一种商业楼宇会议室智能用电鲁棒优化方法与流程

本发明涉及一种商业楼宇会议室智能用电鲁棒优化方法，属于智能用电领域。

背景技术

随着全球资源和环境的双重压力日益增加，能效问题、缩减开支问题以及可靠性问题吸引了越来越多人的关注。为了解决这些问题，全球的电力行业逐步被带入到智能电网时代，而智能电网的主要特点就是可以全面、合理地对电力资源进行配置。因此，在能源管理领域上有人提出了智能用电的概念。智能用电是智能电网的一个重要技术，指的是采取有效措施对电力用户的用电方式进行引导并优化，从而提高电能利用效率并实现最小成本。智能用电常常应用在居民建筑用电优化中，主要目的是在满足居民用电需求的条件下减少居民用电量并削减电费开支。

目前针对居民用户智能用电优化问题的研究较多，而对浮动电价情况下的商业楼宇参与需求响应管理的分析较少。另外，虽然已有关于会议安排电费优化问题的一些研究，但未针对综合不确定性下的优化方案进行讨论。

技术实现要素：

发明目的：本发明提出一种商业楼宇会议室智能用电鲁棒优化方法，在综合不确定的情况下，优化会议电费。

技术方案：本发明采用的技术方案为一种商业楼宇会议室智能用电鲁棒优化方法，包括以下步骤：

1)找出影响商业楼宇会议室安排的因素；

2)建立商业楼宇会议室智能用电确定性优化的目标函数；

3)根据影响商业楼宇会议室会议安排的主要因素，建立约束条件；

4)通过鲁棒优化方法解决不确定性问题，建立商业楼宇会议室智能用电的鲁棒优化目标函数以及约束条件。

所述步骤1)中影响商业楼宇会议室安排的因素包括：实时电价、会议室容量、会议允许时间段和会议间隔时间。

所述步骤2)中目标函数为：

其中，xijt是一个二元变量，即只能等于0或1。如果在时间t时，会议j被安排在会议室i中，则xijt＝1，否则xijt＝0。ei表示一个时间段内会议室i的耗电功率，pt表示时间t的实际电价，会议室数量为r，会议数量为m，会议允许时间段为h，ai表示会议室i的额外耗电功率。

令wit是一个新的变量，wit等价于以下约束条件：

wit≥0

将上述式子结合起来就得到了总的电费支出，目标函数可写为：

所述步骤3)中的约束条件包括：

i)时间限制，用以下不等式表示：

其中，sijt是一个二元变量，表示的是该会议的开始状态，如果在时间t时，会议j在会议室i中开始进行，则sijt＝1，否则sijt＝0。dj表示会议j的持续时间，a表示允许会议开始进行的最早时间，b表示允许会议结束的最晚时间；

ii)人数限制，用如下不等式表示：

nj是第j个会议的参会人数，vi是第i个房间的容纳量，r代表会议室的集合，m是会议的集合，h是会议允许的时间段。

iii)会议安排保证，sijt需要满足以下条件：

iv)会议安排的时间、地点不得冲突，即xijt需要满足以下条件：

sijt与xijt之间的关系：

所述步骤4)中设电价的波动区间为pt^min≤pt≤pt^max，则鲁棒优化模型为：

并且该鲁棒优化模型满足步骤3)的约束条件，另外辅助变量满足：

ξt≥0

yt≥0

β≥0

其中，yt是一个获取等值变量表达式的辅助变量；变量β和ξt是对偶变量，与已知的电价区间有关；τ是优化目标函数中控制鲁棒性水平的参数，该参数在进行优化的时段中取真值，范围为[0,24-t]。

有益效果：本发明在考虑到综合不确定性的情况下，对商业楼宇中会议的时间地点进行规划，从而在满足会议要求的前提下使总电费支出最小。

附图说明

图1为鲁棒优化下会议安排情况；

图2为确定性优化下会议安排情况；

图3为无优化最高电费下会议安排情况。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

如图1所示，本发明的优化方法包括以下步骤：

步骤1)根据商业楼宇中会议室使用的实际特点，分析以下影响商业楼宇会议室安排的主要因素。

实时电价：国外很多国家都采用浮动电价，当天并不知道第二天的实际电价。楼宇管理者更倾向于在电价较低的时间段安排会议，这样可以使得电费支出最小。在本发明中，我们考虑的是实时电价，通过概率性电价预测方法，预测未来每小时的电价区间，即已知实时电价的最大值和最小值。或者通过确定性电价预测方法，预测未来每小时的确定性电价；

会议室容量：指的是会议室可容纳人数，通常会议室可容纳人数与参会者人数之间有差值。一般来说，如果会议室面积越大，则要消耗更多的电能。因此，在会议安排的过程中，管理者更倾向于在满足人数的前提下，选择容量较小的会议室。在本文中，我们假设会议室人数的多少不影响能耗水平；

会议允许时间段：指的是会议合理的起止时间，通常为商业楼宇的工作时间段。时段越长则可以更灵活地安排会议。另外，每一场会议都不允许在可行的最早时间之前进行，也不允许在可行的最晚时间之后结束；

会议间隔时间：指的是在一间会议室中一场会议结束到下一场会议开始之间的时间间隔。如果时间间隔很小，则下一场会议进行时不需要额外的耗电量使该会议室温度达到舒适水平。因此，楼宇管理者应该尽量将多场会议安排得连续进行。

步骤2)基于确定性预测电价，建立商业楼宇会议室智能用电确定性优化目标函数。

智能商业楼宇中会议室数量用r表示，会议数量用m表示，会议允许时间段用h表示。由于本文优化目标在于使所有会议室的电费支出和达到最小，因此目标函数如下所示：

式(1)中，xijt是一个二元变量，即只能等于0或1。如果在时间t时，会议j被安排在会议室i中，则xijt＝1，否则xijt＝0。ei表示一个时间段内会议室i的耗电功率，pt表示时间t的实际电价。本文将会议室按照容量分为大、中、小三种，假设每间会议室的耗电功率是与容量呈正相关的常数。

然而，以上模型并没有考虑到使一间会议室从尚未使用状态达到舒适状态过程中的这部分耗电量。当一场会议结束后，如果该会议室在下一个时间段没有会议安排，则空调系统会关闭，直到下一场会议进行时再开启，这样就会产生额外的耗电量使该会议室重新达到舒适状态；如果该会议室在下一个时间段有会议安排，则不会产生额外的耗电量。因此，额外耗电量的函数表达式如下：

式(2)中，ai表示会议室i的额外耗电功率。

令wit是一个新的变量，wit等价于以下约束条件：

wit≥0

将上述式(1)和式(2)相加就得到了总的电费支出，目标函数可写为：

步骤3)根据影响商业楼宇会议室会议安排的主要因素，建立约束条件：

时间限制：任何会议的起止时间都必须在该智能商业楼宇工作时间段内，即任何会议的开始时间不得在该楼宇最早工作时间之前，任何会议的结束时间不得在该楼宇最晚工作时间之后，因此用以下不等式表示：

其中，sijt是一个二元变量，表示的是该会议的开始状态，如果在时间t时，会议j在会议室i中开始进行，则sijt＝1，否则sijt＝0。dj表示会议j的持续时间，a表示允许会议开始进行的最早时间，b表示允许会议结束的最晚时间。

人数限制：每间会议室的人数容纳量必须满足会议的参会人数，也就是该会议室可容纳人数不得小于某会议的参会人数，不等式如下所示：

nj是第j个会议的参会人数，vi是第i个房间的容纳量，r代表会议室的集合，m是会议的集合，h是会议允许的时间段。

会议安排保证：任何会议必须在某时间段、某会议室进行，即保证所有会议的正常进行。因此，sijt需要满足以下条件：

会议安排的时间、地点不得冲突：每间会议室在某时段内只能安排一场会议，否则就会出现冲突，即xijt需要满足以下条件：

sijt与xijt之间的关系：

步骤4)基于概率性预测电价，通过鲁棒优化方法解决不确定性问题，建立了商业楼宇会议室智能用电的鲁棒优化目标函数以及约束条件。

由于确定性优化模型适用于实时电价已知的情况，因此，当实时电价不确定的时候，需要利用鲁棒优化模型进行求解。假设电价的波动区间为pt^min≤pt≤pt^max，则鲁棒优化模型如下：

鲁棒优化模型仍需满足以上步骤3)中的约束条件，另外，辅助变量应满足：

ξt≥0

yt≥0

β≥0

其中，yt是一个可以获取等值变量表达式的辅助变量。变量β和ξt是对偶变量，主要与已知的电价区间有关。τ是优化目标函数中控制鲁棒性水平的参数，该参数在进行优化的时段中取真值，范围为[0,24-t]。其中，如果τ＝0，表示目标函数中电价偏差的影响可忽略不计；如果τ＝24-t，表示全天每小时的电价偏差都需要进行考虑，从而可以获得更准确的解。

为了验证上述模型的可行性，本发明对假设的一个场景进行算例仿真分析。假设该智能商业楼宇每天的工作时间段为上午8:00至下午18:00(不包括18:00)，已知该时段内每小时的电价信息，包括概率性预测电价区间、确定性预测电价以及实际电价信息。假设有6间会议室，不同会议室的特征不同。假设有18场会议需要进行安排规划，会议时长均为2小时，且每次会议的参会人数都不同。

首先，需要确定控制鲁棒性水平的参数τ的最优值。由于本发明进行优化的时间段是8:00-18:00，则该参数在[0,9-t]之间进行取值。因此我们可以用最大值9乘以一定的比例来表示，表1所示为τ取不同比例时的当日电费总支出。

表1不同τ值下会议室支出电费

由上表可知，当τ取比例为0.15的数值时可得到最小电费支出311.86元。同时，本发明还计算了在该场景下根据确定性预测电价求得的最小电费支出以及无优化下安排会议时可能出现的最大电费，如表2所示。相比之下，根据预测电价区间构造的鲁棒优化模型可以更加有效地减少电费开支。

表2不同会议安排方法下电费支出情况

为了更加直观地了解不同会议安排方法下每间会议室的使用情况，可以通过图1、图2、图3进行说明。在6间会议室中安排18次会议的具体情况如图所示。不难看出，在安排会议时，根据预测电价范围和根据确定性预测电价下的优化方法均尽量避开了预测电费较高的时段，而是将会议大都选择安排在预测电费较低的时段。同时，为了减少额外耗电量的产生，会议安排尽量保持连续不中断。另外，在满足参会人数的前提下，尽可能地将会议安排在容量较小的会议室，从而减少电能消耗达到降低电费支出的目的。

下面，本发明比较当会议室数量、类型不同时，在会议场数也不同的场景下的电费支出情况。当会议室数量为6、9、12时，大、中、小三种类型会议室比例均为1:1:1。对于每种场景，随机生成10个例子求取平均值，计算结果如表3所示。

表3不同场景下电费支出情况

由表3可知，根据预测电价区间构造的鲁棒优化模型和根据确定性预测电价构造的确定性优化模型均可以显著降低商业楼宇中会议室的电费总支出，且通过两种模型所计算的总电费相近，但是相比之下鲁棒优化模型可以更大程度地降低电费支出。同时，当会议室数量、种类不变，会议场数增多时，总的支出费用明显增多，且节约的电费百分比降低。

总体来说，以上关于商业楼宇会议室用电优化的方法切实有效。在满足每场会议正常进行的前提下，根据会议的不同特征，对会议的时间、地点进行规划，从而达到满足会议要求的前提下使得总的电费支出最小的目的。但该优化结果仅仅只是理论上可以实现的效果，具体效果还需实际应用检验。