CN111555304B - 一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法 - Google Patents

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CN111555304B CN201910290467.7A CN201910290467A CN111555304B CN 111555304 B CN111555304 B CN 111555304B CN 201910290467 A CN201910290467 A CN 201910290467A CN 111555304 B CN111555304 B CN 111555304B
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Abstract

本发明公开了一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，包括：步骤S1，基于空调具备的储热能力，根据空调负荷热动力学模型和用户舒适度水平，构建单体空调的虚拟储能模型；步骤S2，考虑空调负荷的参数多样性和状态多样性，构建空调负荷群的虚拟储能聚合模型；步骤S3，根据空调开/关状态以及锁定/非锁定状态，对空调负荷进行分组排序，制定基于优先队列的空调负荷虚拟储能控制策略；步骤S4，建立空调负荷群聚合虚拟储能功率及其爬坡率的约束条件；步骤S5，求解确定某一电网调频信号下空调负荷虚拟储能的最优调度结果。本发明充分利用了空调负荷的储热能力，建立了空调负荷的虚拟储能模型，促进电网稳定经济运行。

Description

一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法
技术领域
本发明涉及调度方法，具体涉及一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，属于资源优化调度技术领域。
背景技术
传统能源的短缺和生态环境的恶化成为制约可持续发展的障碍，变革能源发展方式、推动能源结构转型、实现节能减排势在必行，电网必须朝着绿色、低碳、环保的智能化方向发展。风电、水电、光伏等可再生能源因其清洁性和环保性受到了广泛的关注，各国大力推行可再生能源的发展。但是，高比例可再生能源的接入对电网的安全稳定造成了很大的压力，可再生能源的波动性和间歇性增加了电力系统运行的不确定性，给电网的供需平衡带来了巨大的挑战，这对电力系统中的备用资源提出了更高的要求，如果仅由发电机组提供系统备用，所需的发电机备用容量大但效率低、经济成本高，因此需要发电侧资源和需求侧资源同时发挥作用。
智能电网的发展为需求侧资源参与电网调度提供了有力的技术支撑，量测技术和通信系统的发展使得需求侧资源在电网峰值削减、负荷跟随以及频率调节等方面表现出了巨大的潜力。空调、热泵等温控负荷因其具备的储热能力，可在功率发生变化时仍然维持用户舒适度水平，是提供电网调频服务等辅助服务的重要负荷资源。
发明内容
本发明正是针对现有技术中存在的问题，提供一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，该方法充分利用空调负荷的储热能力来满足电网频率调节服务的需求，减少传统储能配置容量。本发明根据空调负荷具备的储热能力，建立了空调负荷的虚拟储能模型，基于优先队列控制策略和聚合虚拟储能约束条件，实现电网频率调节目标下空调负荷虚拟储能的最优调度，缓解高比例新能源接入带来的电网供需平衡压力，促进电网的安全稳定运行。
为了实现上述目的，本发明的技术方案如下，一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，该方法的具体步骤主要包括：
步骤S1，基于空调具备的储热能力，根据空调负荷热动力学模型和用户舒适度水平，构建单体空调的虚拟储能模型；
步骤S2，考虑空调负荷的参数多样性和状态多样性，构建空调负荷群的虚拟储能聚合模型；
步骤S3，根据空调开/关状态以及锁定/非锁定状态，对空调负荷进行分组排序，制定基于优先队列的空调负荷虚拟储能控制策略；
步骤S4，考虑最小开/关时间的要求，建立空调负荷群聚合虚拟储能功率及其爬坡率的约束条件；
步骤S5，运用所提模型和控制策略，求解确定某一电网调频信号下空调负荷虚拟储能的最优调度结果。
本发明所述步骤S1中，根据空调的热动力学模型构建单体空调的虚拟储能模型。空调(制冷模式下)的热动力学模型可以用来描述室内温度的变化过程：
Figure BDA0002024740410000021
式中，Tin(t)为t时刻的室内温度，C和R分别为等效热容和等效热阻，Tout为环境温度，η为空调能效比，Prated为空调的额定功率，m(t)为t时刻空调开关状态的标示量(1表示开启，0表示关闭)。
根据用户舒适度水平的要求，室内温度要求控制在[Tset-Tδ/2,Tset+Tδ/2]([Tmin,Tmax])的范围，那么m(t)可表示为
Figure BDA0002024740410000022
式中，Tset为室内温度的设定值，Tδ为温度死区值。
考虑到空调具备类似于传统储能的储热能力，可以将空调系统等效为一种虚拟储能设备，当室内温度达到Tmin时虚拟储电量最大，当室内温度达到Tmax时虚拟储电量最小，故空调负荷的虚拟储电量EVES(t)和最大虚拟储电量EVES-max可表示为：
Figure BDA0002024740410000023
Figure BDA0002024740410000024
当没有外界控制信号时，室内温度可维持在其设定值Tset，此时对应的空调电功率值为基线功率P0
Figure BDA0002024740410000031
单体空调的虚拟储能功率为其电功率与基线功率的差值：
PVES(t)＝m(t)Prated-P0 (6)；
根据式(1)(5)和(6)，可构建单体空调负荷的虚拟储能模型：
Figure BDA0002024740410000032
对
Figure BDA0002024740410000033
取kΔt到(k+1)Δt时间范围的定积分，可得第k个时段内虚拟储电量的变化量，故单体空调虚拟储电量的变化可表示为：
Figure BDA0002024740410000034
相应地，空调负荷的虚拟荷电状态(the state of virtual charge,SOVC)为：
Figure BDA0002024740410000035
本发明所述步骤S2，考虑不同空调的参数多样性和状态多样性，对于一个有n台空调的负荷群，其中第i台空调的虚拟荷电状态为：
Figure BDA0002024740410000036
频率调节信号的采样周期一般为4秒，此时
Figure BDA0002024740410000037
的值可近似为1，故(10)可简化为：
Figure BDA0002024740410000041
对空调负荷群中所有空调的虚拟荷电状态公式求和，则可得：
Figure BDA0002024740410000042
令
Figure BDA0002024740410000043
那么空调负荷群聚合虚拟储能模型为：
Figure BDA0002024740410000044
式中，SOVCsum(k)为第k个时段空调负荷群的聚合虚拟荷电状态，Psum(k)为第k个时段空调负荷群的聚合虚拟储能功率。
本发明所述步骤S3中，考虑到空调的频繁开启关闭会导致寿命减少，引入最小开/关时间的锁定约束，即在空调发生状态切换之后，需要达到要求的最短开/关时间才处于非锁定状态可以参与调控，否则处于锁定状态不能参与调控。对于非锁定状态的空调，根据开关状态的不同可以分为非锁定开组和非锁定关组，组内则按照空调的归一化温度值从小到大进行排序，建立空调负荷虚拟储能的优先队列，具体可表示为：
Figure BDA0002024740410000045
Figure BDA0002024740410000046
式中，O和F表示空调非锁定开组和非锁定关组，n1和n2分别为处于非锁定开状态和非锁定关状态的空调台数，NTi为第i台非锁定空调的归一化温度值。
对于某一频率调节信号r(t)，基于空调负荷的虚拟储能模型，将空调负荷群的聚合虚拟储能功率Psum(t)与r(t)进行比较，若Psum(t)＞r(t)，则需要减少聚合虚拟储能功率，对非锁定开组中的空调按顺序实施关闭操作直至Psum(t)≤r(t)；若Psum(t)＜r(t)，则需要增加聚合虚拟储能功率，对非锁定关组中的空调按顺序实施开启操作直至Psum(t)≥r(t)。
本发明所述步骤S4中，考虑最小开/关时间的要求，空调负荷群的聚合虚拟储能功率及其爬坡率的范围处于不断变化中。
(1)聚合虚拟储能功率范围
在t时刻，空调负荷群在调度之前的聚合虚拟储能功率Pstor-before(t)与调节信号r(t)的差值为功率不平衡量D(t)，且根据空调负荷虚拟储能的可调度状态，不平衡量的范围为：
Figure BDA0002024740410000051
Figure BDA0002024740410000052
Figure BDA0002024740410000053
式中，PON-after(t-1)为t-1时刻空调负荷群在调度之后的聚合电功率，
Figure BDA0002024740410000054
为t时刻由于温度死区限制而自然关闭(开启)的开状态(关状态)空调电功率之和，
Figure BDA0002024740410000055
为t时刻在调度之前空调负荷群中非锁定开状态(关状态)的空调电功率之和，
Figure BDA0002024740410000056
为空调负荷群的基线功率。
经推导，可得空调负荷群聚合虚拟储能可以跟随的频率调节信号范围：
Figure BDA0002024740410000057
式中，
Figure BDA0002024740410000058
为t时刻在调度之后空调负荷群中非锁定开状态(关状态)的空调电功率之和，
Figure BDA0002024740410000059
为t时刻由于温度死区限制而关闭(开启)的锁定开状态(关状态)空调电功率之和，
Figure BDA00020247404100000510
为在t时刻变为非锁定状态而在t-1时刻处于锁定关状态(开状态)的空调电功率之和。
(2)聚合虚拟储能功率爬坡率的范围
t-1时刻调控之后的空调负荷群聚合虚拟储能功率与对应的调节信号值近似相等，因此空调负荷群聚合虚拟储能可以跟随的频率调节信号爬坡率范围为：
Figure BDA00020247404100000511
本发明所述步骤S5中，对于某一电网频率调节信号，基于所提空调负荷虚拟储能模型以及控制策略，经过求解则可以确定该信号目标下最佳的空调负荷虚拟储能调度结果。
相对于现有技术，本发明具有如下优点，1)本发明充分发挥了空调负荷具备的储热能力，构建了空调负荷的虚拟储能模型，将空调负荷等效为了一种虚拟储能设备；2)通过建立的空虚拟储能模型和制定的优先队列控制策略，空调负荷可以提供电网频率调节服务并减少电网中传统储能设备的配置容量，增强电网运行稳定性，提升电网建设经济性；3)本发明考虑了用户舒适度水平的要求以及频繁控制易造成空调寿命损失的问题，避免对用户的正常使用早曾影响，能够增加用户参与的积极性，促进电网与用户的良好互动。
附图说明
图1为本发明提供的一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法流程图；
图2为空调负荷群的聚合虚拟储能功率与调频信号的对比情况；
图3为空调负荷群的聚合虚拟储能功率与调频信号的误差值；
图4为空调负荷群的聚合虚拟储能功率范围；
图5为空调负荷群的聚合虚拟储能功率爬坡率范围；
图6为空调负荷群的聚合虚拟荷电状态。
具体实施方式：
为了加深对本发明的理解，下面结合附图对本实施例做详细的说明。
本发明提供一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，其方法流程如图1所示，该方法包括：
步骤S1，基于空调具备的储热能力，根据空调负荷热动力学模型和用户舒适度水平，构建单体空调的虚拟储能模型；
步骤S2，考虑空调负荷的参数多样性和状态多样性，构建空调负荷群的虚拟储能聚合模型；
步骤S3，根据空调开/关状态以及锁定/非锁定状态，对空调负荷进行分组排序，制定基于优先队列的空调负荷虚拟储能控制策略；
步骤S4，考虑最小开/关时间的要求，建立空调负荷群聚合虚拟储能功率及其爬坡率的约束条件；
步骤S5，运用所提模型和控制策略，求解确定某一电网调频信号下空调负荷虚拟储能的最优调度结果。
实施例1：
本发明提供一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法的实施案例中：
步骤S1，根据空调的热动力学模型构建单体空调的虚拟储能模型。空调(制冷模式下)的热动力学模型可以用来描述室内温度的变化过程：
Figure BDA0002024740410000071
式中，Tin(t)为t时刻的室内温度，C和R分别为等效热容和等效热阻，Tout为环境温度，η为空调能效比，Prated为空调的额定功率，m(t)为t时刻空调开关状态的标示量(1表示开启，0表示关闭)。
根据用户舒适度水平的要求，室内温度要求控制在[Tset-Tδ/2,Tset+Tδ/2]([Tmin,Tmax])的范围，那么m(t)可表示为
Figure BDA0002024740410000072
式中，Tset为室内温度的设定值，Tδ为温度死区值。
考虑到空调具备类似于传统储能的储热能力，可以将空调系统等效为一种虚拟储能设备，当室内温度达到Tmin时虚拟储电量最大，当室内温度达到Tmax时虚拟储电量最小，故空调负荷的虚拟储电量EVES(t)和最大虚拟储电量EVES-max可表示为：
Figure BDA0002024740410000073
Figure BDA0002024740410000074
当没有外界控制信号时，室内温度可维持在其设定值Tset，此时对应的空调电功率值为基线功率P0
Figure BDA0002024740410000075
单体空调的虚拟储能功率为其电功率与基线功率的差值：
PVES(t)＝m(t)Prated-P0 (6)；
根据式(1)(5)和(6)，可构建单体空调负荷的虚拟储能模型：
Figure BDA0002024740410000081
对
Figure BDA0002024740410000082
取kΔt到(k+1)Δt时间范围的定积分，可得第k个时段内虚拟储电量的变化量，故单体空调虚拟储电量的变化可表示为：
Figure BDA0002024740410000083
相应地，空调负荷的虚拟荷电状态(the state of virtual charge,SOVC)为：
Figure BDA0002024740410000084
步骤S2，考虑不同空调的参数多样性和状态多样性，对于一个有n台空调的负荷群，其中第i台空调的虚拟荷电状态为：
Figure BDA0002024740410000085
频率调节信号的采样周期一般为4秒，此时
Figure BDA0002024740410000086
的值可近似为1，故(10)可简化为：
Figure BDA0002024740410000087
对空调负荷群中所有空调的虚拟荷电状态公式求和，则可得：
Figure BDA0002024740410000088
令
Figure BDA0002024740410000089
那么空调负荷群聚合虚拟储能模型为：
Figure BDA0002024740410000091
式中，SOVCsum(k)为第k个时段空调负荷群的聚合虚拟荷电状态，Psum(k)为第k个时段空调负荷群的聚合虚拟储能功率。
步骤S3，考虑到空调的频繁开启关闭会导致寿命减少，引入最小开/关时间的锁定约束，即在空调发生状态切换之后，需要达到要求的最短开/关时间才处于非锁定状态可以参与调控，否则处于锁定状态不能参与调控。对于非锁定状态的空调，根据开关状态的不同可以分为非锁定开组和非锁定关组，组内则按照空调的归一化温度值从小到大进行排序，建立空调负荷虚拟储能的优先队列，具体可表示为：
Figure BDA0002024740410000092
Figure BDA0002024740410000093
式中，O和F表示空调非锁定开组和非锁定关组，n1和n2分别为处于非锁定开状态和非锁定关状态的空调台数，NTi为第i台非锁定空调的归一化温度值。
对于某一频率调节信号r(t)，基于空调负荷的虚拟储能模型，将空调负荷群的聚合虚拟储能功率Psum(t)与r(t)进行比较，若Psum(t)＞r(t)，则需要减少聚合虚拟储能功率，对非锁定开组中的空调按顺序实施关闭操作直至Psum(t)≤r(t)；若Psum(t)＜r(t)，则需要增加聚合虚拟储能功率，对非锁定关组中的空调按顺序实施开启操作直至Psum(t)≥r(t)。
步骤S4，考虑最小开/关时间的要求，空调负荷群的聚合虚拟储能功率及其爬坡率的范围处于不断变化中。
(1)聚合虚拟储能功率范围
在t时刻，空调负荷群在调度之前的聚合虚拟储能功率Pstor-before(t)与调节信号r(t)的差值为功率不平衡量D(t)，且根据空调负荷虚拟储能的可调度状态，不平衡量的范围为：
Figure BDA0002024740410000101
Figure BDA0002024740410000102
Figure BDA0002024740410000103
式中，PON-after(t-1)为t-1时刻空调负荷群在调度之后的聚合电功率，
Figure BDA0002024740410000104
为t时刻由于温度死区限制而自然关闭(开启)的开状态(关状态)空调电功率之和，
Figure BDA0002024740410000105
为t时刻在调度之前空调负荷群中非锁定开状态(关状态)的空调电功率之和，
Figure BDA0002024740410000106
为空调负荷群的基线功率。
经推导，可得空调负荷群聚合虚拟储能可以跟随的频率调节信号范围：
Figure BDA0002024740410000107
式中，
Figure BDA0002024740410000108
为t时刻在调度之后空调负荷群中非锁定开状态(关状态)的空调电功率之和，
Figure BDA0002024740410000109
为t时刻由于温度死区限制而关闭(开启)的锁定开状态(关状态)空调电功率之和，
Figure BDA00020247404100001010
为在t时刻变为非锁定状态而在t-1时刻处于锁定关状态(开状态)的空调电功率之和。
(2)聚合虚拟储能功率爬坡率的范围
t-1时刻调控之后的空调负荷群聚合虚拟储能功率与对应的调节信号值近似相等，因此空调负荷群聚合虚拟储能可以跟随的频率调节信号爬坡率范围为：
Figure BDA00020247404100001011
步骤S5，对于某一电网频率调节信号，基于所提空调负荷虚拟储能模型以及控制策略，经过求解则可以确定该信号目标下最佳的空调负荷虚拟储能调度结果。
面向某一电网频率调节信号，按照以上模型和控制策略可以得出该信号目标下的空调负荷虚拟储能最优调度结果。其中，参数设定为：空调负荷群共有1000台空调，等效热容和等效热阻均匀分布在[1.5,2.5]kWh/℃和[1.5,2.5]℃/kW的范围内，单台空调的功率均匀分布在[4,7.2]kW的范围内，空调能效比设定为2.5，空调初始时刻温度均匀分布在[21,24]℃的区间内，温度死区设定为1℃，最小开/关时间设定为1分钟。
空调负荷群跟随电网频率调节信号的仿真结果如图2和图3所示，空调负荷群的聚合虚拟储能功率及其爬坡率范围如图4和图5所示。由图可知，当满足聚合虚拟储能功率及其爬坡率约束条件时，空调负荷虚拟储能能够准确跟随电网频率调节信号，而当不满足聚合虚拟储能功率及其爬坡率约束条件时则会出现明显的误差值。如图3所示，最大的误差值出现在第2780秒，此时的信号值低于聚合虚拟储能功率的下限值。当无法满足功率和爬坡率约束条件时，空调负荷群聚合虚拟储能功率的实际值为相应时刻的限值，如在2780秒时，频率调节信号为-1610.64kW，而聚合虚拟储能功率的下限值为-1268.73kW，此时的实际聚合虚拟储能功率为-1268.73kW。
空调负荷群的聚合虚拟荷电状态变化情况如图6所示，考虑到
Figure BDA0002024740410000111
的近似带来的偏差，在调控过程中每隔1分钟更新一次SOVCsum的值来避免误差的扩大。由图6可知，空调负荷群虚拟储能聚合模型下的结果与单体空调负荷虚拟储能求和的结果一致，证明了空调负荷群虚拟储能聚合模型的有效性。
需要说明的是上述实施例，并非用来限定本发明的保护范围，在上述技术方案的基础上所作出的等同变换或替代均落入本发明权利要求所保护的范围。

Claims (5)

1.一种面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤S1，基于空调具备的储热能力，根据空调负荷热动力学模型和用户舒适度水平，构建单体空调的虚拟储能模型；
步骤S2，考虑空调负荷的参数多样性和状态多样性，构建空调负荷群的虚拟储能聚合模型；
步骤S3，根据空调开/关状态以及锁定/非锁定状态，对空调负荷进行分组排序，制定基于优先队列的空调负荷虚拟储能控制策略；
步骤S4，考虑最小开/关时间的要求，建立空调负荷群聚合虚拟储能功率及其爬坡率的约束条件；
步骤S5，运用所提模型和控制策略，求解确定某一电网调频信号下空调负荷虚拟储能的最优调度结果；
步骤S1中，根据空调的热动力学模型构建单体空调的虚拟储能模型，空调制冷模式下的热动力学模型可以用来描述室内温度的变化过程：
Figure FDA0003628367870000011
式中，Tin(t)为t时刻的室内温度，C和R分别为等效热容和等效热阻，Tout为环境温度，η为空调能效比，Prated为空调的额定功率，m(t)为t时刻空调开关状态的标示量，其中1表示开启，0表示关闭；
根据用户舒适度水平的要求，室内温度要求控制在[Tset-Tδ/2,Tset+Tδ/2]([Tmin,Tmax])的范围，那么m(t)可表示为
Figure FDA0003628367870000012
式中，Tset为室内温度的设定值，Tδ为温度死区值；
考虑到空调具备类似于传统储能的储热能力，将空调系统等效为一种虚拟储能设备，当室内温度达到Tmin时虚拟储电量最大，当室内温度达到Tmax时虚拟储电量最小，故空调负荷的虚拟储电量EVES(t)和最大虚拟储电量EVES-max可表示为：
Figure FDA0003628367870000021
Figure FDA0003628367870000022
当没有外界控制信号时，室内温度可维持在其设定值Tset，此时对应的空调电功率值为基线功率P0
Figure FDA0003628367870000023
单体空调的虚拟储能功率为其电功率与基线功率的差值：
PVES(t)＝m(t)Prated-P0 (6)；
根据式(1)(5)和(6)，可构建单体空调负荷的虚拟储能模型：
Figure FDA0003628367870000024
对
Figure FDA0003628367870000025
取kΔt到(k+1)Δt时间范围的定积分，可得第k个时段内虚拟储电量的变化量，故单体空调虚拟储电量的变化可表示为：
Figure FDA0003628367870000026
相应地，空调负荷的虚拟荷电状态(the state of virtual charge,SOVC)为：
Figure FDA0003628367870000031
2.根据权利要求1所述的面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，其特征在于，步骤S2中，考虑不同空调的参数多样性和状态多样性，对于一个有n台空调的负荷群，其中第i台空调的虚拟荷电状态为：
Figure FDA0003628367870000032
频率调节信号的采样周期一般为4秒，此时
Figure FDA0003628367870000033
的值可近似为1，故(10)可简化为：
Figure FDA0003628367870000034
对空调负荷群中所有空调的虚拟荷电状态公式求和，则可得：
Figure FDA0003628367870000035
令
Figure FDA0003628367870000036
那么空调负荷群的虚拟储能聚合模型为：
Figure FDA0003628367870000037
式中，SOVCsum(k)为第k个时段空调负荷群的聚合虚拟荷电状态，Psum(k)为第k个时段空调负荷群的聚合虚拟储能功率。
3.根据权利要求2所述的面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，其特征在于，步骤S3中，考虑到空调的频繁开启关闭会导致寿命减少，引入最小开/关时间的锁定约束，即在空调发生状态切换之后，需要达到要求的最短开/关时间才处于非锁定状态可以参与调控，否则处于锁定状态不能参与调控，对于非锁定状态的空调，根据开关状态的不同可以分为非锁定开组和非锁定关组，组内则按照空调的归一化温度值从小到大进行排序，建立空调负荷虚拟储能的优先队列，具体可表示为：
Figure FDA0003628367870000041
Figure FDA0003628367870000042
式中，O和F表示空调非锁定开组和非锁定关组，n1和n2分别为处于非锁定开状态和非锁定关状态的空调台数，NTi为第i台非锁定空调的归一化温度值；
对于某一频率调节信号r(t)，基于空调负荷的虚拟储能模型，将空调负荷群的聚合虚拟储能功率Psum(t)与r(t)进行比较，若Psum(t)＞r(t)，则需要减少聚合虚拟储能功率，对非锁定开组中的空调按顺序实施关闭操作直至Psum(t)≤r(t)；若Psum(t)＜r(t)，则需要增加聚合虚拟储能功率，对非锁定关组中的空调按顺序实施开启操作直至Psum(t)≥r(t)。
4.根据权利要求3所述的面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，其特征在于，步骤S4中，考虑最小开/关时间的要求，空调负荷群的聚合虚拟储能功率及其爬坡率的范围处于不断变化中，
(1)聚合虚拟储能功率范围；
在t时刻，空调负荷群在调度之前的聚合虚拟储能功率Pstor-before(t)与调节信号r(t)的差值为功率不平衡量D(t)，且根据空调负荷虚拟储能的可调度状态，不平衡量的范围为：
Figure FDA0003628367870000043
Figure FDA0003628367870000044
Figure FDA0003628367870000045
式中，PON-after(t-1)为t-1时刻空调负荷群在调度之后的聚合电功率，
Figure FDA0003628367870000046
为t时刻由于温度死区限制而自然关闭(开启)的开状态(关状态)空调电功率之和，
Figure FDA0003628367870000047
为t时刻在调度之前空调负荷群中非锁定开状态(关状态)的空调电功率之和，
Figure FDA0003628367870000048
为空调负荷群的基线功率；
经推导，可得空调负荷群聚合虚拟储能可以跟随的频率调节信号范围：
Figure FDA0003628367870000051
式中，
Figure FDA0003628367870000052
为t时刻在调度之后空调负荷群中非锁定开状态(关状态)的空调电功率之和，
Figure FDA0003628367870000053
为t时刻由于温度死区限制而关闭(开启)的锁定开状态(关状态)空调电功率之和，
Figure FDA0003628367870000054
为在t时刻变为非锁定状态而在t-1时刻处于锁定关状态(开状态)的空调电功率之和；
(2)聚合虚拟储能功率爬坡率的范围
t-1时刻调控之后的空调负荷群聚合虚拟储能功率与对应的调节信号值近似相等，因此空调负荷群聚合虚拟储能可以跟随的频率调节信号爬坡率范围为：
Figure FDA0003628367870000055
5.根据权利要求4所述的面向电网调频服务的空调负荷虚拟储能调度方法，其特征在于，步骤S5中，对于某一电网频率调节信号，基于所提空调负荷虚拟储能模型以及控制策略，经过求解则可以确定该信号目标下最佳的空调负荷虚拟储能调度结果。
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