CN109638857B - 基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略 - Google Patents

Abstract

基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，将电热微网中分布式热泵群所配套的分布式蓄热水箱群划入电热微网的管理，通过测量微网中可在生能源与负荷功率，获取联络线原始功率P_TL0，并分析功率控制目标P_Tar，针对获取的波动功率P_flu，根据可再生能源出力与用户负荷实时信息，结合蓄电池、蓄热水箱群蓄能状态信息，调节蓄电池与热泵群出力，从而实现电热微网联络线波动功率平抑。本发明以蓄电池和热泵群的协同控制为核心，充分利用了空气源热泵的配套储热资源，在完成联络线功率平滑的同时保证了各热泵对用户供热要求，并且通过热泵的功率调节有效地参与中频波动的平抑，降低了优化方案的实施成本。

Description

基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑 策略

技术领域

本发明属于电力技术领域，涉及电热联合微网，为一种基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略。

背景技术

电热联合微网(combined heat and power micro grid)是以终端用户的电、热需求为基础，由分布式能源、储能设备、电热设备、控制单元组成的终端一体化集成供能设施。作为综合能源的典型应用，电热微网以微电网为基础，通过灵活控制分布式制热设备，与电设备相协调，实现对电、热两种形式能量的综合利用。电热微网可梯级利用电、热两种不同能量形式，提升区域终端供能的可靠性、经济性与环保性。电热微网的运行机理是电与热的耦合、转换与利用，其中电能响应速度快，供配技术成熟，但是不宜大规模存储；而热能惯性大，存储成本低，调控响应速度较慢。电热微网利用优化控制、能量管理等技术，发挥电、热能量的互补与转换优势，可提高微网运行的可靠性与经济性，促进分布式能源的消纳利用。

随着分布式可再生能源大量接入微网，可再生能源发电的间隙性与波动性增加了消纳难度，给传统微电网的稳定运行带来挑战。电热微网利用电制热等关键电热转换技术，发挥电能快速响应与热能易于存储优点，在平抑微网功率波动、促进可再生能源消纳方面具有明显优势，成为学者们关注的重点。一方面在热储能的协调控制下，可优化电储能容量配置，降低微网运行成本。更重要的是从电、热两方面提供了平抑微网功率波动的手段，增强了微网运行控制的灵活性，提升了微网运行的可靠性。

目前，有大量的研究提出以功率型与能量型电储能组成的混合储能平抑微网功率波动，文献《基于荷电状态分级优化的混合储能风电功率平抑方法》([J].电力系统自动化,2013,37(24):1-6.)提出了一种基于超级电容与储能电池的风电功率平抑策略，利用电储能快速充放电特性补偿风电出力波动，取得良好的平抑效果。但是电储能成本较高，随着分布式可再生能源规模不断扩大，利用电储能方式平抑联络线功率限制了传统微电网技术应用的经济性。文献《一种基于模型预测的城市园区分层分布式温控负荷需求响应控制策略》([J].中国电机工程学报,2016,36(8):2049-2056.)提出了一种基于模型预测的温控负荷响应控制策略，通过热泵模型预测最优设定温度，控制热泵群功率匹配可再生能源波动。上述文献以TCL设备的设定温度作为控制手段，简化了控制方式但是未考虑与电储能协调配合。同时在变温度控制策略中，TCL设备在暂时降低功率需求参与削峰后，容易出现负荷激增，对电热微网造成二次干扰。文献《一种平抑微网联络线功率波动的电池及虚拟储能协调控制策略》([J].中国电机工程学报,2015,35(20):5124-5134.)提出一种标识优先列表工具构建热泵模型，并通过可变滤波时间常数滤波器协调电池与热泵群出力。由于对热泵的控制方式较为单一，未能充分利用热泵元件的电热耦合与转换潜能。

目前方法均考虑温控负荷与用户建筑室温结合的虚拟储能模型，然而实际中用户用热需求多样，需要蓄热装置作为缓冲。本发明考虑空气源热泵配套蓄热水箱，将这种分散的储热资源综合利用，能更灵活满足用户多样用热需求的同时使热泵供热无需跟踪用户热负荷，对于此类热泵群有效利用，充分发挥其储能特性与调节灵活性，能既保证对用户供能质量，同时更有效地抑制微网联络线的功率波动。

发明内容

本发明要解决的问题是：随着分布式可再生能源大量接入电热联合微网，需要对平抑微网功率波动的方案进行研究，增强微网运行控制的灵活性以及微网运行的稳定性。

本发明的技术方案为：基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，将电热微网中分布式热泵群所配套的分布式蓄热水箱群划入电热微网的管理，通过测量微网中可再生能源与负荷功率，获取联络线原始功率P_TL0，并分析功率控制目标P_Tar，由两者获取波动功率P_flu，根据可再生能源出力与用户负荷实时信息，结合蓄电池、蓄热水箱群蓄能状态信息，调节蓄电池与热泵群出力，从而实现电热微网联络线波动功率平抑，电热微网中蓄热水箱由热泵供能，热泵群通过启停与功率调节的控制，使热泵群负荷匹配联络线波动功率，从而使蓄热水箱群参与波动功率平抑，

所述对蓄电池与热泵群出力的调节以蓄电池和热泵群的协同控制为核心设计控制策略，策略分为上层和下层：策略上层为波动功率优化分配层，考虑电储能与热储能群的储能状态，以及分析可再生能源与用户负荷的出力信息，制定联络线功率控制目标函数，并通过滤波将获取的波动功率分配至热泵群；策略下层为热泵群优化控制层，包括热泵群的启停控制与功率调节，分析热泵控制模型获取热泵群启停控制方案，通过模拟退火算法对启停控制方案进行优化，使热泵配套的蓄热水箱水温趋于一致，最大程度保证用户用热需求；在上下层的控制中，通过调节热泵群功率参与中频波动平抑，以降低对蓄电池的出力需求，并结合调节蓄电池平抑剩余波动完成联络线功率平滑，波动功率的平抑策略由热泵群偏移功率ΔP_{HP_f}与蓄电池出力P_ess共同平抑，用k表示离散时间，将一天分为T_D个时间点，则k∈[0,T_D]：

P_flu[k]＝ΔP_{HP_f}[k]-P_ess[k] (15)。

所述控制策略在每个控制周期内，首先由平滑滤波得到联络线功率控制目标P_Tar[k]，结合联络线原始功率P_TL0，得到联络线波动功率P_flu[k]，波动功率优化分配层根据波动功率与储能群蓄能状态信息，将波动功率在热泵热储群与蓄电池之间进行预分配，所述储能群蓄能状态信息包括蓄电池储能和热储蓄能，热泵群优化控制层接收到热泵群出力目标，结合储能群蓄能状态信息，对热泵启停状态进行优化控制，并对运行中热泵制定功率调节目标，蓄电池响应热泵群的偏移出力P_{HP_f}[k]，针对微网联络线剩余的波动功率调整蓄电池出力P_ess[k]，最终由分布式热泵群与蓄电池共同完成微网联络线功率平滑任务。

本发明充分考虑电热微网中空气源热泵所配套的蓄热水箱装置，将这种分散的储热资源结合热泵统一纳入到微网优化运行管理中，设计电热微网联络线功率分层协同平滑策略。控制策略以蓄电池和热泵群的协同控制为核心，策略上层考虑电储能与热储能群的储能状态与分析可再生能源与用户负荷的出力信息，制定联络线功率控制目标算法；并通过分频滤波将获取的波动功率分配至热泵群。策略下层基于热泵群的启停控制与功率调节，分析热泵控制模型获取热泵群启停控制方案，通过模拟退火算法对启停控制方案进行优化，使热泵配套的蓄热水箱水温趋于一致，最大程度保证用户用热需求。同时调节热泵群功率参与中频波动平抑，降低对蓄电池的出力需求。最后调节蓄电池平抑剩余波动完成联络线功率平滑。该策略充分利用了空气源热泵的配套储热资源，在完成联络线功率平滑的同时保证了各热泵对用户供热要求，并且通过热泵的功率调节有效地参与中频波动的平抑，降低了优化方案的实施成本。

附图说明

图1为电热微网结构与电热能流的示意图。

图2为含蓄热水箱的热泵系统结构示意图。

图3为蓄热水箱温度变化曲线图。

图4为本发明的基于分层控制的功率平抑策略结构示意图。

图5为本发明中热泵群优先度序列确定规则示意图。

图6为蓄电池过充过放约束函数。

图7为本发明热泵群启停控制策略流程图。

图8为电热微网方针拓扑结构。

图9为可再生能源与微网负荷典型日逐出时出力曲线图。

图10为本发明可再生能源与微网负荷日出力曲线图。

图11为本发明热泵群实时运行状态统计示意图。

图12为两种控制方式下蓄电池与蓄热水箱群SOC变化曲线图。

图13为本发明策略下蓄电池与电热泵出力示意图。

图14为本发明策略下微网联络线功率平滑效果图。

具体实施方式

为有效平抑电热微网的联络线功率波动，本发明提出一种基于分布式热泵灵活控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略。在直接负荷控制技术基础上，深入分析热泵启停控制与热泵功率调节控制特点，利用热泵功率调节控制的快速响应速度，平抑热泵启停控制所不能平抑的中频波动。灵活运用两种控制方式能使热泵群有效参与微网联络线中低频波动功率的平抑。本发明建立含蓄热水箱的热泵群的模型，基于蓄热水箱群与电池储能的能量状态信息反馈，提出微网联络线功率控制目标；波动功率优化分配层将分频后的中低频波动功率平抑目标在热泵与电池储能间合理分配；热泵群优化控制层分析热泵群优先度序列，通过模拟退火算法优化启停方案，同时制定热泵功率调节响应目标，完成对热泵群的启停与功率调节控制。算例结果表明该策略能有效优化微网电热能流，平抑联络线波动功率，提升微网运行可靠性。

下面详细说明本发明的技术方案。以下将从电热微网系统模型、系统总体架构、控制目标算法、热泵启停控制层、热泵功率调节层和算例分析几个方面对基于分布式热泵群的电热微网联络线功率分层协同平滑策略进行阐述。

1、电热微网系统模型

电热微网以电、热需求为核心，利用分布式热泵群实现电热耦合的一体化供能系统，其典型结构与电热能流如图1所示，从能量网络上分为微电力网与微热力网。对于微电力网，风机与光伏等分布式新能源向电力网输送电能，而微网用户根据用电需求从电力网获取电能，蓄电池可与电力网进行能量交互，在控制下调整出力参与电力网能流优化。对于微热力网，分布式热泵群通过消耗电能，高效产生高品质热能并存储在分布式热储群中，热储群作为热力网储能元件，根据用户用热需求通过热力网供热。

热泵系统由单台热泵与蓄热水箱组成，如图1中分布式热泵系统模型所示。热泵消耗电能产生高品质热泵存储在蓄热水箱中，蓄热水箱再通过用户侧热循环来满足用户各种热需求。电热微网中热泵安装与负荷侧，在空间上呈分布式状态，通过通信网进行信息采集与激励控制，实现分布式热泵群资源的整体调控和高效利用。蓄热水箱作为用户与热泵之间的缓冲，一方面能有效保证满足用户用热需求，另一方面其储热特性使热泵不必紧密跟踪用户热负荷，提供给热泵控制更多决策空间。

含蓄热水箱的热泵系统结构如图2所示，热泵制热循环由蒸发器、冷凝器、压缩机和节流阀组成，热泵将产生的高品质热能存储在蓄热水箱中，经由供热循环提供给用户。控制器可以控制节流阀开度与压缩机转速，控制制热量与消耗电功率。热泵供热相比燃气供热更加环保且效率，同时蓄热水箱在热泵制热与用户用热间作为缓冲，热泵供热无需跟踪用户用热，使得对热泵调控更加灵活。

针对分布式热泵群应用场景，热泵、水箱和用户一一对应，对应于相同编号i，即热泵i配套水箱i，并对用户i进行供热，对于热泵制热循环，对第i台热泵用表示P_hpi热泵消耗电功率，用Q_hpi热泵产热功率，用COP_HP表示热泵能效比系数，即热泵产生的热能与消耗电能之比。则热泵制热循环满足：

Q_hpi(t)＝COP_HP·P_hpi(t) (1)

并且热泵工作时通过调节流阀控制热泵工质流量与压缩机实时转速，可以对热泵消耗功率P_hpi(t)的在一定裕度内调节，即对热泵可以实现启停控制与功率调节的灵活控制，这里t表示连续时间变量。用s_i(t)表示第i个热泵的实时开关状态，0为关闭，1为开启。用P_HPN表示热泵额定工作功率，P_{hpi_adj}(t)表示第i个热泵在t时刻制热调节量对应的电功率，P_{Max_adj}表示调节功率裕度。则本发明所采用的热泵控制模型如式(2)所示。对于蓄热水箱水温变化模型，在不考虑因保温性能所导致的热损失情况下，水箱水温变化速率与输入热功率成正比。

式中，V_i为储水体积,ρ_water为水的密度、c_water为水的比热，Q_Li(t)为第i个用户实时热负荷，dT_Wi/dt为水温变化速率，T_wi为水箱实际水温。

在保证对用户稳定供热的前提下，本发明对分布式热泵的蓄热水箱水温变动范围进行约束。对于第i个用户，用T_refi(t)表示设定的水箱水温参考温度，数值由电热微网控制中心实时调节。定义温度区间[T_refi(t)-T_Int,T_refi(t)+T_Int]，T_Int为温度区间常数。热泵在工作时，需要保证水温在温度区间内且限制在最高温度与最低温度之间，此处最高温度和最低温度所表示的是蓄热热泵供热系统的设计温度，过高温度会导致超出热泵的制热能力，过低温度会导致用户用热质量下降，因此有必要对最高温度和最低温度设定约束。蓄热水箱的水温约束如式(3)所示。图3所示为在热泵受控工作时水箱水温变化，根据式(2)构建水温模型。当热储实际水温升高至T_refi(t)+T_Int，关闭热泵；当水箱实际水温降低至T_refi(t)-T_Int，开启热泵。水温约束一方面保证了热泵满足供热需求，另一方面使热泵的启停状态与参考温度关联，从而协调控制热泵与蓄热水箱。

对于单一热泵，一方面可以控制其水箱参考温度值，改变热泵工作温度区间，另一方面可以通过启停激励与功率调节响应的灵活控制，改变热泵工作状态。对于微网热泵群，电热微网控制中心通过控制策略一方面控制各蓄热水箱的参考温度，即改变热泵工作的温度区间，使各个热泵的启停时间点改变，调控热泵群负荷；另一方面可通过提前开启或关闭部分热泵，并制定热泵群功率调节的响应目标，可响应功率调节的热泵进行功率调节。最终，控制热泵群负荷波动与微网联络线功率波动相匹配，使热泵群负荷与用户热负荷偏离。偏离的功率作为热泵群整体出力抑制微网联络线功率波动。热泵群出力如式(4)所示：

式中，ΔP_{HP_f}表示热泵群出力，式(5)分别用Q_L(t)表示用户热负荷和用P_HP(t)表示热泵群负荷。

在热泵的控制中，启停控制受限于热泵启停过程，功率响应速度较慢，而功率调节响应速度较快，但是功率调节幅度有限，因此基于对热泵的不同控制方式，本发明将热泵群整体出力分成如式(5)所示两部分：ΔP_{HP_switch}表示以额定功率运行的热泵群由于启停控制，与用户热负荷相差的启停控制出力；ΔP_{HP_adjust}表示运行中的热泵群响应功率调节目标，实际消耗功率与额定功率相差的功率调节出力。

2、控制策略总体架构

通过测量微网中可在生能源与负荷功率，获取联络线原始功率P_TL0，并分析功率控制目标P_Tar。针对获取的波动功率P_flu，电热微网控制中心根据可再生能源出力与用户负荷实时信息，结合蓄电池、蓄热水箱群蓄能状态信息，调节蓄电池与热泵群出力，从而实现电热微网联络线波动功率平抑。在平抑微网联络线波动功率过程中，从能量角度分析，本质上是充分利用蓄热水箱群与蓄电池的储能潜力，对微网联络线能量作时序上的转移。蓄热水箱由热泵供能，热泵群通过启停与功率调节的灵活控制，使热泵群负荷匹配联络线波动功率，从而使蓄热水箱群有效参与中低频波动功率平抑。由于蓄电池的成本相对高昂，蓄热水箱与蓄电池相结合平抑波动功率的方式体现了微网中电热互补的经济优势。

电热微网联络线功率分层协同平抑策略结构如图4所示。在整体结构上分为波动功率优化分配层与热泵群优化控制层。用k表示离散时间，将一天分为T_D个时间点，则k∈[0,T_D]，同时，因为在实际控制中对于水箱水温的测量只需要在每过固定时间间隔进行一次测量，因此根据对离散时间变量k的定义，在控制中计算电热微网的系统参数时，用离散时间k代替连续时间变量t。在每个控制周期内，首先由平滑滤波得到联络线功率控制目标P_Tar[k]，由此得到联络线波动功率P_flu[k]。波动功率优化分配层根据波动功率与储能群蓄能状态信息，将波动功率在热泵热储群与蓄电池之间进行预分配。热泵群优化控制层接收到热泵群出力目标，结合储能状态，对热泵启停状态进行优化控制，并对运行中热泵制定功率调节目标。蓄电池响应热泵群的偏移出力P_{HP_f}[k]，针对微网联络线剩余的波动功率调整蓄电池出力P_ess[k]。最终由分布式热泵群与蓄电池共同完成微网联络线功率平滑任务。

对于波动功率优化分配层，考虑蓄电池出力控制、热泵启停控制与功率调节的响应速度不同，并结合储能的蓄能状态信息，将波动功率在蓄电池与热泵群之间进行分配，输出热泵群启停控制出力目标与功率调节出力目标。因此，基于各平抑分量响应速度，通过不同滤波常数对波动功率进行分频，高中低频波动分量如式(6)所示。其中，λ_a与λ_b为滤波时间常数，λ_a>λ_b。

高频波动分量P_HF[k]由电池储能平抑，而中低频波动分量P_LF[k]与P_MF[k]由电池储能与热泵群共同平抑。将中频波动P_MF[k]与低频波动P_LF[k]输入波动功率优化分配层，电池储能与蓄热水箱的蓄能状态SOC作为权重，分配部分中频波动作为热泵功率调节出力目标P_{HPref_L}[k]、分配部分低频波动作为热泵启停控制出力目标P_{HPref_M}[k]，如式(7)与(8)所示。

θ为电池储能与蓄热水箱容量之比，如式(9)所示，E_ess为电池储能容量，E_water为蓄热水箱储能容量。

θ＝E_ess/(E_water/COP_HP) (9)

对于热泵群优化控制层，分为热泵群开关控制层与热泵群功率调节层。热泵群开关控制层根据出力目标P_{HPref_L}选取一定数量热泵进行启停控制，使热泵群出力与用户热负荷不匹配，这部分功率差值作为热泵群启停控制出力ΔP_{HP_switch}输出。能量角度上蓄热水箱承担了热能供需差异，因此在对热泵群的启停控制策略中需要充分考虑蓄热水箱蓄能状态变化。热泵群功率调节层根据出力目标P_{HPref_M}与热泵群启停控制的开关状态，针对当前时刻可响应功率调节的热泵制定响应目标，综合热泵群功率调节响应作为热泵群功率调节出力ΔP_{HP_adjust}输出。蓄电池具有快速的功率响应特性，能有效辅助平抑热泵群控制调节后的剩余中低频波动与不能平抑的高频波动。根据热泵群的出力信息，利用蓄电池出力调节P_ess平抑剩余波动功率。

3、电热微网联络线功率控制目标算法

电热微网中的联络线功率由可再生能源出力、蓄电池出力、热泵群负荷与其它电负荷四部分组成。可再生能源发电的间歇性与波动性会给电热微网联络线功率带来明显的扰动；除此外，电负荷与热负荷存在一定波动，并且有明显的峰谷特性，需要削峰平谷控制平滑。其中热负荷由热泵群供能。因此，合理控制电热微网中的蓄电池出力与热泵群负荷，匹配可再生能源与电负荷的波动特性与峰谷特性，能有效平滑微网联络线功率。

用P_TL0(t)表示微网联络线功率，定义流出微网功率为正，则在t时刻，微网联络线功率为如式(10)所示。

P_TL0(t)＝-P_RES(t)+P_ess(t)+P_L(t)+P_HP(t) (10)

其中，P_RES(t)表示可再生能源总出力。P_ess(t)表示蓄电池充放电功率，充电时为正，反之为负。P_L(t)表示电负荷，P_HP(t)表示热泵群负荷。

本发明基于储能的蓄能状态与微网负荷峰谷信息，实时评估储能的平滑控制能力，制定合适的联络线功率控制目标。平滑算法将一天分为T_D个时间点，用k表示离散时间，k∈[0,T_D]，则联络线功率控制目标递推形式如式(11)所示。

P_Tar[k]＝(1-m+n)P_Tar[k-1]+m·P_TL0[k] (11)

式中，P_Tar[k]为控制目标，P_Tar[k-1]为上一时刻控制目标，P_TL0[k]为当前时刻联络线原始功率。m为指数平滑常数，n为预测调整参数。参数n的表达式如式(12)所示，参数计算基于储能的蓄能状态，为了表示蓄热水箱的蓄能状态，与蓄电池荷电状态(state ofcharge)类似，本发明中用水箱的参考温度定义蓄热水箱的蓄能状态SOC；如式(13)所示，用SOC_hpi表示第i个用户的热储蓄能状态，用SOC_ess表示蓄电池荷电状态，用

表示储能群平均蓄能状态。

在式(12)参数计算中，α_n1,α_n2为比例常数，合理缩放各物理数值以取得较好的跟踪平滑结果；SOC_cri为储能群荷电状态参考值，取值范围为[0,1]。取较大值使控制过程中储能群趋向高蓄能水平，此时储能群释能能力强，储能能力弱；取较小值使控制过程中储能群趋于低蓄能水平，此时储能群储能能力强，释能能力弱。本发明SOC_cri取值为0.5，使储能群释能与储能潜力处在均衡的水平。

(1)m为指数平滑常数，取值范围为[0,1]。数值越小则平滑效果越好，但对联络线功率跟踪能力越弱；数值越大则平滑效果越差，但对联络线功率跟踪能力越强。

(2)n为预测调整参数，为保证平滑效果，通过限值函数f(·)使其数值限制在一定数值内。式中，第一项为峰谷预调整参数，其中tie_power为典型日的联络线实时功率采样点，将从k-1时刻往后的N_t时间内典型日平均功率作为联络线的功率预测参考值。第二项为储能群平均蓄能状态回归系数，构造高次幂函数(k/T_D)^γ使该项在仿真后期逐渐发挥作用：当

偏离SOC_cri时，使平均蓄能状态在后期向SOC_cri回归，以保证控制策略的可持续性。

在每个时间点，将联络线功率与平滑目标功率的差值作为波动功率，则k时间点波动功率为：

P_flu[k]＝P_TL0[k]-P_Tar[k] (14)

在本发明所制定的平抑策略中，波动功率由热泵群偏移功率ΔP_{HP_f}与蓄电池出力P_ess共同平抑：

P_flu[k]＝ΔP_{HP_f}[k]-P_ess[k] (15)

本发明策略即是根据波动功率确定热泵群偏移功率及蓄电池出力，使这两者相结合平抑波动。

4、热泵群启停控制层

热泵群启停控制策略需要综合考虑储能群蓄能状态与热泵运行状态，避免储能能量越限和热泵频繁启停。因此，热泵群开关控制层首先根据蓄热水箱的蓄能状态，采用贪心法思想快速生成初始热泵群启停方案，然后设计储能群协调出力函数与热泵启停惩罚的综合优化目标，采用模拟退火算法对初始方案进行优化。

对于初始热泵启停方案的制定，根据控制目标需，当P_{HPref_L}[k]>0需要关闭一定数量热泵以减少联络线用电负荷，反之则开启一定数量热泵。启停热泵数量如式(16)所示，根据式(5)定义，热泵启停控制出力不计及热泵功率调节响应，因此由热泵额定功率P_HPN确定热泵启停数量，之后由热泵群功率调节层重新确定热泵功率调节响应目标。同时根据热泵启停状态与蓄热水箱温度状态，如图5与表(1)所示构造热泵群优先度序列。在实际控制中，对于水箱水温的测量只需要在每过固定时间间隔进行一次测量，因此根据前述对离散时间变量k的定义，用离散时间k代替连续时间变量t。针对各个水箱水温信息T_Wi[k-1]，对于开启的热泵集合，将温度信息满足T_refi[k-1]>T_Wi[k-1]，即上一时刻水箱的设定水温大于当前实际水温的热泵置于开启锁定状态，保证热泵开启后保持一定时间不关闭，剩余热泵按照热储水箱蓄能状态SOC_hpi[k-1]降序排列，定义该热泵集合为{x₁,x₁,…x_M},其中M为该集合中的热泵数量。对于关闭的热泵集合，将温度信息满足T_refi[k-1]<T_Wi[k-1]，即上一时刻水箱的设定水温小于当前实际水温的热泵置于关闭锁定状态，即保证热泵关闭后保持一定时间不开启，剩余热泵按照热储水箱蓄能状态SOC_hpi[k-1]升序排列，定义该热泵集合为{y₁,y₁,…y_L},其中L为该集合中的热泵数量。最终产生的热泵序列结果如表1所示。

表1热泵群优先度序列

在制定初始热泵启停方案时，优先选择对应热泵序列的靠前的N_s台热泵进行开关切换。在一些情况下，可能出现序列中热泵数量不能满足平抑需求，即可能出现N_s>M或N_s>L的情况。此时为考虑热泵启停约束后，热泵群平抑能力不足，需要蓄电池调节出力辅助。

对于优化热泵群启停方案，构造热泵群开关罚函数与储能群协同出力函数，共同构成优化算法目标函数。对于热泵i，开关切换罚函数(switch penalty function)定义如下：

其中sp与β均为常量。当热储水温T_Wi[k]接近设定温度区间上界T_refi[k]+T_Int时,其热泵关闭惩罚越小；当热储水温T_Wi[k]接近设定温度区间下界T_refi[k]-T_Int时,其热泵开启惩罚越小。同时处于开关锁定状态的热泵不可进行开关切换。

本发明所制定的储能群协同出力目标，即控制储能群蓄能状态协同变化，处在相近蓄能水平上，避免个别储能蓄能过高或过低。本发明采用蓄热水箱群与蓄电池全体SOC信息的方差作为衡量储能群协同程度的标准。储能群协同出力函数(coordination of SOC)定义如下：

其中，H(·)为斜坡函数，使算法在优化过程中计及蓄电池过充过放约束，其函数图像如图所示。本发明中斜坡两端点取值分别为0.9与0.1，即设定蓄电池过充过放界限在荷电状态的0.9与0.1处。

此外，式中

为k-1时刻储能群SOC的算数平均值，SOC_hpi[k|k-1]与SOC_ess[k|k-1]为蓄热水箱与蓄电池SOC预测值。即根据该启停方案计算各储能出力，预测储能SOC，根据式(3)的蓄热水箱SOC预测与蓄电池预测如下式所示：

其中，Δt为一个控制周期时长，E_ess为蓄电池容量。对于蓄电池SOC预测，根据优化过程中的不断优化热泵群启停方案，可以计算相应的热泵群启停控制出力分量ΔP_HP__switch[k]，当前的剩余低频波动功率(ΔP_LF[k]-ΔP_HP__switch[k])作为蓄电池出力计算。

综合热泵启停约束与储能群协调出力约束作为优化适值函数fit，本发明所采用的模拟退火算法的优化目标为：

式中，s_i[k]为k时刻热泵的启停状态，0为关闭，1为开启；s_i[k-1]为热泵i上一时刻的启停状态。式(21)右边多项式的第一项为热泵群开关罚函数，第二项为储能群协调出力约束。热泵群开关控制层算法流程如图7所示。

初始开关方案经过算法优化后形成热泵群启停优化方案，并由电热微网控制中心对热泵启停状态进行控制，最终输出热泵群启停控制出力ΔP_{HP_switch}[k]。

5、热泵群功率调节层

热泵功率调节具有良好的响应特性但是调节幅度有一定限制，可用于补偿热泵启停所不能平抑的部分波动分量改善热泵群整体出力特性。热泵的功率调节由热泵控制器调节压缩机转速与节流阀开度实现，因此对于在当前时刻k启动的热泵，考虑到热泵并未达到平稳运行状态，不进行功率调节响应。仅对上一时刻与当前时刻保持开启的热泵集合进行功率调节控制，则进行热泵功率调节约束为

s_i[k]·s_i[k-1]＝1 (22)

电热微网控制中心在进行热泵功率调节控制时，首先统计微网中可进行功率调节响应的热泵数量，然后计及功率调节约束制定功率调节目标，可功率调节热泵响应功率调节目标，最后综合各热泵功率调节量，输出热泵功率调节出力ΔP_{HP_adjust}[k]。用N_a表示可进行功率调节的热泵数量，P_{HP_tar}[k]表示热泵功率调节目标：

P_{HP_tar}[k]＝Max{Min{P_{HPref_M}[k]/N_a,-P_{Max_adj}},P_{Max_adj}} (24)

最终热泵群优化控制层输出热泵群平抑分量ΔP_{HP_f}[k]，根据联络线剩余波动功率，蓄电池调整出力，完成联络线功率平滑任务。

6、实施例分析

本实施例中，电热微网由风电、光伏可再生能源、蓄电池、用户负荷构成，其中用户负荷包括130台热泵，每台热泵与一台蓄热水箱联合对一户用户进行供暖。算例中关键系统参数如表2所示。对于热泵功率调节，考虑到热泵工作效率与调节速率，设置调节幅度为额定功率的10％。并且针对热泵群的平抑能力，设置滤波常数分别为20与10。

表2电热微网系统参数

微网典型日可再生能源与用户负荷逐时出力如图7所示，本发明中用于微网联络线平滑控制目标制定。

算例仿真的可再生能源与用户负荷日出力曲线如图8所示，数据采样间隔为15秒。用户负荷由电、热两部分组成，可再生能源包含风机出力与光伏出力。本发明控制策略的控制间隔为1分钟，考虑实际应用中数据采集应有延迟，所以将当前时刻前1分钟内的4个采样数据的平均值作为当前的时刻的功率信息。整个仿真周期为1440分钟。

本发明控制策略将带有蓄热水箱的热泵群作为控制对象，各时间点运行的热泵数量如图11(a)所示，在平滑策略控制下，热泵实时运行数量与微网用户热负荷不匹配，一方面影响蓄热水箱蓄能状态，另一方面实现了联络线功率控制。各热泵在仿真期间内的启停状态如图11(b)所示，用红色表示热泵开启状态，蓝色表示热泵关闭状态，并统计各热泵在仿真期间内启动与停止次数。各热泵的启停状态与图11(a)相对应，在仿真时间内，热泵群负荷在控制下并未随着热负荷峰谷变化而波动，[12h,20h]是用户用热用电高峰，热泵实时运行数量在这一时间段内并未出现明显增长来满足削峰要求，[20h,24h]内用户用热用电负荷降低，此时实时运行热泵数量增加，提升蓄热水箱水温。热泵群的启停次数统计图11(c)表明控制策略中的热泵启停次数在整个仿真周期中均在15次以下，处在合理水平。

在仿真期间内微网蓄电池与热储能群的蓄能状态曲线如图12(a)所示。蓄热水箱群的整体蓄能状态变化用包络线表示，在以储能协同为优化目标的模拟退火算法的优化下，蓄电池、各个热储的蓄能状态与储能群整体蓄能状态保持一致的趋势。同时蓄电池在过充过放限制的约束下，在接近充放边界时减少了出力。图12(b)为不包含模拟退火算法优化的控制策略的控制结果，整体上储能群的SOC更为分散，在储能容量有限的情况下，容易出现个别储能的SOC越限。表3给出了蓄电池充放电状态对比，在没有模拟退火优化时，蓄电池荷电状态在运行中更接近过充过放边界，且在控制中需要较大的充放电功率。

表3蓄电池充放电状态

本发明控制策略采用分层控制结构，根据储能群信息确定热泵群预出力分量后，对热泵启停进行激励控制，同时可响应功率调节热泵进行功率调节响应，最终输出热泵群出力分量。同时调整蓄电池出力对剩余波动功率进行平抑。热泵群调节偏移功率、开关偏移功率与蓄电池出力如图13所示。蓄电池出力平抑波动功率中的高频分量与部分中低频分量，而热泵群启停控制出力平抑波动功率中的大部分低频分量，同时热泵群功率调节出力平抑波动功率中的少量中低频分量。

微网联络线功率平滑效果如图14所示。联络线功率平滑控制目标根据微网负荷与储能群蓄能状态实时调整，保证储能蓄能不越限。联络线波动功率平抑前后结果比较如表4所示，表中功率变化总和为联络线每分钟波动功率的绝对值之和。在经过微网联络线功率分层协同平滑策略对热泵群与蓄电池出力调节后，联络线波动功率明显减少，验证该策略的正确性与有效性。

表4波动平抑前后联络线功率

Claims (7)

1.基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是将电热微网中分布式热泵群所配套的分布式蓄热水箱群划入电热微网的管理，通过测量微网中可再生能源与负荷功率，获取联络线原始功率P_TL0，并分析功率控制目标P_Tar，由两者获取波动功率P_flu，根据可再生能源出力与用户负荷实时信息，结合蓄电池、蓄热水箱群蓄能状态信息，调节蓄电池与热泵群出力，从而实现电热微网联络线波动功率平抑，电热微网中蓄热水箱由热泵供能，热泵群通过启停与功率调节的控制，使热泵群负荷匹配联络线波动功率，从而使蓄热水箱群参与波动功率平抑，

所述对蓄电池与热泵群出力的调节以蓄电池和热泵群的协同控制为核心设计控制策略，策略分为上层和下层：策略上层为波动功率优化分配层，考虑电储能与热储能群的储能状态，以及分析可再生能源与用户负荷的出力信息，制定联络线功率控制目标函数，并通过滤波将获取的波动功率分配至热泵群；策略下层为热泵群优化控制层，包括热泵群的启停控制与功率调节，分析热泵控制模型获取热泵群启停控制方案，通过模拟退火算法对启停控制方案进行优化，使热泵配套的蓄热水箱水温趋于一致，最大程度保证用户用热需求；在上下层的控制中，通过调节热泵群功率参与中频波动平抑，以降低对蓄电池的出力需求，并结合调节蓄电池平抑剩余波动完成联络线功率平滑，波动功率的平抑策略由热泵群偏移功率ΔP_{HP_f}与蓄电池出力P_ess共同平抑，用k表示离散时间，将一天分为T_D个时间点，则k∈[0,T_D]：

P_flu[k]＝△P_{HP_f}[k]-P_ess[k] (15)

波动功率优化分配层中，将波动功率在蓄电池与热泵群之间进行分配，输出热泵群启停控制出力目标与功率调节出力目标，具体为基于各平抑分量响应速度，通过不同滤波常数对波动功率进行分频，高中低频波动分量如式(6)所示，其中，λ_a与λ_b为滤波时间常数，λ_a>λ_b，

高频波动分量P_HF[k]由蓄电池储能平抑，中频波动分量P_MF[k]与低频波动分量P_LF[k]由蓄电池储能与热泵群共同平抑，将中频波动P_MF[k]与低频波动P_LF[k]作为输入，以蓄电池储能与蓄热水箱的蓄能状态SOC作为权重，分配部分中频波动作为热泵功率调节出力目标P_{HPref_L}[k]，分配部分低频波动作为热泵启停控制出力目标P_{HPref_M}[k]，在分配中热泵群作为整体看待，因此统计全部N台热泵的状态数据，如式(7)与(8)所示，

针对分布式热泵群应用场景，热泵、水箱和用户一一对应，对应于相同编号i，即热泵i配套水箱i，并对用户i进行供热，θ为电池储能与蓄热水箱容量之比，如式(9)所示，E_ess为电池储能容量，E_water为蓄热水箱储能容量，

θ＝E_ess/(E_water/COP_HP) (9)。

2.根据权利要求1所述的基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是所述控制策略在每个控制周期内，首先由平滑滤波得到联络线功率控制目标P_Tar[k]，结合联络线原始功率P_TL0[k]，得到联络线波动功率P_flu[k]，波动功率优化分配层根据波动功率与储能群蓄能状态信息，将波动功率在热泵热储群与蓄电池之间进行预分配，所述储能群蓄能状态信息包括蓄电池储能和热储蓄能，热泵群优化控制层接收到热泵群出力目标，结合储能群蓄能状态信息，对热泵启停状态进行优化控制，并对运行中热泵制定功率调节目标，蓄电池响应热泵群的偏移出力P_{HP_f}[k]，针对微网联络线剩余的波动功率调整蓄电池出力P_ess[k]，最终由分布式热泵群与蓄电池共同完成微网联络线功率平滑任务。

3.根据权利要求1所述的基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是对于热泵群优化控制层，分为热泵群开关控制层与热泵群功率调节层，热泵群开关控制层根据热泵功率调节出力目标P_{HPref_L}选取热泵进行启停控制，使热泵群出力与用户热负荷不匹配，这部分功率差值作为热泵群启停控制出力ΔP_{HP_switch}输出；热泵群功率调节层根据热泵启停控制出力目标P_{HPref_M}与热泵群启停控制的开关状态，针对当前时刻可响应功率调节的热泵制定响应目标，综合热泵群功率调节响应作为热泵群功率调节出力ΔP_{HP_adjust}输出；根据热泵群优化控制层的两个出力信息调节热泵群启停和功率，并利用蓄电池出力调节P_ess平抑剩余波动功率。

4.根据权利要求1或2所述的基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是电热微网联络线功率控制目标的计算为：

用P_TL0(t)表示微网联络线功率，定义流出微网功率为正，则在t时刻，微网联络线功率为如式(10)所示：

P_TL0(t)＝-P_RES(t)+P_ess(t)+P_L(t)+P_HP(t) (10)

其中，P_RES(t)表示可再生能源总出力，P_ess(t)表示蓄电池充放电功率，充电时为正，反之为负，P_L(t)表示电负荷，P_HP(t)表示热泵群负荷；

基于储能的蓄能状态与微网负荷峰谷信息，实时评估储能的平滑控制能力，制定合适的联络线功率控制目标，联络线功率控制目标递推形式如式(11)所示，

P_Tar[k]＝(1-m+n)P_Tar[k-1]+m•P_TL0[k] (11)

式中，P_Tar[k]为控制目标，P_Tar[k-1]为上一时刻控制目标，P_TL0[k]为当前时刻联络线原始功率，m为指数平滑常数，n为预测调整参数，参数n的表达式如式(12)所示，参数计算基于储能的蓄能状态，用水箱的参考温度定义蓄热水箱的蓄能状态SOC，如式(13)所示，SOC_hpi表示第i个用户的热储蓄能状态，SOC_ess表示蓄电池荷电状态，

表示储能群平均蓄能状态：

式(12)中，α_n1,α_n2为比例常数，SOC_cri为储能群荷电状态参考值，取值范围为[0,1]，SOC_cri取值与控制过程中储能群蓄能水平成正比，

在每个时间点，将联络线功率与平滑目标功率的差值作为波动功率，则k时间点波动功率为：

P_flu[k]＝P_TL0[k]-P_Tar[k] (14)。

5.根据权利要求4所述的基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是对于参数m、n和SOC_cri的设置如下：

m取值范围为[0,1]，数值越小则平滑效果越好，但对联络线功率跟踪能力越弱；数值越大则平滑效果越差，但对联络线功率跟踪能力越强；

为保证平滑效果，通过限值函数f(·)使n的数值限制在一定数值内，式(12)中，第一项为峰谷预调整参数，其中tie_power为典型日的联络线实时功率采样点，将从k-1时刻往后的N_t时间内典型日平均功率作为联络线的功率预测参考值，第二项为储能群平均蓄能状态回归系数，构造高次幂函数(k/T_D)^γ使该项在仿真后期逐渐发挥作用：当

偏离SOC_cri时，使平均蓄能状态在后期向SOC_cri回归，以保证控制策略的可持续性；

SOC_cri取较大值使控制过程中储能群趋向高蓄能水平，此时储能群释能能力强，储能能力弱；取较小值使控制过程中储能群趋于低蓄能水平，此时储能群储能能力强，释能能力弱，取SOC_cri值为0.5，使储能群释能与储能潜力处在均衡的水平。

6.根据权利要求1或2所述的基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是热泵群开关控制层首先根据蓄热水箱的蓄能状态，采用贪心法思想快速生成初始热泵群启停方案，然后设计储能群协调出力函数与热泵启停惩罚的综合优化目标，采用模拟退火算法对初始方案进行优化：

首先，在热泵群的启停控制中，对分布式热泵的蓄热水箱水温变动范围进行约束，对于第i个用户，用T_refi(t)表示水箱水温参考温度，数值由电热微网控制中心实时调节，定义温度区间[T_refi(t)-T_Int,T_refi(t)+T_Int]，T_Int为温度区间常数，热泵在工作时，保证蓄热水箱水温在温度区间内，同时限制在热泵所设定的最高温度与最低温度之间，当蓄热水箱水温升高至T_refi(t)+T_Int，关闭热泵，当水温降低至T_refi(t)-T_Int，开启热泵；

对于初始热泵启停方案的制定，根据控制目标需，当热泵功率调节出力目标P_{HPref_L}[k]>0，需要关闭一定数量热泵以减少联络线用电负荷，反之则开启一定数量热泵，启停热泵数量N_s[k]如式(16)所示，

由热泵额定功率P_HPN确定热泵启停数量，之后由热泵群功率调节层重新确定热泵功率调节响应目标；

同时根据热泵启停状态与蓄热水箱温度状态构造热泵群优先度序列：针对各个水箱实际水温信息T_Wi[k-1]，对于开启的热泵集合，将温度信息满足T_refi[k-1]>T_Wi[k-1]，即上一时刻水箱的设定水温大于当前实际水温的热泵置于开启锁定状态，保证热泵开启后保持一定时间不关闭，剩余热泵按照热储水箱蓄能状态SOC_hpi[k-1]降序排列，定义该热泵集合为{x₁,x₁,…x_M},其中M为该集合中的热泵数量；对于关闭的热泵集合，将温度信息满足T_refi[k-1]<T_Wi[k-1]，即上一时刻水箱的设定水温小于当前实际水温的热泵置于关闭锁定状态，保证热泵关闭后保持一定时间不开启，剩余热泵按照热储水箱蓄能状态SOC_hpi[k-1]升序排列，定义该热泵集合为{y₁,y₁,…y_L},其中L为该集合中的热泵数量；在制定初始热泵启停方案时，优先选择对应热泵序列的靠前的N_s台热泵进行开关切换；

对于优化热泵群启停方案，构造热泵群开关切换罚函数与储能群协同出力函数，共同构成优化算法目标函数，对于热泵i，开关切换罚函数定义如下：

其中sp与β均为常量，当热储水温T_Wi[k]接近设定的温度区间上界T_refi[k]+T_Int时,其热泵关闭惩罚越小；当热储水温T_Wi[k]接近设定温度区间下界T_refi[k]-T_Int时,其热泵开启惩罚越小，同时处于开关锁定状态的热泵不可进行开关切换；

制定储能群协同出力目标，即控制储能群蓄能状态协同变化处在相近蓄能水平上，采用蓄热水箱群与蓄电池全体SOC信息的方差作为衡量储能群协同程度的标准，储能群协同出力函数如下：

其中，H(•)为斜坡函数，使算法在优化过程中计及蓄电池过充过放约束，斜坡两端点取值分别为0.9与0.1，即设定蓄电池过充过放界限在荷电状态的0.9与0.1处，式(18)中

为k-1时刻储能群SOC的算数平均值，SOC_hpi[k|k-1]与SOC_ess[k|k-1]为蓄热水箱与蓄电池的SOC预测值，如下式所示：

其中，Δt为一个控制周期时长，E_ess为蓄电池容量，对于蓄电池SOC预测，根据优化过程中的不断优化热泵群启停方案，可以计算相应的热泵群启停控制出力分量ΔP_{HP_switch}[k]，当前的剩余低频波动功率(ΔP_LF[k]-ΔP_{HP_switch}[k])作为蓄电池出力计算，

综合热泵启停约束与储能群协调出力约束作为优化适值函数fit，得到模拟退火算法的优化目标为：

式中，s_i[k]为k时刻热泵的启停状态，0为关闭，1为开启；s_i[k-1]为热泵i上一时刻的启停状态，式(21)的多项式中第一项为热泵群开关罚函数，第二项为储能群协调出力约束；

初始开关方案经过优化后形成热泵群启停优化方案，并由电热微网控制中心对热泵启停状态进行控制，最终输出热泵群启停控制出力ΔP_{HP_switch}[k]。

7.根据权利要求1或2所述的基于分布式热泵群控制的电热微网联络线功率分层协同平抑策略，其特征是对热泵群的功率控制为：

热泵的功率调节由热泵控制器调节压缩机转速与节流阀开度实现，对于在当前时刻k启动的热泵，仅对上一时刻与当前时刻保持开启的热泵集合进行功率调节控制，进行热泵功率调节约束为：

s_i[k]•s_i[k-1]＝1 (22)

在进行热泵功率调节控制时，首先统计微网中可进行功率调节响应的热泵数量，然后计及功率调节约束制定功率调节目标，可功率调节的热泵的响应功率调节目标，最后综合各热泵功率调节量，输出热泵功率调节出力ΔP_{HP_adjust}[k]，用N_a表示可进行功率调节的热泵数量，P_{HP_tar}[k]表示热泵功率调节目标：

P_{HP_tar}[k]＝Max{Min{P_{HPref_M}[k]/N_a,-P_{Max_adj}},P_{Max_adj}} (24)

最终热泵群优化控制层输出热泵群平抑分量ΔP_{HP_f}[k]，根据联络线剩余波动功率，蓄电池调整出力，完成联络线功率平滑任务。

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