CN112128945A - 一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法，包括以下步骤：S10，通过仿真计算房间内的温度，计算该房间剩余的热存储容量，将其等效为空调的剩余容量(AC_SOC₁，AC_SOC₂，...，AC_SOC_n)；S20，根据空调的剩余容量，利用K‑Means聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级；S30，根据调节的优先级，确定每台被分配的调节功率；S40，更新房间温度，准备下一次调节。本发明通过将空调等效为虚拟电池，从而可以利用电池的派遣模型对空调进行管理，节约了开发空调派遣模型的时间和经费，此外由于无需直接提供用户的房间温度，能够充分的保证用户的隐私。

Description

一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法

技术领域

本发明属于电力电子领域，具体涉及一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法。

背景技术

需求响应是用户侧根据实时的电价、电力政策，暂时改变日常固有的用电习惯，从而实现用电负荷在时间上的转移来响应电力供应，使电网系统能够稳定地运行工作。需求响应可以在需求侧控制柔性负荷，从而保障电网稳定，并抑制在短期内电价上升的。柔性负荷具有柔性特征，主要包含自弹性负荷(可削减负荷)、可调节负荷(负荷聚合商)、可转移负荷，也包括源性负荷(储能、电动汽车)。这些类型的负荷能过和电网连接并进行能源互动，在一定的时间内调节负荷和转移负荷。

在日常生活中常见的柔性负荷有电动汽车换电站、冰蓄冷空调、电储能、空调负荷、楼宇照明负荷。在日常楼宇的负荷中，空调占据的能耗最大，在楼宇的总能耗中占据了50％～60％的比例。近些年全国各个城市的空调数量逐步增长，夏季的高温促使空调负荷达到高峰，空调的负荷严重威胁了供需平衡，对电网平稳运行带来极大的威胁。

此外空调负荷属于温控负荷，空调房具备热存储能力，因此在一定时间内可以在满足用户舒适度需求的前提下，改变运行功率为电力系统提供调节功率，通过制定一系列的控制策略可以快速响应电力系统的需求响应实现在需求侧对电力系统的调节。对空调负荷进行合理的调节可以平衡电力系统供需，缓减用电紧张实现配电网电压的削峰填谷，由于空调的数量多，调节成本小，因此空调作为柔性负荷具有巨大调节潜力。

电池储能系统是最常见的储能系统，其派遣系统较为成熟，且被电力系统的操作人员所熟悉。空调的热存储能力使其能够成为储能设备参与电力系统的调节。然而现阶段没有成熟的空调的派遣系统能够控制空调参与电力系统的调节。为了实现空调储能系统兼容电池的派遣系统，节约新派遣系统开发的费用和时间，本专利提出一种空调的电池等效模型，使空调储能系统与电池储能系统实现等效且兼容于电池的派遣系统。

发明内容

鉴于以上存在的技术问题，本发明用于提供一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法，通过将空调等效为虚拟电池，从而可以利用电池的派遣模型对空调进行管理，节约了开发空调派遣模型的时间和经费，此外由于无需直接提供用户的房间温度，能够充分的保证用户的隐私。

为了解决现有技术存在的技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法，包括以下步骤：

S10，通过仿真计算房间内的温度，计算该房间剩余的热存储容量，将其等效为空调的剩余容量(AC_SOC₁，AC_SOC₂，...，AC_SOC_n)。

S20，根据空调的剩余容量，利用K-Means聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级；

S30，根据调节的优先级，确定每台被分配的调节功率；

S40，更新房间温度，准备下一次调节。

步骤S10中，通过仿真计算房间内的温度，计算该房间剩余的热存储容量，将其等效为空调的剩余容量(AC_SOC₁，AC_SOC₂，...，AC_SOC_n)包括以下步骤：

S11，一阶等效热参数模型可以描述房间温度和变频空调制冷功率的动态变化，房间温度的动态变化可以表现为：

其中，C_a为房间内空气的等效热容量，T_i,T_o为房间内外的温度，R为热等效电阻，Q',Q为其他因素和空调的制冷量；

S12，对上式进行微分变化获取实时的温度公式：

S13，由于需要保证用户的舒适度，需要对房间的最高和最低温度进行设定，房间的最大热容量可以根据房间设定的最高和最低温度来获取：

H_max＝Ca·(T_max-T_min)

H_max为房间的最大热存储量，T_max,T_min为保证用户舒适度前提下设定的最高和最低房间温度。

S14，根据当前房间温度，可以计算获得房间当前的剩余的热存储容量，并等效成虚拟电池的剩余容量：

AC_SOC,AC_SOC'为当前时间节点和上个时间节点的等效的虚拟电池的剩余容量

步骤S20中，根据空调的剩余容量，利用K-Means聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级。优先级计算过程包括以下步骤：

S21，K-Means聚类算法随机分为K个类别，每个类别的聚类中心为AC_SOC_y，其类别表示为：

C＝{c_k,i＝1,2,...,K}

S22，用两个空调等效的虚拟电池的剩余容量的欧几里德距离表示这两个空调的电压调节潜力的相似度。

S(x,y)＝d²(AC_SOC_x,AC_SOC_y)＝||AC_SOC_x-AC_SOC_y||²,AC_SOC_x≠AC_SOC_y

S(x,y)表示作为聚类中心空调x和空调y的调节潜力相似度，T_x,T_y分别表示空调x和空调y所在房间的温度，AC_SOC_x,AC_SOC_y分别表示为空调x和空调y的空调等效的虚拟电池的剩余容量。

S23，聚类目标函数是为了实现各类总的距离平方和达到最小值。

S24，通过不断的迭代促使各类总的距离平方和达到最小值，或达到指定的迭代次数。

S25，通过聚类算法，将分为K个类别，根据AC_SOC和空调当前的工作状态确定各个类别的优先级。当空调处于制冷状态并接收到调节信号为电力系统提供有功功率，此时房间温度低的空调具有较高的调节优先级；接收到调节信号需要增加负荷，此时房间温度高的空调具有较高的调节优先级。当空调处于制暖状态并接收到调节信号为电力系统提供有功功率，此时房间温度高的空调具有较高的调节优先级；接收到调节信号需要增加负荷，此时房间温度低的空调具有较高的调节优先级；

步骤S30中，空调的调节优先级来确定调节功率：

P_{Level_v}为优先级v的空调所需要提供的有功功率，[τ₁,τ₂,···,τ_v,···τ_u]为优先级功率调节系数，[N₁,N₂,N_v,...,N_u]为每个优先级空调的数量，P所需要总的调节功率。

作为进一步的改进方案，空调调节后的运行状态，更新房间温度包括以下步骤：

S41，当空调处于稳定状态时，房间的温度稳定，此时空调的运行功率和制冷功率为基础运行功率和基础制冷功率，可以分别表示为：

P_base,Q_base基础运行功率和基础制冷功率,T_set为空调的设定温度，a,b,c为制冷功率的线性系数，m,n为运行功率的线性系数。

S42，当接收到调节信号时，空调根据分配的调节功率改变压缩机的频率和制冷功率，压缩机频率的变化量和制冷功率变化量可以表现为：

Δf为压缩机变化的频率,ΔQ为制冷功率变化量。

S43，房间温度由于制冷量的变化而发生变化，房间温度的变化量可以表现为：

S44，根据温度变化量来实现房间温度的更新。

优选地，所述筛选可参与调节的空调，为配电网提供负的电力储能时，空调设定温度大于22℃；为配电网提供正的电力储能时，空调设定温度小于26℃。

优选地，所述根据调节优先级，选择参与调节的空调，为选取无调节延时的空调参与配电网电压调节；不考虑调节延时的情况下，本次降低空调的设定温度参与调节时，下一次调节则不提高设定温度参与调节；本次提高空调的设定温度参与调节时，下一次调节则不降低设定温度参与调节。

作为进一步的改进方案，所述根据调节优先级，选择参与调节的空调，为选取调度持续时间最长的空调，调度的持续时间由下式获得：

其中，c_air为空气的热容量，ρ_air为空气的密度，V为房间体积，ΔT_in最大房间温度量，H_generate为房间热增益，H_loss为房间的热损，T_up为房间舒适温度范围内的最高温度，T_down为房间舒适温度范围内的最低温度；

热增益受空调、房间内电器和用户的热辐射，太阳的光照影响，热增益由下式获得：

H_generate＝H_AC+H_internal+H_solar＝P_AC·COP+ε·A+P_solar·S_window；

COP＝-θ·|T_in-T_out|+δ；

其中，H_AC为空调的热增益，H_internal为房间内电器和用户的热辐射，H_solar为太阳的光照影响所产生的热增益，P_AC为空调的功率，ε为热辐射系数，A为房间面积，P_solar为太阳热辐射的功率，S_window热辐射通过窗户的面积，COP为制冷或制热系数，T_in，T_out为房间内外的温度，θ，δ为COP和|T_in-T_out|的线性关系的系数；

热损由热传导引起，热量通过空气和房间的墙壁释放到房间外，房间热损由下式获得：

H_loss＝K·A_s·(T_in-T_out)+c_air·ρ_air·V·(T_in-T_out)·n；

其中，K为热传递系数，A_s为房间的表面积，n为房间空气交换的次数。

作为进一步的改进方案，在参与调节的过程中，为了避免影响温度的变化影响使用者的舒适度，使房间温度维持在22℃至26℃。

作为进一步的改进方案，根据AP聚类对空调进行分类，对优先级高的空调分配更多调节功率，能够充分挖掘出空调的调节潜力。

采用本发明具有如下的有益效果：通过将空调等效为虚拟电池，从而可以利用电池的派遣模型对空调进行管理，节约了开发空调派遣模型的时间和经费，此外由于无需直接提供用户的房间温度，能够充分的保证用户的隐私。

附图说明

图1为本发明实施例的一种电池等效模型提供有功功率补偿的方法的步骤流程图；

图2为本发明实施例的一种电池等效模型提供有功功率补偿的方法的结构框图；

图3为本发明实施例的电池等效模型的结构框图；

具体实施方式

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、完整地描述，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。

参见图1，本发明公开了一种电池等效模型提供有功功率补偿的方法，包括以下步骤：

S10，通过仿真计算房间内的温度，计算该房间剩余的热存储容量，将其等效为空调的剩余容量(AC_SOC₁，AC_SOC₂，...，AC_S^C _n)。

S20，根据空调的剩余容量，利用K-Means聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级；

S30，根据调节的优先级，确定每台被分配的调节功率；

S40，更新房间温度，准备下一次调节。

步骤S10中，通过仿真计算房间内的温度，计算该房间剩余的热存储容量，将其等效为空调的剩余容量(AC_SOC₁，AC_SOC₂，...，AC_SOC_n)包括以下步骤：

S11，一阶等效热参数模型可以描述房间温度和变频空调制冷功率的动态变化，房间温度的动态变化可以表现为：

其中，C_a为房间内空气的等效热容量，T_i，T_o为房间内外的温度，R为热等效电阻，Q′，Q为其他因素和空调的制冷量；

S12，对上式进行微分变化获取实时的温度公式：

S13，由于需要保证用户的舒适度，需要对房间的最高和最低温度进行设定，房间的最大热容量可以根据房间设定的最高和最低温度来获取：

H_max＝Ca·(T_max-T_min)

H_max为房间的最大热存储量，T_max，T_min为保证用户舒适度前提下设定的最高和最低房间温度。

S14，根据当前房间温度，可以计算获得房间当前的剩余的热存储容量，并等效成虚拟电池的剩余容量：

AC_SOC，AC_SOC′为当前时间节点和上个时间节点的等效的虚拟电池的剩余容量

步骤S20中，根据空调的剩余容量，利用K-Means聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级。优先级计算过程包括以下步骤：

S21，K-Means聚类算法随机分为K个类别，每个类别的聚类中心为AC_SOC_y，其类别表示为：

C＝{c_k，i＝1，2，...，K}

S22，用两个空调等效的虚拟电池的剩余容量的欧几里德距离表示这两个空调的电压调节潜力的相似度。

S(x，y)＝d²(AC_SOC_x，AC_SOC_y)＝||AC_SOC_x-AC_SOC_y||²，AC_SOC_x≠AC_SOC_y

S(x，y)表示作为聚类中心空调x和空调y的调节潜力相似度，T_x，T_y分别表示空调x和空调y所在房间的温度，AC_SOC_x，AC_SOC_y分别表示为空调x和空调y的空调等效的虚拟电池的剩余容量。

S23，聚类目标函数是为了实现各类总的距离平方和达到最小值。

S24，通过不断的迭代促使各类总的距离平方和达到最小值，或达到指定的迭代次数。

S25，通过聚类算法，将分为K个类别，根据AC_SOC和空调当前的工作状态确定各个类别的优先级。当空调处于制冷状态并接收到调节信号为电力系统提供有功功率，此时房间温度低的空调具有较高的调节优先级；接收到调节信号需要增加负荷，此时房间温度高的空调具有较高的调节优先级。当空调处于制暖状态并接收到调节信号为电力系统提供有功功率，此时房间温度高的空调具有较高的调节优先级；接收到调节信号需要增加负荷，此时房间温度低的空调具有较高的调节优先级；

步骤S30中，空调的调节优先级来确定调节功率：

P_{Level_v}为优先级v的空调所需要提供的有功功率，[τ₁,τ₂,···,τ_v,···τ_u]为优先级功率调节系数，[N₁,N₂,N_v,...,N_u]为每个优先级空调的数量，P所需要总的调节功率。

作为进一步的改进方案，空调调节后的运行状态，更新房间温度包括以下步骤：

S41，当空调处于稳定状态时，房间的温度稳定，此时空调的运行功率和制冷功率为基础运行功率和基础制冷功率，可以分别表示为：

P_base,Q_base基础运行功率和基础制冷功率,T_set为空调的设定温度，a,b,c为制冷功率的线性系数，m,n为运行功率的线性系数。

S42，当接收到调节信号时，空调根据分配的调节功率改变压缩机的频率和制冷功率，压缩机频率的变化量和制冷功率变化量可以表现为：

Δf为压缩机变化的频率,ΔQ为制冷功率变化量。

S43，房间温度由于制冷量的变化而发生变化，房间温度的变化量可以表现为：

S44，根据温度变化量来实现房间温度的更新。

优选地，所述筛选可参与调节的空调，为配电网提供负的电力储能时，空调设定温度大于22℃；为配电网提供正的电力储能时，空调设定温度小于26℃。

优选地，所述根据调节优先级，选择参与调节的空调，为选取无调节延时的空调参与配电网电压调节；不考虑调节延时的情况下，本次降低空调的设定温度参与调节时，下一次调节则不提高设定温度参与调节；本次提高空调的设定温度参与调节时，下一次调节则不降低设定温度参与调节。

作为进一步的改进方案，所述根据调节优先级，选择参与调节的空调，为选取调度持续时间最长的空调，调度的持续时间由下式获得：

其中，c_air为空气的热容量，ρ_air为空气的密度，V为房间体积，ΔT_in最大房间温度量，H_generate为房间热增益，H_loss为房间的热损，T_up为房间舒适温度范围内的最高温度，T_down为房间舒适温度范围内的最低温度；

热增益受空调、房间内电器和用户的热辐射，太阳的光照影响，热增益由下式获得：

H_generate＝H_AC+H_internal+H_solar＝P_AC·COP+ε·A+P_solar·S_window；

COP＝-θ·|T_in-T_out|+δ；

其中，H_AC为空调的热增益，H_internal为房间内电器和用户的热辐射，H_solar为太阳的光照影响所产生的热增益，P_AC为空调的功率，ε为热辐射系数，A为房间面积，P_solar为太阳热辐射的功率，S_window热辐射通过窗户的面积，COP为制冷或制热系数，T_in，T_out为房间内外的温度，θ，δ为COP和|T_in-T_out|的线性关系的系数；

热损由热传导引起，热量通过空气和房间的墙壁释放到房间外，房间热损由下式获得：

H_loss＝K·A_s·(T_in-T_out)+c_air·ρ_air·V·(T_in-T_out)·n；

其中，K为热传递系数，A_s为房间的表面积，n为房间空气交换的次数。

作为进一步的改进方案，在参与调节的过程中，为了避免影响温度的变化影响使用者的舒适度，使房间温度维持在22℃至26℃。

作为进一步的改进方案，根据AP聚类对空调进行分类，对优先级高的空调分配更多调节功率，能够充分挖掘出空调的调节潜力。

采用本发明具有如下的有益效果：通过将空调等效为虚拟电池，从而可以利用电池的派遣模型对空调进行管理，节约了开发空调派遣模型的时间和经费，此外由于无需直接提供用户的房间温度，能够充分的保证用户的隐私。

与上述方法对应的系统框图参见图2，包括了空调的电池模型，将空调的调节系数转化成电池调节系数，空调的电模型，描述了空调工作状态，房间的热模型，描述了房间内热动态。

与上述方法对应的电池等效模型系统框图参见图3，描述了制冷状态下空调的电池等效模型，描述了充放电的功率，等效SOC，和充放电过程中SOC的变化过程。

以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (4)

1.一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10，通过仿真计算房间内的温度，计算该房间剩余的热存储容量，将其等效为空调的剩余容量(AC_SOC₁,AC_SOC₂,…,AC_SOC_n)；

S20，根据空调的剩余容量，利用K-Means聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级；

S30，根据调节的优先级，确定每台被分配的调节功率；

S40，更新房间温度，准备下一次调节；

步骤S10包括以下步骤：

S11，一阶等效热参数模型可以描述房间温度和变频空调制冷功率的动态变化，房间温度的动态变化可以表现为：

其中，C_a为房间内空气的等效热容量，T_i,T_o为房间内外的温度，R为热等效电阻，Q',Q为其他因素和空调的制冷量；

S12，对上式进行微分变化获取实时的温度公式：

S13，由于需要保证用户的舒适度，需要对房间的最高和最低温度进行设定，房间的最大热容量可以根据房间设定的最高和最低温度来获取：

H_max＝Ca·(T_max-T_min)

H_max为房间的最大热存储量，T_max,T_min为保证用户舒适度前提下设定的最高和最低房间温度。

S14，根据当前房间温度，可以计算获得房间当前的剩余的热存储容量，并等效成虚拟电池的剩余容量：

AC_SOC,AC_SOC'为当前时间节点和上个时间节点的等效的虚拟电池的剩余容量；

步骤S20中，优先级计算过程包括以下步骤：

S21，K-Means聚类算法随机分为K个类别，每个类别的聚类中心为AC_SOC_y，其类别表示为：

C＝{c_k,i＝1,2,...,K}

S22，用两个空调等效的虚拟电池的剩余容量的欧几里德距离表示这两个空调的电压调节潜力的相似度。

S(x,y)＝d²(AC_SOC_x,AC_SOC_y)＝||AC_SOC_x-AC_SOC_y||²,AC_SOC_x≠AC_SOC_y

S(x,y)表示作为聚类中心空调x和空调y的调节潜力相似度，T_x,T_y分别表示空调x和空调y所在房间的温度，AC_SOC_x,AC_SOC_y分别表示为空调x和空调y的空调等效的虚拟电池的剩余容量。

S23，聚类目标函数是为了实现各类总的距离平方和达到最小值。

S24，通过不断的迭代促使各类总的距离平方和达到最小值，或达到指定的迭代次数。

S25，通过聚类算法，将分为K个类别，根据AC_SOC和空调当前的工作状态确定各个类别的优先级。当空调处于制冷状态并接收到调节信号为电力系统提供有功功率，此时房间温度低的空调具有较高的调节优先级；接收到调节信号需要增加负荷，此时房间温度高的空调具有较高的调节优先级。当空调处于制暖状态并接收到调节信号为电力系统提供有功功率，此时房间温度高的空调具有较高的调节优先级；接收到调节信号需要增加负荷，此时房间温度低的空调具有较高的调节优先级；

步骤S30中，根据空调的调节优先级来确定调节功率：

P_{Level_v}为优先级v的空调所需要提供的有功功率，[τ₁,τ₂,···,τ_v,···τ_u]为优先级功率调节系数，[N₁,N₂,N_v,...,N_u]为每个优先级空调的数量，P所需要总的调节功率。

2.如权利要求1所述的一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法，其特征在于，步骤S40进一步包括以下步骤：

S41，当空调处于稳定状态时，房间的温度稳定，此时空调的运行功率和制冷功率为基础运行功率和基础制冷功率，可以分别表示为：

P_base,Q_base基础运行功率和基础制冷功率,T_set为空调的设定温度，a,b,c为制冷功率的线性系数，m,n为运行功率的线性系数。

S42，当接收到调节信号时，空调根据分配的调节功率改变压缩机的频率和制冷功率，压缩机频率的变化量和制冷功率变化量可以表现为：

Δf为压缩机变化的频率,ΔQ为制冷功率变化量。

S43，房间温度由于制冷量的变化而发生变化，房间温度的变化量可以表现为：

S44，根据温度变化量来实现房间温度的更新。

3.如权利要求1所述的一种基于电池等效模型提供有功功率补偿的方法，其特征在于，在参与调节的过程中，房间温度维持在22℃至26℃。

4.如权利要求1所述的一种电池等效模型提供有功功率补偿的方法，其特征在于，根据AP聚类对空调进行分类，对优先级高的空调分配更多调节功率，以充分挖掘出空调的调节潜力。

Images