CN109812946B - 一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法,根据居民空调负荷群运行特性和用户的热舒适度要求,并充分考虑了居民房间储能特性和室内温度变化规律,通过改变空调负荷设定温度,达到需求响应功率。本发明准确地达到需求响应目标功率,无需获取单个空调负荷的负荷模型和运行状态,避免了对空调开关的直接控制,保护了用户隐私。
Description
技术领域
本发明涉及一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法,属于电力系统需求响应控制技术领域。
背景技术
空调负荷需求响应分为间接负荷控制和直接负荷两种控制方式,其中间接负荷控制主要通过动态电价来使用户改变运行状态,这种方式可靠性不高,不能保证负荷控制精度,而且在电价需求响应大规模实行时,可能会影响电力系统的稳定运行。另一种响应方式是直接负荷控制,具有响应速度快精度高等特点,被广泛的应用于空调负荷的响应控制中。在空调负荷的直接控制中的具体策略主要是控制开关状态和调整温度设定值。目前大多数控制方法是根据室内温度优先级,利用状态队列法对空调负荷进行有序控制,这种方式需要实时监测室内温度状态,这对负荷监测和通信系统提出了更高的要求,同时需要计算每个空调负荷模型,获取空调负荷运行状态,考虑每个空调负荷的约束条件。
发明内容
发明目的:本发明提出一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法,减少了响应过程中的通信量。
技术方案:本发明采用的技术方案为一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法,包括以下步骤:
1)根据居民空调负荷特性和历史运行数据,建立居民空调负荷群聚合模型;
2)需求响应控制中心根据控制需求确定空调负荷响应目标功率;
3)根据步骤1)中的空调负荷聚合模型和步骤2)的需求响应目标功率,结合响应期间室外温度预测值,确定平均室内温度变化曲线;
4)根据步骤3)平均室内温度曲线,确定居民空调室内温度设定温度调整值;
5)计算不同时刻调整的空调负荷数量,得到各空调负荷室内温度设定值调整时间;
6)控制中心向各空调发布控制信号;
7)各居民空调根据控制信号进行优化调整。
所述步骤1)中根据居民负荷运行特性建立空调负荷聚合模型如下:
P(t)=(To(t)-T(t))G
其中,C为居民空调负荷群等效热容,单位kWh/℃;G为居民空调负荷群等效热导,单位℃/kW;t为时间变量;T(t)为t时刻平均室内温度,单位℃;To(t)为t时刻室外温度,单位℃;P(t)为t时刻居民空调负荷群功率,单位kW,再利用现有公式和历史数据计算等效热容C和等效热导G。
所述步骤2)中需求响应控制中心根据控制需求,由现有算法确定居民空调负荷群的响应目标功率曲线P(t),也就是各个时刻居民空调负荷群的需求响应目标功率。
所述步骤3)中根据空调负荷聚合模型、需求响应目标功率和室外温度,利用下式计算室内温度变化速率Trate。
并进一步得到不同时刻的室内温度,得到平均室内温度变化曲线,计算公式如下:
T(t+Δt)=T(t)+Trate(t)Δt
其中,Δt为时间间隔。
当居民空调负荷平均室内温度曲线超出居民用户舒适度范围[Tmin,Tmax]时,若Tset_up>Tmax,Tset_up设定为Tmax,若Tset_down<Tmin,Tset_down设定为Tmin。
所述步骤5)中通过公式(2)计算响应前室内平均温度T(t)的初始温度TDR_0,计算公式如下
而TDR_max TDR_min分别表示室内平均温度T(t)的最高温度和最低温度,
假设在需求响应时,空调聚合功率先削减后增加,则平均室内温度先增加后降低。在平均室内温度增加时,空调负荷群在t时刻需要调整的空调数量如下式
对式(6)在Tset_down和Tset_up之间积分,则需要向上调节的空调总数N_up如下
在平均室内温度降低时,优先调整设定温度改为Tset_max的空调负荷。空调负荷群在t时刻空调数量如下式
在t时刻,室内平均温度下降阶段设定温度调整为Tset_min的数量如下式
当N_down(t-1)<N_up且N_down(t)>N_up时,则室内设定温度从Tset_max调整为Tset_min的数量Nmax_min(t)为下式
Num1=N_up-N_down(t-1)
另一部分设定温度调整为Tset_min的数量为下式
则此时Num(t)=Num1+Num2,
当N_down(t-1)>N_up时
有益效果:本发明根据居民空调负荷群运行特性和用户的热舒适度要求,建立了一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应控制方法,该方法充分考虑了居民房间储能特性和室内温度变化规律,通过改变空调负荷设定温度,达到需求响应功率。采用本发明的技术方案,可以得出空调负荷控制策略,准确地达到需求响应目标功率,无需获取单个空调负荷的负荷模型和运行状态,避免了对空调开关的直接控制,保护了用户隐私。同时也降低了负荷峰谷差,消纳分布式电源,提高电网的运行效率和稳定性。
附图说明
图1是算例中情况一空调功率调整比例;
图2是算例中情况一室外温度及室内温度控制目标曲线及控制效果曲线;
图3是算例中情况一空调负荷群在不同时刻对应的控制数量;
图4是算例中情况一空调负荷群控制效果图;
图5是算例中情况一控制误差;
图6是算例中情况二空调功率调整比例;
图7是算例中情况二室外温度及室内温度控制目标曲线及控制效果曲线;
图8是算例中情况二空调负荷群在不同时刻对应的控制数量;
图9是算例中情况二空调负荷群控制效果图;
图10是算例中情况二控制误差。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例,进一步阐明本发明,应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围,在阅读了本发明之后,本领域技术人员对本发明的各种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
本实施例一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法包括以下步骤:
1)根据居民空调负荷特性和历史运行数据,建立居民空调负荷群聚合模型。
根据居民负荷运行特性建立空调负荷聚合模型如下:
P(t)=(To(t)-T(t))G (2)
其中,C为居民空调负荷群等效热容,单位kWh/℃;G为居民空调负荷群等效热导,单位℃/kW;t为时间变量;T(t)为t时刻平均室内温度,单位℃;To(t)为t时刻室外温度,单位℃;P(t)为t时刻居民空调负荷群功率,单位kW。
利用现有公式和历史数据计算等效热容C和等效热导G。
2)需求响应控制中心根据控制需求确定居民空调负荷群的需求响应目标功率。
需求响应控制中心根据控制需求,由现有算法确定居民空调负荷群的响应目标功率曲线P(t)也就是各个时刻居民空调负荷群的需求响应目标功率。
3)根据步骤1)中的空调负荷聚合模型和步骤2)的需求响应目标功率,结合响应期间室外温度预测值,确定平均室内温度变化曲线。
根据空调负荷聚合模型、需求响应目标功率和室外温度,利用公式(3)计算室内温度变化速率Trate。
并进一步得到不同时刻的室内温度,得到平均室内温度变化曲线,计算公式如下:
T(t+Δt)=T(t)+Trate(t)Δt (4)
其中,Δt为时间间隔,并且认为在时间间隔Δt内温度的变化是近似线性的。
4)根据步骤3)平均室内温度曲线,确定居民空调室内温度设定温度调整值。
当居民空调负荷平均室内温度曲线未超出居民用户舒适度范围[Tmin,Tmax]时,但是考虑到空调设定温度一般为整数,因此向上调整温度时设定温度Tset_up定为向下调整温度时设定温度Tset_down定为其中表示向上取整,表示向下取整。
当居民空调负荷平均室内温度曲线超出居民用户舒适度范围[Tmin,Tmax]时,若Tset_up>Tmax,Tset_up设定为Tmax,若Tset_down<Tmin,Tset_down设定为Tmin。
5)计算不同时刻调整的空调负荷数量,得到各空调负荷室内温度设定值调整时间。
通过公式(2)计算响应前室内平均温度T(t)的初始温度TDR_0,计算公式如下
而TDR_max TDR_min分别表示室内平均温度T(t)的最高温度和最低温度
假设在需求响应时,空调聚合功率先削减后增加,则平均室内温度先增加后降低。在平均室内温度增加时,空调负荷群在t时刻需要调整的空调数量为
对式(6)在Tset_down和Tset_up之间积分,则需要向上调节的空调总数如下
在平均室内温度降低时,优先调整设定温度改为Tset_max的空调负荷。空调负荷群在t时刻空调数量为
在t时刻(室内平均温度下降阶段)设定温度调整为Tset_min的数量
当N_down(t-1)<N_up且N_down(t)>N_up时,则室内设定温度从Tset_max调整为Tset_min的数量Nmax_min(t)为
Num1=N_up-N_down(t-1) (10)
另一部分设定温度调整为Tset_min的数量为
则此时Num(t)=Num1+Num2。
当N_down(t-1)>N_up时
由于居民房间相差不大,在此可以忽略各房间之间的差异,所以在不同时刻可以随机选取居民空调进行调整。由于居民负荷温度上升需要时间,因此需要对调整时间进行提前修正。
6)控制中心向各空调发布控制信号。
控制信号包括室内温度设定值和调整时间。
7)各居民空调根据控制信号进行优化调整。
居民空调接收到控制信号后,根据控制信号中的控制时间对空调负荷设定温度进行调整。
为验证本发明的可行性和正确性,作如下算例:
以某区域内所拥有的120000台居民空调。假设单个居民空调负荷参数取值范围如下(每台空调负荷参数在取值范围内随机选取):
本发明中用户舒适度的范围取为23℃~27℃,为充分验证本发明的正确性和有效性,分为2种情况进行仿真。情况一:空调负荷群功率控制在潜力范围内;情况二:空调负荷群功率控制超出调控潜力。
在情况一中负荷调整功率目标如图1所示,在0-10min时段内空调负荷功率不发生变化;在10-30min时段内空调负荷功率削减率逐渐增大,最后达到30%;在30-90min时段内空调负荷群功率削减率维持在30%;在90-130min时段内空调负荷削减率逐渐增加,并在110-130min时段内负荷由削减改为增加,最后增加率达到30%;在130-170min时段内负荷增加率维持在30%;在170-190min时段内负荷逐渐恢复正常值;在190-240负荷维持原负荷值不变。
在情况二中负荷调整功率超出需求响应潜力,其负荷削减比例如图6所示,最大削减率和增加率都是60%。
在情况一中根据本文的控制策略,其控制结果如图1-5所示;在情况二中,其控制策略如图6-10所示。从仿真结果中可以看出,室内平均温度误差主要分布在±0.02℃之间,聚合功率误差主要分布在±1MW之间,需求响应精度较高,很好的满足了控制需求。
Claims (4)
1.一种适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)根据居民空调负荷特性和历史运行数据,建立居民空调负荷群聚合模型,具体如下:
P(t)=(To(t)-T(t))G (2)
其中,C为居民空调负荷群等效热容,单位kWh/℃;G为居民空调负荷群等效热导,单位℃/kW;t为时间变量;T(t)为t时刻平均室内温度,单位℃;To(t)为t时刻室外温度,单位℃;P(t)为t时刻居民空调负荷群功率,单位kW,再利用现有公式和历史数据计算等效热容C和等效热导G;
2)需求响应控制中心根据控制需求确定空调负荷响应目标功率;
3)根据步骤1)中的空调负荷聚合模型和步骤2)的需求响应目标功率,结合响应期间室外温度预测值,确定平均室内温度变化曲线;
4)根据步骤3)平均室内温度曲线,确定居民空调室内温度设定温度调整值;
5)计算不同时刻调整的空调负荷数量,得到各空调负荷室内温度设定值调整时间;
通过公式(2)计算响应前室内平均温度T(t)的初始温度TDR_0,计算公式如下
而TDR_max表示室内平均温度T(t)的最高温度,
假设在需求响应时,空调聚合功率先削减后增加,则平均室内温度先增加后降低,在平均室内温度增加时,空调负荷群在t时刻需要调整的空调数量如下式
其中,Trate为室内温度变化速率;
对式(6)在Tset_down和Tset_up之间积分,则需要向上调节的空调总数N_up如下
在平均室内温度降低时,优先调整设定温度改为Tset_max的空调负荷,空调负荷群在t时刻空调数量如下式
在t时刻,室内平均温度下降阶段设定温度调整为Tset_min的数量如下式
当N_down(t-1)<N_up且N_down(t)>N_up时,则室内设定温度从Tset_max调整为Tset_min的数量Nmax_min(t)为下式
Num1=N_up-N_down(t-1)
另一部分设定温度调整为Tset_min的数量为下式
则此时Num(t)=Num1+Num2,
当N_down(t-1)>N_up时
6)控制中心向各空调发布控制信号;
7)各居民空调根据控制信号进行优化调整。
2.根据权利要求书1所述的适用于大规模居民空调负荷群需求响应的控制方法,其特征在于,所述步骤2)中需求响应控制中心根据控制需求,由现有算法确定居民空调负荷群的响应目标功率曲线P(t),也就是各个时刻居民空调负荷群的需求响应目标功率。
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CN112556109B (zh) * | 2020-11-25 | 2022-07-12 | 国网上海市电力公司 | 一种基于全局温度调整的中央空调需求响应方案优化方法 |
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CN104214912B (zh) * | 2014-09-24 | 2017-02-15 | 东南大学 | 一种基于温度设定值调整的聚合空调负荷调度方法 |
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