[发明专利]一种基于PMV模型的居民电器混合控制方法

说明书

本发明公开了一种基于PMV模型的居民电器混合控制方法，包括测量和估计用于计算PMV模型的参数，如当前室内温度、相对湿度、风速等等，并通过PMV模型得到当前热舒适度情况；根据实时电价信息，计算均衡电网负载和热舒适度的PMV值；利用改进的粒子群算法，基于PMV模型反向求解出最优室内温度设定值；根据计算出的温度设定值，用电器将室温调节至相应温度。本发明能使居民用电器根据实时电价信息，在电网用电高峰时段通过适当降低舒适度，即降低用电器功率，以降低电网峰值负荷，从而实现在保证每户居民用电舒适度的条件下，降低用电成本和能源消耗。

技术领域

本发明属于智能电网和空调控制领域，具体涉及一种基于PMV模型的居民电器混合控制方法。

背景技术

随着居民空调和电暖设备功率和数量的不断增加，用电需求急剧增长，使居民这部分电器负荷对电网用电峰值的影响越来越大。比如夏天持续高温天气中，空调降温作为主要的用电消耗，在同一时段的大规模使用将使电网负荷持续攀升，给电网安全带来严重隐患。为避免超负荷引起的电网故障，供电公司目前只能按序限电，从而给被限电居民的生活造成极大不便。然而，根据实时电价信息，居民用户可以按照需求响应的方式，在电网用电高峰时段通过适当降低舒适度，即降低用电器功率，来降低电网峰值负荷，从而反过来保证每户居民的用电舒适度。

传统的室内温度在进行调节时，虽然能够控制在设定温度，但是没有考虑其它因素，除了室温以外，室内热舒适度还受相对湿度、风速、辐射温度、居民的衣服热阻以及人体的新陈代谢率影响。

PMV(Predicted Mean Vote)是当前国际公认的描述室内热环境的一个指标，可以比较客观的反映室内热环境的热舒适度。PMV模型的预测结果与人体的感知是基本一致的，因此基于热舒适度的空调控制方法也取得了很好的效果。但是，目前针对居民热舒适度的研究仅考虑对电器控制方法优化以提高舒适度，对于利用PMV模型实现有效平衡热舒适度和电网负荷的研究尚不全面。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提出一种基于PMV模型的居民电器混合控制方法，以实现有效平衡和优化居民热舒适度和电网负荷。

一种基于PMV模型的居民电器混合控制方法，包括以下步骤：

步骤1，获取PMV模型中参数的数据；

步骤2，根据在t时间的实时电价y(t)计算热舒适度的值：

在夏季时，有：

在冬季时，有：

其中，σ∈[4,10]和α∈[0.5,1]表示用户自定义参数；

步骤3，将计算得到的热舒适度的值代入到PMV模型中，利用优化过的粒子群算法求解出室内最优温度；

步骤4，根据得到的室内最优温度对家用电器进行调节。

进一步地，所述的PMV模型为：

PMV＝[0.303·exp(-0.036·M)+0.028]·{(M-W)

-3.05·10^-3·[5733-6.99·(M-W)-p_a]

-0.42·[(M-W)-58.15]-1.7·10^-5·M·(5867-p_a)

-0.0014·M·(34-T_air)-3.96·10^-8·f_cl·[(T_cl+273)⁴