Forskning på strategi for energieffektivitet i husholdninger basert på distribuerte solkraftverk og ESS

1 ZigBee-basert smart hjemmesystem

Med den kontinuerlige utviklingen av datateknologi og informasjonskontrollteknologi har intelligente hjem evolvert raskt. Smarte hjem beholder ikke bare tradisjonelle boligfunksjoner, men lar også brukere enkelt administrere husholdningsenheter. Selv utenfor hjemmet kan brukere fjerneovervåke intern status, noe som forenkler energieffektiv forvaltning av hjemmet og forbedrer livskvaliteten betydelig.

Denne artikkelen designer et ZigBee-basert smart hjemmesystem bestående av tre komponenter: hjemnettverk, hemservenode og mobilterminal. Systemet er enkelt, effektivt og høygradig skalerbart, med sin struktur vist i figur 1.

1 ZigBee-basert arkitektur for smart hjem
1.1 Hjemnettverk

Som kjernegrunnlag kobler hjemnettverket kontrollerbare laster som noder for intern dataoverføring og flerenergibehandling. Valget av trådløs (ZigBee) over trådete løsninger øker fleksibilitet, pålitelighet og skalering. ZigBee, bygget på IEEE 802.15.4, tilbyr lav kostnad, energi og kompleksitet med høy sikkerhet. Dets rimelige chipper reduserer systemets hardvarerkostnader. Nettverket inkluderer:

• Koordinator: Administre ZigBee-nettverket (basert på CC2530, IAR-kompilert), dekker typiske hjem via direktekoblet topologi.

• Endenoder: Integrasjon med måling/reléer (som smart stik), samler inn data og utfører kommandoer for “kontroll + overvåking” lukking.

1.2 Hemservenode

Serveren fungerer som systemets “data-kontrollkjerne”, håndterer:

• Datahub: Bytter info mellom ZigBee (via serieport) og mobilterminaler (via Socket).

• Driftsovervåking: Sporer laststatus, kontrollerer skruer, og lagrer elektrisitetsdata.

• Energieffektiv hjerner: Analyserer last/fotovoltaisk data for å optimere planlegging, lukker energibehandlingsløkken.

1.3 Mobilterminal

Basert på Android (Eclipse + Java), lar terminalen til:

• Statussynlighet: Sanntidsvisning av server-pushet elektrisitetsinfo.

• Fjernstyring: Sender kommandoer for å styre laster indirekte.

• Flyktig planlegging: Setter egendefinerte lasttidspunkter (f.eks. for tidpris).

2 Design av energieffektiv forvaltning av hjem
2.1 Systemarkitektur & logikk

Ved å integrere “smart hjem + PV + energilager” inneholder systemet effektivitetsstrategier i serveren, danner en “samle → modell → optimaliser” løkke:

• Dataplan: Kombinerer last og PV-data.

• Modellplan: Balanserer PV-bruk, lager og last via optimale skjemaer.

• Kontrollplan: Koordinerer PV/lagerdrift og lastplanlegging for “kostnadseffektivitet” mål (struktur i figur 2).

2.2 Kjernekomponenter & samarbeid

Nøkkelenheter (PV-rekker, batterier, invertere, server, laster) fungerer som:

• PV-rekker: MPPT-enabelt via invertere, transmitterer sanntidsutgang til serveren.

• Energilager: Nettkoblet, oplader under PV-overskudd og slår ut under mangel (målt for nettinteraksjon).

• Server: Kobler inverter/stik, justerer enheter etter effektivitetsregler for å optimalisere energiflyt.

2.3 Lastklassifisering & planlegging

Lastene splittes inn i tre typer for tidpris-drevet planlegging:

• Kritiske laster (f.eks. lys): Fast tid, ikke-justerbare.

• Justerbare laster (f.eks. AC): Variabel etterspørsel, strømjusterbare.

• Skiftebare laster (f.eks. vaskemaskiner): Tidsflexible, kjernen for effektivitet.

Serveren kontrollerer skiftebare laster via smarte stik, klipp topp/utfyll daler for å kutte kostnader og stabilisere nettet.

3 Matematisk modell og kontrollstrategi for energieffektiv forvaltning av hjem
3.1 Matematisk modell for energieffektiv forvaltning av hjem

For å oppnå nøyaktig energieffektiv forvaltning av hjem, må en matematisk modell for total elektrisitetskostnad etableres. Denne artikkelen bruker en “dagens” kontrollcyklus, deler 24 timer inn i n like tidsintervaller. Ved å diskretisere kontinuerlige problemer (når n er tilstrekkelig stor, nærmer hvert intervall seg et “mikro-element,” og variabler kan antas konstante innen intervallet).I det t-te intervallet, basert på den dynamiske balansen av “hjemmelast effekt, fotovoltaisk generasjonseffekt, batterilading/sliting effekt, og nettinteraksjonseffekt,” deriveres systemeffektbalanseklikningen som følger:

Innenfor t-te tidsintervallet, defineres effektparametrene som følger:

• P_G^t: Nettoverenskomst effekt (positiv for effektabsorpsjon, negativ for effektinnskyting);

• P_A^t: Total husholdningslast effekt;

• P_b^t: Batterilading/sliting effekt (positiv for sliting, negativ for lading);

• P_PV^t: Fotovoltaisk (PV) utgangseffekt (påvirket av sollys, temperatur, fuktighet, etc., og forutsigbar ved hjelp av PV-effektprognosemodeller).

Husholdnings-PV-systemet opererer under “selvforbruk + overskuddselektrisitet til nett” modellen, hvor overskuddselktrisitet genererer inntekt fra nettinnskyting og PV-generasjon kvalifiserer for subvensjoner. Med tanke på tidpris (høyere spisspriser, lavere lavpris), beregnes total elektrisitetskostnad som:Total Kostnad=Nettinngjøp Kostnad−Nett-innskyting Inntekt−PV Subvensjoner

For en daglig cyklus diskretisert inn i n intervaller, kan total kostnadsmodellen videre dekomponeres til summen av intervallspesifikke kostnader, nøyaktig tilpasset dynamiske prisscenarier.

I formelen: C representerer total daglig elektrisitetskostnad for husholdningen; f_PV er enhetsprisen for fotovoltaisk effektgenerasjonssubvensjon; 24/n er varigheten av ett tidsintervall.
Uttrykket for f_t i Formel (2) er

I formelen: f^t_C er elektrisitetsprisen for brukeren under t-te tidsperiode, som er delt inn i spissetidspris for elektrisitet og lavpris for elektrisitet ifølge ulike tidsperioder; f_R er prisen for overskuddselktrisitet innskytet til nettet. Verdiene av f_C^t, f_R og f_PV i ethvert øyeblikk av dagen er alle kjent.Total effekt P_A^t av husholdningslast er lik summen av effekten av alle skiftebare laster og andre laster under t-te tidsperiode.

I formelen: P_L,i er driftseffekten av den i-te skiftebare lasten; T_L,i er starttidspunktet for den i-te skiftebare lasten; Δ t_i  er driftstiden for den i-te skiftebare lasten; [t_i^s, t_i^e] er området for starttidspunktet for den i-te skiftebare lasten. P_L,i, Δ t_i, t_i^s og t_i^e er alle definitive verdier.

Elektrisitetseffekten P_else,j^t av andre laster er kjent, mens elektrisitetseffekten av skiftebare laster endres ifølge ulike starttidspunkter, og T_L,i er en ubestemt verdi. Når T_L,i er forskjellig, endres total effekt P_A^t av husholdningslast dermed, og endrer total husholdningskostnad C.

3.2 Kontrollstrategi

Kjerneformålet med energieffektiv forvaltning av hjem er maksimalisering av økonomiske fordeler, spesifikt oversatt til å konstruere et målfunksjon for "minimere total husholdningskostnad C".

Basert på skiftebare lastmodell og kombinert med tidprismekanismen, kan justering av starttidspunkt \(T_{\text{L},i}\) for skiftebare laster dynamisk optimere total husholdningslast effektkurve, redusere total kostnad fra perspektivet av elektrisitetsforbrukstid.

Koordineret kontrolllogikk for PV og energilager

For fotovoltaisk (PV) effektgenerasjon og energilagerbatterier, formuleres kontrollstrategier for ulike tidsperioder:

• Spissetider: Prioriter full forbruk av PV-effektgenerasjon. Hvis PV-utgang > lasteffekt, sendes overskuddselktrisitet til nett for inntekt. Hvis PV-utgang < lasteffekt, prioriteres batteriet for effektforsett (når batteriets ladestand > minimumsverdi). Når batteriet er tømt, supplementeres det manglende delen av nettet.

• Lavpristider: Batteriet lades med maksimal ladestyrke for energilagring. All lastelektrisitet leveres av nettet, bruker lavpris lavpriselktrisitet for å "fylle dalen" og lagre energi for spissetider.

Batteribegrensninger

Det er nødvendig å samtidig vurdere lade/sliting effektbegrensninger og kapasitetsbegrensninger for batteriet for å begrense dens lade/sliting atferd (spesifikke begrensninger må suppleres med formler/modeller, ikke fullstendig presentert i originalteksten), for å sikre utstyrstrygghet og systemstabilitet.

I Formel (6): P_b,max  er maksimal lade/sliting effekt for batteriet; i Formel (7), SOC^t er ladestanden (SOC) for batteriet under t-te tidsperiode; SOC_min er minimumsverdien for batteriets SOC; SOC_max er maksimumsverdien for batteriets SOC.

I henhold til kontrollstrategien, optimer og kontroller ladingslittings effekten av energilagerbatteriet. Under spissetiden t ∈[t₁, t₂, hvor t₁ er starttidspunktet for elektrisitets-spissetiden og t₂ er sluttidspunktet for elektrisitets-spissetiden, settes slitingseffekten av batteriet som

Under lavpristiden t ∈ [1, t₁], settes slitingseffekten av lagringbatteriet som

Det er nødvendig å beregne ladestanden (SOC) av lagringbatteriet. Forholdet mellom ladestanden under lading/sliting prosessen av lagringbatteriet og lading/sliting effekt er som følger:

Formel (10) beskriver forholdet mellom lagringbatteriets SOC og ladestyrke under lading (her P_b^t < 0; Formel (11) beskriver at under sliting (her P_b^t > 0. SOC^{t + 1}  er SOC i t + 1te periode; σ (selvlading, nesten 0% for små tidsintervaller), η_ch (ladingsverknad), η_dis (slitingseffektivitet), og E_b,max