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徐箭,金承旭,廖思阳.考虑空调参数识别的家居设备建模与优化[J].电测与仪表,2019,56(7):43-47,68.
Xu Jian,Jin Chengxu,Liao Siyang.Modeling and optimization for residential load based on AC parameters learning[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(7):43-47,68.
考虑空调参数识别的家居设备建模与优化
Modeling and optimization for residential load based on AC parameters learning
DOI:
中文关键词:  自动需求响应  智能家居  参数识别  家庭能源管理
英文关键词:Automatic  demand response, smart  home, parameter  identification, home  energy management
基金项目:国家重点研发计划课题资助项目(2017YFB0902904);国家自然科学基金资助项目(51477122)。
        
作者中文名作者英文名单位
徐箭Xu Jian武汉大学电气工程学院
金承旭Jin Chengxu武汉大学电气工程学院
廖思阳Liao Siyang武汉大学电气工程学院
摘要点击次数: 1334
中文摘要:
      随着电网的发展,由发电跟踪负荷变化的传统运行模式面临挑战。信息技术提高居民负荷的响应能力,自动需求响应成为可能。首先,介绍家庭能源管理系统(HEMS)的结构和运行目标。然后对家居电器设备分类和建模,得到各类设备运行约束条件。考虑到空调负荷调节能力大,常用的等效参数模型(ETP)热参数难以获取影响应用,本文通过回归历史数据识别空调的运行参数。HEMS通过求解混合整数线性规划,可以在实时电价下实现对用电器的优化调度。最后,通过算例仿真验证HEMS参数识别的效果,分析用电设备的优化调度结果。
英文摘要:
      With the development of power grid a, the traditional operation method of controlling generation to deal with load fluctuation is being challenged. The development of information technology improves the ability of residential load to respond to grid, automatic demand response becomes possible. First, the structure and operational goals of home energy management system (HEMS) are introduced. Then home electrical appliances are classified and modeled to get their operation constraints. Considering that air conditioner is a large controllable load in household, the parameters of the commonly used equivalent thermal parameter (ETP) model are difficult to obtain, which impedes its application. A method of regression is utilized to learn the operating parameters of AC through analyzing historic data. HEMS can optimize operations of electric appliances under real-time electricity price by solving the mixed integer linear programming. Finally, through the example simulation, the effectiveness of AC parameters learning is verified, and scheduling results of the electric equipment are analyzed.
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