Агентное моделирование потребления электроэнергии в офисном здании при ярусном механизме ценообразования

17.12.2017

© Никулин Виктор, группа э-602, ЭФ МГУ

Реформа, внедрившая ярусный механизм ценообразования (ТЕР) для бытового потребления электроэнергии, была проведена в Китае в июле 2012 года. Она способствовала снижению потребления электроэнергии в жилых помещениях и более оптимальному распределению и использованию ресурсов. Общественные сооружения, такие как офисные здания, госпитали, отели и торговые центры, занимают большую долю в потреблении электроэнергии в городах. Таким образом, воздействие внедрения ТЕР на потребление электроэнергии общественными сооружениями являлось интересным и требующим исследования вопросом.

Потребление электроэнергии сильно зависит от поведения людей, которое часто характеризуется случайностью и взаимной зависимостью. Для моделирования высоко неопределенного поведения людей в сфере потребления электроэнергии используется метод агентного моделирования.

Описание модели.

Имитация поведения агентов при потреблении электроэнергии в офисном здании.

Использование электрического оборудования и приборов, т.е. шаблон потребления электроэнергии, определяет уровень потребления электроэнергии в офисном здании. Цены за электроэнергию могут повлиять на характер использования людьми электрических приборов. Была разработана агентная модель офисного здания с целью имитации потребления электроэнергии в нем. Модель была создана, используя пакет AnyLogic 7.3.1. Потребление электроэнергии в здании происходит в связи с использованием различных приборов, таких как свет и компьютеры, которые управляются пользователями электроэнергии. В модели были созданы три типа агентов: пользователи электроэнергии, компьютеры и приборы освещения. Всего в модели 50 пользователей электроэнергии, с каждым из которых связан один компьютер и один прибор освещения.

Ниже представлена диаграмма состояний поведения пользователя электроэнергии. Пользователи электроэнергии заходят в здание с утра для работы и их поведение на различных этапах будет приводить к использованию различных электроприборов. Всего существует пять состояний пользователей электроэнергии: дома (athome), на работе (atwork), отдых (relaxing), прием пищи (eating) и выходные (weekend).

TEP (1).png 

Рисунок 1. Диаграмма состояний поведения пользователя электроэнергии.

В состояниях athome и weekend агент не работает и, следовательно, не потребляет электроэнергию. В состоянии atwork пользователь электроэнергии включает компьютер и прибор освещения, которые связаны с эти агентом. Переход из состояния atwork в состояние relaxing основан на рабочем времени: пользователь электроэнергии находится в состоянии atwork в течении 50-90 минут и затем изменяет свое состояние на relaxing на 10-20 минут. Вероятность работы на выходных составляет 30%. Переходы между другими состояниями определяются в соответствии с таблицей 1.

Таблица 1. Рабочее расписание пользователя электроэнергии

Поведение

Время

Прибытие в офис утром

Между 7:30 и 8:30

Обед

Между 11:00 и 12:00

Прибытие в офис днем

Между 13:30 и 14:30

Ужин

Между 17:00 и 17:30

Прибытие в офис вечером

Между 18:00 и 19:30

Уход домой

Между 20:00 и 21:30

Процесс принятия решений является психологической моделью и может быть параметризирован. Осознание необходимости энергосбережения задается как параметр M, принимающий значения от 1 до 100. Чем выше значение параметра у пользователя электроэнергии, тем больше вероятность того, что он будет выключать неиспользуемые приборы. Изначальные значения М задаются в соответствии с таблицей 2:

Таблица 2. Изначальные значения параметра М для пользователей электроэнергии

Тип агента

Доля

Осознание необходимости энергосбережения (М)

I

4%

Между 81 и 100, случайное равномерное распределение

II

18%

Между 51 и 80, случайное равномерное распределение

III

48%

Между 21 и 50, случайное равномерное распределение

IV

30%

Между 1 и 20, случайное равномерное распределение

Вероятность выключить неиспользуемый прибор освещения - TEP (2).png, вероятность выключить компьютер при уходе из офиса - TEP (3).png. Так как поведение пользователя электроэнергии зависит от цены за электроэнергию, то параметр М зависит от изменения цены за электроэнергию следующим образом:

 TEP (4).png

TEP (5).png

где TEP (6).png значение параметра осознания необходимости энергосбережения до изменения цены, TEP (7).png изменение цены за электроэнергию, TEP (8).png цена за электроэнергию до изменения.

В данной модели поведение компьютеров и приборов освещения контролируется пользователями электроэнергии. Мощность приборов освещения – 120W, мощность компьютера составляет 170W во время работы и 30W в режиме ожидания.

Ярусный механизм ценообразования в офисном здании.

В данной модели ТЕР для домашних хозяйств было адаптировано для офисного здания:

Таблица 3. ТЕР для офисного здания

Интервал для каждого яруса / kWh

Цена для каждого яруса / (Yuan RMB/kWh)

Общее потребление ≤ 2000

0,5469

2000 ≤ Общее потребление ≤ 2700

0,5969

2700 ≤ Общее потребление

0,8469

Результаты.

Шаг в имитационной модели составил одну минуту и модель имитировала рабочий день в офисах в течение двух месяцев. Рисунок 2 демонстрирует потребление электроэнергии при ТЕР и при единой цене.

 TEP (9).png

Рисунок 2. Потребление электроэнергии при двух механизмах ценообразования.

В таблице 4 обобщены главные результаты. Было обнаружено, что цена за электроэнергию переходит с первого яруса на второй на 18 день и со второго на третий на 24 день.

Ежедневное потребление электроэнергии сокращается на 4.4% на втором ярусе и на 21.2% на третьем ярусе. С другой точки зрения, ежедневное потребление электроэнергии сокращается на 4.4% при возрастании цены за нее на 9.14% и сокращается на 17.57% при возрастании цены на 41.88%. Люди более чувствительны к изменению цены при переходе на второй ярус. В сравнении со случаем единой цены за электроэнергию, общее потребление при ярусном ценообразовании сократилось на 186 kWh в первом месяце. После первого месяца, осознание необходимости энергосбережения у пользователей электроэнергии улучшилось, что привело к сокращению потребления более чем на 800 kWh. Также было обнаружено, что сокращение потребления электроэнергии происходило в большей степени за счет сокращения использования осветительных приборов (на 20 kWh), чем за счет сокращения использования компьютеров (на 6.5 kWh).

Таблица 4. Результаты имитационной модели

 

Единая цена / kWh

Ярусная цена / kWh

Ежедневное потребление осветительными приборами

55,87

51,07 (второй ярус)

31,63 (третий ярус)

Ежедневное потребление компьютерами

89,68

88,15 (второй ярус)

83,13 (третий ярус)

Итого

145,55

139,22

114,76

Ежемесячное потребление осветительными приборами

1352,38

1201,09 (первый месяц)

745,62 (второй месяц)

Ежемесячное потребление компьютерами

2334,16

2299,15 (первый месяц)

2137,59 (второй месяц)

Итого

3686,54

3500,24

2883,21

Более подробно: [Lin H., Wang Q., Wang Y., Wennerstern R., Sun Q. Agent-based modeling of electricity consumption in an office building under tiered pricing mechanism // Energy Procedia 104 (2016), pp. 329-335].


Возврат к списку


Текст сообщения*
Защита от автоматических сообщений