11、智能电网与太阳能电池参数估计的优化研究

智能电网与太阳能电池参数估计的优化研究

在当今的能源领域，智能电网的优化调度以及太阳能电池参数的准确估计都是至关重要的研究方向。智能电网的优化调度能够有效降低用电成本和峰值功率需求，而准确估计太阳能电池参数则有助于提高光伏发电系统的效率。下面将详细探讨这两个方面的研究内容。

智能电网优化调度

研究的核心目标是同时最小化电费成本和峰值功率需求。由于这两个目标相互冲突，研究被分为三个场景进行。

• 场景 1：最小化电费成本
  • 在这个场景中，使用 ACS 算法进行最优调度，与 RS 价格（固定价格）和 RSVP 估计调度相比，平均分别降低了 15.57% 和 16.19% 的电费成本。
  • 然而，这种调度方式导致了峰值平均比（PAR）的上升。例如，使用 RSVP 和 RST 定价方案以最小化成本时，所有家庭的 PAR 分别增加了 49.10% 和 32.22%。
• 场景 2：最小化峰值平均比（PAR）
  • 智能家庭居民重新安排其电力消耗以降低峰值需求。ACS 算法在该场景下，与估计调度相比，使用 RSVP 和 RST 分别平均降低了 11.23% 和 12.85% 的 PAR。
  • 但这种调度导致了电费成本的上升。与 RS 价格和 RSVP 估计调度相比，使用 RSVP 进行最优调度分别使电费成本上升了 6.24% 和 5.51%。
• 场景 3：同时优化电费成本和峰值需求