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摘要：本发明公开了一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，包括以下步骤：构建充电桩和照明负荷满意度模型；构建正常天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得正常天气的智能建筑模型；构建恶劣天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得恶劣天气的智能建筑模型；分别构造所述正常天气以及恶劣天气的智能建筑模型的多目标函数和约束条件；基于对应的多目标函数和约束条件，进行智能建筑的能源调度。本发明分别选取了正常天气与恶劣天气两种场景将系统能源进行优化调度，从而得到天气变化对调度的影响，得到更全面的调度结果。

主权项：1.一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法，其特征在于，包括以下步骤：构建充电桩和照明负荷满意度模型；构建正常天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得正常天气的智能建筑模型；构建恶劣天气的综合发电成本模型，结合所述充电桩和照明负荷满意度模型，获得恶劣天气的智能建筑模型；分别构造所述正常天气以及恶劣天气的智能建筑模型的多目标函数和约束条件；基于对应的多目标函数和约束条件，进行智能建筑的能源调度；构建照明负荷的满意度模型的过程包括：基于预设时刻环境平均照度、高斯分布函数的期望值、高斯分布函数的方差以及用户对照明满意度的阈值，构建初始照明负荷的满意度模型；对所述初始照明负荷的满意度模型进行线性处理，获得最终的照明负荷的满意度模型；获得预设时刻环境平均照度的过程包括：基于照明功率密度、照明的发光效率、灯具的利用效率以及房间的维护系数，获得照明灯具平均照度；基于所述照明灯具平均照度以及自然光照照度，获得预设时刻环境平均照度；充电桩满意度模型如下所示： 其中，N是电动汽车数量；SOCend_i是第i辆电动汽车调度结束时的电池荷电状态；SOCexp_i是第i辆电动汽车调度结束时希望达到的荷电状态；照明负荷的满意度模型如下所示： 其中，Lt是t时刻环境的平均照度，Lbest是满意度为最大时的平均照度，Lmax是选取的平均照度的最大值，Lmin是选取的平均照度的最小值；正常天气的综合发电成本模型如下所示： 其中，T是一天内的采样点数；Mdis_pvt、Mdis_batt、Mdis_evt分别是光伏、储能蓄电池、电动汽车的折损费用；Mmt_pvt、Mmt_batt、Mmt_evt分别是光伏、储能蓄电池、电动汽车的维护费用；Mgridt是与电网交互的购售电费用；恶劣天气的综合发电成本模型如下所示： 。

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百度查询： 山东建筑大学 一种多场景天气下考虑满意度的智能建筑能源调度方法