張延宇，曾 鵬，臧傳治

(1.網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所, 遼寧 沈陽(yáng) 110016；2.河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南 開(kāi)封 475004；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度算法

張延宇1,2,3，曾 鵬1，臧傳治1

(1.網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所, 遼寧 沈陽(yáng) 110016；2.河南大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，河南 開(kāi)封 475004；3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

在智能電網(wǎng)環(huán)境下，提出了一種家庭能源管理系統(tǒng)框架和優(yōu)化調(diào)度算法。根據(jù)室外溫度預(yù)測(cè)值、可再生能源功率輸出預(yù)測(cè)值、日前電價(jià)信號(hào)和用戶偏好，算法對(duì)可調(diào)度用電負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度從而最小化用戶用電費(fèi)用。算法考慮了電動(dòng)汽車(chē)在高電價(jià)時(shí)段通過(guò) V2H(vehicle to home, V2H)功能向負(fù)載供電的情形，采用情景分析法處理室外溫度和可再生能源功率輸出預(yù)測(cè)的不確定性。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法性能，結(jié)果表明與只對(duì)負(fù)載或家庭能源管理系統(tǒng)部分組成部件進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度的算法相比，所提算法顯著降低了用電費(fèi)用。

智能電網(wǎng)；需求響應(yīng)；家庭能源管理系統(tǒng)；粒子群算法；V2H

0 引言

智能電網(wǎng)環(huán)境下，居民側(cè)用戶由單純的電能消費(fèi)者變成了電能的“生產(chǎn)消費(fèi)者”(prosumer)。利用智能電網(wǎng)中雙向的能量流和信息流，通過(guò)家庭能源管理系統(tǒng)(Home Energy Management System, HEMS)用戶可以將本地分布式電源(風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲(chǔ)能系統(tǒng)等)多余的電能賣(mài)給電網(wǎng)，主動(dòng)參與電網(wǎng)的運(yùn)行。除了提高用電效率，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排外，HEMS還能夠?yàn)樾枨箜憫?yīng)的實(shí)施和風(fēng)電、光伏發(fā)電等可再生能源及電動(dòng)汽車(chē)安全接入電網(wǎng)提供支持[1-2]。優(yōu)化調(diào)度算法是HEMS的核心，它是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。

文獻(xiàn)[3-6]研究了動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制下對(duì)空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度最小化用電費(fèi)用的問(wèn)題，但沒(méi)有考慮空調(diào)系統(tǒng)和其他用電設(shè)備之間的相互影響。文獻(xiàn)[7-9]研究了HEMS控制下電動(dòng)汽車(chē)的最優(yōu)充電策略，僅把電動(dòng)汽車(chē)作為負(fù)載來(lái)處理，沒(méi)有考慮高電價(jià)時(shí)段電動(dòng)汽車(chē)通過(guò) vehicle-to-home(V2H)功能向家庭環(huán)境內(nèi)其他用電設(shè)備提供電能的情況。文獻(xiàn)[10]對(duì)未來(lái)時(shí)段的電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)，基于預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)家庭環(huán)境內(nèi)的負(fù)載進(jìn)行調(diào)度來(lái)最小化用戶用電時(shí)間和服務(wù)等待時(shí)間，同樣只把電動(dòng)汽車(chē)作為負(fù)載來(lái)處理。文獻(xiàn)[11]研究了動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制下通過(guò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)和電動(dòng)汽車(chē)的充/放電進(jìn)行聯(lián)合調(diào)度來(lái)最小化用電費(fèi)用，但沒(méi)有考慮可再生能源的影響。

與上述研究不同，本文提出了一種新的家庭能源管理系統(tǒng)框架，統(tǒng)一分析用電負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、可再生能源和電網(wǎng)之間的能量流動(dòng)關(guān)系，考慮了電動(dòng)汽車(chē)的 V2H 功能。在日前電價(jià)(dayahead price)機(jī)制下，建立了以最小化用電費(fèi)用為目標(biāo)的優(yōu)化模型，提出了一種智能電網(wǎng)環(huán)境下的家庭能源管理系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度算法，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的有效性。

1 智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)構(gòu)成

智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)示意圖如圖1所示，包括用電負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、可再生能源(風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)、光伏發(fā)電系統(tǒng))、控制器、智能電表等幾部分。

圖1 家庭能源管理系統(tǒng)示意圖Fig. 1 Diagram of home energy management system

不可調(diào)度負(fù)載指對(duì)這些用電設(shè)備進(jìn)行調(diào)度會(huì)嚴(yán)重影響用戶的舒適度；對(duì)于可調(diào)度負(fù)載，在滿足用戶舒適度的前提下可以對(duì)其運(yùn)行進(jìn)行調(diào)度，這是在居民側(cè)實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)的主要手段。

儲(chǔ)能系統(tǒng)用于平抑可再生能源系統(tǒng)的出力波動(dòng)，同時(shí)可以在低電價(jià)時(shí)段從電網(wǎng)買(mǎi)電，然后在高電價(jià)時(shí)段供給負(fù)載使用或者賣(mài)給電網(wǎng)來(lái)獲取收益。

智能電表是 HEMS 和外部智能電網(wǎng)之間的接口，實(shí)現(xiàn)雙向的信息交換和雙向能量流動(dòng)與計(jì)量。電力公司通過(guò)智能電表向用戶發(fā)布電價(jià)信號(hào)和需求響應(yīng)控制信號(hào)，同時(shí)接收用戶上傳的用電信息。

控制器是 HEMS 的核心，它通過(guò)家域網(wǎng)(home area network)與 HEMS 的其他組成部分進(jìn)行通信，并且通過(guò)寬帶接入設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相連，獲取調(diào)度時(shí)段內(nèi)的天氣預(yù)報(bào)信息，并利用相應(yīng)的預(yù)測(cè)算法對(duì)可再生能源的出力狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)?？刂破鲌?zhí)行優(yōu)化調(diào)度算法對(duì)可調(diào)度負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行控制。

HEMS各組成部分之間及它與外部電網(wǎng)之間的能量流動(dòng)關(guān)系如圖2所示，圖中箭頭表示能量流動(dòng)的方向，箭頭上的符號(hào)表示時(shí)隙t內(nèi)傳輸電功率(kW)的大小，取值不小于零。

圖2 家庭能源管理系統(tǒng)能量流圖Fig. 2 Power distribution relationship of home energy management system

2 優(yōu)化調(diào)度模型

2.1 可調(diào)度負(fù)載模型及運(yùn)行約束條件

1) 空調(diào)系統(tǒng)

在空調(diào)系統(tǒng)的作用下室內(nèi)溫度的高低與室外溫度、空調(diào)特性、房屋的結(jié)構(gòu)和建筑材料有關(guān)。室內(nèi)溫度模型[12]如式(1)所示。

2) 電熱水器

熱水的溫度與入水閥的水溫、環(huán)境溫度、熱水的流量、熱水器的結(jié)構(gòu)、構(gòu)成材料、額定功率等因素有關(guān)。計(jì)算熱水器內(nèi)熱水溫度的模型[13]如式(3)所示。

式中： TtWater、 TtEWH,env、 TtEWH,in分別為時(shí)隙t內(nèi)的熱水溫度、環(huán)境溫度和入水閥水溫；其他參數(shù)的意義及確定方法參見(jiàn)文獻(xiàn)[13]。該模型假設(shè)熱水器工作在開(kāi)關(guān)狀態(tài)下，若時(shí)隙t內(nèi)熱水器的工作狀態(tài) stEWH為1，則熱水器的耗電功率等于額定功率 PEWH，否則為零。在調(diào)度區(qū)間內(nèi)，熱水溫度保持在用戶預(yù)先設(shè)定的范圍內(nèi)，如式(4)所示。

3) 電動(dòng)汽車(chē)

簡(jiǎn)單起見(jiàn)，假設(shè)電動(dòng)汽車(chē)以恒功率模式充電，放電功率可在容許范圍內(nèi)連續(xù)變化，充/放電狀態(tài)下電動(dòng)汽車(chē)電池的荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)分別按式(5)、式(6)計(jì)算，同時(shí)調(diào)度區(qū)間內(nèi)滿足約束條件式(7)—式(11)。

4) 儲(chǔ)能系統(tǒng)

儲(chǔ)能系統(tǒng)由一組電池構(gòu)成，其模型與電動(dòng)汽車(chē)類(lèi)似，處于充/放電狀態(tài)的電池 SOC 分別由式(12)、式(13)計(jì)算，并且工作過(guò)程中滿足約束式(14)—式(17)。式中，各符號(hào)的意義與電動(dòng)汽車(chē)模型對(duì)應(yīng)符號(hào)的意義類(lèi)似，不再贅述。

5) 可調(diào)度不可中斷設(shè)備

洗衣機(jī)(washing machine, WM)、干衣機(jī)(clothes dryer，CD)和洗碗機(jī)(dishwasher，DW)為可調(diào)度不可中斷負(fù)載，當(dāng)它們被用戶啟動(dòng)后，必須保持工作狀態(tài)直到任務(wù)結(jié)束。本文所建模型忽略了這些設(shè)備在不同的任務(wù)階段功率的不同，假設(shè)在整個(gè)工作過(guò)程中功率都等于額定功率。

除上述約束條件外，用電負(fù)載還要滿足式(19)所示的供需平衡約束條件。

2.2 調(diào)度模型

記優(yōu)化調(diào)度區(qū)間為T(mén)，將其均分為時(shí)長(zhǎng)為 D t的n個(gè)時(shí)隙。整個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)用戶的凈用電費(fèi)用等于用戶從電網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)電能的費(fèi)用、儲(chǔ)能系統(tǒng)折舊費(fèi)用和電動(dòng)汽車(chē) V2H 功能引起的電池折舊費(fèi)用之和減去用戶在高電價(jià)時(shí)段向電網(wǎng)賣(mài)電獲得的收益，如式(20)所示。式(20)考慮了室外溫度和可再生能源出力預(yù)測(cè)誤差給優(yōu)化問(wèn)題引入的不確定性，并采用情景分析法來(lái)描述這種不確定性。 s1是室外溫度情景集合中的一個(gè)隨機(jī)情景，其發(fā)生概率為 ps1； s2是可再生能源出力情景集合中的一個(gè)隨機(jī)情景，其發(fā)生概率為分別表示時(shí)隙t內(nèi)從電網(wǎng)買(mǎi)電和向電網(wǎng)賣(mài)電的價(jià)格；分別表示電動(dòng)汽車(chē)接入電網(wǎng)時(shí)的時(shí)隙序號(hào)和 SOC；分別表示儲(chǔ)能系統(tǒng)和電動(dòng)汽車(chē)電池的折舊系數(shù)(元 / kW×h)，計(jì)算方法如文獻(xiàn)[14]所示。

智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度模型如式(25)所示。

3 算法設(shè)計(jì)

3.1 不同情形下的能量分配方法

在調(diào)度過(guò)程中，根據(jù)電動(dòng)汽車(chē)是否與HEMS系統(tǒng)相連及當(dāng)前的 SOC 值，它與 HEMS 系統(tǒng)中其他部分之間的能量交換關(guān)系分為 3 種情形：1) 沒(méi)有與HMES系統(tǒng)相連，與其他部分沒(méi)有能量交換關(guān)系；2) 與 HEMS 系統(tǒng)相連，只能作為負(fù)載；3) 與 HEMS系統(tǒng)相連，既可作為負(fù)載也可作為電源。

式中， éêùú表示向上取整操作。

情形 1下，每個(gè)時(shí)隙t內(nèi)按圖4所示的流程確定負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、儲(chǔ)能系統(tǒng)、可再生能源和電網(wǎng)之間的能量流動(dòng)關(guān)系。圖中，為時(shí)隙t內(nèi)所有用電負(fù)載的總功率；分別表示時(shí)隙t允許用戶將儲(chǔ)能系統(tǒng)中的電能賣(mài)給電網(wǎng)時(shí)的電網(wǎng)電價(jià)最低值和允許用戶從電網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)電能儲(chǔ)存到儲(chǔ)能系統(tǒng)的電網(wǎng)電價(jià)最高值，分別由式(27)、式(28)確定它們的大小。

圖3 電動(dòng)汽車(chē)能量交換情形圖Fig. 3 Scenarios of power relationship between electric vehicle and HEMS

分析圖4所示的流程圖可知，上述能量分配方法能夠確保式(25)所示模型中的約束條件式(7)—式(11)、式(14)—式(17)、式(19)得到滿足。

受篇幅所限，情形2和情形3下的能量分配方法不再給出。

圖4 情景 1 能量分配流圖Fig. 4 Flowchart of power distribution for scenario 1

3.2 算法步驟

調(diào)度算法根據(jù)室外溫度預(yù)測(cè)值、可再生能源的功率輸出預(yù)測(cè)值、日前電價(jià)信號(hào)和用戶偏好設(shè)置(比如室內(nèi)溫度、熱水溫度等)對(duì)可調(diào)度負(fù)載的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)度，從而在滿足用戶舒適度的前提下，最小化用戶的總用電費(fèi)用。

采用罰函數(shù)法將式(25)所示的約束優(yōu)化模型轉(zhuǎn)換為無(wú)約束優(yōu)化模型，罰函數(shù)及轉(zhuǎn)換后的模型分別如式(34)、式(35)所示。式(34)只考慮了約束條件式(2)、式(4)，其他約束條件由算法中的能量分配方法保證得到滿足；式(35)中 M 為一個(gè)足夠大的正常數(shù)。

粒子群算法由于算法簡(jiǎn)單、全局搜索能力強(qiáng)、魯棒性高等優(yōu)點(diǎn)，得到了廣泛應(yīng)用因此，本文采用文獻(xiàn)[6]提出的一種改進(jìn)粒子群算法對(duì)模型(35)進(jìn)行求解，提出一種基于粒子群算法的 HEMS優(yōu)化調(diào)度算法。該調(diào)度算法以每個(gè)時(shí)隙空調(diào)系統(tǒng)和熱水器的工作狀態(tài)及洗衣機(jī)、干衣機(jī)和洗碗機(jī)的任務(wù)啟動(dòng)時(shí)刻為決策變量，并按圖5所示進(jìn)行編碼，圖中前2n 個(gè)變量為取值 0 和 1 的二值變量，其余變量為正整數(shù)變量。

圖5 算法粒子編碼方法Fig. 5 Encoding method for particles in the algorithm

智能電網(wǎng)環(huán)境下家庭能源管理系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度算法的具體步驟如下。

2) 設(shè)置粒子群算法的參數(shù)：種群規(guī)模 Np、最大迭代次數(shù)、最小慣性權(quán)重、最大慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子等。

4) 初始化粒子群

首先對(duì)種群中的每個(gè)粒子i執(zhí)行操作：

a) 初始化位置向量 Xi、速度向量 Vi、個(gè)體最優(yōu)位置向量。

b) 根據(jù)位置向量 Xi計(jì)算每種情景下每個(gè)時(shí)隙內(nèi)總負(fù)載功率，然后根據(jù) 3.1 節(jié)給出的能量分配方法確定每個(gè)時(shí)隙內(nèi)用電負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、可再生能源、儲(chǔ)能系統(tǒng)和電網(wǎng)之間的能量交換量。

c) 據(jù)式(35)計(jì)算粒子的目標(biāo)函數(shù)值，該值越小，粒子的適應(yīng)度值越高。

然后，根據(jù)適應(yīng)度值確定全局最優(yōu)位置向量Pg，清零算法循環(huán)計(jì)數(shù)器k。

5) 進(jìn)入主循環(huán)，執(zhí)行以下操作：

b) 據(jù)式(37)更新粒子速度向量iV。

式中，1r 和2r 是區(qū)間上均勻分布的隨機(jī)數(shù)。c) 更新位置向量iX ，前2n個(gè)二進(jìn)制變量依式(38)[24]更新，最后 3 個(gè)變量按式(39)更新。

式中： rand ()表示區(qū) 間 [0.0, 1.0]上 均 勻 分 布 的 隨機(jī)數(shù)；符號(hào)表示向下取整操作。

d) 據(jù) 3.1 節(jié)給出的能量分配方法確定每個(gè)時(shí)隙內(nèi)用電負(fù)載、電動(dòng)汽車(chē)、可再生能源、儲(chǔ)能系統(tǒng)和電網(wǎng)之間的能量交換量。

e) 據(jù)式(35)計(jì)算粒子的目標(biāo)函數(shù)值，該值越小，粒子的適應(yīng)度值越高，并據(jù)式(40)更新粒子的個(gè)體最優(yōu)位置向量。

對(duì)種群中的每個(gè)粒子完成操作 a)—e)后，執(zhí)行以下操作：

f) 按式(41)更新全局最優(yōu)位置向量gP 。

g) 按文獻(xiàn)[6]的方法識(shí)別種群中陷入局部最優(yōu)的最壞粒子并重新初始化它，從而避免算法早熟收斂，提高算法性能。

h) 算法 循 環(huán)次數(shù)計(jì) 數(shù) 器加 1： k = k+ 1，若，轉(zhuǎn)步驟 5 a)；否則，轉(zhuǎn)步驟 6)。

6) 主循環(huán)結(jié)束， Pg即為調(diào)度模型式(25)的最優(yōu)決策向量，在調(diào)度區(qū)間內(nèi)依此對(duì)空調(diào)系統(tǒng)、熱水器、洗衣機(jī)、干衣機(jī)和洗碗機(jī)的運(yùn)行進(jìn)行調(diào)度，并在每個(gè)時(shí)隙中根據(jù) 3.1 節(jié)所示的能量分配方法確定HMES各組成部分之間及它們與電網(wǎng)之間的能量分配值。

4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證算法性能，在 Microsoft Visual Studio 2008 環(huán)境下采用 C 語(yǔ)言開(kāi)發(fā)了仿真程序，進(jìn)行數(shù)字仿真。所用硬件環(huán)境為惠普 ProBook 6470b 筆記本，Intel? Core? i7-3540b@3.00 GHz，8.00 GB RAM。

4.1 輸入數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置

調(diào)度區(qū)間時(shí)長(zhǎng) 1 天，均分為時(shí)長(zhǎng)為 0.2 h 的 120個(gè)時(shí)隙，即 0.2tD = , 120n = 。假設(shè)用戶安裝有容量為 5.75 kW 的光伏發(fā)電系統(tǒng)，調(diào)度區(qū)間內(nèi)電價(jià)信號(hào)、室外溫度預(yù)測(cè)值和光伏系統(tǒng)功率輸出值輸入數(shù)據(jù)如圖6所示。

圖6 仿真輸入數(shù)據(jù)Fig. 6 Input data for simulation

空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)同文獻(xiàn)[25]，額定功率 2.352 kW，分別為 23℃和 26℃。熱水器額定功率4.5 kW,分別為 15.5 ℃、42 ℃、50 ℃，環(huán)境溫度。電動(dòng)汽車(chē)參數(shù)同文獻(xiàn)[26]，為 16 kW×h，、分別為 90、0.5、0.9、0.2、1.0、0.95 和 0.95，為 3.3 kW,為3.3 kW。儲(chǔ)能系統(tǒng)為 13.44 kW×h，最大充/放電功率為 2 kW，充/放電效率為 0.95，和分別為 0.2、1.0。洗衣機(jī)額定功率 0.5 kW，工作時(shí)長(zhǎng) 1 h，調(diào)度區(qū)間 9:00—19:00；干衣機(jī)額定功率為4 kW，工作時(shí)長(zhǎng) 2 h，調(diào)度區(qū)間 19:00—24:00；洗碗機(jī)額定功率 1 kW，工作時(shí)長(zhǎng) 1 h，調(diào)度區(qū)間 9:00—21:00。

4.2 結(jié)果分析

一個(gè)調(diào)度周期內(nèi)，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示，為了比較算法性能，表1中同時(shí)列出了其他情形下的仿真結(jié)果?？紤]到算法的隨機(jī)性，表1所列結(jié)果是每種算法分別獨(dú)立運(yùn)行 30次的平均結(jié)果。

表1 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果Table 1 Simulation results

比較情形1只對(duì)負(fù)載進(jìn)行調(diào)度，用戶沒(méi)有光伏系統(tǒng)和儲(chǔ)能系統(tǒng)，電動(dòng)汽車(chē)只作為負(fù)載使用；比較情形2在情形1的基礎(chǔ)上增加了光伏系統(tǒng)和儲(chǔ)能系統(tǒng)，但儲(chǔ)能系統(tǒng)只用于平抑光伏系統(tǒng)的出力波動(dòng)，且用戶沒(méi)有向電網(wǎng)賣(mài)電的能力；比較情形3與本文算法的區(qū)別是電動(dòng)汽車(chē)沒(méi)有 V2H 的功能。

由表1可知，由于情形1中用戶的電能全部從電網(wǎng)購(gòu)買(mǎi)，其用電費(fèi)用高于其他3種情況，這表明在智能電網(wǎng)的動(dòng)態(tài)電價(jià)機(jī)制下安裝可再生能源系統(tǒng)和儲(chǔ)能系統(tǒng)可以有效降低用戶的用電費(fèi)用。由于情形3具有向電網(wǎng)賣(mài)電的能力，提高了光伏系統(tǒng)的利用率，并且它可以在低電價(jià)時(shí)段從電網(wǎng)購(gòu)電，然后在高電價(jià)時(shí)段供給負(fù)載使用或者賣(mài)給電網(wǎng)來(lái)獲取收益，因此，與情形 2相比，其凈用電費(fèi)用減少了81.11%。

與3種比較情形相比，本文算法的凈用電費(fèi)用最低，為 1.70 元，這是因?yàn)樗粌H具有比較情形 3的所有優(yōu)點(diǎn)，而且本文算法考慮了電動(dòng)汽車(chē)的 V2H功能，電動(dòng)汽車(chē)可以在高電價(jià)時(shí)段向其他用電負(fù)載放電，減少了高電價(jià)時(shí)段從電網(wǎng)的購(gòu)電量，有利于減少用戶的用電費(fèi)用。與情形 1、情形 2、情形 3相比，本文算法分別減少凈用電費(fèi)用 93.72%、87.25%和 32.54%。

上述分析表明，在智能電網(wǎng)環(huán)境下充分利用動(dòng)態(tài)電價(jià)、可再生能源、儲(chǔ)能系統(tǒng)、向電網(wǎng)賣(mài)電的能力及電動(dòng)汽車(chē)的 V2H 功能，將 HEMS 的各組成部分作為一個(gè)整體來(lái)調(diào)度可有效降低用戶的用電費(fèi)用。

在一次調(diào)度過(guò)程中，電動(dòng)汽車(chē)接入HEMS后其充/放電功率及 SOC 值如圖7 所示。圖中負(fù)的功率表示電動(dòng)汽車(chē)通過(guò) V2H 功能向其他用電負(fù)載放電。

圖7 電動(dòng)汽車(chē)充/放電功率及 SOCFig. 7 Charging/discharging power and SOC of electric vehicle

由圖7可知，電動(dòng)汽車(chē)的 SOC 在整個(gè)調(diào)度區(qū)間內(nèi)均在安全范圍內(nèi)，調(diào)度結(jié)束后其 SOC 值為 0.906 3達(dá)到了用戶預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)值

由于本文所提算法是一種隨機(jī)優(yōu)化算法，為了驗(yàn)證算法的魯棒性，將算法獨(dú)立運(yùn)行30次，記錄每次運(yùn)行的時(shí)間和用戶凈用電費(fèi)用，得到統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表2所示。可見(jiàn)，本文算法具有較好的魯棒性，并且算法執(zhí)行時(shí)間短，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

表2 運(yùn)行時(shí)間和凈用電費(fèi)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Table 2 Statistics of runtime and net electricity fee

5 結(jié)語(yǔ)

智能電網(wǎng)環(huán)境下居民側(cè)用戶作為電能的“生產(chǎn)消費(fèi)者”，用戶除了用電負(fù)載外，還具有電動(dòng)汽車(chē)、可再生能源和儲(chǔ)能系統(tǒng)，這些設(shè)備之間的相互作用，以及它們和電網(wǎng)之間的能量交換關(guān)系都影響著用戶用電策略的選擇和最終的用電成本。本文提出算法在統(tǒng)一框架下考慮了它們之間的能量交換關(guān)系，并對(duì)其運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，并且在該框架下電動(dòng)汽車(chē)具有 V2H功能。仿真結(jié)果表明，本文算法能夠顯著降低用戶用電費(fèi)用，同時(shí)該算法也有利于在智能電網(wǎng)環(huán)境下在居民側(cè)實(shí)施需求響應(yīng)，并為可再生能源和電動(dòng)汽車(chē)安全接入電網(wǎng)提供支持。

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(編輯 周金梅)

A scheduling algorithm for home energy management system in smart grid

ZHANG Yanyu1,2,3, ZENG Peng1, ZANG Chuanzhi1
(1. Key Lab of Networked Control System, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China; 2. School of Computer and Information Engineering, Henan University, Kaifeng 475004, China; 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)

To minimize electricity fee of a residential user, a framework and a scheduling algorithm for home energy management system (HEMS) in smart grid are proposed. The algorithm controls loads, plug-in hybrid electric vehicle(PHEV), and energy storage system according to predicted outdoor temperature, renewable resource power output, day-ahead electricity price, and user preferences. In this algorithm, the PHEV can supply stored power to other loads through V2H(vehicle to home, V2H) in high electricity price periods. Scenario analysis technique is utilized to cope with the uncertainty due to the error of predicted outdoor temperature and renewable resource power output. The effectiveness of the algorithm is verified by simulation, and simulation results show that compared to other algorithms which only control loads or parts of HEMS, it can reduce the electricity fee significantly.

This work is supported by National High-tech R & D Program of China (863 Program) (No. 2011AA040103), National Natural Science Foundation of China (No. 61233007 and No. 61300215), and Important National Science and Technology Specific Project (No. 2013ZX03005004).

smart grid; demand response; home energy management system; particle swarm optimization; V2H

TM73

1674-3415(2016)02-0018-09

2015-03-31；

2015-06-11

張延宇(1980-)，男，博士研究生，講師，研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、需求響應(yīng)、智能計(jì)算；E-mail: zyy@henu.edu.cn

曾 鵬(1976-)，男，博士，研究員，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等；

臧傳治(1977-)，男，博士，副研究員，研究方向?yàn)橹悄茈娋W(wǎng)、工業(yè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等。

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(863 計(jì)劃) (2011AA040103); 國(guó) 家 自 然 科 學(xué) 基 金 資 助 項(xiàng) 目(61233007, 61300215);國(guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2013ZX03005004)