家庭電能管理系統


摘要


icon_level_03智慧電網(smart grid)利用先進感測、通訊與控制技術,建構包含各種通訊機制之網路,以更有效、更經濟及更安全方式,傳輸及分配電源至各用戶。

家庭電能管理系統(HEMS)主要以管理家庭中之電能為主,部分功能亦包括做為家庭對外網際網路(internet)之通訊閘道,電能管理控制家中電器之使用,以確保用電安全,並達到節省電費之目的。

對分散於家庭各角落之所有用電設備及電池組、太陽能發電系統之控制,係透過家庭區域網路(home area network, HAN),家庭電能管理系統使用之家庭區域網路多為無線網路如ZigBee或電力線載波(PLC)。

圖1 家庭電能管理系統架構圖


 相關成果


icon_level_03國科會智慧電網開發
     計畫擬開發之家庭電能管理系統架構如圖2,接收電力公司每隔一段時間傳來之即時電價,依據即時電價,可規劃家庭內所有可控制之用電設備排程,使得用電設備提供之生活便利盡可能不受影響,但家庭之電費支出減至最低。
     本系統亦可適用於裝設太陽能發電系統及電池儲能系統之家庭,將整合太陽能發電系統各時段對用電設備提供之電能及各時段電池放電之電能,盡可能減少在高電價時段向電力公司購電,將電費支出減至最低。

圖2 HEMS應用結構

  家庭電能的提供來源有市電以及太陽能發電板,分別透過AC/DC Charger、MPPT PV Charger提供穩定電能;家庭電能的消耗有AC日光燈、風扇、DC空調、DC燈板…等如圖3,4。

      

      圖3 電網硬體(正面)                      圖4 電網硬體(反面)

     其中,智慧型家庭還配有一儲能電池用做儲能並利用具四核心CPU之嵌入式系統(Embedded System)架設伺服器同時將監控資料存入資料庫,並設計演算法來對家用設備進行控制溝通,且設計人機介面令使用者操作設定如圖5。

圖5 人機控制監控介面

        未來預計將持續擴展電網完成家庭電能管理系統對電動車充電設備之監控設計,並且加深演算法分析太陽輻射量理論值,利用類神經網路準確預測氣象資訊與太陽能發電量,達到用戶負載最佳化排程效果,節省家庭電費支出。

圖6 實作智慧型控制家電


關鍵技術


icon_level_03資料庫系統

(Databases System)

         為儲存家庭監測之電力數據,於嵌入式電腦建置資料庫管理系統,本論文是以MySQL做為資料庫管理系統,以SQL語法開發資料庫資訊平台,為確保日後資料存取順暢,以及系統未來的擴充性,該系統建置為第三正規化(3NF, third normal form)的關聯式資料庫。本系統之資料庫架構如圖7,其中,資料庫包含若干數個資料表。

圖7 電網系統資料庫架構


icon_level_03線性規劃

(Linear Programming)

         線性規劃技術求解的決策問題均具備有一些決策變數、一個目標函數及多個限制條件的限制式,其區別僅在於決策變數及限制條件的多少、目標函數之為極大化或極小化,因此其數學模式有其類似性。因此,設有一個具備n 個決策變數、m 個限制條件的決策問題。

         應用混合整數線性規劃法(MILP)於智慧型家庭負載排程。針對未來智慧型家庭趨勢,該系統包含太陽能發電板、儲能電池、若干負載,進行電力調度及最佳化負載排程分析。


icon_level_03類神經網路

(Neural Network)

     回饋式類神經網路(Recurrent neural network, RNN),屬於動態(dynamic)類神經網路,以顯性表現方式將時間因子藉由遞迴的方式直接表現在網路結構中,最典型的作法為將隱藏層或輸出層神經元的輸出值回饋,做為下一階段本身或其他神經元的輸入訊息,也就是網路藉著迴圈而造成時間延遲的效果。

動態類神經網路不需像靜態類神經網路需將所有訓練範例全部輸入網路,經過許多迭代的訓練後完成固定的網路連結權重向量值,而是將範例資料依次輸入直接上線操作;亦可說動態類神經網路是一直連續不斷的訓練以及推演。

因此動態類神經網路的計算量亦為靜態類神經網路的三分之一,可大幅減少網路的計算時間與複雜度。

 

圖8 回饋式類神經網路(RNN)架構