论文总字数：34819字

摘 要

随着智能电网技术的快速发展，智能化家庭能源管理系统成为当下研究热点。本文首先对家庭中常用电器进行详细的分类研究，选择三种典型大功率可控负荷，空调系统、电热水器和电动汽车，并引入家庭分布式光伏发电-储能系统作为研究对象。

其次，本文考虑不同用电设备的运行特点以及各方面参数的影响，分别对三种家庭用电设备构建了计及用户舒适度的精细化模型。在满足用户个性化用电需求的基础上，以用电成本最小化为目标，建立单设备优化模型。然后通过自适应粒子群算法求解并进行了算例分析，验证了模型的合理性。

最后，在上述研究的基础上，对家庭分布式光伏发电-储能系统建立模型，并提出配合家庭负荷曲线的优化调度策略。在仿真中，通过与基本调度策略比较，验证了该优化调度策略的有效性。上述两个算例仿真结果表明：本文对家庭主要负荷的优化策略不仅降低了用户用电成本，实现了电价高时移峰和电价低时填谷的目的，并且家庭分布式光伏发电-储能系统的配合使用户获得卖电收益，改善了能源结构，降低电网用电峰值。

关键词：家庭能源管理系统，精细化建模，电动汽车，空调系统，家庭分布式光伏发电-储能系统

Abstract

With the rapid development of smart grid technologies, intelligent home energy management system (HEMS) has become the focus of current research. This article first carries out a detailed classification study of the commonly used household appliances. Then three typical high-power controllable loads, air-conditioning systems, electric water heaters, electric vehicles, and home distributed photovoltaic generation and energy storage systems are selected as research objects.

Secondly, considering the operating characteristics of different electrical equipment and the influence of various parameters, this paper constructs a refined model for each of the three household electrical equipment. In order to satisfy users’ personalized demand for electricity, an optimization model is established which aims to minimize the cost of electricity. Then an adaptive PSO algorithm is used to solve the problem, and the analysis is carried out to verify the rationality of the model.

Finally, on the basis of the above research, a model of home PV generation and energy storage system is established, and an optimal scheduling strategy is proposed. Through simulation, the effectiveness of the optimal scheduling strategy is proved by comparing with a basic scheduling method. The results of the two examples above show that the optimization strategy in this paper not only reduces the user's electricity cost, but also achieves the purpose of peak load shifting. Besides, the application of PV generation and energy storage systems even allows users to obtain extra benefits of selling electricity, improve the energy structure, and reduce the power grid peak.

KEY WORDS: HEMS, Refined Modeling, Electric Vehicles, HVAC, Home Distributed Photovoltaic Generation and Energy Storage System

目 录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 论文选题背景和研究意义 1

1.2 家庭智能用电管理技术的研究现状 2

1.3 本文主要内容和结构 3

第二章 家庭能源管理系统简述 5

2.1 引言 5

2.2 家庭能源管理系统结构 5

2.3 家庭用电设备分类 6

2.4 家庭用电设备及光伏发电-储能系统的使用习惯 7

2.5 本章小结 7

第三章 家庭主要负荷用电成本优化模型 8

3.1 引言 8

3.2 计及用户舒适度的空调系统模型 8

3.2.1 冷负荷系数法 8

3.2.2 空调系统精细化模型 9

3.2.3 空调系统用电成本优化模型 10

3.3 计及用户舒适度的电热水器模型 11

3.3.1 电热水器精细化模型 11

3.3.2 电热水器用电成本优化模型 12

3.4 计及用户充电行为特性的电动汽车负荷模型 12

3.4.1 动力电池性能及其参数 12

3.4.2 电动汽车精细化模型 13

3.4.3 电动汽车用电成本优化模型 15

3.5 本章小结 16

第四章 单设备用电成本优化模型求解 17

4.1 引言 17

4.2 自适应粒子群算法 17

4.3 单设备用电成本优化模型算例分析 19

4.3.1 空调系统成本优化模型算例分析 19

4.3.2 电热水器成本优化模型算例分析 22

4.3.3 电动汽车成本优化模型算例分析 26

4.4 本章小结 30

第五章 计及分布式光伏发电-储能装置的家庭能源管理系统 31

5.1 引言 31

5.2 家庭分布式光伏发电-储能系统模型 31

5.2.1 光伏阵列发电模型 31

5.2.2 储能系统电池充放电模型 32

5.3 光伏发电-储能系统与家庭负荷的配合优化调度模型 32

5.3.1 光伏发电-储能系统优化调度目标函数 32

5.3.2 光伏发电-储能系统优化调度约束条件 32

5.4 算例分析 33

5.5 本章小结 36

第六章 总结与展望 37

6.1 全文总结 37

6.2 未来工作展望 37

致 谢 39

参考文献 40

绪论

论文选题背景和研究意义

随着社会的快速发展，化石能源紧缺、环境污染严重和全球气候变暖等问题也日益突显，这些问题不断威胁着人类社会的健康发展。在此背景之下，节能减排、提高能源使用效率以及大力推广新能源将成为全世界关注和研究的重要方面。而电能作为如今全球使用范围最广的能源，具有经济、实用、清洁的特点，并且容易控制和转换。但是电能作为一种二次能源，在发电、输电、配电及用电等环节都存在较为严重的损耗和浪费，因此提高电能的转化率和利用率，减少电能流失，将成为缓解能源危机、环境污染，实现提高能源使用效率、社会可持续发展的有效途径。

在用电侧，2017年，居民侧用电量占全国全社会总用电量的14%，如图1-1所示。居民侧用电量在需求侧响应资源中占据较大比重，且具有基数大、单个用户负荷弹性水平较低、用电效率低下的特点，因此居民侧用电存在较大的需求响应潜力，展开对居民用电管理方面的研究,对缓解电力供应紧张和环境保护方面具有积极的意义。另外，近年来随着电动汽车技术的发展和家庭分布式可再生能源的推广，居民侧用电在传统负荷的基础上逐步增加了电动汽车和新能源等种类，且该种类负荷在居民侧负荷中所占的比重持续增长，将成为居民家庭中重要的组成部分。

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