cè)重于單一家庭用電負(fù)荷。文獻(xiàn)[6]對(duì)空調(diào)負(fù)荷的溫度調(diào)節(jié)運(yùn)行工況進(jìn)行分析建模,基于實(shí)時(shí)電價(jià)得到居民家庭空調(diào)負(fù)荷調(diào)度運(yùn)行的最優(yōu)算法。文獻(xiàn)[7]對(duì)家庭電動(dòng)汽車負(fù)荷的充放電過(guò)程進(jìn)行建模,以用戶舒適性為約束,優(yōu)化電動(dòng)汽車用電成本。文獻(xiàn)[8]建立家庭典型可時(shí)移負(fù)荷數(shù)學(xué)模型,分析了分時(shí)電價(jià)政策對(duì)于電采暖負(fù)荷的經(jīng)濟(jì)效益。上述文獻(xiàn)僅考慮單一負(fù)荷優(yōu)化,為居民側(cè)家庭整體能量管理奠定模型基礎(chǔ)。

    現(xiàn)有家庭能量管理的研究大多數(shù)側(cè)重于經(jīng)濟(jì)性分析[9-10]。文獻(xiàn)[11]以用電成本和碳排放成本最小為目標(biāo),考慮家庭線路負(fù)載率,對(duì)家庭能量管理進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[12]考慮用電成本和用戶滿意度,對(duì)家庭不可中斷負(fù)荷調(diào)度策略進(jìn)行優(yōu)化。文獻(xiàn)[13]對(duì)家庭典型供用電設(shè)備進(jìn)行建模,分別建立基于價(jià)格型和激勵(lì)型需求響應(yīng)的雙層家庭能量管理優(yōu)化策略。文獻(xiàn)[14]綜合考慮了多種家用負(fù)荷和新能源負(fù)荷,得到一種電費(fèi)支出最小的控制算法,并未考慮居民側(cè)的舒適性需求。部分研究綜合考慮居民用電經(jīng)濟(jì)性和舒適性,但其通常采用賦權(quán)歸一化的單目標(biāo)優(yōu)化策略[15-16],未能體現(xiàn)各目標(biāo)之間互相制約的特點(diǎn),且賦權(quán)的主觀性較大。

    基于此,著重研究居民側(cè)多種類型負(fù)荷在電價(jià)激勵(lì)下參與需求響應(yīng)。引入不舒適度量化居民舒適性需求,兼顧家庭經(jīng)濟(jì)性和舒適性,建立居民側(cè)參與需求響應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行模型,采用多目標(biāo)混合粒子群算法得到多個(gè)需求響應(yīng)優(yōu)化運(yùn)行方案,結(jié)合基于優(yōu)劣解距離法的決策評(píng)價(jià)方法排序選擇出最優(yōu)方案,優(yōu)化家庭用電負(fù)荷的運(yùn)行曲線,提高居民用電的經(jīng)濟(jì)性和舒適性。

    1 居民側(cè)用電負(fù)荷模型

    智能家庭房屋由供電側(cè)和用電側(cè)組成,供電側(cè)包括分布式光伏發(fā)電和從主網(wǎng)購(gòu)電兩種途徑,用電側(cè)包括各種類型家用負(fù)荷,其結(jié)構(gòu)如圖1 所示?;谪?fù)荷的工作特性,將居民側(cè)用電負(fù)荷分為剛性負(fù)荷和柔性負(fù)荷,其中剛性負(fù)荷為固定負(fù)荷,柔性負(fù)荷又可進(jìn)一步分為可平移負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和溫控負(fù)荷[17]。

    圖1 智能家庭房屋結(jié)構(gòu)圖

    1.1 固定負(fù)荷

    固定負(fù)荷的運(yùn)行功率和運(yùn)行時(shí)間固定,不參與需求響應(yīng)項(xiàng)目,不受系統(tǒng)調(diào)控,不會(huì)影響居民用電舒適性,數(shù)學(xué)模型如式(1)所示。

    1.2 可平移負(fù)荷

    可平移負(fù)荷是指可根據(jù)居民需求在規(guī)定時(shí)段內(nèi)整體平移的負(fù)荷,具有功率恒定、工作時(shí)長(zhǎng)一定且連續(xù)的特點(diǎn)。該類負(fù)荷啟動(dòng)運(yùn)行后,在一段連續(xù)的時(shí)間內(nèi)消耗穩(wěn)定的能量,不可中斷。根據(jù)該類負(fù)荷的工作特性,可平移負(fù)荷的數(shù)學(xué)模型如式(2)和式(3)所示。

    式中:ds為可平移負(fù)荷的工作時(shí)長(zhǎng);As為可平移負(fù)荷參與需求響應(yīng)的時(shí)段;為是否發(fā)生負(fù)荷平移的0-1 狀態(tài)變量;psN為可平移負(fù)荷的額定功率。為可平移負(fù)荷的實(shí)際啟動(dòng)時(shí)間。

    可平移負(fù)荷首先由用戶設(shè)定期望啟動(dòng)時(shí)間,早于或晚于該期望時(shí)間啟動(dòng)都會(huì)影響居民的舒適性。因此定義可平移負(fù)荷t時(shí)刻的不舒適度的數(shù)學(xué)模型為

    1.3 可轉(zhuǎn)移負(fù)荷

    可轉(zhuǎn)移負(fù)荷可以根據(jù)居民需求,在總負(fù)荷量保持不變的情況下,各時(shí)段功率和工作時(shí)長(zhǎng)可調(diào),具有較高的時(shí)間彈性。其數(shù)學(xué)模型為

    式(5)表明可轉(zhuǎn)移負(fù)荷僅在時(shí)間尺度上轉(zhuǎn)移,轉(zhuǎn)移前和轉(zhuǎn)移后總功率不變。本文以電動(dòng)汽車的充電過(guò)程為例,式(5)保證了在DR 時(shí)間范圍內(nèi)電動(dòng)汽車電池能夠充滿電,現(xiàn)對(duì)t時(shí)刻的轉(zhuǎn)移功率進(jìn)行約束,如式(6)所示。

    根據(jù)各時(shí)刻充電功率,可以計(jì)算各時(shí)刻結(jié)束時(shí)電池的充電量,其表達(dá)式為:

    式中:SOCt為t時(shí)刻結(jié)束時(shí)電池的充電量占電池容量的百分比;SOC0為起始時(shí)刻的初始電量,以百分?jǐn)?shù)表示;ηtr為充電效率,取0.95;Cbattery為充電電池的容量。

    除需要在DR 時(shí)間范圍內(nèi)充滿電外,居民用戶還期望電動(dòng)汽車越快充滿電越好、越舒適[18],因此定義電動(dòng)汽車電池負(fù)荷在t時(shí)刻的不舒適度的數(shù)學(xué)模型為

    1.4 溫控負(fù)荷

    溫控負(fù)荷是用于調(diào)控溫度的負(fù)荷,例如電空調(diào),溫控負(fù)荷的功率消耗與實(shí)際溫度和期望溫度密切相關(guān),其調(diào)節(jié)改善的室內(nèi)溫度用動(dòng)態(tài)等式(10)表示[19]。

    室內(nèi)溫度的調(diào)節(jié)與室內(nèi)外溫度和溫控負(fù)荷功率有關(guān),溫控負(fù)荷可以使室內(nèi)溫度控制在居民用戶能容忍的溫度范圍內(nèi),即

    若要使居民用戶感到舒適,則須調(diào)節(jié)功率使室內(nèi)溫度維持在舒適溫度約束范圍內(nèi)

    室內(nèi)溫度在舒適區(qū)間內(nèi),居民感到舒適;室內(nèi)溫度離舒適區(qū)間越遠(yuǎn),居民的不舒適感越強(qiáng)烈。根據(jù)溫度區(qū)間,定義溫控負(fù)荷t時(shí)刻的不舒適度的數(shù)學(xué)模型

    2 居民側(cè)需求響應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化模型

    2.1 需求響應(yīng)時(shí)間

    考慮居民用戶每天18:00 到家后參與需求響應(yīng)至次日06:00 結(jié)束,設(shè)置居民側(cè)用戶參與需求響應(yīng)的時(shí)間范圍,在該時(shí)間范圍內(nèi),利用算法對(duì)各個(gè)負(fù)荷進(jìn)行轉(zhuǎn)移調(diào)度,以達(dá)到最優(yōu)效果。將1 h 劃分成n個(gè)時(shí)間段Δt,用電負(fù)荷的轉(zhuǎn)移調(diào)度以1 個(gè)時(shí)間段為基本單位。本文設(shè)定n=4,Δt=0.25,劃分需求響應(yīng)時(shí)間共有48個(gè)時(shí)刻,t∈{1,2,…,48}。

    設(shè)置各用電負(fù)荷的需求響應(yīng)時(shí)間范圍Ak,其表達(dá)式為:

    式中:k=sft,tr,tc 分別為可平移負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷、溫控負(fù)荷;ak和bk分別為用電負(fù)荷需求響應(yīng)時(shí)間范圍的起始時(shí)刻和結(jié)束時(shí)刻。

    2.2 多目標(biāo)優(yōu)化模型建立

    本文重點(diǎn)提出將表征居民用戶舒適性的不舒適度作為優(yōu)化目標(biāo),同時(shí)考慮居民用戶用電經(jīng)濟(jì)性,建立居民側(cè)用戶參與需求響應(yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化模型。

    2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

    本文綜合考慮居民側(cè)用電的經(jīng)濟(jì)性和舒適性,分別建立電耗費(fèi)用Fcost和不舒適度Func兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)模型。

    1)經(jīng)濟(jì)性。

    居民用戶參與需求響應(yīng)的主要目的在于節(jié)省費(fèi)用,通過(guò)電價(jià)激勵(lì),居民用戶合理安排用電負(fù)荷的運(yùn)行功率和時(shí)間,減少電耗費(fèi)用,提高居民家庭的經(jīng)濟(jì)性。因此將電耗費(fèi)用Fcost作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),其表達(dá)式為

    式中:qt為t時(shí)刻電價(jià)。基于日前電價(jià),通過(guò)優(yōu)化使電耗費(fèi)用最低。

    2)舒適性。

    舒適性區(qū)別于可以用價(jià)格衡量的經(jīng)濟(jì)性,是居民用戶感到舒適的主觀感受。居民用戶參與需求響應(yīng),負(fù)荷的轉(zhuǎn)移調(diào)度會(huì)改變居民生活的安排,影響居民生活的舒適性,把對(duì)居民側(cè)舒適性的破壞量化,引入不舒適度Func。本文考慮可平移負(fù)荷、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷和溫控負(fù)荷參與需求響應(yīng)所帶來(lái)的不舒適度作為優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),其表達(dá)式為

    2.2.2 條件約束

    1)可平移負(fù)荷約束。

    為保證負(fù)荷在啟動(dòng)后,運(yùn)行ds時(shí)長(zhǎng)后仍在該負(fù)荷需求響應(yīng)時(shí)間范圍As內(nèi),實(shí)際啟動(dòng)時(shí)間要滿足約束為

    2)可轉(zhuǎn)移負(fù)荷約束。

    電動(dòng)汽車需要在需求響應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)達(dá)到期望的滿電量,即從初始電量SOC0充電到期望電量SOCexp=1,該功率約束為

    3)功率平衡約束。

    居民側(cè)負(fù)荷消耗的電能由電網(wǎng)和分布式電源發(fā)電供應(yīng),時(shí)刻滿足功率平衡約束為

    3 求解算法

    3.1 多目標(biāo)優(yōu)化策略

    模型包括電耗費(fèi)用、不舒適度兩個(gè)目標(biāo)函數(shù),決策變量包括居民側(cè)負(fù)荷運(yùn)行功率,運(yùn)行因子和室內(nèi)溫度。模型為多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,且變量包括連續(xù)變量和0-1 變量,采用多目標(biāo)混合粒子群算法[20],通過(guò)建立外部Pareto 解集檔案,記錄所有非支配優(yōu)化負(fù)荷方案,檔案容量越大,得到的待選方案越多。設(shè)最大迭代次數(shù)為Tmax,當(dāng)前迭代為t,粒子種群的數(shù)量為D,每個(gè)粒子為(n+m)維列向量,即n維連續(xù)變量,m維0-1變量,外部檔案R的容量為K。具體步驟如下:

    1)輸入?yún)?shù)。輸入日前電價(jià)和預(yù)測(cè)室外溫度,輸入居民側(cè)負(fù)荷運(yùn)行參數(shù)和舒適性參數(shù)。

    2)種群初始化。為所有粒子的決策變量賦初值,令迭代次數(shù)t=0。

    3)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)值Fcost、Func。

    4)更新外部Pareto解集檔案R。

    5)更新第i個(gè)粒子局部最優(yōu)解pi(t)和全局最優(yōu)解pg(t)。

    6)更新慣性權(quán)重w。

    式中:wmax和wmin分別為慣性權(quán)重最大值和最小值。

    7)選擇擾動(dòng)項(xiàng)。在外部Pareto解集檔案R中隨機(jī)選擇一個(gè)粒子作為干擾項(xiàng)pd(t)。

    8)根據(jù)式(22)更新粒子中j∈n的速度和位置。

    式中:vi,j(t)為第i個(gè)粒子第j維(j∈n)在第t次迭代時(shí)的速度;xi,j(t)為第i個(gè)粒子第j維(j∈n)在第t次迭代時(shí)的位置;rand()為0-1 的隨機(jī)整數(shù);c1、c2和c3分別為系數(shù);pi,j(t)為第i個(gè)粒子第j維(j∈n)在第t次迭代時(shí)的局部最優(yōu)解;pg,j(t)為粒子群第j維(j∈n)在第t次迭代時(shí)的局部最優(yōu)解;pd,j(t)為第j維(j∈n)在第t次迭代時(shí)的干擾項(xiàng)。

    根據(jù)式(23)—式(25)更新粒子中0-1 變量j∈m的速度和位置。

    式中:上標(biāo)bx表示表現(xiàn)型;上標(biāo)gy表示基因型。

    式(23)建立基因型-表現(xiàn)型位置概念,使t+1 時(shí)刻位置更新與t時(shí)刻位置關(guān)聯(lián);式(24)為變量變異階段,用于提高全局搜索能力;式(25)提供連續(xù)變量和0-1變量的映射關(guān)系,t=t+1。

    9)判斷是否滿足終止條件。若當(dāng)前迭代次數(shù)未達(dá)到Tmax,則跳轉(zhuǎn)至步驟3);反之則輸出外部檔案R中K個(gè)優(yōu)化方案。

    多目標(biāo)優(yōu)化策略流程如圖2所示。

    圖2 多目標(biāo)優(yōu)化策略流程

    3.2 綜合評(píng)價(jià)策略

    基于優(yōu)劣解距離法[21]對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化方案進(jìn)行決策,排序選擇出最優(yōu)方案。綜合評(píng)價(jià)具體步驟如下。

    步驟1:指標(biāo)正向化。經(jīng)濟(jì)性和舒適性指標(biāo)屬于成本型指標(biāo),轉(zhuǎn)化為效益性指標(biāo)。

    步驟2:構(gòu)造歸一化初始矩陣。將原始數(shù)據(jù)矩陣作歸一化處理,指標(biāo)進(jìn)行向量規(guī)范化,得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。

    步驟3:確定最優(yōu)方案向量解Z+和最劣方案向量解Z-。

    步驟4:計(jì)算各方案與最優(yōu)方案、最劣方案的距離,λb為指標(biāo)權(quán)重,下標(biāo)a為方案,b為指標(biāo),和分別為b指標(biāo)的最優(yōu)方案解和最劣方案解。

    步驟6:排序選擇出最優(yōu)負(fù)荷運(yùn)行方案。

    綜合評(píng)價(jià)策略流程如圖3所示。

    圖3 綜合評(píng)價(jià)策略流程

    4 算例分析

    4.1 算例說(shuō)明

    在需求響應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)(18:00—次日06:00)居民側(cè)用電負(fù)荷的運(yùn)行參數(shù)如表1 所示,日前分時(shí)交易電價(jià)如圖4 所示,預(yù)測(cè)的室外溫度值如圖5 所示。多目標(biāo)粒子群算法設(shè)定最大迭代次數(shù)Tmax為200,粒子種群的數(shù)量為50,外部檔案R的容量為10。

    圖4 電網(wǎng)日前分時(shí)電價(jià)

    圖5 預(yù)測(cè)室外溫度值

    表1 負(fù)荷運(yùn)行參數(shù)

    對(duì)于可平移負(fù)荷,設(shè)定用戶期望開啟時(shí)間為20:00,即H1,exp=9,洗衣機(jī)運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)為90 min,最大延遲時(shí)間H1,delaymax=10。

    對(duì)于可轉(zhuǎn)移負(fù)荷,初始電量由居民用戶當(dāng)天開車行駛距離決定,行駛公里數(shù)越多剩余電量越少,總體上服從正太分布,為方便計(jì)算,設(shè)定初始電量SOC0=0.2,電動(dòng)汽車電池容量Cbattery=24 kWh,期望SOCexp=1在06:00前電池充滿電。

    對(duì)于溫控負(fù)荷,設(shè)定居民用戶可容忍的最低、最高室內(nèi)溫度為=21.7 ℃和=27.7 ℃,居民用戶感到舒適的最低、最高室內(nèi)溫度為=23.3 ℃和=25 ℃。初始室內(nèi)溫度對(duì)第一個(gè)時(shí)間段內(nèi)溫控負(fù)荷的功率有影響,設(shè)定初始室內(nèi)溫度為29 ℃,略低于此時(shí)室外的溫度。

    4.2 仿真結(jié)果比較

    為研究居民用電舒適性對(duì)參與需求響應(yīng)的影響,設(shè)置2 種情景。情景1:采用本文所建立的舒適性模型,考慮用戶參與需求響應(yīng);情景2:不考慮居民用電舒適性,僅考電耗費(fèi)用最低。

    情景1的外部Pareto解集檔案中,10個(gè)優(yōu)化負(fù)荷運(yùn)行方案如圖6 所示,可以看出追求越低的電耗費(fèi)用,會(huì)給居民帶來(lái)越高的不舒適度。采用優(yōu)劣解距離法對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化方案進(jìn)行評(píng)價(jià)決策,得到各方案的評(píng)價(jià)結(jié)果如表2 所示,可以看出方案10 的最終得分最高,為情景1的最優(yōu)解。

    圖6 Pareto解集檔案

    表2 評(píng)價(jià)結(jié)果

    下面給出情景1和情景2的優(yōu)化結(jié)果對(duì)比如表3所示。其中,情景1 為多目標(biāo)優(yōu)化,采用方案10 的優(yōu)化結(jié)果為最優(yōu)解;情景2 為單目標(biāo)優(yōu)化,并計(jì)算其運(yùn)行工況下的居民不舒適度。

    表3 情景1和2的優(yōu)化結(jié)果對(duì)比

    可以看出不考慮舒適性時(shí),電耗費(fèi)用較低,但會(huì)給居民帶來(lái)巨大的不舒適度,極大的影響居民用戶生活;考慮居民用電舒適性時(shí),雖然會(huì)使電耗費(fèi)用增長(zhǎng)27.7%,但居民用戶的舒適性得到了滿足,極大降低了不舒適度,同比減少64%。因此,本文所提模型及算法更合理、更符合居民的切實(shí)需求。

    兩種情景的電動(dòng)汽車電池充電量如圖7 所示??紤]舒適性時(shí),在03:00 時(shí)電動(dòng)汽車電池充電量已基本充滿達(dá)到90%以上,居民的不舒適度很低;而不考慮舒適性時(shí),僅考慮在電價(jià)較低的03:00 以后進(jìn)行充電,居民參與需求響應(yīng)時(shí)一直處于不舒適的狀態(tài)且不舒適感較為嚴(yán)重。因此,對(duì)于該負(fù)荷應(yīng)采用考慮舒適性的優(yōu)化模型,雖然會(huì)帶來(lái)1.09 元的費(fèi)用增量,但是會(huì)減少57.6%的不舒適度,給居民的舒適性帶來(lái)極大的提升。

    圖7 電池充電量比較

    情景1 和2 中柔性負(fù)荷參與需求響應(yīng)運(yùn)行的優(yōu)化負(fù)荷曲線分別如圖8和圖9所示。

    圖8 考慮舒適性負(fù)荷功率曲線

    圖9 不考慮舒適性負(fù)荷功率曲線

    由圖8 可知,可平移負(fù)荷的最優(yōu)開啟時(shí)間分別為20:00,即期望開啟時(shí)間,說(shuō)明負(fù)荷的舒適性收益較電耗費(fèi)用更高。對(duì)于可轉(zhuǎn)移負(fù)荷,電動(dòng)汽車充電電池在02:00 之前基本處于滿額定功率的充電狀態(tài),在03:00之后基本完成充電工作。雖然規(guī)定06:00前充滿電即可,但由于居民用戶的舒適性需求,希望能夠盡快充滿。溫控負(fù)荷的功率和設(shè)定的溫度有關(guān),為保證各個(gè)時(shí)間段的舒適性,室內(nèi)溫度基本維持在舒適溫度附近,因此溫控負(fù)荷維持舒適溫度的功率會(huì)逐步降低,呈階梯狀隨時(shí)間而減少。

    圖9 為僅優(yōu)化單目標(biāo)電耗費(fèi)用的負(fù)荷曲線,負(fù)荷功率多分布在電價(jià)低處。可平移負(fù)荷的實(shí)際開啟時(shí)間為20:30,滯后于期望時(shí)間0.5 h,由于不考慮居民的舒適性,該負(fù)荷只需在參與需求響應(yīng)時(shí)間范圍內(nèi)電價(jià)最低的時(shí)段運(yùn)行即可。對(duì)于可轉(zhuǎn)移負(fù)荷,電動(dòng)汽車電池的充電功率集中在電價(jià)較低的需求響應(yīng)時(shí)間后半段,即03:00—06:00 以接近額定功率進(jìn)行充電。溫控負(fù)荷曲線與考慮舒適性時(shí)類似,但負(fù)荷功率消耗更低,這是因?yàn)槠渌杈S持的溫度范圍更大。

    因此,較僅考慮電耗費(fèi)用的單目標(biāo)優(yōu)化,考慮居民用戶的用電舒適性,以犧牲部分電耗費(fèi)用可以大幅降低居民用戶參與需求響應(yīng)的不舒適度,居民用戶能夠獲得更好的用電舒適性。本文所建立的居民側(cè)參與需求響應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化模型更具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值,更符合實(shí)際居民用戶用電需求。

    5 結(jié)語(yǔ)

    統(tǒng)籌考慮居民側(cè)參與需求響應(yīng)的經(jīng)濟(jì)性和舒適性,提出了基于日前電價(jià)的居民側(cè)需求響應(yīng)多目標(biāo)優(yōu)化模型。選取可平移、可轉(zhuǎn)移、溫控負(fù)荷3 類典型家庭柔性負(fù)荷,建立不舒適度模型表征用電舒適性,采用多目標(biāo)混合粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化,結(jié)合基于優(yōu)劣解距離法的評(píng)價(jià)方法,有效解決了多目標(biāo)優(yōu)化無(wú)單一最優(yōu)解的問(wèn)題。

    算例結(jié)果表明,對(duì)比以電耗費(fèi)用為目標(biāo)的單目標(biāo)優(yōu)化模型,本文建立的多目標(biāo)優(yōu)化模型雖然會(huì)增加電耗費(fèi)用支出,但極大提高了用電舒適性,具有更好的綜合效益。本文提出的模型兼顧了經(jīng)濟(jì)性和舒適性,能夠靈活有效地指導(dǎo)居民參與需求響應(yīng),具有一定的應(yīng)用價(jià)值。

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