[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

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法，预选阶段：在用电高峰需求响应的时间段内，对可中断设备进行请求审核，过滤掉无法中断的设备集，并下发最大节电量目标。优化模型：利用预选阶段条件对设备聚集处理，建立最大节约电量模型。模型求解算法：通过遗传算法对模型进行求解，选择在用电高峰时段关闭的最佳能耗设备集，以最大化节省系统运行电量。本发明中，考虑用户的节能偏好和最小化对用户用电影响等约束，提出一种需求响应管理系统优化调度，选择在用电高峰时段关闭的最佳能耗设备集，以最大化节省系统运行电量。

技术领域

本发明涉及用电高峰时段能耗设备的管理领域，具体涉及一种基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法。

背景技术

进入新世纪以来，世界经济持续快速增长，广大新兴市场和发展中国家工业化和城市化进程明显加快，全球能源资源需求急剧增加，世界各国对各类能源和矿产资源的争夺日趋激烈；同时，越来越多的国家加入到工业化行列，也使得各种污染物和温室气体排放迅速增加，全球气候变暖和生态环境退化已经威胁到人类自身的生存。全球气候变化和生态环境恶化将对国际政治和世界经济社会发展产生深远影响。全球经济增长和全球化带来的收益可能会被它们带来的环境负效应所抵消。世界各国都面临着转变发展方式的挑战，节约能源资源和保护环境，减少温室气体排放，实现可持续发展，已成为人类社会的共同责任。电力能源系统面临着消费成本膨胀、温室气体排放、网络超载等问题。传统电力系统可能无法解决这些问题，然而，需求响应系统通过需求响应(demand response(DR))方案考虑资源调度，有潜力克服这些问题。需求响应管理系统用于多个用户和操作各种电气设备的智能电网，在任意时刻，聚合器收到来自中央电网运营商的请求，以确定最大可能的节电量。同时聚合器需要识别一组设备，这些设备可以被关闭以实现所需的节省。这些设备的选择是通过考虑每种设备的潜在使用率以及对用户的影响来确定的。对用户的影响取决于设备的类型、关闭的持续时间以及用户设置的所需设备的操作计划。如在住宅楼里关掉热水器20分钟是可以接受的，而在工作时间里在工业场所关空调则是不可接受的。其中能源消费习惯也必须考虑在内，在节假日关闭工业场所的电动汽车充电站不会带来任何实际好处，因为那里根本不会发生电动汽车充电。智能电网的集成商和用户因电网运营商节省的电力而获得奖励。为了达到所需的节省电量值，则需要产生一个设备断开计划。计划需要在特定的时间段内创建和实现(例如，10分钟)，聚合器为潜在的大量用户提供服务，在设备断开计划内给用户发送指令，以完成规定电量的节省。目前，大部分需求响应系统通过混合整数线性规划方法求解设备能耗模型，计算的复杂性高，耗时长，引入遗传算法求解相对较少。

发明内容

本发明提出了一种基于遗传算法求解优化后设备能耗模型的方法，阐述最佳能耗设备断电模型，根据用户偏好动态安排设备通断，可以实现自动化设备管理。

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；