CN107317340A - 一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，包括控制处于闲置状态的电动汽车负荷向电力系统放电；当电动汽车负荷达到最大响应能力且电力系统频率继续下降时，控制HVAC负荷调节电力系统频率。与现有技术相比，本发明提供的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，利用电动汽车快速响应的特性，在出现系统频率偏差时首先利用电动汽车响应系统功率需求，当电动汽车的可用资源用尽后，启动HVAC负荷支撑系统频率稳定，辅助电力系统优化运行。

Description

一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法
技术领域
本发明涉及电网需求侧响应控制技术领域，具体涉及一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，尤其涉及一种联合电动汽车负荷与HVAC负荷的频率协同控制方法。
背景技术
可再生能源发电为电力系统提供了大量的清洁能源、缓解了环境压力、促进了经济社会的可持续发展。然而，可再生能源具有间歇性特点，大规模可再生能源的并网将会给电力系统稳定性带来巨大的挑战。可再生能源的不稳定性既会增加电力系统的备用容量，也会增大电力系统的运行成本，同时还会对电能质量产生很大的负面影响。
通常采用可再生能源与储能系统结合的方式调整电网频率。然而，储能系统成本高、容量小不能保证对电网进行灵活有效的调频控制。若能够将电网需求侧响应对象配置到电网调频控制中将大大提高电网调频控制的灵活性、有效性，但是单一负荷需求响应对象由于其自身响应能力有限无法充分满足接入高间歇性可再生能源的电力系统，因此需要采用多元负荷需求响应对象协调控制电网频率。
发明内容
为了满足现有技术的需要，本发明提供了一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法。
本发明的技术方案是：
所述冷热电负荷包括电动汽车负荷和HVAC负荷；所述方法包括：
控制处于闲置状态的所述电动汽车负荷向电力系统放电；
当所述电动汽车负荷达到最大响应能力且电力系统频率继续下降时，关断所述HVAC负荷以调节所述电力系统频率。
与最接近的现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明提供的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，利用电动汽车快速响应的特性，在出现系统频率偏差时首先利用电动汽车响应系统功率需求，当电动汽车的可用资源用尽后，启动HVAC负荷支撑系统频率稳定，辅助电力系统优化运行；
2、本发明提供的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，通过设定荷电状态边界值，比较其与电动汽车负荷的实时荷电状态，可以准确掌握电动汽车的工作状态,；
3、本发明提供的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，可以较好地保证有可再生能源接入的电力系统频率稳定，同时能够确定用户需求，保证用户舒适度的前提下维持系统频率稳定，保证电网的安全稳定运行。
附图说明
图1：本发明实施例中一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法流程图；
图2：本发明实施例中HVAC负荷调节电力系统频率方法流程图；
图3：本发明实施例中大电网频率测试系统仿真示意图；
图4：本发明实施例中电力系统失发电量500MW示意图；
图5：本发明实施例中电力系统失发电量500MW时电动汽车负荷功率示意图；
图6：本发明实施例中电力系统失发电量500MW时冷热电多元负荷频率协同控制效果图；
图7：本发明实施例中电力系统失发电量1000MW示意图；
图8：本发明实施例中电力系统失发电量1000MW时电动汽车负荷功率示意图；
图9：本发明实施例中电力系统失发电量1000MW时HVAC负荷功率示意图；
图10：本发明实施例中电力系统失发电量1000MW时冷热电多元负荷频率协同控制效果图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面分别结合附图，对本发明实施例提供的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法进行说明。
图1为本发明实施例中一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法流程图，如图所示，本实施例中冷热电负荷包括电动汽车负荷和HVAC负荷。电动汽车负荷是一种文虎电力系统稳定运行的潜在可控资源，特别适合参与大规模间歇性新能源并网环境下电力系统的调频，在V2G环境下可以看成是一种移动分布式储能系统，在需要放电时可以通过电力电子接口向电力系统快速放电，从而辅助电力系统优化运行。HVAC负荷可控度较高，尤其是较短时间的需求响应控制不会影响用户的正常使用，如电冰箱、空调等HVAC负荷可以快速改变开关状体，并在短时间内不会大幅改变温度等用户舒适度指标。同时部分HVAC负荷的使用率不受季节变换的影响，因此HVAC负荷是需求响应控制的重要资源，通过适当的控制能够很好的辅助电力系统优化运行。基于电动汽车负荷和HVAC负荷的频率协同控制方法的具体步骤为：
步骤S110：控制处于闲置状态的电动汽车负荷向电力系统放电，调节电力系统频率。
步骤S120：当电动汽车负荷达到最大响应能力且电力系统频率继续下降时，关断HVAC负荷以调节电力系统频率。
下面对上述步骤进行详细说明：
1、步骤S110
本实施例中控制处于闲置状态的电动汽车负荷向电力系统放电之前需要确定电动汽车负荷的工作状态，具体为：
若SoC(t)≥SoCcut，则所电动汽车负荷为闲置状态；
若SoC(t)＜SoCcut，则电动汽车负荷为充电状态；
其中，SoC(t)为电动汽车负荷的实时荷电状态，SoCcut为荷电状态边界值。
(1)荷电状态边界值SoCcut的计算公式为：
SoCcut＝SoCmax+Δf(t)×k1 (1)
其中，SoCmax为电动汽车负荷以防止过度充电为目标的最大荷电状态，Δf(t)为电力系统的实时频率偏差，k1为用户需求参数。
本实施例中设定电动汽车负荷的可控负荷量小于100MW时用户需求参数k1＝10kW/Hz，电动汽车负荷的可控负荷量大于100MW时用户需求参数k1＝5kW/Hz。
(2)荷电状态边界值SoCcut的越限条件为：
若SoCcut≥100％，则SoCcut＝100％；若SoCcut≤SoCmin，则SoCcut＝SoCmin；
其中，SoCmin为电动汽车负荷以防止过度放电为目标的最小荷电状态。
本实施例中控制处于闲置状态的电动汽车负荷向电力系统放电包括：
(1)设定电动汽车负荷的充电功率为0。
(2)确定电动汽车负荷的放电功率：
若电动汽车负荷的车载电池额定充电功率小于或者等于充电桩最大允许功率，则述电动汽车负荷以车载电池额定功率向充电桩充电；
若车载电池额定功率大于充电桩最大允许功率，则电动汽车负荷以充电桩最大允许功率充电向充电桩充电。
2、步骤S120
本实施例中关断HVAC负荷调节电力系统频率之前需要判断电动汽车负荷是否达到最大响应能力，具体为：
若SoCcut≤SoCmin，则电动汽车负荷达到最大响应能力；
若SoCcut＞SoCmin，则电动汽车负荷没有达到最大响应能力。
图2为本发明实施例中HVAC负荷调节电力系统频率方法流程图，如图所示，本实施例中控制HVAC负荷调节电力系统频率包括：
步骤S121：获取HVAC负荷的受控温度、受控温度初始上边界和受控温度初始下边界。
步骤S122：依据电力系统的频率偏差修正受控温度初始上边界和受控温度初始下边界。
本实施例中修正后的受控温度初始上边界为：
T′max＝Tmax+k2×Δf(t) (2)
修正后的受控温度初始下边界为：
T′min＝Tmin+k2×Δf(t) (3)
其中，Tmax为受控温度初始上边界，Tmin为受控温度初始下边界，k2为用户需求参数，Δf(t)为电力系统实时的频率偏差。
步骤S123：比较受控温度、修正后的受控温度初始上边界和修正后的受控温度初始下边界：
若受控温度大于修正后的受控温度初始上边界则关断HVAC负荷。
若受控温度小于修正后的受控温度初始下边界则开启所述HVAC负荷。
图3为本发明实施例中大电网频率测试系统仿真示意图，如图所示，本实施例中在SIMULINK仿真平台上搭建上述大电网频率测试系统，其中各个模型仿真参数如表1所示：
表1
参数 数值 参数 数值
Req(p.u.) -0.09 Heq(s) 4.44
TG(s) 0.2 D(p.u.) 1.0
T1(s) 2 SoCmax 90％
T2(s) 12 SoCmin 30％
TT(s) 0.3 k1(kW/Hz) 10
TEV(ms) 35 k2(℃/Hz) 3
TAC(ms) 35
本实施例中设定电网中接入5万辆电动汽车，50万台家用空调，每台空调的功率为2kW。下面分别对电网失发电量500MW和1000MW时冷热电多元负荷频率协同控制方法进行说明。
1、实施例一
图4为本实施例中电力系统失发电量500MW示意图，如图所示，当t＝3s时电力系发电量瞬间降低500MW。图5为本实施例中电力系统失发电量500MW时电动汽车负荷功率示意图，如图所示，当t＝3s时电动汽车负荷进行VIG模式，调整充电功率，当t＝3.8s时电动汽车负荷降低为0进入V2G模式，调整反供电功率。在上述过程中电动汽车的负荷功率没有碰到下边界，电动汽车负荷需求响应资源未用尽，因此不需要启动HVAC负荷。图6为本实施例中电力系统失发电量500MW时冷热电多元负荷频率协同控制效果图，如图所示，在没有负荷需求响应控制的情况下系统出现较大频率下降(图中虚线所示)，在有负荷需求响应控制的情况下系统频率下降较少(图中实线所示)，频率控制效果显著。
2、实施例二
图7为本实施例中电力系统失发电量1000MW示意图，如图所示，当t＝3s时电力系发电量瞬间降低1000MW。图8为本实施例中电力系统失发电量1000MW时电动汽车负荷功率示意图，如图所示，当t＝3s时电动汽车负荷进行VIG模式，调整充电功率，当t＝3.7s时电动汽车负荷降低为0进入V2G模式，调整反供电功率。当t＝3.9s时电动汽车负荷功率碰到下边界，电动汽车需求响应资源用尽，启动HVAC负荷需求响应控制，如图9所示通过降低HVAC负荷的负荷功率防止系统进一步下降。图10为本实施例中电力系统失发电量1000MW时冷热电多元负荷频率协同控制效果图，在没有负荷需求响应控制的情况下系统出现较大频率下降(图中虚线所示)，在有负荷需求响应控制的情况下系统频率下降较少(图中实线所示)，频率控制效果显著。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。
本发明实施例中一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，利用电动汽车快速响应的特性，在出现系统频率偏差时首先利用电动汽车响应系统功率需求，当电动汽车的可用资源用尽后，启动HVAC负荷支撑系统频率稳定，辅助电力系统优化运行。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (7)

1.一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述冷热电负荷包括电动汽车负荷和HVAC负荷；所述方法包括：
控制处于闲置状态的所述电动汽车负荷向电力系统放电；
当所述电动汽车负荷达到最大响应能力且电力系统频率继续下降时，关断所述HVAC负荷以调节所述电力系统频率。
2.如权利要求1所述的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述控制处于闲置状态的电动汽车负荷向电力系统放电之前，包括确定所述电动汽车负荷的工作状态：
若SoC(t)≥SoCcut，则所述电动汽车负荷为闲置状态；
若SoC(t)＜SoCcut，则所述电动汽车负荷为充电状态；
其中，SoC(t)为所述电动汽车负荷的实时荷电状态，SoCcut为荷电状态边界值。
3.如权利要求2所述的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述荷电状态边界值SoCcut的计算公式为：
SoCcut＝SoCmax+Δf(t)×k1 (1)
其中，SoCmax为所述电动汽车负荷以防止过度充电为目标的最大荷电状态，Δf(t)为电力系统的实时频率偏差，k1为用户需求参数；
所述荷电状态边界值SoCcut的越限条件为：
若SoCcut≥100％，则SoCcut＝100％；若SoCcut≤SoCmin，则SoCcut＝SoCmin；
其中，SoCmin为所述电动汽车负荷以防止过度放电为目标的最小荷电状态。
4.如权利要求1所述的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述控制处于闲置状态的电动汽车负荷向电力系统放电包括：
设定所述电动汽车负荷的充电功率为0；
若所述电动汽车负荷的车载电池额定充电功率小于或者等于充电桩最大允许功率，则所述电动汽车负荷以车载电池额定功率向充电桩充电；若所述车载电池额定功率大于充电桩最大允许功率，则所述电动汽车负荷以充电桩最大允许功率充电向充电桩充电。
5.如权利要求1所述的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述控制HVAC负荷调节电力系统频率之前，包括判断所述电动汽车负荷是否达到最大响应能力：
若SoCcut≤SoCmin，则所述电动汽车负荷达到最大响应能力；
若SoCcut＞SoCmin，则所述电动汽车负荷没有达到最大响应能力。
6.如权利要求1所述的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述控制HVAC负荷调节电力系统频率包括：
获取所述HVAC负荷的受控温度、受控温度初始上边界和受控温度初始下边界；
依据所述电力系统的频率偏差修正所述受控温度初始上边界和受控温度初始下边界；
比较所述受控温度、所述修正后的受控温度初始上边界和修正后的受控温度初始下边界：若所述受控温度大于修正后的受控温度初始上边界则关断所述HVAC负荷；若所述受控温度小于修正后的受控温度初始下边界则开启所述HVAC负荷。
7.如权利要求6所述的一种考虑用户需求的冷热电多元负荷频率协同控制方法，其特征在于，所述修正后的受控温度初始上边界为：
T′max＝Tmax+k2×Δf(t) (2)
所述修正后的受控温度初始下边界为：
T′min＝Tmin+k2×Δf(t) (3)
其中，Tmax为所述受控温度初始上边界，Tmin为所述受控温度初始下边界，k2为用户需求参数，Δf(t)为电力系统实时的频率偏差。
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