本文關(guān)鍵詞：基于實時電價的家庭能量管理系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：智能電網(wǎng)實現(xiàn)了信息的雙向交互,用戶在接收到電力市場信息之后,改變自身的電力消費行為的過程被稱為需求響應(yīng)。未來,越來越多的家庭用戶將擁有自己的發(fā)電和儲能設(shè)備。這類用戶在進(jìn)行需求響應(yīng)時,需要綜合考慮自身的產(chǎn)能,通過合理規(guī)劃電器的用電時段,制定儲能的充放電策略,實現(xiàn)自身能量體系的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行。本文設(shè)計的能量管理系統(tǒng)結(jié)合日前實時電價和分布式發(fā)電出力預(yù)測,為負(fù)荷和儲能制定日前規(guī)劃,通過家庭局域網(wǎng)(HAN)向節(jié)點下發(fā)系統(tǒng)調(diào)度策略。主要工作包括:(1)針對HAN在本系統(tǒng)實現(xiàn)過程中的關(guān)鍵作用,選取ZigBee技術(shù)搭建這一無線傳感網(wǎng),針對拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、通信協(xié)議以及節(jié)點程序進(jìn)行設(shè)計。(2)建立由所有可平移負(fù)荷工作時段規(guī)劃組成的向量模型,以最小用電支出和最高分布式發(fā)電(DG)利用率為雙重目標(biāo),使用離散二進(jìn)制粒子群算法(Binary PSO)在可行域搜索最優(yōu)解,完成可平移負(fù)荷的工作時段規(guī)劃。(3)將蓄電池各時段末的荷電狀態(tài)作為解向量,針對其工作特性約束,使用帶動態(tài)罰函數(shù)的粒子群算法求解全天的最優(yōu)充放電規(guī)劃,規(guī)劃利用蓄電池的充放電動作動態(tài)轉(zhuǎn)移DG的出力,進(jìn)一步減小供需差異和購電支出。(4)在搭建家庭混合供電系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行案例設(shè)計和算法實現(xiàn)。經(jīng)過一系列對比試驗,證明所設(shè)計的算法在提高供需匹配度和降低用戶電費支出方面的有效性。(5)通過對系統(tǒng)通信機(jī)制的測試,完善系統(tǒng)軟件及數(shù)據(jù)庫的設(shè)計,使之成為一個具有交互性和實用性的家庭能量管理系統(tǒng)。
[Abstract]:Smart grid to achieve a two-way interactive information, after the user to power market information in the receiving process, change the power consumption behavior itself is called demand response. In the future, more and more home users will have their own power and energy storage equipment. This kind of user needs in response, need to consider their own production capacity, through reasonable planning appliances electricity charge and discharge time, making storage strategy, realize the stable operation of the economy itself energy system. The energy management system designed in this paper based on the real-time price and distributed generation output forecasting, load and storage before the date of making plan, through the home area network (HAN) scheduling system the strategy to the node. The main work includes: (1) for HAN in the system to achieve the key role in the process of choosing ZigBee technology to build a wireless sensor network, the topology structure, communication protocol And the node program design. (2) established by all vector model composed of translational work time planning, with minimal power expenditure and the highest utilization rate of distributed generation (DG) for the dual purpose of using discrete binary particle swarm optimization algorithm (Binary PSO) to search the optimal solution in the feasible region, complete the translation work planning time. (3) the battery state of charge at the end of each period as the solution vector, according to the working characteristics of constraints, optimal discharge planning using particle swarm algorithm for solving all day long with dynamic penalty function, output planning using dynamic battery charging and discharging action transfer DG, further reduce the differences in supply and demand and purchase expenditure. (4) to build a family based on hybrid power system model, case design and Realization of the algorithm. Through a series of comparative experiments, proved that the designed algorithm can improve the matching of supply and demand and reduce user The effectiveness of electricity expenditure. (5) by testing the communication mechanism of the system, we improve the design of system software and database, making it an interactive and practical family energy management system.

【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM73;TP311.52

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本文編號：1357528