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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/56143
標題: | 利用粒子群最佳化演算法於智慧電網社區電力需求管理 Power Demand Side Management Using Particle Swarm Optimization in Smart Grid Community |
作者: | Shu-Fan Lee 李書帆 |
指導教授: | 傅立成(Li-Chen Fu) |
關鍵字: | 智慧電網,需求端管理,再生能源,電力負載波動, Smart Grid,Demand Side Management,Renewable Energy,Peak-to-Average Ratio, |
出版年 : | 2014 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 近年來,由於能源過度使用造成的環境問題,讓節能減碳成為世界各國最為關切的焦點議題之一。隨著世界的快速發展,傳統電力網正面臨用電需求大幅提升的挑戰。因應用電需求的改變,能夠提供需求端管理的次世代電網,智慧電網,是相當重要的發展。例如:能夠讓家庭進行家中能源管理。透過智慧電網與需求端管理,不但可以有效地減少家中電費還可以同時降低電力負載的波動性。在智慧電網的架構下,同時考慮再生能源、儲能設備與動態電價進行〝日常活動排程的最佳化〞,如此可以達到節省電費的最佳化。另一方面,透過社區中多戶家庭互相合作進行電能管理,則可以最小化電力負載的波動性,如此不但可以有效地降低契約容量還可以使整體的電力系統更穩定。然而過去對於這方面的研究都專注於家電本身的資訊來進行分別的排程,卻忽略了家電狀態與家中日常活動之間的關係,事實上人在家中特定的空間使用某些家電會形成活動,例如:有人在客廳且大燈與電視皆為開啟的狀態,則很高的機率此人正在從事的活動為〝看電視〞。
本研究的主要貢獻有以下三點: 第一,本研究透過建立家中活動與電器之間的關係,先了解家中的日常生活習慣,再以活動進行排程,如此能更親近使用者的直覺。第二,當了解每戶家庭不同的活動的電器偏好,我們將日常活動的排程問題轉換成一種最佳化排程問題,對於單一家庭來說,我們將流動電費的節省達到最佳化,對於社區中多戶家庭來說,我們同時進行最佳化電費的節省與最小化電力負載的波動性,且不犧牲家庭使用者的偏好。第三,我們導入解決最佳化問題的方法,並將本研究提出的最佳化排程問題利用該法找出近似最佳之活動排程。 The issues of energy conservation and carbon reduction have been discussed for years. Because the world evolves rapidly, conventional power grid suffers from the increasingly high power demand. For the next generation power grid, a.k.a. Smart Grid, being able to perform Demand Side Management (DMS) is crucial, i.e. capable of managing the energy demand at residences. With both DSM and Smart Grid, the residents not only can minimize their electricity cost but also can alleviate Peak-to-Average Ratio (PAR) of their total power consumption distribution. Here, minimization of electricity cost is achieved through optimal scheduling of daily activities, which simultaneously takes into account the distributed generation from Renewable Energy (RE) sources, the energy storage devices, and the dynamic pricing. In addition, an optimal PAR that makes the power system stabler can be achieved via cooperation among multiple homes in a community. However, most of the prior works focus on exchanges of appliance-level information but ignore the potential of context-awareness, e.g. disregarding the relation between activity and associated power consumption. There are three major contributions in this thesis. Firstly, the context related to an activity is considered while optimization of the power demand is being performed. Secondly, we formulate the power demand side management into an optimization problem. For individual home power, the electricity cost is minimized. For multiple homes, electricity cost and PAR are minimized simultaneously without compromising the preference of residents. Thirdly, a method for scheduling daily activity is proposed for both individual home and the environment with multiple homes, i.e. community. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/56143 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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