CN115470963A - 一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法；通过对提前根据变频空调的单一控制变频方案和虚拟储能电池的负荷变化来确定调控时间和虚拟储能放电补偿时间段；基于电价确定最优的储能接入方式，并通过联合算例对结果进行调配评估。

Description

一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法
技术领域
本发明涉及虚拟储能领域，特别是涉及一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法。
背景技术
城市的发展使人们愈发的在乎舒适的生活，而空调即为帮助人们舒适生活的一种工具。由于空调往往采用变频空调，但单单变频空调调控时，由于温度的实时变化，往往单用变频空调时耗费的功率更大，电费更高，且在用电高峰期有可能无法满足大功率变频空调的用电需求。而现阶段往往采用加装虚拟储能电池来满足空调用电储能，然而不同的需求要求不同，单一的虚拟储能电池若无法根据变频空调自身的性质接入，则无法满足实际空调运行中的用电需求，因此需要根据空调自身性质和虚拟储能电池本身的性质来确定虚拟电荷接入的方式。
例如，一种在中国专利文献上公开的“一种基于网架灵活性和储能接入的分布式电源消纳能力提升方法”，其公告号CN114301064A，包括以下步骤：S1、分析配电网运行方式：基于四端互联多源配电网的拓扑结构，对其在不同场景下的运行方式和灵活性进行分析；S2、建立分布式电源消纳优化模型：基于配电网拓扑结构灵活性和储能接入，以年净收益最大为目标建立分布式电源消纳优化模型；S3、建立所述步骤S2中建立的分布式电源消纳优化模型的约束条件；S4、对满足所述步骤S3中约束条件的分布式电源消纳优化模型的各种指标进行分析，得到最大分布式电源消纳能力。该发明提高了分布式电源消纳水平，减少了弃风弃光率，同时也提高了系统的年净收益，具备最大分布式电源消纳能力和经济性最优。然而该发明却无法适用于单一变频空调的虚拟储能接入，同时也无法根据电价等获取最优的虚拟储能调配方案。
发明内容
本发明主要针对上述问题；提供了一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法；通过对提前根据变频空调的单一控制变频方案和虚拟储能电池的负荷变化来确定调控时间和虚拟储能放电补偿时间段；基于电价确定最优的储能接入方式，并通过联合算例对结果进行调配评估。
本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：
一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，包括：
S1、分析变频空调的运行方式：对变频空调在正常运行场景、制热模式下电源接入场景、制冷模式下电源接入场景下的运行方式和灵活性进行分析；
S2、建立储能消纳模型：基于变频空调的运行方式和储能接入方式，以耗电电价最低建立储能消纳模型；
S3、建立储能消纳模型的约束条件；
S4、对满足约束条件的储能消纳模型的各种指标进行分析评估。
通过对提前根据变频空调的单一控制变频方案和虚拟储能电池的负荷变化来确定调控时间和虚拟储能放电补偿时间段；基于电价确定最优的储能接入方式，并通过联合算例对结果进行调配评估。
作为优选，所述储能消纳模型建立包括如下步骤：
S21、对采集到的储能负荷消纳数据进行仿真；模拟储能负荷变化过程，拟合储能负荷消纳曲线S1；采集接入电网的变频空调调控时负荷消纳数据，拟合变频空调负荷消纳曲线S2；
S22、采集日负荷消耗历史参数，拟合形成日负荷消耗曲线；比对变频空调负荷消耗曲线和日负荷消纳曲线，储能负荷优先接入；
S23、获取当地电价波动曲线；
S24、选择日负荷消耗曲线波动值最大作为参考曲线S；选择谷电价进行储能充电；选择峰电价进行储能放电；所述储能负荷曲线接入变频空调负荷消纳曲线，新形成的曲线满足：S1+S2＝S；综合所有接入后所得曲线并取均值，即得到储能消纳模型。
通过仿真模拟虚拟储能和变频空调负荷的变化，确认接入的时间段，通过电价波动获取电价最低的接入模型，确定储能电池的充放电时间。
作为优选，选取日负荷消耗曲线的峰值和谷值求差；差值最大者即为波动最大的参考曲线S，波动最大时，需要消耗的储能量也越大，因此需要利用储能消耗与变频空调直接调控进行搭配调控。
作为优选，储能负荷接入时间点和储能负荷接入时间段的选取步骤如下：
S41、选择非储能充放电阶段，选择变频空调负荷消纳曲线峰值85％处作为储能负荷接入时间点t1；
S42、所述变频空调负荷消纳曲线峰值80％处作为停止接入时间点t2；
S43、储能负荷接入时间段t＝t2-t1。
作为优选，房间温度的与负荷变化的关系如下：
Figure BDA0003779993990000021
Qgain＝QAC+Qsolar+QL；
式中：Tair为室内空气的温度；R为房间的等效热阻；C为房间的等效热容；Tout为室外气温；Qgain为房间和外界交换的热功率；QAC为空调的热功率，大于0表示制热，反之表示制冷；Qsolar为太阳辐射的热功率；QL为房间内其他电器的产热功率。
其中QAC即为调控过程中需要消耗的电荷量，在通过公式得出后可以按照该量合理分配空调功率和储能功率的分配，通过调控达成双向调整室温并保持低电价的目的。
作为优选，储能荷电状态描述实时电量表示为下式：
Figure BDA0003779993990000031
其中，Ssoc(t)为当前时刻电池的荷电状态；Ssoc(t-1)为上一时刻电池的荷电状态；Pbat(t-1)为上一时刻电池的功率；η表示电池的充放电效率；Cbat表示电池的容量；储能电池任意时刻的功率Pbat(t)受到最大放电功率
Figure BDA0003779993990000032
和最大充电功率
Figure BDA0003779993990000033
的约束公式为：
Figure BDA0003779993990000034
通过电池储能荷电状态变化可以直接得到储能负荷变化曲线公式。
作为优选，步骤S3中的约束条件包括，室内温度需要保持在用户预先设置的舒适区间，即：
Tmin≤Tin(t)≤Tmax；
式中，Tin(t)表示室内的实时温度；Tmin和Tmax分别表示人为设定的用户接受的最低和最高温度。由于空调最重要的特性即为满足人的环境温感需求，因此室内的温度调节时，不能超出人能接受的温度最值。
作为优选，对满足约束条件的储能消纳模型的各种指标进行分析评估方法包括：采用多算例对储能消纳模型评估：
算例1不控制空调，只依靠储能电池的充放电来平抑光伏波动；
算例2对空调使用偏差控制，利用电池-变频空调的复合储能来平抑光伏波动；
算例3使用分段滞回控制，利用电池-变频空调的复合储能来平抑光伏波动；
算例4在算例3的基础上将响应率降低为50％。
由于光伏波动，即太阳光热造成的环境温度上升是造成空调需要随时调温工作的主要原因，而其余的电器散热造成的升温则在任何环境下均会出现，不会因时间不同或天气不同造成不同的影响，因此需要算例评估中主要考虑光伏波动造成变频空调调节的影响。
本发明的有益效果是：
通过对提前根据变频空调的单一控制变频方案和虚拟储能电池的负荷变化来确定调控时间和虚拟储能放电补偿时间段；基于电价确定最优的储能接入方式，并通过联合算例对结果进行调配评估。
附图说明
图1为本方法的流程图。
具体实施方式
应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
下面通过实施例，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，包括：
一、分析变频空调的运行方式：对变频空调在正常运行场景、制热模式下电源接入场景、制冷模式下电源接入场景下的运行方式和灵活性进行分析。
房间温度的与负荷变化的关系如下：
Figure BDA0003779993990000041
Qgain＝QAC+Qsolar+QL；
式中：Tair，为室内空气的温度；R为房间的等效热阻；C为房间的等效热容；Tout为室外气温；Qgain为房间和外界交换的热功率；QAC为空调的热功率，大于0表示制热，反之表示制冷；Qsolar为太阳辐射的热功率；QL为房间内其他电器的产热功率。
储能荷电状态描述实时电量表示为下式：
Figure BDA0003779993990000042
其中，Ssoc(t)为当前时刻电池的荷电状态；Ssoc(t-1)为上一时刻电池的荷电状态；Pbat(t-1)为上一时刻电池的功率；η表示电池的充放电效率；Cbat表示电池的容量。
二、建立储能消纳模型：基于变频空调的运行方式和储能接入方式，以耗电电价最低建立储能消纳模型。
S21、对采集到的储能负荷消纳数据进行仿真；模拟储能负荷变化过程，拟合储能负荷消纳曲线S1；采集接入电网的变频空调调控时负荷消纳数据，拟合变频空调负荷消纳曲线S2。
S22、采集日负荷消耗历史参数，拟合形成日负荷消耗曲线；比对变频空调负荷消耗曲线和日负荷消耗曲线，储能负荷优先接入。
S23、获取当地电价波动曲线。
S24、选择日负荷消耗曲线波动值最大作为参考曲线S；选取日负荷消耗曲线的峰值和谷值求差；差值最大者即为波动最大的参考曲线S；选择谷电价进行储能充电；选择峰电价进行储能放电；所述储能负荷曲线接入变频空调负荷消纳曲线，新形成的曲线满足：S1+S2＝S；综合所有接入后所得曲线并取均值，即得到储能消纳模型。
储能负荷接入时间点选择非储能充放电阶段，选择变频空调负荷消纳曲线峰值85％处作为储能负荷接入时间点t1；变频空调负荷消纳曲线峰值80％处作为停止接入时间点t2；储能负荷接入时间段t＝t2-t1。
三、建立储能消纳模型的约束条件。室内温度需要保持在用户预先设置的舒适区间，即：
Tmin≤Tin(t)≤Tmax；
式中，Tin(t)表示室内的实时温度；Tmin和Tmax分别表示人为设定的用户接受的最低和最高温度。
储能电池任意时刻的功率Pbat(t)受到最大放电功率
Figure BDA0003779993990000051
和最大充电功率
Figure BDA0003779993990000052
的约束公式为：
Figure BDA0003779993990000053
四、对满足约束条件的储能消纳模型的各种指标进行分析评估。
对满足约束条件的储能消纳模型的各种指标进行分析评估方法包括：采用多算例对储能消纳模型评估：
光伏出力数据来源于安装在中国浙江某楼宇的分布式光伏发电设备，装机功率5kW。本文选择某日光伏波动较大的数据作为输入，以证明储能-变频空调复合储能在平抑光伏波动方面的有效性。光伏实际出力PPV(t)、滤波后的光伏平滑出力
Figure BDA0003779993990000054
以及光伏预测出力
Figure BDA0003779993990000055
采样间隔为一分钟，使用10：00-17：00之间共7小时的数据。将原始光伏出力滤波后可以去掉原数据中的快速波动的部分，避免频繁地调节空调温度，影响用户的舒适性。使用浙江夏季某晴朗日的气温作为外界温度，最高气温为38摄氏度。
设置4个算例来检验空调储能联合控制的效果，其中电池的容量和初始电量均为5kWh和60％。算例1不控制空调，只依靠储能电池的充放电来平抑光伏的波动，算例2和算例3都利用电池-变频空调的复合储能来平抑光伏波动，其中算例2对空调使用偏差控制，算例3对空调使用分段滞回控制。算例4考虑到不同的用户诉求，在算例3的基础上将响应率降低为50％。
本文设置了4个算例来检验空调储能联合控制的效果，其中电池的容量和初始电量均为5kWh和60％。算例1不控制空调，只依靠储能电池的充放电来平抑光伏的波动，算例2和算例3都利用电池-变频空调的复合储能来平抑光伏波动，其中算例2对空调使用偏差控制，算例3对空调使用分段滞回控制。算例4考虑到不同的用户诉求，在算例3的基础上将响应率降低为50％。4个算例中，电池需要频繁地改变充电/放电功率以平抑光伏波动。在引入变频空调提供部分虚拟电量之后，电池的充放电能量有所减少。尤其是在光伏出力骤降时段，依靠房间储存的冷量，电池的能量输出大幅降低。依靠电池对空调响应过程中延时和偏差的补偿，复合储能达到了传统电池响应的效果。此外，充放电能量的减少有利于维持电池的功率吞吐性能，延长电池的使用寿命。

Claims (8)

1.一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于，包括：
S1、分析变频空调的运行方式：对变频空调在正常运行场景、制热模式下电源接入场景、制冷模式下电源接入场景下的运行方式和灵活性进行分析；
S2、建立储能消纳模型：基于变频空调的运行方式和储能接入方式，以耗电电价最低建立储能消纳模型；
S3、建立储能消纳模型的约束条件；
S4、对满足约束条件的储能消纳模型的各种指标进行分析评估。
2.根据权利要求1所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：所述储能消纳模型建立包括如下步骤：
S21、对采集到的储能负荷消纳数据进行仿真；模拟储能负荷变化过程，拟合储能负荷消纳曲线S1；采集接入电网的变频空调调控时负荷消纳数据，拟合变频空调负荷消纳曲线S2；
S22、采集日负荷消耗历史参数，拟合形成日负荷消耗曲线；比对变频空调负荷消耗曲线和日负荷消纳曲线，储能负荷优先接入；
S23、获取当地电价波动曲线；
S24、选择日负荷消耗曲线波动值最大作为参考曲线S；选择谷电价进行储能充电；选择峰电价进行储能放电；所述储能负荷曲线接入变频空调负荷消纳曲线，新形成的曲线满足：S1+S2＝S；综合所有接入后所得曲线并取均值，即得到储能消纳模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：选取日负荷消耗曲线的峰值和谷值求差；差值最大者即为波动最大的参考曲线S。
4.根据权利要求2所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：所述储能负荷接入方式包括储能负荷接入时间点和储能负荷接入时间段；其选取步骤如下：
S41、选择非储能充放电阶段，选择变频空调负荷消纳曲线峰值85％处作为储能负荷接入时间点t1；
S42、所述变频空调负荷消纳曲线峰值80％处作为停止接入时间点t2；
S43、储能负荷接入时间段t＝t2-t1。
5.根据权利要求1所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：房间温度的与负荷变化的关系如下：
Figure FDA0003779993980000021
Qgain＝QAC+Qsolar+QL；
式中：Tair为室内空气的温度；R为房间的等效热阻；C为房间的等效热容；Tout为室外气温；Qgain为房间和外界交换的热功率；QAC为空调的热功率，大于0表示制热，反之表示制冷；Qsolar为太阳辐射的热功率；QL为房间内其他电器的产热功率。
6.根据权利要求1所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：储能荷电状态描述实时电量表示为下式：
Figure FDA0003779993980000022
其中，Ssoc(t)为当前时刻电池的荷电状态；Ssoc(t-1)为上一时刻电池的荷电状态；Pbat(t-1)为上一时刻电池的功率；η表示电池的充放电效率；Cbat表示电池的容量；储能电池任意时刻的功率Pbat(t)受到最大放电功率
Figure FDA0003779993980000023
和最大充电功率
Figure FDA0003779993980000024
的约束公式为：
Figure FDA0003779993980000025
7.根据权利要求1所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：步骤S3中的约束条件包括，室内温度需要保持在用户预先设置的舒适区间，即：
Tmin≤Tin(t)≤Tmax；
式中，Tin(t)表示室内的实时温度；Tmin和Tmax分别表示人为设定的用户接受的最低和最高温度。
8.根据权利要求1所述的一种基于电价的负荷虚拟储能的优化运行方法，其特征在于：对满足约束条件的储能消纳模型的各种指标进行分析评估方法包括：采用多算例对储能消纳模型评估：
算例1不控制空调，只依靠储能电池的充放电来平抑光伏波动；
算例2对空调使用偏差控制，利用电池-变频空调的复合储能来平抑光伏波动；
算例3使用分段滞回控制，利用电池-变频空调的复合储能来平抑光伏波动；
算例4在算例3的基础上将响应率降低为50％。
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CN117638953A (zh) * 2023-11-29 2024-03-01 用能(江苏)科技有限公司 一种转供电环境下考虑虚拟储能和需求响应的商业建筑负荷控制方法

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