Badania nad strategią zarządzania efektywnością energetyczną gospodarstw domowych opartą na rozproszonych elektrowniach fotowoltaicznych i systemach przechowywania energii
1 System domowy oparty na technologii ZigBee
Wraz z ciągłym rozwojem technologii komputerowej i technologii sterowania informacjami, inteligentne domy rozwijają się szybko. Inteligentne domy nie tylko zachowują tradycyjne funkcje mieszkań, ale także umożliwiają użytkownikom wygodne zarządzanie urządzeniami domowymi. Nawet poza domem użytkownicy mogą zdalnie monitorować stan wewnętrzny, co ułatwia zarządzanie energią w domu i znacznie poprawia jakość życia.
W niniejszym artykule zaprojektowano system inteligentnego domu oparty na technologii ZigBee, składający się z trzech komponentów: sieci domowej, serwera domowego i terminala mobilnego. System jest prosty, efektywny i highly scalable, z jego strukturą przedstawioną na Rysunku 1.
1 Architektura inteligentnego domu opartego na technologii ZigBee
1.1 Sieć domowa
Jako podstawowe fundamenty, sieć domowa łączy sterowane obciążenia jako węzły do wewnętrznego przesyłania danych i wieloenergetycznego zarządzania. Wybór bezprzewodowych (ZigBee) rozwiązań nad przewodowymi zwiększa elastyczność, niezawodność i skalowalność. ZigBee, oparty na IEEE 802.15.4, oferuje niski koszt, niskie zużycie energii i niską złożoność przy wysokiej bezpieczeństwie. Jego tanie czipy obniżają koszty sprzętu systemu. Sieć obejmuje:
1.2 Serwer domowy
Serwer działa jako „centrala danych-kontrolna” systemu, obsługując:
1.3 Terminal mobilny
Oparty na Androidzie (Eclipse + Java), terminal umożliwia:
2 Projekt zarządzania efektywnością energetyczną w domu
2.1 Architektura i logika systemu
Integrując „inteligentny dom + PV + magazynowanie energii”, system wprowadza strategie efektywności w serwerze, tworząc pętlę „zbieranie → modelowanie → optymalizacja”:
2.2 Kluczowe komponenty i współpraca
Główne komponenty (tablice fotowoltaiczne, baterie, inwertery, serwer, obciążenia) działają jako:
2.3 Klasyfikacja obciążeń i harmonogramowanie
Obciążenia są podzielone na trzy typy dla harmonogramowania napędzanego przez taryfę zmiennoprądową:
Serwer kontroluje przesuwane obciążenia za pomocą inteligentnych gniazdek, obcinając szczyty/wypełniając doliny, aby obniżyć koszty i stabilizować sieć.
3 Model matematyczny i strategia sterowania zarządzaniem efektywnością energetyczną w domu
3.1 Model matematyczny zarządzania efektywnością energetyczną w domu
Aby osiągnąć precyzyjne zarządzanie efektywnością energetyczną w domu, należy ustalić model matematyczny całkowitych kosztów energii elektrycznej. W niniejszym artykule wykorzystano cykl sterowania „codzienny”, dzieląc 24 godziny na n równych przedziałów czasowych. Poprzez dyskretyzację problemów ciągłych (gdy n jest wystarczająco duże, każdy przedział zbliża się do „mikroelementu”, a zmienne można uznać za stałe w ramach przedziału). W t-tym przedziale, na podstawie dynamicznego bilansu „mocy obciążeń domowych, mocy generowanej przez PV, mocy ładowania/rozładowania baterii i mocy interakcji z siecią”, wyprowadzono równanie bilansu mocy systemu:
W t-tym przedziale czasowym zmienne mocy są zdefiniowane następująco:
System PV domowy działa w modelu „samozużycie + nadwyżka mocy wprowadzana do sieci”, gdzie nadwyżka energii generuje przychód z wprowadzania do sieci, a generacja PV uprawniona do dotacji. Biorąc pod uwagę taryfę zmiennoprądową (wyższe stawki szczytowe, niższe stawki pozaszczytowe), całkowity koszt energii elektrycznej jest obliczany jako:Całkowity koszt=Koszt zakupu energii elektrycznej−Przychód z wprowadzania do sieci−Dotacje PV
Dla cyklu codziennego podzielonego na n przedziałów, model całkowitych kosztów może być dalej rozłożony na sumę kosztów specyficznych dla przedziału, dokładnie dostosowując się do scenariuszy dynamicznych cen.
W formule: C reprezentuje całkowity dzienny koszt energii elektrycznej gospodarstwa domowego; fPV jest jednostkową ceną dotacji dla generacji energii fotowoltaicznej; 24/n to czas jednego przedziału czasowego.
Wyrażenie dla ft w Formule (2) to
W formule: fCt jest ceną energii elektrycznej dla użytkownika w t-tym okresie, który jest podzielony na cenę szczytową i pozaszczytową zgodnie z różnymi okresami; fR to cena energii elektrycznej dla nadwyżki wprowadzanej do sieci. Wartości fCt, fR i fPV w dowolnym momencie dnia są znane. Całkowita moc PAt obciążeń domowych jest równa sumie mocy wszystkich przesuwalnych obciążeń i innych obciążeń w t-tym okresie.
W formule: PL,i to moc działania i-tego przesuwalnego obciążenia; TL,i to czas uruchomienia i-tego przesuwalnego obciążenia; Δti to czas działania i-tego przesuwalnego obciążenia; [tis, tie] to zakres czasu uruchomienia i-tego przesuwalnego obciążenia. PL,i, Δti, tis i tie są określonymi wartościami.
Moc Pelse,jt innych obciążeń jest znana, podczas gdy moc przesuwalnych obciążeń zmienia się w zależności od różnych czasów uruchomienia, a TL,i jest nieokreśloną wartością. Gdy TL,i jest różne, całkowita moc PAt obciążeń domowych zmienia się odpowiednio, zmieniając tym samym całkowity koszt energii elektrycznej gospodarstwa domowego C.
3.2 Strategia sterowania
Podstawowym celem zarządzania efektywnością energetyczną w domu jest maksymalizacja korzyści ekonomicznych, konkretnie przekładając się na budowanie funkcji celu „minimalizacji całkowitego kosztu energii elektrycznej gospodarstwa domowego C”.
Na podstawie modelu przesuwalnych obciążeń i połączenia z mechanizmem taryfy zmiennoprądowej, dostosowanie czasu uruchomienia TL,i przesuwalnych obciążeń może dynamicznie optymalizować krzywą całkowitej mocy obciążeń domowych, obniżając całkowity koszt z perspektywy czasu zużycia energii elektrycznej.
Logika koordynowanego sterowania PV i magazynowaniem energii
Dla generacji energii fotowoltaicznej (PV) i baterii magazynujących energię, formułuje się strategie sterowania dla różnych okresów:
Ograniczenia baterii
Należy jednocześnie uwzględnić ograniczenia mocy ładowania/rozładowania i pojemności baterii, aby ograniczyć jej zachowania ładowania i rozładowania (konkretne ograniczenia wymagają uzupełnienia wzorami/modelami, nie są w pełni przedstawione w oryginalnym tekście), zapewniając bezpieczeństwo sprzętu i stabilność systemu.
W Formule (6): Pb,max to maksymalna moc ładowania/rozładowania baterii; w Formule (7), SOCt to stan naładowania (SOC) baterii w t-tym okresie; SOCmin to minimalna wartość SOC baterii; SOCmax to maksymalna wartość SOC baterii.
Na podstawie strategii sterowania, optymalizuje się i kontroluje moc ładowania/rozładowania baterii magazynującej energię. W okresie szczytowym t ∈ [t1, t2], gdzie t1 to początek okresu szczytowego, a t2 to koniec okresu szczytowego, moc rozładowania baterii ustawiana jest jako
W okresie pozaszczytowym t ∈ [1, t1], moc rozładowania baterii magazynującej energię ustawiana jest jako
