[發明專利]一種家庭電動汽車調度方法及裝置在審
| 申請號: | 201711250257.2 | 申請日: | 2017-12-01 |
| 公開(公告)號: | CN109873431A | 公開(公告)日: | 2019-06-11 |
| 發明(設計)人: | 李德智;陳宋宋;董明宇;石坤;卜凡鵬;潘明明;龔桃榮 | 申請(專利權)人: | 中國電力科學研究院有限公司 |
| 主分類號: | H02J3/14 | 分類號: | H02J3/14 |
| 代理公司: | 北京安博達知識產權代理有限公司 11271 | 代理人: | 徐國文 |
| 地址: | 100192 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 電動汽車 調度 算法 二進制 電動汽車充電 粒子群算法 混合控制 家庭用電 模糊控制 信息獲取 耦合關系 最優化 兼容 輸出 | ||
本發明涉及一種家庭電動汽車調度方法及裝置,所述方法包括:根據家庭用電信息獲取家庭購入功率;根據所述家庭購入功率,利用離散二進制粒子群算法確定家庭電動汽車充電調度,本發明提供的技術方案,采用模糊控制與最優化法對家庭電動汽車調度進行混合控制,兩種算法輸入與輸出的之間存在著耦合關系,使每個步長中兩種算法都是兼容的。
技術領域
本發明涉及節能降損、智能電網和能源互聯網領域,具體涉及一種家庭電動汽車調度方法及裝置。
背景技術
自2000年美國電力科學研究院提出智能電網的概念后,智能電網一直被認為是21世紀電網發展的主要方向之一。2009年以來,歐盟、美國、中國及其他一些國家根據本地區的特點,制定了各自的智能電網發展路線,如今,智能電網發展已步入關鍵時期。
目前,家庭能量管理策略上主要分為以混合整數線性規劃為代表的最優化算法和以模糊控制為代表的控制方法,但是最優化算法日前安排的效果取決于預測精度,如果采用開環策略,對負荷的實時變化沒有響應,如果采用開環策略則因計算成本而導致硬件成本上升;模糊控制無法對家庭電動汽車等擁有特殊任務的設備進行規劃。
現階段尚未有家庭電器即插即用接口的相關規定,在不改造家庭原有電器設備的條件下要獲取各個負載的身份、運行狀態等信息較為困難,且不征得用戶同意的情況下越權控制家庭設備可能會導致用戶反感。在家庭能源網絡中,家庭電動汽車的充電接口較為特殊,因此需要提供一種家庭電動汽車調度方法,來指導用戶改變能源消費組成并減少電費開支。
發明內容
本發明提供一種家庭電動汽車調度方法及裝置,其目的是構建一種最優化算法與模糊控制混合運行的智能家庭管理算法,能夠在實時控制家庭內可柔性調節負荷的前提下規劃安排家庭電動汽車的投切,增強家庭整體系統對外呈現的魯棒性。
本發明的目的是采用下述技術方案實現的:
一種家庭電動汽車調度方法,其改進之處在于,包括:
根據家庭用電信息獲取家庭購入功率;
根據所述家庭購入功率,利用離散二進制粒子群算法確定家庭電動汽車充電調度。
優選的,所述根據家庭用電信息獲取家庭購入功率,包括:
根據隸屬度函數對所述家庭用電信息和家庭購入功率進行模糊化,獲取模糊化的家庭用電信息和家庭購入功率;
根據模糊規則和隸屬度函數對模糊化后的當前家庭用電信息進行模糊推理,獲取模糊化的當前家庭購入功率;
對模糊化的當前家庭購入功率進行解模糊,獲取當前家庭購入功率;
其中,所述家庭用電信息為:家庭凈負荷、儲能SOC和實時電價。
優選的,所述根據所述家庭購入功率,利用離散二進制粒子群算法確定家庭電動汽車充電調度,包括:
(1)根據家庭電動汽車的充電狀態產生種群并將種群初始化;
(2)利用添加懲罰函數的適應度函數確定種群中每個粒子的適應度函數值;
(3)更新種群中粒子速度及粒子位置,并更新全局最優值與個體最優值;
(4)若滿足迭代次數或全局最優達到閾值,則輸出所述家庭電動汽車充電調度情況,若否,則返回步驟(2);
其中,所述添加懲罰函數的適應度函數根據所述家庭購入功率確定。
進一步的,所述步驟(2)中,包括:
按下式確定所述添加懲罰函數的適應度函數:
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