CN112484257A - 一种大规模变频空调群双层一致性控制方法 - Google Patents

一种大规模变频空调群双层一致性控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112484257A
CN112484257A CN202011400986.3A CN202011400986A CN112484257A CN 112484257 A CN112484257 A CN 112484257A CN 202011400986 A CN202011400986 A CN 202011400986A CN 112484257 A CN112484257 A CN 112484257A
Authority
CN
China
Prior art keywords
air conditioner
frequency air
building
variable frequency
load aggregation
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
CN202011400986.3A
Other languages
English (en)
Inventor
王蓓蓓
匡生
叶晨
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.)
Southeast University
Original Assignee
Southeast 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 Southeast University filed Critical Southeast University
Priority to CN202011400986.3A priority Critical patent/CN112484257A/zh
Publication of CN112484257A publication Critical patent/CN112484257A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/88—Electrical aspects, e.g. circuits
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明公开了一种大规模变频空调群双层一致性控制方法，本发明在上层将建筑/负荷聚合商的增量成本作为一致性变量，采用全分布一致性算法将建筑/负荷聚合端联系起来，在底层将空调温度改变量作为一致性变量，采用领导者跟随者一致性算法将分布广泛的变频空调资源联系起来，更为充分地利用了变频空调资源，高效地对其进行控制并达到需要的目标功率。

Description

一种大规模变频空调群双层一致性控制方法
技术领域
本发明涉及电力技术，尤其涉及一种大规模变频空调群双层一致性控制方法。
背景技术
随着空调设备技术的不断提高，变频空调凭借节能省电且降温迅速的设备特点，销量持续增长，其市场占有率甚至达到了60％。与此同时，由于空调的大量使用，夏季负荷峰谷差凸显，且对于变频空调的控制策略研究较少。变频空调虽然数量较多，但是分布较为分散，难以协调配置以完成系统给出的任务，因此如何高效地对变频空调资源进行控制并达到需要的目标功率是本发明亟需解决的重要问题。
发明内容
发明目的：本发明针对现有技术存在的问题，提供一种可以对变频空调资源进行控制并达到需要的目标功率的大规模变频空调群双层一致性控制方法。
技术方案：本发明所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法包括：
(1)调度中心向变频空调的建筑/负荷聚合端下达预期达到的目标功率值；
(2)各建筑/负荷聚合端根据预期达到的目标功率值修正自身的增量成本；
(3)各建筑/负荷聚合端根据增量成本计算自身的目标功率分配值；
(4)各建筑/负荷聚合端判断是否接受步骤(3)中的目标功率分配值，若否，则修正为可接受的自身目标功率分配值后，执行步骤(5)，若是，则直接执行步骤(5)；
(5)各建筑/负荷聚合端交互目标功率分配值并计算全局待分配目标功率值，判断全局待分配目标功率值是否小于预设允许值，若是，执行步骤(6)，若否，返回执行步骤(2)；
(6)选定各建筑/负荷聚合端下的变频空调为领导者代理，该领导者代理接收建筑/负荷聚合端的温度改变量；
(7)采用一致性算法将作为领导者代理的变频空调的温度改变量传递给其余变频空调，其余变频空调为非领导代理；
(8)将变频空调温度设定为初始温度和温度该变量之和，计算变频空调在该设定的温度下的压缩机频率并进行修改；
(9)计算变频空调群实际功率与目标功率之间的差值，判断功率差值是否小于允许值，若是，结束对变频空调的控制，若否，则根据功率差值修正温度改变量后，返回执行步骤(7)。
进一步的，步骤(2)具体包括：
(2-1)将建筑/负荷聚合端视为虚拟电厂，建立成本函数为：
Figure BDA0002816924360000021
式中：Ci为建筑/负荷聚合端i的需求响应成本，PDi为削减负荷量，ai、bi、ci参数为成本二次函数系数；
(2-2)建立修正自身的增量成本的目标函数如下：
Figure BDA0002816924360000022
约束条件为：
Figure BDA0002816924360000023
Figure BDA0002816924360000024
式中：FD表示支出的总成本，n为建筑/负荷聚合端的个数，δPD为预期达到的目标功率值，
Figure BDA0002816924360000025
和
Figure BDA0002816924360000026
为建筑/负荷聚合端i所能削减的负荷下限和上限；
(2-3)采用经典的拉格朗日松弛法则求解上述目标函数，得到最优性条件即增量成本λ：
Figure BDA0002816924360000027
进一步的，步骤(3)具体包括：
(3-1)各建筑/负荷聚合端根据增量成本按照下式计算自身的目标功率分配值：
Figure BDA0002816924360000028
进一步的，步骤(5)中所述各建筑/负荷聚合端交互目标功率分配值并计算全局待分配目标功率值具体包括：
(5-1)根据各建筑/负荷聚合端之间的连接拓扑图形成邻接矩阵A；其中，若存在n个建筑/负荷聚合端，则邻接矩阵A为一个n×n的矩阵，邻接矩阵中的元素为a(i,j)，i,j＝1,...,n，对角线元素值均为0，非对角线的元素a(i,j)中的i≠j，非对角线的元素a(i,j)为第i个建筑/负荷聚合端与第j个建筑/负荷聚合端之间的连接边数；
(5-2)根据各建筑/负荷聚合端之间的连接拓扑图形成的邻接矩阵A得到拉普拉斯矩阵L，L为一个n×n的矩阵，拉普拉斯矩阵中的元素为l(i,j)：
Figure BDA0002816924360000031
l(i,j)＝-a(i,j)
(5-3)根据拉普拉斯矩阵L形成行随机矩阵D，D为一个n×n的矩阵，行随机矩阵中的元素为d(i,j)：
Figure BDA0002816924360000032
(5-4)所有的建筑/负荷聚合端按照下式计算下一时刻的一致性变量，并与其他建筑/负荷聚合端交互：
Figure BDA0002816924360000033
式中:i,j＝1,...,n，τ为通信时延，λi(t)表示建筑/负荷聚合端i在时刻t时的增量成本，初始值为步骤(2)中计算得到的增量成本，ΔPi(t-1)为建筑/负荷聚合商i的在t-1时刻通过交互所得到的全局待分配目标功率与实际分配功率的差值，即全局待分配目标功率值，ω为收敛系数；
(5-5)各建筑/负荷聚合端根据接收到的增量成本按照下式计算自身需要削减的功率：
Figure BDA0002816924360000034
(5-6)按照下式计算交互后各建筑/负荷聚合端的目标功率分配值：
Figure BDA0002816924360000035
式中，*(t)表示t时刻*的值，sii、sij表示时标矢量si的第i、j个元素，si表示建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值的时标矢量，xii、xij表示xi的第i、j个元素，xi表示建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值，Ni表示建筑/负荷聚合端i的邻居集合；
(5-7)根据交互后各建筑/负荷聚合端的目标功率分配值计算全局待分配目标功率值ΔPi(t)：
Figure BDA0002816924360000041
进一步的，步骤(7)具体如下：
(7-1)根据各变频空调之间的连接拓扑图形成邻接矩阵B；若存在n个建筑/负荷聚合端，则邻接矩阵B为一个n×n的矩阵，邻接矩阵中的元素为b(i,j)，其中，i,j＝1,...,n，对角线元素值均为0，非对角线的数值b(i,j)中的i≠j，非对角线的数值b(i,j)为第i个变频空调与第j个变频空调之间的连接边数；
(7-2)根据变频空调之间的连接拓扑图形成的邻接矩阵B得到拉普拉斯矩阵P，P为一个n×n的矩阵，拉普拉斯矩阵中的元素为p(i,j)：
Figure BDA0002816924360000042
p(i,j)＝-b(i,j)
(7-3)根据形成的拉普拉斯矩阵P形成行随机矩阵E，E为一个n×n的矩阵，行随机矩阵中的元素为e(i,j)：
Figure BDA0002816924360000043
(7-4)以第k个变频空调作为领导者代理，1≤k≤n，在t时刻收到温度改变量后，t+1时刻传递到其余变频空调的温度改变量为：
Figure BDA0002816924360000044
式中:ΔTj(t-τ)为t时刻第j台变频空调的温度改变量，τ为通信时延，该式作为非领导代理的变频空调通过与直接连接的变频空调相互通信来确定自身的温度改变量。
进一步的，步骤(8)中所述计算变频空调在该设定的温度下的压缩机频率具体包括：
(8-1)采用一阶经典等效热参数模型建立变频空调制冷量与室温的联系，变频空调的工作状态是连续的，即一旦工作则不会存在停止运行状态，因此变频空调作用下的一阶经典等效热参数模型为：
Figure BDA0002816924360000045
其中，
Figure BDA0002816924360000051
为t+1时刻的室内空气温度；
Figure BDA0002816924360000052
为t+1时刻室外温度；
Figure BDA0002816924360000053
为t时刻的变频空调制冷量；R为变频空调所处房间的等效热阻；C为变频空调所处房间的等效热容，e为自然底数；
(8-2)采用二次函数对压缩机频率与变频空调制冷量的关系进行描述，具体的函数表达式为：
Figure BDA0002816924360000054
其中，fair为变频空调压缩机频率；a、b和c表示制冷量与压缩机频率的二次关系常数，其值随着不同的变频空调类型有所不同，Qair为变频空调制冷量；
(8-3)设置预设的一段时间内室外温度不随时间而变化，求得维持室内温度保持为变频空调温度所需的压缩机频率；
由此得到对应设定温度下的压缩机频率：
Figure BDA0002816924360000055
其中，Ts为变频空调设定的温度，Tout为室外温度，且满足
Figure BDA0002816924360000056
进一步的，步骤(9)具体包括：
(9-1)根据压缩机频率计算变频空调的实际功率：
Figure BDA0002816924360000057
其中，
Figure BDA0002816924360000058
为在变频空调i温度为Ts且室外温度为Tout下的变频空调功率，u和v表示变频空调功率与压缩机频率的一次关系常数；
(9-2)按照下式计算变频空调群的目标功率与实际功率的差值：
Figure BDA0002816924360000059
其中，Diff为变频空调群的目标功率与实际功率之间的差值，Pgoal为变频空调群的目标功率；
(9-3)判断差值是否小于预设允许值，若是，结束对变频空调的控制，若否，执行步骤(9-4)；
(9-4)按照下式根据功率差值修正领导者代理变频空调的温度改变量，并返回执行步骤(7)：
Figure BDA0002816924360000061
其中，ΔTi(t+1)为t+1时刻的变频空调的温度改变量，ε为修正系数，k代表作为领导者代理的变频空调序号。
有益效果：本发明与现有技术相比，其显著优点是：本发明为变频空调设计了双层一致性控制架构，上层将建筑/负荷聚合端的增量成本作为一致性变量，采用全分布一致性算法将建筑/负荷聚合端联系起来，在底层将空调温度改变量作为一致性变量，采用领导者跟随者一致性算法将分布广泛的变频空调资源联系起来，更为充分地利用了变频空调资源，高效地对其进行控制并达到需要的目标功率，有效地解决了变频空调在配网中参与需求响应存在的可靠性问题以及功率目标完成情况的获取问题。其中为建筑/负荷聚合端建立的完全分布式一致性控制策略能在较低时延情况下完成调度任务，为底层变频空调建立的领导者跟随者一致性控制策略，能适应变频空调的不确定性。
附图说明
图1为本发明的大规模变频空调群双层一致性控制方法的总流程图；
图2为建筑/负荷聚合商间的连接拓扑；
图3为迭代过程中十个建筑/负荷聚合端一致性变量变化示意图。
图4为建筑/负荷聚合端总目标功率分配值变化示意图。
图5为五栋建筑中变频空调设备连接拓扑；
图6为建筑/负荷聚合端1中变频空调对建筑/负荷聚合商目标功率分配值跟随情况示意图；
图7为建筑/负荷聚合端3中变频空调对建筑/负荷聚合商目标功率分配值跟随情况示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明技术方案作进一步的详细描述，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
本实施例提供了一种大规模变频空调群双层一致性控制方法，如图1所示，包括：
(1)调度中心向变频空调的建筑/负荷聚合端下达预期达到的目标功率值。
(2)各建筑/负荷聚合端根据预期达到的目标功率值修正自身的增量成本。
步骤(2)具体包括：
(2-1)将建筑/负荷聚合端视为虚拟电厂，建立成本函数为：
Figure BDA0002816924360000071
式中：Ci为建筑/负荷聚合端i的需求响应成本，PDi为削减负荷量，ai、bi、ci参数为成本二次函数系数；
(2-2)建立修正自身的增量成本的目标函数如下：
Figure BDA0002816924360000072
约束条件为：
Figure BDA0002816924360000073
Figure BDA0002816924360000074
式中：FD表示支出的总成本，n为建筑/负荷聚合端的个数，δPD为预期达到的目标功率值，
Figure BDA0002816924360000075
和
Figure BDA0002816924360000076
为建筑/负荷聚合端i所能削减的负荷下限和上限；
(2-3)采用经典的拉格朗日松弛法则求解上述目标函数，得到最优性条件即增量成本λ：
Figure BDA0002816924360000077
本实施例中有10个建筑/负荷聚合端，参数如表1所示：
表1
Figure BDA0002816924360000078
本实施例在目标功率为2300kW情况下采用拉格朗日松弛法求得的最优增量成本结果为7.57元/kWh。假设1-5号建筑/负荷聚合端的初始增量成本为7.5元/kWh，6-10号负荷聚合商的初始增量成本为7.4元/kWh，允许值为5kW，ω为0.00004。
(3)各建筑/负荷聚合端根据增量成本按照下式计算自身的目标功率分配值：
Figure BDA0002816924360000079
(4)各建筑/负荷聚合端判断是否接受步骤(3)中的目标功率分配值，若否，则修正为可接受的自身目标功率分配值后，执行步骤(5)，若是，则直接执行步骤(5)。
(5)各建筑/负荷聚合端交互目标功率分配值并计算全局待分配目标功率值，判断全局待分配目标功率值是否小于预设允许值，若是，执行步骤(6)，若否，返回执行步骤(2)。
该步骤中，所述各建筑/负荷聚合端交互目标功率分配值并计算全局待分配目标功率值具体包括：
(5-1)根据各建筑/负荷聚合端之间的连接拓扑图形成邻接矩阵A；其中，若存在n个建筑/负荷聚合端，则邻接矩阵A为一个n×n的矩阵，邻接矩阵中的元素为a(i,j)，i,j＝1,...,n，对角线元素值均为0，非对角线的元素a(i,j)中的i≠j，非对角线的元素a(i,j)为第i个建筑/负荷聚合端与第j个建筑/负荷聚合端之间的连接边数；
具体的，以十个建筑/负荷聚合端为例，具体的连接拓扑图如图2所示。则由10个建筑/负荷聚合端的连接拓扑图形成的邻接矩阵为10×10的一个矩阵，具体的表达式为:
Figure BDA0002816924360000081
(5-2)根据各建筑/负荷聚合端之间的连接拓扑图形成的邻接矩阵A得到拉普拉斯矩阵L，L为一个n×n的矩阵，拉普拉斯矩阵中的元素为l(i,j)：
Figure BDA0002816924360000082
l(i,j)＝-a(i,j)
具体的，根据图2连接拓扑图形成的拉普拉斯矩阵为：
Figure BDA0002816924360000091
(5-3)根据拉普拉斯矩阵L形成行随机矩阵D，D为一个n×n的矩阵，行随机矩阵中的元素为d(i,j)：
Figure BDA0002816924360000092
具体的，根据图2连接拓扑图形成的行随机矩阵为：
Figure BDA0002816924360000093
(5-4)所有的建筑/负荷聚合端按照下式计算下一时刻的一致性变量，并与其他建筑/负荷聚合端交互：
Figure BDA0002816924360000094
式中:i,j＝1,...,n，τ为通信时延，λi(t)表示建筑/负荷聚合端i在时刻t时的增量成本，初始值为步骤(2)中计算得到的增量成本，ΔPi(t-1)为建筑/负荷聚合商i的在t-1时刻通过交互所得到的全局待分配目标功率与实际分配功率的差值，即全局待分配目标功率值，ω为收敛系数；
(5-5)各建筑/负荷聚合端根据接收到的增量成本按照下式计算自身需要削减的功率：
Figure BDA0002816924360000101
(5-6)按照下式计算交互后各建筑/负荷聚合端的目标功率分配值：
Figure BDA0002816924360000102
式中，*(t)表示t时刻*的值，sii、sij表示时标矢量si的第i、j个元素，si表示建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值的时标矢量，xii、xij表示xi的第i、j个元素，xi表示建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值，Ni表示建筑/负荷聚合端i的邻居集合；
(5-7)根据交互后各建筑/负荷聚合端的目标功率分配值计算全局待分配目标功率值ΔPi(t)：
Figure BDA0002816924360000103
具体地，考虑到实际的通讯速度，在进行离散次数的迭代中设定每次迭代所需要的时间为0.01s，图3和图4为本策略具体实施效果，其中图3为迭代过程中十个建筑/负荷聚合端功率变化示意图，图4为总目标功率分配值变化示意图。各个建筑/负荷聚合端的一致性变量即增量成本趋于一致并在7s内完成了目标功率任务的分配。在迭代中各代理的增量成本最终稳定于7.57元/kWh。从图4中可以看出，各个代理分配的目标功率值逐渐接近目标功率，在7s内使得总目标功率分配值达到了目标功率。
(6)选定各建筑/负荷聚合端下的变频空调为领导者代理，该领导者代理接收建筑/负荷聚合端的温度改变量。
(7)采用一致性算法将作为领导者代理的变频空调的温度改变量传递给其余变频空调，其余变频空调为非领导代理。
步骤(7)具体包括：
(7-1)根据各变频空调之间的连接拓扑图形成邻接矩阵B；若存在n个建筑/负荷聚合端，则邻接矩阵B为一个n×n的矩阵，邻接矩阵中的元素为b(i,j)，其中，i,j＝1,...,n，对角线元素值均为0，非对角线的数值b(i,j)中的i≠j，非对角线的数值b(i,j)为第i个变频空调与第j个变频空调之间的连接边数；具体地，以五栋建筑中的150台变频空调为例，具体的连接拓扑图如图5所示，其中65号空调为领导者；
(7-2)根据变频空调之间的连接拓扑图形成的邻接矩阵B得到拉普拉斯矩阵P，P为一个n×n的矩阵，拉普拉斯矩阵中的元素为p(i,j)：
Figure BDA0002816924360000111
p(i,j)＝-b(i,j)
(7-3)根据形成的拉普拉斯矩阵P形成行随机矩阵E，E为一个n×n的矩阵，行随机矩阵中的元素为e(i,j)：
Figure BDA0002816924360000112
(7-4)以第k个变频空调作为领导者代理，1≤k≤n，在t时刻收到温度改变量后，t+1时刻传递到其余变频空调的温度改变量为：
Figure BDA0002816924360000113
式中，ΔTj(t-τ)为t时刻第j台变频空调的温度改变量，τ为通信时延，该式作为非领导代理的变频空调通过与直接连接的变频空调相互通信来确定自身的温度改变量。
(8)将变频空调温度设定为初始温度和温度该变量之和，计算变频空调在该设定的温度下的压缩机频率并进行修改。
该步骤中所述计算变频空调在该设定的温度下的压缩机频率具体包括：
(8-1)采用一阶经典等效热参数模型建立变频空调制冷量与室温的联系，变频空调的工作状态是连续的，即一旦工作则不会存在停止运行状态，因此变频空调作用下的一阶经典等效热参数模型为：
Figure BDA0002816924360000114
其中，
Figure BDA0002816924360000115
为t+1时刻的室内空气温度；
Figure BDA0002816924360000116
为t+1时刻室外温度；
Figure BDA0002816924360000117
为t时刻的变频空调制冷量；R为变频空调所处房间的等效热阻；C为变频空调所处房间的等效热容，e为自然底数；
(8-2)采用二次函数对压缩机频率与变频空调制冷量的关系进行描述，具体的函数表达式为：
Figure BDA0002816924360000121
其中，fair为变频空调压缩机频率；a、b和c表示制冷量与压缩机频率的二次关系常数，其值随着不同的变频空调类型有所不同，Qair为变频空调制冷量；
(8-3)设置预设的一段时间内室外温度不随时间而变化，求得维持室内温度保持为变频空调温度所需的压缩机频率；
由此得到对应设定温度下的压缩机频率：
Figure BDA0002816924360000122
其中，Ts为变频空调设定的温度，Tout为室外温度，且满足
Figure BDA0002816924360000123
具体地，室外温度Tout为32℃，室内温度初始值为26℃，变频空调的温度为25℃，变频空调所处房间地等效热阻和等效热容参数以及制冷量与压缩机频率地二次关系常数如表2所示。
表2
Figure BDA0002816924360000124
(9)计算变频空调群实际功率与目标功率之间的差值，判断功率差值是否小于允许值，若是，结束对变频空调的控制，若否，则根据功率差值修正温度改变量后，返回执行步骤(7)。
该步骤具体包括：
(9-1)根据压缩机频率计算变频空调的实际功率：
Figure BDA0002816924360000125
其中，
Figure BDA0002816924360000126
为在变频空调i温度为Ts且室外温度为Tout下的变频空调功率，u和v表示变频空调功率与压缩机频率的一次关系常数，具体的分别在[50，60]、[15，18]范围内随机产生；
(9-2)按照下式计算变频空调群的目标功率与实际功率的差值：
Figure BDA0002816924360000127
其中，Diff为变频空调群的目标功率与实际功率之间的差值，Pgoal为变频空调群的目标功率，本实施例中设为3kW；
(9-3)判断差值是否小于预设允许值，若是，结束对变频空调的控制，若否，执行步骤(9-4)；
(9-4)按照下式根据功率差值修正领导者代理变频空调的温度改变量，并返回执行步骤(7)：
Figure BDA0002816924360000131
其中，ΔTi(t+1)为t+1时刻的变频空调的温度改变量，ε为修正系数，k代表作为领导者代理的变频空调序号。
具体的，目标功率与实际功率间差值Diff的判断允许误差值为0.05kW，ε设为0.1，考虑到实际的通讯速度，在进行离散次数的迭代中设定每次迭代所需要的时间为0.01s。图6和图7为变频空调对建筑/负荷聚合端目标功率分配值跟随情况示意图。从图6可以看出建筑/负荷聚合端1的底层变频空调设备均在迭代过程中对目标功率分配值进行了有效地跟随。从图7可以看出建筑/负荷聚合端代理3虽然在迭代刚开始时受到周边建筑/负荷聚合端代理的影响发生了功率突变，底层变频空调设备未对其进行很好地跟随，但在建筑/负荷聚合端代理3目标功率分配值变化趋势稳定后，底层变频空调设备同样对其进行了有效地跟随。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (7)

1.一种大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于包括：
(1)调度中心向变频空调的建筑/负荷聚合端下达预期达到的目标功率值；
(2)各建筑/负荷聚合端根据预期达到的目标功率值修正自身的增量成本；
(3)各建筑/负荷聚合端根据增量成本计算自身的目标功率分配值；
(4)各建筑/负荷聚合端判断是否接受步骤(3)中的目标功率分配值，若否，则修正为可接受的自身目标功率分配值后，执行步骤(5)，若是，则直接执行步骤(5)；
(5)各建筑/负荷聚合端交互目标功率分配值并计算全局待分配目标功率值，判断全局待分配目标功率值是否小于预设允许值，若是，执行步骤(6)，若否，返回执行步骤(2)；
(6)选定各建筑/负荷聚合端下的变频空调为领导者代理，该领导者代理接收建筑/负荷聚合端的温度改变量；
(7)采用一致性算法将作为领导者代理的变频空调的温度改变量传递给其余变频空调，其余变频空调为非领导代理；
(8)将变频空调温度设定为初始温度和温度该变量之和，计算变频空调在该设定的温度下的压缩机频率并进行修改；
(9)计算变频空调群实际功率与目标功率之间的差值，判断功率差值是否小于允许值，若是，结束对变频空调的控制，若否，则根据功率差值修正温度改变量后，返回执行步骤(7)。
2.根据权利要求1所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于：步骤(2)具体包括：
(2-1)将建筑/负荷聚合端视为虚拟电厂，建立成本函数为：
Figure FDA0002816924350000011
式中：Ci为建筑/负荷聚合端i的需求响应成本，PDi为建筑/负荷聚合端i的削减负荷量，即建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值，ai、bi、ci参数为成本二次函数系数；
(2-2)建立修正自身的增量成本的目标函数如下：
Figure FDA0002816924350000012
约束条件为：
Figure FDA0002816924350000013
Figure FDA0002816924350000021
式中：FD表示支出的总成本，n为建筑/负荷聚合端的个数，δPD为预期达到的目标功率值，
Figure FDA0002816924350000022
和
Figure FDA0002816924350000023
为建筑/负荷聚合端i所能削减的负荷下限和上限；
(2-3)采用经典的拉格朗日松弛法则求解上述目标函数，得到最优性条件即增量成本λ：
Figure FDA0002816924350000024
3.根据权利要求1所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于：步骤(3)具体包括：
各建筑/负荷聚合端根据增量成本按照下式计算自身的目标功率分配值：
Figure FDA0002816924350000025
ai、bi为成本二次函数系数，λ为增量成本。
4.根据权利要求3所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于：步骤(5)中所述各建筑/负荷聚合端交互目标功率分配值并计算全局待分配目标功率值具体包括：
(5-1)根据各建筑/负荷聚合端之间的连接拓扑图形成邻接矩阵A；其中，若存在n个建筑/负荷聚合端，则邻接矩阵A为一个n×n的矩阵，邻接矩阵中的元素为a(i,j)，i,j＝1,...,n，对角线元素值均为0，非对角线的元素a(i,j)中的i≠j，非对角线的元素a(i,j)为第i个建筑/负荷聚合端与第j个建筑/负荷聚合端之间的连接边数；
(5-2)根据各建筑/负荷聚合端之间的连接拓扑图形成的邻接矩阵A得到拉普拉斯矩阵L，L为一个n×n的矩阵，拉普拉斯矩阵中的元素为l(i,j)：
Figure FDA0002816924350000026
l(i,j)＝-a(i,j)
(5-3)根据拉普拉斯矩阵L形成行随机矩阵D，D为一个n×n的矩阵，行随机矩阵中的元素为d(i,j)：
Figure FDA0002816924350000027
(5-4)所有的建筑/负荷聚合端按照下式计算下一时刻的增量成本，并与其他建筑/负荷聚合端交互：
Figure FDA0002816924350000031
式中:i,j＝1,...,n，τ为通信时延，λi(t)表示建筑/负荷聚合端i在时刻t时的增量成本，初始值为步骤(2)中计算得到的增量成本，ΔPi(t-1)为建筑/负荷聚合商i的在t-1时刻通过交互所得到的全局待分配目标功率与实际分配功率的差值，即全局待分配目标功率值，ω为收敛系数；
(5-5)各建筑/负荷聚合端根据接收到的增量成本按照下式计算自身需要削减的功率：
Figure FDA0002816924350000032
ai、bi为成本二次函数系数；
(5-6)按照下式计算交互后各建筑/负荷聚合端的目标功率分配值：
Figure FDA0002816924350000033
式中，*(t)表示t时刻*的值，sii、sij表示时标矢量si的第i、j个元素，si表示建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值的时标矢量，xii、xij表示xi的第i、j个元素，xi表示建筑/负荷聚合端i的目标功率分配值，Ni表示建筑/负荷聚合端i的邻居集合；
(5-7)根据交互后各建筑/负荷聚合端的目标功率分配值计算全局待分配目标功率值ΔPi(t)：
Figure FDA0002816924350000034
5.根据权利要求1所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于：步骤(7)具体如下：
(7-1)根据各变频空调之间的连接拓扑图形成邻接矩阵B；若存在n个建筑/负荷聚合端，则邻接矩阵B为一个n×n的矩阵，邻接矩阵中的元素为b(i,j)，其中，i,j＝1,...,n，对角线元素值均为0，非对角线的数值b(i,j)中的i≠j，非对角线的数值b(i,j)为第i个变频空调与第j个变频空调之间的连接边数；
(7-2)根据变频空调之间的连接拓扑图形成的邻接矩阵B得到拉普拉斯矩阵P，P为一个n×n的矩阵，拉普拉斯矩阵中的元素为p(i,j)：
Figure FDA0002816924350000041
p(i,j)＝-b(i,j)
(7-3)根据形成的拉普拉斯矩阵P形成行随机矩阵E，E为一个n×n的矩阵，行随机矩阵中的元素为e(i,j)：
Figure FDA0002816924350000042
(7-4)以第k个变频空调作为领导者代理，1≤k≤n，在t时刻收到温度改变量后，t+1时刻传递到其余变频空调的温度改变量为：
Figure FDA0002816924350000043
式中:ΔTj(t-τ)为t时刻第j台变频空调的温度改变量，τ为通信时延，该式作为非领导代理的变频空调通过与直接连接的变频空调相互通信来确定自身的温度改变量。
6.根据权利要求1所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于：步骤(8)中所述计算变频空调在该设定的温度下的压缩机频率具体包括：
(8-1)采用一阶经典等效热参数模型建立变频空调制冷量与室温的联系，变频空调的工作状态是连续的，即一旦工作则不会存在停止运行状态，因此变频空调作用下的一阶经典等效热参数模型为：
Figure FDA0002816924350000044
其中，
Figure FDA0002816924350000045
为t+1时刻的室内空气温度；
Figure FDA0002816924350000046
为t+1时刻室外温度；
Figure FDA0002816924350000047
为t时刻的变频空调制冷量；R为变频空调所处房间的等效热阻；C为变频空调所处房间的等效热容，e为自然底数；
(8-2)采用二次函数对压缩机频率与变频空调制冷量的关系进行描述，具体的函数表达式为：
Figure FDA0002816924350000048
其中，fair为变频空调压缩机频率；a、b和c表示制冷量与压缩机频率的二次关系常数，其值随着不同的变频空调类型有所不同，Qair为变频空调制冷量；
(8-3)设置预设的一段时间内室外温度不随时间而变化，求得维持室内温度保持为变频空调温度所需的压缩机频率；
由此得到对应设定温度下的压缩机频率：
Figure FDA0002816924350000051
其中，Ts为变频空调设定的温度，Tout为室外温度，且满足
Figure FDA0002816924350000052
7.根据权利要求1所述的大规模变频空调群双层一致性控制方法，其特征在于：步骤(9)具体包括：
(9-1)根据压缩机频率计算变频空调的实际功率：
Figure FDA0002816924350000053
其中，
Figure FDA0002816924350000054
为在变频空调i温度为Ts且室外温度为Tout下的变频空调功率，u和v表示变频空调功率与压缩机频率的一次关系常数；
(9-2)按照下式计算变频空调群的目标功率与实际功率的差值：
Figure FDA0002816924350000055
其中，Diff为变频空调群的目标功率与实际功率之间的差值，Pgoal为变频空调群的目标功率；
(9-3)判断差值是否小于预设允许值，若是，结束对变频空调的控制，若否，执行步骤(9-4)；
(9-4)按照下式根据功率差值修正领导者代理变频空调的温度改变量，并返回执行步骤(7)：
Figure FDA0002816924350000056
其中，ΔTi(t+1)为t+1时刻的变频空调的温度改变量，ε为修正系数，k代表作为领导者代理的变频空调序号。
CN202011400986.3A 2020-12-04 2020-12-04 一种大规模变频空调群双层一致性控制方法 Pending CN112484257A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011400986.3A CN112484257A (zh) 2020-12-04 2020-12-04 一种大规模变频空调群双层一致性控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011400986.3A CN112484257A (zh) 2020-12-04 2020-12-04 一种大规模变频空调群双层一致性控制方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112484257A true CN112484257A (zh) 2021-03-12

Family

ID=74938075

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011400986.3A Pending CN112484257A (zh) 2020-12-04 2020-12-04 一种大规模变频空调群双层一致性控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112484257A (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103234257A (zh) * 2013-04-17 2013-08-07 广东美的制冷设备有限公司 变频空调器及提高其运行总能效的节能控制方法
CN107101322A (zh) * 2017-04-13 2017-08-29 东南大学 统一最大削减负荷持续时间的变频空调群组潜力评估方法
CN107101324A (zh) * 2017-04-14 2017-08-29 东南大学 一种变频空调负荷群的一致性控制方法
JP2018136109A (ja) * 2017-02-24 2018-08-30 株式会社竹中工務店 空調システム
CN110260470A (zh) * 2019-06-20 2019-09-20 西安建筑科技大学 基于群智能架构的中央空调并联冷机负荷优化分配方法
CN111811111A (zh) * 2020-06-17 2020-10-23 上海电力大学 一种基于改进粒子群算法的中央空调能耗控制方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103234257A (zh) * 2013-04-17 2013-08-07 广东美的制冷设备有限公司 变频空调器及提高其运行总能效的节能控制方法
JP2018136109A (ja) * 2017-02-24 2018-08-30 株式会社竹中工務店 空調システム
CN107101322A (zh) * 2017-04-13 2017-08-29 东南大学 统一最大削减负荷持续时间的变频空调群组潜力评估方法
CN107101324A (zh) * 2017-04-14 2017-08-29 东南大学 一种变频空调负荷群的一致性控制方法
CN110260470A (zh) * 2019-06-20 2019-09-20 西安建筑科技大学 基于群智能架构的中央空调并联冷机负荷优化分配方法
CN111811111A (zh) * 2020-06-17 2020-10-23 上海电力大学 一种基于改进粒子群算法的中央空调能耗控制方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张国良: "《多无人平台协同导航与控制方法》", 31 May 2020, 国防工业出版社 *
张天伟: "基于多代理系统的空调负荷分散协调调度策略研究", 《中国硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110729726B (zh) 一种智慧社区能量优化调度方法和系统
CN111412584B (zh) 一种中央空调冷冻水管网动态水力平衡的群智能优化方法
CN112460762B (zh) 一种中央空调负荷群参与电力系统调峰的控制策略
CN105091213B (zh) 一种基于无中心网络的冷机系统、冷机控制器及控制方法
CN105138847A (zh) 变频空调负荷参与需求响应的节电潜力评估方法
CN112344522B (zh) 一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法
CN107732977A (zh) 一种基于需求响应的agc实时调度方法
CN107101324B (zh) 一种变频空调负荷群的一致性控制方法
CN114543274B (zh) 一种建筑中央空调温湿度优化控制方法及系统
CN112865153B (zh) 一种储能系统及其扩容方法、控制方法
Hao et al. Distributed flexibility characterization and resource allocation for multi-zone commercial buildings in the smart grid
CN113991655A (zh) 定频空调负荷聚合需求响应潜力评估方法、装置及介质
CN110084494A (zh) 一种基于实时电价的电力弹性负荷柔性调节方法
CN115149586A (zh) 一种分布式能源聚合调控与自主调控协同优化方法及系统
CN113344273B (zh) 基于建筑用能的区域配电网峰谷差调节优化方法及系统
Dai et al. Multi-agent based distributed cooperative control of air-conditioning systems for building fast demand response
CN112484257A (zh) 一种大规模变频空调群双层一致性控制方法
CN111415036B (zh) 一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法
CN108805445B (zh) 一种空调负荷组提供旋转备用的分组顺序调度方法
CN116826782A (zh) 基于温控负荷的电网调频方法、装置、设备及存储介质
CN115549111A (zh) 一种面向微电网的温控负荷集群控制方法、系统及介质
CN116131246A (zh) 一种基于电力系统负荷侧需求响应的分布式控制方法及系统
Ma et al. Control and Communication for Demand Response with Thermostatically Controlled Loads
CN113629779A (zh) 一种服务碳减排的多智能体电力需求响应方法
Talebi et al. Optimal scheduling of hvac set-point for electricity peak reduction and avoid rebound phenomenon

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210312

RJ01 Rejection of invention patent application after publication