[发明专利]一种基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)在电力需求响应管理系统中输入所需要节电的时间窗口，以及在时间窗口内需要的最大节电量；

(2)将步骤(1)中得到的时间窗口为条件，过滤掉无效设备，有效设备进行测试，得到第i类设备的节省电量a_i和最大允许断开时间

(3)将步骤(2)得到的a_i带入到最大节约电量公式，得到时间窗口内的节省电量Z；

(4)对步骤(3)得到的时间窗口内的节省电量Z小于等于步骤(1)在时间窗口内需要的最大节电量时，通过公式求得设备断开计划S，其中s_ij表示断开第i类设备组第j个设备对用户的影响指标，x_ij表示决策变量；

(5)在用电高峰期根据设备断开计划S断开相应的设备，断开设备通过遗传算法来求解节电量，得到断开设备对用户影响最小情况下的节电量，当断开设备对用户影响最小情况下的节电量大于等于步骤(1)在时间窗口内需要的最大节电量，则断开成功；

当断开设备对用户影响最小情况下的节电量小于步骤(1)在时间窗口内需要的最大节电量，则返回步骤(2)，得到新的设备断开计划S。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的无效设备在指定时间窗口内不能关闭至少15分钟或在时间窗口内历史功耗为0的设备。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法，其特征在于，步骤(2)中，所述的最大节约电量公式为：

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法，其特征在于，步骤(5)中，断开设备通过遗传算法来求解节电量，具体包括：

通过遗传算法来求解节电量并引入决策变量y_i，断开设备对用户影响最小下节电量公式如下：

式中，表示断开第i类、类型为k的设备对用户的影响指标，c为惩罚系数用来平衡优化结果，a_i第i类设备的节省电量，Z表示时间窗口内的节省电量。