创新！高级！【日前、日内非滚动、日内滚动调度以及实时修正】考虑需求侧响应的智慧楼宇多时间尺度调度策略附Matlab代码

原创于 2025-12-23 21:34:01 发布 · 443 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球城市化进程不断加速的当下，智慧楼宇作为现代城市的重要构成部分，正逐渐成为城市发展的新名片。智慧楼宇不仅能够显著提升建筑的能源利用效率，降低运营成本，还能为用户创造更为舒适、便捷和安全的环境。据相关统计数据显示，2023 年全球智慧楼宇市场规模已达到约 1200 亿美元，预计到 2025 年将突破 2000 亿美元，年复合增长率超过 15% 。这一迅猛的增长态势，主要得益于政策的大力推动、技术的飞速进步以及市场需求的持续增长。

然而，智慧楼宇在能源调度方面也面临着诸多严峻的挑战。一方面，可再生能源的大规模接入，如太阳能、风能等，虽然为智慧楼宇提供了清洁、可持续的能源来源，但也带来了能源供应的不确定性和波动性。以屋顶光伏系统为例，其发电功率会受到天气、时间等因素的显著影响，在阴天或夜晚，光伏系统的发电量会大幅下降甚至为零。另一方面，智慧楼宇内的各类负荷需求复杂多变，不同用户的用电习惯和需求各不相同，且存在大量的可调节负荷，如电动汽车充电、可平移电负荷以及可削减的温控需求响应负荷等，这使得负荷预测变得极为困难。

为了有效应对这些挑战，充分挖掘需求侧响应的潜力，考虑需求侧响应的多时间尺度调度策略应运而生。需求侧响应作为一种有效的需求侧管理手段，能够通过价格信号（如分时电价）和激励补偿机制，引导用户主动调整自身的电力消费行为，从而实现对电力负荷的有效调控。将其与多时间尺度调度策略相结合，能够充分发挥不同时间尺度调度的优势，实现对智慧楼宇能源的精细化管理和优化调度。

多时间尺度调度策略剖析

（一）日前调度：运筹帷幄，制定全局计划

日前调度作为智慧楼宇能源管理的首要环节，以 24 小时为一个完整的调度周期，将时间细化为以小时为单位，对楼宇次日的能源使用进行全面规划。这一阶段的核心目标是实现智慧楼宇整体运行成本的最小化，同时兼顾电力采购成本、设备运行维护成本以及各类用户的基本用电需求和舒适度要求。

为了制定出科学合理的调度计划，需要广泛收集多方面的数据信息。历史电力消耗数据能够反映出楼宇过往的用电规律，为预测提供基础；天气预测信息则对于准确预估可再生能源的发电功率至关重要，例如，晴朗天气下屋顶太阳能板的发电量会明显高于阴天；用户行为模式的分析，有助于了解不同时段用户对电力的需求特点。通过先进的数据分析和预测模型，对这些数据进行深度挖掘和分析，从而预估次日楼宇内各区域、各时段的电力需求，以及可再生能源（如楼宇顶部太阳能板）的发电功率。

在制定调度计划时，充分结合需求侧响应激励措施。对于可调节负荷，如电动汽车充电、储能设备充放电、非关键设备运行时间调整等，进行优化安排。例如，对于参与需求侧响应的用户，承诺在特定时段给予一定的经济补偿或优惠，鼓励他们调整用电行为，避开用电高峰时段。这样不仅可以降低楼宇在高峰时段的用电负荷，还能减少电力采购成本，实现能源的高效利用。

（二）日内非滚动调度：临阵微调，应对变数

日内非滚动调度是在当日开始执行调度计划前，对实时信息进行更新和分析，对日前调度计划进行有限调整的过程。这一阶段的主要目的是应对在日前调度阶段难以准确预测的实时变化因素，确保调度计划能够更好地适应实际情况。

在执行日内非滚动调度时，首先要再次获取实时的天气数据、电网电价信息以及可能出现的特殊情况，如设备故障、临时增加的用电需求等。这些实时信息是对日前调度计划进行调整的重要依据。例如，若电网电价出现较大波动，可适当调整储能设备的充放电策略，在电价低时充电，电价高时放电，以降低用电成本；若出现设备故障，及时调整相关负荷的分配，确保楼宇内关键设备的正常运行。

按照日前制定的需求侧响应方案，向用户发送通知，提醒他们在相应时段调整用电行为。同时，监测用户的响应情况，对于积极响应的用户进行记录和反馈，为后续的奖励机制提供依据。通过这种方式，确保需求侧响应措施能够得到有效实施，进一步优化楼宇的能源使用效率。

（三）日内滚动调度：实时追踪，动态优化

日内滚动调度是将日内时间划分为较短的时间间隔，如 15 分钟或 30 分钟一个周期，在每个周期开始前，根据最新的实时数据进行滚动调度的过程。这一阶段的特点是能够实时跟踪楼宇能源使用的动态变化，及时发现问题并进行优化调整。

实时监测楼宇内各区域的实际用电负荷、可再生能源的实时发电功率、电网的实时运行状态等信息。通过数据分析，及时发现用电异常情况和潜在的优化空间。例如，当发现某区域的用电负荷超过预期时，可通过智能控制系统自动调整该区域部分非关键设备的运行功率或暂停运行，同时向该区域用户发送提示信息，告知他们当前的用电情况和调整措施。

根据实时数据，动态调整可调节负荷的运行状态。若可再生能源发电功率超出预期，可优先将多余电量存储到储能设备中，以备后续使用；若储能设备电量充足且电网电价合适，还可将多余电量向电网出售，获取额外收益。通过这种动态调整，实现能源的实时优化配置，提高能源利用效率。

（四）实时修正：紧急时刻，精准应对

实时修正机制是在出现突发紧急事件或重要设备运行状态出现异常时，立即触发的一种应急调度策略。这一机制的目的是确保在紧急情况下，能够迅速采取措施，保障楼宇内关键设备的正常运行，最大限度地减少损失。

针对不同的紧急情况，制定相应的紧急调度策略。在电网停电时，优先启动备用电源，如柴油发电机、不间断电源 UPS 等，保障楼宇内关键设备，如消防系统、电梯、应急照明等的运行，确保人员的安全和楼宇的正常秩序；对于火灾等特殊情况，迅速切断相关区域的非必要电源，以防止电气火灾的蔓延，同时启动消防设备，进行灭火和救援工作。

在紧急事件处理完毕后，对实时修正的效果进行评估，分析事件发生的原因和调度策略的有效性。将评估结果反馈给调度系统，以便对后续的调度策略进行优化和改进，提高智慧楼宇应对突发事件的能力。通过这种事后评估与反馈机制，不断完善调度策略，使其更加科学合理，能够更好地应对各种突发情况。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型