CN108131722A - 一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控 - Google Patents

一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控 Download PDF

Info

Publication number
CN108131722A
CN108131722A CN201711362918.0A CN201711362918A CN108131722A CN 108131722 A CN108131722 A CN 108131722A CN 201711362918 A CN201711362918 A CN 201711362918A CN 108131722 A CN108131722 A CN 108131722A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
air conditioner
comprehensive
regulation device
behavior
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201711362918.0A
Other languages
English (en)
Inventor
卓佳鑫
龙虹毓
周思宇
谭为民
朱金菊
韩志豪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southwest University
Original Assignee
Southwest University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southwest University filed Critical Southwest University
Priority to CN201711362918.0A priority Critical patent/CN108131722A/zh
Publication of CN108131722A publication Critical patent/CN108131722A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24DDOMESTIC- OR SPACE-HEATING SYSTEMS, e.g. CENTRAL HEATING SYSTEMS; DOMESTIC HOT-WATER SUPPLY SYSTEMS; ELEMENTS OR COMPONENTS THEREFOR
    • F24D19/00Details
    • F24D19/10Arrangement or mounting of control or safety devices
    • F24D19/1006Arrangement or mounting of control or safety devices for water heating systems
    • FMECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03DWIND MOTORS
    • F03D9/00Adaptations of wind motors for special use; Combinations of wind motors with apparatus driven thereby; Wind motors specially adapted for installation in particular locations
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02BCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
    • Y02B10/00Integration of renewable energy sources in buildings
    • Y02B10/70Hybrid systems, e.g. uninterruptible or back-up power supplies integrating renewable energies
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70Wind energy
    • Y02E10/72Wind turbines with rotation axis in wind direction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Thermal Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明公开了一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,是通过采集终端用户的行为数据,对未来一段时间需要制冷供给的用户数量进行计算,并通过用户对当日制冷基准温度的设置,对每一个用户的耗电功率进行采集,再结合预测的热电联产机组和风力发电机组的产能信息,以自适应调控周期为基础,调节热电联产机组的出力,使调节后风电的等效出力趋于目标需求,减小并网压力,提高电网调峰的速度和深度,降低电网调度的难度;在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,降低吸收式制冷机的制冷供给,并通过空调器消耗风电制冷来进行补偿,实现风电的最大化消纳,同时提升用户的体验度和舒适度。

Description

一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控
技术领域
本发明属于可再生能源综合利用技术领域,具体而言,涉及一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控。
背景技术
风能作为一种可再生能源,近几年发展迅速,在一些风能充沛地区得到较好的应用。以风力发电为例,风力发电厂并网后,用于部分区域的制冷供给。但风电出力的波动性和用户所需制冷负荷的差异性和波动性,给电网的运行带来了安全隐患等不良影响。现有的制冷调度系统将每一个用户所需制冷负荷进行均一化处理,并以固定的调控周期为基础,通过分析历史数据和外界因素,预测未来一段时间用户需要的制冷总负荷。这种调控方法由于不能准确获知用户的行为乃至负荷,导致误差较大,加大了电网调度的难度,同时,调峰速度和调峰深度的不足难以满足风电消纳最大化的要求,造成能源和社会资源的浪费。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其能够通过采集终端用户的行为数据,预测未来一段时间终端用户所需制冷负荷,并以自适应调控周期为基础,对负荷端和电源端进行调控,提高用户的体验度,实现电网调峰,使风电得到最大消纳。
为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,包括:
用于产出电力和制冷的热水的热电联产机组;
用于将热水转换为冷水的吸收式制冷机,其输出端连接供冷管道;
通过供冷管道与吸收式制冷机相连接的用户的风机盘管;控制风机盘管的风机盘管遥控开关;
用于产出电力的风力发电机组;
通过电力电缆网与热电联产机组和风力发电机组并联的用户的空调器;控制空调器的空调遥控开关;
用于采集用户室内、外温度的温度传感器;
用于采集用户进门/出门行为的红外传感器;
用于接收温度传感器和红外传感器采集的数据,发布控制命令给空调遥控开关和风机盘管遥控开关的用户侧综合测控终端;
用于电网与用户之间信息交互,并能向综合调控装置发送调控信号的用户侧移动手机终端;
远程控制器,用于采集热电联产机组的发电出力电量和供制冷的热水流量的产能信息;将产能信息发送给综合调控装置;远程控制器还接收综合调控装置发出的调控信号,并根据调控信号调节热电联产机组的发电出力和热水流量;
第一数据采集器,用于采集风力发电机组的发电出力电量的产能信息;将产能信息发送给综合调控装置;
第二数据采集器,用于采集用户的风机盘管与吸收式制冷机之间的供冷管道长度信息,以及空调器的制冷功率;将用户的管道长度信息和空调耗能信息发送给综合调控装置;
综合调控装置,用于产生调控信号,并将调控信号发送给用户侧综合测控终端和远程控制器。
所述综合调控装置根据接收的热电联产机组、风力发电机组的产能信息、空调器的耗能信息和用户的行为信息,在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,以自适应调控周期为基础,降低所述吸收式制冷机的制冷供给,并通过空调器消耗电力制冷来进行补偿,实现电网调峰,并使风电得到最大消纳;
综合调控装置向用户侧综合测控终端发送调控信号,改变空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态,还向远程控制器发送调控信号,调节热电联产机组的发电出力和热水流量;
综合调控装置与用户侧移动手机终端进行信息交互。
所述用户侧综合测控终端与温度传感器、红外传感器、空调遥控开关、风机盘管遥控开关和综合调控装置通过无线连接;
用户侧综合测控终端通过温度传感器采集用户的室内、外温度,通过红外传感器采集用户进门/出门的行为,并记载空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态,将采集到的信息发送给综合调控装置;
用户侧综合测控终端接收综合调控装置发送的调控信号,改变空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态。
用户在所述用户侧移动手机终端的交互界面上,可以根据当日的室内、外温度情况设置空调器制冷的基准温度,一天仅允许设置一次;用户还可以选择空调遥控开关和风机盘管遥控开关采用智能模式或手动模式:在智能模式下,空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态根据用户的进门/出门行为自动切换;在手动模式下,用户可以自行控制空调遥控开关和风机盘管遥控开关,以上信息可以随时更改;
所述用户侧移动手机终端接收综合调控装置通过无线传输方式发送的室内、外温度信息、空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态信息、实时电价和补偿信息。
所述空调遥控开关和风机盘管遥控开关同时开启或同时关闭。
所述综合调控装置通过电力光纤连接云计算服务器,接收云计算服务器计算出的调控信号、实时电价和补偿信息。
所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其方法包括以下步骤:
1)用户在每一天设置所需的基准温度之后,第二数据采集器记载空调器的制冷功率;
2)以ΔT为采样周期,综合调控装置采集用户的行为,当用户发出了进门/出门行为,或开启/关闭空调遥控开关和风机盘管遥控开关的行为时,记录采样次数T,计算出未来一段时间需要制冷供给的用户数量,预测出耗能信息,并对用户进行分类和分组;
3)在0~Δtc时间段内,综合调控装置根据接收的热电联产机组和风力发电机组的产能信息,利用统计分析方法,预测出未来一段时间的产能信息;Δtc=T×ΔT;
4)根据预测的产能信息和耗能信息,在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,综合调控装置向用户侧综合测控终端和远程控制器发送调控信号,改变部分用户的空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态,调节热电联产机组的发电出力和热水流量,实现风电的最大消纳。
所述综合调控装置的调控周期Δtc依据用户的行为做出自适应调整,是一个非固定的调控周期;当综合调控装置采集到用户发出了进门/出门行为,或开启/关闭空调遥控开关和风机盘管遥控开关的行为时,综合调控装置生成调控信号发送给用户侧综合测控终端,当进一步预测出未来能耗有所变动时,综合调控装置还生成调控信号发送给远程控制器,因此,调控周期Δtc因用户发出相关行为的时间差异和结果而产生波动;计算调控周期Δtc
Δtc=Tn×ΔT-Tn-1×ΔT=T×ΔT;
其中,Tn×ΔT为用户第n次发出相关行为的时刻,Tn-1×ΔT为用户第n-1次发出相关行为的时刻,ΔT为采样周期,T为两个时刻之间的采集次数,T为自然数,显然,Δtc≥ΔT;
用户的分类、分组和数量预测包括以下步骤:
1)采集变量:
1.1)以ΔT为采样周期,用户侧综合测控终端采集空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态Wi(t),并发送到综合调控装置;Wi(t)=Won=1代表空调遥控开关和风机盘管遥控开关处于开启状态,Wi(t)=Woff=0代表空调遥控开关和风机盘管遥控开关处于关闭状态;
1.2)以ΔT为采样周期,采集用户的进门/出门行为信号Di(t);Di(t)=Din=1代表用户进门;Di(t)=Dout=-1代表用户出门;Di(t)=Dnull=0代表用户没有发出进门/出门行为;
1.3)以ΔT为采样周期,采集用户发送的开启/关闭空调遥控开关和风机盘管遥控开关的请求信号Qj(t);Qj(t)=Qon=1代表开启请求;Qj(t)=Qoff=-1代表关闭请求;Qj(t)=Qnull=0代表用户没有发出请求信号;
1.4)采集用户的风机盘管与吸收式制冷机之间的供冷管道长度Si
2)用户分类与分组:
2.1)用户分类:
将用户分为A类和B类,A类用户采用智能模式,B类用户采用手动模式,统计A类用户总数量NA和B类用户总数量NB
2.2)用户分组:
计算用户到吸收式制冷机的等效距离其中,v为冷水在供冷管道中的流速;将计算结果做取整运算
将di相同的用户分为同一组,计为第l组,l=di;总计L组,L为自然数;
3)预测用户数量:
预测未来一段时间需要制冷供给的用户数量为:
不需要制冷供给的用户数量为:
NN(t)=N-NY(t);
其中,N为所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控控制区域内的用户总数量。
所述综合调控装置的调控信号的生成包括以下步骤:
1)采集变量:
1.1)用户i在每一天设置所需的基准温度后,第二数据采集器记载空调器的制冷功率hi(t),并发送给综合调控装置;
1.2)采集0~Δtc时间段内,热电联产机组的发电出力PCHP(t)和供给吸收式制冷机的热出力HCHP(t),并发送到综合调控装置;
1.3)采集0~Δtc时间段内,0~M号风力发电机的发电出力并发送到综合调控装置;
2)计算以下变量:
2.1)计算0~Δtc时间段内,M台风力发电机的总出力 利用统计分析方法,预测未来一段时间的风力发电机组的总出力
2.2)根据PCHP(t)和HCHP(t)预测未来一段时间的热电联产机组的发电出力和热出力
2.3)计算A类用户i的开关函数:
计算B类用户j的开关函数:
3)结合约束条件(2~15),对目标函数(1)进行迭代求解,以获取目标函数的最小值,进而获取各个变量作为调控信号:
3.1)目标函数为:
其中,ppv(t)为调节后的新等效风力发电出力,为目标风力发电出力;
其中,pCHP(t)为调节后热电联产机组的发电出力;pEHP(t)为t时刻N个用户的空调器耗电功率总和;
3.2)约束条件:
3.2.1)空调器约束条件:
其中,EERi为用户i的空调制冷能效比,为t时刻第l组用户i的空调器制冷功率;
在未来一段时间内,第l组A类用户i的空调器耗电功率为:
其中,为第l组A类用户i的空调器制冷功率;
第l组B类用户j的空调器耗电功率为:
其中,第l组B类用户j的空调器制冷功率;
t时刻第l组用户的空调器耗电功率总和为:
t时刻所有用户的的空调器耗电功率总和为:
3.2.2)制冷功率平衡方程
减少的热出力
其中,hCHP(t)为调节后热电联产机组的热出力;
由于冷水从吸收式制冷机输出端流入用户的风机盘管需要一定时间,用户的空调器所需补偿的制冷功率总和为:
其中,为第l组A类用户i需要补偿的制冷功率,为第l组B类用户j需要补偿的制冷功率;
3.2.3)热电联产机组约束条件:
发电出力下限:
发电出力下限:
发电出力限制:
热电联产热电比约束:
hCHP(t)=RDB·pCHP(t); (14)
其中,PCHP为热电联产机组的容量;为调节后热电联产机组的最小发电出力;pCHP(t)为调节后热电联产机组的发电出力;为调节后热电联产机组的最大发电出力;RDB为热电联产机组的热电比;ηCHP(t)为热电联产机组的效率;hCHP(t)为热电联产机组的热出力;fCHP(t)为热电联产功率能耗;
4)根据用户行为数据的变化和上述运算结果,综合调控装置生成调控信号并发送:
将A类用户的开关状态和B类用户的开关状态发送给用户侧综合测控终端,改变空调遥控开关和风机盘管遥控开关的工作状态;
将热电联产机组的发电出力pCHP(t)和热出力hCHP(t)发送给远程控制器,调节其在未来一段时间的发电出力和热水流量。
与现有技术相比,本发明具有以下有益的技术效果:
本发明提供的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,向用户提供了两种制冷供给模式:智能模式和手动模式;
在智能模式下,用户的进门和出门行为分别对应空调器与风机盘管的开启和关闭,从而达到节约能源的效果;
在手动模式下,用户可以根据移动终端接收到的温度信息、实时电价和补偿信息,选择是否开启空调器与风机盘管,从而达到提升用户体验度的效果;
用户可以根据接收到的当日温度信息,设置当日空调器制冷的基准温度,从而达到提升用户舒适度的效果;
本发明采用自适应调控,即调控周期是非固定的调控周期,依据用户行为做出动态调整,从而达到提高调控效率和精度、提高电网调峰速度的效果;
本发明通过采集用户的行为信息,可以减小未来一段时间内耗电功率预测值的误差,再结合预测的热电联产机组和风力发电机组的产能信息,对热电联产机组做出有效调节,使调节后风电的等效出力趋于目标需求,从而达到风电消纳最大化、提高电网调峰深度的效果。
附图说明
图1为一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控的连接示意图;
图2为综合调控装置与用户侧综合测控终端、空调遥控开关、风机盘管遥控开关、温度传感器和红外传感器的连接示意图;
图3为用户行为结果示意图;
图4为调控周期计算流程图。
具体实施方式
本发明提供的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,在需求侧采集终端用户的行为数据,对未来一段时间需要制冷供给的用户数量进行计算,减小耗电功率预测值的误差,进而有效调节热电联产机组的出力,使调节后风电的等效出力与目标需求趋于一致,实现风电的最大化消纳,减小并网压力。下面结合附图,对本发明具体的系统构成和调节方法做进一步的详细描述,显然,所述是对本发明的解释而不是限定。
如图1所示,一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,包括:
用于产出电力和制冷的热水的热电联产机组A;
用于将热水转换为冷水的吸收式制冷机100,其输出端连接供冷管道110;
通过供冷管道110与吸收式制冷机100相连接的用户的风机盘管120;控制风机盘管120的风机盘管遥控开关121;
用于产出电力的风力发电机组B;
通过电力电缆网210与热电联产机组A和风力发电机组B并联的用户的空调器220;控制空调器的空调遥控开关221;
用于采集用户室内、外温度的温度传感器611、612;
用于采集用户进门/出门行为的红外传感器621、622;
用于接收温度传感器611、612和红外传感器621、622采集的数据,发布控制命令给空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的用户侧综合测控终端700;
用于电网与用户之间信息交互,并能向综合调控装置300发送调控信号的用户侧移动手机终端600;
远程控制器400,用于采集热电联产机组A的发电出力电量和供制冷的热水流量的产能信息;将产能信息发送给综合调控装置300;远程控制器400还接收综合调控装置300发出的调控信号,并根据调控信号调节热电联产机组A的发电出力和热水流量;
第一数据采集器510,用于采集风力发电机组B的发电出力电量的产能信息;将产能信息发送给综合调控装置300;
第二数据采集器520,用于采集用户的风机盘管120与吸收式制冷机100之间的供冷管道110长度信息,以及空调器220的制冷功率;将用户的管道长度信息和空调耗能信息发送给综合调控装置300;
综合调控装置300,用于产生调控信号,并将调控信号发送给用户侧综合测控终端700和远程控制器400。
具体的综合调控装置300根据接收的热电联产机组A、风力发电机组B的产能信息、空调器220的耗能信息和用户的行为信息,在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,以自适应调控周期为基础,降低所述吸收式制冷机100的制冷供给,并通过空调器220消耗电力制冷来进行补偿,实现电网调峰,并使风电得到最大消纳;
综合调控装置300向用户侧综合测控终端700发送调控信号,改变空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态,还向远程控制器400发送调控信号,调节热电联产机组A的发电出力和热水流量;
综合调控装置300与用户侧移动手机终端600进行信息交互。
如图2所示,用户侧综合测控终端700与温度传感器611、612、红外传感器621、622、空调遥控开关221、风机盘管遥控开关121和综合调控装置300通过无线连接;
用户侧综合测控终端700通过温度传感器611、612采集用户的室内、外温度,通过红外传感器621、622采集用户进门/出门的行为,并记载空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态,将采集到的信息发送给综合调控装置300;
用户侧综合测控终端700接收综合调控装置300发送的调控信号,改变空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态。
如图3所示,用户在所述用户侧移动手机终端600的交互界面上,可以根据当日的室内、外温度情况设置空调器220制冷的基准温度,一天仅允许设置一次;用户还可以选择空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121采用智能模式或手动模式:在智能模式下,空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态根据用户的进门/出门行为自动切换;在手动模式下,用户可以自行控制空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121,以上信息可以随时更改;
所述用户侧移动手机终端600接收综合调控装置300通过无线传输方式发送的室内、外温度信息、空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态信息、实时电价和补偿信息。
所述空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121同时开启或同时关闭。
所述综合调控装置300通过电力光纤310连接云计算服务器320,接收云计算服务器320计算出的调控信号、实时电价和补偿信息。
基于上述一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,包括以下步骤:
1)用户在每一天设置所需的基准温度之后,第二数据采集器520记载空调器220的制冷功率;
2)以ΔT为采样周期,综合调控装置300采集用户的行为,当用户发出了进门/出门行为,或开启/关闭空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的行为时,记录采样次数T,计算出未来一段时间需要制冷供给的用户数量,预测出耗能信息,并对用户进行分类和分组;
3)在0~Δtc时间段内,综合调控装置300根据接收的热电联产机组和风力发电机组B的产能信息,利用统计分析方法,预测出未来一段时间的产能信息;Δtc=T×ΔT;
4)根据预测的产能信息和耗能信息,在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,综合调控装置300向用户侧综合测控终端700和远程控制器400发送调控信号,改变部分用户的空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态,调节热电联产机组A的发电出力和热水流量,实现风电的最大消纳。
如图4所示,调控周期Δtc依据用户的行为做出自适应调整,是一个非固定的调控周期;当综合调控装置300采集到用户发出了进门/出门行为,或开启/关闭空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的行为时,综合调控装置300生成调控信号发送给用户侧综合测控终端700,当进一步预测出未来能耗有所变动时,综合调控装置300还生成调控信号发送给远程控制器400,因此,调控周期Δtc因用户发出相关行为的时间差异和结果而产生波动;计算调控周期Δtc
Δtc=Tn×ΔT-Tn-1×ΔT=T×ΔT;
其中,Tn×ΔT为用户第n次发出相关行为的时刻,Tn-1×ΔT为用户第n-1次发出相关行为的时刻,ΔT为采样周期,T为两个时刻之间的采集次数,T为自然数,显然,Δtc≥ΔT;
具体的用户的分类、分组和数量预测包括以下步骤:
1)采集变量:
1.1)以ΔT为采样周期,用户侧综合测控终端700采集空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态Wi(t),并发送到综合调控装置300;Wi(t)=Won=1代表空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121处于开启状态,Wi(t)=Woff=0代表空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121处于关闭状态;
1.2)以ΔT为采样周期,采集用户的进门/出门行为信号Di(t);Di(t)=Din=1代表用户进门;Di(t)=Dout=-1代表用户出门;Di(t)=Dnull=0代表用户没有发出进门/出门行为;
1.3)以ΔT为采样周期,采集用户发送的开启/关闭空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的请求信号Qj(t);Qj(t)=Qon=1代表开启请求;Qj(t)=Qoff=-1代表关闭请求;Qj(t)=Qnull=0代表用户没有发出请求信号;
1.4)采集用户的风机盘管120与吸收式制冷机100之间的供冷管道110长度Si
2)用户分类与分组:
2.1)用户分类:
将用户分为A类和B类,A类用户采用智能模式,B类用户采用手动模式,统计A类用户总数量NA和B类用户总数量NB
2.2)用户分组:
计算用户到吸收式制冷机100的等效距离其中,v为冷水在供冷管道110中的流速;将计算结果做取整运算
将di相同的用户分为同一组,计为第l组,l=di;总计L组,L为自然数;
3)预测用户数量:
预测未来一段时间需要制冷供给的用户数量为:
不需要制冷供给的用户数量为:
NN(t)=N-NY(t);
其中,N为所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控控制区域内的用户总数量。
具体的综合调控装置300的调控信号的生成包括以下步骤:
1)采集变量:
1.1)用户i在每一天设置所需的基准温度后,第二数据采集器520记载空调器220的制冷功率hi(t),并发送给综合调控装置300;
1.2)采集0~Δtc时间段内,热电联产机组A的发电出力PCHP(t)和供给吸收式制冷机100的热出力HCHP(t),并发送到综合调控装置300;
1.3)采集0~Δtc时间段内,0~M号风力发电机的发电出力并发送到综合调控装置300;
2)计算以下变量:
2.1)计算0~Δtc时间段内,M台风力发电机的总出力 利用统计分析方法,预测未来一段时间的风力发电机组B的总出力
2.2)根据PCHP(t)和HCHP(t)预测未来一段时间的热电联产机组A的发电出力和热出力
2.3)计算A类用户i的开关函数:
计算B类用户j的开关函数:
3)结合约束条件(2~15),对目标函数(1)进行迭代求解,以获取目标函数的最小值,进而获取各个变量作为调控信号:
3.1)目标函数为:
其中,ppv(t)为调节后的新等效风力发电出力,为目标风力发电出力;
其中,pCHP(t)为调节后热电联产机组A的发电出力;pEHP(t)为t时刻N个用户的空调器耗电功率总和;
3.2)约束条件:
3.2.1)空调器约束条件:
其中,EERi为用户i的空调制冷能效比,为t时刻第l组用户i的空调器制冷功率;
在未来一段时间内,第l组A类用户i的空调器耗电功率为:
其中,为第l组A类用户i的空调器制冷功率;
第l组B类用户j的空调器耗电功率为:
其中,第l组B类用户j的空调器制冷功率;
t时刻第l组用户的空调器耗电功率总和为:
t时刻所有用户的的空调器耗电功率总和为:
3.2.2)制冷功率平衡方程
减少的热出力
其中,hCHP(t)为调节后热电联产机组A的热出力;
由于冷水从吸收式制冷机100输出端流入用户的风机盘管120需要一定时间,用户的空调器220所需补偿的制冷功率总和为:
其中,为第l组A类用户i需要补偿的制冷功率,为第l组B类用户j需要补偿的制冷功率;
3.2.3)热电联产机组约束条件:
发电出力下限:
发电出力下限:
发电出力限制:
热电联产热电比约束:
hCHP(t)=RDB·pCHP(t); (14)
其中,PCHP为热电联产机组A的容量;为调节后热电联产机组A的最小发电出力;pCHP(t)为调节后热电联产机组A的发电出力;为调节后热电联产机组A的最大发电出力;RDB为热电联产机组A的热电比;ηCHP(t)为热电联产机组A的效率;hCHP(t)为热电联产机组A的热出力;fCHP(t)为热电联产功率能耗;
4)根据用户行为数据的变化和上述运算结果,综合调控装置300生成调控信号并发送:
将A类用户的开关状态和B类用户的开关状态发送给用户侧综合测控终端700,改变空调遥控开关221和风机盘管遥控开关121的工作状态;
将热电联产机组A的发电出力pCHP(t)和热出力hCHP(t)发送给远程控制器400,调节其在未来一段时间的发电出力和热水流量。

Claims (10)

1.一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,包括:
用于产出电力和制冷的热水的热电联产机组(A);
用于将热水转换为冷水的吸收式制冷机(100),其输出端连接供冷管道(110):
通过供冷管道(110)与吸收式制冷机(100)相连接的用户的风机盘管(120);控制风机盘管(120)的风机盘管遥控开关(121);
用于产出电力的风力发电机组(B);
通过电力电缆网(210)与热电联产机组(A)和风力发电机组(B)并联的用户的空调器(220);控制空调器的空调遥控开关(221);
用于采集用户室内、外温度的温度传感器(611、612);
用于采集用户进门/出门行为的红外传感器(621、622);
用于接收温度传感器(611、612)和红外传感器(621、622)采集的数据,发布控制命令给空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的用户侧综合测控终端(700);
用于电网与用户之间信息交互,并能向综合调控装置(300)发送调控信号的用户侧移动手机终端(600);
远程控制器(400),用于采集热电联产机组(A)的发电出力电量和供制冷的热水流量的产能信息;将产能信息发送给综合调控装置(300);远程控制器(400)还接收综合调控装置(300)发出的调控信号,并根据调控信号调节热电联产机组(A)的发电出力和热水流量;
第一数据采集器(510),用于采集风力发电机组(B)的发电出力电量的产能信息;将产能信息发送给综合调控装置(300);
第二数据采集器(520),用于采集用户的风机盘管(120)与吸收式制冷机(100)之间的供冷管道(110)长度信息,以及空调器(220)的制冷功率;将用户的管道长度信息和空调耗能信息发送给综合调控装置(300);
综合调控装置(300),用于产生调控信号,并将调控信号发送给用户侧综合测控终端(700)和远程控制器(400)。
2.根据权利要求1所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,所述综合调控装置(300)根据接收的热电联产机组(A)、风力发电机组(B)的产能信息、空调器(220)的耗能信息和用户的行为信息,在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,以自适应调控周期为基础,降低所述吸收式制冷机(100)的制冷供给,并通过空调器(220)消耗电力制冷来进行补偿,实现电网调峰,并使风电得到最大消纳;
综合调控装置(300)向用户侧综合测控终端(700)发送调控信号,改变空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态,还向远程控制器(400)发送调控信号,调节热电联产机组(A)的发电出力和热水流量;
综合调控装置(300)与用户侧移动手机终端(600)进行信息交互。
3.根据权利要求1所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,所述用户侧综合测控终端(700)与温度传感器(611、612)、红外传感器(621、622)、空调遥控开关(221)、风机盘管遥控开关(121)和综合调控装置(300)通过无线连接;
用户侧综合测控终端(700)通过温度传感器(611、612)采集用户的室内、外温度,通过红外传感器(621、622)采集用户进门/出门的行为,并记载空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态,将采集到的信息发送给综合调控装置(300);
用户侧综合测控终端(700)接收综合调控装置(300)发送的调控信号,改变空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态。
4.根据权利要求1所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,用户在所述用户侧移动手机终端(600)的交互界面上,可以根据当日的室内、外温度情况设置空调器(220)制冷的基准温度,一天仅允许设置一次;用户还可以选择空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)采用智能模式或手动模式:在智能模式下,空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态根据用户的进门/出门行为自动切换;在手动模式下,用户可以自行控制空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121),以上信息可以随时更改;
所述用户侧移动手机终端(600)接收综合调控装置(300)通过无线传输方式发送的室内、外温度信息、空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态信息、实时电价和补偿信息。
5.根据权利要求1所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,所述空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)同时开启或同时关闭。
6.根据权利要求1所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,所述综合调控装置(300)通过电力光纤(310)连接云计算服务器(320),接收云计算服务器(320)计算出的调控信号、实时电价和补偿信息。
7.根据权利要求1所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,包括以下步骤:
1)用户在每一天设置所需的基准温度之后,第二数据采集器(520)记载空调器(220)的制冷功率;
2)以ΔT为采样周期,综合调控装置(300)采集用户的行为,当用户发出了进门/出门行为,或开启/关闭空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的行为时,记录采样次数T,计算出未来一段时间需要制冷供给的用户数量,预测出耗能信息,并对用户进行分类和分组;
3)在0~Δtc时间段内,综合调控装置(300)根据接收的热电联产机组和风力发电机组(B)的产能信息,利用统计分析方法,预测出未来一段时间的产能信息;Δtc=T×ΔT;
4)根据预测的产能信息和耗能信息,在保证满足耗能与产能相等,满足用户意愿的条件下,综合调控装置(300)向用户侧综合测控终端(700)和远程控制器(400)发送调控信号,改变部分用户的空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态,调节热电联产机组(A)的发电出力和热水流量,实现风电的最大消纳。
8.根据权利要求7所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,调控周期Δtc依据用户的行为做出自适应调整,是一个非固定的调控周期;当综合调控装置(300)采集到用户发出了进门/出门行为,或开启/关闭空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的行为时,综合调控装置(300)生成调控信号发送给用户侧综合测控终端(700),当进一步预测出未来能耗有所变动时,综合调控装置(300)还生成调控信号发送给远程控制器(400),因此,调控周期Δtc因用户发出相关行为的时间差异和结果而产生波动;计算调控周期Δtc
Δtc=Tn×ΔT-Tn-1×ΔT=T×ΔT;
其中,Tn×ΔT为用户第n次发出相关行为的时刻,Tn-1×ΔT为用户第n-1次发出相关行为的时刻,ΔT为采样周期,T为两个时刻之间的采集次数,T为自然数,显然,Δtc,≥ΔT。
9.根据权利要求7所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,用户的分类、分组和数量预测包括以下步骤:
1)采集变量:
1.1)以ΔT为采样周期,用户侧综合测控终端(700)采集空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态Wi(t),并发送到综合调控装置(300);Wi(t)=Won=1代表空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)处于开启状态,Wi(t)=Woff=0代表空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)处于关闭状态;
1.2)以ΔT为采样周期,采集用户的进门/出门行为信号Di(t);Di(t)=Din=1代表用户进门;Di(t)=D0ut=一1代表用户出门;Di(t)=Dnull=0代表用户没有发出进门/出门行为;
1.3)以ΔT为采样周期,采集用户发送的开启/关闭空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的请求信号Qj(t);Qj(t)=Qon=1代表开启请求;Qj(t)=Qoff=-1代表关闭请求;Qj(t)=Qnull=0代表用户没有发出请求信号;
1.4)采集用户的风机盘管(120)与吸收式制冷机(100)之间的供冷管道(110)长度Si
2)用户分类与分组:
2.1)用户分类:
将用户分为A类和B类,A类用户采用智能模式,B类用户采用手动模式,统计A类用户总数量NA和B类用户总数量NB
2.2)用户分组:
计算用户到吸收式制冷机(100)的等效距离其中,v为冷水在供冷管道(110)中的流速;将计算结果做取整运算
将di相同的用户分为同一组,计为第l组,l=di;总计L组,L为自然数;
3)预测用户数量:
预测未来一段时间需要制冷供给的用户数量为:
不需要制冷供给的用户数量为:
NN(t)=N-NY(t);
其中,N为所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控控制区域内的用户总数量。
10.根据权利要求7所述的一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控,其特征在于,综合调控装置(300)的调控信号的生成包括以下步骤:
1)采集变量:
1.1)用户i在每一天设置所需的基准温度后,第二数据采集器(520)记载空调器(220)的制冷功率hi(t),并发送给综合调控装置(300);
1.2)采集0~Δtc时间段内,热电联产机组(A)的发电出力PCHP(t)和供给吸收式制冷机(100)的热出力HCHP(t),并发送到综合调控装置(300);
1.3)采集0~Δtc时间段内,0~M号风力发电机的发电出力并发送到综合调控装置(300);
2)计算以下变量:
2.1)计算0~Δtc时间段内,M台风力发电机的总出力 利用统计分析方法,预测未来一段时间的风力发电机组(B)的总出力
2.2)根据PCHP(t)和HCHP(t)预测未来一段时间的热电联产机组(A)的发电出力和热出力
2.3)计算A类用户i的开关函数:
计算B类用户j的开关函数:
3)结合约束条件(2~15),对目标函数(1)进行迭代求解,以获取目标函数的最小值,进而获取各个变量作为调控信号:
3.1)目标函数为:
其中,ppv(t)为调节后的新等效风力发电出力,为目标风力发电出力;
其中,pCHP(t)为调节后热电联产机组(A)的发电出力;pEHP(t)为t时刻N个用户的空调器耗电功率总和;
3.2)约束条件:
3.2.1)空调器约束条件:
其中,EERi为用户i的空调制冷能效比,为t时刻第l组用户i的空调器制冷功率;
在未来一段时间内,第l组A类用户i的空调器耗电功率为:
其中,为第l组A类用户i的空调器制冷功率;
第l组B类用户j的空调器耗电功率为:
其中,第l组B类用户j的空调器制冷功率;
t时刻第l组用户的空调器耗电功率总和为:
t时刻所有用户的的空调器耗电功率总和为:
3.2.2)制冷功率平衡方程
减少的热出力
其中,hCHP(t)为调节后热电联产机组(A)的热出力;
由于冷水从吸收式制冷机(100)输出端流入用户的风机盘管(120)需要一定时间,用户的空调器(220)所需补偿的制冷功率总和为:
其中,为第l组A类用户i需要补偿的制冷功率,为第l组B类用户j需要补偿的制冷功率;
3.2.3)热电联产机组约束条件:
发电出力下限:
发电出力下限:
发电出力限制:
热电联产热电比约束:
hCHP(t)=RDB·pCHP(t); (14)
其中,PCHP为热电联产机组(A)的容量;为调节后热电联产机组(A)的最小发电出力;pCHP(t)为调节后热电联产机组(A)的发电出力;为调节后热电联产机组(A)的最大发电出力;RDB为热电联产机组
(A)的热电比;ηCHP(t)为热电联产机组(A)的效率;hCHP(t)为热电联产机组(A)的热出力;fCHP(t)为热电联产功率能耗;
4)根据用户行为数据的变化和上述运算结果,综合调控装置(300)生成调控信号并发送:
将A类用户的开关状态和B类用户的开关状态发送给用户侧综合测控终端(700),改变空调遥控开关(221)和风机盘管遥控开关(121)的工作状态;
将热电联产机组(A)的发电出力pCHP(t)和热出力hCHP(t)发送给远程控制器(400),调节其在未来一段时间的发电出力和热水流量。
CN201711362918.0A 2017-12-15 2017-12-15 一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控 Pending CN108131722A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711362918.0A CN108131722A (zh) 2017-12-15 2017-12-15 一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711362918.0A CN108131722A (zh) 2017-12-15 2017-12-15 一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN108131722A true CN108131722A (zh) 2018-06-08

Family

ID=62390549

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711362918.0A Pending CN108131722A (zh) 2017-12-15 2017-12-15 一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108131722A (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110735764A (zh) * 2019-10-22 2020-01-31 杨长庆 一种电动汽车风力发电系统
CN110906421A (zh) * 2019-12-10 2020-03-24 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 基于新能源消纳的供热系统
CN110991911A (zh) * 2019-12-06 2020-04-10 国网能源研究院有限公司 一种面向用户负荷特异性的热电协同调度系统和方法
CN112665159A (zh) * 2021-01-07 2021-04-16 西安建筑科技大学 基于需求响应的负荷反弹量优化、负荷调节方法及系统
CN112737122A (zh) * 2020-12-28 2021-04-30 国网重庆市电力公司电力科学研究院 一种基于多能互补的电网调峰控制系统与方法
CN113589696A (zh) * 2020-04-30 2021-11-02 广东美的制冷设备有限公司 设备控制方法、装置、服务器设备、家电设备及介质
CN114963293A (zh) * 2021-08-16 2022-08-30 青岛经济技术开发区海尔热水器有限公司 一种采暖系统及其控制方法和控制装置
IT202100019022A1 (it) * 2021-07-19 2023-01-19 E Mod Soc A Responsabilita Limitata Semplificata Sistema per la produzione e gestione di energia elettrica e termica

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101617431A (zh) * 2007-12-18 2009-12-30 松下电器产业株式会社 热电联产系统
CN102506476A (zh) * 2011-10-23 2012-06-20 西安交通大学 水源热泵与风力发电联合制冷系统及其调度方法
CN102520675A (zh) * 2011-10-23 2012-06-27 西安交通大学 燃气联合循环与太阳能发电联合制热系统及其调度方法
WO2013060252A1 (zh) * 2011-10-23 2013-05-02 重庆市电力公司电力科学研究院 热电联产机组与风力发电联合供热系统及调度方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101617431A (zh) * 2007-12-18 2009-12-30 松下电器产业株式会社 热电联产系统
CN102506476A (zh) * 2011-10-23 2012-06-20 西安交通大学 水源热泵与风力发电联合制冷系统及其调度方法
CN102520675A (zh) * 2011-10-23 2012-06-27 西安交通大学 燃气联合循环与太阳能发电联合制热系统及其调度方法
WO2013060252A1 (zh) * 2011-10-23 2013-05-02 重庆市电力公司电力科学研究院 热电联产机组与风力发电联合供热系统及调度方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
龙虹毓 等: "含热电联产和风电机组的电网节能调度", 《电力自动化设备》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110735764A (zh) * 2019-10-22 2020-01-31 杨长庆 一种电动汽车风力发电系统
CN110991911A (zh) * 2019-12-06 2020-04-10 国网能源研究院有限公司 一种面向用户负荷特异性的热电协同调度系统和方法
CN110906421A (zh) * 2019-12-10 2020-03-24 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 基于新能源消纳的供热系统
CN110906421B (zh) * 2019-12-10 2021-04-20 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 基于新能源消纳的供热系统
CN113589696A (zh) * 2020-04-30 2021-11-02 广东美的制冷设备有限公司 设备控制方法、装置、服务器设备、家电设备及介质
CN113589696B (zh) * 2020-04-30 2024-04-23 广东美的制冷设备有限公司 设备控制方法、装置、服务器设备、家电设备及介质
CN112737122A (zh) * 2020-12-28 2021-04-30 国网重庆市电力公司电力科学研究院 一种基于多能互补的电网调峰控制系统与方法
CN112665159A (zh) * 2021-01-07 2021-04-16 西安建筑科技大学 基于需求响应的负荷反弹量优化、负荷调节方法及系统
CN112665159B (zh) * 2021-01-07 2021-12-21 西安建筑科技大学 基于需求响应的负荷反弹量优化、负荷调节方法及系统
IT202100019022A1 (it) * 2021-07-19 2023-01-19 E Mod Soc A Responsabilita Limitata Semplificata Sistema per la produzione e gestione di energia elettrica e termica
CN114963293A (zh) * 2021-08-16 2022-08-30 青岛经济技术开发区海尔热水器有限公司 一种采暖系统及其控制方法和控制装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108131722A (zh) 一种面向电网调峰的终端用户制冷行为自适应调控
CN109063925B (zh) 一种计及负荷聚合商的区域综合能源系统优化运行方法
Zong et al. Application of model predictive control for active load management in a distributed power system with high wind penetration
CN107612017B (zh) 基于需求响应和分布式储能的风电并网智能调控系统
Cole et al. Use of model predictive control to enhance the flexibility of thermal energy storage cooling systems
CN112072640A (zh) 一种虚拟电厂聚合资源的容量优化方法
CN105931136A (zh) 一种融合需求侧虚拟储能系统的楼宇微网优化调度方法
CN110138004A (zh) 一种多能互补系统优化运行方法
CN110619110A (zh) 一种含热泵的综合能源系统协调运行优化方法
CN110474370B (zh) 一种空调可控负荷、光伏储能系统的协同控制系统及方法
CN113255198B (zh) 一种含虚拟储能的冷热电联供微电网多目标优化方法
CN113159983B (zh) 离网型光气热电联产综合能源系统协调控制方法
CN115220351B (zh) 一种基于云边端的建筑空调系统智能节能优化控制方法
CN110347039A (zh) 考虑用户满意度与电锅炉参与调峰的热电联合优化方法
CN107844053A (zh) 一种楼宇级冷热电联供系统主动能源供应方法
Ma et al. Two-stage stochastic robust optimization model of microgrid day-ahead dispatching considering controllable air conditioning load
CN115857348A (zh) 考虑两联供热泵舒适供能的分布式能量系统容量优化方法
CN112737122A (zh) 一种基于多能互补的电网调峰控制系统与方法
Song et al. Applications of thermostatically controlled loads for demand response with the proliferation of variable renewable energy
CN110992206B (zh) 一种多源电场的优化调度方法及系统
CN113255224A (zh) 一种基于发光萤火虫算法的能源系统配置优化方法
CN108321803A (zh) 一种基于电网用电负荷数据的电网调峰控制系统与方法
CN116502921A (zh) 一种园区综合能源系统优化管理系统及其协调调度方法
CN111523697A (zh) 一种综合能源服务成本分摊与定价计算方法
CN114169800B (zh) 综合能源系统的能量调度方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20180608