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研究生: 林緯中
Wei-Chung Lin
論文名稱: 智慧型家庭用電之最佳排程研究
Optimal Scheduling of Electrical Consumption of Smart Home
指導教授: 吳瑞南
Ruay-Nan Wu
口試委員: 蕭弘清
Horng-Ching Hsiao
謝宗煌
Tsung-Huang Hsieh
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電資學院 - 電機工程系
Department of Electrical Engineering
論文出版年: 2012
畢業學年度: 100
語文別: 中文
論文頁數: 68
中文關鍵詞: 家庭電能管理負載排程儲能設備時間電價縮減梯度法
外文關鍵詞: home energy management, load schedule, TOU rate, energy storage device, reduced gradient method
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本研究擬發展一套負載排程結合儲能設備充放電排程的方法,來建立一套家庭電能管理的調度軟體。負載排程使用的方法為傳統負載排程方法,儲能設備充放電排程使用的方法為縮減梯度法。所提出的方法可以決定出可移動性負載之最佳排程以及蓄電池儲能系統之最佳運轉方式。案例模擬將以一個實際的時間電價用戶資料為例,用以驗證本程式執行的可行性,模擬結果顯示傳統負載排程方法結合縮減梯度法可以在滿足所有規劃限制下,解得負載的最佳排程及蓄電池在各時段的輸出功率,使得時間電價用戶的電費支出最少。此外,藉由本文所開發的調度軟體可以作為時間電價用戶評估裝設蓄電池儲能設備時的分析工具。


This study develops an algorithm combine load schedule with operating schedule of battery energy storage device, to build a computer program of home energy management. Load schedule use the traditional load schedule method, operating schedule of battery energy storage device use reduced gradient method. The optimal schedule for load and optimal operating schedule for battery energy storage device was reached by using the proposed algorithm. A TOU(time-of-use) rate user was used as an example to test this program. Test results demonstrate combine traditional load schedule method with reduced gradient method can obtain optimal schedule for load and battery output at each time interval under satisfy all constrain functions, reach the minimum electricity charge of TOU rate user. The computer program developed in this study can be used as a useful tool for TOU rate user when they intend to install a battery energy storage device in their system.

中文摘要 I Abstract II 誌謝 III 目錄 IV 圖目錄 VI 表目錄 IX 第一章 緒論 1 1.1. 研究背景與動機 1 1.2. 研究目的與方法. 3 1.3. 章節概述 5 第二章 系統架構介紹 7 2.1. 家庭負載介紹 7 2.2. 台電電費計算方式 8 2.3. 太陽能發電系統介紹 10 2.4. 風力發電系統介紹 17 2.5. 電池儲能系統介紹 21 2.5.1. 鋰離子電池原理 21 2.5.2. 鋰離子電池充放電特性 24 第三章 問題描述與數學表示式 25 3.1. 問題描述 25 3.2. 數學表示式 25 3.2.1. 目標函數 25 3.2.2. 系統及儲能設備規劃限制 27 3.3. 求解方法 29 3.3.1. 可移動性負載排程 29 3.3.2. 儲能設備充放電排程 33 3.3.3. 整體求解 38 第四章 程式模擬與分析 41 4.1. 案例規劃 41 4.2. 模擬結果與分析 42 第五章 結論及未來展望 62 5.1. 結論 62 5.2. 未來展望 62 參考文獻 64 附錄A 67 作者簡介 69

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