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        考慮廣義儲能集群參與的配電網(wǎng)協(xié)同控制策略

        2021-08-11 10:05:08劉洋李立生劉志偉苗世洪張世棟張林利
        電力建設(shè) 2021年8期
        關(guān)鍵詞:廣義控制策略儲能

        劉洋, 李立生,劉志偉,苗世洪,張世棟,張林利

        (1. 國網(wǎng)山東省電力公司電力科學(xué)研究院,濟(jì)南市 250002;2.華中科技大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院強(qiáng)電磁工程與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,電力安全與高效湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,武漢市 430074)

        0 引 言

        隨著可再生能源在配電網(wǎng)的滲透率不斷增加,如何有效解決可再生能源發(fā)電引起的電網(wǎng)功率波動問題成為配電網(wǎng)孤島運(yùn)行下研究的重點(diǎn)[1-2]。目前,在配電網(wǎng)中通常采用諸如蓄電池、超級電容器等常規(guī)儲能設(shè)備來平抑電網(wǎng)功率波動,然而常規(guī)儲能設(shè)備建設(shè)、維護(hù)成本高昂[3-4],嚴(yán)重影響了配電網(wǎng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性。

        近年來,空調(diào)、電熱泵、電動汽車等具備一定儲能特性的負(fù)荷在電網(wǎng)中的比重不斷增加。此類負(fù)荷通過一定的控制策略能夠轉(zhuǎn)化為一類成本廉價、具備良好調(diào)控特性的廣義儲能[5-7],為解決電網(wǎng)功率波動問題提供了新的途徑。與此同時,需求響應(yīng)技術(shù)迅速發(fā)展也使得調(diào)控此類負(fù)荷成為可能,通過直接負(fù)荷控制[8]調(diào)控廣義儲能,能夠有效平抑在配電網(wǎng)孤島運(yùn)行時分布式電源引起的功率波動,減小傳統(tǒng)儲能的配置需求,對于提高配電網(wǎng)的穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。

        目前已有學(xué)者針對廣義儲能的控制策略開展了研究。在具備儲熱特性的廣義儲能控制方面,文獻(xiàn)[9]提出溫度優(yōu)先序列控制策略,實(shí)現(xiàn)熱泵的有序啟停;文獻(xiàn)[10]在此基礎(chǔ)上,設(shè)置了最小啟停時間閉鎖約束,避免了對電熱水器的連續(xù)控制;文獻(xiàn)[11]考慮熱泵頻繁啟停問題,設(shè)置分組約束,減少了熱泵的啟停次數(shù)。上述文獻(xiàn)為實(shí)現(xiàn)被控設(shè)備有序啟停以及減少啟停次數(shù)提供了參考,但未充分考慮各設(shè)備被控次數(shù)的差異,無法保證負(fù)荷受控的公平性與合理性,從而會對用戶滿意程度產(chǎn)生影響。

        在具備儲電特性的廣義儲能控制方面,文獻(xiàn)[12]建立了電動汽車集群二次調(diào)頻模型,并提出基于電動汽車荷電狀態(tài)的功率分配策略,但未建立確切表征電動汽車儲能能力的模型;文獻(xiàn)[13]考慮用戶使用需求建立了完善的電動汽車集群儲能能力評估模型,提出基于狀態(tài)標(biāo)識排序的頻率控制策略,但是該文獻(xiàn)將電動汽車充放電功率視為定值,忽略了電動汽車充放電功率連續(xù)可調(diào)的實(shí)際情況;文獻(xiàn)[14]則建立了電動汽車儲能模型,提出一種基于下垂控制的分散式頻率控制策略,但未從集群角度考慮電動汽車的控制策略。

        在廣義儲能協(xié)同控制方面,目前研究主要關(guān)注廣義儲能與傳統(tǒng)電池儲能的協(xié)同控制[15-17],而面向不同類型(儲熱、儲電等)廣義儲能協(xié)同控制策略的研究仍然較少。文獻(xiàn)[18]考慮了通信延遲,提出電動汽車與電熱泵的協(xié)同頻率控制策略,優(yōu)先選擇穩(wěn)定裕度大的資源參與調(diào)控;文獻(xiàn)[19]提出電動汽車與溫控負(fù)荷協(xié)同控制策略,按照電動汽車-溫控負(fù)荷的優(yōu)先順序進(jìn)行調(diào)控。上述關(guān)于廣義儲能協(xié)同控制均只根據(jù)廣義儲能的容量或類型進(jìn)行功率分配,并未深入分析不同類型廣義儲能的功率響應(yīng)特性,無法充分實(shí)現(xiàn)多類型廣義儲能的協(xié)同配合。

        針對以上問題,本文面向空調(diào)與電動汽車兩類典型的廣義儲能,提出考慮廣義儲能集群參與的配電網(wǎng)協(xié)同控制策略。首先,以負(fù)荷聚合商作為控制中心,構(gòu)建多元廣義儲能集群控制框架;其次,建立空調(diào)集群廣義儲能模型,提出改進(jìn)溫度優(yōu)先序列控制策略,保障各空調(diào)的受控公平性,提高用戶滿意度;隨后,建立電動汽車集群廣義儲能模型,提出基于荷電狀態(tài)的功率分配策略,實(shí)現(xiàn)功率合理分配;在此基礎(chǔ)上,根據(jù)空調(diào)集群與電動汽車集群的功率響應(yīng)特性,提出基于低通濾波的廣義儲能集群協(xié)同控制策略。最后,通過仿真算例驗(yàn)證本文控制策略的有效性。

        1 多元廣義儲能集群控制框架

        近年來,隨著全球氣候變暖,空調(diào)負(fù)荷的使用數(shù)量逐漸增大,據(jù)統(tǒng)計,國內(nèi)空調(diào)負(fù)荷在夏季高峰所占比例達(dá)30%~40%[20]。同時,為響應(yīng)國家低碳環(huán)保的理念,電動汽車也逐漸普及??照{(diào)負(fù)荷與電動汽車作為典型具有儲熱與儲電特性的廣義儲能,具有巨大的調(diào)控潛力。本文選擇空調(diào)負(fù)荷與電動汽車作為多元廣義儲能,構(gòu)建其控制框架。

        由于用戶側(cè)空調(diào)負(fù)荷以及電動汽車數(shù)目眾多、位置分散,并且相對于傳統(tǒng)機(jī)組,單臺空調(diào)或電動汽車的調(diào)控容量可以忽略不計,若直接對單個負(fù)荷進(jìn)行控制,將耗費(fèi)大量計算資源,加劇通信壓力。因此需要一個中間代理商將大量的空調(diào)負(fù)荷以及電動汽車聚集到一起組成集群,以集群為單位進(jìn)行調(diào)控。在電力市場環(huán)境下,負(fù)荷聚合商可以充當(dāng)這一角色,負(fù)荷聚合商通過與用戶簽訂一定的協(xié)議,對參與直接負(fù)荷控制的用戶給予一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)了用戶與電網(wǎng)之間的交互。

        多元廣義儲能集群控制框架如圖1所示,負(fù)荷聚合商能夠?qū)崟r采集空調(diào)負(fù)荷以及電動汽車的狀態(tài)信息,包括:空調(diào)的啟停狀態(tài)、室內(nèi)溫度、電動汽車充放電功率、荷電狀態(tài)(state of charge, SOC)、可用時間等基本信息。在監(jiān)測到電網(wǎng)出現(xiàn)功率波動后,負(fù)荷聚合商經(jīng)過計算對空調(diào)以及電動汽車集群發(fā)送功率調(diào)節(jié)指令,根據(jù)一定的控制策略改變集群群內(nèi)空調(diào)與電動汽車的狀態(tài),從而實(shí)時滿足電網(wǎng)的運(yùn)行需求。

        圖1 多元廣義儲能集群控制框架Fig.1 Control framework of multivariate generalized energy storage cluster

        2 多元廣義儲能集群建模與群內(nèi)控制策略

        2.1 含儲熱特性的廣義儲能建模與群內(nèi)控制

        2.1.1 空調(diào)負(fù)荷模型及工作原理

        空調(diào)負(fù)荷具有復(fù)雜的熱電耦合關(guān)系,其基本模型可由熱力學(xué)模型以及熱電轉(zhuǎn)換模型來描述。

        空調(diào)-建筑物系統(tǒng)具有良好的熱儲能特性,通??捎靡浑A等效熱參數(shù)模型來表示其熱力學(xué)模型,如圖2所示,該模型描述了室內(nèi)與室外的熱交換過程,室溫變化的微分方程為:

        圖2 空調(diào)負(fù)荷等效熱參數(shù)模型Fig.2 Equivalent thermal parameter model of air-conditioning load

        (1)

        式中:Qac為空調(diào)制冷(熱)量;R與C分別為建筑物的等效熱阻與等效熱容;Tin與Tout分別為室內(nèi)與室外溫度。

        空調(diào)負(fù)荷熱電轉(zhuǎn)換關(guān)系由空調(diào)本身的工作特性決定,對于傳統(tǒng)定頻空調(diào),其電功率與制冷量的關(guān)系可近似表示為:

        (2)

        式中:Pac為空調(diào)的電功率;η為空調(diào)的能效比,可近似為定值[21]。

        定頻空調(diào)通過啟動與停止?fàn)顟B(tài)的不斷轉(zhuǎn)化來維持室內(nèi)溫度的穩(wěn)定,其運(yùn)行的基本動態(tài)過程如圖3所示,圖中室溫Tin在溫度上下限Tmax與Tmin之間波動;Tset為溫度設(shè)定值;δ為溫度波動死區(qū)。當(dāng)室溫到達(dá)溫度上限時,空調(diào)開啟制冷,室溫開始下降,當(dāng)室溫下降至溫度下限時,空調(diào)關(guān)閉,室溫上升,如此循環(huán)維持室內(nèi)溫度的穩(wěn)定。

        圖3 空調(diào)負(fù)荷動態(tài)過程Fig.3 Dynamic process of air-conditioning load

        式(3)給出了溫度上下限Tmax、Tmin與溫度設(shè)定值Tset的關(guān)系:

        (3)

        2.1.2 空調(diào)負(fù)荷群內(nèi)溫度優(yōu)先序列控制

        當(dāng)大量空調(diào)負(fù)荷聚合成集群參與直接負(fù)荷控制時,根據(jù)上述所建立的模型,在不影響用戶舒適度的前提下,集群對功率指令的響應(yīng)可以通過控制群內(nèi)各空調(diào)的啟停狀態(tài)來實(shí)現(xiàn)。目前,溫度優(yōu)先序列算法能夠?qū)崿F(xiàn)空調(diào)的有序啟停,被廣泛用于空調(diào)集群群內(nèi)的控制中,如圖4所示,其具體步驟如下。

        圖4 溫度優(yōu)先序列算法示意圖Fig.4 Schematic of temperature priority sequence algorithm

        第1步:狀態(tài)分組。假設(shè)集群中有nac臺空調(diào),根據(jù)當(dāng)前時刻各空調(diào)的運(yùn)行狀態(tài),可將空調(diào)分為開啟群與關(guān)閉群2個受控負(fù)荷群,可分別表示為:

        (4)

        (5)

        第2步:溫度排序。根據(jù)當(dāng)前時刻各空調(diào)室內(nèi)溫度Tin的大小,對開啟群中的空調(diào)按溫度升序排列,關(guān)閉群中的空調(diào)按溫度降序排列。

        第3步:功率響應(yīng)。當(dāng)電網(wǎng)需要減小負(fù)荷時,優(yōu)先關(guān)閉開啟群中排名靠前(即靠近溫度下限Tmin)的空調(diào);當(dāng)電網(wǎng)需要增加負(fù)荷時,優(yōu)先開啟關(guān)閉群中排名靠前(即靠近溫度上限Tmax)的空調(diào)。需要開啟或關(guān)閉空調(diào)的數(shù)目可根據(jù)式(6)計算:

        (6)

        式中:ΔP為功率調(diào)節(jié)目標(biāo)值;nl為需要開啟或關(guān)閉空調(diào)的數(shù)目;Pac,i為第i個空調(diào)的額定功率。

        其中,開啟群與關(guān)閉群中空調(diào)的數(shù)目代表了集群的功率調(diào)節(jié)能力,開啟群中的空調(diào)數(shù)目越多,集群功率的下調(diào)能力越大,同樣關(guān)閉群中的空調(diào)數(shù)目越多,集群功率的上調(diào)能力也越大。

        上述控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)群內(nèi)空調(diào)的有序啟停,然而在實(shí)際控制過程中,可能出現(xiàn)部分空調(diào)連續(xù)被控制的情況,從而導(dǎo)致這部分空調(diào)頻繁啟停,影響使用壽命。為使集群中各空調(diào)的被控次數(shù)趨于一致,本文在上述算法的基礎(chǔ)上,增加了對各空調(diào)被控次數(shù)的考慮,提出了改進(jìn)溫度優(yōu)先序列算法。在“溫度排序”中,定義了空調(diào)排序狀態(tài)標(biāo)識OT與CT:

        OT=Tin+kc·Nc

        (7)

        CT=Tin-kc·Nc

        (8)

        式中:OT與CT分別為開啟群與關(guān)閉群中空調(diào)排序狀態(tài)標(biāo)識;kc為比例系數(shù);Nc為空調(diào)的被控次數(shù)。

        空調(diào)排序狀態(tài)標(biāo)識綜合考慮了空調(diào)室內(nèi)溫度以及被控次數(shù),由二者共同確定。因此,在“溫度排序”中,需要根據(jù)排序狀態(tài)標(biāo)識對各空調(diào)進(jìn)行排序。在開啟群中,按照排序狀態(tài)標(biāo)識升序排列,而在關(guān)閉群中,按照排序狀態(tài)標(biāo)識降序排列。

        2.2 含儲電特性的廣義儲能建模與群內(nèi)控制

        2.2.1 電動汽車儲能能力建模

        電動汽車的充放電過程與傳統(tǒng)儲能電池類似,其充放電功率可以通過充電樁處的換流器連續(xù)調(diào)節(jié)。然而與儲能電池不同的是,電動汽車具有交通屬性,在參與需求響應(yīng)的過程中需要考慮接入接出時間、電池容量、用戶出行需求等實(shí)際因素。

        圖5展示了單臺電動汽車接入電網(wǎng)后的充放電約束,圖中根據(jù)電動汽車的充放電狀態(tài)劃分了電動汽車的可調(diào)節(jié)區(qū)以及強(qiáng)制充電邊界。在可調(diào)節(jié)區(qū)的電動汽車處于可控狀態(tài),能夠參與電網(wǎng)的功率調(diào)節(jié),同時需要滿足以下約束:

        圖5 電動汽車充放電約束Fig.5 Electric vehicle charging and discharging constraints

        1)調(diào)控時間約束。電動汽車僅在接入電網(wǎng)的時段才能參與電網(wǎng)調(diào)控,調(diào)控時間需滿足:

        tin≤t≤tout

        (9)

        式中:tin與tout分別表示電動汽車接入與接出電網(wǎng)的時間。

        2)充放電功率約束。受充電樁換流器以及電池自身的限制,電動汽車的充放電功率需滿足:

        Pev,min≤Pev≤Pev,max

        (10)

        式中:Pev為電動汽車的充放電功率;Pev,min與Pev,max分別表示電動汽車最小與最大充電功率。

        3)荷電狀態(tài)約束。電動汽車電池過度充放電會造成電池的老化,影響使用壽命,因此對其荷電狀態(tài)設(shè)置約束:

        λSOCev,min≤λSOCev≤λSOCev,max

        (11)

        式中:λSOCev,min與λSOCev,max分別表示電動汽車電池的最小與最大荷電狀態(tài)。

        4)出行需求約束。為滿足用戶的使用需求,在電動汽車接出時,其荷電狀態(tài)須滿足:

        λSOCev≥λSOCe

        (12)

        式中:λSOCe為電動汽車接出時的期望荷電狀態(tài)。

        為保證在接出電網(wǎng)時每輛電動汽車的荷電狀態(tài)能夠達(dá)到用戶期望值,本文設(shè)置了強(qiáng)制充電邊界,即當(dāng)電動汽車的充放電狀態(tài)達(dá)到強(qiáng)制充電邊界時,將會以最大功率充電,不再參與調(diào)控,以滿足用戶出行時對荷電狀態(tài)的需求。強(qiáng)制充電邊界如式(13)所示:

        (13)

        式中:Eev為電動汽車電池的容量。

        由于電動汽車通過充電樁的換流器與電網(wǎng)相連,在充放電過程中換流器會產(chǎn)生能量損耗,同時電動汽車電池同樣存在能量損耗,因此電動汽車的荷電狀態(tài)可表示為:

        (14)

        (15)

        式中:ηc與ηd分別為電動汽車的充電效率與放電效率。

        2.2.2 電動汽車群內(nèi)功率分配策略

        通常電動汽車在接入后,若不參與調(diào)控,將會以額定充電功率Pev,b充電,當(dāng)參與調(diào)控時,各電動汽車在其額定充電功率上進(jìn)行調(diào)整,同時充放電狀態(tài)須滿足圖5的約束,進(jìn)一步電動汽車的可控容量可表示為:

        (16)

        電動汽車的可控容量反映了電動汽車的功率調(diào)節(jié)能力,如圖6所示。同時電動汽車的另一關(guān)鍵指標(biāo)SOC反應(yīng)了電動汽車的儲能能力,當(dāng)對電動汽車進(jìn)行調(diào)控時,需要綜合考慮電動汽車的儲能能力以及功率調(diào)節(jié)能力。

        圖6 電動汽車可控容量Fig.6 Controllable capacity of electric vehicle

        為避免集群中各電動汽車不合理充放電(SOC高時充電,SOC低時放電)問題,本文對處于可調(diào)節(jié)區(qū)中的電動汽車設(shè)置了基于SOC的群內(nèi)功率分配策略,即:

        當(dāng)集群功率需要增加即ΔP≥0時,

        (17)

        當(dāng)集群功率需要減小即ΔP<0時,

        (18)

        式中:ΔPev,i為第i輛電動汽車的功率調(diào)節(jié)量;nev為集群中處于可調(diào)節(jié)區(qū)電動汽車的總數(shù)量。

        當(dāng)ΔP≥0時,

        (19)

        當(dāng)ΔP<0時,

        (20)

        3 面向電網(wǎng)功率波動平抑的多元廣義儲能協(xié)同控制策略

        當(dāng)配電網(wǎng)孤島運(yùn)行時,由于缺乏主網(wǎng)的支撐,分布式電源的功率波動將會影響配電網(wǎng)的功率平衡,進(jìn)而會引起電網(wǎng)頻率的變化。因此負(fù)荷聚合商可通過本地檢測電網(wǎng)頻率的偏差,從而計算出功率調(diào)節(jié)量,并對空調(diào)與電動汽車集群下達(dá)功率調(diào)節(jié)指令,實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)功率波動的平抑。此過程避免了與電網(wǎng)調(diào)度中心的通信,能夠?qū)崿F(xiàn)廣義儲能集群的自治控制。

        目前常用頻率下垂控制來實(shí)現(xiàn)對功率波動的平抑,然而,頻率下垂控制屬于一次調(diào)頻的范疇,調(diào)控結(jié)束后頻率與額定值仍然存在一定的差值,不利于配電網(wǎng)在孤島狀態(tài)下穩(wěn)定運(yùn)行。因此本文在下垂控制的基礎(chǔ)上增加了積分環(huán)節(jié):

        (21)

        式中:kp與ki分別為比例系數(shù)與積分系數(shù);Δf為電網(wǎng)頻率偏差;s為一個參數(shù)。

        由式(21)得,根據(jù)終值定理,當(dāng)t→∞時,s→0,Δf→0,從而保證恢復(fù)至額定頻率。

        由第2節(jié)可知,空調(diào)集群的功率調(diào)節(jié)是通過控制各空調(diào)內(nèi)部壓縮機(jī)的啟停而實(shí)現(xiàn)的,集群可等效為一個“能效電機(jī)”,而實(shí)際上空調(diào)壓縮機(jī)的啟停過程具有慣性,需要一定的啟停時間,可能無法及時響應(yīng)功率調(diào)節(jié)指令,影響控制效果。同時,當(dāng)功率波動較大時,可能造成集群內(nèi)空調(diào)頻繁啟停,給空調(diào)帶來嚴(yán)重的損耗,影響使用壽命。然而,電動汽車集群則是通過充電樁換流器來調(diào)控其充放電功率,集群對外可等效為儲能電池,在滿足約束的前提下,其充放電功率可連續(xù)調(diào)節(jié),具有較快的功率響應(yīng)特性?;谏鲜隹照{(diào)與電動汽車集群的功率響應(yīng)特性,本文提出一種基于低通濾波的廣義儲能協(xié)同控制策略,如圖7所示。

        圖7 廣義儲能協(xié)同控制策略Fig.7 Cooperative control strategy of generalized energy storage

        如圖7所示,負(fù)荷聚合商檢測電網(wǎng)頻率偏差后,經(jīng)過PI控制器得到功率調(diào)節(jié)信號,而后通過低通濾波環(huán)節(jié),將功率低頻分量分配給空調(diào)集群,而高頻分量則分配給電動汽車集群,從而充分滿足空調(diào)與電動汽車集群的功率響應(yīng)特性。另外,空調(diào)集群響應(yīng)功率的低頻分量,能夠有效降低群內(nèi)空調(diào)的啟停次數(shù),減小對使用壽命的影響。需要補(bǔ)充說明的是,盡管電動汽車可以響應(yīng)功率波動的高頻分量,但由于各電動汽車是在額定充電功率上進(jìn)行功率調(diào)整,大部分情況下電動汽車仍處于充電狀態(tài),因此對電池的影響在可接受范圍內(nèi)。

        本文選擇巴特沃斯濾波器作為低通濾波器,其傳遞函數(shù)可以表示為:

        (22)

        式中:ωc為截止頻率;n為濾波器階數(shù)。

        4 算例仿真及分析

        4.1 算例數(shù)據(jù)說明

        為驗(yàn)證上述所提的廣義儲能集群協(xié)同控制策略的有效性,本文在Matlab/Simulink上搭建了如圖8所示的孤島配電網(wǎng)系統(tǒng)。

        圖8 仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.8 Structure of the simulation system

        表1 空調(diào)-建筑系統(tǒng)參數(shù)Table 1 Parameters of air-conditioning and building system

        表2 電動汽車參數(shù)Table 2 Electric vehicle parameters

        為驗(yàn)證在電網(wǎng)功率連續(xù)波動的情況下,廣義儲能協(xié)同控制策略的有效性,本文對以下控制策略進(jìn)行對比:

        策略1:空調(diào)與電動汽車集群采用本文所提的控制策略參與孤島配電網(wǎng)的功率波動平抑;

        策略2:空調(diào)與電動汽車集群按比例分配功率??刂撇呗匀鐖D9所示,設(shè)置K=0.667,即空調(diào)與電動汽車集群按照3:1的比例分配波動功率。

        圖9 功率比例分配策略Fig.9 Proportional power distribution strategy

        孤島配電網(wǎng)中風(fēng)電出力以及常規(guī)負(fù)荷波動如圖10所示。

        圖10 風(fēng)電及常規(guī)負(fù)荷功率曲線Fig.10 Wind power and conventional load power curve

        4.2 仿真結(jié)果與分析

        圖11展示了在廣義儲能協(xié)同控制策略下,空調(diào)與電動汽車集群的功率變化。可以看出,廣義儲能集群總功率能夠?qū)崟r跟蹤配電網(wǎng)中風(fēng)電及常規(guī)負(fù)荷功率的變化,從而實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)功率波動的平抑,維持電網(wǎng)的穩(wěn)定。此外,經(jīng)過低通濾波控制后,空調(diào)集群功率變化較為平緩,以響應(yīng)功率波動的低頻分量;而電動汽車集群功率波動相對頻繁,以響應(yīng)功率波動的高頻分量。

        圖11 空調(diào)與電動汽車集群功率變化Fig.11 Power of air-conditioning and electric vehicle clusters

        圖12給出了在控制策略1和2的條件下,空調(diào)、電動汽車集群功率變化以及電網(wǎng)頻率變化對比。不難看出,基于控制策略1,空調(diào)集群功率變化相對于控制策略2明顯平緩,滿足空調(diào)集群功率響應(yīng)速度慢的特性。同時其功率變化幅度相較于策略2有所減小,從而減小了群內(nèi)空調(diào)的啟停次數(shù),在控制策略1下,空調(diào)集群的總啟停次數(shù)為12 517,相比策略2降低了273次,減小了調(diào)控過程對空調(diào)使用壽命的影響。

        圖12 協(xié)同控制策略仿真結(jié)果對比Fig.12 Comparison of simulation results of cooperative control strategies

        由圖12(b)可知,在控制策略1下,電動汽車集群響應(yīng)功率波動的高頻分量,其功率變化幅度相較于策略2大幅增加且波動較為頻繁,從而充分利用了其調(diào)節(jié)速度快的特性,發(fā)揮其調(diào)控能力。根據(jù)圖12(c),當(dāng)廣義儲能未參與調(diào)控時,電網(wǎng)功率波動僅由常規(guī)發(fā)電機(jī)來平衡,電網(wǎng)頻率最高接近50.15 Hz,而當(dāng)廣義儲能參與調(diào)控后,電網(wǎng)頻率波動減小至±0.05 Hz以下,提高了電網(wǎng)的穩(wěn)定性。此外,策略1中電網(wǎng)頻率變化與策略2相比略微減小,其原因是,由于空調(diào)啟停需要一定時間,當(dāng)電網(wǎng)功率波動較快時,空調(diào)集群來不及響應(yīng),系統(tǒng)功率無法及時達(dá)到平衡,導(dǎo)致電網(wǎng)頻率波動增大,而經(jīng)過低通濾波后,功率波動的低頻分量變化平緩,空調(diào)集群能夠及時響應(yīng)目標(biāo)功率,從而提高了電網(wǎng)的穩(wěn)定性。

        圖13展示了空調(diào)集群中100臺空調(diào)房間溫度變化曲線。可以看出,基于改進(jìn)溫度優(yōu)先序列控制策略,各空調(diào)室內(nèi)溫度均處于溫度上下限內(nèi),基本穩(wěn)定在溫度設(shè)定值附近,保障了用戶的舒適度需求。圖14展示了控制過程中20輛電動汽車的SOC變化曲線,盡管電動汽車集群功率變化較大,但由于是在電動汽車的基準(zhǔn)功率上進(jìn)行功率調(diào)整,各電動汽車仍處于充電狀態(tài),避免了電動汽車充放電狀態(tài)的轉(zhuǎn)化對電池帶來損耗。同時,各電動汽車的SOC基本在23:00前達(dá)到0.8(用戶期望荷電狀態(tài)),之后各電動汽車仍然參與調(diào)控,其荷電狀態(tài)在0.8附近波動,滿足用戶使用需求。

        圖13 室內(nèi)溫度變化Fig.13 Indoor temperature variation

        圖14 電動汽車SOC變化Fig.14 SOC changes of electric vehicle

        本文進(jìn)一步探討了不同積分參數(shù)對控制效果的影響,如圖15所示,當(dāng)積分參數(shù)越大,廣義儲能集群對頻率的跟蹤速度越快,電網(wǎng)頻率波動越小。而當(dāng)頻率波動減小到一定程度時,進(jìn)一步增加積分參數(shù),對集群控制效果的影響較小。

        圖15 不同積分參數(shù)下頻率變化Fig.15 Frequency changes under different integration parameters

        此外,本文就所提的改進(jìn)溫度優(yōu)先序列控制策略的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,對比了不同kc取值下,空調(diào)的最大最小啟停次數(shù),結(jié)果如表4所示。相較于傳統(tǒng)的溫度優(yōu)先序列算法(kc=0),本文的改進(jìn)溫度優(yōu)先序列算法能夠有效減小集群中各空調(diào)啟停次數(shù)的差異,使得各空調(diào)的被控次數(shù)趨于一致,避免了對部分空調(diào)的連續(xù)控制,提高了用戶的滿意度。而隨著kc的增加,被控次數(shù)在排序狀態(tài)標(biāo)識中的比重增加,各空調(diào)間啟停次數(shù)的差異也隨之減小。

        表3 空調(diào)最大最小啟停次數(shù)Table 3 Maximum and minimum start and stop times of air-conditioner

        5 結(jié) 論

        本文提出了考慮廣義儲能集群參與的配電網(wǎng)協(xié)同控制策略,針對空調(diào)集群,提出改進(jìn)溫度優(yōu)先序列控制策略,針對電動汽車集群,提出基于SOC的功率分配策略,在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出基于低通濾波的廣義儲能協(xié)同控制策略。仿真算例驗(yàn)證了所提控制策略的有效性,并得出以下結(jié)論:

        1)基于廣義儲能平抑電網(wǎng)功率波動控制策略,廣義儲能集群能夠?qū)崟r平抑風(fēng)電及常規(guī)負(fù)荷引起的電網(wǎng)功率波動,調(diào)控頻率恢復(fù)至額定值,保障了配電網(wǎng)孤島運(yùn)行下的穩(wěn)定性。

        2)通過本文所提的基于低通濾波的廣義儲能協(xié)同控制策略,空調(diào)集群能夠及時跟蹤功率波動的低頻分量,減小了頻率波動幅度,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時降低了群內(nèi)空調(diào)的啟停次數(shù),減小對使用壽命的影響。

        3)基于改進(jìn)溫度優(yōu)先序列控制策略,空調(diào)集群中空調(diào)的最大最小啟停次數(shù)之差有所減小,各空調(diào)的啟停次數(shù)趨于一致,保障了各空調(diào)受控的公平性與合理性,提高了用戶滿意度。

        本文采用直接負(fù)荷控制對定頻空調(diào)與電動汽車兩類典型的廣義儲能進(jìn)行調(diào)控,而未考慮用戶使用行為對控制策略的影響。因此,在后續(xù)的研究中,本文將進(jìn)一步考慮用戶行為及調(diào)控意愿等相關(guān)因素,對電動汽車運(yùn)行模式選擇及用戶需求響應(yīng)下的空調(diào)管理進(jìn)行研究,并繼續(xù)探討更多類型廣義儲能(如變頻空調(diào)、電熱水器等)的控制策略。

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