[发明专利]基于遗传算法的智能家居负荷管理优化方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的智能家居负荷管理优化方法，包括以下步骤：

步骤1，对智能家居系统中的风力发电机输出功率与风速之间的关系建立模型、对蓄电池荷电状态与充放电电量之间的关系建立模型，将负荷分为不可控型负荷、中断型负荷和不可中断型负荷，并给出了中断型负荷和不可中断型负荷开关状态需要满足的条件；

步骤2，建立智能家居负荷管理模型，模型包括由用户总电费构成的目标函数和包含有功功率平衡和最大功率限制的约束条件；

步骤3，通过遗传算法对智能家居负荷管理模型进行求解，达到减少电费的优化效果；

所述不可控型负荷不能被调节，在建模时不可控型负荷是以固定的功率曲线建立模型；

所述中断型负荷允许在t_b之后开始工作，同时其工作必须在t_e之前完成；中断型负荷的能量消耗是常数，工作的时长包括L_IL个时间步长；在中断型负荷的工作时间内，中断型负荷的开、关状态满足：

IIL,i=0,∀i∈[1,b]∪(e,N],i∈N+---(4)]]>

中断型负荷的模型为式(5)：

Σi=beIIL,i=IIL,i∈N+---(5)]]>

其中，t_b表示中断型负荷开始工作的时间，t_e表示中断型负荷结束工作的时间，I_IL表示中断型负荷工作时长所包括的时间步长，b表示中断性负荷开始工作时的时间步长的序号，e表示中断性负荷结束工作时的时间步长序号，N表示总的时间步长数，I_IL,i是中断型负荷在第i个时间步长时开、关状态，N⁺表示正的自然数集；

所述不可中断型负荷一旦开始工作就不能够停止；不可中断型负荷满足式：

Σi=jj+LNL-1INL,i≥LNL(INL,i-INL,i-1),∀j∈(b,e-LNL+1],i,j∈N+---(6)]]>

其中，I_NL,i表示不可中断型负荷在第i个时间步长时开、关状态，L_NL表示不可中断型负荷完成工作所必需的时间步长的总数。