住宅部门智慧节能多目标管理系统的建立与应用

住宅部门智慧节能

多目标管理系统的建立与应用

2目录一、前言----------------------------------------------3

二、智慧住宅节能管理系统应用---------------7

三、实证案例分析----------------------------------8

四、引申讨论---------------------------------------20

五、结论与建议------------------------------------25一、前言(1/4)在谋省当前油电双涨与景气衰退的氛围，如何有效节能以减少用电支出，已成为当前群众关注之议题。通常节省电力消费主要有两种方式：一为选用高效率的家电设备，一为运用控制系统与管理程序进行用电实时管控。在节能家电设备方面，经济局2012年推动两波「补助群众购(换)置节能家电」措施，针对高效率洗衣机、电冰箱、冷气机及显示器等节能家电，提供群众每某2,000元的购买补助，在住宅用电设备效率提升上获得相当成果。用电实时管控上，智慧住宅节能信息管理系统是当前被认为最有效率的方式之一。以美国为例，预计迄今年底止，将完成5,200万住宅用户智慧电表(SmartMeter)装设(约34％)，藉由节能管理系统调节用电量。3一、前言(2/4)当前若干我省已积极推动所有电力用户装设智慧电表，以提高电能使用效率。我国亦于2010年6月经行政院核定「智能型电表基础建设(AdvancedMeteringInfrastructure,AMI)推动方案」，启动低压电力用户AMI布建。据此，某电公司将于2013年底前布建1万个住宅用户智慧电表；完成测试与前置作业后，并经成本效益评估(CostBenefitAnalysis,CBA)后，某电公司将启动大规模布建。经济局复于今年11月宣布，将推动长达20年的「智慧电网总体规划方案」计划，以完成「2015年建立住宅用户时间电价制度」、「2030年完成全某半数600万用户装置智慧电表」的目标，并带动1,300亿相关产业之产值。4一、前言(3/4)在AMI的带动下，电力公司将可透过智慧电表，提供实时电价信息给用户，用户则可藉由智慧住宅节能信息管理系统，实时调度家电启停负载。藉此，住宅部门将逐步实现智慧电能管理的愿景，进一步将过往电力公司传统之需求端管理内涵，扩大为「双向、实时、智慧化」的需求端管理范畴。本研究之主要目的，即在于此架构下，规划整体最具效益之家电使用排程，以求在达成「经济性」目的之同时，能够兼顾「舒适性」与「便利性」两项目标。5一、前言(4/4)图1：智慧监测和控制家电设备系统之架构6资料来源：Lin,F.J.(2011),StrategicInitiativesofSmartGridinTaiwan.二、智慧住宅节能管理系统应用过往文献中，对于智慧住宅节能信息管理系统应用的研究，依目的区分，主要可分为增进能源使用效率与增加对智慧住宅居住者的舒适性两类，研究方法则多以类神经网络、基因算法及粒子群优化算法为主。对于讲究生活质量的现代人而言，「舒适」与「便利」应属一并追求的目标。但较为可惜的是，既有文献中，鲜少将家电设备提前或延后使用，对于「便利性」所造成的影响一并纳入探讨。故本研究在智慧住宅节能管理之议题上，利用多目标规划(multi-objectiveprogramming,MOP)的方式，综合考量住宅用户之「经济性」、「舒适性」与「便利性」等三大目标，同时结合层级分析法(AnalyticalHierarchyProcess,AHP)估算谋省住宅用户心目中对于各目标之权重值，以求出最符合使用者心目中之家电使用排程。7三、实证案例分析(1/12)多目标决策是一种明确，且可同时考量多个决策目标的数学规划方法，其目的为协助决策者在各目标冲突及有限资源的限制下，选择其中之权衡取舍(trade-off)，寻求一个最佳的行动方案。透过多目标规划分析，不仅可帮助决策者找出最适当之可移动家电设备，于最适当时点「启动」或「关闭」，达到智慧住宅节能信息管理之最佳化；更可针对住宅用户之不同需求，建立其家电排程各种方案之选择弹性。为达成智慧住宅节能信息管理最佳化之目标，本研究综合考量住宅用户之「经济性」、「舒适性」与「便利性」三大目标，分别为：「最低用电总支出」、「最小家电移动总时间」与「最小家电移动总数量」。8三、实证案例分析(2/12)表1：「智慧住宅节能管理多目标规划模型」之三大目标函数9目标函数计算公式说明最低用电总支出所有家电设备使用一天之用电支出加总。但本研究所提出之智慧住宅节能管理多目标规划模型，不以最低用电总支出为主要目标，而是在兼顾使用者「舒适性」与「便利性」，尽量不改变使用者生活习惯的情况下，达到降低用电总支出之目标。最小家电移动总时间使用者对此家电设备可以提前或延迟启动的范围。由于每个使用者对各种家电设备使用时间之可容忍程度不同，使用者可依个人习惯来设定其值，或透过先前使用资料进行设定。移动家电设备的总时间越短，即对使用者「舒适性」与「便利性」的影响越低。最小家电移动总数量使用者对家电设备提前或延迟启动的数量。每移动一个家电设备启动时间就会降低使用者的「舒适性」与「便利性」，因此移动家电设备启动时间数量越少，即对使用者的「舒适性」与「便利性」造成的影响越低。资料来源：本研究自行整理。三、实证案例分析(3/12)限制条件：本研究所采用之实时电价将一天分为24小时，因此共有24种不同之价格，且每小时为60分钟，故使用者对某一家电设备于一天中每一小时之使用时间上限为60分钟；下限为0分钟。家电设备启动时间，则必须于使用者所设定之可容忍变动时间区间中开启，因此每一家电设备启动时间，其区间下限为原启动时间减去此家电设备之可容忍变动时间；上限为原启动时间加上此家电设备可容忍变动时间。若某一家电设备启动时间不为原启动时间，则判断此家电设备状态为移动之家电，否则判断为未移动之家电。10三、实证案例分析(4/12)演算工具与研究数据本研究系透过计算机程序Dev-C++

4.9.9.2语法撰写，于程序中直接输入下列各项资料：24小时之实时电价资料、各电器启动时间、使用时间、各电器瓦数、以及对各电器可容忍之移动时间。本研究之数据来源，系以国内文献刘肇钦（2010）所提出之实时电价费率资料及住宅用户典型日之用电资料（表2），结合美国Illinois-Ameren公司典型日之实时电价资料（图2），做为实证基准进行模拟。11三、实证案例分析(5/12)表2：用户34种家电之基本资料12电器名称启动时间使用时间长度电器瓦数容忍变动时间电器名称启动时间使用时间长度电器瓦数容忍变动时间单位电器时/分分钟瓩分钟单位电器时/分分钟瓩分钟

A电风扇

00:00

505

0.035

0

排油烟机2

17:30

30

0.35

0B电风扇00:005050.0690电锅217:30300.75±30小夜灯00:005050.00050除湿机17:351800.285±30烤面包机08:2550.90微波炉217:4051.20微波炉08:2551.20烘碗机218:25300.2±60电视机09:001200.140热水瓶218:45600.7±20计算机09:001500.370电视机418:351200.140热水瓶10:05600.7±20A电风扇219:003000.0350排油烟机12:00300.350洗衣机19:20300.43±250电锅12:20300.75±30冷气219:301801.085±30电视机213:00600.140烘干机19:30301.2±250热水瓶13:10600.7±20计算机320:00850.370冷气13:301201.085±30B电风扇221:001800.0690烘碗机13:45300.2±75电热水器22:00304±60吸尘器14:30300.4±30抽风机22:00300.0310计算机215:001200.370电视机523:00500.140电视机316:00600.140小夜灯223:50100.00050注：「A、B」代表不同编号之同类型电器；「2、3…N」，代表相同电器第N次使用；黄色底代表移动电器。资料来源：本研究自行整理。三、实证案例分析(6/12)图2：刘肇钦(2010)模拟之实时电价费率与美国Illinois-Ameren公司典型日之实际实时电价费率13资料来源：本研究自行整理自刘肇钦(2010)与Illinois-Ameren(2012)，并自行绘制。三、实证案例分析(7/12)利用市场问卷调查及层级分析法，可得出谋省住宅用户心目中各目标之权重值。针对两个以上之目标进行评估时，常常无法比较其优劣。本研究透过S型的隶属函数(membershipfunction)进行正规化，将每一个目标值转化为0至1的模糊满意值。正规化之公式为：。本研究根据三项目标满意度之总和，进行最佳化模拟搜寻，作为「基准情境」（此情境不加入任何家电移动总时间和家电移动总数量之限制），并结合限制法模拟四种用电情境，以期望获得较符合实际情况之家电排程，以符合决策者之目标需求。14三、实证案例分析(8/12)表3：「基准情境」与「四种模拟情境」内容比较15资料来源：本研究自行整理。情境目标范围基准情境情境一情境二情境三情境四家电移动总时间上限无限制300分500分700分900分下限100分300分500分700分家电移动总数量上限无限制3个6个9个14个下限1个4个7个10个三、实证案例分析(9/12)本研究利用基因算法之架构，寻求多目标最佳化问题的柏拉图最佳解，此种方法称之为多目标基因算法(Multi-ObjectiveGeneticAlgorithm,MOGA)。藉此可模拟出限制条件下最佳住宅节能管理之家电排程，经程序演算后，可获得需变动排程的电器设备电量、时间、数量及满意度。16三、实证案例分析(10/12)表4：「基准情境」与「四种模拟情境」结果比较17注:黄色底之数值为最大值或最小值。资料来源：本研究自行整理。情境目标基准情境情境一情境二情境三情境四节省用电总支出(NT＄)2.141.592.062.342.45满意度0.920.6490.8410.9551.000家电移动总时间(分钟)460300420600850满意度0.510.6790.5510.2620.091家电移动总数量(个)736913满意度0.790.9120.8240.7350.618三、实证案例分析(11/12)根据回收问卷资料(107份中有效问卷92份，有效回收率为85％)之层级分析结果显示，谋省住宅用户心目中「降低用电总支出」、「家电移动总时间」及「家电移动总数量」各目标之权重值，分别为0.524、0.270及0.206。显见在样本群的认知，能否降低住宅用电总支出，为其运作智慧住宅节能信息管理系统最主要考量因素。各目标之目标函数经正规化后加权处理后，汇总可得总模糊满意值，满意值最高之情境即为最佳方案：若仅仅以「降低用电总支出」为单一目标考量，「情境四」节省用电总支出以及其满意度，为所有方案中最高之方案。若仅以「家电移动总时间」或「家电移动总数量」为单一目标目标考量，则皆以「情境一」之满意度最高。若考虑「整体综合目标」之满意度，则以「基准情境」为最高。18三、实证案例分析(12/12)表5：五种情境节省用电支出比率与加权满意度之比较19注：黄色底之数值为最大值。资料来源：本研究自行整理。情境目标基准情境情境一情境二情境三情境四节省电费/总电费(%)7.967.98.79.1加权总体满意度0.7820.7110.7600.7220.676降低用电总支出（权重0.524）0.4810.3400.4410.5000.524家电移动总时间（权重0.270）0.1370.1830.1490.0710.025家电移动总数量（权重0.206）0.1640.1880.1700.1510.127四、引申讨论(1/5)利用多目标基因算法以及层级分析法，本研究可归纳成三种情境之决策依据：若决策者对于「降低用电总支出」之目标权重很高，并不着重于「舒适性」与「便利性」，则决策者可选择「情境四」做为决选方案，每月可节省约76元之电费支出，节省幅度高达9.1%。若决策者希望能在满足其「舒适性」、「便利性」最高之情况下，可选择「情境一」做为决选方案，每月可节省约49元之电费支出，节省幅度降为6%。此情境与情境四相较，等同于以每月27元的报酬，抵换(trade-off)减少10个家电启停移动带来的便利性，合计每天减少550分钟的启停移动总时间，亦即增加了用户之舒适性。若决策者以整体满意度为目标，则可选择「基准情境」做为决策方案，每月可节省将近66元之电费支出，节省幅度为7.9%。与情境四相较，等同于以每月10元的报酬抵换减少6个家电启停移动带来的便利性，合计每天减少390分钟的启停移动总时间的舒适性；与情境一相较，则等同以每月17元的代价，抵换增加4个家电启停移动的便利性，每天合计160分钟的启停移动总时间的舒适性，系同时兼顾三项目标的决策方案。20四、引申讨论(2/5)根据实证模拟结果，本研究模式可节省住宅部门6％～9.1％的用电总支出，若能广泛应用至全谋省806万住宅用户，将可达成以下可观之节能减碳效益：按某电公司统计，100年度全国总售电量1,986亿度，其中住宅部门占总售电量之21％，约为416.5亿度。依此估算，相当于每年可节约25亿～38亿度电力。以100年度我国住宅表灯平均电价每度为2.6555元换算，全年将可减少全谋省住宅部门约66亿～101亿元的用电支出。以燃煤超临界机组之CO2排放量，每度电0.839公斤估计，全年则可降低210万至318万公吨的CO2排放量。21四、引申讨论(3/5)由于住宅用户的用电模式具有「主体小、用户多、组成杂」的特性，且一般上班族，可能因为工作繁忙无暇自行管理用电模式，或缺乏专业知识，因此相对于工商用电部门，无论在参与需量反应或操作节能信息管理系统上，相对具较高的交易成本。对此，先进我省通常是透过「用户群代表(aggregator)」来代客操作，发挥「聚沙成塔」的效果，集结众多住宅小用户成为一个「虚拟的大用户」，配合电力公司于紧急尖峰时段降低需求负载，舒缓区域用电供电尖峰瓶颈，化解供电可靠度危机。22四、引申讨论(4/5)用户群代表的经营型态可概分为以下四类：(1)电力零售商(Retailer)；(2)电力辅助服务市场(AncillaryServiceMarket)负责供需平衡者(BalancingResponsibleParty)；(3)典型的能源服务公司(Energyservicecompany,ECSO)；(4)独立型态之用户群代表(IndependentAggregator)。其中ESCO与独立型态之用户群代表，即系中立于电力公司与电力用户之间，专精于需求面能源管理的第三方(ThirdParty)。此种型态的用户群代表，可藉由智能型电能管理系统，为用户设定并操作其家用电器之排程，为住宅用户节省用电支出，成为用户与电力公司间的连结媒介。23四、引申讨论(5/5)Aggregator藉由信息管理系统执行需量反应实例：2006年康乃狄克州输电容量不足以应付夏季尖峰时段。起先拟以汰换输电线路解决问题，但遭受居民反对而搁置计划。此时用户群代表康沃吉公司(Comverge)提出布建可抑低28MW的需量反应方案，来解决供电系统不稳定之情况。康沃吉公司与电力公司签订为期四年的需量反应契约，并在该地区15000个住宅或小型用户的空调设备中，加装智能型电能管理系统，以配合电力公司要求降载。每用户一年可获得100美元参与需量方案的电价优惠。当紧急状况发生时(如电压低于标准值的95%)，电力公司立即通知康沃吉公司启动需量反应装置。2012年10月底为止，康沃吉公司已拥有逾50万户住宅与小型商业用户参与其需量反应方案，包括实时电价、时间电价、尖峰时间反馈电价、紧急尖峰电价等。由此可见，用户群代表在住宅部门采用智能型电能信息管理系统过程中，具有举足轻重之地位。24五、结论与建议(1/2)本文所建立「智慧住宅节能管理多目标规划」之模型，可让住宅部门在兼顾「经济性」、「便利性」与「舒适性」的前提下，运用智慧住宅节能信息管理系统进行节能决策，达到上述三项目标不同权重「抵换」的方案。本研究对各目标之权重大小，进行107份样本(有效