10、住宅需求侧管理：算法对比与系统优化

住宅需求侧管理：算法对比与系统优化

1. 住宅需求侧管理概述

住宅需求侧管理（DSM）在智能电网中起着关键作用，它能促进更高效、稳定的电网运行。其核心功能包括需求侧控制活动和终端用户的能源管理，鼓励用户在非高峰时段储备大部分能源需求。智能电表实现了公用事业公司与用户之间的双向通信，用户可通过智能电表向公用事业公司反馈其电力消耗配置。

2. 现有优化方法

• 现实调度机制（RSM） ：通过对电器进行优先级分类，减少用户在定价方案中的困扰。推荐的分类包括活动依赖型电器、占用依赖型和独立型电器，并制定了与工作间隔相关的规则。
• 动态规划技术（DP） ：结合可再生能源（RES）实现电力交易和负载调度。提出了用于DSM的负载控制程序，利用DP设置各类电器的运行时间。还采用博弈假设方法对多余发电进行建模，帮助用户出售多余电力，降低反向功率流问题，但未考虑RES的初始安装成本。
• 进化技术 ：利用遗传算法（GA）实现成本降低和用户舒适度（UC）最大化。对电器进行分类调度，结合实时电价（RTP）和激励性电价（IBR）控制分类或停电的不确定性。还对GA、二进制粒子群优化（BPSO）和蚁群优化（ACO）技术进行了比较，并考虑了RES和电池存储系统（BSS）的调度方案。不过，BSS由于安装和维护成本高，在现实世界中并非可行方案。
• 线性和分数规划技术
  • 整数线性规划 ：使用整数线性规划技术在DSM中进行24