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        空調(diào)負(fù)荷聚合商的優(yōu)化調(diào)度策略研究

        2020-07-10 14:39:10石運(yùn)東
        吉林電力 2020年3期
        關(guān)鍵詞:用戶策略設(shè)備

        孫 亮,焦 傲,石運(yùn)東,張 程

        (1. 東北電力大學(xué),吉林 吉林 132012; 2.國網(wǎng)承德供電公司,河北 承德 067000;3. 國網(wǎng)長春供電公司,長春 130022)

        日前,國網(wǎng)能源研究院有限公司在《2018中國電力供需分析報(bào)告》中指出:受宏觀經(jīng)濟(jì)以及夏季持續(xù)高溫等因素影響,全社會(huì)用電量較上年增長6.6%,增速較上年提高1.6個(gè)百分點(diǎn)。雖然總體上看,電力供需供大于求,但以時(shí)、域劃分,部分地區(qū)在用電高峰時(shí)段仍存在電力缺口[1]。針對上述用電高峰的電力缺額的問題,當(dāng)下智能電網(wǎng)雙向通信技術(shù)與高級量測體系的發(fā)展,使負(fù)荷可控性增強(qiáng),負(fù)荷主動(dòng)參與系統(tǒng)調(diào)節(jié)成為可能[2-5],其中空調(diào)負(fù)荷作為典型柔性負(fù)荷,用量逐年攀升,數(shù)量多、容量大,正在成為重要需求響應(yīng)資源[6-7]。但是在需求響應(yīng)項(xiàng)目中單個(gè)負(fù)荷通常無法滿足需求響應(yīng)最低容量門檻[8-9],且目前對空調(diào)負(fù)荷的調(diào)度策略研究多局限于在用電高峰制定調(diào)度方案,即削峰調(diào)度策略研究,忽略了正常運(yùn)行過程中的合理調(diào)度,其常用的啟??刂坪蜏囟瓤刂苾煞N削峰調(diào)度方式也存在不足:啟停控制以改變設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)作為決策方式,在控制期間,室溫隨控制時(shí)間延長不斷攀升,不能長期持續(xù)削峰[10];溫度控制通過重置運(yùn)行區(qū)間作為決策方式對使用功率作出決策,為達(dá)到啟??刂仆认鞣逍Ч韪鄶?shù)量的響應(yīng)設(shè)備參與其中[11]。

        基于以上考慮,本文針對這一矛盾,依托負(fù)荷聚合商的基礎(chǔ)設(shè)施,利用負(fù)荷聚合商來整合眾多分布分散的中小負(fù)荷資源使之參與系統(tǒng)調(diào)節(jié),制定聚合商運(yùn)作模式下空調(diào)負(fù)荷的合理調(diào)度策略:負(fù)荷的平、谷時(shí)段,尋求空調(diào)負(fù)荷的平滑接入;負(fù)荷高峰時(shí)段,通過合理調(diào)度策略達(dá)到電網(wǎng)側(cè)指定的負(fù)荷削峰效果,緩解系統(tǒng)供需壓力;并在此基礎(chǔ)上提出具體實(shí)施方案,建立相關(guān)優(yōu)化調(diào)度模型。

        1 空調(diào)負(fù)荷聚合商控制架構(gòu)

        空調(diào)負(fù)荷是典型的溫控設(shè)備,為使其參與需求響應(yīng),聚合商對其安裝溫度控制器等輔助設(shè)備,依靠區(qū)域測控系統(tǒng),實(shí)時(shí)檢測采集空調(diào)負(fù)荷的運(yùn)行狀態(tài),并通過遠(yuǎn)程或本地的開斷終端掌握空調(diào)的控制權(quán)。通過與系統(tǒng)、負(fù)荷簽訂雙向協(xié)議,構(gòu)建信息傳遞橋梁,從而響應(yīng)電網(wǎng)公司調(diào)度需求,完成負(fù)荷削減或平滑接入的目標(biāo)。在聚合商對受控負(fù)荷的微觀控制中,又包含集中控制與分散控制兩種控制模式。集中控制可靠性高,能夠準(zhǔn)確地響應(yīng),但費(fèi)用高昂,且傳輸距離較遠(yuǎn)時(shí),存在信號延遲;分散控制節(jié)省通信成本,缺乏可靠性,可能存在響應(yīng)不足或過量響應(yīng)的問題?;谝陨峡紤],聚合商將其應(yīng)用于不同場景,整體的控制架構(gòu)見圖1。

        圖1 聚合商整體控制架構(gòu)

        2 空調(diào)負(fù)荷特性建模

        2.1 空調(diào)負(fù)荷熱動(dòng)力學(xué)模型

        采用等效熱參數(shù)模型,將室內(nèi)外熱效應(yīng)、室內(nèi)建筑結(jié)構(gòu)以及設(shè)備自身制冷容量等效為電感、電容、電阻等電路參數(shù)[12-13],以室內(nèi)溫度為狀態(tài)變量,室外溫度及空調(diào)制冷量為輸入量,推導(dǎo)出用于空調(diào)所屬建筑物的時(shí)變室溫預(yù)測模型:

        當(dāng)空調(diào)關(guān)閉:

        (1)

        當(dāng)空調(diào)開啟:

        (2)

        2.2 空調(diào)負(fù)荷運(yùn)行模型

        過設(shè)置運(yùn)行溫度的上下限(θmax、θmin),使室溫在一個(gè)帶狀區(qū)域內(nèi)周期變化,過程中需輸入理想溫度值θset與允許偏差Ψ:

        (3)

        當(dāng)溫度到達(dá)設(shè)置上限,空調(diào)啟動(dòng),該狀態(tài)持續(xù)時(shí)間記為ton,本文將該過程稱為“on狀態(tài)”;當(dāng)室溫降至設(shè)置下限,空調(diào)關(guān)閉,持續(xù)時(shí)間記為toff,并將該過程稱為“off狀態(tài)”;當(dāng)溫度達(dá)到設(shè)置上限時(shí)再次啟動(dòng),則運(yùn)行過程過渡到下一周期。

        3 空調(diào)負(fù)荷優(yōu)化調(diào)度策略

        3.1 空調(diào)負(fù)荷正常運(yùn)行調(diào)度策略

        在電力充足時(shí)段,正常運(yùn)行調(diào)度策略以尋求大量空調(diào)負(fù)荷的平滑接入,避免在某時(shí)刻出現(xiàn)明顯的負(fù)荷曲線尖點(diǎn)為目標(biāo),為此本文提出的調(diào)度過程采用 “分組分狀態(tài)”的分級控制策略(見圖2),圖中深灰色塊表示“off狀態(tài)”,淺灰色塊表示“on狀態(tài)”。

        該控制策略下首先對負(fù)荷聚合商所轄區(qū)域內(nèi)的所有設(shè)備進(jìn)行分組,秉承“系數(shù)相近原則”,包括:氣體等效熱容相近、等效熱阻相近以及設(shè)備運(yùn)行功率相近,目的在于保證組內(nèi)設(shè)備溫升曲線大致重合,方便制定統(tǒng)一的控制決策值;其次,將組內(nèi)設(shè)備劃分為ta個(gè)狀態(tài)進(jìn)行輪控,輪控間隔1 min,若輪控間隔延長,則相應(yīng)成比例減少劃分狀態(tài)數(shù)量。

        圖2 正常運(yùn)行調(diào)度策略

        3.2 空調(diào)負(fù)荷削峰運(yùn)行調(diào)度策略

        本文在此引入豐富度和均勻度的概念此外,豐富度用以衡量負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)多樣性,正常運(yùn)行過程中的空調(diào)負(fù)荷存在“off”與“on”兩種狀態(tài),均勻度用以衡量各運(yùn)行狀態(tài)負(fù)荷數(shù)量接近程度,在正常運(yùn)行調(diào)度策略中各狀態(tài)的設(shè)備數(shù)量平均分布,然而在削峰運(yùn)行調(diào)度中無論采用啟停控制或溫度控制,其豐富度、均勻度都會(huì)遭到破壞,負(fù)荷狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中易產(chǎn)生功率振蕩,引起二次功率沖擊。基于此本文分六個(gè)階段提出了優(yōu)化削峰調(diào)度策略。

        第一階段:聚合商接收削峰指令前,空調(diào)負(fù)荷按正常運(yùn)行調(diào)度策略平均分布于各個(gè)狀態(tài);第二階段:聚合商接收削峰指令時(shí),采用啟??刂?,將受控負(fù)荷全部關(guān)閉,快速削減負(fù)荷;第三階段:對受控負(fù)荷不設(shè)溫度上下限,進(jìn)行一段時(shí)間的“自由放逐”;第四階段:采用溫度控制重置溫度上下限,使新置溫度與原始溫度偏差Δθ等于第三階段過程中的狀態(tài)轉(zhuǎn)移量;第五階段:狀態(tài)持續(xù),使受控負(fù)荷群在新的溫度域內(nèi)平穩(wěn)運(yùn)行一段時(shí)間;第六階段:狀態(tài)恢復(fù),為避免對用戶舒適度造成負(fù)面影響,恢復(fù)受控負(fù)荷初始設(shè)定溫度。

        通過該調(diào)度策略,能夠維持削峰過程中的豐富度、均勻度不被破壞。同時(shí)為避免單個(gè)用戶負(fù)荷在控制過程中頻繁啟動(dòng)對設(shè)備造成不利影響,對每臺(tái)簽約設(shè)備單次響應(yīng)時(shí)間ti均應(yīng)設(shè)置響應(yīng)限值,包括單次最短響應(yīng)時(shí)間tmin、單次最長響應(yīng)時(shí)間tmax以及響應(yīng)休止時(shí)間twait,空調(diào)設(shè)備在響應(yīng)過程中需滿足式(4)條件:

        tmin≤ti≤tmax,i=1,2,…,n

        (4)

        單次響應(yīng)結(jié)束之后,設(shè)備在休止時(shí)間內(nèi)無法接收控制中心發(fā)送來的有效控制指令。

        4 優(yōu)化調(diào)度模型

        4.1 目標(biāo)函數(shù)

        在削峰過程中電網(wǎng)側(cè)運(yùn)行調(diào)度中心會(huì)根據(jù)近期日負(fù)荷曲線及電力供應(yīng)情況確定與負(fù)荷聚合商之間的協(xié)議削減量。將i時(shí)刻電網(wǎng)側(cè)提出的協(xié)議削減功率記為Pi;i時(shí)刻由負(fù)荷狀態(tài)恢復(fù)引起的沖擊功率記為Pr,i;兩者之和構(gòu)成i時(shí)刻的目標(biāo)削減功率。

        i時(shí)刻受控分組內(nèi)負(fù)荷功率矩陣記為Pij,Pij=[Pi1Pi2…Pin];ωij為決策變量矩陣,包含0和1兩種元素,元素1表示負(fù)荷參與削峰運(yùn)行,元素0表示設(shè)備正常運(yùn)行,不改變原有狀態(tài)。負(fù)荷功率矩陣與決策變量矩陣兩者乘積表示空調(diào)聚合商的實(shí)際削減功率。

        i時(shí)刻受控分組內(nèi)設(shè)備總數(shù)記為n。

        本文以尋求實(shí)際削減功率與目標(biāo)削減量之間的最小數(shù)據(jù)偏差為目的(實(shí)際削減量及恢復(fù)功率的二次沖擊效應(yīng)),構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)G如下:

        (5)

        其中,恢復(fù)功率可通過削峰調(diào)度策略過程合理預(yù)估:

        (6)

        式中α為溫升比例系數(shù),等于控制前后設(shè)定溫度改變量Δθ與設(shè)定溫度上下限差值之間的比值:

        (7)

        β為運(yùn)行占空比,表示負(fù)荷在一個(gè)運(yùn)行周期內(nèi), 處于“on狀態(tài)”的時(shí)長占比:

        (8)

        4.2 約束條件

        4.2.1 受控時(shí)長約束

        削峰過程溫升取決于第二階段控制時(shí)長δ2,需對其加以約束。結(jié)合空調(diào)負(fù)荷熱傳遞過程中的ETP模型,當(dāng)空調(diào)設(shè)備處于“off狀態(tài)”時(shí)表達(dá)式如下:

        (9)

        δ2′≤3RC

        (10)

        除此之外,部分用戶在與聚合商協(xié)議中附加最大允許溫升Δθad條件(聚合商也可根據(jù)體感要求自行設(shè)置),結(jié)合式(1)及式(9),得約束式:

        (11)

        綜上,慮及設(shè)備的制冷效力約束以及用戶的舒適度要求兩種因素,確定δ2最終值:

        (12)

        4.2.2 用戶參與意愿

        為調(diào)動(dòng)用戶積極性,充分挖掘空調(diào)負(fù)荷的削峰潛力,允許用戶僅在特定時(shí)間段內(nèi)參與需求響應(yīng), 以Sij表示i時(shí)刻分組內(nèi)j號負(fù)荷的參與意愿,體現(xiàn)在負(fù)荷決策變量矩陣ωij上,則為:

        ωij=[0 0…ωt1j…ωij…ωt2j…0]T

        (13)

        僅受控期間元素為決策待定量,受控期間以外的各元素均為0。

        5 算例及結(jié)果分析

        5.1 算例及控制結(jié)果

        為了驗(yàn)證本文負(fù)荷聚合商運(yùn)作模式下的空調(diào)負(fù)荷控制策略,對暑季多個(gè)智能小區(qū)空調(diào)負(fù)荷在12:00至13:00用電高峰時(shí)段進(jìn)行削峰模擬,簽約設(shè)備共計(jì)1 600臺(tái),根據(jù)系數(shù)相近原則對簽約設(shè)備進(jìn)行分組,所轄空調(diào)設(shè)備共計(jì)7組,各組設(shè)備數(shù)量分布及其相關(guān)熱力學(xué)參數(shù)見表1。

        表1 負(fù)荷熱力學(xué)參數(shù)

        組內(nèi)設(shè)備用電功率按編號在±0.3 kW內(nèi)均勻分布,溫度設(shè)置在24~26 ℃之間高斯分布,設(shè)置溫度允許偏差為2 ℃,特別地,第1組空調(diào)負(fù)荷在協(xié)議中規(guī)定了最大允許溫升2 ℃,其他組別負(fù)荷服從調(diào)度安排。

        仿真過程中,聚合商接收削峰指令前采用正常運(yùn)行調(diào)度策略,削峰過程則分別采用以下3種不同方式:

        方式1,采用啟??刂?,控制時(shí)長20 min,之后進(jìn)行狀態(tài)恢復(fù);

        方式2,采用本文3.2節(jié)的削峰調(diào)度策略,負(fù)荷單次受控總時(shí)長亦取20 min;

        方式3,采用溫度控制,保持與方式二同等溫升前提下達(dá)到相同削峰效果,控制時(shí)長20 min。

        聯(lián)立式(1)至(3),結(jié)合表1負(fù)荷熱力學(xué)參數(shù)得其運(yùn)行參數(shù)數(shù)據(jù)見表2。

        其中,最小運(yùn)行周期27.8 min,故本文以每4 min作為輪控間隔,借助Matlab工具在12:00~12:40時(shí)段內(nèi)進(jìn)行仿真驗(yàn)證 。

        5.2 結(jié)果分析

        5.2.1 負(fù)荷跟隨能力

        引入跟隨偏差μ衡量控制過程的響應(yīng)精度,本文在±2%范圍內(nèi)認(rèn)定其具備跟隨能力:

        μ=(Pis-Pi)/Pi

        (16)

        式中:Pi為i時(shí)刻電網(wǎng)側(cè)目標(biāo)削減功率;Pis為實(shí)際負(fù)荷削減量。方式1、方式2控制結(jié)果對比見圖3。

        方式1僅能夠在起始控制周期內(nèi)實(shí)現(xiàn)負(fù)荷跟隨,自12:20起,出現(xiàn)明顯誤差,無法應(yīng)對負(fù)荷狀態(tài)恢復(fù)時(shí)的二次功率沖擊;采用本文提出的削峰調(diào)度策略,控制模型慮及狀態(tài)恢復(fù)引起的功率沖擊,最大負(fù)荷跟隨偏差1.29%,可見具有良好負(fù)荷跟隨能力。

        表2 負(fù)荷運(yùn)行參數(shù) min

        圖3 兩種方式下負(fù)荷削減容量曲線

        5.2.2 狀態(tài)改變范圍

        引入用戶參與度ρ衡量控制過程的影響范圍,參數(shù)表達(dá)式為:

        ρ=k/n

        (17)

        式中:n為各分組內(nèi)簽約負(fù)荷總數(shù);k為分組內(nèi)削峰運(yùn)行時(shí)的受控負(fù)荷總數(shù)。

        參與度ρ的控制值越小,一方面說明同等削峰效果下,受控范圍越集中,另一方面說明該方式具備更加充足的削峰備用。仿真過程中分別通過方式2、方式3兩種控制方式,達(dá)到同等削峰效果,用戶參與情況見圖4。采用本文調(diào)度策略,最大用戶參與度28%,遠(yuǎn)小于方式3的溫度控制,極大提升了備用削峰潛力。

        圖4 兩種方式下用戶參與度

        6 結(jié)語

        本文對空調(diào)聚合商的用戶側(cè)調(diào)度策略展開了研究,正常運(yùn)行過程中提出一種“分組分狀態(tài)”的分級控制策略,能夠?qū)崿F(xiàn)空調(diào)負(fù)荷群的平滑接入;削峰運(yùn)行過程在慮及負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)豐富度及均勻度的前提下,提出一種優(yōu)化削峰調(diào)度策略,并以最優(yōu)削峰效果為目標(biāo)函數(shù)、用戶允許溫升為約束條件,建立了削峰過程中的優(yōu)化調(diào)度模型,通過具體算例表明該方案具有良好的負(fù)荷跟隨能力,相較于溫度控制,影響范圍更小,可控削峰潛力更大。

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