[發明專利]基于專家經驗庫的樓宇微電網家用負荷快速調度方法

在審

• 申請號: 201910282941.1
• 申請日: 2019-04-09
• 公開（公告）號: CN110020754A
• 公開（公告）日: 2019-07-16
• 發明（設計）人: 易靈芝;林佳豪;周波;丁常昆
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于專家經驗庫的樓宇微電網家用負荷快速調度的方法。根據已有的專家經驗庫數據及相關調度方案，將住戶用電數據與專家經驗庫數據通過AC算法進行快速匹配，匹配成功時則說明住戶用電習慣特征相同，并直接調用已有的調度方案對住戶進行優化調度，當匹配不成功時，通過多目標優化算法進行優化調度，得出的新的調度方案存入專家經驗庫，便于以后調度相同用電特征的住戶。本發明彌補了依賴優化算法導致的優化時間過長的問題，明顯加快了住戶負荷的用電優化調度。

技術領域

本發明涉及樓宇全直流微網的住戶家用負荷的快速調度方法，更確切的說是基于專家經驗庫的樓宇微網家用負荷快速調度方法。

技術背景

隨著社會的不斷發展，對不可再生能源的需求和消耗規模越來越大，現階段化石能源的短缺和對能源的需求，急需開采和利用可再生能源。我國的太陽能和風能正在逐漸發展，但是存在大量的棄光、棄風等現象，所以能源消納也值得我們的重視。直流微電網不僅能消納分布式能源而且能為大電網提供一部分電能，在電網產生波動時還能脫離大電網實現孤島運行狀態。

隨著時代的進步和社會經濟的發展，樓宇住戶用電日益上漲，據統計我國的樓宇居民用電上升至我國社會總用電的14.39％，樓宇住戶用電占全球總能耗的40％。因此，對于樓宇住戶家用負荷調度的研究尤為重要，實行對樓宇住戶用電的智能化管理，降低住戶用電量，實現節能減排、削峰填谷，并為環境保護做出了重大的貢獻。

優化調度主要包括樓宇住戶用電負荷的優化調度和電力系統環境的優化調度。目前已有相關學者采用貪婪迭代算法、MOEA/D多目標優化算法、改進的多目標分子動算法、雙層離散粒子群算法、基于生物寄生行為的雙種群萬有引力搜索算法、改進的多目標灰狼算法等優化算法對樓宇住戶用電設備進行調度，達到減少電費的目的，并實現電網的削峰填谷。還有部分學者考慮基于分時電價和實時電價環境下的需求響應來實現住戶的調度。但是，基于國內外研究表明，僅僅靠電價和激勵響應，無法吸引更多的樓宇住戶參加調度；并且過分的依賴優化算法的優化效果，不僅優化時間長而且優化調度方案效果不夠理想。

發明內容

本發明的內容是為了解決智能樓宇調度系統中住戶數量較多、用電數據龐大而造成的依賴優化算法引起優化時間過長的問題，由此提出基于專家經驗庫快速調用此前已經優化調度過的調度方案，通過將新住戶的用電數據與專家經驗庫中已有的用電數據對比，用電結構特征相似的可以直接調用專家經驗庫中已有的調度方案，縮短調度時間。用電結構不相似的再通過優化算法優化得到相應的調度方案，將新的調度方案存入專家經驗庫中，以便于以后類似的用戶調度使用。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明的目的是為了解決智能樓宇優化調度速度的問題，所以在住戶用電數據和專家經驗庫數據匹配時需要用到快速匹配算法，將用電習慣相似的用電數據對應的調度方案直接調用，起到快速調度的目的。

模式匹配算法分為單模式匹配算法(BMH)和多模式匹配算法(AC)。單模式匹配算法結構簡單，匹配速度相對較慢。多模式匹配算法能夠對模式數據集合中的多個模式數據同時進行匹配，匹配速度相對較快。本發明中是使用多模式匹配算法中的AC(aho corasick)算法。AC(aho cora sick)算法是一種基于前綴匹配的多模式匹配算法。它是由有限狀態自動機構造的，基于有限狀態自動機掃描文本串中的每一個字符，根據自動機進行狀態跳轉和狀態判斷，從而進行模式數據匹配。AC算法中需要用到goto表、fail表和output表。

其中goto表的內容是由樓宇用電數據串構造的又窮狀態自動機，通過構造算法中的Tree狀結構，讀取樓宇用電數據中的每一個數據串，創建該數據的分支，并把該分支添加到Tree狀結構中。如果該數據的分支下已有重復的部分，則利用原有的重復部分來進行創建。

fail表用來記錄當前狀態自動機的狀態，讀入專家經驗庫的數據字符按照狀態自動機來進行狀態跳轉，如果狀態失效則表示匹配失敗，fail函數會根據有窮狀態自動機記錄其跳轉狀態。