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空调负荷作为重要的柔性负荷资源之一,通过负荷聚合商参与电网调控,对改善夏季电网的负荷特性具有重要意义。然而聚合商通过分组控制方式无法最大化地利用空调的可调潜力,并且对用户舒适度有一定影响。从负荷聚合商的角度出发,对用户空调负荷分别采用温度设定值控制,以保持用户调节行为的多样性。在最大化挖掘负荷可调潜力的同时保证用户舒适度,提出了一种基于用户空调负荷温度控制的负荷聚合商日前调度双层优化模型。模型上层以负荷聚合商利益最大为优化目标,下层考虑用户舒适度差异以用户整体不舒适度水平最小为优化目标。采用粒子群整数规划算法进行求解获得单台空调设备设定温度的调节量。通过仿真验证表明,所提日前调度策略可以在给电网提供一定削峰能力的同时,充分挖掘空调负荷的可调潜力,保证负荷聚合商获得最大化利益并且用户舒适度水平更高。 相似文献
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小区光伏配备的储能装置容量有限且运行模式单一,不能充分发挥储能作用。文中将天燃气储气备用、空调可控负荷产生的虚拟储能与储能装置一起组成储能系统,提出使储能系统在光伏平抑波动、电网有功功率波动和峰谷电价套利3种模式下协调运行的控制策略。在光伏平抑波动和电网有功功率波动模式中,利用小波包分解得到虚拟储能输出功率参考指令,根据空调、燃气管道等状态信息得到虚拟储能输出功率,储能装置根据荷电状态选择性地作为虚拟储能的后备。峰谷电价套利模式中,利用储能装置空闲时段并结合分时电价信息进行充放电控制。3种模式协调运行,可实现小区源-储-荷能量管理。在Matlab中仿真不同模式组合下储能系统的输出功率,验证了所提控制策略的正确性和有效性。 相似文献
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需求侧空调资源丰富、调控灵活并且具有储能功能,通过合理的聚合管控可对波动性强的清洁能源进行跟踪消纳。为了构建实现电网、聚合商与负荷之间双向互动的信息交互结构,研究了集群空调的分组协同管控方法。拥有云平台的家电商直接作为聚合商沟通电网与需求侧,利用云平台分别与空调和电网进行互动,将物理上分散的空调资源虚拟地聚合为可控整体;聚合商对空调分组管控,各组协同完成消纳任务以保证跟踪精度综合最优。因此,建立了聚合空调组可调节能力评估方法,以用户舒适度和空调物理参数为约束构建了消纳容量分配最优化问题,并通过滑模控制模型控制聚合空调完成跟踪任务。通过实验验证了所提算法在能够有效跟踪清洁能源的同时,对空调的干预更小,保证了用户舒适度。 相似文献
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在新型电力系统背景下,电网需求侧可调控资源对于系统稳定的重要性日益提升。电动汽车作为重要的可调度负荷资源,对其可调度潜力进行准确评估,能有效提升电网安全稳定运行能力。现有研究较少考虑电动汽车用户行为偏好对电网负荷调控的影响,因此,提出一种考虑用户充电偏好的电动汽车集中式电站可调潜力评估方法。考虑电动汽车充电时的外部条件与自身行为偏好因素,建立基于隶属度函数的用户充电行为模型,并结合长短期记忆神经网络算法对充电站的可调潜力进行评估。最后,通过实际充电站算例,分析了电动汽车用户与负荷可调度潜力之间的耦合关系,验证了所提方法对负荷可调控容量评估的有效性,为电动汽车可调负荷参与削峰填谷等需求响应服务提供了理论支撑。 相似文献
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不同于小容量温控负荷,中央空调具有良好的削峰填谷和需求响应潜力。提出了一种基于弹性温度可调裕度的中央空调控制策略,针对负载率型中央空调终端用户的差异性,结合用户的主观及客观情况,综合考虑用户响应意愿对中央空调负荷群体进行调控,并基于该控制策略,从负荷聚合商角度,构建一种新型双层优化控制模型,满足空调负荷响应出力与目标一致的前提下,通过综合考虑用户的响应意愿,实现聚合商的利润最大化。算例分析结果表明,所提策略研究合理有效,为空调负荷参与电网辅助服务提供相关理论与实施方法。 相似文献
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该管理模式将长期电力电量预测结果用于对用电负荷的规划调控容量。在规划用电负荷的调控容量时,节约用电、能源替代、负荷管理是适宜的需求侧管理模式。在节电方面,建设能效电厂就是其中一种长效节电措施。可以达到与扩建电力供应系统相同的目的。在整体降低了社会用电消耗的同时,应用能源替代于电力空调和电力采暖上。并结合推广使用蓄热电锅炉、蓄能空调等适用于移峰、错峰目的的蓄能装置,以及可中断负荷管理等手段.同时在具备条件的电力用户侧积极建设一定容量的可调节负荷容量。以长期电力电量预测指标为基础,依靠政府、电力企业、投资人和电力用户等多方面力量。有计划、有步骤地通过建设能效电厂等节约用电方式、能源替代模式、负荷管理方式等管理手段,在预测年限内实现对用电负荷的调控容量。从而实现长期方式下对用电负荷的调控管理。基于长期电力电量预测的需求侧管理机制的目标是实现预测年限内对最大电力、最大电量、最大用电峰谷差等指标在需求侧具备一定的可控容量, 相似文献
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近年来,空调类电力用户数量迅速增加,成为了电网高峰负荷的主要组成部分。空调负荷作为典型柔性负荷,可利用其热惯性参与需求响应,为电网提供有效可调容量。区别于有关定频空调的研究,基于变频空调的负荷特性构建其物理模型,从控制后总功率和最大控制时长两个维度对变频空调集群的调节潜力进行评估。在此基础上,根据变频空调负荷聚合商在需求响应日前市场的成交量,以变频空调集群功率削减量与成交量偏差以及用户舒适度变化量最小化为目标,提出了基于双层分组轮控的变频空调负荷优化控制策略。仿真结果表明,所提策略不仅能够通过分组轮控延长变频空调集群最大控制时长,还具有良好的用户友好性,对于变频空调集群参与电网需求响应具有指导意义。 相似文献
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中央空调负荷已成为高峰负荷的主要组成部分,利用中央空调缓解电网高峰负荷已经成为一种有效手段。首先分析中央空调系统,结合中央空调的启停控制和柔性控制建立了调控方式,并结合室内热过程模型分析了中央空调的调控潜力。获取虚拟充放电功率、虚拟储能电量、虚拟储能荷电状态参数,并通过虚拟储能充放电效率参数描述不同控制方式下的差异,将中央空调模型转化为虚拟储能模型。基于虚拟储能模型,以削减的负荷量尽量靠近计划削减负荷为目标,提出了虚拟储能群组削峰策略,并通过算例验证了该削峰策略的效果。 相似文献
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为了提高微网系统运行的安全稳定性,充分发掘海量空调负荷资源的可调潜力,从而增强负荷响应自主性,在对空调压缩机电机控制电路改造的基础上,提出了一种变频空调负荷虚拟同步机群参与微网调频的控制方法。首先对变频空调压缩机电机进行负荷虚拟同步机控制改造,建立其控制模型;然后将空调压缩机电机进行聚合等值,便于其参与微网互动调控;接着建立了变频空调负荷虚拟同步机群参与微网互动的控制架构;最后提出变频空调负荷参与微网一次和二次调频的策略,并通过对变频空调负荷虚拟同步机群控制仿真,验证了负荷虚拟同步机化改造能够有效提升空调负荷参与调频的能力。 相似文献
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公共楼宇的大量负荷属于需求侧可调负荷资源,且参与电网互动时的精细化调控潜力尚未得到充分挖掘。文中对公共楼宇的负荷进行分类,对公共楼宇典型可调负荷资源的用能行为特征、用能模型、调控模型与调控策略的关键技术及其研究现状进行归纳总结,给出了公共楼宇可调负荷资源用能行为特征的分析框架与特征指标体系。考虑到公共楼宇可调负荷资源是参与区域综合能源服务(Integrated Energy Services, IES)与虚拟电厂(Virtual Power Plants, VPP)的重要组成部分,因此对多能异构的负荷资源协调管控技术开展了深入研究并进行综述。文中的研究工作将为公共楼宇可调负荷资源参与需求侧响应(Demand Response, DR)与电网互动奠定良好的理论基础,为相关研究提供一些有价值的参考。 相似文献
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随着5G网络的大规模应用,基站的能耗管理与优化是保证电网运行稳定性的同时,促进新能源电力消纳、优化用户用电行为所采取的行动之一。5G宏基站耗能设备参与需求响应能够在降低基站用电成本的同时为电力系统提供可调节资源。针对不断扩建的5G基站,提出了一种5G宏基站参与需求响应的负荷计算方法,并分析其参与需求响应的潜力。首先分析了基站无线利用率与能耗的关系,对基站通信设备及空调系统建模。其次,考虑通信设备以通道关断方式助力空调负荷参与需求响应的运行模式,并以典型日负荷参与需求响应为例,分析了该模式下基站空调负荷参与需求响应的潜力,仿真结果表明,基站通信设备采用智能通道关断可以增加空调负荷参与需求响应的潜力。 相似文献
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空调负荷作为居民用户中的主要负荷,成为户用微电网能量管理的重要对象。以空调负荷为研究重点,结合户用微电网中其他可控负荷及储能设备,提出一种计及空调模型自适应修正的户用微电网能量管理策略。针对空调所属建筑物热力学模型中空调能效比系数、建筑物参数不易获取的问题,提出根据空调在当前场景下运行的历史数据,用遗传算法拟合得到适应当前场景的更为准确的热力学模型参数。针对室内人员活动、其他冷热型负荷工作状态改变等环境动态变化因素导致室内温度偏离优化温度的问题,用Q学习算法对空调设置温度进行在线自适应修正。最后,通过算例和实验证明了所提策略可以适应不同场景和环境的动态变化,提高了能量管理的适用性和准确性。 相似文献
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需求响应技术可以削峰填谷,提高能源利用效率,提升电力系统稳定性。直接负荷控制通过直接控制用电负荷使得需求侧负荷变成可调用资源,是实施基于激励的需求响应的一种有效方法,实现相对容易。空调用电量大,储热、储冷能力较好,将空调在高峰时段的用电量转移到低谷时段,对用户的影响小。因此,空调能够影响总负荷曲线的峰谷差异,是重要的需求响应资源。基于此,建立了空调的热力学模型,提出了基于蒙特卡洛方法建立大规模空调负荷聚合模型,并研究了实施直接负荷控制的空调负荷跟踪控制方案,讨论了空调负荷参与需求响应的负荷削减潜力。根据负荷调峰的需求计算控制空调温度或开、关状态的参考信号,然后采用自适应爬坡控制方法,跟踪参考信号的实施情况。仿真结果表明,通过跟踪参考信号来实施空调负荷的直接负荷控制可以依据需求有效削减负荷。 相似文献