基於空調聚合模型的調峰控制方法與流程
2023-12-04 00:53:16
本發明涉及一種控制方法，具體涉及一種基於空調聚合模型的調峰控制方法，屬於電力系統及其自動化控制技術領域。
背景技術：
發展可再生能源、提高能源利用效率已經成為能源領域的重要研究內容。隨著以風電、太陽能發電為代表的波動性電源及電動汽車等新型負荷大規模接入電網，以及短時高峰負荷的快速增長，電網調峰及安全運行問題日益嚴峻，傳統的僅靠單一增加調峰電源的做法成本較高且對環境的影響較大。
空調負荷是系統峰荷的重要組成部分，尤其是在夏季高峰負荷時段。統計結果顯示，國內某些城市空調負荷在夏季高峰期所佔尖峰負荷的比例已達到30％～40％，並呈現逐年上升的趨勢。但另一方面，空調房間的儲能特性使其成為一種優秀的調峰資源。現有技術中針對聚合模型的建設也有相關的介紹，但是現有的方案均不太理想。因此建立基於空調聚合模型的調峰控制模型具有重要意義。
技術實現要素：
本發明正是針對現有技術中存在的技術問題，提供一種基於空調聚合模型的調峰控制方法，該技術方案實現大規模空調群的統一調度，充分挖掘需求側資源，減緩了電網設施的投資壓力。
為了實現上述目的，本發明的技術方案如下，一種基於空調聚合模型的調峰控制方法，其特徵在於，所述控制方法包括以下步驟：
(1)根據能量守恆原理和空調運行特性建立單臺空調的負荷模型；
(2)通過負荷聚合商對空調群進行統一調度與控制，建立空調群的聚合模型，並評估聚合空調負荷的調峰潛力；
(3)在日前市場中，以最小化電力公司調度成本為目標函數，制定次日調峰時段的調度計劃；
(4)在實時調度中，綜合考慮負荷聚合商利潤和用戶舒適度，實現聚合空調負荷的優化控制。
作為本發明的一種改進，所述步驟(1)根據能量守恆原理和空調運行特性建立單臺空調的負荷模型，具體包括如下步驟：
(11)變頻空調負荷的等效熱參數模型表示如下：
式中，tin(t)為t時刻的室內溫度，℃；tout(t)為t時刻的室外溫度，℃；qac(t)為t時刻的空調製冷量，kw；r為空調房間等效熱阻，ω；c為空調房間等效熱容，f；
(12)變頻空調工作期間，隨著頻率的增加，變頻空調的製冷量和電功率都將增加，頻率與製冷量、電功率之間的關係如下：
qac(t)＝a·f(t)+b(2)
pac(t)＝n·f(t)+m(3)
式中：pac表示空調機組的製冷功率，kw；f表示變頻空調壓縮機的功率，hz；n、m表示功率常係數；qac表示變頻空調的製冷量，a、b表示製冷量常係數；
(13)則空調的功率pac和空調的製冷量qac之間的關係為：
作為本發明的一種改進，所述步驟(2)包括以下步驟：
(21)建立空調群聚合模型；
(22)聚合空調負荷調峰潛力評估。
所述步驟(21)建立空調群聚合模型具體如下，空調負荷與傳統儲能設備特性相似，能夠將電能以熱能的形式存儲於所屬建築物中，室內溫度越高儲能量越小，室內溫度越低儲能量越大。假設用戶的舒適度範圍為[tmin,tmax]，室內溫度為tmax時儲能量為0，則室內溫度為tin時儲能量oin為：
oin＝c(tmax-tin)；(5)
建築物的儲能容量o為：
o＝c(tmax-tmin)；(6)
定義空調的荷電狀態soc為儲能量oin與儲能容量o的比值：
當室內溫度保持在tin時，根據式(1)可得空調的製冷量qac為：
將式(8)代入式(4)，得到空調功率pac為：
將式(7)帶入式(9)，整理得到空調的功率pac與空調的荷電狀態soc的關係為：
pac＝αsoc+βtout+γ；(10)
其中，α、β、γ三個係數表達式如下：
將空調的荷電狀態soc的變化範圍[0,1]劃分為n個小區間，根據每臺空調的荷電狀態soc，將所有空調劃分到各個小區間內，統計每個小區間內的空調數量分別為m1,m2,…,mi,…,mn，將第i個小區間內的空調的荷電狀態統一為soci：
建立第i個小區間內所有空調的聚合模型為：
pi＝αisoci+βitout+γi；(15)
其中，pi為第i個小區間內所有空調的聚合功率；αi_k、βi_k和γi_k分別為第i個小區間內第k臺空調的α、β和γ。
所述步驟(22)聚合空調負荷調峰潛力評估，具體如下，
根據式(15)求得整個空調群的總聚合功率ptotal為：
當室外溫度保持不變時，第i個小區間內所有空調的狀態整體調整到第j個小區間時的聚合功率變化δpi-j為：
δpi-j＝αi(socj-soci)(20)
在舒適度區間一定的情況下，空調負荷的荷電狀態soc主要取決於空調房間溫度，由於空調房間溫度是時變而不是突變的，因此聚合空調負荷soc同樣不是突變的，即第i個小區間內所有空調的狀態整體調整到第j個小區間的過程中，聚合空調負荷存在一個放電過程，放電持續時長為：
式中，tin(i)和tin(j)分別為第i個小區間和第j個小區間所對應的室內溫度，與荷電狀態的關係如下所示：
tin(i)＝tmax-soci(tmax-tmin)(22)
tin(j)＝tmax-socj(tmax-tmin)(23)
假設聚合空調調控時長大於各個聚合空調的放電時長，即不考慮聚合空調荷電狀態轉變過程中的放電過程，只計及兩個區間所對應荷電狀態的穩定值，則聚合空調的最大可調控潛力為：
作為本發明的一種改進，所述步驟(3)在日前市場中，以最小化電力公司調度成本為目標函數，制定次日調峰時段的調度計劃；具體包括如下步驟：
假設共有m個負荷聚合商，次日空調負荷調度共分為t個時段，每個時段間隔為δt分鐘，負荷聚合商k(k＝1,2,…,m)在t時段(t＝1,2,…,t)的補償報價為μ(t,k)，投標容量為p(t,k)。電力公司t時段的系統總負荷削減量為preq(t)，分配給負荷聚合商k的系統缺額為d(t,k)。
以最小化空調負荷調度成本為目標函數：
約束條件如下：
(a)負荷聚合商出力約束
系統分配給負荷聚合商的調峰量要小於等於該負荷聚合商的可調控容量：
d(t,k)≤p(t,k)；(26)
(b)系統調峰總量約束
所有負荷聚合商的調峰總容量要大於等於上級調度部門所下達的調度容量：
作為本發明的一種改進，所述步驟(4)中，在實時調度中，綜合考慮負荷聚合商利潤和用戶舒適度，實現聚合空調負荷的優化控制具體如下：
(41)聚合空調負荷優化控制目標函數；
電力公司調度部門向每個負荷聚合商下達調度計劃後，負荷聚合商隨即對所轄空調群進行控制，在空調負荷控制過程中，負荷聚合商需兼顧用戶和自身利益，目標函數為最大化負荷聚合商利益；
假設電力公司調度部門在t時段分配給負荷聚合商k的調峰缺額為d(t,k)，以各空調負荷的荷電狀態soc為聚合指標，將該負荷聚合商所管轄空調負荷聚合為n個空調聚合體，則t時段負荷聚合商k所提供的實際調峰容量為：
式中，δsoci為t時段第i個空調聚合體的荷電狀態調整量；
則t時段負荷聚合商k的實際調峰量與調度計劃偏差為：
e(t,k)＝d(t,k)-g(t,k)(29)
負荷聚合商根據下發的調度計劃調整功率需求，而電力公司則根據負荷聚合商的執行情況進行結算，實際清算價格為各個時段內所有投標成功者的最高報價μmax(t)；為了儘可能減少調度偏差並降低電力公司的調度成本，當負荷聚合商的出力大於調度計劃時，按照調度計劃結算；出力小於調度計劃時，按照實際削減量結算；但如果調度偏差超過最大值δmax時，那麼電力公司將對負荷聚合商進行罰款，超出部分單位電量罰款費率為γ。則負荷聚合商k的收益f1為：
式中，δ(t,k)＝max{0,e(t,k)-δmax}。
此外，負荷聚合商需要向所轄空調用戶支付補償費用，單位電量補償費率為r，則負荷聚合商k支付的補償費用f2為：
以最大化負荷聚合商的利潤f為目標函數：
maxf(k)＝f1(k)-f2(k)(32)
(42)聚合空調負荷優化控制約束條件；
(a)負荷聚合商出力約束
受空調聚合體調控潛力影響，負荷聚合商的實際出力需滿足：
式中，為t時段聚合空調在室外溫度為時的最大削減功率；
(b)荷電狀態約束
受人體舒適度約束，荷電狀態soc的取值範圍為[0,1]，因此，荷電狀態約束條件為：
0≤soci(t)≤1(34)
式中，soci(t)為t時段第i個空調聚合體的荷電狀態值。
相對於現有技術，本發明具有如下優點，本發明提供一種基於空調聚合模型的調峰控制方法，根據能量守恆原理和空調運行特性建立單臺空調的負荷模型，通過負荷聚合商建立空調群的聚合模型，在日前市場中以最小化電力公司調度成本為目標函數，制定次日調峰時段的調度計劃，在實時調度中，綜合考慮負荷聚合商利潤和用戶舒適度，實現聚合空調負荷的優化控制，充分挖掘負荷側資源，降低系統峰谷差，有效緩解用電高峰時刻的供電壓力，減緩電網設施的投資壓力。
附圖說明
圖1為本發明方法的總流程圖；
圖2為聚合空調調度框架。
具體實施方式：
為了加深對本發明的理解，下面結合附圖對本實施例做詳細的說明。
實施例1：參見圖1、圖2，一種基於空調聚合模型的調峰控制方法，所述控制方法包括以下步驟：
步驟(1)：根據能量守恆原理和空調運行特性建立單臺空調的負荷模型。
(11)變頻空調負荷的等效熱參數模型表示如下：
式中，tin(t)為t時刻的室內溫度，℃；tout(t)為t時刻的室外溫度，℃；qac(t)為t時刻的空調製冷量，kw；r為空調房間等效熱阻，ω；c為空調房間等效熱容，f。
(12)變頻空調工作期間，隨著頻率的增加，變頻空調的製冷量和電功率都將增加，頻率與製冷量、電功率之間的關係如下：
qac(t)＝a·f(t)+b；(2)
pac(t)＝n·f(t)+m；(3)
式中：pac表示空調機組的製冷功率，kw；f表示變頻空調壓縮機的功率，hz；n、m表示功率常係數；qac表示變頻空調的製冷量，a、b表示製冷量常係數。
(13)則空調的功率pac和空調的製冷量qac之間的關係為：
步驟(2)：通過負荷聚合商對空調群進行集中調度與控制，建立空調群的聚合模型，並評估聚合空調負荷的調峰潛力。
(21)建立空調群聚合模型
空調負荷與傳統儲能設備特性相似，能夠將電能以熱能的形式存儲於所屬建築物中，室內溫度越高儲能量越小，室內溫度越低儲能量越大。假設用戶的舒適度範圍為[tmin,tmax]，室內溫度為tmax時儲能量為0，則室內溫度為tin時儲能量oin為：
oin＝c(tmax-tin)(5)
建築物的儲能容量o為：
o＝c(tmax-tmin)(6)
定義空調的荷電狀態soc為儲能量oin與儲能容量o的比值：
當室內溫度保持在tin時，根據式(1)可得空調的製冷量qac為：
將式(8)代入式(4)，得到空調功率pac為：
將式(7)帶入式(9)，整理得到空調的功率pac與空調的荷電狀態soc的關係為：
pac＝αsoc+βtout+γ(10)
其中，α、β、γ三個係數表達式如下：
將空調的荷電狀態soc的變化範圍[0,1]劃分為n個小區間，根據每臺空調的荷電狀態soc，將所有空調劃分到各個小區間內，統計每個小區間內的空調數量分別為m1,m2,…,mi,…,mn，將第i個小區間內的空調的荷電狀態統一為soci：
建立第i個小區間內所有空調的聚合模型為：
pi＝αisoci+βitout+γi(15)
其中，pi為第i個小區間內所有空調的聚合功率；αi_k、βi_k和γi_k分別為第i個小區間內第k臺空調的α、β和γ。
(22)聚合空調負荷調峰潛力評估
根據式(15)求得整個空調群的總聚合功率ptotal為：
當室外溫度保持不變時，第i個小區間內所有空調的狀態整體調整到第j個小區間時的聚合功率變化δpi-j為：
δpi-j＝αi(socj-soci)(20)
在舒適度區間一定的情況下，空調負荷的荷電狀態soc主要取決於空調房間溫度，由於空調房間溫度是時變而不是突變的，因此聚合空調負荷soc同樣不是突變的，即第i個小區間內所有空調的狀態整體調整到第j個小區間的過程中，聚合空調負荷存在一個放電過程，放電持續時長為：
式中，tin(i)和tin(j)分別為第i個小區間和第j個小區間所對應的室內溫度，與荷電狀態的關係如下所示：
tin(i)＝tmax-soci(tmax-tmin)(22)
tin(j)＝tmax-socj(tmax-tmin)(23)
假設聚合空調調控時長大於各個聚合空調的放電時長，即不考慮聚合空調荷電狀態轉變過程中的放電過程，只計及兩個區間所對應荷電狀態的穩定值，則聚合空調的最大可調控潛力為：
步驟(3)：在日前市場中，以最小化電力公司調度成本為目標函數，制定次日調峰時段的調度計劃；
假設共有m個負荷聚合商，次日空調負荷調度共分為t個時段(每個時段間隔為δt分鐘)，負荷聚合商k(k＝1,2,…,m)在t時段(t＝1,2,…,t)的補償報價為μ(t,k)，投標容量為p(t,k)。電力公司t時段的系統總負荷削減量為preq(t)，分配給負荷聚合商k的系統缺額為d(t,k)。
以最小化空調負荷調度成本為目標函數：
約束條件如下：
(a)負荷聚合商出力約束
系統分配給負荷聚合商的調峰量要小於等於該負荷聚合商的可調控容量：
d(t,k)≤p(t,k)(26)
(b)系統調峰總量約束
所有負荷聚合商的調峰總容量要大於等於上級調度部門所下達的調度容量：
步驟(4)：在實時調度中，綜合考慮負荷聚合商利潤和用戶舒適度，實現聚合空調負荷的優化控制；
(41)聚合空調負荷優化控制目標函數
電力公司調度部門向每個負荷聚合商下達調度計劃後，負荷聚合商隨即對所轄空調群進行控制。在空調負荷控制過程中，負荷聚合商需兼顧用戶和自身利益，目標函數為最大化負荷聚合商利益。
假設電力公司調度部門在t時段分配給負荷聚合商k的調峰缺額為d(t,k)，以各空調負荷的荷電狀態soc為聚合指標，將該負荷聚合商所管轄空調負荷聚合為n個空調聚合體，則t時段負荷聚合商k所提供的實際調峰容量為：
式中，δsoci為t時段第i個空調聚合體的荷電狀態調整量。
則t時段負荷聚合商k的實際調峰量與調度計劃偏差為：
e(t,k)＝d(t,k)-g(t,k)(29)
負荷聚合商根據下發的調度計劃調整功率需求，而電力公司則根據負荷聚合商的執行情況進行結算，實際清算價格為各個時段內所有投標成功者的最高報價μmax(t)。為了儘可能減少調度偏差並降低電力公司的調度成本，當負荷聚合商的出力大於調度計劃時，按照調度計劃結算；出力小於調度計劃時，按照實際削減量結算；但如果調度偏差超過最大值δmax時，那麼電力公司將對負荷聚合商進行罰款，超出部分單位電量罰款費率為γ。則負荷聚合商k的收益f1為：
式中，δ(t,k)＝max{0,e(t,k)-δmax}。
此外，負荷聚合商需要向所轄空調用戶支付補償費用，單位電量補償費率為r，則負荷聚合商k支付的補償費用f2為：
以最大化負荷聚合商的利潤f為目標函數：
maxf(k)＝f1(k)-f2(k)(32)
(42)聚合空調負荷優化控制約束條件
(a)負荷聚合商出力約束
受空調聚合體調控潛力影響，負荷聚合商的實際出力需滿足：
式中，為t時段聚合空調在室外溫度為時的最大削減功率。
(b)荷電狀態約束
受人體舒適度約束，荷電狀態soc的取值範圍為[0,1]，因此，荷電狀態約束條件為：
0≤soci(t)≤1(34)
式中，soci(t)為t時段第i個空調聚合體的荷電狀態值。
需要說明的是上述實施例，並非用來限定本發明的保護範圍，在上述技術方案的基礎上所作出的等同變換或替代均落入本發明權利要求所保護的範圍。