考虑设备运行概率状态分布的住宅能耗在线优化调度研究

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目前,智能电网已成为世界电力网络发展的大趋势,家庭能源管理系统是智能电网的一个重要组成部分,通过与电网侧的电力流、信息流和业务流的实时互动参与需求响应。在保证用户舒适的居住环境下,家庭能源管理系统倡导用户积极参与电力系统运行,响应需求响应信号。用户可以通过家庭能源管理系统调度家庭用电负荷进而削减负荷峰值、降低住宅能耗和用电成本。本文针对居民用户家庭用电设备负荷调度进行如下研究:本文以用户侧的资源优化调度为核心,研究了家庭用电设备的运行特性及优化调度问题。介绍了家庭能源管理系统的组成和技术特点,根据用户电器设备运行状态的时间分布特征和技术特点,对用电设备进行分类以及描述设备可操作动作和概率运行状态。根据用户历史用电数据,在分时电价背景下建立了一种基于设备运行状态概率分布的居民用电任务调度优化模型。提出一种包含对数据感知能力的基于概率选择的异步优势演员-评判家算法,通过联合设备运行状态概率分布,以离线学习在线评估的模式对模型进行优化求解;针对用户侧大量设备,将算法中的多个智能体嵌入CPU中,利用CPU多线程功能实现了住宅多设备的在线决策优化;分析了该方法的收敛能力、稳定性和时效性。对算例的求解结果表明了该方法在线实时进行住宅负荷调度的有效性和正确性。考虑到电网侧能源价格和用户需求的不确定性。研究了用户长期负荷调度问题,将电价信息和负荷需求的变化建模为马尔可夫决策过程,将用户间的相互作用描述为一个部分可观的随机博弈。为了使问题易于处理,本文利用具有不完全信息全可观随机博弈的马尔可夫完美均衡近似用户最优调度策略。提出了一种基于演员-批评家的在线负荷调度学习算法来确定用户的最优调度策略。仿真结果表明:与不执行需求响应相比,用户的预期成本、总负荷的峰均比分别降低28%和13%。与短期调度策略相比,长期调度策略可使用户的预期成本降低11%。
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