熊真真，劉曉春，張 皓，田英杰，吳 裔，李 凡

(1.上海騰天節(jié)能技術(shù)有限公司，上海 200336；2.國網(wǎng)上海市電力公司電力科學研究院院，上海 200437)

“2030年碳達峰、2060年碳中和”目標任務達成時間節(jié)點明確，我國正處在能源生產(chǎn)和消費革命的關(guān)鍵時期，在電力系統(tǒng)上已經(jīng)明確將構(gòu)建清潔低碳安全高效的能源體系，控制化石能源總量，著力提高利用效能，實施可再生能源替代行動，深化電力體制改革，構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)。未來終端用能結(jié)構(gòu)中，電氣化水平持續(xù)提升，電能逐步成為最主要的能源消費品種。根據(jù)有關(guān)機構(gòu)預測，2025年后電能將取代煤炭在終端能源消費中的主導地位，電能占終端能源消費比重在2035年和2060年有望分別達到約45%和70%。圍繞著滿足人民對美好生活的向往，電能替代、電動汽車、清潔供暖、屋頂光伏、家用儲能設(shè)備及智能家居的廣泛應用使用電負荷朝著多元化方向發(fā)展[1-2]。在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下，既是消費者，又是生產(chǎn)者的全新模式改變著能源電力服務形態(tài)，負荷靈活性的進一步提升，對需求側(cè)負荷可調(diào)性提出更高的要求。

本文基于對上海市中心城區(qū)商業(yè)樓宇用能系統(tǒng)的調(diào)研，覆蓋辦公、酒店、綜合體、商場不同類型的樓宇50幢，通過樓宇負荷聚類分析進行特征類別劃分，研究商業(yè)樓宇負荷調(diào)控中調(diào)節(jié)率和負荷分類特性、波動率之間的相關(guān)性，為將來樓宇在以新能源為主新型電力系統(tǒng)下開展供需互動，需求側(cè)靈活管理、虛擬電廠等“雙碳”項目執(zhí)行發(fā)揮效用，推動實現(xiàn)能源消費精細化管理。

1 樣本選擇

目前，“雙碳”及新經(jīng)濟形勢下，我國面臨著能源環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展雙重壓力，能源生產(chǎn)與消費革命升級迫切，運用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對樓宇負荷狀態(tài)、電能負載等數(shù)據(jù)進行分析挖掘與預測，開展基于樓宇用戶特征的預測性調(diào)度，在樓宇用能運行管理信息化建設(shè)領(lǐng)域提升智慧能源體系中“用”能環(huán)節(jié)的精細度，從而基于數(shù)據(jù)積累進行分析，進一步地盡可能發(fā)揮效用，有較大的業(yè)務開展需求。

本次調(diào)研分析的商業(yè)樓宇，主要集中在城市中心區(qū)域，采集到50幢數(shù)據(jù)樣本，其中經(jīng)營性質(zhì)為辦公的22個，占樣本總量的44%；經(jīng)營性質(zhì)為酒店的14個，占樣本總量的28%；經(jīng)營性質(zhì)為綜合建筑的10個，占樣本總量的20%；經(jīng)營性質(zhì)為商場的4個，占樣本總量的8%。

2 調(diào)研全樣本數(shù)據(jù)分析

本次研究重點為基于用戶負荷調(diào)控能力相關(guān)性研究，負荷調(diào)節(jié)率和負荷波動率是個關(guān)鍵的參考因數(shù)，因此作為分析重點進行探討研究。

2.1 負荷調(diào)節(jié)率

負荷調(diào)節(jié)率反映的是樣本數(shù)據(jù)在虛擬電廠需求響應時間中可調(diào)節(jié)能力的一種指標。樣本數(shù)據(jù)中調(diào)節(jié)量反映該樓宇調(diào)節(jié)的絕對能力，而調(diào)節(jié)率則是樓宇相對能力。

根據(jù)本次參與研究的50個商業(yè)樓宇數(shù)據(jù)樣本，在樣本需求響應事件中累計負荷調(diào)控超過5.5萬kWh，平均調(diào)節(jié)率22.43%。負荷調(diào)節(jié)計算公式：

(1)

式中Pa——單次調(diào)節(jié)負荷；Pc——當前基線負荷。

2.2 負荷波動率

負荷波動率反映的是樣本數(shù)據(jù)在虛擬電廠需求響應期間能耗負荷的波動情況。樣本數(shù)據(jù)中波動率越大說明樓宇在調(diào)節(jié)期間能耗峰谷落差比例越大，這種落差波動可能會影響到其調(diào)節(jié)能力。

根據(jù)本次參與研究的50個商業(yè)樓宇數(shù)據(jù)樣本可計算其負荷波動率，負荷波動率公式：

(2)

式中x——日均負荷均值。

日平均負荷均方差：

(3)

2.3 相關(guān)性分析

對用戶負荷調(diào)控能力相關(guān)性進行研究，其中相關(guān)性分析主要分三個步驟。

2.3.1 計算樣本協(xié)方差

協(xié)方差用于衡量兩個變量之間的總體誤差，計算調(diào)節(jié)率和負荷波動率的協(xié)方差可以在一定程度上反應兩組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

協(xié)方差公式：

Cov(X,Y)=E[(X-μx)(Y-μy)]

(4)

式中X——調(diào)節(jié)率；Y——波動率；μx,y——調(diào)節(jié)率或波動率與之均值差。

2.3.2 計算樣本標準差

標準差用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，分別計算樣本數(shù)據(jù)的調(diào)節(jié)率和符合率的標準差可以有效地推論數(shù)據(jù)的穩(wěn)定程度。

樣本標準差公式：

(5)

式中x——樣本數(shù)據(jù)(負荷率或調(diào)節(jié)率)。

2.3.3 計算樣本相關(guān)性

相關(guān)性系數(shù)，是反應兩組變量(負荷率和調(diào)節(jié)率)之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計指標，相關(guān)系數(shù)的取值區(qū)間在[1，-1]。1表示兩個變量完全線性相關(guān)，-1表示兩個變量完全負相關(guān)，0表示兩個變量不相關(guān)。數(shù)據(jù)越趨近于0表示相關(guān)關(guān)系越弱。

計算樣本相關(guān)性公式：

(6)

式中Sxy——協(xié)方差；Sx和Sy——樣本的標準差。

2.4 全樣本相關(guān)性分析

通過計算單個樓的調(diào)節(jié)量和調(diào)節(jié)率可以得到計算結(jié)果(見表1)。表1中包括調(diào)節(jié)量、波動率和調(diào)節(jié)率。

通過表1中波動率和調(diào)節(jié)率的相關(guān)性分析研究發(fā)現(xiàn)，負荷波動率和負荷調(diào)節(jié)率相關(guān)性系數(shù)為rxy=0.47。0.47的相關(guān)性比較低，因此有必要進一步通過類別細化對樣本數(shù)據(jù)進行研究。

表1 單幢用戶負荷調(diào)節(jié)能力計算表

3 調(diào)研分類樣本數(shù)據(jù)分析

3.1 基于建筑類型的相關(guān)性分析

在樣本數(shù)據(jù)中，分為辦公、商場、酒店和綜合4種業(yè)態(tài)類型，將樣本按相關(guān)類別進行分類處理，得到分類計算平均波動率和調(diào)節(jié)率如表2所示。

經(jīng)過拆分建筑類型，由表2數(shù)據(jù)可知，不同建筑類型其相關(guān)性有所不同，其中酒店類型相關(guān)性提高，而商場類型相關(guān)性有所降低，但其整體相關(guān)性依然是弱相關(guān)。

對于商業(yè)樓宇負荷來說，空調(diào)能耗是主要可調(diào)資源，需要進一步進行分析空調(diào)能耗。

3.2 基于空調(diào)負荷聚類的相關(guān)性分析

空調(diào)系統(tǒng)作為商業(yè)樓宇內(nèi)主要的用能系統(tǒng)，可以最大程度保證在不影響建筑環(huán)境舒適度的情況下，具備短時間內(nèi)降負荷明顯的特征，在電力高峰時段可較為迅速地緩解用電壓力，本次分析商業(yè)樓宇和負荷可控電因子為空調(diào)制冷系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)。

由于2020年受疫情影響數(shù)據(jù)不能真實反應正常工況下的負荷情況，因此選取2019年全年夏季空調(diào)系統(tǒng)負荷數(shù)據(jù)進行分析，分析算法為典型K-means聚類算法。

3.2.1 空調(diào)負荷聚類分析過程

空調(diào)負荷聚類分析過程如下。

(1)首先將所有負荷數(shù)據(jù)每15 min一個點，每天96個負荷點作為樣本集；

(2)將所有樣本歸一化處理；

(3)選擇初始化的k個樣本，作為初始化聚類中心a=a1,a2,a3,…,ak。根據(jù)實際情況令k=5；

(4)每個數(shù)據(jù)樣本xi計算它到k個聚類中的距離，并將其分到距離最小的聚類中心對應的類中；

(6)重復步驟5和步驟6，直到中止條件(令誤差小于5%)。

3.2.2 空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

(1)特征1——正態(tài)分布1型。特征描述：早7:00開機負荷較大，晚5:30之后平穩(wěn)下降，日間負荷保持平穩(wěn)。代表建筑類型：辦公類型。辦公類型空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果如圖1所示。

圖1 類型1空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

(2)特征2——正態(tài)分布2型。特征描述：負荷高峰較早，早4:00空調(diào)開機負荷較大，中午前后出現(xiàn)高峰，晚6:00負荷迅速降低。與類型1相比負荷高峰較早發(fā)生。代表建筑類型：綜合體，商業(yè)+辦公類型。類型2空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果如圖2所示。

圖2 類型2空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

(3)特征3——全天平緩1型。特征描述：7:00～15:00之間，用能平緩，22:00后用能略有上升。代表建筑類型：以酒店為主。類型3空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果如圖3所示。

圖3 類型3空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

(4)特征4——全天平緩2型。特征描述：7：00—15：00之間，用能平緩，22：00后用能略有上升。相較于全天平緩2型，全天用能功率變化幅度較低。代表建筑類型：以酒店為主。類型4空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果如圖4所示。

圖4 類型4空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

(5)特征5——正態(tài)分布3型。特征描述：早7：30半開機負荷較大，日間負荷呈現(xiàn)8：00～10：00，10：00～12：30，12：30～15：00三階段式遞增，達到最高值后下降。該類型相較于類型2開機時間較晚。代表建筑類型：綜合體、辦公為主。類型5空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 類型5空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

3.2.3 空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

將聚類結(jié)果代入負荷波動率，得到調(diào)節(jié)率及其相關(guān)系數(shù)計算結(jié)果如表3所示。

表3 空調(diào)負荷聚類分析結(jié)果

按用能特征類型進行分類后，發(fā)現(xiàn)除特征1相關(guān)性極低外，特征2至特征5的相關(guān)性分別為0.63，0.77，0.68和0.75，相關(guān)性都明顯提升。因此，通過研究空調(diào)用能的運行趨勢，可以找到負荷調(diào)節(jié)率和負荷波動率之間的關(guān)系。樣本數(shù)據(jù)中已經(jīng)呈現(xiàn)出從相關(guān)性0.47提高到最高0.77的現(xiàn)象。

3.3 負荷調(diào)控未來研究方向

通過負荷數(shù)據(jù)聚類和分類分析，同時結(jié)合負荷調(diào)控率及負荷波動率的分析發(fā)現(xiàn)，不同用戶類型在不同條件下其負荷調(diào)節(jié)率和波動率呈現(xiàn)一定的相關(guān)性。由于目前分析的對象為整個樓宇，無論是數(shù)據(jù)廣度還是數(shù)據(jù)深度都有繼續(xù)拓展的空間。

研究還發(fā)現(xiàn)通過拆分不同的特征類型，出現(xiàn)了部分特征相關(guān)性明顯提示，因此繼續(xù)拆分研究對象負荷構(gòu)成可能對提示相關(guān)性研究有積極意義。由于本文中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)通過細分空調(diào)能耗可以有效提高負荷可調(diào)性和特征的相關(guān)性，因此下一步可以繼續(xù)研究具體可調(diào)設(shè)備在這方面的相關(guān)性，將有助于實現(xiàn)更精確的負荷調(diào)節(jié)能力的預測和控制。

4 結(jié)語

本文以調(diào)研樓宇負荷控制數(shù)據(jù)為研究對象，通過負荷資源分析、歷史事件分析，對整個系統(tǒng)負荷優(yōu)化的潛力進行了研究。運用了描述統(tǒng)計、方差分析、聚類分析、相關(guān)性分析等方法進行研究，并結(jié)合多個需求響應事件執(zhí)行的實際情況，得出以下結(jié)論。

(1)樣本商業(yè)樓宇負荷可調(diào)性和建筑類型有一定的關(guān)系。

(2)通過對空調(diào)系統(tǒng)的聚類和分類研究，發(fā)現(xiàn)相較于建筑類型其空調(diào)負荷運行分類相關(guān)性更高。

(3)研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)樓宇負荷數(shù)據(jù)越是精細化分類，其表現(xiàn)得相關(guān)性程度越高。

這些結(jié)論反映了商業(yè)樓宇在調(diào)節(jié)用電負荷能力方面與用電負荷特征方面具顯式相關(guān)性，并通過進一步精細化特征分類可有效豐富負荷調(diào)節(jié)能力的預測策略，對未來負荷精準調(diào)控、快速需求響應及虛擬電廠發(fā)展起到了積極作用，聚合的商業(yè)樓宇群因其零排放和負排放的特性可以為“碳達峰、碳中和”建設(shè)提供助力。