居民用户智能用电策略建模

罗洪飞，夏娇妮，李春燕

（1.重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400030;2.重庆市电力公司 检修分公司，重庆 400039）

智能用电是智能电网的重要组成部分，是建设坚强智能电网的着力点和落脚点，直接面向社会、面向客户，在坚强智能电网的建设中具有十分重要的地位和作用。

智能用电，是指通过对电力的智能化掌控和支配，实现电力的优化配置、节能环保。电网可以利用用户参与智能用电计划，结合其他需求响应策略，调整用电负荷曲线，从而削峰填谷，减少负荷波动。用户可以根据电网和服务商提供的智能用电策略，调整用电方式，主动参与市场竞争，获得相应的经济效益。智能用电技术涵盖了高速实时通信、智能电能表、智能采集、双向交互和需方响应等多方面的技术［1-3］。

欧美国家近几年开展的智能用电服务的研究和实践，主要是以用户安装智能设备为主，实现自动抄表和用电信息采集、用电设备自动控制，并开始进行分布式能源接入研究实践，通过建立节能服务子公司开展节能服务［4-6］。文献［7］中提出通过第三方机构管理一组负荷性质相似的用户，以用户的负荷调度问题建立受限的多目标规划，并通过进化算法进行求解，优化用户用电计划，在不影响正常生活的情况下缴纳最少的电费。文献［8］中利用双向数字交互通信在用户间构建了一个自主的分布式需求侧能源管理系统，通过减少电费支出调动管理系统中用户的参与度，实现整个系统的节能。文献［9］中提出基于实时电价的动态需求响应控制器，针对住宅用户的空气调节系统，通过优化算法调整其工作时间，削峰填谷，并为参与调度的用户带来良好的经济效益。文献［10］中提出基于实时电价的用户最佳负荷控制，用户通过响应实时电价，减少电费支出。

我国开展智能用电服务的体系研究虽然比较晚，但在智能用电服务相关技术领域己开展了大量的研究和实践。文献［11］中设计了依托于智能用电互动服务平台的海量信息数据和多元化服务，完成面向电力用户的智能家庭能效管理系统设计，实现电力用户与电力公司双向互动，满足电力用户多元化、互动化的用电服务需求。文献［12］ 中提出了基于实时电价的智能用电系统框架。文献［13］中从分析智能用电条件下需求响应面临的新环境出发，提出并设计了包括5个大模块、20项子模块的自动需求响应框架流程。

国内外的研究主要集中在智能用电交互式平台构建、数据采集及智能电表研发，以及基于实时电价的需求响应等方面。本文研究各种智能家电的用电特性，以达到较好的用户用电方式满意度以及电费交纳满意度为目标，建立各智能家电在各时段运行的优化模型，通过对用户的智能家居的用电策略进行优化以达到智能用电的目的。

1 智能家居用电策略模型

1.1 假设前提

为了更简单地建立和求解模型，我们需要做如下一些基本假设。

（1）已知各时段电价

智能电网的特点之一就是采用分时电价计费模式。在我国某些地区已经实行了分时电价计费模式，例如广州14∶00～17∶00，19∶00～22∶00，实行的是峰时电价，为98.75分/度；8∶00～14∶00，17∶00～19∶00，22∶00～24∶00实行的是平段电价，为61.00分/度；0∶00～8∶00实行的是谷时电价，为31.97分/度。

（2）用户总用电量不变

假设用户每天的总用电量不变，只改变其用电计划。用户可以通过将可控智能家电的使用时间从用电峰时改变到用电谷时来规避高电价。

（3）用户安装有智能家电

假设用户的电器都具有智能模式，用户可以根据用电计划预先设置电器起停时间及工作模式，且每个家电在某一种工作模式下相同时间段内均以额定功率运行，即在每个时段内的用电量一定。

（4）用户按照自身情况给出合理参数

假设用户均为理性的，能够按照自身情况给出合理的参数，以便求解适合自己的用电策略。

（5）用户使用各个智能家电的起停时刻均为整点

在实际生活中各个家电开始工作或结束工作的时间都是随机的，这里假设各个智能家电的工作时间均为整小时数，且开始和结束时间均为整时刻。

以下模型建立和求解过程均以上述5个假设为前提而进行。

1.2 参数说明

（1）可控家电集合，如洗衣机，热水器，空调，消毒柜，电动汽车，蒸汽挂烫机等；

（2）具体单个可控家电；

（3）一天24个时段；

（4）时段内的电价；

（5）可控家电在一个时段内的用电量；

（6）可控家电的用电计划，为0-1变量，当在时段使用了可控家电，当在时段没有使用可控家电。

1.3 用户电费缴纳满意度

用户电费缴纳满意度即为用户缴纳电费的多少，在同等总用电量情况下，缴纳电费越少的用电计划用户越满意。根据上述原则建立了用户电费缴纳满意度模型。

每天的电费等于各个可控家电与不可控家电的电费的总和，由于优化前后不可控家电用电计划不改变，其缴纳的电费也不变，为了简化分析，可以只考虑可控家电缴纳的电费，则模型的目标函数如下：

约束条件为：

式（2）表示可控家电i每天用电量。其中，Hi为定值。式（3）表示各时段所有可控家电总用w电功率上限。其中，Wmax表示用户线路最大容量，cons tant表示该时段不可控家电功率。

1.4 用户用电方式满意度

用户是电力营销的对象，是电力市场的重要组成部分，在进行用电计划制定时，应当充分考虑用户对用电方式满意度的变化，从而定量评估其对用电计划变化的反应程度。本文给出了用户满意度的一种评估方法，用户电力消费的满意度包括充盈度和舒适度两个方面。充盈度表征用户总电量需求的满足程度，而舒适度则反映用户用电习惯改变的多少。由前面假设可知，用户改变用电计划，但其总用电量不变，即充盈度是不变的。这里可认为用电舒适度即为用电方式的满意度。

一般来讲，考虑到用户对电价的自适应性，可以认为，在相对稳定的电价水平下，用户将会自主选择其舒适度最大的用电方式。因此，假定在不进行智能用电的情况下，用户选择的用电方式满意度最高，并以此确定用户在不同的用电计划中的满意度大小。在同等条件下，用电计划改变越多，用户用电方式满意度越低；用电计划改变越少，用电方式满意度越高。

由于不同电器的使用对生活的影响不同，用户对不同智能家电的依赖程度也不同。有一些可控智能家电的使用时间可以随意改变，而另一些可控智能家电的使用时间则不可以有太大变化。因此，引入参数αi，表示可控家电i的不可更改率，且 αi∈[0,1]。不可更改率αi=0，表示该可控智能家电的使用时段是可以随意改变的；不可更改率 αi=1，表示该可控智能家电的使用时段尽量不要有太大变化。不可更改率αi由用户根据自身情况而自行设置。

据此原则建立用户用电方式满意度模型：

约束条件为式（3）、（5）：

1.5 智能用电策略综合目标函数

实际生活中，用户选择某种用电计划时不仅是只考虑电费或者用电习惯，而是将二者结合起来综合考虑。本文构建一个同时追求用户缴纳电费最小化与用户满意度最大化的决策模型。通过引入目标函数权重系数λ，转化为如下单目标问题：

式（6）即表示考虑了用户缴纳电费最少和用电方式改变最少的模型，它可以根据用户对缴纳电费满意度和用电方式满意度的不同要求要求设置权重系数。

约束条件为式（2）、（3）、（5）。

1.6 模型求解

模型是典型的0-1规划问题，可以用matlab 或Lingo等相关软件进行求解。

2 算例分析

以广州某用户负荷为算例分析对象。该用户拥有6种可控智能家电，分别为洗衣机、空调、吸尘器、消毒柜、蒸汽挂烫机和按摩椅。各个可控智能家电的用电功率、每天使用时长、每天使用总电量、用户设置的家电不可更改率分别如表1所示。

表1 可控家电数据

查阅广州供电局网上营业厅，其分时电价如表2所示。

表2 分时电价 分/千瓦时

可控家电各时段的总用电量上限如表3所示。

表3 各时段最大用量 瓦时

该用户原来6种可控智能家电的使用习惯如表4所示，0表示不使用，1表示使用。

表4 各可控家电原来的用电计划

根据以上用电计划，用户每天使用上述智能可控家电需要缴纳的电费如表5所示。

表5 原用电计划需缴纳的电费 分

2.1 以电费缴纳满意度为目标的用电策略优化

只考虑缴纳电费满意度，不考虑用电方式满意度，即1λ=时，根据上述模型，可得优化结果如表6所示，需要缴纳的电费如表7所示。

表6 1λ=时优化后用电方案

表7 优化后需要缴纳的电费 分

由分析结果可知，为了缴纳最少的电费，所有家电都调整到低电价时段使用。此时缴纳电费比原计划减少了54.81%，但用电方式改变却很大。即电费满意度最好，而用电方式满意度却最差。

2.2 以用电方式满意度为目标的用电策略

只考虑用电方式满意度不考虑缴纳电费满意度，即0λ=时，根据上述模型，用电方式满意度最好的情况即为用户不改变其用电计划的情形。此时，其用电计划和缴纳电费与原计划相同，虽然用电方式满意度最好，但缴纳电费却很高。

2.3 综合考虑电费缴纳满意度和用电方式满意度的用电策略

取权重系数λ为0.45，则用户对电价缴纳的满意度占0.45，对用电方式的满意度为0.55，根据上述模型，可得优化结果如表8所示，需要缴纳的电费如表9所示。

表8 0.45λ=优化后用电方案

表9 优化后需要缴纳的电费 分

对比表4和表8，智能洗衣机只有第13这一个时段不变，其他两个时段有了较大改变。而智能空调的两种用电策略有4个时段完全相同，且另外两个时段改变较少。这是由于用户给出洗衣机和空调的不可更改率分别为0和0.8，即洗衣机工作时段可以任意改变，空调工作时段有较大限制而引起的，另外几种家电工作时段变化原因也是如此。由此可见，不可更改率在用户用电方式满意度方面有较大的限制。

由表7可知，原用电方式中六种可控家电每天需缴纳电费1 294.65分，而优化后所需缴纳的电费仅为967.7分，现用电方案比原用电方案节省了25.25%。

2.4 不可更改率对优化结果的影响

不同用户对智能家电的日常使用习惯、依赖程度也不同，下面取不同的不可更改率进行验证，如表10所示。

表10 可控家电数据

取权重系数λ为0.45，根据上述模型，可得优化结果如表11所示，需要缴纳的电费如表12所示。

表11 0.45λ=优化后用电方案

表12 优化后需要缴纳的电费 分

对比表4、8和 11，很明显，由于不可更改率的改变，用户用电计划也有很大的变化。特别是智能空调的不可更改率由0.8变为0.3，即限制其工作时段的约束变小，也就转移到低电价时段运行；而按摩椅的不可更改率为0.8，限制较大，其工作时段的改变就较小。这说明不可更改率在综合模型中影响较大，不同用户可以根据自身要求设置不可更改率，实现用电的优化。

综上所述，采用本文优化用电模型后，在保证满足用户用电方式满意度的前提下，减少电费支出，达到了优化目的。

3 结论

随着技术的进步，智能家电的普及率会越来越高，电网公司也会扩大执行分时电价政策的范围。在这种情况下，为了调动更多用户参与智能用电，需要从用户角度出发，制订出让用户满意的用电策略。本文建立的模型有如下特点。

（1）比较全面。本文从用户的角度出发，综合考虑了电费缴纳满意度和用电方式改变满意度两方面的因素。

（2）比较灵活。可以根据用户的需求调整权重因数及每个可控家电的不可更改率，得到满足要求的用电计划。

需要指出的是，本文只是在用户已经响应分时电价，总用电量不改变的情况下建立的模型。如何制订总用电量发生改变时的智能用电策略，还需要进一步研究。

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