唐濤南，陳宇衡

(1.國(guó)網(wǎng)北京市電力公司，北京 100031;2.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 電氣工程及自動(dòng)化學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

0 引言

隨著電力行業(yè)的發(fā)展和改革，新能源的大規(guī)模并網(wǎng)，電力系統(tǒng)的不確定性由傳統(tǒng)的單側(cè)(荷側(cè))不確定性轉(zhuǎn)變?yōu)殡p側(cè)(源荷兩側(cè))不確定性，電網(wǎng)實(shí)時(shí)供需平衡問題愈發(fā)嚴(yán)重。隨著，源側(cè)資源的開發(fā)達(dá)到瓶頸階段，人們開始越來越多地思考負(fù)荷側(cè)資源的平衡作用，并達(dá)成共識(shí)：需求側(cè)資源在系統(tǒng)平衡所起的作用不弱于傳統(tǒng)源側(cè)資源。在這一背景下，需求響應(yīng)快速發(fā)展。需求響應(yīng)脫胎于需求側(cè)管理，在市場(chǎng)化改革的浪潮下，以行政手段為主的需求側(cè)管理顯然有悖于市場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)，因此以正常參與電力市場(chǎng)為前提的需求響應(yīng)應(yīng)運(yùn)而生[1-2]。區(qū)別于源側(cè)機(jī)組確定的裝機(jī)容量，我們難以直觀獲知某個(gè)區(qū)域內(nèi)需求側(cè)資源的需求響應(yīng)潛力，甚至我們可以定型地認(rèn)識(shí)到不同需求側(cè)資源的需求響應(yīng)潛力不同，同一類型需求側(cè)資源參與不同時(shí)間尺度電力市場(chǎng)的需求響應(yīng)潛力也不同。因此無論是開放需求側(cè)資源參與電力市場(chǎng)還是實(shí)施需求響應(yīng)試點(diǎn)項(xiàng)目，都應(yīng)事先計(jì)算擬參與者的參與能力即提供需求響應(yīng)的潛力。

以辦公樓為代表的商業(yè)建筑用電是城市用電負(fù)荷峰谷差變化的主要原因，此類商業(yè)建筑參與電力市場(chǎng)不僅具有較大的需求響應(yīng)潛力，參與后對(duì)平衡電網(wǎng)供需關(guān)系也有著顯著的作用。此外，商業(yè)營(yíng)利的本質(zhì)使得以商業(yè)建筑為主體的需求響應(yīng)具有較強(qiáng)的可行性。因此，如何充分有效地挖掘商業(yè)建筑的需求響應(yīng)潛力顯得尤為重要。

目前，大量研究工作致力于分析商業(yè)建筑中的供暖、通風(fēng)和空調(diào)(HVAC)系統(tǒng)在電力市場(chǎng)中提供靈活需求響應(yīng)的潛力[3-9]。同樣，也有許多研究關(guān)于功耗僅次于暖通空調(diào)的照明系統(tǒng)。文獻(xiàn)[10]作者分析了當(dāng)前的市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)因素，確定商業(yè)建筑的照明系統(tǒng)具有參與需求響應(yīng)的強(qiáng)烈意愿和能力，然后概述了實(shí)施照明需求響應(yīng)項(xiàng)目的社會(huì)效益。文獻(xiàn)[11]介紹了南加州大型辦公樓中參與需求響應(yīng)的自動(dòng)燈光控制系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果。此外，一些研究人員分析了住宅建筑的需求響應(yīng)能力，指出照明系統(tǒng)的負(fù)荷減少占很大比例[12]。然而，由于居民用電量相對(duì)較小，對(duì)照明系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力的探索仍應(yīng)集中于商業(yè)建筑。

隨著科技的進(jìn)步、技術(shù)的發(fā)展，照明設(shè)備也開始更新?lián)Q代，許多先進(jìn)的電子設(shè)備和控制策略被應(yīng)用于照明設(shè)備，如分布式智能照明系統(tǒng)。在此發(fā)展趨勢(shì)下，許多學(xué)者分析了各種新型照明系統(tǒng)的需求響應(yīng)潛力[13-14]，但這些論文分析的都是帶有傳感器的智能照明系統(tǒng)，由于價(jià)格較為昂貴，目前尚未普及。因此，本文提出了一種適用于可調(diào)照明系統(tǒng)(無光學(xué)傳感器)的響應(yīng)潛力計(jì)算方法。該方法結(jié)合日光全天照明模型，在滿足基本室內(nèi)照明要求的前提下，計(jì)算照明設(shè)備全天需求響應(yīng)潛力，為負(fù)荷聚合商參與日前市場(chǎng)提供一定參考。

1 照明系統(tǒng)負(fù)荷模型

本節(jié)將介紹如何建立照明系統(tǒng)的負(fù)荷模型。顯然，我們可以發(fā)現(xiàn)室內(nèi)空間存在兩個(gè)光源：照明系統(tǒng)和陽光。照明系統(tǒng)引起的照明與電力負(fù)荷線性相關(guān)，需要建立兩者間的函數(shù)聯(lián)系，太陽光強(qiáng)全天變化，本文使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)和模擬這種變化。參與日前市場(chǎng)的負(fù)荷聚合商可以使用該模型預(yù)測(cè)聚集照明系統(tǒng)的負(fù)荷減少能力。

1.1 室內(nèi)照度模型

辦公樓中的每個(gè)房間通常都是相似的正方形，因此僅對(duì)一個(gè)房間進(jìn)行分析就足夠具有代表性。將一個(gè)正方形房間劃分為具有固定邊長(zhǎng)的小正方形區(qū)域，任何正方形區(qū)域的照明都由照明系統(tǒng)和陽光引起。下面介紹這兩部分對(duì)空間照明的影響。

如圖1所示，由室內(nèi)區(qū)域的可調(diào)節(jié)照明系統(tǒng)引起的照度和光與區(qū)域之間的距離有關(guān)。如果主體與光源間距離變?yōu)?倍，則照度變?yōu)樵瓉淼?/4，如果距離變?yōu)?0倍，則照度變?yōu)樵瓉淼?/100，即滿足平方反比定律。在本文中，我們使用平方反比定律來計(jì)算在時(shí)間t時(shí)由室內(nèi)照明系統(tǒng)在方形光斑i中引起的照度Ii,t,in

圖1 室內(nèi)照明裝置引起的光照度計(jì)算示意圖

(1)

式中Ilight,j,t——來自照明設(shè)備j的照度;

Hi,j和Di,j——照明設(shè)備j到區(qū)域i中心的垂直距離和水平距離。

一般來說，光照度與其功耗具有線性關(guān)系。以熒光燈為例，其照度的電功率函數(shù)如式(2)所示

(2)

式中γj——照明設(shè)備j的發(fā)光效率；

Plight,j,t——設(shè)備的用電功率。

因此，我們可以得到該區(qū)域室內(nèi)照明設(shè)備產(chǎn)生的照度與其功耗之間的關(guān)系，如式(3)所示

(3)

接著分析陽光對(duì)室內(nèi)區(qū)域照度的影響。辦公樓的大多數(shù)房間只有一面窗戶。因此，通過一個(gè)側(cè)窗的室內(nèi)區(qū)域的陽光照射照度可由式(4)計(jì)算

Ii,t,out=τφiIsun,t

(4)

式中τ——窗戶的凈透光率；

φi——室外光照利用系數(shù)，與區(qū)域中心距離窗戶的位置有關(guān)；

Isun,t——室外太陽光照度。

至此，我們得到了計(jì)算方形區(qū)域i照度的公式

(5)

1.2 太陽光照度模型

如果負(fù)荷聚合商聚合照明系統(tǒng)已參與日前市場(chǎng)，則需要有效評(píng)估照明系統(tǒng)在次日各時(shí)段內(nèi)照明系統(tǒng)的減載能力，其中關(guān)鍵是預(yù)測(cè)第二天陽光的照度。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)生成的一種計(jì)算模型，具有非線性、非局限性、非常定性等特點(diǎn)，具有較強(qiáng)的自適應(yīng)自學(xué)習(xí)能力，目前廣泛應(yīng)用于自動(dòng)控制、預(yù)測(cè)估計(jì)、生物、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，發(fā)展出各類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模型。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，前饋-反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛使用。它的主要特點(diǎn)是將誤差反向傳播，解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層連接權(quán)學(xué)習(xí)問題，且具有完善的理論推導(dǎo)支撐。BP網(wǎng)絡(luò)雖然具有高度非線性和較強(qiáng)的泛化能力，但也存在收斂速度慢、迭代步驟多、易陷入局部極小、全局搜索能力差等缺點(diǎn)。因此，需要將其結(jié)合其他優(yōu)化算法使用，通常是先采用遺傳算法、粒子群算法或模擬退火算法等優(yōu)化算法縮小搜索空間，最后再采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在縮小后的解集空間中尋得最優(yōu)解。

粒子群優(yōu)化(PSO)算法是一種基于群體智能的全局優(yōu)化技術(shù)，起源于鳥類覓食行為，具有收斂速度快、參數(shù)少、算法易實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，能夠比常用的遺傳算法更快收斂于最優(yōu)解，可以更好地與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)互補(bǔ)使用，許多學(xué)者已將其應(yīng)用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[16-17]。它通過粒子之間的相互作用智能地搜索解空間，從而找到最優(yōu)解。粒子群優(yōu)化算法的基本思想是通過群體中個(gè)體之間的合作和信息共享來尋找最優(yōu)解，速度和位置是粒子的兩大屬性。群中每個(gè)粒子的位置向量表示解空間中的一組解向量。通過目標(biāo)函數(shù)計(jì)算粒子的適應(yīng)值，更新并保存粒子的個(gè)體/群體最優(yōu)適應(yīng)值及其對(duì)應(yīng)位置，采用粒子速度和位置更新表達(dá)式更新每個(gè)粒子的速度和位置，重復(fù)上述過程，直至得到最優(yōu)解。

本文采用結(jié)合粒子群算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測(cè)模型。由于辦公樓的日工作時(shí)間主要為08:00至18:00，本文在預(yù)測(cè)日前一天08:00-18:00期間，每15 min選取一個(gè)采樣點(diǎn)的最高溫度、最低溫度和相對(duì)濕度等18個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入節(jié)點(diǎn)。預(yù)測(cè)日08:00至18:00對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的太陽光照度為網(wǎng)絡(luò)輸出層節(jié)點(diǎn)。顯然，晴天照明系統(tǒng)的需求響應(yīng)能力很強(qiáng)，因此我們主要介紹晴天的陽光照明模型?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)，我們可以擬合(6)中的全天陽光照明模型

(6)

式中a，b，c——系數(shù)。

1.3 模型求解

負(fù)荷聚合商利用經(jīng)濟(jì)激勵(lì)聚合對(duì)象調(diào)整自己的用電行為來實(shí)現(xiàn)負(fù)荷削減，因此如何獲得最大的負(fù)荷削減是我們關(guān)注的問題。一般來說，用戶更喜歡明亮的環(huán)境。然而，工作所需的照度低于用戶最舒適的照度，因此，照明系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)的行為可以描述為：在滿足最小照度要求的情況下，最小化照明系統(tǒng)的功耗。公式表述如式(7)和式(8)所示

(7)

s.t.Ii,t≥Imin

(8)

式中P——照明系統(tǒng)的總功耗。

最終照明系統(tǒng)的負(fù)荷削減等于響應(yīng)前后的用電功率差值。

2 算例分析

在本節(jié)中，設(shè)計(jì)算例以辦公樓為對(duì)象，計(jì)算照明系統(tǒng)可以提供的全天需求響應(yīng)潛力。商業(yè)建筑(辦公樓)可被視為由具有類似結(jié)構(gòu)的房間組成，因此本示例僅適用于單個(gè)房間。共有四個(gè)照明設(shè)備均勻分布在房間內(nèi)，假設(shè)原四個(gè)燈的使用功率為100 W。辦公樓的工作時(shí)間為08:00～18:00。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的全天日照照度模型擬合系數(shù)如表1所示。室內(nèi)照度要求依據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《建筑照明設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》GB 50034-2004進(jìn)行設(shè)置，可調(diào)照明系統(tǒng)參數(shù)和運(yùn)行所需的最小照度如表2所示。影響陽光利用系數(shù)的因素很多，在本例中，假設(shè)房間深度與窗戶高度之比為3，窗戶的長(zhǎng)寬比也為3。該假設(shè)下的陽光利用系數(shù)如表3所示。

表1 全天日照照度模型擬合系數(shù)

表2 可調(diào)照明系統(tǒng)參數(shù)和運(yùn)行所需的最小照度

表3 陽光利用系數(shù)

我們假設(shè)房屋面積為100 m2，高度為3.5 m，并將房間劃分為100個(gè)單元，如圖2所示。

圖2 房間模型

通常，房間邊緣的照明需求小于房間中心的照明需求。因此，針對(duì)房間的不同位置設(shè)置了三種照明要求。在圖2中，深色部分對(duì)應(yīng)于Imin,1，顏色較深部分對(duì)應(yīng)于Imin,2，淺色部分對(duì)應(yīng)于Imin,3。求解(7)和(8)所述的模型，獲得響應(yīng)前后的所有工作時(shí)間段中的光負(fù)載，如圖3所示。

圖3 在工作時(shí)段內(nèi)提供需求響前后照明設(shè)備的負(fù)荷

照明設(shè)備1和照明設(shè)備3與窗戶的距離相同，因此它們的用電負(fù)荷相同，同理照明設(shè)備2和照明設(shè)備4的用電負(fù)荷相同。此外，照明設(shè)備1和照明設(shè)備3的負(fù)荷較低，這是由于更靠近窗口，離室外太陽光源更近。當(dāng)中午陽光最強(qiáng)時(shí)，兩個(gè)照明設(shè)備可以完全關(guān)閉。

全天工作時(shí)間內(nèi)該房間內(nèi)所有燈光的需求響應(yīng)潛力如圖4所示，一般來說，在日照較強(qiáng)的中午，響應(yīng)潛力達(dá)到峰值，在早晚自然日照較弱的階段，響應(yīng)潛力較小。此外，響應(yīng)潛力曲線的形狀與陽光照度之間存在很大的相關(guān)性。

圖4 工作時(shí)段下房間照明設(shè)備響應(yīng)潛力與陽光照度

圖5繪制了一天中兩個(gè)典型時(shí)段，可調(diào)照明系統(tǒng)提供需求響應(yīng)后的房間各區(qū)域照度。與上午相比，中午時(shí)間可以輕松滿足照明要求。換句話說，陽光對(duì)房間的照明有相當(dāng)大的影響。事實(shí)上，陽光對(duì)室內(nèi)區(qū)域的照明有高達(dá)80%的影響。因此，可以得出這樣一個(gè)結(jié)論：照明設(shè)備的位置分布應(yīng)考慮陽光的影響，而不是均勻分布在空間中。

3 結(jié)論與建議

本文首先分析了室內(nèi)照明系統(tǒng)對(duì)區(qū)域照度的影響，建立了照明設(shè)備光照度與功耗之間的函數(shù)關(guān)系，然后，考慮了太陽光照明對(duì)室內(nèi)照度的影響，之后，將兩者結(jié)合起來，建立了室內(nèi)照度的計(jì)算模型。最后，本文引入太陽光照明模型來模擬室外自然光照明的變化，擴(kuò)展了室內(nèi)照明計(jì)算模型的時(shí)間維度，可適用于計(jì)算全天各時(shí)段下的室內(nèi)區(qū)域照度。并使用上述模型設(shè)計(jì)了一個(gè)算例，用以計(jì)算可調(diào)照明系統(tǒng)的全天負(fù)荷減少能力。結(jié)果表明，可調(diào)照明系統(tǒng)具有不俗的響應(yīng)潛力，且太陽光照度對(duì)響應(yīng)潛力有很大影響。必須表明的是，本文中假設(shè)的研究對(duì)象是沒有光學(xué)傳感器的照明設(shè)備且其功率線性可調(diào)，這一假設(shè)符合照明設(shè)備當(dāng)前安裝狀態(tài)。負(fù)荷聚合商可以采用文中所介紹的方法結(jié)合天氣數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)其所聚合的照明設(shè)備的響應(yīng)潛力，定量分析其參與日前市場(chǎng)的能力。