17、智能家庭用电调度算法：降低成本与提升舒适度的有效途径

智能家庭用电调度算法：降低成本与提升舒适度的有效途径

1. 用电调度问题背景

在居民区，高耗电的家庭任务所带来的高电力需求已成为一个关键问题。电力供应在高峰时段常常面临巨大压力，可能导致停电等问题。为满足用户的高电力需求，电力供应商通常会考虑建设额外的发电厂，但这种解决方案存在可持续性问题，还会增加二氧化碳排放，加剧气候变化。

为解决这一问题，需求响应（DR）计划应运而生。该计划自 20 世纪 70 年代起在英国等国家被研究和实施，旨在减少高峰时段家庭任务的电力消耗，提高发电厂的利用率。DR 计划在提高智能电网（SG）的整体运营效率和可靠性方面发挥着关键作用，同时也为消费者带来了经济利益。

DR 计划主要分为基于激励的计划（IBP）和基于价格的计划（PBP）。在 IBP 中，电力公司可以直接访问和控制耗电的家庭任务，通过向参与的终端用户提供经济利益来减少高峰时段的电力需求。在 PBP 中，终端用户会根据基于时间和实时的电价，如分时电价（TOU）、实时电价（RTP）和临界峰电价（CPP），自主安排家中的耗电任务。

2. 相关研究方法

许多研究人员提出了基于价格的 DR 信号的最优解决方案，以优化家庭智能电器的调度。以下是一些相关研究方法：
- 二进制回溯搜索算法（BBSA） ：用于家庭能源管理系统（HEMS）的调度控制器，通过与二进制粒子群优化（BPSO）调度控制器进行实验结果比较，验证了其准确性。BBSA 实时最优调度控制器能为家用电器提供更好的最优调度，同时应用优先级和居民舒适度约束来减少能源消耗和总电费，并在高峰时段节省电力。
- 基于 Dijkstra 算