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:区块链环境下基于电价的智能家居需求响应系统研究
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2024-01-04
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基于此,本文展开对区块链环境下智能家居需求响应系统的研究,旨在提出一种基于区块链技术的智能家居电能交易模式,根据多微网的博弈电能交易策略保障交易的低成本,为智能家居需求响应系统分布式电能交易模式提供参考。本文从智能家居参与需求响应出发,提出一种基于主从博弈的实时需求响应算法。该算法通过建立虚拟电能交易模型,考虑领导者(能量管理)和跟随者(智能家电)之间的博弈过程,通过数学分析和逆向归纳法得出博弈平衡点即纳什均衡。其次,提出双层交互调度方案,建立了基于博弈的智能家居竞价博弈模型,并通过仿真算例进行验证,分析了基于区块链技术的多微网电能交易模式,得出了分布式结构可以保障低成本电能交易的研究结果。本文研究结果表明: (1)本文提出了基于“虚拟电价”的需求响应算法,通过建立由能量管理和智能家居共同参与的主从博弈模型和纳什均衡系统,将不同类型的负荷数据映射到一个有限的空间,利用凸优化的原理,可以更加准确地反映实时的电价市场变动,从而更有效地完成基于实时电价的需求响应任务。(2)其次是基于博弈的多微网竞价需求响应及基于区块链的电能交易模式相结合,通过分析微电网在电价市场竞争中的波动效应,利用IEE
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I
学位论文创新性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得
的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论
文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果;也不包含为获得西安石油大学
或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所
做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。
论文作者签名:____________ 日期:____________
学位论文使用授权的说明
本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在
校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。学校享有以任何方法
发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位
论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为西安石油大学。
论文作者签名:__________ 日期:__________
导 师 签名:__________ 日期:__________
II
论文题目:区块链环境下基于电价的智能家居需求响应系统研究
专 业:
硕 士 生:(签名)
导 师:(签名)
摘 要
近年来,随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的发展,智能家居
的实现和应用变得更加便捷和普及。智能家居也在不断地向智能化、自动化、人
性化和安全性方向发展。与此同时,区块链技术在物联网领域也得到了广泛应用,
在智能家居领域,区块链技术可以用于确保智能家居设备之间的通信安全和数据
隐私,同时还可以建立信任机制,使得各个设备之间可以互相合作共享资源。然
而,目前关于智能家居需求响应系统与区块链技术结合的应用还比较少,随着人
们对智能家居需求响应系统和区块链技术的需求不断增加,未来这两种技术结合
的应用前景非常广阔。
基于此,本文展开对区块链环境下智能家居需求响应系统的研究,旨在提出
一种基于区块链技术的智能家居电能交易模式,根据多微网的博弈电能交易策略
保障交易的低成本,为智能家居需求响应系统分布式电能交易模式提供参考。本
文从智能家居参与需求响应出发,提出一种基于主从博弈的实时需求响应算法。
该算法通过建立虚拟电能交易模型,考虑领导者(能量管理)和跟随者(智能家
电)之间的博弈过程,通过数学分析和逆向归纳法得出博弈平衡点即纳什均衡。
其次,提出双层交互调度方案,建立了基于博弈的智能家居竞价博弈模型,并通
过仿真算例进行验证,分析了基于区块链技术的多微网电能交易模式,得出了分
布式结构可以保障低成本电能交易的研究结果。本文研究结果表明:
(1)本文提出了基于“虚拟电价”的需求响应算法,通过建立由能量管理
和智能家居共同参与的主从博弈模型和纳什均衡系统,将不同类型的负荷数据映
射到一个有限的空间,利用凸优化的原理,可以更加准确地反映实时的电价市场
变动,从而更有效地完成基于实时电价的需求响应任务。
(2)其次是基于博弈的多微网竞价需求响应及基于区块链的电能交易模式
相结合,通过分析微电网在电价市场竞争中的波动效应,利用 IEEE9 的算例模拟
验证了这种以微电网为单元的智能家居需求响应电能交易模式的可行性。
关键词:需求响应 博弈论 智能家居 多微网 区块链
英文摘要
III
Subject : Research on the smart home demand response system based on
electricity price in the blockchain environment
Speciality:
Name :(signature)
Instructor:(signature )
ABSTRACT
In recent years, with the development of the Internet of Things, cloud computing,
big data, artificial intelligence and other technologies, the realization and application
of smart home has become more convenient and popular. Smart home is also
constantly to the intelligent, automation, humanization and security direction
development. At the same time, blockchain technology has also been widely used in
the field of the Internet of Things. In the field of smart home, blockchain technology
can be used to ensure the communication security and data privacy between smart
home devices, and can also establish a trust mechanism, so that various devices can
cooperate with each other and share resources. However, at present, the application of
the combination of smart home demand response system and blockchain technology
is still relatively few. With people's increasing demand for smart home demand
response system and blockchain technology, the application prospect of the
combination of these two technologies is very broad in the future.
Based on this, this paper on the block chain environment intelligent home
demand response system research, aims to put forward a kind of intelligent home
electricity trading mode based on block chain technology, according to the micro
network game power trading strategy guarantee low cost, for intelligent home demand
response system distributed electricity trading mode to provide reference. Starting on
the smart home demand response, this paper proposes a real-time demand response
algorithm based on master-slave game. By establishing the virtual electric energy
trading model, the algorithm considers the game process between the leader (energy
management) and the follower (smart home appliance), and obtains the game balance
point namely Nash equilibrium through mathematical analysis and backward
induction. Second, put forward double interaction scheduling scheme, respectively
establish micro network internal power optimization model and micro network for
game based on game model, and through the simulation examples, analyzes the micro
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