基于价格型需求响应的家庭能源管理系统优化调度可显著提升家庭用能体验。同时,用户侧光储充一体化用电新模式也给家庭能源管理带来新的挑战。针对供给侧光伏出力问题,提出了一种耦合改进惯性权重混沌粒子群算法和长短期记忆神经网络的I...基于价格型需求响应的家庭能源管理系统优化调度可显著提升家庭用能体验。同时,用户侧光储充一体化用电新模式也给家庭能源管理带来新的挑战。针对供给侧光伏出力问题,提出了一种耦合改进惯性权重混沌粒子群算法和长短期记忆神经网络的ICPSO-LSTM组合预测模型,对光伏发电进行精准化预测;针对用能侧负荷多样性特点,将其划分为不可调度、可中断、可转移三类进行精细化建模,并综合考虑电动汽车短途、中途、长途个性化用能行为及反向供电模式Vehicle to Home(V2H)。在此基础上,根据不同用能偏好,将用户划分为经济型、标准型和舒适型,构建考虑用户用能成本和舒适度的多目标优化模型,并采用ICPSO算法进行求解。最后,对比分析了典型场景下家庭能源管理系统的实施效果。展开更多
文摘基于价格型需求响应的家庭能源管理系统优化调度可显著提升家庭用能体验。同时,用户侧光储充一体化用电新模式也给家庭能源管理带来新的挑战。针对供给侧光伏出力问题,提出了一种耦合改进惯性权重混沌粒子群算法和长短期记忆神经网络的ICPSO-LSTM组合预测模型,对光伏发电进行精准化预测;针对用能侧负荷多样性特点,将其划分为不可调度、可中断、可转移三类进行精细化建模,并综合考虑电动汽车短途、中途、长途个性化用能行为及反向供电模式Vehicle to Home(V2H)。在此基础上,根据不同用能偏好,将用户划分为经济型、标准型和舒适型,构建考虑用户用能成本和舒适度的多目标优化模型,并采用ICPSO算法进行求解。最后,对比分析了典型场景下家庭能源管理系统的实施效果。
