智能电网与太阳能电池参数优化研究

### 智能电网与太阳能电池参数估计的优化研究 在当今的能源领域，智能电网的优化调度以及太阳能电池参数的准确估计都是至关重要的研究方向。智能电网的优化调度能够有效降低用电成本和峰值功率需求，而准确估计太阳能电池参数则有助于提高光伏发电系统的效率。下面将详细探讨这两个方面的研究内容。 #### 智能电网优化调度 研究的核心目标是同时最小化电费成本和峰值功率需求。由于这两个目标相互冲突，研究被分为三个场景进行。 - **场景 1：最小化电费成本** - 在这个场景中，使用 ACS 算法进行最优调度，与 RS 价格（固定价格）和 RSVP 估计调度相比，平均分别降低了 15.57% 和 16.19% 的电费成本。 - 然而，这种调度方式导致了峰值平均比（PAR）的上升。例如，使用 RSVP 和 RST 定价方案以最小化成本时，所有家庭的 PAR 分别增加了 49.10% 和 32.22%。 - **场景 2：最小化峰值平均比（PAR）** - 智能家庭居民重新安排其电力消耗以降低峰值需求。ACS 算法在该场景下，与估计调度相比，使用 RSVP 和 RST 分别平均降低了 11.23% 和 12.85% 的 PAR。 - 但这种调度导致了电费成本的上升。与 RS 价格和 RSVP 估计调度相比，使用 RSVP 进行最优调度分别使电费成本上升了 6.24% 和 5.51%。 - **场景 3：同时优化电费成本和峰值需求** - 智能家庭消费者使用提出的目标函数对家电进行最优调度，以降低电费成本。与估计调度相比，该场景下平均降低了 4.96% 的电费成本和 9.03% 的 PAR。 - 通过对两个案例研究的所有三个场景结果的分析，在场景 3 中使用提出的成本函数进行最优调度，与场景 1 的最优结果相比，PAR 降低了 41.35%；与场景 2 的最优结果相比，电费成本降低了 14.89%（案例研究 I）或 10.37%（案例研究 II）。 以下是不同场景下部分结果的表格展示： |场景|电费成本变化|PAR 变化| | ---- | ---- | ---- | |场景 1|降低，但 PAR 上升|上升| |场景 2|上升，但 PAR 降低|降低| |场景 3|降低，PAR 也降低|降低| #### 太阳能电池参数估计 光伏（PV）技术是一种有前途的发电来源，其输出主要取决于入射辐照度和电池温度。因此，准确识别光伏模块的参数对于确保从中提取最大功率至关重要。 - **单二极管模型（SDM）** - 单二极管模型是分析和模拟 PV 电池时常用的等效电路，具有较好的准确性和较低的复杂性。 - 模型的电流方程为：$I_{L}=I_{p}-I_{d}-I_{sh}$，其中 $I_{L}$ 是电池输出的负载电流，$I_{p}$ 是光电流，$I_{d}$ 是二极管电流，$I_{sh}$ 是并联电阻中的电流。 - 具体的电流表达式为：$I_{L}=I_{p}-I_{SD}\left[\exp\left(\frac{q(V_{L}+I_{L}R_{s})}{a_{1}k_{B}T}\right)-1\right]-\frac{V_{L}+I_{L}R_{s}}{R_{sh}}$，需要根据实验观察的 I - V 数据来优化五个模型参数（$I_{p}$、$I_{SD}$、$a_{1}$、$R_{s}$ 和 $R_{sh}$）。 - **目标函数** - 主要目标是优化 SDM 未知参数的值，减少这些参数的经验值和估计值之间的差异。优化问题以误差表示为：$RMSE=\frac{1}{N}\sum_{k = 1}^{N}f(V_{L},I_{L},X)$，其中 $V_{L}$ 和 $I_{L}$ 是实验观察值，$k$ 是实