文摘
近年来,随着中国不断增长的电力高峰负荷和可再生能源的快速发展,大量的可再生能源与电网相连,提高电网运行的不确定性和对电力系统构成新的重大挑战监管能力。弹性负载的特点广泛分布,快速响应,和高经济,这是一个重要的控制资源对未来电力系统。基于柔性负载的商业建筑和住宅用户,本文研究了资源特性和响应特性,阐明了资源特点和商业和住宅用户的需求响应特性指标,并建立了商业建筑和住宅用户的响应特性模型。考虑天气的影响、节假日、激励机制,和其他因素对负荷的反应灵活,定量分析方法灵活的加载资源调控潜力地区电网调度进行了研究,和灵活的加载资源的可行性直接参与负荷控制系统进行了分析。基于不确定性和积极响应的数学描述方法灵活的加载,需求响应资源的最佳组合控制策略,提出了消除问题的重负载和过载区域电网设备通过使用积极响应柔性负载的能力。最后,IEEE 14-node系统选择仿真验证,它提供了一种理论依据缓解电网操作压力在电网高峰负荷期间在城市核心区域,提高安全、经济运行水平的地区电网调度和电网设备资产的利用率。
1。介绍
与中国经济的快速发展和增加负荷,电力供应和需求之间的矛盾进一步加深。灵活的负载具有快速响应和高经济和反映不同用户的用电意愿。灵活的加载资源重要的智能电网互动资源框架。虽然单个负载是不可控的,大量的中小负荷时将显示某一整体可控性聚集。
为了使灵活的商业和住宅用户更好的参与系统调度的需求响应项目,有必要掌握响应特性时,参与需求响应项目。国内外学者做了大量研究。文献[1]研究了负载调节技术大量的大型公寓空调负荷的集群,集群研究空调负荷的调节特性,并提出了监管方法的队列基于这个特点。文献[2)提出了一种新的基于负载温度设置调整方法调节空调的特点由国家监管队列李et al。提出的方法,为了提高政府监管缺失和负载波动等问题。文献[3)建立了一个空调和一阶模型建立了空调负荷的力量聚合模型通过使用拉丁语hypervertical方法。成立后的聚合模式,空调负荷的控制能力评估,和可控能力之间的表达式和控制温度和室外温度。文献[4)比较三种不同方式的契约设计的需求响应参与电力系统监管的激励费用。文献[5)主要分析居民的安装容量之间的关系的空调负荷和居民的特征变量。在文献[6),公共建筑的能耗现状,国内外负荷计算方法的开发过程系统地回顾和分析,调查和现场测量的方法公共建筑能源消耗和可能出现的问题进行了讨论,并给出一些建议。文献[7]将空调负荷划分为三个产业,商业用户,行政和公共机构用户和住宅用户,获得行业负载通过产业之间的比例关系的电量和的小时数最大负载利用率。文献[8)提出了一个需求响应计划使用跳跃计划消费电器的调度可以保护电力消费者的隐私。文献[9)提出了一种新颖的需求响应模型,它可以集成到系统调度模型直接,使能源/电力消费的最优调度的异构tcl人口。文献[10)分析和研究了负载控制技术基于需求响应的中央空调。文献[11]分析了响应特性的多样性负荷组被摧毁后,空调负荷组参与监管,提出了控制策略,保持空调负荷群的多样性,分析了“二次峰值负载”的现象后,空调负荷组控制,并提出了time-divided负载恢复策略。文献[12研究冷藏的响应特性和nonrefrigerated用于公共建筑中央空调系统。文献[13)提出了一个简单的动态模型的基础上,分析、评估和控制的variable-output压缩机空调(VOCAC)。
文献[14]表明,随着智能电网的发展,“source-network-load”是改进的交互能力,和灵活的加载参与电网调度使线路过载的管理更加灵活和经济。国内外学者研究如何调动灵活的加载在法院消除重负荷线路,并成立了一个重载消除基于电价机制和激励需求响应。文献[15整理和分析美国能源产业重组的教训的基础上,在加州的天然气和电力事故。在文献[16),模型预测控制(MPC)的分布式空调负荷提出了为了平衡波动太阳能。文献[17- - - - - -19)考虑负荷需求弹性的影响电网功率流从用户的角度,旨在最大限度地提高用户的利益通过建立合理的电价引导荷载传递从高峰到低谷时期期间消除线路过载。文献[20.- - - - - -23)发明了可中断负荷减轻重载线路的问题。为了最小化中断负载,中断补偿价格,和电力购买成本的用户,可以减少重型线路的功率流进行合理的负荷削减计划。文献[24)首先分析不同类型的电力负荷,构建用户负载特征量反映了负荷的能耗特点,然后获得用户需求响应负载曲线实现后的用电价格。然后,根据经济学原理,用户的需求响应行为的环境下分析了电价金银铜,和相应的负荷削减和转移模型。文献[25)鼓励用户响应通过分享与用户减少网格拥堵带来的好处。然而,这些结果只有被证实在一次横截面和连续时间截面尚未得到证实。同时,简单的电价或激励机制难以充分调动积极响应柔性负载的潜力,而电价的协调应用和激励机制可以增加选择的多样性在用户方面,这有利于最大利用的潜在需求反应灵活的加载和有效地减少重载线路的功率流。
集聚效应造成的大量的柔性加载访问会影响现有的调度运行方式在不同程度的网络。目前,一些研究柔性负载参与国内外电网调度操作控制主要集中在积极响应特性灵活的加载,电动汽车的负荷特点,需求反应调度策略参与风电消费和影响旋转备用容量,等等。然而,很少有研究地区电网优化的模型和算法重构与灵活的负载。因此,迫切需要开展关键技术研究柔性负载参与电网调度操作支持集成的需求响应调度和当前调度方法。
基于商业建筑和住宅用户的负荷响应特性,分析了柔性负载调节的潜力。在此基础上,灵活的加载基于最大综合效益最优组合控制模型,建立了中长期控制,日前电力控制和实时控制方法灵活的荷载进行了研究。和灵活的加载资源的可行性直接参与负荷控制系统进行了分析。基于不确定性和积极响应的数学描述方法灵活的加载,需求响应资源的最佳组合控制策略,提出了消除问题的重负载和过载区域电网设备通过使用积极响应柔性负载的能力。本文的互补潜力的混合能源系统和响应优先级机制分析了综合能源系统设备方面的技术和经济因素。综合能源协调控制的设计模型进行了优化。最后,IEEE 14-node系统选择仿真验证。它提供了一个理论依据改善电网的动态平衡能力,缓解电网的操作压力,提高电网的经济运行水平。
2。分析负荷响应特性的商业建筑和住宅用户导向的法院
2.1。商业建筑的负荷响应特性分析
在中央空调系统中,冰箱的运行功率的最大比例的中央空调系统的运行功率。因此,只有冰箱的监管和中央空调系统数学建模。
目标函数:
在上面的公式中,和代表紧急需求响应事件的开始和结束的时刻,分别。在紧急需求响应事件的持续时间,负荷降低中央空调负荷组在每一刻可能不同,这一时期削减和最小负载被定义为规定的潜力 。 是一个中央空调的运行功率冰箱;是一个决策变量进行优化,其意义是中央空调冰箱的数量实际上减少了对应监管的潜力。因此,目标函数的意义是最大化中央空调负荷的调控潜力集团在紧急需求响应事件。
约束如下:(1)减负荷约束在紧急需求响应事件 在方程(2),代表原始的中央空调组的整体运行功率t,即中央空调负荷的负荷基线组; 代表整个中央空调负荷组后实际运行功率控制t,n代表的数量控制中央空调中央空调负荷组; 代表的冰箱的操作状态 - - - - - -中央空调在时间t, = 1意味着的冰箱 - - - - - -中央空调是在操作时间t, = 0意味着的冰箱 - - - - - -届中央空调处于关闭状态t。(2)室温时变方程根据能量守恒原理,在冷藏期间的中央空调系统,室内能量守恒方程可以得到: 在哪里空气密度;是室内卷;是空气的比热容;室内温度在吗t在制冷期;和 代表获得的热量在d在房间里t时期。通过求解一阶微分方程,室内温度制冷期的时变方程,显示如下: 当中央空调系统在关闭期间,其室内能量守恒方程 通过求解上述一阶微分方程,室内温度变化方程在关闭期间,如下: 一些变量在上面的方程的具体表达式如下: 在哪里是室内卷;空气的比热容;内壁的蓄热系数;内壁的面积;和的导热系数是屋顶和墙,分别;和屋顶和墙壁的面积;冷冻水的质量;冷冻水的比热容;和分别是进口和出口水温度的冷冻水;和的总冷负荷室内设备、照明、和人员。(3)在上限和下限房间温度变化 在哪里和代表温度范围的上限和下限后每次加载组中央空调由负载聚合器。代表的预先通知期开始时间。因此,如果负载聚合器使用预冷控制策略,预先通知期 ;否则,不需要预先通知,在这个时候, 。(4)冰箱的最小运行时间约束 在方程(9),代表了最低的操作时间 - - - - - -届中央空调制冷机;代表的初始操作时间 - - - - - -届中央空调制冷机; 代表的初始操作状态 - - - - - -届中央空调制冷机;和指的是需要操作的时间至少制冷机为了保持连续与之前操作状态控制在初始时期开始后的控制。第三个方程表达式(9)是确保中央空调机组的运行状态依然持续在年底前控制状态。(5)最小的停机时间约束的冰箱 在上面的公式中,代表了最小的停机时间 - - - - - -届中央空调冰箱;代表了初始的关闭时间 - - - - - -届中央空调制冷机;指的是需要关闭时间至少制冷机为了保持连续与之前操作状态控制在初始时期开始后的控制。第三个方程表达式(10)是确保中央空调的运行状态依然持续在年底前控制状态。(6)限制决策变量的值范围
上面的中央空调负荷的目标集团监管潜在优化模型是找到的最大数量中央空调冰箱的减少对应监管潜力目标函数(1)和操作状态 每个中央空调冰箱每时每刻由负载聚合器控制约束的条件下满足。
冰箱的起止状态矩阵 包含所有的预先通知期中央空调冰箱当采用预冷调节策略和应急需求响应事件持续时间的状态信息。根据状态矩阵得到优化,负载聚合器可以实现监管可能通过调整每个中央空调冰箱的操作状态在这两个时期。此外,房间温度将降至室温的下限的预先通知期实现prerefrigeration;在紧急需求响应事件的持续时间,减少空调负荷按照规定获得的潜在优化。
紧急需求响应事件后,中央空调冰箱将人为的、有序的控制逐步进入运行状态,因此室温将回到原来的房间温度范围。当室温进入原来的房间温度范围,人工控制冰箱的运行状态将被取消。
在上面的模型建立中,只考虑冰箱的有关约束;冰箱,主要用于实现减负荷,这是一个合理的控制方法的基础上,考虑通信和控制的复杂性。如果需要更大的减少,空气供给单位可以考虑监管。当优化送风单元,模型如下。
目标函数: 在哪里基线负荷考虑送风机的力量;和分别是冰箱的力量和空气供给系统; 和 分别是,制冷机的操作状态和空气供应系统 - - - - - -th建筑时t。因此,商业建筑的运行功率的空调负荷组时期t共同决定了冰箱的操作状态和空气供应系统在每一个建筑,如以下公式所示:
考虑到监管的潜力商业建筑空调负荷集团控制的空气供给系统,表达式如下:
的最小值减负荷的商业建筑空调负荷组在紧急需求响应事件。
约束如下:(1)室温时变方程室内能量守恒方程: 通过求解一阶微分方程,这种情况下的室温时变方程可以得到: (2)耦合约束的操作状态,制冷机组和空气供应系统 从上面的公式可以看出,当冰箱处于操作状态 ,空气供应系统也必须在操作状态 ;当冰箱 ,空气供给系统可以在任何运行状态 或关闭状态 。(3)空气供给系统的运行时间的约束
空气供给系统的操作时间与冷冻水的残余冷却能力的变化。为方便建模、运行时间的空气供给系统简化为一个固定的时间 ;也就是说,空气供给系统的运行时间不得超过在关闭期间的中央空调冰箱。
2.2。分析住宅用户的负荷响应特性
目标函数是一致的与商业建筑空调负荷。通过控制住宅用户的空调负荷,最大减负荷的目标是实现满足相应条件下的约束,所以空调的潜力集群可以充分发展。
除了上述目标函数之一,由于种类和数量的居民空调负荷,为了减少对用户的影响,相应的空调数量应该减少尽可能少的约束下最大减负荷。特定的目标函数如下所示:
上述参数的含义是一致的与商业建筑的空调负荷模型是新设置的变量代表的数量每次运行机器,和目标函数添加到使它尽可能少地影响空调负荷条件下的最大减负荷。
为约束,它还包括上述限制,即减负荷约束在紧急需求响应事件,室温时变方程,限制的房间温度变化,上限和下限约束最小操作时间的空调、空调约束最小停机时间,限制决策变量的值范围等。大部分的约束包含相同的内容在商业建筑空调集群负载。主要的区别在于,起止状态矩阵 的空调负荷只包含所有居民空调的状态信息在时间紧急需求响应事件,但不包括国家在预先通知时期prerefrigeration控制策略。这主要是因为prerefrigeration住宅空调负荷措施没有它的实用性。同样,根据状态矩阵得到优化,负载聚合器调节每个居民的空调的运行状态在这一时期,从而实现调节潜力和减少空调负荷按照规定获得的潜在优化期间的紧急需求响应事件。
3所示。建立一个最优控制模型灵活的负载参与电网调度
3.1。灵活的负载调节潜力的分析方法
在这篇文章中,新街口Zhuanjinying线1(以下简称金鹰1)选择作为法庭的权力特征的典型代表,分析负载特性。
表1显示了负载下的线性回归模型总结金鹰的气象因素1给料机在夏季(6、7、8月),专注于确定系数的值R的平方。这个系数显示比例的方差解释为独立变量的总方差。值越大,这个因素的作用就越大。在下表中,决定系数R达到71.7%,表明回归关系可以解释71.7%变异的因变量和具有良好的拟合程度。
对模型进行了方差分析。方差分析的结果显示,F值是54.974,P值小于0.05。因此,该模型具有统计学意义或价值的预测变量。
表2给出了估计价值和常数项的测试结果和回归方程的回归系数。可以看出,常数项=−31.001,和四个回归系数是139.900,30.094,12.826,和7.430,分别。回归方程可以写成:
表3显示的摘要金鹰冬季气象因素的线性回归模型1负载。的R价值模型抽象为0.859,表明回归关系可以解释85.9%变异的因变量。在表4,Sig值为0,小于0.05,表明大多数模型中自变量与因变量,表明该模型具有统计学意义。
表5给出了估计价值和常数项的测试结果和回归方程的回归系数。回归方程可以写成:
根据上面的多因素负荷特性回归模型的施工方法,每个支线可以独立分析,每个支线和相应的回归模型,可以准确地预测这馈线负荷值根据气象因素。根据不同的模型在春季和夏季,喂食器负载基线平均值的春季和夏季。根据两者的区别,理论最大负载还原电位。根据这个值,可以制定不同的负载降低潜在的目标。经过大量的仿真计算,每个支线在不同的负荷还原电位prerefrigeration持续时间、不同的控制时间,可以获得不同的室温。最后,潜在柔性负载调节表,如表所示6。
3.2。建立一个最优控制模型的灵活组合加载基于最大的综合效益
当电网调度需要调节交互式资源完成一定的互动任务,网格需要支付相应的费用给用户,也就是说,灵活的互动成本负荷在电网调度方面,无论价格类型负载或负载响应的动机。这个时候,电价和功率之间的关系的变化,电网的收入也将改变。
当互动资源柔性负载端的响应根据价格信号或激励措施发送的电网,柔性负载的电力费用会有所不同而电价和功率之间的关系变化。电力费用的变化灵活互动的好处负荷端负载响应。因此,逆负荷响应的交互利益代表的价值互动的成本灵活负载端的负载响应。同时,电力消费的模式也会相应地改变,这将影响电力消费方式的满意度。
,灵活的综合互动成本负荷需求响应,可以表示为 在哪里灵活的综合互动成本负荷需求响应;功率价格类型灵活的调度成本负荷吗在时间内t;是激励柔性负载的调度成本j在时间内t;灵活的电力负荷的数量价格类型;励磁式柔性负载的数量;是系统中发电机的数量;发电机的发电成本吗系统在一段时间t;发电机的有功功率输出吗在一段时间t; 发电机的发电成本模型系数吗 ;和是0 - 1变量,也就是1当发电机投入运营时间t,否则和0。
摘要最优调度进行了针对“source-network-load的综合效益最大化。“自从数值的电力消耗的综合满意度和综合交互成本不属于同一数量级,需要规范化的吗为了确保优化效果。
目标函数如下: 在哪里是负载功率价格的综合电力消费满意度类型我;弹性负载的总数;是原始的统一力量的价格体系;和是原来的弹性负载的负载在一段时间t。主要有三个约束条件,即单位约束,系统约束、约束和加载,细节如下:(1)单位的约束上限和下限的单位输出: 在哪里和显示较低和发电机的输出的上限分开。单位爬约束: 在哪里和 ,分别代表的向上和向下攀爬约束值生成器米。最小起止时间约束的单位: 在哪里期的持续时间和和是发电机的最小起止时间米,分别。(2)系统的约束有功功率平衡约束: 在哪里弹性负载的负载在一段时间t后参与需求响应。网络的约束: 在哪里线的电电纳吗 ; 和分别代表节点的相位角度x和y;最大有功功率传输能力行吗 ;和N是系统中节点的数量。(3)载荷约束
主要有两个负载限制负载最大调整约束和激励响应调用时间限制,和细节如下: 在哪里和最小和最大的柔性负载的动力吗j分别;的次数,柔性负载的动力吗j实际上是调用;和最大的次数,柔性负载的动力吗j被称为。
调度员可以得到最优节点电力价格、减负荷周期和减少负载的每个激励灵活的负载,和每个发电单元的输出安排在每个周期优化,以便问题的调度指令。
4所示。综合优化控制策略灵活的加载法院
通过上面的分析,综合优化控制策略灵活的负载在不同时间尺度下可以消除线路过载的问题。
4.1。中长期负荷调节灵活
中长期负荷调度规划,主要的考虑是需求响应模型的加载时段电价和电价的激励下的可中断负荷。其模型主要表现为响应建模的各个时期累积电量的峰谷水平: 在哪里代表加载在一个特定的节点的数量;的概率吗我th加载可中断合同签署;可中断负荷的负荷的数量吗我;和 代表的起止时间可中断负荷的负荷 。
4.2。日前电力负荷调节灵活
日前电力负荷调度规划,主要的考虑是响应模型在日前实时电力需求价格和可中断负荷:
4.3。实时调节灵活的负载
实时负载调度计划、需求响应模型的载荷激励下的实时价格被认为是力量。它的主要功能如下所示:(1)需求的价格弹性会有所不同而价格变化。(2)在下一时刻的负载加载响应组件叠加的结果基于负载前一刻。
根据上面的分析,期望和方差的负载在不同时间尺度下的反应,如表所示7。
5。实例分析
在文献[IEEE 33-node系统26)被选为例分析。IEEE 33-node系统如图1。系统中有5个发电机,位于节点8、12、17、19、22。表8- - - - - -10显示系统的节点、有功功率输出电路和负载参数。的单位成本系数 $ /对象/兆瓦,美元和美元,分别和阻抗和地面电容的单位是 。
在表10,所有用户都可以参与基于价格的需求的回应。用户1到10参与激励需求反应,分为平移,可还原的,可转让的类。取 ,取 ,和原来的价格 电价的响应模型。当断路器遮断容量约束不考虑,采用最优功率流计算,得到各发电机的有功功率输出数据在24期,如表所示11。每个分支的有功功率流动表所示12。
在每一行的最大断路器分断能力300兆瓦。从表可以看出12行7 - 8的功率流和维持超过限制在某些时间段。消除网络拥塞的行7 - 8和7号到9号,四个不同的场景构造在文献[26]。场景设置如表所示13。
在这四个场景中,使用MATLAB仿真计算。计算机的CPU (R)的核心(TM)是英特尔i5 - 4590,主要的频率为3.3 GHz, 8 GB的内存。每个场景的优化仿真时间10.57秒,24.07,28.1,和57.03 s,分别。
在场景1中,发电机的输出调整而不考虑需求响应。每个发电机节点的优化输出如表所示14。
从数据可以看出2和3在场景1中,功率流阻塞线只能减少到340兆瓦发电通过调整输出分布到最低限度,和功率流的问题超出了限制不能消除。与此同时,它可以从表14当线路有功功率流的过载消除,发电机的有功功率输出节点的变化17和19太大,很难实现在实际的电网。
然而,在场景2,3,4,由于综合调度的实现发电和消费方面同时,禁止的功率流在理想的控制、调度模式下,屏蔽线仍有空间功率流。
5.1。互动的成本分析,灵活的加载
灵活的加载在每个场景的交互成本如表所示15。
单位发电成本在每个场景的比较如表所示16:
由于网络堵塞不能消除只有通过代调度场景1中,交互场景1中成本不是分析。
从表可以看出15,在场景4,当电价和激励综合响应调度采用互动的总成本最低。这主要是因为协作调度生成和消费方面可以有效减少高成本的输出单位的基础上保证功耗,增加低成本的输出单位,以有效降低发电成本,有效地降低了总成本电价的响应和激励响应负载的综合作用下的电力价格,同时激励。
在场景3,虽然交互响应成本负荷端(电价响应成本+激励响应成本)是最低的,它调用更多的高成本的单位(单位8 - 12的总产量是4756兆瓦在场景3中,只有在场景4 3961 MW),使其单位发电成本(从表16)高,推高了相互作用的总成本。此外,它可以从数据发现,在同样的调度调整效果,电价响应的互动总成本显然是小于的动力响应。
5.2。全面满意用电量的比较
在不同的场景下,全面满足电力消耗如表所示17:
从图表可以看出,因为没有电响应场景1和3,电力综合满意度是1,和综合满意度在场景4大于用电量在场景2中。这主要是因为添加激励响应机制在场景4中,激励和调度计划制定根据负载可中断计划报告的独立用户。在这种情况下,自主功耗的意愿灵活的加载可以最大限度地保证。导致高度的满意其功耗模式。在场景2中,尽管用户获得一定收入电力费用通过电价的响应,电力消费变化的模式,从而导致低程度的综合满意度用电量。
它可以找到比较全面的经济利益和满足,网络拥塞发生时,在场景4中,调整发电输出的最优调度模式,同时实现电价和激励调度负载端的消除网络拥塞(集成综合调度发电和电力消费)相对最合适。
6。结论
在这篇文章中,空调负荷的数学模型建立在商业建筑和住宅用户,和商业建筑和住宅用户的响应特性进行了分析。在此基础上,新街口Zhuanjinying线选为典型代表的法院的能耗特点分析负荷特性,和潜在柔性负载调节表。灵活的负荷最优组合控制模型建立了基于最大综合效益,并通过该模型中,调度员可以获得最优节点电价、减负荷周期和减少负载的每个激励灵活的负载,和每个发电机组的输出安排在每一个时期,发布调度指令。最后,综合优化控制策略的灵活的面向负荷的法院提出,中期和长期term-regulation,日前规定,和实时调节灵活的加载的方法进行了研究,选择和IEEE 14-node系统为例分析。
本文的互补潜力的混合能源系统和响应优先级机制分析了综合能源系统设备方面的技术和经济因素。综合能源协调控制的设计模型进行了优化,分析和解决方案是由使用multitime规模合作控制策略。通过例子的分析,最优调度的结果multitime源存储负载的规模。这项研究是具有重要意义的建设混合能源系统,促进新能源的消费,在电网储能应用的增加,和更可持续的能源管理的实现。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版
确认
本研究支持的关键技术的研究和应用对准确控制站负载和网络负载合作智能能源消耗(5400 - 202018421 - 0 - 0 - 00)。