(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211030305.8 (22)申请日 2022.08.26 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115115145 A (43)申请公布日 2022.09.27 (73)专利权人 山东大学 地址 250061 山东省济南市历下区经十路 17923号 (72)发明人 孙媛媛　刘振　李亚辉　许庆燊　 李博文　孙凯祺　徐龙威　张安彬　 王超凡　李道宇　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 祖之强 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01)G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H02J 3/38(2006.01) H02J 3/00(2006.01) H02J 3/14(2006.01) (56)对比文件 CN 109740846 A,2019.0 5.10 CN 109818373 A,2019.0 5.28 李博文.“计及风光不确定性的电气热多类 型储能协调规划研究 ”. 《硕士电子期刊》 .2021, (第11期), 李华珍等. “基于改进粒子 群算法的居民需 求响应调度优化与仿真 ”. 《系统仿真学报》 .2021,第3 3卷(第8期), 审查员 刘雅洁 (54)发明名称 分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法 及系统 (57)摘要 本发明提供了一种分布式光伏智能住宅的 需求响应调度方法及系统， 属于电力需求响应调 度控制技术领域。 本发明通过分布式光伏与需求 负荷资源的协调配合， 解决了用户行为的不确定 性与需求计划的冲突问题； 建立了需求资源的数 学模型， 通过采用广义回归神经网络和概率神经 网络预测用户负荷， 形成预前调度措施， 基于建 立的模型与措施形成光伏社区需求响应整体策 略， 并提出用户自主响应算法以提升用户舒适 度。 权利要求书4页 说明书12页 附图5页 CN 115115145 B 2022.11.18 CN 115115145 B 1.一种分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 包括以下 过程： 步骤一： 获取分布式光伏智能住宅的当前电力运行参量数据， 以及多个基于历史电力 运行参量数据构建的预测模型； 步骤二： 基于准确度最高的预测模型和当前电力运行参量数据， 得到当前用户负荷预 测结果； 以成本最低为目标， 结合当前电力运行参量数据， 通过粒子群算法进行单目标寻 优， 得到当前用户负荷优化结果； 步骤三： 若半数或者半数以上的预测模型在 当前时刻的用户负荷预测结果大于粒子群 优化后的用户负荷， 取当前用户负荷预测结果为当前时刻的功率上限， 否则取当前用户负 荷优化结果作为功 率上限； 根据当前用户负荷预测结果， 计算各电器优先值， 判断响应负荷 功率总值是否满足当前功率上限， 若满足， 则结束本阶段需求响应， 并将当前用电行为反馈 至预测模型； 若不满足， 重新 规划电器开关状态， 关断优先级最低的电器； 步骤四： 计算各电器的开关指标， 判断各电器的开关指标是否低于设定值， 若低于设定 值， 则使用储能与电网相互配合的方式给达到开关指标设定值的电器供电， 重新回到步骤 二； 若未达 到， 则回到步骤三； 步骤五： 发生响应中断时， 执行用户自主响应算法， 并判断当前功率总额是否小于或等 于当前功率上限， 如是， 则回归需求响应算法； 否则， 关断优先值最低的电器重新判断直至 当前功率总额是否小于或等于当前功率上限为止 。 2.如权利要求1所述的分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 以成本最低为目标， 包括： 其中，N为分钟级数量； F为社区用电总费用； Pt,pv、Pt,grid和Pt,ESS是第t个时刻的光伏入 网功率、 传统能源功率和双向负荷功率； Ct,price是t时刻的实时电价。 3.如权利要求1所述的分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 各电器优先值， 包括： 其中，i代表L类型电器的数量； Kt,L,wor代表t时刻的L电器的工作 状态优先级指标， Dt,set 和Dt,now代表t时刻的设定值和实时值； Kt,L,bill表示t时刻L电器的电价指标， 分母是所有设 备的实时费用总和， 分子是单个设备的实时费用； Kt,L,com代表t时刻L电器的用户选择指 标；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115115145 B 2Ct,price是t时刻的实时电价； n代表参与需求响应的所有设备的数量； mi代表用户对 于不同电 器的开通或者关断意愿， 具体取值由用户确定； Kt,L,open表示t时刻L电器的开通优先级指标， a， b和c分别为系数， Pt,L,i为第i个L类型电器t时刻的用电负荷预测值。 4.如权利要求1所述的分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 开关指标， 包括： 其中， t1、 t2分别代表L电器开关变化的起止时间； T代 表需求响应周期。 5.如权利要求1所述的分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 粒子群算法， 包括： 负荷模型初始化， 根据负荷的运行特性对粒子群的随机位置和迭代次数进行设定， 分 别计算每 个粒子的适应度值Fi， 单目标优化中适应度值 等于成本费用； 将每个粒子的适应度值与个体最优位置， 即各个时刻的适应度值进行比较， 将最优的 比较结果作为当前电器最 适宜的工作状态； 将每个粒子的适应度值与全局最优值， 即需求响应全部时刻的适应度值进行比较， 将 最优的比较结果作为当前 各个电器在需求响应全部时段中最 适宜的工作时间； 若超过最大迭代次数， 重新优化各 粒子的个 体最优位置； 若未超过， 输出 结果。 6.如权利要求1所述的分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 以成本最低为目标， 还 包括约束： 其中，Pt,out是t时刻的光伏电源的出力功率， SOCt,n表示第n个电动汽车 t时刻的荷电状 态，SOCexp为SOC额定容量， SOCmax,n为SOC最大值， Pt,Lmax代表可控负荷 t时刻的功率上限； Pt,n_cmax与Pt,n_dmax分别代表双向负荷充电功率与放电功率的上限， Pt,n_c为双向负荷充电功 率，Pt,n_d为双向负荷放电功率。 7.如权利要求1所述的分布式光伏智能住宅的需求响应调度方法， 其特 征在于： 用户自主响应算法， 包括： 开通被用户选择的电器； 并判断当前功率总额是否小于或等于当前功率上限， 如是， 则保持其他电器开关状态 不变， 记录用户行为， 并回归需求响应算法； 否则， 计算当前时刻的电器优先值， 关断优先值 最低的电器重新判断直至当前功率总额是否小于或等于当前功率上限为止 。 8.一种分布式光伏智能住宅的需求响应调度系统， 其特 征在于： 包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115115145 B 3