汪卫刚 黄言态,2,3 张祝良

（1.杭州富生电器有限公司 杭州 310000； 2.浙江科技学院 杭州 310000；3.浙江工业大学 杭州 310000）

引言

由于能源资源短缺变得更加紧迫，许多国家已开始建设智能电网，以提高能源使用效率。需求响应（DR）计划在智能电网发展中发挥着关键作用。它们可以应用于住宅，商业和工业消费领域[1,2]。在住宅领域，DR计划可以通过安排设备的运行来降低电力成本，从而平衡供需与其特定的特征[1]。

为了实现DR计划，需要为系统建立模型，而这些模型是复杂的求解问题，特别当建立的模型是混合整数非线性问题（MINLP）时，就更难求解了[3,4]。为了实现对MINLP问题的求解，本文使用PSO来解决MINLP。为了提高算法的性能，我们使用了一种将修改后的PSO算法与梯度修复方法相结合的方法。为了证明所提算法的有效性，我们还进行了实际的情景实验。

1 系统结构

以家庭能源管理系统（HEMS）形式的需求响应系统概述如图1所示。

图1 家庭能量管理系统

文中所提出的家庭能量管理系统由主电网、燃料电池（FC）、电池、热能可控设备、延迟设备、开关可控设备、热能负荷、电能负荷和天然气组成。热负荷可由燃料电池或天然气资源提供热量。电力负荷可由主电网或蓄电池提供。HEMS的主要目标是在满足电能和热能需求的同时，最大限度地降低运行成本。

2 优化模型

2.1 优化目标

在家庭能源管理系统中，优化的目标是确定设备的最佳运行计划，以在满足设备物理约束的同时，最大限度地降低电力成本。目标函数表示如下：