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空调负荷占电力终端设备的比重逐年增长,已成为峰 荷最重要的组成部分,加深了中国高峰时段的供需矛盾,导 致峰谷差进一步拉大。但同时空调负荷具有一定热存储能 力,具备巨大的负荷调节潜力,可以通过需求响应纳入到电 力系统调度中。为此,提出了基于直接负荷控制的空调负荷 双层优化调度和控制模型。在宏观层模型中,根据负荷聚合 商在各时段的空调负荷出力和报价,优化调度计划,最小化 电力公司负荷调度成本;在微观层模型中,通过优化其管辖 范围内空调负荷的控制策略,使得实际的空调负荷出力与调 度计划尽可能保持一致并最大化其利益。通过算例分析说明了所提出模型的应用方法。
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第 34 卷 第 10 期 中 国 电 机 工 程 学 报 Vol.34 No.10 Apr.5, 2014
1546 2014 年 4 月 5 日 Proceedings of the CSEE ©2014 Chin.Soc.for Elec.Eng.
DOI:
10.13334/j.0258-8013.pcsee.2014.10.005
文章编号:
0258-8013 (2014) 10-1546-10
中图分类号:
TM 73
基于 DLC 的空调负荷双层优化调度和控制策略
高赐威,李倩玉,李扬
(江苏省智能电网技术与装备重点实验室(东南大学),江苏省 南京市 210096)
Bi-level Optimal Dispatch and Control Strategy for Air-conditioning
Load Based on Direct Load Control
GAO Ciwei, LI Qianyu, LI Yang
(Jiangsu Provincial Key Laboratory of Smart Grid Technology & Equipment (Southeast University), Nanjing 210096, Jiangsu Province, China)
ABSTRACT: The proportion of air-conditioning load in
electric terminal devices is growing year by year.
Air-conditioning load is the most important part of the power
peak-load, deepening the contradiction between supply and
demand in China during peak periods and further widening the
peak-valley difference. But the air-conditioning load has
thermal storage ability, which has the huge potential of load
regulation and can be connected into power system dispatch
through demand response. The bi-level optimal dispatch and
control model for air-conditioning load based on direct load
control was proposed to deal with the problem in this paper.
The macro-layer model was devoted to minimizing the cost of
load dispatch through optimizing dispatching scheme based on
air-conditioning load outputs and biddings of load aggregators,
and the micro one was aimed at minimizing the difference
between air-conditioning outputs and dispatching scheme
through optimizing the control strategy of load aggregators.
The case study shows the application of the proposed model.
KEY WORDS: demand response; air-conditioning load; direct
load control; bi-level optimization; load aggregator; load
dispatch
摘要:空调负荷占电力终端设备的比重逐年增长,已成为峰
荷最重要的组成部分,加深了中国高峰时段的供需矛盾,导
致峰谷差进一步拉大。但同时空调负荷具有一定热存储能
力,具备巨大的负荷调节潜力,可以通过需求响应纳入到电
力系统调度中。为此,提出了基于直接负荷控制的空调负荷
双层优化调度和控制模型。在宏观层模型中,根据负荷聚合
商在各时段的空调负荷出力和报价,优化调度计划,最小化
电力公司负荷调度成本;在微观层模型中,通过优化其管辖
范围内空调负荷的控制策略,使得实际的空调负荷出力与调
度计划尽可能保持一致并最大化其利益。通过算例分析说明
基金项目:国家自然科学基金项目(51277028)。
Project Supported by National Natural Science Foundation of China
(51277028).
了所提出模型的应用方法。
关键词:需求响应;空调负荷;直接负荷控制;双层优化;
负荷聚合商;负荷调度
0 引言
随着经济和电力需求的快速增长,中国电力供
需经常处于偏紧状态
[1]
;另一方面,由于中国产业
结构的调整,第三产业的用电量和耗电比重逐年上
升,其电力终端设备中比重较大的为空调负荷
[2]
,
该类负荷数量大、容量总和大,一般构成用电峰
荷
[3]
,导致峰谷差进一步拉大
[4]
。
电力短缺主要发生在夏季或冬季的负荷高峰
时段,空调负荷占比高,并出现显著的负荷尖峰现
象,而低谷电力富余,导致部分发电容量处于闲置
状态。以上海市为例,夏季高峰时段,空调负荷的
占比高达 30%~40%,并呈现逐年上升的趋势
[5]
。空
调负荷具备热存储能力,通过合理的直接负荷控制
手段,不仅能够快速响应电网侧的调度,降低高峰
时段的电力需求,有效缓解电力供需矛盾,而且与
发电装机容量的投资相比,需求响应的成本较低,
合理的负荷控制对于用户用电舒适度的影响很小。
集中控制后的空调负荷数量可观,调度方式灵活,
参与系统调峰的潜力巨大,对于电力公司来说是重
要的需求响应资源,可以通过需求响应将其纳入到
常态化的电力系统调度运行中
[6]
。国内外已经有相
关的研究甚至实际应用,特别是对于空调负荷,在
夏季负荷高峰期负荷占比高,且具有一定的储能特
性。文献[7-8]提出空调等用户负荷参与电力系统实
时运行的分层调度方案。文献[9]深入研究了空调负
荷的物理模型,评估了制热空调参与平衡监管服务
第 10 期 高赐威等:基于 DLC 的空调负荷双层优化调度和控制策略 1547
的潜力并研究了其控制策略,利用温度的预测和实
时修正来控制空调在目前中国智能电网基础设施
现状下存在一定困难。文献[10-11]分别研究了通过
直接负荷控制(direct load control,DLC)或者电价对
空调负荷进行控制以达到削减负荷的目的,但是没
有给出空调负荷的控制策略。
市场环境下,负荷聚合商
[12-13]
(load aggregator,
LA)作为专业化需求响应提供商可通过专业的技术
手段整合空调负荷,参与主能量市场或辅助服务市
场。管制环境下,电力公司也可以依托智能电网的
基础设施,通过对聚合后的空调负荷进行实时调
度,充分挖掘负荷侧资源,提高负荷率,抑制高峰
负荷过快增长。
基于上述考虑,本文以空调负荷为主要控制对
象,在考虑用户舒适度和负荷调整空间基础上提出
了空调负荷的优化控制模型,同时建立了 DLC 的
空调负荷双层优化调度和控制模型,宏观层模型的
决策者为电力公司的调度部门,以最小化购买成本
的方式确定负荷聚合商提供的需求响应资源调度
方案;微观层模型的决策者为各负荷聚合商,依据
合同的详细约定或投标情况,合理安排直接负荷控
制方案,对其管辖范围内的空调负荷进行调度,并
最大化其利益。
1 空调负荷的双层调度
1.1 双层调度模式
当前空调负荷在电网峰荷中所占的比重越来
越大
[14]
,鉴于空调负荷属于分散的需求响应资源,
在本文所提出的场景中,电力公司通过负荷聚合商
对空调负荷进行调度,建立包括电力公司、负荷聚
合商、分散空调负荷在内的双层调度模式,当然,
在管制模式下,电网公司也可直接开展负荷聚合业
务,直接整合各类空调负荷,如图 1 所示。
宏观层中,电力公司可以与负荷聚合商进行双
边交易
[13]
,签订合同规定负荷削减的时段、出力以
及报酬支付。电力公司可以在日前根据负荷聚合商
的投标情况制定第 2 天每个时段的调度计划。
微观层中,每个负荷聚合商都拥有一定数量的
空调负荷的控制权,通过与用户签订合同获得电力
用户空调负荷的部分用电决策权。负荷聚合商通过
历史用能数据和气象预测数据分析,预测空调负荷
的可控容量,形成需求响应资源供应量,并在日前
市场进行报价投标。投标被电力公司接受后,负荷
聚合商需要制定合理的负荷控制策略,使得完成调
……
电
网
公
司
调
度
部
门
负荷聚合商1
负荷聚合商2
负荷聚合商m
……
电
力
系
统
宏观层 微观层
空调负荷1
空调负荷2
……
空调负荷n
区
域
1
空调负荷1
空调负荷2
……
空调负荷n
区
域
m
空调负荷1
空调负荷2
……
空调负荷n
区
域
2
图 1 空调负荷的双层调度模式
Fig. 1 Bi-level dispatch architecture for
air-conditioning load
度计划的同时,获取的利润最大。
1.2 智能电网硬件支撑技术
空调负荷的调度与控制依赖智能电网技术的
硬件支持,负荷聚合商或者电网公司可以通过智能
技术直接感知用户空调负荷的状态(如室温和启停
状态)和控制用户空调。智能电网中的高级量测体系
(advanced metering infrastructure,AMI)
[15]
有一套完
整的硬件系统,可以利用智能电表和双向通信网
络,定时或实时获取终端电力用户带有时标的分时
段或实时(准实时)的多种计量值并传输至量测数据
管理系统,也可以远程或本地接通和开断终端用电
设备
[16]
。
中国在全国各地都不同程度地建立了负荷控
制系统,在大用户、台区监测及居民抄表应用中投
运了部分配电变压器监测系统和居民集抄系统,且
已经制定了电子式电能表、电力负荷控制、用电信
息采集等标准
[17]
,同时开展了多项智能用电示范工
程试点项目,逐步为灵活的双向互动和智能用电提
供实践经验和实施平台。
2 日前调度计划优化模型
2.1 负荷聚合商的出力投标决策模型
2.1.1 空调机组的热动力学模型
本节通过研究空调机组的热动力学模型,建立
空调功率、温度及时间之间的关系,由此预测在理
想的负荷直接控制策略下空调负荷的可控容量大
小,为日前市场中负荷聚合商的出力投标提供决策
依据,此处日前市场可狭义地理解为,为解决调峰
问题获取需求响应资源进行负荷削减的市场,主能
量交易不做特定的市场或管制限定。如文献[9]一
样,本文以定频空调为研究对象,控制的策略主要
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