考虑家电关联与舒适性相结合的用电行为多目标优化模型
随着智能家电的广泛应用,实现用电行为优化已成为家庭智能用电的重要研究内容.从经济性和舒适性两个方面入手,提出一种智能用电环境下用电行为多目标优化模型.首先,分析了家庭用户的负载特性,并定义了可中断和可转移电器的运行约束.然后,考虑家电负载和用电习惯等各方面的约束条件,设计了家电关联最小化电费支出模型和用户用电舒适度模型,实现了多目标优化.最后,提出基于持续搜索多目标粒子群算法进行优化模型的求解.算例分析表明,多目标优化模型能有效降低用电费用并提高用电舒适性.
智能用电、用电行为习惯、用户舒适度、多目标粒子群算法
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国家自然科学基金重点项目51437003;吉林省科技发展计划资助项目20160623004TC. This work is supported by the State Key Program of National Natural Science Foundation of China51437003;Science and Technology Development Plan of Jilin Province20160623004TC
2018-03-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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