CN113935203B - 一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置，该方法包括：根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型；根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型；根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型；采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型；根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型；结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型。采用本发明构建的负荷侧的柔性负荷模型，能够准确地对负荷侧的柔性负荷进行分析，有利于优化各类柔性负荷的协调调度。

Description

一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置
技术领域
本发明涉及柔性资源分析技术领域，尤其是涉及一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置。
背景技术
“柔性负荷”定义为用电量可在指定区间内变化或在不同时段间转移的灵活可调负荷，广义上包含具备需求弹性的可调节负荷或可转移负荷、具备双向调节能力的电动汽车、储能( energy storage，ES) 、蓄能以及分布式电源、微网等。因其数量大、响应快、控制灵活等特点，柔性负荷已逐渐成为削峰填谷、平抑新能源波动、提供辅助服务等场景的重要调控资源。因此，亟需研究一种对负荷侧的柔性负荷进行建模的方法，以使能够根据负荷侧的柔性负荷模型，准确地对负荷侧的柔性负荷进行分析，有利于优化各类柔性负荷的协调调度。
发明内容
本发明提供了一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置，能够解决对负荷侧的柔性负荷进行建模的问题，通过分别对可中断负荷模型、可转移负荷模型、用户侧储能模型、空调负荷模型和电动汽车负荷模型进行构建，完成对负荷侧的柔性负荷模型的构建，根据该负荷侧的柔性负荷模型，能够准确地对负荷侧的柔性负荷进行分析，有利于优化各类柔性负荷的协调调度。
为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面提供了一种负荷侧的柔性负荷建模方法，包括：
根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型；
根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型；
根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型；
采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型；
根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型；
结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型。
优选地，所述可中断负荷模型具体采用如下表达式定义用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用：
Figure 832002DEST_PATH_IMAGE001
其中，P IL,t 表示t时段用户削减的用电容量，λ IL 为削减容量的单位补偿价格，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，C IL 为用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数。
优选地，所述可中断负荷模型的约束条件包括用户响应次数约束、负荷削减量约束和时间响应特性约束；
所述用户响应次数约束具体为：
Figure 998147DEST_PATH_IMAGE002
其中，T为时段总数，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为，N IL,max 表示调度周期内用户参与响应的最大次数；
所述负荷削减量约束具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 556168DEST_PATH_IMAGE004
表示t时段可削减的最大负荷容量，P IL,t 表示t时段的负荷消减量；
所述时间响应特性约束具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 23052DEST_PATH_IMAGE006
表示最小连续响应时间，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示最小响应间隔时间，
Figure 356819DEST_PATH_IMAGE008
表示在t-1时刻所累积的响应时间之和，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
表示在t-1时刻所累积的未响应时间之和，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为。
优选地，所述可转移负荷模型分别根据如下表达式获取转移后的电负荷以及用户在转移负荷响应后获得的补偿费用：
所述转移后的电负荷的表达式为：
Figure 946064DEST_PATH_IMAGE010
其中，P s,t 表示响应后t时段用户的用电负荷，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述用户在转移负荷响应后获得的补偿费用的表达式为：
Figure DEST_PATH_IMAGE011
其中，λ s 为转移负荷容量的单位补偿价格，C s 为用户在转移负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷；
所述可转移负荷模型的约束条件包括电负荷平衡约束和电负荷转移约束；
所述电负荷平衡约束具体为：
Figure 663484DEST_PATH_IMAGE012
其中，T为时段总数，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述电负荷转移约束具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
其中，P sft,t 为t时段可转移的最大负荷容量，P in,t,max 为允许转入的最大负荷量，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷。
优选地，所述用户侧储能模型根据如下表达式获取储能装置的充放电功率：
Figure 58693DEST_PATH_IMAGE014
其中，S tor (t)为t时段的储能装置存储的能量，u为储能装置自放电率，η abs 和η relea 分别为储能装置充电效率和放电效率，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型通过荷电状态对所述储能装置的剩余电量进行评估，具体为：
Figure 810749DEST_PATH_IMAGE016
其中，SOC为储能装置的荷电状态，E为储能装置所储存的能量，C为储能装置的额定容量；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取虚拟电厂从储能电站购电的费用：
Figure DEST_PATH_IMAGE017
其中，λ(t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的电价，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，C ess,b 为虚拟电厂从储能电站购电的费用，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 69429DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站售电的收益：
Figure 336463DEST_PATH_IMAGE018
其中，δ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的电价，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，C ess,s 为虚拟电厂向所述储能电站售电的收益，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 535363DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站缴纳的服务费：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
其中，θ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费用，C serve 为虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 141925DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长。
优选地，所述用户侧储能模型的约束条件包括储能装置的充放电功率和存储能量约束以及虚拟电厂与储能电站的交互功率约束；
所述储能装置的充放电功率和存储能量约束具体为：
Figure 72971DEST_PATH_IMAGE020
其中，S tor (0)和S tor (end)分别为储能装置的初始和最终存储能量，U abs (t)和U relea (t)为0至1的变量，用于表示储能装置在t时段的充放电状态位，
Figure DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 827301DEST_PATH_IMAGE022
分别为储能装置的最大和最小充放电功率，
Figure DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 767575DEST_PATH_IMAGE024
分别为储能装置的最大和最小存储能量，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率；
所述虚拟电厂与储能电站的交互功率约束具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 727179DEST_PATH_IMAGE026
为虚拟电厂和储能电站之间的最大交互功率，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率。
优选地，所述空调负荷模型根据如下表达式获取空调功率和室内温度以及室外温度之间的关系：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
其中，C为空调负荷的启停状态，C=0表示停止，C=1表示运行，
Figure 829127DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure DEST_PATH_IMAGE029
分别表示t和t+1时间段内的室内温度，
Figure 70752DEST_PATH_IMAGE030
表示t+1时间段内的室外温度，ε为散热系数，τ为仿真时间间隔，t k 为时间常数，α为空调能效占空比，S为空调的导热系数，P x 用于表示在x时刻的空调额定耗能，αP x 为额定制冷量。
优选地，所述空调负荷模型根据如下表达式分别计算空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间和关断时间：
Figure DEST_PATH_IMAGE031
Figure 549138DEST_PATH_IMAGE032
其中，T max为室内温度的最大值，T out为室外温度，
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为空调在关断时间内的散热系数，T min为室内温度的最小值，α为空调能效占空比，
Figure 864713DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率，S为空调的导热系数，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为空调在开启时间内的散热系数，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间；
根据所述开启时间和所述关断时间，获得所述空调的控制周期，具体为：
Figure 465459DEST_PATH_IMAGE036
其中，t c 为空调的控制周期，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间；
根据所述空调的控制周期，获得待控制区域内所有空调的负荷可控容量，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE037
其中，C x 为待控制区域内所有空调的负荷可控容量，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间，t c 为空调的控制周期，α为空调能效占空比，
Figure 302702DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率。
优选地，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取电动汽车在行驶结束时的电池电量：
Figure 647096DEST_PATH_IMAGE038
其中，SOC(t 1)为前一次充电结束时的电池电量，SOC(t 2)为当前充电的起始电量，
Figure DEST_PATH_IMAGE039
表示电动汽车当天所消耗的电量，C表示电池的容量；
基于预设的充电功率，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取所述电动汽车的充电持续时间：
Figure 817177DEST_PATH_IMAGE040
其中，SOC td 表示充电结束时的目标电池电量，SOC t0表示起始电池电量，P C 表示预设的充电功率，η表示充电效率，td表示电动汽车的充电结束时刻，t0表示电动汽车的充电起始时刻，T c 表示电动汽车的充电持续时间，C表示电池的容量。
本发明实施例第二方面提供了一种负荷侧的柔性负荷建模装置，包括：
可中断负荷模型构建模块，用于根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型；
可转移负荷模型构建模块，用于根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型；
用户侧储能模型构建模块，用于根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型；
空调负荷模型构建模块，用于采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型；
电动汽车负荷模型构建模块，用于根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型；
柔性负荷模型获取模块，用于结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型。
相比于现有技术，本发明实施例的有益效果在于，能够解决对负荷侧的柔性负荷进行建模的问题，通过分别对可中断负荷模型、可转移负荷模型、用户侧储能模型、空调负荷模型和电动汽车负荷模型进行构建，完成对负荷侧的柔性负荷模型的构建，根据该负荷侧的柔性负荷模型，能够准确地对负荷侧的柔性负荷进行分析，有利于优化各类柔性负荷的协调调度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种负荷侧的柔性负荷建模方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的空调等效热参数的电路示意图；
图3是本发明实施例提供的空调负荷随室内温度变化的动态过程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种负荷侧的柔性负荷建模装置的结构示意图。
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，所描述的实施例仅仅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作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，本发明实施例第一方面提供了一种负荷侧的柔性负荷建模方法，包括步骤S1至步骤S6，具体如下：
步骤S1，根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型。
需要说明的是，可中断电负荷是指在供需两方提前签订了协议的基础上，电网侧获得一定的切断用户用电设备的权利，从而减少的部分用电负荷，或者根据电力系统的实际运行情况，在需要时向用户发送负荷削减指令，用户根据指令主动减少的部分用电负荷。电网侧将给予响应用户一定的经济补偿。可中断电负荷是在不影响最基本的生产生活用电需求的情况下，对一些具备需求弹性的或者重要性偏低的负荷进行一定的削减，比如不必要的照明设备等。若仅考虑单段式削减容量补偿，则：
所述可中断负荷模型具体采用如下表达式定义用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用：
Figure 526507DEST_PATH_IMAGE001
其中，P IL,t 表示t时段用户削减的用电容量，λ IL 为削减容量的单位补偿价格，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，C IL 为用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数。
进一步地，根据实际的用电需求情况以及用户对于生活质量的要求，用户不能做到各个时刻都削减用电，因此所述可中断负荷模型的约束条件包括用户响应次数约束、负荷削减量约束和时间响应特性约束。
优选地，所述用户响应次数约束具体为：
Figure 477146DEST_PATH_IMAGE002
其中，T为时段总数，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为，N IL,max 表示调度周期内用户参与响应的最大次数；
所述负荷削减量约束具体为：
Figure 359651DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 148353DEST_PATH_IMAGE004
表示t时段可削减的最大负荷容量，P IL,t 表示t时段的负荷消减量；
所述时间响应特性约束具体为：
Figure 90901DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 528836DEST_PATH_IMAGE006
表示最小连续响应时间，
Figure 152715DEST_PATH_IMAGE007
表示最小响应间隔时间，
Figure 359706DEST_PATH_IMAGE008
表示在t-1时刻所累积的响应时间之和，
Figure 473155DEST_PATH_IMAGE009
表示在t-1时刻所累积的未响应时间之和，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为。
步骤S2，根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型。
需要说明的是，可转移电负荷需求响应是指用户可以将某些用电需求进行时间上的调整，将原本处于某一时段的电负荷转移到其他时段消耗，而负荷需求量保持不变。供电侧可以利用可转移负荷的特性，以合适的需求响应激励策略，使用电用户配合电力系统的实际运行情况进行电负荷上的调整，将高峰期的部分用电需求转移至负荷低谷期，在负荷侧实现削峰填谷。居民用户可以在负荷低谷期使用洗衣机、热水器、空气加湿器等用电设备。对于工业用户，尤其是高耗电企业，转移负荷的响应行为对于系统而言是意义重大的，在不影响企业整体生产计划的前提下，其可以将部分生产计划避开用电高峰期或者直接安排在夜间低谷期进行，以此获得一定的经济收益。商业用户由于行业的经营需求，其主要是刚性负荷，转移负荷能力较小。
优选地，所述可转移负荷模型分别根据如下表达式获取转移后的电负荷以及用户在转移负荷响应后获得的补偿费用：
所述转移后的电负荷的表达式为：
Figure 336069DEST_PATH_IMAGE010
其中，P s,t 表示响应后t时段用户的用电负荷，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述用户在转移负荷响应后获得的补偿费用的表达式为：
Figure 560377DEST_PATH_IMAGE011
其中，λ s 为转移负荷容量的单位补偿价格，C s 为用户在转移负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷。
进一步地，由于可转移负荷响应不影响用户的总负荷需求量，即一个调度周期内总转入与总转出的电负荷应保持平衡，因此所述可转移负荷模型的约束条件包括电负荷平衡约束，具体为：
Figure 825136DEST_PATH_IMAGE012
其中，T为时段总数，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷。
除此之外，由于每个时间段都存在固定负荷,可转出的负荷容量存在最大限制，且为避免某时段的用电负荷过多増大，因此所述可转移负荷模型的约束条件包括电负荷转移约束，具体为：
Figure 843908DEST_PATH_IMAGE013
其中，P sft,t 为t时段可转移的最大负荷容量，P in,t,max 为允许转入的最大负荷量，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷。
步骤S3，根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型。
需要说明的是，现有的用户侧储能装置一般安装于工商业用户内部或园区，在电价低谷时段充电、高峰时段放电，从而降低用户用电成本。当前用户侧储能装置的投资成本大、成本回收周期长，限制了储能装置参与虚拟电厂综合能源服务。为解决这一问题，在传统的虚拟电厂与电网运行模式下，提出用户侧储能电站服务模式，同一配电区域内多个虚拟电厂间建立大型公共储能电站为多虚拟电厂提供电能存取服务。
公共储能电站与各个虚拟电厂间电能可以相互流动，当虚拟电厂电能过剩时将多余电能输入到储能电站存储，虚拟电厂电能不足时储能电站输出电能供给虚拟电厂。为方便结算，每个虚拟电厂与储能电站间安装电表，虚拟电厂与储能电站间存取电能以购售电的形式进行结算，虚拟电厂以售电的形式向储能电站存储电能，以购电的形式从储能电站取回电能，同时按传输电量向储能电站支付服务费用。储能电站的收益来自两部分：（1）虚拟电厂存储电能到储能电站与虚拟电厂从储能电站取回电能的结算价格差；（2）储能电站提供存储、传输电能的线路、测量表计等的服务费，按电能传输量进行收费。具体的，当多个虚拟电厂同时与储能电站发生存取电时，储能电站先协调各虚拟电厂与储能电站的交互功率，若多虚拟电厂系统总体呈现缺电，则储能电站放电供给多虚拟电厂系统电负荷需求；若多虚拟电厂系统总体呈现多电，则储能电站充电来吸收多虚拟电厂系统多余电量；若各虚拟电厂与储能电站间总存电和总取电功率相同时，则储能电站不进行充放电。
优选地，所述用户侧储能模型根据如下表达式获取储能装置的充放电功率：
Figure 256435DEST_PATH_IMAGE014
其中，S tor (t)为t时段的储能装置存储的能量，u为储能装置自放电率，η abs 和η relea 分别为储能装置充电效率和放电效率，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率，
Figure 720652DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型通过荷电状态对所述储能装置的剩余电量进行评估，具体为：
Figure 902234DEST_PATH_IMAGE016
其中，SOC为储能装置的荷电状态，E为储能装置所储存的能量，C为储能装置的额定容量；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取虚拟电厂从储能电站购电的费用：
Figure 357487DEST_PATH_IMAGE017
其中，λ(t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的电价，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，C ess,b 为虚拟电厂从储能电站购电的费用，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 929413DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站售电的收益：
Figure 495524DEST_PATH_IMAGE018
其中，δ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的电价，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，C ess,s 为虚拟电厂向所述储能电站售电的收益，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 797192DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站缴纳的服务费：
Figure 361029DEST_PATH_IMAGE019
其中，θ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费用，C serve 为虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 482569DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长。
需要说明的是，储能装置自放电率u一般可以忽略不计。
进一步地，在含储能资源的虚拟电厂实际运行中，还需要满足一系列运行约束条件，所述用户侧储能模型的约束条件包括储能装置的充放电功率和存储能量约束以及虚拟电厂与储能电站的交互功率约束；
所述储能装置的充放电功率和存储能量约束具体为：
Figure 790053DEST_PATH_IMAGE020
其中，S tor (0)和S tor (end)分别为储能装置的初始和最终存储能量，U abs (t)和U relea (t)为0至1的变量，用于表示储能装置在t时段的充放电状态位，
Figure 946228DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 743283DEST_PATH_IMAGE022
分别为储能装置的最大和最小充放电功率，
Figure 788337DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 696250DEST_PATH_IMAGE024
分别为储能装置的最大和最小存储能量，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率；
所述虚拟电厂与储能电站的交互功率约束具体为：
Figure 706931DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 612570DEST_PATH_IMAGE026
为虚拟电厂和储能电站之间的最大交互功率，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率。
步骤S4，采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型。
需要说明的是，空调负荷属于典型的家用负荷，空调负荷可以采用简单的等效热参数模型进行等效，空调的等效热参数电路图如图2所示，图2中的C a为气体的比热容，C m 为固体的比热容，P为空调热功率，T out 为外界温度，T m 为室内温度。
优选地，所述空调负荷模型根据如下表达式获取空调功率和室内温度以及室外温度之间的关系：
Figure 708702DEST_PATH_IMAGE027
其中，C为空调负荷的启停状态，C=0表示停止，C=1表示运行，
Figure 357990DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 223177DEST_PATH_IMAGE029
分别表示t和t+1时间段内的室内温度，
Figure 362035DEST_PATH_IMAGE030
表示t+1时间段内的室外温度，ε为散热系数，τ为仿真时间间隔，t k 为时间常数，α为空调能效占空比，S为空调的导热系数，P x 用于表示在x时刻的空调额定耗能，αP x 为额定制冷量。
可选地，在本发明实施例中，散热系数ε取值为0.96，空调的导热系数S取值为0.18。
进一步地，在室内温度保持一定范围内时，人体的舒适情况更加良好，为了实现这一目的，可以通过控制空调的启动和停止使得室内温度维持在一定范围内。
如图3所示，设置控制温度为T set，室内温度首先由一个初始值缓慢上升至最大值T max，此时为了降低室内温度，需要开启空调，此时空调消耗功率；当室内温度达到最小值T min时，空调停止，此时室内温度逐渐回升，不消耗功率。因此根据空调的启动和停止控制能够使得室温维持在人体舒适范围内。在采用直接负荷控制开关空调时，需要提前预测可控容量的大小。
其中，室内温度最大值T max的表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
室内温度最小值T min的表达式如下：
Figure 883146DEST_PATH_IMAGE042
其中，T max为室内温度的最大值，T out为室外温度，
Figure 398441DEST_PATH_IMAGE033
为空调在关断时间内的散热系数，T min为室内温度的最小值，α为空调能效占空比，
Figure 554353DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率，S为空调的导热系数，
Figure 864112DEST_PATH_IMAGE035
为空调在开启时间内的散热系数。
根据上述室内温度最大值和最小值的表达式，进一步获得如下表达式：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
Figure 872519DEST_PATH_IMAGE044
因此进一步地，所述空调负荷模型根据如下表达式分别计算空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间和关断时间：
Figure 925926DEST_PATH_IMAGE031
Figure 703389DEST_PATH_IMAGE032
其中，T max为室内温度的最大值，T out为室外温度，
Figure 184049DEST_PATH_IMAGE033
为空调在关断时间内的散热系数，T min为室内温度的最小值，α为空调能效占空比，
Figure 742069DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率，S为空调的导热系数，
Figure 271271DEST_PATH_IMAGE035
为空调在开启时间内的散热系数，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间。
根据所述开启时间和所述关断时间，获得所述空调的控制周期，具体为：
Figure 965557DEST_PATH_IMAGE036
其中，t c 为空调的控制周期，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间。
值得说明的是，对单台空调进行控制并没有任何意义，因为单台空调功率较小，因此需要将多台空调聚合在一起构成负荷聚合商，假设某一个待控制区域中存在若干台可以调度的空调，根据所述空调的控制周期，获得待控制区域内所有空调的负荷可控容量，具体为：
Figure 318916DEST_PATH_IMAGE037
其中，C x 为待控制区域内所有空调的负荷可控容量，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间，t c 为空调的控制周期，α为空调能效占空比，
Figure 98653DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率。
步骤S5，根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型。
优选地，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取电动汽车在行驶结束时的电池电量：
Figure 493862DEST_PATH_IMAGE038
其中，SOC(t 1)为前一次充电结束时的电池电量，SOC(t 2)为当前充电的起始电量，
Figure 245918DEST_PATH_IMAGE039
表示电动汽车当天所消耗的电量，C表示电池的容量；
基于预设的充电功率，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取所述电动汽车的充电持续时间：
Figure 68380DEST_PATH_IMAGE040
其中，SOC td 表示充电结束时的目标电池电量，SOC t0表示起始电池电量，P C 表示预设的充电功率，η表示充电效率，td表示电动汽车的充电结束时刻，t0表示电动汽车的充电起始时刻，T c 表示电动汽车的充电持续时间，C表示电池的容量。
需要说明的是，电动汽车充电负荷主要由起始充电时间、离开时间、起始电量、期望电量、电池容量、充电功率等决定，因此影响电动汽车充电负荷的因素主要包括用充电模式、户出行规律、日行里程及每公里耗电量、充电策略等，具体如下：
根据2010年工业和信息化部通过的《电动汽车传导式充电接口》，我国电动汽车充电模式分为慢速充电、常规充电和快速充电。慢速充电和常规充电均是以较低充电电流对蓄电池进行充电，充电时间较长，该模式适用于低电压充电点，比如居民楼以及办公区的停车场，具有充电设备成本低、体积小的优点。快速充电则是采用较大充电电流对蓄电池进行快速充电的一种方式，充电时长大约在10-30分钟。该模式可以实现对电动汽车的快速能量补给，但对电网冲击较大，只适合大型充电站使用。另外，针对公交车或者出租车可以采用更换电池的方式，换电模式的特点是用时短，可以在10分钟内完成电池的更换，为用户提供快速能量补给，但是该模式需要建立专门的换电站，并且各用户之间的电池标准和型号要统一。
用户行为在时空上具有随机性和不确定性，但是对于规模化电动汽车而言，其行为又具有一定的规律性。不同类型的电动汽车其运行特性不同，则导致其充电负荷也不同，具体如下：
（1）电动汽车结束行驶时刻和离开时刻决定了电动汽车可以充电的时间段，且在无序充电模式下，如果认为结束行驶之后即并入电网充电，则停止时刻决定了电动汽车的起始充电时间。
（2）电动汽车起始电量决定于充电前所消耗的电量和上一次充电结束时的电量。
因此，本发明实施例的电动汽车负荷模型根据如下表达式获取电动汽车在行驶结束时的电池电量：
Figure 273097DEST_PATH_IMAGE038
其中，SOC(t 1)为前一次充电结束时的电池电量，SOC(t 2)为当前充电的起始电量，
Figure 471997DEST_PATH_IMAGE039
表示电动汽车当天所消耗的电量，C表示电池的容量。
在一定充电功率下，期望电量、离开时刻则决定了充电的持续时间，具体如下：
Figure 140876DEST_PATH_IMAGE040
其中，SOC td 表示充电结束时的目标电池电量，SOC t0表示起始电池电量，P C 表示预设的充电功率，η表示充电效率，td表示电动汽车的充电结束时刻，t0表示电动汽车的充电起始时刻，T c 表示电动汽车的充电持续时间，C表示电池的容量。该表达式表示实际充电持续时间是在并网时间长度与为达到用户需求所需充电时长两者中取较小者，即充满或者断网都将结束充电。
步骤S6，结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型。
具体地，将步骤S1至步骤S5中所构建的可中断负荷模型、可转移负荷模型、用户侧储能模型、空调负荷模型和电动汽车负荷模型结合，便获得负荷侧的柔性负荷模型，实现对负荷侧的柔性负荷的整体建模。
采用本发明实施例提供的一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置，能够解决对负荷侧的柔性负荷进行建模的问题，通过分别对可中断负荷模型、可转移负荷模型、用户侧储能模型、空调负荷模型和电动汽车负荷模型进行构建，完成对负荷侧的柔性负荷模型的构建，根据该负荷侧的柔性负荷模型，能够准确地对负荷侧的柔性负荷进行分析，有利于优化各类柔性负荷的协调调度。
参见图4，本发明实施例第二方面提供了一种负荷侧的柔性负荷建模装置，包括：
可中断负荷模型构建模块401，用于根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型；
可转移负荷模型构建模块402，用于根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型；
用户侧储能模型构建模块403，用于根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型；
空调负荷模型构建模块404，用于采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型；
电动汽车负荷模型构建模块405，用于根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型；
柔性负荷模型获取模块406，用于结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型。
优选地，所述可中断负荷模型具体采用如下表达式定义用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用：
Figure 71922DEST_PATH_IMAGE001
其中，P IL,t 表示t时段用户削减的用电容量，λ IL 为削减容量的单位补偿价格，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，C IL 为用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数。
优选地，所述可中断负荷模型的约束条件包括用户响应次数约束、负荷削减量约束和时间响应特性约束；
所述用户响应次数约束具体为：
Figure 826252DEST_PATH_IMAGE002
其中，T为时段总数，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为，N IL,max 表示调度周期内用户参与响应的最大次数；
所述负荷削减量约束具体为：
Figure 563264DEST_PATH_IMAGE003
其中，
Figure 522867DEST_PATH_IMAGE004
表示t时段可削减的最大负荷容量，P IL,t 表示t时段的负荷消减量；
所述时间响应特性约束具体为：
Figure 952711DEST_PATH_IMAGE005
其中，
Figure 132020DEST_PATH_IMAGE006
表示最小连续响应时间，
Figure 407144DEST_PATH_IMAGE007
表示最小响应间隔时间，
Figure 50615DEST_PATH_IMAGE008
表示在t-1时刻所累积的响应时间之和，
Figure 323464DEST_PATH_IMAGE009
表示在t-1时刻所累积的未响应时间之和，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为。
优选地，所述可转移负荷模型分别根据如下表达式获取转移后的电负荷以及用户在转移负荷响应后获得的补偿费用：
所述转移后的电负荷的表达式为：
Figure 52386DEST_PATH_IMAGE010
其中，P s,t 表示响应后t时段用户的用电负荷，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述用户在转移负荷响应后获得的补偿费用的表达式为：
Figure 68883DEST_PATH_IMAGE011
其中，λ s 为转移负荷容量的单位补偿价格，C s 为用户在转移负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷；
所述可转移负荷模型的约束条件包括电负荷平衡约束和电负荷转移约束；
所述电负荷平衡约束具体为：
Figure 566861DEST_PATH_IMAGE012
其中，T为时段总数，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述电负荷转移约束具体为：
Figure 338508DEST_PATH_IMAGE013
其中，P sft,t 为t时段可转移的最大负荷容量，P in,t,max 为允许转入的最大负荷量，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷。
优选地，所述用户侧储能模型根据如下表达式获取储能装置的充放电功率：
Figure 748802DEST_PATH_IMAGE014
其中，S tor (t)为t时段的储能装置存储的能量，u为储能装置自放电率，η abs 和η relea 分别为储能装置充电效率和放电效率，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率，
Figure 631307DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型通过荷电状态对所述储能装置的剩余电量进行评估，具体为：
Figure 983791DEST_PATH_IMAGE016
其中，SOC为储能装置的荷电状态，E为储能装置所储存的能量，C为储能装置的额定容量；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取虚拟电厂从储能电站购电的费用：
Figure 864022DEST_PATH_IMAGE017
其中，λ(t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的电价，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，C ess,b 为虚拟电厂从储能电站购电的费用，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 301957DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站售电的收益：
Figure 722574DEST_PATH_IMAGE018
其中，δ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的电价，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，C ess,s 为虚拟电厂向所述储能电站售电的收益，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 132827DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站缴纳的服务费：
Figure 246276DEST_PATH_IMAGE019
其中，θ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费用，C serve 为虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 109190DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长。
优选地，所述用户侧储能模型的约束条件包括储能装置的充放电功率和存储能量约束以及虚拟电厂与储能电站的交互功率约束；
所述储能装置的充放电功率和存储能量约束具体为：
Figure 333498DEST_PATH_IMAGE020
其中，S tor (0)和S tor (end)分别为储能装置的初始和最终存储能量，U abs (t)和U relea (t)为0至1的变量，用于表示储能装置在t时段的充放电状态位，
Figure 394995DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 115564DEST_PATH_IMAGE022
分别为储能装置的最大和最小充放电功率，
Figure 528091DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 556090DEST_PATH_IMAGE024
分别为储能装置的最大和最小存储能量，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率；
所述虚拟电厂与储能电站的交互功率约束具体为：
Figure 675355DEST_PATH_IMAGE025
其中，
Figure 865028DEST_PATH_IMAGE026
为虚拟电厂和储能电站之间的最大交互功率，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率。
优选地，所述空调负荷模型根据如下表达式获取空调功率和室内温度以及室外温度之间的关系：
Figure 764851DEST_PATH_IMAGE027
其中，C为空调负荷的启停状态，C=0表示停止，C=1表示运行，
Figure 268645DEST_PATH_IMAGE028
和
Figure 570313DEST_PATH_IMAGE029
分别表示t和t+1时间段内的室内温度，
Figure 930887DEST_PATH_IMAGE030
表示t+1时间段内的室外温度，ε为散热系数，τ为仿真时间间隔，t k 为时间常数，α为空调能效占空比，S为空调的导热系数，P x 用于表示在x时刻的空调额定耗能，αP x 为额定制冷量。
优选地，所述空调负荷模型根据如下表达式分别计算空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间和关断时间：
Figure 255689DEST_PATH_IMAGE031
Figure 625491DEST_PATH_IMAGE032
其中，T max为室内温度的最大值，T out为室外温度，
Figure 516087DEST_PATH_IMAGE033
为空调在关断时间内的散热系数，T min为室内温度的最小值，α为空调能效占空比，
Figure 749359DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率，S为空调的导热系数，
Figure 358195DEST_PATH_IMAGE035
为空调在开启时间内的散热系数，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间；
根据所述开启时间和所述关断时间，获得所述空调的控制周期，具体为：
Figure 531688DEST_PATH_IMAGE036
其中，t c 为空调的控制周期，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间；
根据所述空调的控制周期，获得待控制区域内所有空调的负荷可控容量，具体为：
Figure 480052DEST_PATH_IMAGE037
其中，C x 为待控制区域内所有空调的负荷可控容量，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间，t c 为空调的控制周期，α为空调能效占空比，
Figure 448008DEST_PATH_IMAGE034
为空调的平均额定功率。
优选地，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取电动汽车在行驶结束时的电池电量：
Figure 481823DEST_PATH_IMAGE038
其中，SOC(t 1)为前一次充电结束时的电池电量，SOC(t 2)为当前充电的起始电量，
Figure 193427DEST_PATH_IMAGE039
表示电动汽车当天所消耗的电量，C表示电池的容量；
基于预设的充电功率，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取所述电动汽车的充电持续时间：
Figure 58615DEST_PATH_IMAGE040
其中，SOC td 表示充电结束时的目标电池电量，SOC t0表示起始电池电量，P C 表示预设的充电功率，η表示充电效率，td表示电动汽车的充电结束时刻，t0表示电动汽车的充电起始时刻，T c 表示电动汽车的充电持续时间，C表示电池的容量。
需要说明的是，本发明实施例所提供的一种负荷侧的柔性负荷建模装置，能够实现上述任一实施例所述的负荷侧的柔性负荷建模方法的所有流程，装置中的各个模块的作用以及实现的技术效果分别与上述实施例所述的负荷侧的柔性负荷建模方法的作用以及实现的技术效果对应相同，这里不再赘述。
综上所述，本发明实施例提供的一种负荷侧的柔性负荷建模方法及装置，能够解决对负荷侧的柔性负荷进行建模的问题，通过分别对可中断负荷模型、可转移负荷模型、用户侧储能模型、空调负荷模型和电动汽车负荷模型进行构建，完成对负荷侧的柔性负荷模型的构建，根据该负荷侧的柔性负荷模型，能够准确地对负荷侧的柔性负荷进行分析，有利于优化各类柔性负荷的协调调度。
以上所述是本发明的优选实施方式，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，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，包括：
根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型；
根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型；
根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型；
采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型；
根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型；
结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型；
其中，所述可中断负荷模型的约束条件包括用户响应次数约束、负荷削减量约束和时间响应特性约束；
所述用户响应次数约束具体为：
Figure 898897DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为时段总数，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为，N IL,max 表示调度周期内用户参与响应的最大次数；
所述负荷削减量约束具体为：
Figure 150886DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 50709DEST_PATH_IMAGE003
表示t时段可削减的最大负荷容量，P IL,t 表示t时段的负荷消减量；
所述时间响应特性约束具体为：
Figure 676207DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 40192DEST_PATH_IMAGE005
表示最小连续响应时间，
Figure 400766DEST_PATH_IMAGE006
表示最小响应间隔时间，
Figure 850202DEST_PATH_IMAGE007
表示在t-1时刻所累积的响应时间之和，
Figure 282321DEST_PATH_IMAGE008
表示在t-1时刻所累积的未响应时间之和，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为。
2.如权利要求1所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述可中断负荷模型具体采用如下表达式定义用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用：
Figure 172916DEST_PATH_IMAGE009
其中，P IL,t 表示t时段用户削减的用电容量，λ IL 为削减容量的单位补偿价格，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，C IL 为用户进行用电负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数。
3.如权利要求2所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述可转移负荷模型分别根据如下表达式获取转移后的电负荷以及用户在转移负荷响应后获得的补偿费用：
所述转移后的电负荷的表达式为：
Figure 32288DEST_PATH_IMAGE010
其中，P s,t 表示响应后t时段用户的用电负荷，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述用户在转移负荷响应后获得的补偿费用的表达式为：
Figure 703441DEST_PATH_IMAGE011
其中，λ s 为转移负荷容量的单位补偿价格，C s 为用户在转移负荷响应后获得的补偿费用，T为时段总数，P old,t 为未转移电负荷前用户在t时段的初始负荷；
所述可转移负荷模型的约束条件包括电负荷平衡约束和电负荷转移约束；
所述电负荷平衡约束具体为：
Figure 939250DEST_PATH_IMAGE012
其中，T为时段总数，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷；
所述电负荷转移约束具体为：
Figure 949931DEST_PATH_IMAGE013
其中，P sft,t 为t时段可转移的最大负荷容量，P in,t,max 为允许转入的最大负荷量，P in,t 为t时段转入的电负荷，P out,t 为t时段转出的电负荷。
4.如权利要求3所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述用户侧储能模型根据如下表达式获取储能装置的充放电功率：
Figure 980204DEST_PATH_IMAGE014
其中，S tor (t)为t时段的储能装置存储的能量，u为储能装置自放电率，η abs 和η relea 分别为储能装置充电效率和放电效率，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率，
Figure 141583DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型通过荷电状态对所述储能装置的剩余电量进行评估，具体为：
Figure 853187DEST_PATH_IMAGE016
其中，SOC为储能装置的荷电状态，E为储能装置所储存的能量，C为储能装置的额定容量；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取虚拟电厂从储能电站购电的费用：
Figure 780692DEST_PATH_IMAGE017
其中，λ(t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的电价，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，C ess,b 为虚拟电厂从储能电站购电的费用，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 981866DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站售电的收益：
Figure 627611DEST_PATH_IMAGE018
其中，δ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的电价，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，C ess,s 为虚拟电厂向所述储能电站售电的收益，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 877326DEST_PATH_IMAGE015
为调度时段的时长；
所述用户侧储能模型根据如下表达式获取所述虚拟电厂向所述储能电站缴纳的服务费：
Figure 924917DEST_PATH_IMAGE019
其中，θ(t)为t时段虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费用，C serve 为虚拟电厂向储能电站缴纳的服务费，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率，N为储能电站的数量，N T 为虚拟电厂从储能电站购电的时段总数，
Figure 296992DEST_PATH_IMAGE020
为调度时段的时长。
5.如权利要求4所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述用户侧储能模型的约束条件包括储能装置的充放电功率和存储能量约束以及虚拟电厂与储能电站的交互功率约束；
所述储能装置的充放电功率和存储能量约束具体为：
Figure 430034DEST_PATH_IMAGE021
其中，S s tor (0)和S s tor (end)分别为储能装置的初始和最终存储能量，U abs (t)和U relea (t)为0至1的变量，用于表示储能装置在t时段的充放电状态位，
Figure 483440DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 385537DEST_PATH_IMAGE023
分别为储能装置的最大和最小充放电功率，
Figure 925584DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 280342DEST_PATH_IMAGE025
分别为储能装置的最大和最小存储能量，P abs (t)和P relea (t)分别为储能装置在t时段的充电功率和放电功率；
所述虚拟电厂与储能电站的交互功率约束具体为：
Figure 137440DEST_PATH_IMAGE026
其中，
Figure 894043DEST_PATH_IMAGE027
为虚拟电厂和储能电站之间的最大交互功率，P ess,b (t)为t时段虚拟电厂从储能电站购电的功率，P ess,s (t)为t时段虚拟电厂向储能电站售电的功率。
6.如权利要求5所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述空调负荷模型根据如下表达式获取空调功率和室内温度以及室外温度之间的关系：
Figure 607921DEST_PATH_IMAGE028
其中，C为空调负荷的启停状态，C=0表示停止，C=1表示运行，
Figure 715555DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 110764DEST_PATH_IMAGE030
分别表示t和t+1时间段内的室内温度，
Figure 721874DEST_PATH_IMAGE031
表示t+1时间段内的室外温度，ε为散热系数，τ为仿真时间间隔，t k 为时间常数，α为空调能效占空比，S为空调的导热系数，P x 用于表示在x时刻的空调额定耗能，αP x 为额定制冷量。
7.如权利要求6所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述空调负荷模型根据如下表达式分别计算空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间和关断时间：
Figure 872232DEST_PATH_IMAGE032
Figure 139266DEST_PATH_IMAGE033
其中，T max为室内温度的最大值，T out为室外温度，
Figure 400483DEST_PATH_IMAGE034
为空调在关断时间内的散热系数，T min为室内温度的最小值，α为空调能效占空比，
Figure 869029DEST_PATH_IMAGE035
为空调的平均额定功率，S为空调的导热系数，
Figure 127972DEST_PATH_IMAGE036
为空调在开启时间内的散热系数，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间；
根据所述开启时间和所述关断时间，获得所述空调的控制周期，具体为：
Figure 944618DEST_PATH_IMAGE037
其中，t c 为空调的控制周期，t on 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的开启时间，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间；
根据所述空调的控制周期，获得待控制区域内所有空调的负荷可控容量，具体为：
Figure 743947DEST_PATH_IMAGE038
其中，C x 为待控制区域内所有空调的负荷可控容量，t off 为空调在预设的室内温度范围和室外温度范围内的关断时间，t c 为空调的控制周期，α为空调能效占空比，
Figure 329649DEST_PATH_IMAGE039
为空调的平均额定功率。
8.如权利要求7所述的负荷侧的柔性负荷建模方法，其特征在于，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取电动汽车在行驶结束时的电池电量：
Figure 759493DEST_PATH_IMAGE040
其中，SOC(t 1)为前一次充电结束时的电池电量，SOC(t 2)为当前充电的起始电量，
Figure 797856DEST_PATH_IMAGE041
表示电动汽车当天所消耗的电量，C表示电池的容量；
基于预设的充电功率，所述电动汽车负荷模型根据如下表达式获取所述电动汽车的充电持续时间：
Figure 400876DEST_PATH_IMAGE042
其中，SOC td 表示充电结束时的目标电池电量，SOC t0表示起始电池电量，P C 表示预设的充电功率，η表示充电效率，td表示电动汽车的充电结束时刻，t0表示电动汽车的充电起始时刻，T c 表示电动汽车的充电持续时间，C表示电池的容量。
9.一种负荷侧的柔性负荷建模装置，其特征在于，包括：
可中断负荷模型构建模块，用于根据可中断负荷的需求响应特性，构建可中断负荷模型；
可转移负荷模型构建模块，用于根据可转移负荷的需求响应特性和所述可转移负荷的需求响应激励策略，构建可转移负荷模型；
用户侧储能模型构建模块，用于根据用户侧储能电站的服务模式，构建用户侧储能模型；
空调负荷模型构建模块，用于采用等效热参数模型对空调负荷进行等效，构建空调负荷模型；
电动汽车负荷模型构建模块，用于根据不同类型的电动汽车的运行特性，构建电动汽车负荷模型；
柔性负荷模型获取模块，用于结合所述可中断负荷模型、所述可转移负荷模型、所述用户侧储能模型、所述空调负荷模型和所述电动汽车负荷模型，获得负荷侧的柔性负荷模型；
其中，所述可中断负荷模型的约束条件包括用户响应次数约束、负荷削减量约束和时间响应特性约束；
所述用户响应次数约束具体为：
Figure 106664DEST_PATH_IMAGE001
其中，T为时段总数，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为，N IL,max 表示调度周期内用户参与响应的最大次数；
所述负荷削减量约束具体为：
Figure 441830DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 233069DEST_PATH_IMAGE003
表示t时段可削减的最大负荷容量，P IL,t 表示t时段的负荷消减量；
所述时间响应特性约束具体为：
Figure 394708DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 892685DEST_PATH_IMAGE005
表示最小连续响应时间，
Figure 461070DEST_PATH_IMAGE006
表示最小响应间隔时间，
Figure 739605DEST_PATH_IMAGE007
表示在t-1时刻所累积的响应时间之和，
Figure 684427DEST_PATH_IMAGE008
表示在t-1时刻所累积的未响应时间之和，v t 为0至1的变量，用于表示用户在t时段是否存在负荷削减行为，v t-1为0至1的变量，用于表示用户在t-1时段是否存在负荷削减行为。
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