基于分时电价策略的家庭能量系统优化

基于分时电价策略的家庭能量系统优化

随着能源危机和环境污染问题的日益严重，能源利用效率成为人们关注的热点话题。为了提高能源利用效率并减少家庭能耗，本文提出了一种基于分时电价策略的家庭能量系统优化方案。

一、方案设计

本方案将家庭电器分为高耗能设备和低耗能设备两类，并根据其工作特点和耗能情况进行调控。对于高耗能设备，本方案通过重构机器学习算法，预测用电需求，以便在早高峰和晚高峰时调整用电时间，从而最大限度地避免尖峰用电期的高电价，并降低用户的能耗费用。对于低耗能设备，由于它们消耗的电量通常较少，因此可以采用常规的使用方式，无需过多考虑。

二、系统实现

本系统基于Matlab语言，利用神经网络（NN）算法进行预测用电需求。根据数据集进行模型训练后，将其与家庭分时电价之间建立联系，以此获得更加智能化的用电策略。

以下是Matlab代码的实现：

function [pi_e] = Forecasting(p_e)
% NN network training for electricity consumption forecasting

p_train = p_e(1:end-1);
t_train = p_e(2:end);

% Network Initialization
net = feedforwardnet(10,‘traingdm’);