计及反弹负荷平抑的空调集群直接负荷控制研究

针对传统模型对需求响应的直接负荷控制过程中,对用户空调负荷自主退出问题以及控制结束后的负荷反弹现象考虑不足等问题,研究了直接负荷控制项目的实施过程,分析了导致用户退出直接负荷控制的因素,并以负荷反弹为切入点,给出负荷削减需求结束后允许用户在一定时间内继续受控的直接负荷控制(direct load control,DLC)长控方案,并建立以需求侧实际负荷削减量与需求偏差最小为目标的直接负荷控制调度和以机组经济性为目标的供需双方协同优化调度模型.算例仿真结果表明,所提控制方案能在满足需求响应实施方的负荷削减要求、提高机组调度能力的同时有效平抑反弹负荷.     

兼顾降负荷和反弹抑制的负荷聚合商下空调集群调控策略

负荷聚合商下的空调负荷是一种削峰潜力大的需求响应资源,但在短时削峰后,用户的设定温度调回行为会造成较大的负荷值和负荷反弹。为解决该问题,对负荷聚合商下的空调集群提出了3个负荷反弹指标,即空调集群室内温度均值、方差以及空调开启台数。这3个指标将用于制定兼顾降负荷和反弹抑制的聚合商空调集群调控策略,其中包含需求响应策略和设定温度调回策略。需求响应策略可在抑制空调集群负荷反弹的同时充分发挥其降负荷潜力;设定温度调回策略可在抑制空调集群室内温度调回后负荷反弹的同时,最小化空调集群进行设定温度调回的功率。本文策略弥补了当前空调调控策略研究的不足。     

考虑空调负荷需求响应的负荷恢复量削减方法

温控负荷的冷负荷启动特性导致停电后负荷量增加,使其可能超过系统的最大可恢复负荷量。为保证负荷恢复的顺利进行,以空调负荷作为温控负荷的代表,提出一种考虑需求响应的负荷恢复量削减方法。首先,建立了计及停电时间的空调负荷聚合功率估计模型,快速计算停电后的空调负荷聚合功率;然后,综合考虑暂态安全约束以及系统可提供的恢复功率,确定变电站单次最大可恢复负荷量;最后,基于空调负荷群聚合功率估计模型和变电站单次可恢复负荷量限值,利用需求响应技术削减负荷恢复量,保证单次负荷恢复量在限值之内。仿真结果表明,所提方法在不同场景下能够通过需求响应技术实现空调负荷恢复量削减,保证系统的可靠恢复。     

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。     

定频空调负荷参与需求响应的研究现状

定频空调负荷是用户侧使用范围最广的一种需求响应资源,并且具有调度方式简便的特征。调度部门可以通过对定频空调负荷合理调控,有效削减电力系统峰谷差的同时,为电力系统运行提供辅助服务。从定频空调负荷的建模方法,控制方法以及调控策略3个方面,在对目前国内外定频空调的研究情况进行整合归纳的基础上,对未来的研究提出建议。     

基于滑差同调等值的空调群负荷建模

随着空调负荷比例的迅速增长,对系统的暂态电压稳定逐渐带来威胁。为更好地描述含空调启动的空调群负荷特性,文中将同调等值法扩展到空调群的负荷建模中,提出了基于滑差同调等值的负荷建模方法和模型,用阻尼最小二乘法对含空调启动特性的空调群综合负荷进行建模,通过仿真验证了建模方法的有效性。     

空调负荷群分组控制方法

针对现有空调群负荷控制难以在兼顾降载效果和舒适度的条件下有效减少分组数、简化控制策略的问题,提出一种聚类分组及错峰控制方法。首先,以温变指数和特征温差为特征属性对受控端聚类分组;随后引入准备时间的概念,以分钟级空调总负荷峰值最小化为目标,优化聚合体分批进入受控期的错峰运行方案,由此尽可能保持降载期受控端状态的多样性、避免负荷波动。算例分析了所提出方法的特性和降载量调节机理,并从降载量调节特性、舒适度、负荷波形等方面将其与现有分组控制方法对比。结果表明:聚类分组及错峰控制方法通过错开聚合体进入受控状态的时间,能在较小分组数下实现迅速降载,并可较好地兼顾降载和舒适度两方面的要求。     

空调负荷计算方法及应用

近年来我国空调负荷的不断增长．对电网的安全稳定经济运行影响越来越大．对空调负荷的研究已经成为电力需求侧管理的重要内容。结合我国电网运行特性．提出最大负荷比较法与基准负荷此较法2种方强．对夏季空调负荷进行测算,并以北京为例进行分析．分析结果与电网实际运行情况较为吻合．值得加以推广．     

基于需求侧响应的一种空调优化控制策略

新型电力系统中,由源网荷储各侧共同保障电能供应的安全可靠。空调负荷作为季节性的重要电力系统负载,以需求侧响应的方式对其进行负荷管理,有助于电网顺利迎峰度夏、迎峰度冬。工商业及事业单位等电力大用户空调负荷均可作为柔性负载进行网荷互动,以虚拟电厂的形式保证电力供给。大用户一般多使用多联机式、水冷机组的大型空调,控制节点多且分散,需求响应终端为满足上百台控制节点的接入,需一种有效的优化控制策略。     

聚合空调负荷的温度调节方法改进及控制策略

空调负荷作为温控负荷的一种,具有能量转化及储存特性,该特性使空调成为最具需求响应潜力的负荷。通过对空调负荷的合理控制,可在不影响或少影响用户舒适度的前提下,使用较低成本达到降低峰荷,缓解供需矛盾。为此,针对参数相同或相近的空调集群,利用等效热参数模型分析传统温度调节方法造成聚合负荷波动的机理,提出一种改进的温度调节方法,该方法对空调集群中的单独个体进行设定温度上、下限的分离控制,有效克服传统温度调节方法造成聚合负荷波动的现象。同时设计了基于上述调节方法的调度决策模型。通过算例分析增/减负荷方案限制、聚合小组数目限制、调度决策目标大小对调度结果的影响,证明调度决策模型的可行性,为空调负荷参与系统运行提供方法支持。     

空调负荷二阶等效热参数模型参数辨识方法

空调负荷是最具潜力的需求侧资源之一.然而,由于建筑环境、用户偏好等因素的差异,空调负荷具有明显的异质性,脱离实际场景建立空调负荷异质性聚合模型,难以准确获取其聚合功率及响应潜力.在具体应用场景下,搭建了实际空调负荷集中控制系统,并在实际空调系统支持下,提出计及空调负荷二阶等效热参数模型参数时变特性的参数辨识方法.通过最...     

空调系统De节能控制

空调系统的能耗约占建筑能耗的５０％左右,空调系统的节能控制对降低空调系统运行费用,促进国民经济的可持续发展具有重要的意义,本文结合工程实例分析了空调系统节能控制的途径和方法。     

大数据统计分析方法在空调控制系统中的应用

随着科学技术的发展,大数据、智能控制、语音识别等人工智能技术被广泛应用在暖通工业的各个方面.基于空调控制技术、大数据技术和统计学分析方法,对空调大数据进行挖掘、分析、研究,并进行应用,助力空调更加智能化、节能化、舒适化,成为空调行业发展的新方向.本文简要介绍了大数据在空调控制系统中的应用,阐述了大数据统计分析方法的步骤,并介绍了大数据在空调控制系统中的应用场景.     

计及用户舒适度与用电成本的空调负荷优化控制方法

智能电网环境下,应用于空调(商业与居民用户最主要的用电负荷)的需求响应措施对电网稳定运行有重要意义。针对用户参与需求响应过程中导致舒适度明显降低的问题,本文提出了一种用户可参与自主决策的空调负荷优化控制方法,基于改进的免疫克隆选择算法,建立了同时考虑用户舒适度与用电成本的空调负荷多目标优化调控模型;并将原始免疫克隆选择算法中的变异算子改进为一种自适应的非一致性变异算子,进一步提高算法的收敛能力,逼近Pareto最优面。仿真及实验结果表明,本文算法在对空调负荷执行基于分时电价的需求响应过程中,能够有效兼顾用户对经济性和舒适性的需求;优化结果相对用户期望值的亲和力得到明显提升,验证了该算法的有效性和优越性。     

空调压缩机低速无位置传感器控制策略

由于空调压缩机内部含有腐蚀性制冷剂,无法安装位置传感器,传统的恒流频比(I/f)方法在中、高速以下运行时,存在控制精度低、响应慢等问题。针对这一问题,提出了基于脉振高频正弦电压注入策略。通过对电流信号进行处理,获取得到转子位置、磁极方向信息。引用了锁相环(PLL)位置跟踪策略以降低对电机参数与检测精度的依赖性。为检测出转子磁极方向,提出了一种对正、负半轴的直轴高频电流信号分别进行积分、比较的转子磁极方向识别策略。仿真与实验结果表明该方法能在低速条件下对转子位置快速跟踪,鲁棒性强。     

汽车空调系统的变频控制

温度是车厢内舒适程度的最主要影响因素之一。为了更快速有效地调控汽车车厢内温度,排除新风量、风速、空气湿度等其他控制因素,选择实际温度与设定温度的差量及其变化率作为模糊控制器的输入参数,对可变冷媒流量（VRV）空调的频率进行控制,并利用Simulink对控制过程进行仿真。     

浅述变频空调的谐波抑制方法

本文介绍了目前变频空调中功率因数校正的几种方法,包括无源单电感PFC、无源带谐振电感PFC、有源PFC、部份有源PFC等,并闸述了这几种PFC的电路原理及其各自的优缺点。