李明,鄭云平,印欣,袁少偉,王小云
(1. 國網(wǎng)新疆電力有限公司電力科學研究院,烏魯木齊 830013;2. 新疆電力系統(tǒng)全過程仿真重點實驗室,烏魯木齊 830013;3. 國網(wǎng)新疆電力有限公司調度控制中心,烏魯木齊 830063;4. 國網(wǎng)新疆電力有限公司烏魯木齊供電公司,烏魯木齊 830054)
隨著“碳達峰、碳中和”戰(zhàn)略目標的提出,我國能源體系正由傳統(tǒng)能源向綠色低碳能源轉變[1-3]。近年來,我國北方地區(qū)大力推進“煤改電”計劃,鼓勵用戶采用電采暖設備取暖以提升環(huán)境效益[4-5]。在構建新型電力系統(tǒng)的背景下風電、光伏等可再生能源電源裝機容量占比將持續(xù)上升[6-7]。由于風電、光伏出力具有間歇性,源隨荷動的主動調節(jié)能力將進一步降低[8-9]。電采暖控制方式靈活,具備一定的負向功率調節(jié)潛力,可作為需求側資源參與到電網(wǎng)調峰過程中[10-11]。因此,充分挖掘電采暖負荷的調節(jié)潛力對于保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行具有重要意義[12]。
電采暖系統(tǒng)通過將電能轉化為熱能進行室內供暖,根據(jù)有無蓄熱裝置可分為直熱式電采暖和蓄熱式電采暖[13]。蓄熱式電采暖具有用電和供熱時間上的相對獨立性,目前已有學者對蓄熱式電采暖參與需求側響應展開了研究。文獻[14]同時考慮用戶舒適度和風電消納,充分挖掘蓄熱式電采暖的響應潛力,建立多目標優(yōu)化模型并采用非分層排序遺傳算法(non-donminated sorting genetic algorithm- Ⅲ,NSGA-Ⅲ)算法對所提模型進行求解。文獻[15]根據(jù)室內溫度建立蓄熱式電采暖用戶的熱負荷需求模型,以平抑負荷曲線為目標求解蓄熱式電采暖的最優(yōu)啟停策略。文獻[16]根據(jù)溫度與電采暖運行功率時間的關系采用中心點聚合算法對蓄熱式電采暖進行集群處理,并通過仿真驗證了蓄熱式電采暖的可調節(jié)潛力。文獻[17]以獨立供暖的小型蓄熱式電采暖為研究對象提出一種考慮需求差異的電采暖優(yōu)化運行策略。
居民用戶以分散式的直熱式電采暖為主,其具有空間分布上分散、用電功率小、數(shù)量多等特點。相較于蓄熱式電采暖,直熱式電采暖可調節(jié)功率小且可平移時段有限,但通過合適的控制策略將大量的分散式電采暖負荷進行聚合,仍具備一定的可調節(jié)潛力。文獻[18]針對直熱式電采暖設備群提出一種基于電壓監(jiān)測的電采暖參與削峰填谷優(yōu)化控制策略。文獻[19]提出智能電暖網(wǎng)絡概念,基于用戶最大舒適度尋找最小運行電費,以間接響應電網(wǎng)削峰填谷。文獻[20]基于碳稅價格構建電采暖“經濟-低碳”優(yōu)化模型,對電采暖集群實現(xiàn)實時調控。上述研究均將電采暖負荷群進行統(tǒng)一調控,在電采暖負向可調控功率不足時仍會出現(xiàn)短時間尺度的電采暖用電尖峰。
為充分挖掘直熱式電采暖參與電網(wǎng)調峰潛力,提出一種考慮用戶舒適度的分散式電采暖調峰優(yōu)化控制方法。首先,采用建筑物熱量傳遞時變方差描述直熱式電采暖熱動態(tài)特性;然后,針對不同用戶電采暖功率與使用習慣的差異,采用近鄰傳播聚類算法實現(xiàn)電采暖負荷集群;其次,針對電采暖負荷負向調節(jié)出力的離散性提出一種基于等面積定則的輪換式控制策略,以評估電采暖負荷群的最大可調節(jié)潛力;最后,建立考慮調峰效果與用戶舒適度的多目標優(yōu)化模型以求解電采暖負荷群的最佳調節(jié)方案。經過仿真驗證,所提方法能在保證用戶舒適度的前提下仍取得一定的調峰效果。
分散式電采暖以小容量直熱式電采暖為主,常見的分散式電采暖有電熱膜、發(fā)熱電纜、小型戶用電鍋爐和熱泵。不同電采暖的供熱方式不同,但其核心工作原理一致。
直熱式電采暖系統(tǒng)雖無蓄熱裝置,不具備長時間跨度的負荷轉移能力,但其可在負荷高峰時短時間內進入休眠狀態(tài),可在一定程度上減小負荷高峰時的供電壓力。以恒功率直熱式電采暖作為研究對象,電采暖負荷通過柔性控制適應性技術改造,由電網(wǎng)調度機構通過對電采暖負荷的遠方控制實現(xiàn)電網(wǎng)調峰。
以恒功率直熱式電采暖作為研究對象,單個分散式電采暖負荷的運行特性如圖1 中實線所示。圖中,Tset為用戶室內溫度的預設值,[Tmin,Tmax]為電采暖工作時的室內溫度變化區(qū)間,Tmin、Tmax為電采暖開關狀態(tài)轉換的溫度臨界值,τon、τoff分別為電采暖開啟與關斷持續(xù)時間,PEH,N為電采暖額定有功功率。
圖1 分散式電采暖負荷運行特性Fig. 1 Operating characteristics of decentralized electric heating load
其中,電采暖與用戶室內溫度預設值滿足如下關系。
式中δ為電采暖在溫度預設值基礎上的雙向調節(jié)死區(qū)。
電采暖設備的開關狀態(tài)μt與室內溫度的關系如式(2)所示。當μt=1 時,電采暖處于運行狀態(tài);當μt=0時,電采暖處于關閉狀態(tài)。
式中Tin,t-1為t時刻上一時刻室內溫度。
由于建筑圍護結構的存在,建筑具有一定的保溫能力,短時間內關閉電采暖設備對用戶影響不大。考慮直熱式電采暖的短時可中斷性,基于建筑熱量傳遞原理[21]建立室溫變化與傳導熱量的時變方程如式(3)所示。
其中,
式中:QEH,t為t時段電采暖設備供熱熱量;QH,t為t時段室內的熱功率需求;Cair為空氣的總熱容;ρair為空氣密度;V為室內空氣容積;Tin,t、Tout,t分別為t時段室內和室外的溫度;Qc,t、Qex,t和Qr,t分別為t時段建筑的散熱量、空氣交換熱量及太陽輻射向室內提供的熱量,將室內向室外傳導熱量定位正方向;Kc為建筑綜合傳熱系數(shù);Kex為綜合換熱系數(shù);Tin,set為用戶設定的室內目標溫度;Gr為陽光輻射強度;FW為建筑等值采光面積。
對式(3)進行簡化,可得電采暖的動態(tài)變化過程如式(5)所示。
式中:σ為電采暖所在建筑物的散熱系數(shù);ξ為電采暖供熱的溫升系數(shù);Δt為t時刻與下一時刻之間的時間間隔。
電采暖減小溫度預設值后的運行特性如圖1 中虛線所示,在滿足溫度區(qū)間的情況下若將用戶的用戶預設值Tset減小為T′set,在Tmin不變的情況下室內溫度所能達到的最大值Tmax將會減小至T′max,電采暖開通持續(xù)時間τon減小為τ′on,相應地關斷持續(xù)時間τoff變化為τ′off。
不同的分散式電采暖設備型號、功率、以及各用戶的使用行為各不相同,各電采暖設備在參與調峰時其貢獻功率具有時間尺度上的隨機性。為便于調度中心能夠對分散式電采暖設備進行統(tǒng)一控制,本文采用近鄰傳播聚類(affinity propagation,AP)算法對分散式電采暖負荷進行集群聚合處理。
近鄰傳播聚類算法是一種基于近鄰信息傳播的數(shù)據(jù)聚合方法[22-23]。與K-Means 聚類[24]、層次聚類算法[25]等方法不同,AP 算法在進行聚類時將每一個數(shù)據(jù)都看作潛在的聚類中心,故其聚類結果更加精準,且聚類結果更具穩(wěn)定性。
首先,根據(jù)各電采暖設備的額定功率進行聚類,將N個電采暖負荷初步分成M組。將電采暖根據(jù)不同額定功率分成M組后,不同建筑的房屋保溫系數(shù)和溫升系數(shù)也各不相同,因此,再根據(jù)房屋保溫系數(shù)和溫升系數(shù)再次分類處理,進一步形成相同額定功率下的房屋保溫系數(shù)和溫升系數(shù)近似相同的聚合群。電采暖的集群聚合處理過程如圖2 所示。
圖2 電采暖負荷集群過程Fig. 2 Process of electric heating load clustering
由圖1 可知,直熱式電采暖雖具備短時間尺度的負荷響應能力,但若只是簡單地將電采暖負荷進行聚類,采用集中統(tǒng)一控制方法,在電采暖處于開通狀態(tài)時,即τon時段,此時電采暖負向可調節(jié)能力為0,并作為負荷進行用電,短時負荷高峰仍然存在。此外,由于各時段室外溫度不同,各電采暖群在各時段內的開通與關斷時間也隨之發(fā)生變化。因此,為保證電采暖能夠在負荷高峰時段持續(xù)參與響應,實現(xiàn)調峰的平滑與連續(xù)性,本文采用等面積定則制定電采暖的輪換式控制策略。
如圖3 所示,t1—t2為電采暖關斷時段,電采暖的負向可調控總功率為ΔPsum,此時S1+S2為t1—t2時段可調控總容量。在t2—t3時段電采暖保持開通狀態(tài),此時段可調節(jié)功率為0。
圖3 電采暖輪換式控制策略Fig. 3 Rotating control strategy for electric heating
為進一步提升電采暖可調節(jié)負荷的連續(xù)性,采用等面積定則減少t1—t2時段參與調節(jié)電采暖的數(shù)量,將減少部分的電采暖補償至t2—t3時段,圖中紅色部分與綠色部分面積相同。此時該時段內第m個電采暖負荷群的負向可調節(jié)功率減小至ΔP′sum,但能保證電采暖輪換參與調控,實現(xiàn)連續(xù)調節(jié)。由于室外氣溫在1 h 內變化較小,故以1h 為周期,根據(jù)各時段的室外溫度制定電采暖的輪換式控制策略。
其中,t3滿足式(6)。
由于電采暖負荷聚類群數(shù)量較多,當有多個電采暖負荷群時,各負荷群根據(jù)對應的調度周期采用等面積定則確定轉移的數(shù)量。
在電采暖負荷參與調峰時,應同時考慮電采暖的調峰效果和用戶的人體舒適度。因此,本文以電采暖參與電網(wǎng)調峰的效果最佳和用戶舒適度最大為目標函數(shù),構建多目標優(yōu)化模型,求解得到電采暖參與調峰的最優(yōu)運行計劃。
為充分挖掘直熱式電采暖負荷參與調峰的潛力,以凈負荷曲線高峰時段的負荷標準差最小為第一個子目標函數(shù),如式(7)所示。
其中,
式中:Pnetload,t為t時段凈負荷功率;ΔPsum,m,t為第m個電采暖負荷群t時段電負向調節(jié)功率;Pnetload,av為電采暖未參與需求側響應前的平均凈負荷功率;Pload,t為t時段除電采暖負荷外的其他負荷總有功功率;PEH,t為t時段除電采暖負荷總有功功率;PDG,t為t時段分布式電源總有功出力;M為電采暖負荷群總數(shù)。
在電采暖參與調峰時應考慮電采暖用戶的室內溫度。根據(jù)《采暖通風與空氣調節(jié)設計規(guī)范》[26]中的相關規(guī)定,民用建筑冬季的熱舒適度溫度區(qū)間為[18 ℃,22 ℃],當室內溫度低于18 ℃時,人體將有明顯的冷感。因此,以室內平均溫度為22 ℃為最佳溫度,設定子目標函數(shù)二如式(9)所示,以電采暖參與響應時段內的總舒適度最大為目標函數(shù)。
式中:ts為電采暖參與調峰的開始時刻;te為電采暖退出調峰的時刻;Tbest為室內最佳溫度。
1)源荷功率平衡約束
式中Pgrid,t為t時段網(wǎng)供功率。
2)人體舒適度約束
在電采暖負荷參與需求側響應時應保證室內溫度在人體舒適度所要求保證的溫度范圍之內,即:
式中:δt為t時段室內的平均溫度;δmin和δmax分別為人體舒適度所能允許的室內最低和最高溫度。
3)電采暖負荷群負向調節(jié)功率約束
為保證高峰時段電采暖負荷負向調節(jié)功率的連續(xù)性,其負向調節(jié)功率應滿足式(12)。
式中ΔPsum,t為t時段電采暖負向調節(jié)總功率。
為挖掘分散式電采暖的可調控潛力,本文通過AP 聚類算法實現(xiàn)電采暖負荷集群,然后采用等面積定則提出一種保證電采暖負荷連續(xù)響應的輪換式控制策略。在此基礎上同時考慮電采暖負荷的調峰效果和用戶的人體舒適度建立多目標優(yōu)化模型,并采用混沌粒子群(chaos particle swarm optimization,CPSO)算法[27]進行求解,從而制定出電采暖負荷參與調峰的日前調度計劃。最后,根據(jù)調度計劃確定各時段電采暖的響應功率。整體求解流程如圖4所示。
圖4 整體求解流程Fig. 4 Overall solution process
其中,為便于優(yōu)化模型求解,將兩個子目標進行歸一化處理,并引入權重系數(shù)ω,將分散式電采暖負荷參與調峰的多目標函數(shù)標準化后轉化為單目標函數(shù),則總目標函數(shù)F可表示為:
式中:f1,min、f1,max分別為子目標函數(shù)f1的最小值和最大值;f2min、f2,max分別為子目標函數(shù)f2的最小值和最大值;ω1、ω2分別為各子目標對應的權重系數(shù),滿足ω1+ω2=1。
以新疆某地區(qū)部分電采暖數(shù)據(jù)為例,對所提方法進行驗證。分散式電采暖用戶共185 戶。將該地區(qū)冬季1 月份某日氣溫數(shù)據(jù)作為日前氣溫預測數(shù)據(jù),如圖5所示。
圖5 新疆某地區(qū)典型日氣溫曲線Fig. 5 Typical daily temperature curve in a region of Xinjiang
日前負荷及電采暖負荷預測曲線如圖6 所示。地區(qū)總負荷最大值為3 972 kW,負荷高峰時段為11:00—24:00,電采暖負荷最大值為1 852 kW,其余為固定負荷。
圖6 電采暖負荷及總負荷預測曲線Fig. 6 Forecast curves of electric heating load and total load
根據(jù)上述集群聚類方法,將185 戶進行集群處理,185 個電采暖負荷根據(jù)不同額定功率以及房屋溫升系數(shù)共分為3類,如表1所示。
表1 電采暖負荷集群聚合結果Tab. 1 Results of aggregation of electric heating load clusters
5.2.2 電采暖負荷集群響應潛力分析
設定室內溫度上限為22 ℃,當電采暖啟動的最低溫度為18 ℃、19 ℃和20 ℃時,即負向調控溫度分別為4 ℃、3 ℃、2 ℃時,根據(jù)直熱式電采暖的運行特性計算3 類電采暖負荷群的可調控功率及持續(xù)時間。以11 時段計算結果為例,該時段電采暖可調控功率及持續(xù)時間如表2所示。
表2 11時段電采暖負荷負向調控潛力分析Tab. 2 Potential analysis of negative regulation of electric heating loads in period 11
由表2 可知,當負向調控溫度分別為4 ℃、3 ℃、2 ℃時,11:00—12:00 之間電采暖的可調控容量分別為750、555、629 kWh。
在不采用所提控制策略時,以各電采暖負荷群的最大可調控功率參與需求側響應為例,其可調控功率如圖7 所示??梢钥闯觯姴膳诜昼娂壘邆湟欢ǖ恼{峰能力,但是當電采暖的關斷時間達到極限后,為保證居民室內溫度不低于18 ℃,此時電采暖開通,該類電采暖的可調控功率降低為0 kW。負荷高峰仍然存在,且負荷整體波動較大。因此,為保證電采暖參與需求側響應起到理想的調峰效果,需合理安排各個時段參與需求側響應的數(shù)量,以實現(xiàn)平穩(wěn)的調峰效果。
圖7 11時段電采暖負向可調節(jié)功率Fig. 7 Negative adjustable powers of electric heating in period 11
5.2.3 基于輪換式控制策略的電采暖負荷調峰效果
采用本文所提輪換式控制策略,基于等面積定則求解得到各時段電采暖的最大可調節(jié)功率如圖8所示。
圖8 高峰時段不同負向調節(jié)溫度電采暖可調節(jié)潛力Fig. 8 Electric heating adjustable potentialities under different negative regulation temperatures during peak hours
可以看出,采用所提控制策略后能保證電采暖參與調峰的負向調節(jié)連續(xù)性。在負向調控溫度分別為2 ℃、3 ℃、4 ℃時,電采暖最大可負向可調節(jié)總容量可達到16 621、14 595 和12 671 kWh。另外可以看出,隨著負向調節(jié)溫度的增加,負向可調節(jié)容量反而越小。負向調節(jié)溫度越小,其子周期內的可持續(xù)時間越短,相應地其開通關斷時間也越短。但是在整個小時段中,其開通關斷頻次越高對應的開通時間總和也小,因此具有更高的負向可調節(jié)容量。
由此得出,分散式電采暖負荷在參與調峰時并不是室內溫度設定值越低對應的負向可調節(jié)容量越大,故可在追求更好的調峰效果同時兼顧用戶的滿意度,達到雙贏的效果。因此,需要對各個時段電采暖的可調節(jié)功率進行優(yōu)化以求解各個時段電采暖的最佳可調節(jié)功率。
5.2.4 優(yōu)化模型求解結果
設定ω1=0.5、ω2=0.5,基于所提輪換式控制策略在各時段電采暖負荷最大負向可調節(jié)功率確定的前提下對所提優(yōu)化模型進行求解得到分散式電采暖的調峰結果如表3和圖9所示。
表3 調峰效果對比Tab. 3 Comparison of peak shaving effect
圖9 電采暖負荷調峰效果Fig. 9 Peak regulation effect of electric heating loads
結合表3 和圖9 可知,經過所提優(yōu)化策略對電采暖參與調控的功率進行優(yōu)化,優(yōu)化后凈負荷曲線峰值由3 927 kW 減小至2 911 kW,總調峰量為14 712 kWh。電采暖負荷未參與調控時用戶平均室溫為22 ℃,當電采暖負荷參與調控后平均室溫減小至19.27 ℃,屬于人體可接受的溫度。
分散式電采暖負荷調控為未來新型電力系統(tǒng)調峰提供了新思路。針對分散式電采暖參與調峰的優(yōu)化控制問題,本文基于電采暖負荷集群充分考慮電采暖負荷調控的連續(xù)性,提出一種考慮用戶舒適度的分散式電采暖調峰優(yōu)化控制方法。經過算例分析得出以下結論。
1) 針對不同電采暖負荷的運行特性構建電采暖負荷集群模型,能夠實現(xiàn)對電采暖負荷的統(tǒng)一控制,充分發(fā)揮分散式電采暖負荷的靈活可調節(jié)特性。
2) 基于所提負荷集群模型以及等面積定則的輪換式控制策略可保證電采暖負荷參與調峰時調控的連續(xù)性,并且驗證了所提控制策略下電采暖負荷具備可觀的調峰潛力。
3) 通過仿真驗證了所提優(yōu)化控制方法可以兼顧用戶舒適度和調峰可靠性。為現(xiàn)有峰谷電價機制難以激發(fā)電采暖負荷可調控柔性的問題提供了一種新的解決方案,并且能夠同時保證電采暖用戶的舒適度。