據(jù)外媒報道，鑒于統(tǒng)計資料不斷增長，堪薩斯州立大學（KSU）的研究人員提出了一個模型，采取以居住者為中心的方式，將住宅光伏和電動汽車集成到家庭能源管理系統(tǒng) (HEMS) 中，同時兼顧居住者的熱舒適性、服裝行為，及其對電動汽車充電狀態(tài)（SOC）的關(guān)注點。
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全球能源轉(zhuǎn)型的重點是開辟一條通往可持續(xù)能源和凈零碳的道路。政府和企業(yè)已針對這些目標做出承諾，普通居民也在穩(wěn)步調(diào)整其生活，包括使用屋頂光伏（PV）和電動汽車。
屋頂光伏（太陽能電池板）和電動汽車技術(shù)日益普及，是由于這些技術(shù)越來越實惠。目前，美國使用的能源約3%來自太陽能，足以為1640萬美國家庭供電。與此同時，電動汽車的銷量持續(xù)同比增長。當前預(yù)測顯示，在中等增長的情況下，到2030年，電動汽車的銷量將占所有新車購買量的10%。
研究人員表示，現(xiàn)有大多數(shù)HEMS只關(guān)注居住者的熱舒適度，包括室內(nèi)溫度和濕度，而忽略了居住者的其他行為或關(guān)注點，因此很有必要進行這項研究。該團隊聲稱，其HEMS模型有助于降低能源成本，并有望提升HEMS使用率。
家庭能源管理系統(tǒng)建模
家庭能源管理系統(tǒng)（HEMS）提供詳細、明了的能源使用信息，使居住者可以更好地管理其能耗，并且可以精確控制某些“耗能設(shè)備”，如電動汽車充電點。除了幫助居住者管理成本，HEMS還通過跟蹤行為和了解偏好，使家中保持一定的舒適度。但是，該團隊指出，以往某些行為和關(guān)注點被忽略了，比如居住者的服裝。
為了解決這些問題，KSU考慮三種不同的居住者行為，包括服裝行為、EV SOC問題、基于熱環(huán)境綜合評價指標（PMV）的熱舒適性，探討由暖通空調(diào)（HVAC）、EV和PV組成的HEMS。研究人員Hongyu Wu副教授表示：“隨機自適應(yīng)動態(tài)規(guī)劃（ADP）模型經(jīng)過修改和擴展，以便確定供暖、通風、空調(diào)、居住者著裝決定和電動汽車充放電時間表的最佳設(shè)置點，同時考慮外部溫度、光伏發(fā)電量和電動汽車的目的地SOC（arrival SOC）的不確定性。”
HEMS模擬
KSU的研究人員旨在通過一系列模擬，展示其所提出的模型如何在節(jié)約成本和舒適的前提下，使居住者受益。未來有可能將算法比較納入其中。雖然此次研究只在一個地點進行模擬，但這種HEMS模型可有效應(yīng)用于其他任何氣候條件和電價結(jié)構(gòu)不同的地點，以便深入進行此類模擬探討。
通過運行模型，研究人員發(fā)現(xiàn)可節(jié)省68.5%的能耗。同時該HEMS模型綜合考慮了居住者的理想舒適狀態(tài)，包括熱舒適度、服裝行為和電動汽車的SOC問題；以及外部溫度、光伏發(fā)電和電動汽車的目的地SOC等不確定性。
未來HEMS的影響
隨著人們越來越多地采用光伏和電動汽車技術(shù)，并將其融入日常生活，找到提高能源效率的方法，具有重要意義。為了滿足日益增長的電力需求，目前智能電網(wǎng)技術(shù)呈不均衡發(fā)展。在幫助了解家庭應(yīng)用的能源需求方面，HEMS可以發(fā)揮核心作用。
現(xiàn)在全球電力需求不斷增長，而且隨著人口增多，城市和國家電網(wǎng)不斷擴大規(guī)模，預(yù)計相關(guān)需求還將繼續(xù)增長，行業(yè)人士將重點關(guān)注家庭能源管理系統(tǒng)概念。先進的HEMS不僅可以幫助住宅居住者節(jié)約成本，還可以根據(jù)房主的行為，準確地學習如何優(yōu)化長短期能源儲存和使用，進而幫助限制電網(wǎng)的能源需求。
（轉(zhuǎn)載）
