盧兆軍， 袁 飛*， 郝 泉， 安樹懷， 李 沐， 王慶華

(1.國網(wǎng)山東省電力公司， 濟(jì)南 264000； 2.華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院， 北京 102206)

隨著需求側(cè)可控負(fù)荷資源的不斷引入，傳統(tǒng)以“供隨需動(dòng)”的電能供給模式逐漸向源荷雙向互動(dòng)模式轉(zhuǎn)變。通過對需求側(cè)可控負(fù)荷資源實(shí)施有序管理與控制，實(shí)現(xiàn)與電網(wǎng)預(yù)期調(diào)度曲線的優(yōu)化匹配，是目前分布式新能源滲透下電網(wǎng)波動(dòng)性平抑的有效措施。

目前，對于需求側(cè)可控負(fù)荷調(diào)控已有較多方面研究，主要面向削峰[1-4]、調(diào)頻[5-7]、新能源消納[8-9]經(jīng)濟(jì)調(diào)度[10]等場景。外國研究以電力市場為主導(dǎo)，將負(fù)荷曲線零售給具備響應(yīng)能力的電廠或者聚合商[11]，使得負(fù)荷的實(shí)際使用曲線與購買曲線相匹配，文獻(xiàn)[12]將大量異構(gòu)的需求側(cè)負(fù)荷資源聚類成同類組，每類負(fù)荷由聚合商進(jìn)行集中式控制，實(shí)現(xiàn)聚合商所購曲線的匹配；文獻(xiàn)[13]綜合考慮電動(dòng)汽車、空調(diào)、熱水器等可控負(fù)荷，基于需求響應(yīng)方式進(jìn)行負(fù)荷整形，解決電動(dòng)汽車與其他負(fù)荷同時(shí)使用下的變壓器過載問題；文獻(xiàn)[14]通過獨(dú)立系統(tǒng)運(yùn)營商(Independent System Operators，ISO)與聚合商之間的雙層優(yōu)化建模，提出了風(fēng)電不確定性下電動(dòng)汽車協(xié)調(diào)充電及風(fēng)電波動(dòng)平抑策略。

目前，多數(shù)研究中負(fù)荷調(diào)節(jié)目標(biāo)直接取自區(qū)域電網(wǎng)調(diào)度，由聚合商整合零散的、分布式可控負(fù)荷資源，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)削峰、調(diào)頻等場景調(diào)控。文獻(xiàn)[15]基于模糊控制理論，綜合考慮配電網(wǎng)負(fù)荷特點(diǎn)和用戶使用行為，提出了電動(dòng)汽車入網(wǎng)充放電的有序調(diào)度策略，降低了區(qū)域電網(wǎng)負(fù)荷尖峰；文獻(xiàn)[16]針對溫控負(fù)荷(thermostatically controlled load，TCL)調(diào)控過程中造成的舒適度影響，以平均舒適度與最佳舒適度偏差量最小為目標(biāo)，并將控制頻次約束納入策略設(shè)計(jì)，對溫控負(fù)荷實(shí)施集群控制；文獻(xiàn)[17]對電熱水器的用水行為進(jìn)行了預(yù)測建模，基于模型預(yù)測方法，考慮溫度和鎖定約束，提出了電熱水器群參與電網(wǎng)緊急減載與調(diào)頻策略；文獻(xiàn)[18]基于蒙特卡洛方法對溫控負(fù)荷群的狀態(tài)進(jìn)行建模，獲取了聚合狀態(tài)下的溫控負(fù)荷潛力，并利用溫控負(fù)荷實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)緊急狀態(tài)下的甩負(fù)荷；文獻(xiàn)[19]通過對電熱水器負(fù)荷聚合群的狀態(tài)感知和實(shí)時(shí)分析，提出了大量電熱水器有序協(xié)調(diào)的調(diào)控策略，用于消納電網(wǎng)多余新能源電量；文獻(xiàn)[20]考慮中央空調(diào)的調(diào)節(jié)特性、用戶舒適度和用電的經(jīng)濟(jì)性，對中央空調(diào)進(jìn)行集群建模和聚合策略設(shè)計(jì)，用于消納風(fēng)電出力曲線的波動(dòng)部分。以上研究說明可控負(fù)荷參與電網(wǎng)調(diào)節(jié)的潛力巨大，但考慮到現(xiàn)階段實(shí)際實(shí)施情況，大部分區(qū)域以削峰和有序用電業(yè)務(wù)為主，主要面向削減式負(fù)荷調(diào)控場景。

上述研究主要考慮單類負(fù)荷調(diào)控，而針對多類負(fù)荷聯(lián)合調(diào)控的研究相對較少，且中國電網(wǎng)調(diào)節(jié)場景相對單一。隨著需求側(cè)可參與調(diào)控的負(fù)荷逐漸多元，電網(wǎng)調(diào)節(jié)需求也不在單一，提出一種能整合多元可控負(fù)荷且面向多種調(diào)節(jié)場景的負(fù)荷控制策略具有較大意義。為此，提出了多元可控負(fù)荷的協(xié)同調(diào)控策略，基于負(fù)荷聚合商對多類型、多元化負(fù)荷群實(shí)現(xiàn)調(diào)控，可面向電網(wǎng)日內(nèi)負(fù)荷削減與消納雙向調(diào)整需求，在用戶負(fù)荷協(xié)同有效用電的基礎(chǔ)上，提供用電經(jīng)濟(jì)效益。

1 可控負(fù)荷響應(yīng)特性分析

綜合考慮溫控負(fù)荷、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能(鋰電池)等典型可控負(fù)荷，分析其運(yùn)行特點(diǎn)。

1.1 溫控負(fù)荷響應(yīng)特性分析

1.1.1 溫控負(fù)荷模型

以電熱泵為代表的溫控負(fù)荷，其工作特性具備周期性啟停特點(diǎn)，開啟時(shí)溫度上升，關(guān)閉時(shí)溫度下降，維持溫度在一定區(qū)間內(nèi)波動(dòng)，常規(guī)的熱力學(xué)模型為[11]

(1)

Tmin≤Tin≤Tmax

(2)

Tmin=Tset-δ

(3)

Tmax=Tset+δ

(4)

熱泵運(yùn)行特點(diǎn)如圖1所示，當(dāng)溫度處于上下限范圍內(nèi)，開啟的熱泵具備削減能力，關(guān)閉的熱泵具備消納能力，因此電熱泵能夠在時(shí)域范圍內(nèi)調(diào)節(jié)其用電時(shí)段和功率，達(dá)到靈活調(diào)增或調(diào)減需求。

圖1 電熱泵運(yùn)行特性

1.1.2 溫控負(fù)荷響應(yīng)局限性

基于1.1.1節(jié)分析，溫控負(fù)荷在溫度上下限區(qū)間內(nèi)具備調(diào)增與調(diào)減能力。文獻(xiàn)[21]對溫控負(fù)荷長時(shí)間響應(yīng)的結(jié)果進(jìn)行了模擬，指出熱泵響應(yīng)調(diào)減需求時(shí)，房間溫度會(huì)逐步趨近于溫度下限?；谥评?、制熱型負(fù)荷運(yùn)行特征，可進(jìn)一步推出其響應(yīng)特性，如表1所示。

表1 溫控負(fù)荷響應(yīng)特性

當(dāng)含分布式新能源系統(tǒng)中的調(diào)增、調(diào)需求持續(xù)時(shí)間較長，溫控負(fù)荷的溫度(或其所處室內(nèi)溫度)趨于上下限，導(dǎo)致距離自身啟停約束的時(shí)間越來越短，這將造成調(diào)控指令下達(dá)后負(fù)荷功率的反彈，直至下一次調(diào)控指令到達(dá)前。因此，溫控負(fù)荷進(jìn)行長時(shí)間的響應(yīng)會(huì)產(chǎn)生功率的波動(dòng)性。

1.2 蓄電型負(fù)荷響應(yīng)特性分析

1.2.1 蓄電型負(fù)荷模型

與溫控負(fù)荷不同，電動(dòng)汽車的可調(diào)特性體現(xiàn)在充電時(shí)段的平移，以文獻(xiàn)[4]所述荷電狀態(tài)模型為例，其模型可描述為

(5)

t≤tset, ?L∈LEV

(6)

0≤SOCL≤1, ?L∈LEV

(7)

電動(dòng)汽車的運(yùn)行特點(diǎn)如圖2所示。在滿足用戶出行的時(shí)間約束下，可將充電時(shí)段平移，以滿足電網(wǎng)高峰消納需求。

圖2 電動(dòng)汽車充電特性

就電儲(chǔ)能而言，其充電特性與電動(dòng)汽車相似，采用文獻(xiàn)[22]所述一階模型，具體表達(dá)式為

(8)

(9)

0≤SOCL≤1, ?L∈LES

(10)

儲(chǔ)能擁有利靈活的充放電能力，能夠在用電高峰直接向負(fù)荷供電，在用電低谷時(shí)充電，其運(yùn)行特性如圖3所示。

圖3 儲(chǔ)能運(yùn)行特性

1.2.2 蓄電型負(fù)荷響應(yīng)局限性

理論上，電動(dòng)汽車可以進(jìn)行靈活的充放電，但頻繁充放電對電池有較大損耗，也不符合大多用戶的充電需求。因此在非緊急調(diào)控場景下，本文中暫認(rèn)為電動(dòng)汽車不放電。

基于這種考慮，電動(dòng)汽車更適合進(jìn)行調(diào)增場景的響應(yīng)，而不具備調(diào)減能力。而含分布式新能源系統(tǒng)中，由于新能源出力的隨機(jī)性和不確定性，“供大于需”和“需大于供”在常規(guī)日前、日內(nèi)調(diào)度時(shí)間尺度均是存在的。

2 多元可控負(fù)荷協(xié)同調(diào)控策略

2.1 基于聚合商的負(fù)荷調(diào)控架構(gòu)

隨著電網(wǎng)調(diào)控業(yè)務(wù)逐步向用戶側(cè)拓展，聚合商作為典型業(yè)務(wù)主體參與到電網(wǎng)調(diào)控中來。負(fù)荷聚合商利用其專業(yè)的資源整合手段，將用戶側(cè)分布廣泛、容量小的可控負(fù)荷聚合成一個(gè)具備較大可調(diào)節(jié)潛力的虛擬機(jī)組，使之主動(dòng)響應(yīng)電網(wǎng)需求，改變傳統(tǒng)供隨需動(dòng)的單一供電模式，促進(jìn)用戶側(cè)負(fù)荷的高效、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

考慮負(fù)荷聚合商的參與，電網(wǎng)調(diào)控涉及的主體包含電網(wǎng)調(diào)度中心、聚合商、用戶負(fù)荷，其整體的調(diào)控架構(gòu)如圖4所示。具體實(shí)施環(huán)節(jié)如下：首先電網(wǎng)側(cè)對當(dāng)前傳統(tǒng)機(jī)組和新能源機(jī)組的出力情況進(jìn)行預(yù)測，通過調(diào)度中心或市場手段將調(diào)控需求廣播給負(fù)荷聚合商；然后負(fù)荷聚合商根據(jù)各區(qū)域可控負(fù)荷調(diào)節(jié)潛力，將調(diào)控需求進(jìn)行按比例分解，使子需求與區(qū)域調(diào)節(jié)潛力相匹配；最后，通過對不同類別的可控負(fù)荷調(diào)節(jié)成本和約束的考量，確定大量可控負(fù)荷的集群調(diào)控方案，并將調(diào)控信號下達(dá)。

圖4 智能電網(wǎng)調(diào)控架構(gòu)

圖4為調(diào)控架構(gòu)，聚合商以邊緣計(jì)算手段，充分采集溫控負(fù)荷、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能等典型可控負(fù)荷的溫度、荷電狀態(tài)等狀態(tài)值，進(jìn)行規(guī)?；烧{(diào)潛力評估；同時(shí)，聚合商可面向多物理供電區(qū)域，以互聯(lián)網(wǎng)方式實(shí)現(xiàn)區(qū)域間調(diào)控信息共享。該方式，以聚合商為主導(dǎo)的分層架構(gòu)能夠緩解調(diào)度中心與負(fù)荷直接通信的壓力，且邊緣化信息采集分析與聚合商集中式大規(guī)模潛力評估相互協(xié)同，有效地促進(jìn)聚合商對負(fù)荷調(diào)控精準(zhǔn)化實(shí)現(xiàn)。

2.2 負(fù)荷集群調(diào)控容量區(qū)間模型

基于典型可控負(fù)荷運(yùn)行模型，本節(jié)在考慮熱泵、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能運(yùn)行約束的基礎(chǔ)上，構(gòu)建可控負(fù)荷集群調(diào)控模型，以估計(jì)負(fù)荷群的調(diào)增和調(diào)減能力。在某一時(shí)刻，聚合商所轄負(fù)荷群的用電功率可表示為

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

由于調(diào)控動(dòng)作會(huì)對后續(xù)時(shí)域范圍內(nèi)的負(fù)荷運(yùn)行狀態(tài)產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響后續(xù)可調(diào)容量估計(jì)的準(zhǔn)確性，針對式(11)～式(15)采用滾動(dòng)迭代式校正，形成動(dòng)態(tài)調(diào)控區(qū)間，其原理如圖5所示。

圖5 滾動(dòng)式調(diào)節(jié)潛力估計(jì)原理

2.3 負(fù)荷調(diào)控目標(biāo)及約束

聚合商從電網(wǎng)調(diào)度(或電力市場)側(cè)獲取預(yù)期調(diào)度曲線，根據(jù)自身所轄可控負(fù)荷的調(diào)控區(qū)間，對預(yù)期調(diào)度曲線進(jìn)行等比壓縮，得到自身的調(diào)控目標(biāo)曲線，其表達(dá)式為

?t∈T,Ptgt(t)=f[Ptol(t)]

(16)

(17)

式中：T為優(yōu)化周期；Ptol、Ptgt分別為電網(wǎng)預(yù)期調(diào)度曲線和聚合商自身調(diào)控目標(biāo)曲線；f(·)為等比例壓縮函數(shù)通用形式。

聚合商得到自身調(diào)控目標(biāo)曲線后，對所轄可控負(fù)荷進(jìn)行日內(nèi)全局用電調(diào)控及優(yōu)化。當(dāng)t時(shí)刻的可控負(fù)荷用電功率大于聚合商調(diào)控目標(biāo)時(shí)，進(jìn)行削減型調(diào)控，反之進(jìn)行消納型調(diào)控。在調(diào)控周期內(nèi)，以分布式新能源本地消納最大化為目標(biāo)，其優(yōu)化目標(biāo)可表示為

(18)

式(18)中：Pact為聚合商實(shí)際調(diào)控的功率。

同樣，為了保證調(diào)控過程中可控負(fù)荷不會(huì)造成用戶用電不便，在求解式(18)所示的組合優(yōu)化問題時(shí)，需要滿足式(2)～式(4)、式(6)、式(7)和式(10)的基本運(yùn)行約束。

2.4 協(xié)同調(diào)控實(shí)現(xiàn)流程

基于前文所述優(yōu)化目標(biāo)及約束，聚合商需要根據(jù)調(diào)控偏差最小化目標(biāo)，確定各時(shí)刻的功率調(diào)整量，并根據(jù)可控負(fù)荷狀態(tài)及約束，對滿足條件的可控負(fù)荷進(jìn)行優(yōu)化調(diào)控。從第k個(gè)時(shí)段起，聚合商在連續(xù)時(shí)域上的調(diào)控實(shí)現(xiàn)流程如圖6所示。

針對圖6最優(yōu)調(diào)控順序方案，采用典型的分組調(diào)控方式，設(shè)計(jì)了消納和削減兩種場景下的負(fù)荷調(diào)控順序，實(shí)現(xiàn)有序調(diào)控。多場景下可控負(fù)荷分組調(diào)控的順序如圖7所示。

圖7 聚合商最優(yōu)調(diào)控順序方案

3 仿真分析

3.1 仿真場景設(shè)置

如圖8所示，選取0:00為時(shí)間斷面，初始時(shí)刻設(shè)定了溫控負(fù)荷的隨機(jī)開關(guān)狀態(tài)和初始時(shí)刻溫度狀態(tài)，在7:30左右設(shè)定了電動(dòng)汽車到達(dá)(入網(wǎng))時(shí)間的高斯分布。圖8中調(diào)控目標(biāo)取自某地典型日光伏出力等比例壓縮曲線，在7:30—11:00的用戶負(fù)荷高于調(diào)控目標(biāo)，以削減場景為主；在11：00—16:00的實(shí)際用電負(fù)荷低于調(diào)控目標(biāo)，調(diào)控的消納需求比較大，以消納場景為主。

參與調(diào)控的3類可控負(fù)荷具體參數(shù)配置如表2所示。

表2 負(fù)荷參數(shù)設(shè)置

3.2 電力供需靈活調(diào)控結(jié)果分析

根據(jù)圖8所示的藍(lán)色曲線進(jìn)行彈性負(fù)荷優(yōu)化配置，利用溫控負(fù)荷、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能的靈活可調(diào)能力，對調(diào)節(jié)目標(biāo)進(jìn)行了精準(zhǔn)匹配，匹配效果如圖9黑色曲線所示。

圖9 多類負(fù)荷協(xié)同調(diào)控效果

可以看出，多類可控負(fù)荷分組協(xié)同的方式能較為精準(zhǔn)的跟蹤聚合商的調(diào)節(jié)目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)匹配。相比之下，若只用電動(dòng)汽車或溫控負(fù)荷，在調(diào)節(jié)能力欠缺的情況下，波動(dòng)性較強(qiáng)，且調(diào)控偏差較大。因此，利用多元負(fù)荷的協(xié)同調(diào)控具備較大優(yōu)勢。

圖10～圖12為參與調(diào)控的某熱泵、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能負(fù)荷的運(yùn)行狀態(tài)前后對比情況。由于調(diào)節(jié)過程中考慮了負(fù)荷運(yùn)行約束，調(diào)控后的負(fù)荷狀態(tài)均滿足約束，充分保證了用戶的用電權(quán)益?？梢钥闯?，調(diào)控后的熱泵使室溫在維持在22～30 ℃，符合設(shè)置的調(diào)節(jié)閾值需求；電動(dòng)汽車的充電時(shí)段變得更離散化，改變了原來即插即充的情況，且充電時(shí)間向后轉(zhuǎn)移，與消納時(shí)段貼合；儲(chǔ)能具備良好的功率轉(zhuǎn)移特性，通過靈活的充電與放電，達(dá)到平滑負(fù)荷曲線的目的。

圖10 某熱泵調(diào)控前后的運(yùn)行狀態(tài)對比

圖11 某電動(dòng)汽車調(diào)節(jié)前后的荷電狀態(tài)對比

圖12 某儲(chǔ)能設(shè)備調(diào)節(jié)過程中充放電情況

3.3 策略潛在經(jīng)濟(jì)效益分析

基于聚合商對可控負(fù)荷資源整合與協(xié)同調(diào)控，實(shí)現(xiàn)了考慮分布式新能源出力的削峰、消納雙場景調(diào)控。為了充分說明本文策略的有效性，統(tǒng)計(jì)了聚合商調(diào)節(jié)前后的消納量與削峰量，如圖13、圖14所示。圖13統(tǒng)計(jì)了全天調(diào)控周期內(nèi)的消納功率與削減功率，圖中最明顯的削減功率集中在電動(dòng)汽車接入高峰期，調(diào)節(jié)后的最大削減功率達(dá)到約20 MW，主要由于電動(dòng)汽車群體將充電時(shí)段向后轉(zhuǎn)移；最明顯的消納功率集中在12:00后的光伏出力期，最大消納功率達(dá)到約15 MW，主要由于儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車在該時(shí)間段進(jìn)行了較大量的充電。

圖13 日內(nèi)調(diào)節(jié)功率分布

日內(nèi)的消納量和削減量統(tǒng)計(jì)如表3所示，其中消納量達(dá)到約6 324.5 kW·h，削減量達(dá)到5 383.3 kW·h，預(yù)期月消納量和削減量將達(dá)到189.735 MW·h和161.499 MW·h。

進(jìn)一步選取中國分時(shí)電價(jià)機(jī)制和美國PJM有限責(zé)任公司(Pennsylvania-New Jersey-Maryland Limited Liability Company)某日邊際電價(jià)機(jī)制，采用式(19)所示的單位用電成本對本文策略效益進(jìn)行分析，兩種電價(jià)機(jī)制如圖14所示。

圖14 中國分時(shí)電價(jià)與美國PJM某日邊際電價(jià)

(19)

式(19)中：U為單位用電成本；P(t)為t時(shí)刻電功率；p(t)為當(dāng)前時(shí)刻電價(jià)。

調(diào)節(jié)前后的單天負(fù)荷用電成本對比如表3所示，其中在中國場景下，不調(diào)節(jié)時(shí)負(fù)荷單位用電成本約0.483 3元/kW·h，調(diào)節(jié)后的負(fù)荷單位用電成本約0.482 9元/kW·h；在PJM邊際電價(jià)場景下，不調(diào)節(jié)時(shí)負(fù)荷單位用電成本約37.71美元/MW·h(折約0.262元/kW·h)，調(diào)節(jié)后的單日負(fù)荷單位用電成本約36.15美元/MW·h(折約0.251元/kW·h)。

表3 中外場景調(diào)前前后策略經(jīng)濟(jì)效益對比

綜上，本文策略在中國現(xiàn)行分時(shí)電價(jià)和國外電力市場實(shí)時(shí)電價(jià)機(jī)制下，均存在用電效益優(yōu)勢，尤其在國內(nèi)推行電力市場化改革的背景下，以需求側(cè)可控負(fù)荷資源促進(jìn)分布式新能源接入下的供需平衡，可作為一種新業(yè)務(wù)模式，其具備較大發(fā)展空間。

4 結(jié)論

提出了一種考慮響應(yīng)特性的需求側(cè)多元可控負(fù)荷協(xié)同調(diào)控策略，通過分組輪控的方式對溫控負(fù)荷、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能進(jìn)行協(xié)同調(diào)控，實(shí)現(xiàn)了考慮分布式新能源出力特征的需求側(cè)用電優(yōu)化。得出如下主要結(jié)論。

(1)以溫控負(fù)荷、電動(dòng)汽車、儲(chǔ)能為典型可控負(fù)荷，分析了單類負(fù)荷調(diào)控的局限性，構(gòu)建了基于聚合商的負(fù)荷聯(lián)合調(diào)控框架。

(2)建立了多元可控負(fù)荷集群調(diào)控模型，并設(shè)計(jì)了面向分布式新能源供需平衡的多元可控負(fù)荷協(xié)同調(diào)控策略。

(3)選取典型日光伏曲線設(shè)計(jì)了仿真算例，驗(yàn)證了本文策略的有效性以及在國內(nèi)外兩種電價(jià)機(jī)制下的經(jīng)濟(jì)性。

后續(xù)研究將進(jìn)一步根據(jù)需求側(cè)多類異構(gòu)負(fù)荷狀態(tài)、模型的差異，研究其融合評估指標(biāo)及統(tǒng)一調(diào)控策略，提高策略執(zhí)行過程中各類負(fù)荷參與調(diào)控的機(jī)會(huì)均等性。