張 倩,張 盛,林孝康

(清華大學(xué)電子工程系,北京100084)

基于分時電價的住宅能量管理算法

張 倩,張 盛,林孝康

(清華大學(xué)電子工程系,北京100084)

隨著混合式電動汽車(PHEV)的出現(xiàn),關(guān)于PHEV向電網(wǎng)方向供電(V2G)技術(shù)的研究也逐漸增加。針對包含PHEV的家居微型電網(wǎng),提出一種改進的能量管理算法。該算法基于分時電價對家用電器及PHEV的運行方式和時間進行調(diào)度,結(jié)合PHEV及用戶參數(shù),利用V2G技術(shù)有效實現(xiàn)了移峰填谷并降低家庭用電費用。同時還提出一種最優(yōu)算法,以衡量改進算法的性能。仿真結(jié)果表明,改進算法可使用戶的用電費用及峰均比分別降低約22%和70%,性能接近最優(yōu)算法,并且可以實時處理用電請求,具有較強的實用性。

混合電動汽車;智能電網(wǎng);需求側(cè)能量管理;汽車向電網(wǎng)供電;無線傳感器網(wǎng)絡(luò);分時電價

1 概述

隨著全球用電規(guī)模的不斷增加及能源的日益緊缺,傳統(tǒng)電網(wǎng)運行效率低等弊端逐漸顯現(xiàn),已無法滿足21世紀(jì)的需求[1]。因此,很多國家相繼開展了智能電網(wǎng)技術(shù),以有效提高能源的利用效率以及保證電網(wǎng)的穩(wěn)定安全運行[2]。隨著信息通信技術(shù)的發(fā)展,通過使用傳感、自動化及電動汽車等技術(shù),傳統(tǒng)電網(wǎng)正在逐漸地智能化。

智能電網(wǎng)有很多需要研究的問題。電網(wǎng)負荷控制及需求側(cè)能量管理,在提高電網(wǎng)穩(wěn)定性、應(yīng)急處理及定價等問題上起著十分重要的作用,是智能電網(wǎng)的重要應(yīng)用[3]。峰值負荷對電網(wǎng)穩(wěn)定性的破壞很大,并且會大幅提高發(fā)電輸電過程的維修成本。目前,混合電動汽車(Plug-in Hybrid Electric Vehicles,PHEV)正逐漸被推廣,由于電動汽車的充電時間一般在下午到晚上,剛好與電網(wǎng)的峰值負荷的時間一致,因此電網(wǎng)的峰值負荷問題進一步加劇。

混合電動汽車是指通過插電進行充電的混合動力汽車,當(dāng)電能充足時,采用電動機驅(qū)動車輛;當(dāng)電能不足時,發(fā)動機參與到驅(qū)動或者發(fā)電環(huán)節(jié)。預(yù)計到2035年,電動汽車/混合電動汽車將會占到全球汽車銷量的40%[4]。近年來,研究者對于電動汽車普及其對電網(wǎng)的影響問題進行了一些研究?；旌想妱悠嚨囊粋€重要特點是其既可以作為負載,也能作為電源來使用。也就是說,混合電動汽車不僅可以通過進入電網(wǎng)進行充電,也能在需要的時候?qū)㈦姵乩飪Υ娴碾娔芊答伋鰜?。因?混合電動汽車可以作為未來電網(wǎng)的分布式電能儲存系統(tǒng)。這個概念稱為汽車向電網(wǎng)供電(Vehicle-to-Grid, V2G)技術(shù)[5]。V2G技術(shù)能夠有效地提高電網(wǎng)的運行效率及穩(wěn)定性,同時降低電力成本及二氧化碳排放量。

近年來,一些學(xué)者對智能電網(wǎng)的需求側(cè)能量管理問題進行了研究。文獻[1]提出了一種家庭能量管理方法,將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)用于家庭能量管理,降低了用戶的用電費用。然而,此方法未考慮到電動汽車及用戶的具體參數(shù)對問題的影響。文獻[6]提出了一個普適的模型,用來研究電動汽車對住宅小區(qū)配電系統(tǒng)的影響。該文獻對電動汽車的具體參數(shù)及用戶的駕駛習(xí)慣進行了深入的研究,得到了實用性較強的電動汽車研究模型。文獻[7]提出了小區(qū)配電系統(tǒng)的基于無線網(wǎng)絡(luò)的供需管理方案,提高了能量利用效率。文獻[8]提出了基于電價需求響應(yīng)的家庭能量智能優(yōu)化算法,并以此為核心綜合協(xié)調(diào)管理家庭能源。文獻[9]在分析現(xiàn)有家居能量設(shè)備集中控制解決方案不足的基礎(chǔ)上,結(jié)合多Agent技術(shù),建立了基于MAS的家居能量系統(tǒng)模型MAES,并給出了模型的主要組成結(jié)構(gòu)。

此外,一些研究提出了最優(yōu)化的分配方案。文獻[10]設(shè)計了一個自動控制器對家用電器進行調(diào)度,提出了一種最優(yōu)化成本的方案。文獻[11]提出了基于最優(yōu)的混合電動汽車的充電方法。文獻[5]通過控制混合電動汽車的充電方式來最小化家庭用電負荷的方差。盡管這些基于最優(yōu)的管理方法能夠提供最優(yōu)解,然而這些方法需要提前獲知電器的使用時間及電動汽車的充電時間等參數(shù),在實際中,電網(wǎng)的負荷情況及電器的使用時間等參數(shù)是動態(tài)變化的,這些方法并不實用。

上述文獻均做了不同的假設(shè)來簡化問題,本文根據(jù)具體的電動汽車及用戶的參數(shù),提出一種基于分時電價的家庭用電負荷管理算法,利用V2G技術(shù)來降低用電費用及峰均比,從而提升算法的靈活性和實用性。

2 系統(tǒng)模型

智能家庭網(wǎng)絡(luò)如圖1所示,該網(wǎng)絡(luò)由家用電器、混合電動汽車、智能電表及能量管理中心組成。能量管理中心負責(zé)對電器和電動汽車的運行時間和方式進行控制,保持與電器、電動汽車的通信,并與智能電表之間定時通信以獲得實時電價信息。在圖1中,實線表示電力線,虛線表示信號線。當(dāng)混合電動汽車接入電網(wǎng)時,它們既可以作為負載,也能作為電源,因此在圖中用雙向箭頭表示雙向的電流。本文設(shè)混合電動汽車的數(shù)量為N,PHEVi表示家庭中第i個混合電動汽車。

圖1 智能家庭網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

家庭是每個人活動的主要場所,因此,智能家居是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實現(xiàn)最廣泛的的領(lǐng)域之一[12]。家庭能量管理可以通過家域網(wǎng)(Home Area Network,HAN)來實現(xiàn)。家域網(wǎng)是一個包括電器、電動汽車、溫度調(diào)節(jié)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)等組成的網(wǎng)絡(luò)。每個電器或電動汽車都裝有一個傳感器,用來測量及獲得家庭網(wǎng)絡(luò)的用電信息,以及進行相互通信。近年來,一些研究工作試圖將無線傳感器網(wǎng)絡(luò)用于家庭能量管理的應(yīng)用中。目前,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已逐漸應(yīng)用于智能家居的監(jiān)控等應(yīng)用中,可以用現(xiàn)有的無線傳感網(wǎng)絡(luò)來同時進行家居能量管理,無需再添加專門的設(shè)備,因此使用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)進行家庭能量管理具有較高的實用性。

3 住宅能量管理算法

本節(jié)提出一種實時的采用V2G技術(shù)的家庭能量管理算法,然后給出最優(yōu)化的解決方案來進行對比。

3.1 改進的家庭能量管理算法

本文提出一種基于分時電價的包括混合電動汽車的家居能量管理算法(IVREM)。分時電價是指在一天24 h中,按不同時段而采用不同的電價,其中峰值時間的電價為低谷時間電價的若干倍。盡管在不同時段使用電器或電動汽車所消耗的能量是相同的,在智能電網(wǎng)中,由于使用分時電價,使用時間的不同將會影響用電的費用。IVREM中使用的符號如表1所示。

表1 IVREM中的符號含義

為了對家居電力系統(tǒng)進行調(diào)度,需要知道電動汽車每天需要消耗多少能量。記socarr,n和socdep,n分別表示第n個電動汽車接入電網(wǎng)和離開電網(wǎng)時的電池剩余能量(State of Charge,SOC)。為了方便起見,將一天(24 h)分成T個相等的時隙間隔,每個時隙長度為Δt。在改進算法中,設(shè)Δt為1 h。IVREM算法如下:

算法1IVREM主函數(shù)

算法1中的主函數(shù)Main內(nèi)部調(diào)用的2個子函數(shù)(即Judge及Update子函數(shù))如下:

算法2IVREM子函數(shù)

本文假定為了降低峰值負荷,來自電動汽車的充電請求是可以延遲的,而來自家用電器的請求不允許延遲。當(dāng)能量管理中心收到來自電器的用電請求時,將根據(jù)請求的時間以及電動汽車接入電網(wǎng)時的電池剩余能量等信息,來判斷電器的用電來源:使用電網(wǎng)的電能或電動汽車的電池中儲存的能量。當(dāng)電器的用電請求發(fā)生在峰值時間時, IVREM算法盡可能多地使用電動汽車的存儲能量,從而降低用電費用。當(dāng)電動汽車發(fā)起充電請求時(即接入電網(wǎng)時),能量管理中心將根據(jù)請求的時間以及需要充電的能量等信息,來確定電動汽車的充電計劃,如延遲一段時間到低谷時期進行充電。通過將電動汽車的充電需求移峰填谷,可以進一步降低用電費用。

3.2 最優(yōu)算法

這里給出一種最優(yōu)化的解決方案(Optimal Solution,OS),以便以此性能為參考,衡量IVREM算法的性能好壞。用線性規(guī)劃工具來最小化家庭用電的總費用,此最優(yōu)化問題可以建模為如下的模型:

目標(biāo):

最優(yōu)算法假定預(yù)先獲知用電請求的時間列表等信息,由此可以求解出最優(yōu)化的解決方案。然而在實際中,這些信息是無法提前獲得的,電器的使用時間是隨機發(fā)生的,需要根據(jù)隨機發(fā)起的用電需求來實時地進行規(guī)劃。因此,本文提出的IVREM算法采用實時的調(diào)度方法,對電器及電動汽車的運行時間和方式進行控制,從而降低用電費用。下一節(jié)將對IVREM算法的性能進行仿真。

4 仿真結(jié)果

本文對IVREM及OS算法的性能進行仿真。假定家庭中有2輛混合電動汽車,男女主人各開一輛。假定在一個冬天的工作日,男主人早上7點開車離開,下午6點回家,女主人下午2點外出購物,5點回到家。設(shè)兩輛汽車的電池容量分別為15 kW·h-1和10 kW·h-1,接入電網(wǎng)時的起始電池剩余能量(SOC)均為0.2,汽車每天消耗的能量(即需要充電補充的能量)分別為9 kWh和6 kWh,充電速率為0.2 C(C為電池容量,意味著從電池0電量到充滿需要5 h)。仿真中使用的分時電價如表2所示。

表2 冬季工作日的典型分時電價

圖2為冬季一天(24 h)內(nèi)的平均家庭用電負荷曲線(不包括PHEVs)。仿真中,每天的負荷功率是以圖2中的負載值為均值而隨機產(chǎn)生的。

圖2 冬季一天內(nèi)平均家庭用電負荷(不包括PHEV)

圖3對比了提出的改進算法(IVREM)、最優(yōu)算法(OS)以及不使用任何能量管理方案(No Energy Management,NEM)的總用電費用。仿真的時間長度為30天,用電費用隨著天數(shù)是逐漸累積的?？梢钥吹?相比于不使用能量管理策略,IVREM算法將總用電費用降低了約22%,且性能非常接近于最優(yōu)算法(比NEM降低約23%)。

圖3 不同方案一個月的總用電費用

圖4是對峰均比(Peak-to-average Ratio,PAR)性能的仿真結(jié)果(低PAR值表示峰值負荷低,性能較好)。由該圖可見,相比于NEM,IVREM將PAR有效地降低了約 70%,且性能接近最優(yōu)算法(OS)。

圖4 一月中每天峰值負荷與總負荷的比例

5 結(jié)束語

本文研究了基于分時電價的家庭用電負荷管理問題,提出了一種實時的家庭能量管理算法,通過使用V2G技術(shù)及無線傳感器網(wǎng)絡(luò),對家用電器及混合電動汽車的工作時間和方式進行管理,從而降低總用電費用。仿真結(jié)果表明,該算法能有效降低用電費用和峰均比,且性能接近于最優(yōu)算法。下一步將研究基于實時電價的能量管理策略,具體方法可采用人工智能技術(shù)混合多種智能技術(shù)來進一步降低能耗,并提高用戶舒適性。

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編輯 金胡考

Residential Energy Management Algorithm Based on Time-of-use Electricity Price

ZHANG Qian,ZHANG Sheng,LIN Xiaokang
(Department of Electronic Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China)

With the advent of the Plug-in Hybrid Electric Vehicle(PHEV),the Vehicle-to-Grid(V2G)technology is attracting increasing attention recently.This paper studies an electricity load scheduling problem with PHEV in a residential microgrid.It proposes an electricity load scheduling algorithm in a residential microgrid that schedule the operating time of home appliances and PHEV adapting to Time-of-use(TOU)pricing.The proposed algorithm utilizes V2G technology and consideres parameters of PHEV and users to achieve peak load shifting and reduces the total electricity bill.In addition,it also proposes an energy management algorithm based on optimal scheduling to compare with the improved method.Numerical results show that the scheme can effectively reduce the electricity cost and the Peak-toaverage Ratio(PAR)is about 22% and 70%,respectively,and the performance is close to the optimal solution. Furthermore,the proposed algorithm can deal with users’demand in real time and thus improves practicability.

Plug-in Hybrid Electric Vehicle(PHEV);smart grid;Demand-side energy Management(DSM);Vehicleto-Grid(V2G);Wireless Sensor Network(WSN);Time-of-use(TOU)electricity price

1000-3428(2015)01-0279-05

A

TP18

10.3969/j.issn.1000-3428.2015.01.053

國家科技重大專項基金資助項目(2009ZX03006);深圳市生物、互聯(lián)網(wǎng)、新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項基金資助項目(CXB201104210015A)。

張 倩(1987-),女,博士研究生,主研方向:無線傳感器網(wǎng)絡(luò),智能電網(wǎng),協(xié)作通信;張 盛,副教授、博士;林孝康,教授、博士生導(dǎo)師。

2014-02-12

2014-03-19 E-mail:zhang-qian09@mails.tsinghua.edu.cn

中文引用格式:張 倩,張 盛,林孝康.基于分時電價的住宅能量管理算法[J].計算機工程,2015,41(1):279-283.

英文引用格式:Zhang Qian,Zhang Sheng,Lin Xiaokang.Residential Energy Management Algorithm Based on Time-ofuse Electricity Price[J].Computer Engineering,2015,41(1):279-283.