计及光伏储能的家庭智能用电系统调度模型.pdf

在智能电网领域，家庭智能用电系统调度模型是当前研究的热点，尤其在考虑光伏储能的情况下，其重要性更加突出。随着分布式能源和储能技术的进步，用户侧的能源管理变得更加复杂且具有挑战性。本文主要讨论了如何构建一个计及光伏储能的家庭智能用电系统调度模型，以实现负荷峰值控制和最低用电费用的目标。 首先，理解现代家庭的用电习惯和需求是构建调度模型的基础。家用电器被按照用电任务分类，这有助于识别不同设备的用电特性，比如必需负载（如冰箱）和可调整负载（如洗衣机）。通过这种方式，可以制定更合理的用电计划，避免在高峰时段使用高耗能设备，从而减轻电网压力。 其次，建立目标函数是优化过程的关键。在本文中，目标函数包括两个主要方面：最小化负荷峰值和降低用电成本。负荷峰值控制有助于电网稳定运行，避免因过载导致的故障；而最小化用电成本则能确保家庭用户的经济利益。这两个目标通常存在冲突，因此需要通过多目标优化方法来平衡。 在实际应用中，光伏出力的不确定性是调度模型必须考虑的因素。文章利用上海市夏季某天的实际光伏出力数据，设计了包含不同光伏储能方案的家庭用电任务调度模型。储能设备（如电池）可以储存过剩的光伏发电，供在光照不足或高峰时段使用，从而平滑负荷曲线，降低对电网的依赖。 为了求解这个复杂的优化问题，研究者利用了MATLAB平台上的YALMIP工具箱，并调用CPLEX求解器进行仿真计算。这种方法能够有效地处理非线性约束和多目标优化问题，确保模型的可行性和效率。 总结来说，"计及光伏储能的家庭智能用电系统调度模型"旨在通过科学的调度策略，结合现代家庭的用电行为和光伏储能的特性，实现电力需求侧管理的有效优化。这种模型对于提高能源利用效率，减少家庭电费支出，同时缓解电网运营压力具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索如何整合更多类型的分布式能源，优化多种能源之间的互补性，以及如何将人工智能技术应用于家庭用电系统的智能决策中，以实现更加智能、高效和环保的用电模式。