[发明专利]基于蚁群算法的小区可调整类负荷用电优化方法

说明书

本发明公开了一种基于蚁群算法的小区可调整类负荷用电优化方法，所述方法以减少小区总用电费用和削减小区负荷曲线高峰为目标，根据负荷的运行特性将可调整类负荷分为普通可调整类负荷(包括洗衣机、洗碗机、电饭煲、电热水壶、饮水机和微波炉)和温度设定点可调整类负荷(包括空调、电热水器)。根据普通可调整类负荷的工作特性提出了一种基于蚁群算法的普通可调整类负荷群的用电优化策略，根据小区内温控负荷的工作特性提出了一种基于调整温度设定点的小区内温控负荷群(空调负荷群和电热水器负荷群)的用电优化策略，以达到为小区节约电费的目的。

技术领域

本发明涉及一种智能小区可调整类负荷用电优化方法，具体涉及一种基于蚁群算法的小区能量管理系统可调整类负荷用电优化方法。

背景技术

近年来，智能小区在我国发展较为迅速，其功能也日趋多样化，满足着城市居民逐渐提高的用电需求。在各个智能小区中，能量管理系统是智能小区综合服务与管理系统的重要子系统，对其能量调度优化策略进行深入研究，能使智能小区负荷以更加科学的方式运行，也使住户节省更多的电费，并可利用分布式电源和储能系统的能量调度获取更多的电能收益。

对普通可调整类负荷的优化控制，主要是对其工作时间区间的适当调整。不对此类负荷进行用电时长的调控时，住户开启它们的时刻具有很强的随机性，不能主动地节约电费和削减小区用电高峰。要制定合理的普通可调整类负荷群优化控制策略，须对当日参与用电调控的所有普通可调整类负荷进行统计，并根据优化目标确定其最佳开启时刻。普通可调整类负荷群优化控制问题适合利用启发式算法进行求解。智能小区内的普通可调整类负荷数量较大，问题求解过程中若出现局部最优现象，必将使优化效果大为减弱。而空调和电热水器普及程度高，使用需求多且电功率较大，在智能小区住户用电中占据比重较大，因此是智能小区中最主要的温控负荷。

智能小区内的光伏电源能直接向住户供电，减少小区从电网获取的电能，从而节约小区总用电费用；也能以一定价格向电网反馈电能，使小区获得一定的电能收益。蓄电池向住户供电时，也能节约小区一定的用电费用，但要考虑蓄电池的损耗成本。优化控制智能小区中电能的流向，使光伏电源和蓄电池的调度配合可调整类负荷群的优化运行，能进一步降低小区的总用电费用。

我国大部分地区目前实行的还是较为传统的阶梯电价，即按实际用电量划分电费标准，向用户分档收费。近年来，我国居民用电量一直呈现出增长的趋势，导致某些时段会出现较大的用电高峰，冲击电网的稳定性。由于阶梯电价不具有解决这个问题的作用，国内陆续有很多城市已经开始试行分时电价，用户可以自愿选择是否开通分时计量方式，即分时电价与阶梯电价可以并行，互不矛盾。通过解读各地的分时电价试行政策可以发现，多数地方将一日简单地分为用电峰时段和谷时段，而有的电力公司则按照用电峰时段、平时段和谷时段来划分。

发明内容

本发明基于分时电价，提供了一种基于蚁群算法的小区可调整类负荷用电优化方法。该方法以减少小区总用电费用和削减小区负荷曲线高峰为目标，根据负荷的运行特性将可调整类负荷分为普通可调整类负荷(包括洗衣机、洗碗机、电饭煲、电热水壶、饮水机和微波炉)和温度设定点可调整类负荷(包括空调、电热水器)。根据普通可调整类负荷的工作特性提出了一种基于蚁群算法的普通可调整类负荷群的用电优化策略；根据小区内温控负荷的工作特性提出了一种基于调整温度设定点的小区内温控负荷群(空调负荷群和电热水器负荷群)的用电优化策略。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于蚁群算法的小区能量管理系统可调整类负荷用电优化方法，包括如下步骤：

步骤一、基于蚁群算法的普通可调整类负荷群用电优化：

(1)对智能小区内的所有普通可调整类负荷种类、负荷开启时刻和负荷的功率进行统计；

(2)确定各类负荷的可调整范围；

(3)在各类负荷的可调整范围之内，通过使用蚁群算法求解使得电费最低为目标的新的开启时刻；