CN114362189A

CN114362189A - 一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置

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Publication number: CN114362189A
Application number: CN202011087715.7A
Authority: CN
Inventors: 袁金斗; 陈宋宋; 何胜; 龚桃荣; 宫飞翔; 刘继东; 陈珂; 王昊; 周颖; 张兴华; 韩凝晖; 王鑫; 何思垣; 叶欣; 石坤
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; China Electric Power Research Institute Co Ltd CEPRI
Priority date: 2020-10-12
Filing date: 2020-10-12
Publication date: 2022-04-15
Also published as: WO2022077588A1

Abstract

本发明公开了一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置，包括：基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应；其中，所述负荷特性库基于为可调节负荷设置的标签进行构建，所述标签包括：按场景设定的标签类型和参与需求的相应信息。本发明为不同类型的可调节负荷设置标签，在任意调控场景下当接收到需求响应任务时能快速聚合，简化负荷聚合难度，提高了需求响应执行效率。

Description

一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置

技术领域

本发明涉及智能电网信息化技术领域，具体涉及一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置。

背景技术

可调节电力负荷是指能够根据电网运行、电价、激励或者交易信息，实现启停或调整运行状态的需求侧用电设备、电源设备、储能设备等，包括工业企业生产工艺、生产辅助负荷、楼宇负荷、居民电器负荷及分散式储能、电动汽车等。随着大规模可再生能源的接入以及终端电气化水平的提高，电网季节性尖峰负荷矛盾日益突出，电网调峰压力逐渐增大，通过新建调峰(频)电厂及配套电网的措施解决上述问题将加重社会负担，亟需挖掘各设备的可调节潜力用于需求响应的调度。

现有技术中关于可调节负荷资源潜力评估、资源聚合调控等方面的研究主要有：

(1)可调节负荷资源的特征提取与潜力评估方面，国内外相关研究包括基于需求侧资源的分时功率及时域和频域特征对资源进行分类；使用效用函数模型对工商业用户的可调节潜力进行评估；研究广域可调节负荷辨识方法并分析了以电解铝、铁合金负荷为代表的典型可调节工业负荷的可调节特性；提取可调节负荷的最大可调节速率、调节深度、最大可调节时间等特征参量进行辨识等等。目前研究大多停留在理论层面，在实际业务过程中还未形成成熟的模型应用方法。

(2)资源聚合调控方面，国内外对空调负荷以及电动汽车负荷聚合调控研究较多，如空调模型中按参数相似度划分不同的组别，根据空调开关状态和温度值划分不同的状态，通过每个状态的概率密度来进行较高精度的聚合；电动汽车模型中在分布式V2G系统的基础上，提出了基于电动汽车用户期望和SOC约束的调控策略。目前，负荷聚合调控的对象还比较单一，通过虚拟电厂的形式进行可调节负荷资源调控还处于起步阶段。

发明人检索到期刊：面向新能源消纳的需求侧聚合负荷协同控制，电网技术，2019，43(01)：324-331

(1)该期刊是在现有热水器模型的基础上，提出了热水器的信息控制模型，该模型具体包括加热元件开关状态控制模型及温度变化模型；

加热元件开关状态控制模型反映了热水器内部对加热元件状态的控制规则，其模型描述如下：

式中：S_WH(i)为时隙i内热水器加热元件的状态，数值“0”表示“OFF”状态，数值“1”表示“ON”状态；T(i)为时隙i的起始时刻，水箱内热水的温度(℃)；T_set(i)为时隙i时刻，热水器的温度设置值(℃)，它可以通过热水器外部接口被设置或改变；D为保温温度范围阈值(℃)。

(2)提出了热水器的负荷分类公式：

式中：Aⁱ为时隙i时刻的聚合热水器负荷；Bⁱ为可消纳群、Cⁱ可削减群和Dⁱ不可调度群。s_k(i)为时隙i时刻，热水器k加热元件的状态；T_max为设备生产商规定的热水器温度设置值最大阈值；T_min为设备生产商规定的热水器温度设置值最低阈值。

(3)提出了热水器的可调节潜力公式：

1)可消纳负荷潜力：

式中：T_k(i)为时隙i时刻热水器的热水温度，

为时隙i时刻，热水器k调整前的温度设置值，T_max为热水器允许的最高温度。

2)可削减负荷潜力：

式中，T_min为热水器允许的最低温度。

发明人发现该期刊公开的方案存在以下缺陷：

(1)面向的对象仅仅针对居民用户，且所考虑的负荷仅为热水器，控制设备类型比较单一；

(2)应用场景单一，仅为面向新能源消纳。

发明人还检索到名称为一种需求响应调控方法及装置的发明专利申请，该申请将工业用户作为需求响应的主要参与和调控实体，通过良好的分时电价精细化调控方法实现多种不同类型负荷的集群控制；在确保用户正常用电条件下，以用户使用意愿程度最大化为目标，降低整体用电成本；同时考虑电网的调控要求，满足了削峰填谷以及新能源消纳等场景的适应性需求。但该申请面向的对象仅仅针对工业用户，所考虑的负荷控制设备类型比较单一。

综上，现有技术存在针对聚合场景单一，应用场景单一以及现有模型实用性不强等问题需要解决。

发明内容

为了解决现有技术中所存在的上述不足，本发明提供了一种可调节负荷参与需求响应的调用方法，包括：

基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；

以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应；

其中，所述负荷特性库基于为可调节负荷设置的标签进行构建，所述标签包括：按场景设定的标签类型和参与需求的相应信息。

优选的，所述负荷特性库的构建包括：

针对预先设定的标签类型，基于各可调节负荷参与需求响应的信息对所述标签类型下各可调节负荷的标签信息进行计算；

基于所有可调节负荷对应的标签生成负荷特性库。

优选的，所述标签类型的设定包括：

以可调节负荷工作的场景作为一级标签；

在各工作场景对应的一级标签下，按需求响应因素构建二级标签；

其中，所述工作场景包括削峰场景和填谷场景；所述需求响应因素包括：爬坡时间、通知时间、响应潜力、响应时长、最大响应次数和响应成本。

优选的，所述响应潜力、响应时长的计算均基于用电设备的类型进行确定。

优选的，当用电设备为可中断负荷时，响应潜力的计算式如下：

式中：P为响应潜力；P_lmi为工序i的最大可中断容量；n为总工序数量；P_ei为工序i的单机功率；n_ei为工序i的生产设备数量；t_ai为工序i的单位工时；a_ij为工序j产品生产量与工序i产品生产量的比值；t_aj为工序j的单位工时；t_ti为工序i的累计工时；t_ij为工序j的累计工时；Δt为工序i的中断时间；

所述响应时长的计算式如下：

t＝min(C_mkt_ak,C_mlt_al)

式中：t为响应时长；C_mk为中断工序的紧前工序k的产品数量储存能力；C_ml为中断工序的紧后工序l的产品数量储存能力；t_ak为工序k生产速度的倒数；t_al为工序l生产速度的倒数。

优选的，当用电设备为可调负荷时，响应潜力的计算式如下：

P＝|P_f-P_b|

式中：P为响应潜力；P_f为可调负荷的初始工作功率；P_b为可调负荷调整后的工作功率；

所述响应时长的计算式如下：

式中：t为响应时长；c为空气的比热容；S为建筑物的采暖面积；H为建筑物的平均层高；ρ为空气的密度，T_set为用户设置的采暖温度；T_limit为建筑物用的室内温度限制；COP为可调负荷的制热能效比；P为响应潜力。

优选的，当用电设备为可转移负荷时，响应潜力的计算式如下：

式中：P为响应潜力；m为可转移负荷的数量；E_t是可转移负荷在t时间内的恒定功率；y(t)是可转移负荷在时间t₀[0:24]范围内的工作状态的二进制变量；

所述响应时长的计算式如下：

式中：t为响应时长；y(t)是可转移负荷在时间t₀的工作状态的二进制变量；α_t是可时移间隔的开始时间；β_t是可时移间隔的结束时间。

优选的，所述响应成本的计算包括：

当一级标签为削峰场景时，则利用削峰成本计算式和固定成本计算式确定用户削峰响应成本；

当一级标签为填谷场景时，则利用填谷成本计算式和固定成本计算式确定用户填谷响应成本；

利用电网固定成本计算公式和电网可变成本计算公式确定电网侧的响应成本；

基于所述用户削峰响应成本或用户填谷响应成本与所述电网侧的响应成本之和确定响应成本。

优选的，所述削峰成本计算式如下：

式中：c_x为削峰或填谷成本；F_c为参与削峰调节的单位经济成本，p为参与响应的负荷量；F_cs：产量减少的机会成本；F_v：为负荷单位价值损失；F_p：为负荷单位售价；F_cp：为负荷单位生产成本；C_E：为单位产量耗电量；N：需额外加班的工人总数；S_i：第i个加班工人的小时工资；F_peak：峰时段生产时用电的电价；F_valley：谷时段生产时用电的电价；C_ssd：用户舒适度成本；C_gz：设备改造成本；C_dx：用户参与设备改造成本；

所述填谷成本计算式如下：

式中：F_a为参与填谷调节的单位经济成本；η：电能生产效率；F_p为市电价格；F_c为自备电厂发电成本；λ为负荷的维修成本；τ_N为额定维修寿命周期；τ_t为负荷处于过载运行时的寿命；P_N为负荷额定功率；F_peak：峰时段生产时用电的电价；F_valley：谷时段生产时用电的电价。

优选的，所述基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合，包括：

基于需求响应的调控场景在负荷特性库的一级标签中选择符合所述调控场景的可调节负荷；

基于获取的可调节负荷信息计算符合所述调控场景的可调节负荷的二级标签值；

在所述可调节负荷中选择二级标签中的响应时长、最大响应次数和爬坡时间满足所述调控场景的响应约束的设备集合。

优选的，所述以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应，包括：

以参与响应的经济最优为目标，在所述设备集合中根据各设备的响应成本和通知时间为各设备参与需求响应的成本进行排序；

基于各设备参与需求响应的成本由低到高依次选择多个设备，当各设备的响应量之和满足响应功率偏差时，将选出的多个设备参与需求响应；

当所述设备集合中所有设备的响应量之和不满足响应功率偏差时，调用所有设备和发电侧资源参与需求响应。

基于同一发明构思，本发明还提供了一种可调节负荷参与需求响应的调用系统，包括：

第一选择模块，用于基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；

第二选择模块，用于以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应；

优选的，所述系统还包括负荷特性库的构建模块，具体用于：

基于所有可调节负荷对应的标签生成负荷特性库。

优选的，所述负荷特性库的构建模块包括：

标签类型的设定单元，用于以可调节负荷工作的场景作为一级标签；还用于在各工作场景对应的一级标签下，按需求响应因素构建二级标签；

优选的，所述第一选择模块具体用于：

优选的，所述第二选择模块具体用于：

基于同一发明构思，本发明还提供了一种需求响应的调用装置，包括微处理器模块、存储模块及存储在存储模块上并可在微处理器模块上运行的计算机程序，所述微处理器模块执行所述程序时实现任一项所述可调节负荷参与需求响应的调用方法的步骤。

优选的，所述调用装置部署于设置在用户侧的负荷监测控制设备与电网侧需求响应服务器之间，用于通信连接负荷监测控制设备与电网侧需求响应服务器；

所述调用装置接收数据采集传感器阵列采集的可调节负荷信息，以及电网侧需求响应服务器下发的需求响应信号；

所述调用装置基于可调节负荷信息和需求响应信号得出调控方案并下发至可调节负荷控制装置执行；

所述调用装置获取可调节负荷的动作信息并生成需求响应执行情况报告；

所述调用装置将所述需求响应执行情况报告至所述需求响应服务器；

所述负荷监测控制设备包括数据采集传感器阵列和可调节负荷控制装置。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明提供的调用方法，基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应；其中，所述负荷特性库基于为可调节负荷设置的标签进行构建，所述标签包括：按场景设定的标签类型和参与需求的相应信息。该方法为不同类型的可调节负荷设置标签，在任意调控场景下当接收到需求响应任务时能快速聚合，简化负荷聚合难度，提高了需求响应执行效率。

本发明提供的调用系统，利用第一选择模块实现基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；利用第二选择模块实现用于以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应；其中，所述负荷特性库基于为可调节负荷设置的标签进行构建，所述标签包括：按场景设定的标签类型和参与需求的相应信息。该系统对不同类型的可调节负荷进行统一处理生成负荷特性库，可以快速响应任意调控场景，应用范围广。

附图说明

图1为本发明提供的一种可调节负荷参与需求响应的调用方法流程图；

图2为本发明实施例中一种可调节负荷参与需求响应的调用方法的详细流程图；

图3为本发明实施例中一种可调节负荷参与需求响应的调用方法的具体执行示意图；

图4为本发明实施例中一种需求响应的调用装置结构示意图；

图5为本发明实施例中一种可调节负荷参与需求响应的调用系统架构图。

具体实施方式

为了更好地理解本发明，下面结合说明书附图和实例对本发明的内容做进一步的说明。

本发明针对聚合对象单一，应用场景单一以及现有模型实用性不强等问题，本发明提供了一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置。通过对可调节负荷进行科学分类、精准辨识、有效聚合、优化调控，提出实现削峰、填谷(包括新能源消纳、调频等)的通用性方法，使得系统运行具有精准高效。

如图1所示，本发明提供了一种可调节负荷参与需求响应的调用方法，包括：

步骤1、基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；

步骤2、以参与响应的经济最优为目标，从所述设备集合中选择满足响应功率偏差的设备参与需求响应；

该方法为不同类型的可调节负荷设置标签，在任意调控场景下当接收到需求响应任务时能快速聚合，简化负荷聚合难度，提高了需求响应效率。

在本实施例中首先提出了可调节负荷标签化处理方法，为可调节负荷设置了标签信息，每一类标签对应了可调节负荷的一类属性，包括负荷基本属性、响应潜力分析模型、响应成本模型等，汇集形成了相应的负荷特性库；以响应经济最优为目标函数，在满足需求响应业务相关约束条件下，设计可调节负荷互动调节控制方法，对负荷特性库中具备条件的可调节负荷标签进行调用，满足电网削峰、电网填谷等不同应用场景；将上述方法、模型等集成于可调节负荷互动响应系统，并设计系统的功能架构和应用方法，实现需求响应业务落地应用。

如图2所示，对图1中本发明提供了一种可调节负荷参与需求响应的调用方法进行具体描述，包括以下步骤：

S1：设计可调节负荷分类方法并为每类负荷自动定制标签，针对所分类的负荷，建立负荷特性库；

S2：在特性库中建立不同类型可调节负荷潜力分析模型、成本分析模型；

S3：针对不同场景下对负荷的调控要求，以经济最优为目标函数，考虑约束条件，对特性库中的负荷进行调控优先级的划分，迭代计算满足约束条件的最优解；

S4：将以上模型和方法嵌入可调节负荷互动响应系统即可调节负荷参与需求响应的调用系统，定义系统的硬件架构、功能架构和应用方法。

所述S1包括以下步骤：

S101：设计负荷分类方法并定制标签

负荷分类分为两个层级，第一层级标签为：削峰负荷(A)、填谷负荷(B)；在每个第一层级标签下设置的第二层级标签为：负荷爬坡时间、提前通知时间、最大响应次数、可调节潜力、响应时长、响应成本。

(1)负荷爬坡时间t_c

负荷爬坡时间为可调节负荷设备接收调节指令后，从原有负荷参数变化到指定负荷参数所用的时间，设置毫米级、秒级、分钟级、小时级。

(2)提前通知时间t_n

提前通知时间为需求响应事件下发到正式执行的时间，邀约型设置为一系列离散的时间节点，实时型设置为0。

(3)最大响应次数x

最大响应次数为设备能参与需求响应事件的次数，设置为正整数。

(4)可调节潜力P

可调节潜力为可调节负荷具备的从原有功率参数变化到指定功率参数的能力。

(5)响应时长t

响应时长为设备能够保持指定功率参数的时间。

(6)响应成本c

响应成本为用户成本和电网侧成本。

因此负荷的标签信息的设置规则为：一级标签及一级标签下的二级标签，包括：(A，t_c，t_n，x，P，t，c),(B，t_c，t_n，x，P，t，c)。

S102：构建如表1所示的负荷特性库

表1负荷特性库

所述S2包括以下步骤：

S201：可调节负荷潜力分析模型

(1)可中断负荷潜力分析模型如下：

可中断容量在不同的激励信号下可能会有不同；而可中断能力也不仅仅指可中断容量。考虑一条有n个工序的生产线，以其中一个工序i(i＝1,2,...,n)为例，参数包括工序i的单位工时t_ai，累计工时t_ti，生产设备数量n_ei，中断的设备数量n_eil，单机功率P_ei。

1)可中断负荷的可调节潜力P

工序i的可中断容量指在保证其紧后工序不受影响的情况下最大的可中断负荷容量。当工序i的生产速度大于其紧后工序或者工序i生产的产品足够其紧后工序消耗一段时间，那么工序i可以中断部分设备或者全部设备。计算方法如下：

工序i累计生产产品：

G_ti＝t_ti/t_ai

工序i的正常情况下的生产速度：

工序i的生产速度v_li与中断设备数量n_eil之间的关系：

v_li＝v_i·(1-n_eli/n_ei)

假设工序i中断时间为Δt，其紧后工序j不中断，为保证工序j不受工序i中断的影响可以继续按照生产计划运行，则必须满足条件：

因此工序i最大可中断容量：

其中，i＝1,2,...,n；j＝1,2,...,n。

实际上在中断实施的情况下，工序i的可中断容量可能比S_i大，这是由于其紧后工序也有可能被中断，但为保证生产的顺利进行，应在最保守的情况下对S_i进行计算，否则可能会造成其他损失。

因此最大可中断容量为：

式中：P为响应潜力；P_lmi为工序i的最大可中断容量；n为总工序数量；P_ei为工序i的单机功率；n_ei为工序i的生产设备数量；t_ai为工序i的单位工时；a_ij为工序j产品生产量与工序i产品生产量的比值；t_aj为工序j的单位工时；t_ti为工序i的累计工时；t_ij为工序j的累计工时；Δt为工序i的中断时间。

2)可中断负荷的最大可调节时间t

对于可中断工序i，中断不能超过一定时间。这是由于当中断时间过长，一方面会导致其紧前工序k的产品数量超出了储存能力C_mk；另一方面会导致其紧后工序l所需的产品供应不足，影响整个生产进度。

因此，工序i的最大可中断时间t_mi必须满足下式：

Δt_mi·v_k≤C_mk

Δt_miv_l≤C_ml

因此工序i最大可中断时间：

t＝min(C_mkt_ak,C_mlt_al)

式中：t为响应时长；C_mk为中断工序的紧前工序k的产品数量储存能力；C_ml为中断工序的紧后工序l的产品数量储存能力；t_ak为工序k生产速度的倒数；t_al为工序l生产速度的倒数；i＝1,2,...,n；k＝1,2,...,n；k≠i。

(2)可调负荷的可调节潜力P

1)通过调低/高用户设置的工作功率，可调负荷能够参与需求响应，可调节功率的计算公式：

P＝|P_f-P_b|

式中，P_f为可调负荷设备的初始工作功率；P_b为可调负荷设备调整后的工作功率。

2)响应时长计算t

式中COP为可调设备的制热能效比；c为空气的比热容，一般选取温度为300K时空气的定压比热容，值为1.005kJ/(kg*K)；S为建筑物的采暖面积；H为建筑物的平均层高；ρ为空气的密度，一般选取温度为300K时的干空气密度，值为1.177kg/m³；T_set为用户设置的采暖温度；T_limit为建筑物用的室内温度限制(求可增加功率时，T_limit为室内最高温度，高于用户设置的采暖温度；求可削减功率时，T_limit为室内最低温度，低于用户设置的采暖温度)；P为响应潜力。

(3)可转移负荷潜力分析模型

可转移负荷是指能够在一个的工作周期内改变耗能时段的电器设备。因此，每一个可转移负荷都有其预定的可移时段T^shift＝{t₁＝(α₁,β₁),t₂＝(α₁,β₁),...,t_n＝(α_n,β_n)}，其中α_i和β_i是可转移负荷每一个可移时段的开始和结束时间。建立如下可转移负荷潜力分析模型：

当他们开始工作时，他们在一段时间内处于恒定的能量E_i中:

P_t(t)∈{0,E_t}

式中，E_t是可转移负荷在一段时间内的恒定能耗。

为保证可转移负荷一旦开始工作，应该至少在τ_i个子间隔内连续开启，可保证任务完成。连续性约束公式如下：

P_i(h)≥E_i·y(t),

y(t)∈{0,1}

式中，α_i是可时移间隔的开始时间；β_i是可时移间隔的结束时间；τ_i是可转移负荷完成其任务所需的时间；y(t)是表示可转移负荷在时间t₀的工作状态的二进制变量。

其可调节负荷能力模型如下：

式中：P为可转移负荷的可调节功率，t为可转移负荷的响应时长；m为可转移设备的数量；E_t是可转移负荷在t时间内的恒定功率；y(t)是可转移负荷在时间t₀[0:24]范围内的工作状态的二进制变量。

S202：响应成本分析模型

(1)削峰响应成本

1)用户侧成本c_u包括固定成本c_f和参与削峰调节的可变成本c_x；

c_f：固定成本，固定成本可变成本是衡量工业负荷功率调节过程中对工业生产的产能影响，为控制器改造和控制装置的一次投资成本，具体数值根据改造的点数具体确定。

c_x：用户侧参与削峰调节的可变成本为：c_x＝F_c·p

式中：F_c为参与削峰调节的单位经济成本，p为参与响应的负荷量(kWh)。

当可调负荷资源功率向下调节时，由于功率调节造成电能损失，影响负荷产量，从而造成负荷价值损失，其单位价值损失F_v，价格随市场变动，生产功率的调节影响产量，从而影响产量变动的机会成本F_cs；在产量变动的同时，单位产量的平均人工费会提高、厂用电效率都将会降低，从而增加成本F_l，因此根据用户参与削峰调节的单位经济成本F_c按下式计算削峰或填谷成本c_x：

式中：c_x为削峰或填谷成本；F_c为参与削峰调节的单位经济成本，F_v：为负荷单位价值损失(元/千瓦时)；p为参与响应的负荷量；F_p：为负荷单位售价(元/吨)；F_cp：为负荷单位生产成本(元/吨)；C_E：为单位产量耗电量(千瓦时/吨)；N：需额外加班的工人总数；S_i：第i个加班工人的小时工资(元/小时)；F_peak：峰时段生产时用电的电价(元/千瓦时)；F_valley：谷时段生产时用电的电价(元/千瓦时)；C_ssd：用户舒适度成本，即用户参与需求响应需要付出的成本，考虑用户采用自愿控制方式，此项成本约为0；C_gz：设备改造成本，即智能电表改造成本，自控型居民需求响应改造成本为0；C_dx：用户参与设备改造成本，即需求响应短信回复成本，单条短信费约0.1元，若用户通过电e宝、网上国网、微信等用户端参与，此项成本费为0。

2)电网侧成本c_g包括：固定成本c_f与可变成本c_v。

固定成本c_f包括：控制设备成本C_r、量测传感设备成本C_m、其他工程建设成本C_etc，即：

c_f＝c_r+c_m+c_etc

用到的控制设备包括：需求响应终端、变频器、PLC、冷冻泵控制柜、冷却泵控制柜、冷却塔控制柜、BA自控系统柜、末端风机柜、计量柜、电动调节阀、线路敷设等；量测传感设备包括：室内温湿度传感器、室外温湿度传感器、管道温度传感器、管道压力传感器、热量表、计量电表等。一般在投资回收期内一次投资建成。

可变成本包括C_v：系统运行维护费，一般在投资回收期内以年为周期支出。

系统运行维护费＝补贴费用+宣传费用+短信费用/用户端APP，即电网侧可变成本模型为：

C_v＝∑(C_bt+C_xc+C_dx)

C_bt为度电补贴金额，即用户参与削峰所获取的补贴，与提前通知时间有关，提前通知时间越短的用户，所获补贴越多，即C_tg＝f(t_n)；C_xc为单户宣传费用，宣传手段为折页、海报、易拉宝等，需求响应开展初期，需要对用户进行绿色环保理念的宣传，引导用户树立节能理念，了解错峰用电的意义；C_dx为短信费用/用户端APP费用。

(2)填谷响应成本

1)用户侧成本c_u包括固定成本c_f和参与填谷调节的可变成本c_x；

c_x：用户侧参与填谷调节的可变成本为：c_x＝F_a·p

式中：F_a为参与填谷调节的单位经济成本，p为参与响应的负荷量(kWh)。

可调节容量为企业正常生产负荷与参与调节前负荷之差，也可将部分发电物料暂时储存，通过降低自备电厂(工业余热余压发电)出力，提高外购电的比例，从而实现“填谷”调控，由于市电价格跟企业自备电厂发电成本不同，当功率向上调节时，主要应用于消纳可再生能源发电，由于受到设备产能的限制，这部分能量并不能完全使负荷相应增产，而是有所损耗，这部分成本增加为F_v。由于在高功率条件下过载运行会增大设备的故障率，并对设备的寿命造成影响，因此对负荷过载运行的带来寿命损失，负荷单位耗电量的折算维修成本记为F_re。生产设备功率向上调节时，由于发生在负荷低谷期，此时一般为工厂的下班时间，则额外增加了工人的加班费用C_{v_up}，其单位价值损失F_a，由下式计算：

式中：F_a为参与填谷调节的单位经济成本；F_v为负荷单位成本损失(元/千瓦时)；η：电能生产效率；F_p为市电价格(元/千瓦时)；F_c为自备电厂发电成本(元/千瓦时)；λ为负荷的维修成本(元)；τ_N为额定维修寿命周期(h)；τ_t为负荷处于过载运行时的寿命；P_N为负荷额定功率；n：需额外加班的工人总数；S_i：第i个加班工人的小时工资(元/小时)；C_E：单位时间耗电量(千瓦)；F_peak：峰时段生产时用电的电价(元/千瓦时)；F_valley：谷时段生产时用电的电价(元/千瓦时)。

2)电网侧成本c_g包括：固定成本c_f与可变成本C_s。

其中，固定成本c_f包括：控制设备成本C_r、量测传感设备成本C_m、其他工程建设成本C_etc，即：

c_f＝c_r+c_m+c_etc

控制设备包括：需求响应终端、变频器、PLC、冷冻泵控制柜、冷却泵控制柜、冷却塔控制柜、BA自控系统柜、末端风机柜、计量柜、电动调节阀、线路敷设等；量测传感设备包括：室内温湿度传感器、室外温湿度传感器、管道温度传感器、管道压力传感器、热量表、计量电表等。一般在投资回收期内一次投资建成。

可变成本包括C_s：系统运行维护费，一般在投资回收期内以年为周期支出。

可调节负荷成本C_s按年度计算，考虑基准利率i，投资回收期N年，期初建设成本C₀，成本测算年度折算固定成本C_fk、当年运行费用C_k。

第k年计算固定成本C_fk，根据年度负荷调用时长，可进一步计算年度单位电量调用成本C_e(元/千瓦时)：

其中，p_i、t_i分别为每次负荷调用的平均负荷与调用持续时间。

C_s＝∑(C_tg+C_xc+C_dx)

C_tg为度电补贴金额，即用户参与填谷响应所获取的补贴，与提前通知时间有关，提前通知时间越短的用户，所获补贴越多，即C_tg＝f(t_n)；C_xc为单户宣传费用，宣传手段为折页、海报、易拉宝等，需求响应开展初期，需要对用户进行绿色环保理念的宣传，引导用户树立节能理念，了解错峰用电的意义；C_dx为短信费用/用户端APP费用。

本实施例中建立通用化可调潜力模型、响应成本模型和响应时长计算方法，提升了模型的实用性。

所述S3包括以下步骤：

S301：确定目标函数为需求响应经济性最高：min(c)＝min(c_u+c_g)

S302：确定约束调件为：

(1)响应功率偏差在有效范围内

其中δ₁下偏差，δ₂是上偏差；P_g是规定负荷调整量,n为响应时间内的平均取值数。

(2)响应时间在规定范围内

δ_t1＜t＜δ_t2

(3)响应次数约束

x＜x_max

式中：x_max为该设备参与响应的次数上限。

(4)爬坡时间约束

t_c＜δ_tc

如图3所示，执行本实施例提供的方法时需调用标签信息，确定可调节负荷聚合调控策略包括：

(1)当向符合特性库中添加资源时需要判断创建的资源是否合法，即输入的格式是否符合设置的格式；当合法时利用可调节负荷标签化分类方法为新增的资源自动定制标签，并存入负荷特性库；

(2)当创建需求响应计划时根据一级标签削峰场景/填谷场景进行第一轮筛选；

(3)对第一轮筛选得到的可调负荷通过负荷监测获得的信息计算实际可调节潜力、响应时长；

(4)根据标签信息(t_c，x)对负荷特性库中满足响应约束的负荷设备进行第二轮筛选；其中响应约束为S302(2)(3)和(4)；

(5)根据标签信息(t_n，c)筛选成本最低的可聚合负荷，则有聚合负荷

式中，Ω＝{Ω₁,Ω₂,...,Ω_i,...,Ω_n}表示用户投入使用的负荷设备集合，i∈[1,n]表示第i个负荷设备对应的标识号，负荷设备Ω₁在时段t下的可调功率Pⁱ(t_n)，且满足

(6)迭代计算直至满足响应功率偏差，即约束条件S302(1)，形成经济最优解；

具体包括依次选择多个设备，筛选用户反馈各设备的参与响应量，当各设备的响应量之和满足响应功率偏差时，将选出的多个设备参与需求响应；

迭代完设备集合中所有的设备，即当设备集合中所有设备的响应量之和不满足响应功率偏差时，调用所有设备和发电侧资源参与需求响应。

本实施例面向削峰、填谷在内的全类型需求响应应用场景，提升了模型的通用性；同时结合分类标签逐层筛选，实现对可调节负荷进行科学分类、精准辨识、有效聚合、优化调控。

如图4所示，本实施例提出了一种可调节负荷参与需求响应的调用装置，所述的调用装置部署于电网侧，介于负荷监测控制设备用户与电网侧需求响应服务器之间。其硬件结构包括：电源转换模块、微处理器模块、存储模块、人机交互单元、安全模块、看门狗和通信模块，以及存储在存储模块上并可在微处理器模块上运行的计算机程序，所述微处理器模块执行所述程序时实现任一项所述可调节负荷参与需求响应的调用方法的步骤，通过执行微处理器对模型求解后的负荷互动策略，实现不同类型可调节负荷参与电网需求响应业务。

本实施例提出了一种可调节负荷参与需求响应的调用系统，也称为可调节负荷互动响应系统，该系统的功能架构如图5所示，在可调节负荷资源统筹管理层面实现了用户管理、资源管理和项目管理等功能；在需求响应事件管控层面实现了事件实施、计划实施和计划管理等功能；在效果评估系统运维层面实现了效果计算、电网供需分析和系统管理等功能。

其中资源管理功能包含负荷运行参数监测，在资源入库的过程中进行标签化处理，并对入库资源建立潜力分析模型、成本分析模型；计划管理功能中需要筛选资源，筛选过程基于第一选择模块和第二选择模块完成。

实施例中，第一选择模块，用于基于需求响应的调控场景和获取的可调节负荷信息在预先构建的负荷特性库中选择可调控的设备集合；

实施例中，所述系统还包括负荷特性库的构建模块，具体用于：

基于所有可调节负荷对应的标签生成负荷特性库。

实施例中，所述负荷特性库的构建模块包括：

实施例中，所述第一选择模块具体用于：

优选的，所述第二选择模块具体用于：

依次选择多个设备，当各设备的响应量之和满足响应功率偏差时，将选出的多个设备参与需求响应；

本实施例提供的可调节负荷互动响应系统的应用场景包括：

1)应用于具备可中断能力的工业企业。

工业企业的生产计划与调度复杂多样，不适合长期合同的方式将中断时间和中断容量固定下来。本专利提出的负荷设备互动响应装置根据负荷运行参数、不同的供电需求和不同的补偿费用对互动模型进行辨识并求解最优调度计划，提高工业企业参与电网需求响应调度。

2)应用于商业楼宇的可调负荷。

商业楼宇场景中的可调负荷设备有空调和电采暖设备等，分布分散、运行随机，无法被调度中心直接控制。本专利提出的负荷设备互动响应装置，聚合负荷并评估其需求响应潜力，控制负荷参与需求响应，对电能供应商、负荷聚合商和用户来说都十分必要。

3)应用于居民可调设备集群。

居民可调设备数量多且单体容量小分布十分分散，在电网需求响应中具有很好的调节特性。居民可调设备集群有时间可移型负荷如电动汽车和客户侧储能设备等。由于电动汽车充电站和客户侧储能设备运行时间随机、调度复杂，无法直接对其控制。本发明提出的负荷设备互动响应装置，根据负荷侧的监测设备提取居民可调负荷数据如环境参数、电参数和运行参数辨识互动调节模型并求解最优调控计划很够很好的实现居民可调设备集群负荷参与电网统一调控。

根据上述应用场景可知，面向工业、商业、居民用户等在内的全类型可调节负荷对象，通过标签化分类方法简化负荷聚合难度。

本实施例中可调节负荷互动响应系统的应用方法，包括：

1)可调节负荷互动系统事先将创建的资源进行合法性验证和定制化标签，形成负荷特性库，供后续需求响应资源筛选。

2)可调节负荷互动响应系统通过通信模块接收电网侧需求响应服务器下发的需求响应任务后，通过第一轮标签筛选需求响应资源，选择相应的多类型的可调节负荷。

3)根据多类型的可调节负荷和当前电网和负荷的电参数、运行状态参数以及环境参数，确定供需两侧负荷状况，并根据通过所提出的响应成本分析模型、可调节负荷潜力分析模型和可调节负荷响应时长模型，以及约束条件1进行第二轮标签筛选获得可用设备集合，并以经济最优为目标函数进行成本排序，基于用户反馈的参与响应量依次选择满足约束条件2的设备，确定具体的多负荷互动响应计划，并向电网侧需求响应服务器发送反馈信号。

4)电网侧需求响应服务器在接受到的反馈信号后，自动向可调节负荷互动响应系统回执确认信号。

5)所述的可调节负荷互动响应系统接收到电网侧需求响应服务器发出的确认信号后，形成具体的响应方案，并生成对可调节负荷的调控指令，下发到可调负荷控制装置。

本实施例将各类方法和模型集成进入可调节负荷互动响应系统，给出系统硬件架构、功能架构、应用场景及应用方法等，指导系统的开发。

本发明提出的负荷调节机制，达到促进削峰填谷、消纳新能源、提升客户终端用能效率等目的，充分发挥可调节负荷应用在促进电力系统发、输、配、用全过程高效运行和精准投资中的重要作用。

本发明实施例提供的一种可调节负荷参与需求响应的调用方法、系统及装置，可对不同类型的可调节负荷进行科学分类、定制标签，并对各类可调节负荷的负荷特性、响应潜力、响应成本进行分析，能够满足不同优化目标下可调节负荷互动需求，实现不同应用场景下可调节负荷的精准感知、广泛聚合和智能互动，是可调节负荷参与电力需求响应和智慧能源综合服务的基础支撑技术。

本发明有利于提高可调节负荷资源的利用效率，助力可调节负荷发挥在促进可再生能源消纳、电网精准投资、用户终端用能效率提升等方面的重要作用，具有较好的运用前景。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。