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智能家居与光伏发电能效协同控制设计

发布时间:2017-07-28 10:07

  本文关键词:智能家居与光伏发电能效协同控制设计


  更多相关文章: 光伏发电 智能家居 能效协同 控制方案 设计


【摘要】:随着科学技术的不断发展和经济水平的日益提高,人们对家庭环境的要求也不再满足于日常生活,先进的科学技术应用到家庭生活中,使生活环境变得更加信息化、智能化成为人们追求的目标。与此同时,社会与家庭对电力能源的需求也日益增加,近年来环境污染日趋严重,能源供需矛盾越来越突出,清洁能源发电技术正逐步应用到我们生活中来。在此情况下,智能家居在节能降耗、合理用电等方面的发展潜力受到广泛关注。当前智能家居在对设备控制等方面的问题研究较多,容易忽略设备用电能耗的研究,智能家居在能耗管理方面还有很大改进空间。如何利用先进的自动控制、计算机、通信等技术实现科学的家庭用电管理,改变人们不合理的用电习惯成为解决问题的关键。目前国家正在大力建设智能电网,而智能家居作为智能电网的重要组成部分,是实现建设低碳、节能、环保的智能电网体系的关键环节之一。本文从充分利用光伏发电产生的电能,减少公共电网电能消耗的角度出发,同时考虑用户用电需求,设计了智能家居与光伏发电能效协同控制系统。该系统基于最小二乘支持向量机建立了光伏发电系统功率预测模型,结合基于粒子群的家庭能效优化分析算法给出家庭设备合理用电的节能控制方案,旨在不影响用户用电舒适度的前提下,引导用户充分利用可再生能源,采取节能措施并养成良好的节能用电习惯,提高用电效率。本设计经过软件实现并在智能家居实验平台中进行了试验,智能家居与光伏发电能效协同控制系统能够实现设备远程控制、情景模式设定、设备数据库管理、视频监控及能效协同控制等功能。通过对使用系统前后用电量统计,验证了能效协同控制在节能降耗方面的可行性和有效性。结果表明该设计方案具有良好的节能效果,能够满足用户正常家庭用电需求,达到了系统预期设计目标。
【关键词】:光伏发电 智能家居 能效协同 控制方案 设计
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM615;TU855
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 绪论10-16
  • 1.1 课题研究背景及意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-14
  • 1.2.1 国外智能家居的研究现状11-12
  • 1.2.2 国内智能家居的研究现状12-13
  • 1.2.3 智能家居现存问题13-14
  • 1.3 本文主要研究内容14
  • 1.4 本章小结14-16
  • 第2章 智能家居与光伏发电能效协同控制系统16-28
  • 2.1 智能家居系统16-21
  • 2.1.1 系统整体结构16-17
  • 2.1.2 系统功能设计17-19
  • 2.1.3 智能家居控制方式19-21
  • 2.2 光伏发电系统21-25
  • 2.2.1 光伏发电工作原理21-22
  • 2.2.2 光伏发电控制方式22-25
  • 2.3 能效协同控制系统25-26
  • 2.3.1 能效协同控制的概念及需求分析25-26
  • 2.3.2 能效协同控制系统的功能26
  • 2.4 本章小结26-28
  • 第3章 能效协同控制系统的设计28-43
  • 3.1 系统设计特点28
  • 3.2 光伏发电系统功率预测模型28-33
  • 3.2.1 最小二乘支持向量机28-30
  • 3.2.2 模型参量的确定30-32
  • 3.2.3 模型建立32-33
  • 3.2.4 模型验证33
  • 3.3 基于粒子群算法的能效优化33-40
  • 3.3.1 粒子群优化算法33-34
  • 3.3.2 能效分析方法34-37
  • 3.3.3 不同条件下的能效分析37-40
  • 3.4 能效协同控制设计40-42
  • 3.4.1 能效协同设计思想40
  • 3.4.2 能效协同控制方案设计40-42
  • 3.5 本章小结42-43
  • 第4章 能效协同控制系统的实现43-55
  • 4.1 开发环境的建立43-45
  • 4.1.1 硬件环境的建立43
  • 4.1.2 软件开发环境的建立43-45
  • 4.2 智能家居客户端数据库45-46
  • 4.3 智能家居客户端与主机间通信协议46-48
  • 4.4 系统主要功能实现48-53
  • 4.4.1 实验平台48-50
  • 4.4.2 功能实现50-53
  • 4.4.3 系统评价53
  • 4.5 本章小结53-55
  • 第5章 总结与展望55-57
  • 5.1 总结55-56
  • 5.2 展望56-57
  • 参考文献57-60
  • 攻读硕士学位期间发表的论文60-61
  • 致谢61

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本文编号:583497


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