陳凱玲，顧 聞，王海群

(1.國(guó)網(wǎng)上海市電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，上海 200233；2.上海市黃浦區(qū)發(fā)展和改革委員會(huì)，上海 200001)

上海是一座有高耗能需求的現(xiàn)代化城市，提高能源利用效率、降低建筑使用能耗、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展，建筑節(jié)能勢(shì)在必行。虛擬電廠(Virtual Power Plant，簡(jiǎn)稱VPP)是指通過(guò)先進(jìn)的協(xié)調(diào)控制、智能計(jì)量以及信息通信等技術(shù)，有效聚合協(xié)調(diào)控制各類分布式資源所組成的，以實(shí)現(xiàn)資源高效利用為目的的，具備一定規(guī)模及性能，能夠直接接受電力系統(tǒng)調(diào)度機(jī)構(gòu)調(diào)度的特殊集成性電廠。虛擬電廠的出現(xiàn)正好為上海這樣一座公共建筑集聚的超大型城市找到了解決問(wèn)題的出路[1-2]。自2016年起，上海市積極開(kāi)展國(guó)家級(jí)需求側(cè)管理示范項(xiàng)目“上海黃浦區(qū)商業(yè)建筑虛擬電廠示范項(xiàng)目”建設(shè)，推進(jìn)虛擬電廠運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的開(kāi)發(fā)及項(xiàng)目試點(diǎn)實(shí)施，截至2020年2月底，黃浦虛擬電廠最大總調(diào)節(jié)容量為59 638 kW，需求響應(yīng)資源調(diào)節(jié)容量占比為99.7%，在需求資源總量挖掘、調(diào)峰計(jì)劃達(dá)成率方面取得了重要進(jìn)展。

本文基于已投入日常運(yùn)行的黃浦區(qū)城市公共建筑群的可調(diào)資源，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)信息采集、用戶走訪等方式，調(diào)研樓宇50幢，覆蓋辦公、酒店、綜合體、商場(chǎng)不同類型，進(jìn)行可調(diào)資源相關(guān)特性的分析、評(píng)估，并總結(jié)虛擬發(fā)電成功率及負(fù)荷削減率大小與可調(diào)資源參數(shù)的關(guān)聯(lián)，在此基礎(chǔ)上為將來(lái)樓宇實(shí)施虛擬發(fā)電等節(jié)能增效項(xiàng)目提供指導(dǎo)建議。

1 研究背景及意義

伴隨著電力市場(chǎng)化改革進(jìn)程的加速，國(guó)家電網(wǎng)公司在智能電網(wǎng)建設(shè)領(lǐng)域的全面推進(jìn)，對(duì)信息化、自動(dòng)化、互動(dòng)化提出了更高的要求，需求響應(yīng)是智能電網(wǎng)的核心手段，也是智能電網(wǎng)的最佳應(yīng)用之一?；陔娋W(wǎng)的不斷優(yōu)化和需求響應(yīng)的持續(xù)發(fā)展，近年來(lái)虛擬電廠技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，具有狀態(tài)全面感知、信息高效處理、調(diào)度便捷精準(zhǔn)的特征。

上海市城區(qū)(黃浦)商業(yè)建筑需求側(cè)管理示范項(xiàng)目現(xiàn)已投入運(yùn)營(yíng)，在夏季用電高峰期多次參與電網(wǎng)削峰，取得了良好的成效?？紤]建筑設(shè)備復(fù)雜多樣等客觀情況，面向黃浦區(qū)城市公共建筑群的可調(diào)資源，以加強(qiáng)建筑節(jié)能增效尤其是商業(yè)樓宇節(jié)能增效為導(dǎo)向，調(diào)研黃浦區(qū)虛擬電廠可調(diào)資源情況，結(jié)合虛擬發(fā)電實(shí)際運(yùn)行狀況，科學(xué)分析虛擬發(fā)電結(jié)果，評(píng)估可調(diào)資源技術(shù)經(jīng)濟(jì)參數(shù)，挖掘資源更深層次、更多維度的價(jià)值，旨在提升未來(lái)建筑節(jié)能改造水平以及虛擬電廠技術(shù)調(diào)控精細(xì)化水平，為增強(qiáng)電網(wǎng)、用戶、虛擬電廠間的交互方式，提升電網(wǎng)調(diào)度的靈活性和及時(shí)性作基礎(chǔ)參考。

2 可調(diào)資源主要信息

2.1 調(diào)研建筑類型

本次調(diào)研樣本根據(jù)黃浦虛擬電廠商業(yè)建筑總體建筑類型分布比例(辦公、酒店、商業(yè)、綜合)，抽取50個(gè)建筑，總建筑面積近250萬(wàn)m2，選取辦公建筑22 棟，占樣本容量的 44%；酒店14棟，占樣本容量的28%；綜合體建筑10幢，占樣本容量20%；商場(chǎng)建筑4幢，占樣本容量 8%。

2.2 調(diào)研可調(diào)資源

目前，商業(yè)建筑的主要用能設(shè)備包括空調(diào)系統(tǒng)、照明系統(tǒng)、動(dòng)力設(shè)備系統(tǒng)等多個(gè)系統(tǒng)，空調(diào)大多使用中央空調(diào)系統(tǒng)。中央空調(diào)系統(tǒng)由空調(diào)主機(jī)、風(fēng)柜、風(fēng)機(jī)盤管等末端設(shè)備組成。照明系統(tǒng)則是由照明、燈具等組成，動(dòng)力系統(tǒng)主要由電梯、通風(fēng)機(jī)等系統(tǒng)組成。隨之產(chǎn)生了一定的建筑能耗，包括用于采暖、通風(fēng)、空調(diào)、照明、熱水等所消耗的能量。對(duì)黃浦虛擬電廠樣本樓宇客戶用能設(shè)備開(kāi)展普查，從中挖掘具有價(jià)值的可調(diào)資源并研究相關(guān)特性，空調(diào)資源作為商業(yè)建筑內(nèi)主要的柔性負(fù)荷可調(diào)資源，可以最大程度保證在不影響建筑環(huán)境舒適度的情況下，具備短時(shí)間內(nèi)降負(fù)荷明顯的特征，可以在用電緊缺時(shí)段較為迅速地緩解用電壓力，在目前的黃浦商業(yè)建筑虛擬電廠中發(fā)揮重大效用。

空調(diào)冷源形式主要有冷水機(jī)組、風(fēng)冷熱泵、VRV等，空調(diào)系統(tǒng)冷源形式分布比例如表1所示；空調(diào)熱源形式主要有電鍋爐、燃?xì)忮仩t、風(fēng)冷熱泵、VRV、柴油鍋爐等，空調(diào)系統(tǒng)熱源形式分布比例如表2所示。

表1 空調(diào)系統(tǒng)冷源形式分布比例

表2 空調(diào)系統(tǒng)熱源形式分布比例

2.2.2 空調(diào)系統(tǒng)冷源機(jī)組構(gòu)成

空調(diào)冷源系統(tǒng)一般設(shè)計(jì)大小額定功率機(jī)組構(gòu)成或單一額定功率機(jī)組構(gòu)成，兩種方式經(jīng)常出現(xiàn)在建筑日常運(yùn)營(yíng)供能中，可以調(diào)節(jié)空調(diào)系統(tǒng)部分負(fù)荷時(shí)的供冷量并提高系統(tǒng)效率。

50個(gè)調(diào)研建筑中，除3幢為VRV外，在其余47幢建筑內(nèi)，28幢采用大小匹配構(gòu)成方式，占60%；19幢建筑使用單一構(gòu)成，占40%。

按照辦公、酒店、商場(chǎng)、綜合體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表3。在表3中，占比=機(jī)組構(gòu)成形式(各建筑類型)對(duì)應(yīng)的數(shù)量/(各建筑類型)總數(shù)。

表3 照辦公、酒店、商場(chǎng)和綜合體的統(tǒng)計(jì)表

2.2.3 空調(diào)系統(tǒng)末端分類形式

按照不同的末端空氣處理方式，空調(diào)系統(tǒng)可分為風(fēng)機(jī)—盤管(Fan-Coil)+新風(fēng)、全空氣系統(tǒng)、變風(fēng)量(Variable Water Volume，簡(jiǎn)稱VAV)、分體空調(diào)系統(tǒng)、定風(fēng)量(Constant Air Volume，簡(jiǎn)稱CAV)系統(tǒng)等。經(jīng)調(diào)研，在本次黃浦區(qū)商業(yè)建筑虛擬電廠調(diào)研樣本內(nèi)較為常見(jiàn)的是風(fēng)機(jī)盤管+新風(fēng)系統(tǒng)，具體分部比例見(jiàn)表4。

表4 空調(diào)系統(tǒng)形式分布比例

3 可調(diào)資源特性分析

3.1 可調(diào)資源發(fā)電事件數(shù)據(jù)總覽

本次調(diào)研的50幢建筑作為入駐黃浦商業(yè)建筑虛擬電廠的建筑均有參與執(zhí)行發(fā)電，參與次數(shù)440次，累計(jì)發(fā)電量超8.9萬(wàn)kW，約占總發(fā)電量的45%；其中，累計(jì)量最高的建筑虛擬發(fā)電量為10 986 kW，參與14次。

將牽引電動(dòng)機(jī)固定在切割機(jī)行進(jìn)線路前方的任何地方（渠坡、渠底、施工路）上，通過(guò)滑輪連接于切割機(jī)，切割機(jī)車輪放置于臨時(shí)軌道凹槽中。對(duì)于坡長(zhǎng)較長(zhǎng)的渠道在渠坡上布設(shè)卷?yè)P(yáng)機(jī)，其他情況下盡量選擇在渠頂或施工路邊布設(shè)卷?yè)P(yáng)機(jī)，卷?yè)P(yáng)機(jī)可安置在三輪車上方便行走，柴油三輪車經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)易改裝可直接用作發(fā)電機(jī)使用，更為方便施工。三輪車可加裝固定支撐腿防止車輛溜滑。卷?yè)P(yáng)機(jī)拉線順?biāo)鞣较蜷L(zhǎng)度不短于50m，否則斜向拉力將影響施工質(zhì)量。

調(diào)研50個(gè)建筑發(fā)電情況、參與次數(shù)及參與成功率可以發(fā)現(xiàn)，建筑參與需求響應(yīng)發(fā)電事件的發(fā)電量、發(fā)電次數(shù)及參與成功率都有不同。就目前階段而言，商業(yè)建筑虛擬電廠虛擬發(fā)電事件執(zhí)行成功與否、負(fù)荷削減量值達(dá)標(biāo)與否是判定虛擬電廠運(yùn)營(yíng)效果的主要參考依據(jù)，本次研究的可調(diào)資源參數(shù)關(guān)聯(lián)優(yōu)先度評(píng)估，資源關(guān)鍵參數(shù)提取也圍繞這一目標(biāo)開(kāi)展分析和測(cè)算。

3.2 可調(diào)資源相關(guān)性分析

通過(guò)可調(diào)資源聚類分析，歷史發(fā)電數(shù)據(jù)分析中知道，不同建筑類型有著不同的用電規(guī)律，不同的用電規(guī)律會(huì)影響需求響應(yīng)虛擬發(fā)電的效果。然而除了建筑類型外，還有哪些因素會(huì)影響到虛擬發(fā)電的最終執(zhí)行效果，這可以通過(guò)可調(diào)資源基本信息進(jìn)行相關(guān)性分析。

3.2.1 基于信息熵算法分析可調(diào)資源相關(guān)性

本次評(píng)估利用50個(gè)樓宇需求響應(yīng)事件(2019年夏季)數(shù)據(jù)，結(jié)合調(diào)研的可調(diào)資源信息，包括事件、建筑、時(shí)段、削減量、溫度、削減率、年代、類型、面積、空調(diào)制式、末端形式、單位能耗、有效削減、搭配形式等，采用 “ID3算法”利用計(jì)算歷史數(shù)據(jù)中每個(gè)類別或?qū)傩缘摹靶畔㈧亍鲍@得“互信息”，依據(jù)得到的“互信息量”來(lái)分析判斷需求響應(yīng)事件執(zhí)行成功/失敗與商業(yè)建筑可調(diào)資源特性之間的相關(guān)性。信息熵是用來(lái)衡量一元模型中信息不確定性的指標(biāo)。信息的不確定性越大，熵的值也就越大，而影響熵值的主要因素是概率。信息熵技術(shù)公式：

(1)

一元模型的熵如表5所示。

表5 一元模型的熵

由表5可得出，一元模型的熵為0.80；由于一元熵的不確定性太大，繼續(xù)按溫度、建筑、類型、裝機(jī)容量、空調(diào)制式、單位能耗和機(jī)組匹配模式，由式(1)可以分別得出條件熵H(Y|X)。條件熵如表6所示。在表6中，量值注釋：溫度表示日均溫度；建筑表示樣本建筑；類型表示建筑類型；容量表示裝機(jī)容量；空調(diào)表示空調(diào)系統(tǒng)類型；能耗表示建筑單位平米能耗；機(jī)組表示空調(diào)機(jī)組類型。

表6 條件熵

基于信息熵及條件熵，代入I(X,Y)=H(Y)-H(Y|X)，得到互信息I(X,Y)。互信息如表7所示。在表7中，量值注釋：溫度表示日均溫度；建筑表示樣本建筑；類型表示建筑類型；容量表示裝機(jī)容量；空調(diào)表示空調(diào)系統(tǒng)類型；能耗表示建筑單位平米能耗；機(jī)組表示空調(diào)機(jī)組類型。

表7 互信息

3.2.2 基于相關(guān)系數(shù)分析可調(diào)資源相關(guān)性

基于50個(gè)建筑需求響應(yīng)事件(2019年夏季)數(shù)據(jù)，再結(jié)合調(diào)研的可調(diào)資源信息，包括發(fā)電時(shí)間、發(fā)電基準(zhǔn)值、發(fā)電實(shí)際值、負(fù)荷削減量、環(huán)境溫度、負(fù)荷削減率、裝機(jī)容量、有效削減、累計(jì)削減量、參與次數(shù)、最小削減量、最大削減量、建筑年代、建筑類型、建筑面積、空調(diào)制式、空調(diào)機(jī)組數(shù)量、空調(diào)機(jī)組總功率、空調(diào)機(jī)組構(gòu)成、大空調(diào)機(jī)組數(shù)量、大空調(diào)機(jī)組制冷量、大空調(diào)機(jī)組功率、大空調(diào)機(jī)組品牌、小空調(diào)機(jī)組數(shù)量、小空調(diào)機(jī)組制冷量、小空調(diào)機(jī)組功率、小空調(diào)機(jī)組品牌、空調(diào)末端類型等參數(shù)信息。

采用“相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient )”算法，該算法反應(yīng)變量之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)的取值區(qū)間為1～-1。1表示兩個(gè)變量完全線性相關(guān)，-1表示兩個(gè)變量完全負(fù)相關(guān)，0表示兩個(gè)變量不相關(guān)。數(shù)據(jù)越趨近于0，表示相關(guān)關(guān)系越弱。相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式：

(2)

式中rxy——樣本相關(guān)系數(shù)；Sxy——樣本協(xié)方差；Sx——x的樣本標(biāo)準(zhǔn)差；Sy——y的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。

下面分別是Sxy協(xié)方差，Sx和Sy標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算公式。由于計(jì)算的是樣本協(xié)方差和樣本標(biāo)準(zhǔn)差，因此分母使用的是n-1。

Sxy樣本協(xié)方差計(jì)算公式：

(3)

Sx樣本標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式：

(4)

Sy樣本標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式：

(5)

通過(guò)分別計(jì)算x，y變量的協(xié)方差以及各自的標(biāo)準(zhǔn)差，并求得相關(guān)系數(shù)值，在式(3)至式(5)中代入相應(yīng)數(shù)據(jù)，計(jì)算并分析各代入?yún)⑴c削減量的相關(guān)性，得出每項(xiàng)參考值與削減量的相關(guān)系數(shù)，見(jiàn)表8至表10。

表8 空調(diào)總功率與削減量相關(guān)性

表9 空調(diào)大機(jī)組功率與削減量相關(guān)性

表10 空調(diào)小機(jī)組功率與削減量相關(guān)性

以3項(xiàng)參數(shù)為關(guān)聯(lián)度最大的特性參數(shù)，考量參數(shù)如表11所示。其中，發(fā)電時(shí)間：虛擬發(fā)電的執(zhí)行日期；發(fā)電基準(zhǔn)值：虛擬發(fā)電前測(cè)算預(yù)計(jì)負(fù)荷值；發(fā)電實(shí)際值：虛擬發(fā)電時(shí)實(shí)際發(fā)生負(fù)荷值；負(fù)荷削減量：虛擬發(fā)電實(shí)際削減量(發(fā)電基準(zhǔn)值—發(fā)電實(shí)際值)；環(huán)境溫度：執(zhí)行發(fā)電事件的當(dāng)天氣象溫度；負(fù)荷削減率：負(fù)荷削減量與發(fā)電基準(zhǔn)值占比；有效削減：執(zhí)行發(fā)電事件，削減負(fù)荷率達(dá)標(biāo)與否：負(fù)荷累計(jì)削減量：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑歷史發(fā)電事件的累計(jì)負(fù)荷削減量；負(fù)荷最小削減量：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑單次削減量最大值；負(fù)荷最大削減量：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑單次削減量最大值；建筑年代：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑建造年份；建筑類型：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑分類(主要為辦公、酒店、商場(chǎng)、綜合體)；建筑面積：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑面積；空調(diào)制式：入駐虛擬電廠參與虛擬發(fā)電建筑冷源形式；空調(diào)機(jī)組組合構(gòu)成：空調(diào)大、小功率機(jī)組組合或單一功率組合形式；空調(diào)機(jī)組數(shù)量：空調(diào)冷源設(shè)備臺(tái)數(shù)(如大小空調(diào)構(gòu)成模式，則包含所有大小空調(diào)機(jī)組冷源設(shè)備)；空調(diào)機(jī)組總功率：空調(diào)總額定功率數(shù)據(jù)(如大小空調(diào)構(gòu)成模式，則包含所有大小空調(diào)機(jī)組冷源設(shè)備)；大空調(diào)機(jī)組數(shù)量：大額定功率值空調(diào)功率機(jī)組數(shù)量；大空調(diào)機(jī)組制冷量：大額定功率值空調(diào)功率機(jī)組制冷量；大空調(diào)機(jī)組功率：大額定功率值空調(diào)機(jī)組對(duì)應(yīng)的額定功率；大空調(diào)機(jī)組品牌：大額定功率值空調(diào)機(jī)組品牌；小空調(diào)機(jī)組數(shù)量：小額定功率值空調(diào)功率機(jī)組數(shù)量；小空調(diào)機(jī)組制冷量：小額定功率值空調(diào)功率機(jī)組制冷量；小空調(diào)機(jī)組功率：小額定功率值空調(diào)機(jī)組對(duì)應(yīng)的額定功率；小空調(diào)機(jī)組品牌：小額定功率值空調(diào)機(jī)組品牌；空調(diào)末端類型：包括風(fēng)機(jī)盤管+新風(fēng)、全空氣系統(tǒng)、變風(fēng)量、分體空調(diào)系統(tǒng)、定風(fēng)量系統(tǒng)等。

表11 考量參數(shù)

由表11可見(jiàn)，建筑類型、環(huán)境溫度、機(jī)組數(shù)量、建筑年代等參數(shù)代入分析得出的相關(guān)系數(shù)皆小于0.1，與削減量大小的關(guān)聯(lián)度較弱。

通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，影響虛擬發(fā)電執(zhí)行成功的最大相關(guān)因素是“建筑”，即“用戶”行為本身，第二、第三影響因素是單位平米能耗和執(zhí)行需求響應(yīng)當(dāng)天的溫度。這說(shuō)明當(dāng)前階段，虛擬發(fā)電執(zhí)行的有效程度仍主要依賴于建筑業(yè)主管理方的具體執(zhí)行情況，應(yīng)當(dāng)增加自動(dòng)需求響應(yīng)技術(shù)的覆蓋率，提升用戶自動(dòng)化參與的可控性；同時(shí)，得出空調(diào)機(jī)組總額定功率、大空調(diào)機(jī)組額定功率、小空調(diào)機(jī)組額定功率與虛擬發(fā)電負(fù)荷削減量大小關(guān)系密切，可列為可調(diào)資源關(guān)鍵參數(shù)指標(biāo)，作為是否可參與虛擬發(fā)電調(diào)度的重要參考因素。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)實(shí)地調(diào)研與數(shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)了所調(diào)研建筑空調(diào)設(shè)備的主要參數(shù)、占比情況，圍繞虛擬電廠發(fā)電執(zhí)行成功率及負(fù)荷削減率大小，結(jié)合虛擬發(fā)電實(shí)際運(yùn)行狀況，科學(xué)分析虛擬發(fā)電結(jié)果，運(yùn)用信息熵算法及相關(guān)系數(shù)分析方法進(jìn)行了可調(diào)資源特性參數(shù)的相互關(guān)聯(lián)度量化分析、評(píng)估。對(duì)挖掘從可調(diào)資源特性維度來(lái)參與虛擬發(fā)電活動(dòng)具有一定的指導(dǎo)價(jià)值，為進(jìn)一步提升未來(lái)虛擬電廠技術(shù)調(diào)控精細(xì)化、自動(dòng)化水平提供支持。