基于实时电价的智能家庭能源优化控制

需求响应是指终端用户会直接根据市场信息，如价格信号或者运营商提供的激励机制等，主动改变自身正常的电力消费行为，从而对电力市场稳定性和可靠性运行起到促进作用。而实时电价能够及时的反馈边际供电成本，理论上是需求响应最理想的实施策略，可以引导用户参与电力系统运行和管理，激励用户在低谷时候消费电力，减低高峰负荷，从而提高系统负荷率，达到削峰填谷的目的，提高电网设备的利用率和发电效率，实现节能减排，同时降低用户的电费支出。但是由于用户缺乏对实时电价需求响应知识的充分了解以及市场缺乏相应的家庭能源自动管理系统，限制了实时电价的大范围推广。 本文通过对国内外智能电网和需求响应现状及发展的调查研究，针对辅助家庭用户在实时电价环境中如何更好参与需求响应问题，提出建立了家庭能源优化控制模型。主要包括以下几方面的内容： 1、总结梳理需求响应和实时电价体系结构。总结国内外开展的需求响应研究和实践，对需求响应进行了归类研究，包括基于激励型和价格型两方面需求反映分类，并重点分析了实时电价的价格模型、实施机制、用户响应、系统影响和实施技术支持。 2、针对实时电价预测问题，在分析历史电价数据特点的基础上，建立基于遗传算法交叉验证（Genetic Algorithm Cross Validation,GACV)的支持向量回归（SVR)实时电价预测方法，通过对比仿真验证该方法的可行性。 3、针对家庭能源优化控制问题，在结合电价预测模型的基础上，分析用户用电模型，建立基于混合整数规划的优化模型，实现辅助家庭用户用电决策目标，通过实例仿真验证了模型的有效性。 4、结合智能家庭用电的特点，在]Vlatlab平台中设计了模拟智能家庭用电互动终端中的用电显示界面，辅助用户更好的参与电力市场运行。