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基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法

阅读：1024发布：2020-05-27

专利汇可以提供基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法，包括以下步骤：步骤一：给出节能优化的目标函数。步骤二：给出节能优化的基本约束条件。步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d，t)进行用户用电行为自识别，通过建立隐马尔可夫模型，获得用户的用电行为之间的关联性。步骤五：根据效用等级判断控制策略。步骤六：判断下一个调度时间段是否继续节能，若继续进行，则跳至步骤二；若不继续进行，则节能优化结束。本方法可以有针对性的对用户用电行为进行分析识别，并自动给出节能策略，节能率高，效果好，为实现自动节能和家庭能量管理提供良好的技术支持。，下面是基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：给出节能优化的目标函数，用[0,T]表示从过去某一参考时间点0经过时间段T的研究时长，研究从时刻t0开始的节能优化问题；
目标函数f1为目标区域R在时间段[t0,T+t0]内的用电效用等级之和，表示为：
其中s(d,t)为电器d在时刻t的运行状态，V(r,t)为房间r在时刻t的环境参数，ut(s(d,t),V(r,t))为电器d在时刻t的效用等级，等级分为高效用、低效用和负效用，最大化时间段[t0,T+t0]内的用电效用等级总和，从而从时间和温度两个方面确保了用户获得的用电效用；
步骤二：给出节能优化的基本约束条件，基本约束条件表示为：
ACTall[t0,T+t0]＝ACTall[0,T]
Sall[t0,T+t0]＝Sall[0,T]
Vall[t0,T+t0]＝Vall[0,T]
其中ACTall[0,T]表示在时间段[0,T]内的所有用户活动状态集合，Sall[0,T]表示在时间段[0,T]内的所有电器运行状态集合，Vall[0,T]表示在时间段[0,T]内的所有影响用户用电效用等级的参数状态集合，标记ACTall[0,T]，Sall[0,T]和Vall[0,T]都是已知状态，且在时间段[t0,T+t0]内的ACTall[0,T]，Sall[0,T]和Vall[0,T]场景状态集合与[0,T]时间段内的场景状态集合都相同；
步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d,t)进行用户用电行为自识别，通过建立隐马尔可夫模型，对历史数据进行学习，并利用学习算法和解码算法获得用户用电行为识别结果，获得用户的用电行为；
步骤四：根据步骤二识别的实时用户用电行为，再根据采集到的电器运行状态s(d,t)和环境参数V(r,t)，根据基于效用理论的电器用电效用等级划分方法，获得效用等级识别结果ut(s(d,t),V(r,t))；
步骤五：根据效用等级判断控制策略；
步骤六：判断下一个调度时间段是否继续节能，若继续进行，则跳至步骤二；若不继续进行，则节能优化结束；
所述步骤五中的效用等级判断控制策略具体步骤为：
一、若电器处于负效用等级，关闭电器；
二、若电器处于低效用等级，对于蓄冷蓄热型电器，调整其运行状态但不关闭电器，控制方法为调整温度；对于非储能型电器，关闭电器；
三、若电器处于高效用等级，保持其运行状态不变。

说明书全文

基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法

技术领域

[0001] 本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种在电力需求侧的智能用电环境中，基于电器用电效用等级划分方法，实时动态自动优化电力用户的用电方式，实现以节能为主要目标的电能管理方法。

背景技术

[0002] 近年来，严峻的能源与环保问题使得电力系统的节能减排刻不容缓。而电力需求侧中的能耗浪费严重，是电力系统节能减排问题中的重点研究对象。电力需求侧的节约用电主要通过电能管理，即通过改变用户用电方式来实现。以节能为目标的用电方式优化控制最终落实到电器负荷的运行状态调整上。

[0003] 以节能为主要目标的用户用电模式动态优化，需要在目标时间段内尽可能的降低目标区域内的能耗总值。国外在电力需求侧的节能模型多为综合考虑电价、能耗、气温、用户舒适度等因素的多目标优化问题，优化方法包括遗传算法、神经网络、粒子群优化、随机优化算法等，基于历史负荷曲线预测用电量并给出节能优化方案。国内在电力需求侧的节能领域研究多为用户侧能量管理系统的设计与实现，对如何基于系统进一步建模并优化仍需更加深入的研究。

[0004] 本专利用于具体设计一种基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法。

发明内容

[0005] 针对上述情况，本发明提供一种基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法，基于电力的历史用电信息，建立隐马尔可夫模型对用户用电行为进行实时自动识别，能够更好的了解用户的用电行为和电器的关联概率。进一步结合电器用电等级划分方法，获得电器用电效用等级，并根据等级制定相应的节能控制策略。本方法可以有针对性的对用户用电行为进行分析识别，并自动给出节能策略，节能率高，效果好，为实现自动节能和家庭能量管理提供良好的技术支持。

[0006] 为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

[0007] 基于电器用电效用分级和用户用电行为识别的节能方法，包括以下步骤：步骤一：给出节能优化的目标函数。以节能为主要目标的用户用电模式动态优化，需要在目标时间段内尽可能的降低目标区域内的能耗总值。用[0,T]表示从过去某一参考时间点0经过时间段T的研究时长，认为T是一个较长的时间周期，如一个星期或一个月。研究从时刻t0开始的节能优化问题。

[0008] 目标函数f1为目标区域R在时间段[t0,T+t0]内的用电效用等级之和，表示为：

[0009]

[0010] 其中s(d,t)为电器d在时刻t的运行状态，V(r,t)为房间r在时刻t的相关环境参数，ut(s(d,t),V(r,t))为电器d在时刻t的效用等级，等级分为高效用、低效用和负效用，最大化时间段[t0,T+t0]内的用电效用等级总和，从而从时间和温度两个方面确保了用户获得的用电效用。

[0011] 步骤二：给出节能优化的基本约束条件。基本约束条件表示为：

[0012] ACTall[t0,T+t0]＝ACTall[0,T]

[0013] Sall[t0,T+t0]＝Sall[0,T]

[0014] Vall[t0,T+t0]＝Vall[0,T]

[0015] 其中ACTall[0,T]表示在时间段[0,T]内的所有用户活动状态集合，Sall[0,T]表示在时间段[0,T]内的所有电器运行状态集合，Vall[0,T]表示在时间段[0,T]内的所有影响用户用电效用等级的参数状态集合。认为ACTall[0,T]，Sall[0,T]和Vall[0,T]都是已知状态，且在时间段[t0,T+t0]内的ACTall[0,T]，Sall[0,T]和Vall[0,T]场景状态集合与[0,T]时间段内的场景状态集合都相同。

[0016] 步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d,t)进行用户用电行为自识别，通过建立隐马尔可夫模型，对历史数据进行学习，并利用学习算法和解码算法获得用户用电行为识别结果，获得用户的用电行为。

[0017] 步骤四：根据步骤二识别的实时用户用电行为，再根据采集到的电器运行状态s(d,t)和环境参数V(r,t)，根据基于效用理论的电器用电效用等级划分方法，获得效用等级识别结果ut(s(d,t),V(r,t))。

[0018] 步骤五：根据效用等级判断控制策略：

[0019] (1)若电器处于负效用等级，关闭电器。

[0020] (2)若电器处于低效用等级，对于蓄冷蓄热型电器，调整其运行状态但不关闭电器，控制方法一般为调整温度；对于非储能型电器，关闭电器。

[0021] (3)若电器处于高效用等级，保持其运行状态不变。

[0022] 步骤六：判断下一个调度时间段是否继续节能，若继续进行，则跳至步骤二；若不继续进行，则节能优化结束。

[0023] 本发明的优点是：本方法基于电力的历史用电信息，建立隐马尔可夫模型对用户用电行为进行实时自动识别，能够更好的了解用户的用电行为和电器的关联概率。进一步结合电器用电等级划分方法，获得电器用电效用等级，并根据等级制定相应的节能控制策略。本方法可以有针对性的对用户用电行为进行分析识别，并自动给出节能策略，节能率高，效果好，为实现自动节能和家庭能量管理提供良好的技术支持。附图说明

[0024] 图1为冬季某天实测电器24小时的功率曲线。

[0025] 图2为整点测量空调设定温度和实测的室内温度变化状况。

[0026] 图3为整点测量热水器设定温度和实测的出水温度变化状况。

[0027] 图4为空调用电效用等级分级结果。

[0028] 图5为电热水器用电效用等级分级结果。

[0029] 图6为台灯用电效用等级分级结果。

[0030] 图7为笔记本电脑用电效用等级分级结果。

[0031] 图8为无线路由器用电效用等级分级结果。

[0032] 图9饮水机用电效用等级分级结果。

[0033] 图10电视机用电效用等级分级结果。

[0034] 图11机顶盒用电效用等级分级结果。

具体实施方式

[0035] 为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。

[0036] 参见图1～图11，以某家庭为例研究节能优化问题。该家庭包括卧室、客厅、卫生间三个房间，主要电器设备包括空调、电热水器、电视机、机顶盒、饮水机、笔记本电脑、无线路由器等。表1给出电器与房间分布状况及其额定功率。

[0037] 表1某家庭电器的分布与功率情况

[0038]

[0039] 选择冬季某天实测电器24小时的功率曲线，如附图1所示。附图2为整点测量空调设定温度和实测的室内温度变化状况。附图3为整点测量热水器设定温度和实测的出水温度变化状况。对目标研究区域R的节能潜力进行计算与分析。

[0040] 步骤一：给出节能优化的目标函数。

[0041] 步骤二：给出节能优化的基本约束条件。

[0042] 步骤三：根据采集到的电器运行状态s(d,t)进行用户用电行为自识别，通过建立隐马尔可夫模型，对历史数据进行学习，并利用学习算法和解码算法获得用户用电行为识别结果，获得用户的用电行为。见表2。

[0043] 表2用户用电行为

[0044]序号行为相关电器时间
1 早餐电热水器(提供厨房热水) 6:30-7:30
2 新闻无线路由器 7:30-8:00
3 办公笔记本电脑、无线路由器、空调 9:00-11:30
4 娱乐电视、机顶盒、空调 11:30-12:00
5 午餐电热水器(提供厨房热水) 12:00-13:00
6 午休空调 13:00-14:00
7 办公笔记本电脑、无线路由器、台灯、空调 14:00-17:00
8 晚餐电热水器(提供厨房热水) 17:30-18:30
9 娱乐电视、机顶盒、空调 20:00-22:00
10 洗漱电热水器、空调 22:00-22:30
11 睡觉无 22:30-6:30

[0045] 步骤四：根据步骤二识别的实时用户用电行为，再根据采集到的电器运行状态s(d,t)和环境参数V(r,t)，根据基于效用理论的电器用电效用等级划分方法，获得效用等级识别结果ut(s(d,t),V(r,t))。附图4-附图11给出各电器用电效用等级分级结果。

[0046] 步骤五：根据效用等级判断控制策略：

[0047] (1)若电器处于负效用等级，关闭电器。

[0048] (2)若电器处于低效用等级，对于蓄冷蓄热型电器，调整其运行状态但不关闭电器，控制方法一般为调整温度；对于非储能型电器，关闭电器。

[0049] (3)若电器处于高效用等级，保持其运行状态不变。

[0050] 步骤六：判断下一个调度时间段是否继续节能，若继续进行，则跳至步骤二；若不继续进行，则节能优化结束。

[0051] 得到节能前后的电器能耗及总能耗对照如表3所示。节能前该家庭的24h总耗电量为26.81kWh，节能后总耗电量降低到16.85kWh，节能量为3.61kWh，节能率达到37.2％。

[0052] 表3电器节能前后的能耗对照分析

[0053] 节能前/kWh 节能后/kWh 节能量/kWh 节能率节能量占比
空调 14.78 11.17 3.61 24.4％ 36.2％
热水器 8.88 3.68 5.2 58.6％ 52.2％
台灯 0.08 0.04 0.04 50％ 0.40％
笔记本 0.306 0.304 0.002 0.65％ 0.02％
路由器 0.11 0.07 0.04 36.4％ 0.40％
饮水机 1.07 0.98 0.09 8.41％ 0.90％
电视机 1.11 0.44 0.67 60.4％ 6.73％
机顶盒 0.45 0.11 0.34 75.6％ 3.41％
汇总 26.81 16.85 9.96 37.2％ 100％

[0054] 高效用等级占比如表4所示。电器的总体高效用等级占比由节能前的53.9％提高到了节能后的89.1％。效用等级的提高意味着能耗的节省，因此基于效用等级的用户用电模式优化可以在保障用户满意度的基础上实现良好的节能效果。

[0055] 表4电器节能前后的高效用等级占比对照分析

[0056]

[0057] 以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

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