基于负荷聚合商业务的空调服务运作模式及控制策略

空调作为一种可调的柔性负荷,占尖峰负荷比重逐年增大。通过合理的调控引导空调用户参与需求响应,能有效发挥该响应资源的可调潜力与商品价值。为此,提出了一种基于负荷聚合商业务的空调服务运作模式,为用户提供合理的需求响应服务。运作模式包含了服务控制策略以及定价赔偿机制两部分。在分挡方案基础上,服务控制策略充分考虑用户舒适度需求,设置服务状态Ⅰ(选挡)和服务状态Ⅱ(变挡),以实现分挡模式下对空调可调潜力的充分挖掘;同时,在定价赔偿过程中,定义服务的"失负荷"违约事件,并制定指标量化其商品功能,以计入服务的商品属性和用户舒适度差异性,实现与用户的效益分享。最后通过算例对控制策略及效益分享机制进行应用分析,验证了运作模式的可行性与合理性。     

空调负荷聚合商的优化调度策略研究

基于聚合商的服务运作模式,对空调负荷调度策略展开研究,正常运行过程中寻求负荷的平滑接入,削峰运行过程中寻求最优削峰效果,通过算例分析表明了调度策略的合理性。     

基于DLC的空调负荷双层优化调度和控制策略

空调负荷占电力终端设备的比重逐年增长,已成为峰荷最重要的组成部分,加深了中国高峰时段的供需矛盾,导致峰谷差进一步拉大。但同时空调负荷具有一定热存储能力,具备巨大的负荷调节潜力,可以通过需求响应纳入到电力系统调度中。为此,提出了基于直接负荷控制的空调负荷双层优化调度和控制模型。在宏观层模型中,根据负荷聚合商在各时段的空调负荷出力和报价,优化调度计划,最小化电力公司负荷调度成本;在微观层模型中,通过优化其管辖范围内空调负荷的控制策略,使得实际的空调负荷出力与调度计划尽可能保持一致并最大化其利益。通过算例分析说明了所提出模型的应用方法。     

负荷聚合商模式下的冰蓄冷空调弃风消纳研究

随着风电大规模入网,传统调度模式在弃风消纳方面显示出一定的局限性。利用柔性负荷需求响应作为调度补充,提高风能利用率的研究已成为国内外关注的热点。选取冰蓄冷空调作为研究对象,在负荷聚合商的概念下,分析了受控用户的调度潜力,构建了以低价购置弃风电量为激励,最小化聚合商运行成本为目标的调度模型。算例采用IEEE-33配电系统进行仿真验证,分析用户响应前后聚合商调度潜力及风电出力变化下的调控效果,证明了计及冰蓄冷空调蓄冷潜力,以及在提高受控用户运行经济性、跟踪弃风分布增强系统风电接入能力、优化系统负荷曲线等方面的可行性和有效性。     

基于数据驱动的聚合空调特性建模及控制策略

随着越来越多的可控负荷接入电网,空调负荷(air conditioning loads, ACLs)由于其响应速度快、调节潜力大、具有蓄冷储热等特征可作为柔性负荷参与平抑可再生能源引起的波动。在实际对ACLs进行聚合的过程中,室外温度、ACLs的温度和ACLs的数量等外部条件的变化会对聚合模型造成一定的影响。但现有大多数对ACLs的控制方法未考虑聚合ACLs外部特性模型(aggregate ACLs′external model, AAEM)的时变特征。文中提出一种基于数据驱动的AAEM及相应的负荷跟踪控制策略,考虑到基于ACLs热力学特性的ACLs的成本函数,采用神经网络对时变聚合ACLs的AAEM进行快速计算,降低AAEM的计算复杂程度。基于数据驱动的AAEM负荷跟踪控制策略有效减少了ACLs的开关状态切换次数及其调用总成本。基于实际用户的仿真结果验证了该方法的有效性。     

考虑多重因素的空调负荷聚合响应潜力评估及控制策略研究

空调负荷已成为电力系统重要的需求响应资源,但由于其类型差异性、接入分散性,造成调度中心难以直接获取其聚合功率并开展调度控制,限制了响应潜力发挥。对此,提出考虑空调负荷聚合响应潜力多类型资源协同调度与精准控制相结合的双层调控框架。在日前调度层,基于近似聚合模型获取空调负荷聚合功率,考虑用户热舒适度、意愿度及可控度等多重因素,建立空调负荷聚合响应潜力评估模型,获取其聚合响应潜力,并结合基础柔性负荷响应特性建立联合调度模型,充分挖掘负荷侧多类型资源参与系统调节的潜力;在日内控制层,针对执行降负荷调温控制策略中空调群组功率跌落现象,为引导其有序参与电网需求响应,建立变状态数的状态队列模型,并引入准备时间对参数异质空调集群进行分组控制,使空调负荷跟随调度计划,提升控制精度,缓解功率跌落对系统运行产生的影响。最后,通过某简化配网系统进行仿真分析,结果表明:所提双层调控框架在调度层可深度挖掘并引导利用空调负荷响应潜力,在控制层实现精准控制并削弱功率跌落负面影响,工程应用价值显著。     

激励条件下的大规模空调负荷聚合集群优化策略

为提高大规模空调负荷聚合精度、提升空调集群可调节潜力,提出了激励条件下的大规模空调负荷聚合集群优化策略。首先建立了大规模空调负荷聚合架构,然后建立单体的二阶空调等值热力参数模型,同时基于蒙特卡洛方法对不同区域的空调负荷进行二次聚合,建立用户满意度与激励水平之间的关系。在此基础上,以实际空调聚合功率与缺口负荷之间的标准差最小、空调负荷聚合商补偿费用最少为优化目标,采用粒子群算法进行求解,最后通过算例说明了本文所提策略的有效性。     

基于改进状态空间模型的空调负荷控制策略

空调负荷因其可中断特性可以实现系统控制信号的快速响应与调节。提出了一种基于改进状态空间模型的空调负荷控制策略。首先扩展状态空间长度,建立了更为精确的改进状态空间模型,实现无控条件下空调负荷聚合特性的跟踪。在此基础上,建立了空调聚合控制模型,实现温控信号下空调负荷动态聚合特性的跟踪。最后,对空调群进行温度优化控制,实现空调群的负荷调节。仿真结果验证了空调负荷的改进状态空间模型、聚合控制模型和温度优化控制策略的有效性。     

楼宇空调需求响应实时控制仿真与实践研究

日益增长的空调降温负荷已成为夏季电网负荷尖峰不断增长的主要因素。为引导资源庞大、调控灵活的空调负荷参与需求响应实现“源荷互动”,保障电网的安全经济运行,开展了楼宇空调需求响应实时控制仿真与实践研究。通过建立空调房间的等效热参数模型,分析空调调控的稳态及动态过程,考虑室内外温度信息及削荷要求,对单台和聚合空调开展实时温度直接控制与梯度控制仿真,并于武汉迈异办公楼开展温度直接控制实践。结果表明,实践的办公楼内室内温度仅上升1.2℃,而空调的需求响应控制有效削减了尖峰时期负荷,具有很高的调控价值。另外,温度梯度控制能取得更平稳和长期的削荷效果,并抑制了负荷反弹现象,更贴近需求响应调控的要求。     

基于非合作博弈的居民负荷分层调度模型

为促进居民用户柔性负荷资源有效参与需求响应,可以利用负荷聚合商来聚合用户负荷资源参与电网调度。通过将居民用户的柔性负荷进行分类,建立电网公司、负荷聚合商和居民用户的分层调度模型。在日前投标环节,构建了以聚合商利润最大化为目标的日前投标博弈模型,利用非合作博弈思想对聚合商在日前投标市场进行分析,并给出了博弈纳什均衡解的存在性证明;在实时调度环节,聚合商以分类柔性负荷各自用电物理特性作为约束条件,以实时调度和日前投标量之间的偏差最小作为目标函数对用户分类柔性负荷进行实时调度,使得在不影响用户舒适度情况下提高聚合商的利润。算例仿真分析结果表明,所建立的分层调度模型可有效实现居民负荷的需求响应,并使得电网公司、负荷聚合商和用户三方均受益。     

考虑状态差异性聚类的空调负荷直接负荷控制动态优化方法

计及了分散式空调负荷参与调控初始状态的不确定性及参数差异性,提出了适用于大量分散式空调负荷的聚类分组方法及直接负荷控制(DLC)分组轮控动态优化方法。在聚类分组过程中,以空调负荷可调控潜力为聚类目标,在保证DLC可操作空间的基础上充分发挥空调负荷的调控潜力。在DLC分组轮控动态优化过程中,通过合理选择优化周期,修正模型误差与温度预测带来的调控误差,使得空调负荷出力与调度计划更加吻合,同时保证了用户的舒适度需求。仿真算例验证了所提方法充分发挥分散式空调负荷调控潜力的良好效果。     

分散式电采暖负荷协同优化运行策略

分散式的电采暖负荷是一种典型的热储能设备,功率较大,电能产出的热量具有滞后性和存储性,现有运行方式单一且仅针对单个设备,无法实现区域范围内电采暖负荷的协同优化。针对上述问题,文中首先提出了智能电暖网络的概念、架构以及衡量该网络运行效果的优化指标。其次,提出了智能电暖网络的确定性优化运行模型,该模型首先在保证最大功率限制的约束下,求解可达到的最大舒适度;再将最大的舒适度作为约束,寻求使运行电费最小化的运行策略。进而,在等效热参数模型的基础上引入温度波动不确定量,构建了确定性模型对应的鲁棒优化模型。算例分析表明,相比现有的实时温控策略,确定性优化策略可有效控制尖峰负荷,明显提高温度效用,降低运行电费;鲁棒优化策略比确定性优化策略更好地保证了用户舒适度,但运行电费略有升高。所提优化策略充分响应峰谷电价,在实现经济运行的同时,可以间接响应电网削峰填谷。     

需求响应下的变频空调群组削峰方法

通过对变频空调负荷特性的研究,建立变频空调负荷模型;结合温度控制和频率控制两种方法的优点,在约定需求响应激励方案并满足用户舒适度要求的情况下,确定了一种考虑时间约束的变频空调频率控制方法;并以空调群组的削峰优化模型为基础,设计了一种直接易行的空调群组削峰控制算法。根据空调调控顺序的不同,分别达到充分利用负荷削减潜力或经济性最优两种目标,通过算例验证了所述方法的正确性和优越性,并分析比较了不同目标或因素影响下的削减效果。     

数据驱动的变频空调负荷模型参数在线辨识方法

准确辨识空调负荷模型的参数是挖掘其节能及需求响应潜力的重要基础,当前研究大多采用精度较差的离线辨识方法。为此,基于数据驱动思想,提出一种变频空调模型参数在线辨识方法。首先,建立了数据驱动的空调负荷模型参数在线辨识架构。然后,基于空调负荷模型提出数据驱动的在线辨识机制和方法。其中,数据驱动的在线辨识机制设计为基于参数显著变化事件驱动的参数更新判别机制和基于历史参数波动范围的参数动态阈值设定机制,在该机制下通过粒子群优化算法建立了快速在线辨识方法。最后,通过实测环境,验证了所提在线辨识方法的有效性,与离线辨识方法相比,所提方法极大地提高了计算速度及准确度,可满足在线应用需要。     

江苏省夏季空调负荷分析及需求侧管理措施的削峰效果测算

介绍了夏季最大空调负荷、集中空调负荷和居民空调负荷的计算方法,分析了江苏省夏季空调负荷的构成,根据分析结果提出了7项近期内容易实现或经过适当技术改造后能够实现的夏季空调负荷调控措施,并对其削峰效果进行了分析测算。     

基于时变互补特性的聚合空调调控及恢复策略

因具有较好的空间热储能特性,聚合空调负荷调控已纳入常态化电力系统运行中,但调控策略很大程度上将破坏负荷群的多样性,带来聚合功率振荡、响应潜力不稳定、反弹负荷过大等问题。针对这些问题,文中重点分析了调温控制对单体、聚合空调功率和响应潜力的影响,建立了基于调温控制的聚合空调功率时变特性模型及聚合方法。然后,基于分时段调控架构,构建了基于时变互补特性的聚合空调两阶段调控模型,并提出了相应的响应调控和负荷恢复策略,提升了空调群聚合质量。最后,基于15 000台空调仿真分析了外界温度、调温幅度等因素对聚合功率的影响,同时将分时段空调群调控策略应用于需求响应事件,结果表明了所提方法的有效性。     

电力柔性负荷调度研究综述

电力高峰负荷持续增长以及间歇式能源的迅猛发展对电力系统调节能力提出新的重大挑战,柔性负荷调度作为发电调度的补充,已成为国内外关注的热点。从柔性负荷参与电网调度运行的视角综述了近年来国内外在柔性负荷可调度潜力、调度模式、响应行为建模和调度架构等方面的研究成果,着重对比分析了不同调度模式和调度架构的适用场景和优缺点,从柔性负荷综合响应建模、多时间尺度互动交易模式、多时间尺度协调调度、集中分布式协调控制和互动效益评估5个方面探讨了柔性负荷调度领域需进一步研究的方向。并结合中国国情,提出了开展柔性负荷调度的建议设想。     

面向需求响应应用的空调负荷建模及控制

空调负荷是一种优良的需求响应资源,对空调的合理调控能够有效缓解供需不平衡,提高电力系统综合运营效率,实现资源优化配置,但这需要建立在对空调负荷运行特性基础理论的深刻理解基础上。文中从空调系统热力学建模、聚合模型、控制模式、调控策略四个角度,讨论了空调负荷在需求响应中的研究现状,并针对目前国内外空调负荷研究的实际情况,对空调负荷进一步的研究方向进行了展望。