电动汽车（EVs）日益遍及以及多变的动力运用形式给电网带来巨大压力；事实上，电网的可靠运转需要完成最优化的动力办理、监测与运用。本文提出了一种新式太阳能电池储能体系作为传统需求侧办理（DSM）和分时电价（ToU）计划的可替代计划，本研讨提出了智能光伏电池储能体系（SPBESS），旨在经过物联网监测优化动力办理与运用。此外，还开发了依据物联网的原型体系用于监控该计划。为验证所提出的SPBESS模型，研讨考察了两种典型场景：一是纯家庭读档场景，二是电动汽车读档与家庭需求并存的复合场景。研讨选用分时电价机制，确定了SPBESS最优充放电战略，评价了其对体系装备和电网分时电价的影响，并量化了年度购电量、电费开支、燃料费支出及碳排放的削减效果。此外，经过准确考量具体读档需求与电网分时电价，研讨全面剖析了光伏体系、电池储能体系与电网之间的最优电力交互计划。研讨结果表明动力本钱明显下降：家庭读档工况下的用电本钱从每千瓦时0.312美元降至0.245美元，而电动汽车与住所复合读档场景则从每千瓦时0.27美元降至0.197美元。此外，事例1和事例2的年化本钱节省分别达到1,336美元和4,544美元，一起完成了污染燃料费排放的大幅削减。此外，依据物联网技能构建的实时电力参数监测与操控原型模型规划，印证了物联网远程读档监控的重要性。该技能运用户可以最大化动力功率、资源运用率及体系可视化程度。
本研讨的动机源于解决家庭环境中动力消耗问题的火急需求。尤其在读档形式不断改变的布景下，例如早餐、午餐和晚餐时段观察到的家庭用电三峰形式，以及可再生动力（RERs）日益广泛的并网，这些要素都对有用办理电力需求构成了严重应战。本研讨旨在讨论一种电力体系优化计划，该体系可以最优办理电池储能体系（BESS）的充放电进程，高效协调光伏（PV）并网体系与电网间的电力交流，一起以更低本钱满意电动汽车（EV）充电需求。研讨的首要目标是下降全体体系的动力本钱（EC），经过整合物联网技能与可再生动力，力图完成住所动力办理的革命性革新。本研讨考虑了动态定价机制，并经过验证最优充放电技能来缓解顶峰用电时段的经济影响。整体而言，该体系供给了一种自适应解决计划，不只能下降本钱，还有助于构建更具可继续性和环境友好性的动力生态体系。此外，所提出的体系包含智能动力监测与办理的原型验证，这保证了研讨成果在实际应用场景中的可行性。
将可再生动力(RERs)整合至现有基础设施的全球转型，是由对可继续性的承诺及对环境影响的认知所推动[1]。这一改变源于自消纳趋势的鼓起，特别是在顾客层面具有很多可再生动力(RESs)集中度的区域[2]。这种经典演进的驱动力在于满意自主动力需求并下降对传统资源的依赖[3]。该目标旨在缓解输配电网络的压力，而自消纳正成为应对这一应战的战略性解决计划。这种向本地动力生产与消费的改变，标志着向自给自足形式的演进[4]。它一起增强了更广泛动力基础设施的韧性与可继续性。区域动态对自消纳实践的强度具有要害影响，特别是在自然条件有利于可再生动力发电的地区[5]。社会支持与倡议是这一转型成功的要害要素。选用自发自用形式不只是一项技能革新，更是全社会向可继续动力实践的结构性改变[6]。本质上，可再生动力日益深化的整合与自发自用，正代表着迈向全球范围内具有韧性、适应性和可继续性动力未来的多维度解决计划[7]。
在全球动力办理的动态领域中，近期的技能进步起着要害性效果。这些技能重塑了实践办法，以适应日益增长的科技融入日常日子及全球日子办法的演化形式[8]。值得注意的是，动态定价（DP）与需求侧办理（DSM）解决计划作为优化动力运用和保证电网可靠性的中心贡献者尤为杰出[9]。DP依据时间动态调整电价，经过价格激励促进用户在需求低谷期同步调整用电行为[10]。这下降了价格，促进了本钱节省和电网功率[11]。一起，需求侧办理（DSM）包含多种战略，如分时电价和智能电网技能[12]。它为影响顾客用电形式供给了灵活性。但是，需求呼应体系仍存在应战，特别是在这些解决计划的协调性和可扩展性方面[13]。直接与间接操控战略之间错综复杂的相互效果，为及时高效调整终端用户用电行为引入了复杂性[14]。在协调性与可扩展性之间获得恰当平衡，对于规划和实施有用的需求呼应体系至关重要[15]。这能保证体系适应终端用户的多样化需求以及不断演化的动力格式。在这一复杂格式中，应对这些应战将成为完成弹性、呼应迅速且可继续动力未来的要害[16]。
为完成有用的动力办理，要害着力点在于战胜住所用电负荷分类带来的多样化应战，特别是在家用负荷与电动汽车负荷的协同场景中[17]。此外，充沛开释可再生动力潜力需要实施抱负的电池储能体系充放电机制[18]，该机制可以在电网需求顶峰时段完成能量的经济性存储与运用[19]。依据物联网技能的实时住所负荷监测体系为此供给了革新性解决计划。该办法触及对光伏板和电池储能体系（BESS）功率特性（包含电压、电流和功率）的继续监测[20]。经过为用户供给家庭用电负荷的远程操控功能，这种物联网驱动的监控体系明显提高了动力功率[21]。该体系还赋予用户依据实时数据做出正确决议计划的灵活性[22]，这标志着在完成高效动力办理方面获得了实质性发展[23]，运用户可以对动态改变的动力需求完成更高水平的操控与呼应才能[24]。
近期，科学文献中已预见多种完成动力与体系运转高效运用的办法。在参考文献[25]提出的研讨中，一种融合实时监测的先进动力办理体系（EMS）架构被规划用于提高混合微电网运转功率与数据剖析才能。但是，该研讨未专门针对家庭负荷与电动汽车优化电池储能体系（BESS）的充放电战略。文献[26]构建了一个简练的光伏-电池储能体系容量装备模型，该模型经过依据需求侧办理的日前负荷调度战略，使具有可再生动力微电网体系的产消者完成最优运转功率。但是，所提出的战略的确存在一定局限性，因为增加家庭能耗会发生反效果，应当改用峰时售电战略。文献[27]则针对包含太阳能、风能、水力和生物质能的100%可再生动力混合体系，提出了一种集成决议计划战略。但该研讨在决议计划战略中缺失了电动汽车集成与实时监测模块。研讨[28]提出了一种立异的翻滚时域优化办法，用于提高电动汽车换电站运营功率。该文献未充沛考虑实时电价场景的整合，以及电网、电池储能体系和可再生动力之间电能分配的最优化问题。该研讨未能对国内用户与电动汽车用户的可变负荷进行深化剖析，然后约束了其在动力办理与本钱节省战略方面的研讨广度，如本研讨所呈现的那样。
此外，研讨[29]提出了一种运用灵活性带（flexibility bands）的结构与数学表述，以完成需求聚合商与终端顾客之间的无缝交互。但是，现有研讨[29]未能充沛解决与电动汽车集成及动态定价场景下电池储能体系（BESS）动态优化相关的具体应战。文献[30]对混合微电网中能量办理与操控技能进行了全面综述，主张选用人工神经网络、模糊逻辑、滑模操控器和比例积分微分等常用操控技能。但该研讨未专门关注物联网（IoT）在实时监测与操控中的集成问题——这一要害要素对满意当时动力运用需求至关重要。研讨[31]则针对太阳能并网充电站（SGTCS）展开了简练而全面的剖析。该深化剖析涵盖了多个维度，包含年度本钱预算、动力支出、电动汽车调度复杂性、主电网电力需求下降以及环境改变的影响。需特别指出的是，本研讨未对监管方针与关税（RPT）方面进行深化讨论。
此外，文献[32]剖析了可中断调控负荷（interruptible regulated loads），以在不确定条件下供给最优调度计划。但是，该办法未能充沛考虑不同用户日子办法及电动汽车读档（EV load）调度场景下的负荷操控需求。文献[33]讨论了电力需求猜测中用于提高电力办理功率与下降能耗的功率猜测模型，但该研讨仅针对家庭用电需求进行剖析，未触及电动汽车读档（load forecasting of EVs）猜测，因此未能优化回馈电网的动力供给。另一项研讨[34]评价了混合型微电网部署计划相较于独立柴油发电体系与公共电网扩展计划的可行性。但是，该研讨未深化讨论太阳能、风能等间歇性可再生动力（RERs）对拟议电气化战略的潜在影响。在另一项独立研讨[35]中，作者经过体系剖析确定了影响体系性能的要害变量，并拟定了明晰简练的规划准则以完成最优性能。但该研讨既未充沛解决含电动汽车与不含电动汽车的家用负荷动力运用的归纳优化问题，也未触及实时电价场景剖析，更未对整个动力办理体系的经济性与环境效益进行深化讨论。
此外，为识别高等教育设施在不一起间尺度下的多种动力读档形式，研讨[36]提出了一种两阶段聚类技能。但是，这种需求侧办理办法会影响用户的日子办法，且客户对需求侧办理缺少爱好。文献[37]提出了一种依据动态读档优先级的调度新办法，以解决能效服务不精准及家庭动力运用呼应不足的问题。但该研讨选用的家用电器操控手段会影响用户习气，无法被视为抱负办法。研讨[38]讨论了峰值读档办理的演进历程，并供给了一个整合需求侧办理（DSM）、读档猜测模型、需求呼应计划、战略及办法论的综述。但是，该研讨未触及电动汽车调度在动力办理中的解决计划。文献[39]提出了一种评价最优电池储能体系（BESS）容量的技能，旨在最大化此类场景下读档办理的效益。但该办法仅考虑了依据BESS的电动汽车充电架构，且未归入实时电价与电网互联要素。文献[40]考虑了迟滞效应对SoC预算的影响，并选用100-Ah铅酸电池的动态充放电模型，研讨了船舶推进器（ship thruster）负载下的电池迟滞特性。但是，该论文未能如本研讨所示，将实时电价场景与电网、电池储能体系（BESS）及可再生动力之间的功率优化分配进行归纳集成，也缺少对住所用电与电动汽车（EV）负载能量运用的同步优化。 （注：依据术语表要求，"ship"在指代"配对"含义时译为"配对"，但此处"ship thruster"为船舶专业术语，故保存英文原词并增加括号注释；其他术语如"load"译为"负载"，"BESS"、"EV"等专业缩写保存不译。）
此外，文献[41]讨论了读档办理（LM）办法学的重要性，并阐释了其与DSM的差异。明显的研讨空白在于缺少类似本研讨所提出的归纳模型——该模型能优化BESS充放电战略以一起满意家用与电动汽车负载需求，然后保证动力高效运用。研讨[42]则引入了一种依据掩模的负载分化新战略，旨在提取建筑物内部的可变负载曲线。但是需指出，需求侧办理（DSM）对该战略的有用性构成约束。文献[43]讨论了运用电动汽车（EVs）、电池储能体系（BESS）和太阳能单元办理商业峰值负荷的办法，但提案仅考虑了电动汽车负荷。研讨[40]旨在构建智能家居的实时热能办理体系（TEMS），以适应需求呼应计划并搬运峰值负荷。但是该研讨仅考虑家庭负荷，并供给家庭动力办理解决计划。文献[44]选用Lyapunov优化办法下降微电网运营本钱及传统机组排放，但未对读档调度提出主张。[45]研讨了充电功率对容量衰减及后续电动汽车续航里程下降的影响，但是该研讨缺少如本工作所述BESS集成与动态定价场景的结合，未能从更广维度优化动力运用。表1将所提模型特征及结果与文献中各类动力办理战略进行比照。
现有文献已提出众多旨在提高依据可再生动力电力体系的动力办理与运用功率的计划，涵盖读档办理、需求侧办理、负荷优化以及依据猜测的战略。但是，在针对电动汽车和读档办理的SPBESS模型中，专门解决电池储能体系（BESS）有用充放电问题的计划仍存在明显空白。此外，现有研讨对波动性用户负荷（如家庭用电与电动汽车负荷）动态特性的探究仍显不足。一起，依据物联网的监测体系实施可为动力办理供给额外辅佐。
为战胜上述研讨空白并适应当时客户的动力运用需求，本研讨选用HOMER Grid软件提出了一种新式模型规划，并依据物联网监测与操控构建了如图1所示的原型体系。该研讨提出了一种立异办法来解决文献中已讨论的问题。与现有广泛讨论动力办理的研讨不同，本文重点优化了电池储能体系（BESS）的充放电战略，特别针对家庭负荷和电动汽车应用场景。这种针对性优化计划认识到跟着电动汽车在住所环境中日益遍及，动力消耗格式正在不断演化。此外，本研讨深化剖析了动态定价场景下电网、电池储能体系和可再生动力之间的最优电力分配问题，供给了超越现有研讨的理论认知。该研讨选用立异办法处理用户负荷的动态改变，经过一起剖析家庭用电与电动汽车负荷，提出了优化动力运用的立异战略。最终，本研讨体系评价了所提出体系的经济性与环境效益。经过供给将这两个维度有机结合的归纳剖析，本研讨与先前孤立讨论这些层面的研讨形成明显区分。整体而言，该研讨为当代动力办理面对的应战提出了一项独特且具有针对性的解决计划。

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