CN103257571B - 基于dlc的空调负荷双层优化调度和控制策略制定方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法，其建立单台空调机组的热动力学模型，用于表征空调功率、温度及时间之间的关系；根据单台空调的热动力学模型以及直接负荷控制合同中所规定的用户舒适度要求，分析空调负荷集中控制的理想轮控策略，并计算所有受控空调负荷所能提供的削减上限值。建立实际电力***运行中空调负荷直接控制的决策模型，通过优化对所有受控空调负荷的控制策略，使得实际的空调负荷出力与理想削减量的偏差最小，并且用空调负荷持续开启和关闭时间代替实时室温表征空调轮控策略的约束条件。

Description

基于DLC的空调负荷双层优化调度和控制策略制定方法

技术领域

本发明属于电力***及其自动化技术领域，更准确地说本发明涉及基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法。

背景技术

随着经济和电力需求的快速增长，我国电力供需经常处于偏紧状态；另一方面，由于我国产业结构的调整，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，该类负荷数量大、容量综合大，一般构成用电峰荷，导致峰谷差进一步拉大。

电力短缺主要表现在高峰时段，其持续时间很短，而低谷电力富余，导致部分发电容量长时间处于闲置状态。空调负荷具备热存储能力，通过合理的直接负荷控制手段，对于这部分负荷进行集中控制，不仅能够快速响应电网侧的调度，降低高峰时段的电力消耗，有效地缓解电力供需矛盾，而且相较于发电装机容量的投资，需求响应的成本较低，对于用户用电舒适度的影响较小。集中控制后的空调负荷数量可观，调度方式灵活，参与***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***调度运行中。电力公司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，提高能源利用效率，抑制高峰负荷过快增长。

发明内容：

发明目的：本专利提供了一种基于直接负荷控制(Direct Load Control，DLC)的空调负荷控制策略制定方法，其目的在于为电力调度部门提供更多的资源，通过科学的手段合理地深入挖掘电力***中大量闲置的需求响应资源，将对于需求响应资源的调度纳入到常态化的电力调度工作中。

技术方案：本发明采用如下技术方案加以实现：

基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法，包括以下步骤：

1)建立空调功率、温度及时间之间的关系，即单台空调机组的热动力学模型：

$T_{\mathrm{in}}^{t+1}=T_{\mathrm{out}}^{t+1}-(T_{\mathrm{out}}^{t+1}-T_{\mathrm{in}}^t)\·\mathrm{\ϵs}=1---\left(1\right)$

$T_{\mathrm{in}}^{t+1}=T_{\mathrm{out}}^{t+1}-\mathrm{\η}{P}_x/A-(T_{\mathrm{out}}^{t+1}-\mathrm{\η}{P}_x/A-T_{\mathrm{in}}^t)\·\mathrm{\ϵs}=0---\left(2\right)$

式中：s表示空调的状态，1表示关停，0表示开启；表示t时刻的室内温度；表示(t+1)时刻的室外温度；ε为散热函数ε＝e^-τ/Tc，τ为控制时间间隔，T_c为时间常数；η为空调能效比；A/(kW·℃^-1)为导热系数；P_x为x时刻空调的额定制冷消耗功率(kW)，ηP_x为空调的额定制冷量；

2)设n台空调的平均额定功率为控制周期内环境温度设为恒定值T_out；根据单台空调机组的热动力学模型，结合室温控制区间[T_min,T_max]，可以求解负荷控制周期τ_c，以及空调开启和关停的时间τ_on、τ_off，如下所示：

$T_{\max }=T_{\mathrm{out}}(1-{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}})+T_{\min }\·{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}---\left(3\right)$

$T_{\min }=(T_{\mathrm{out}}-\mathrm{\η}\stackrel{\‾}{P}/A)(1-{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}})+T_{\max }\·{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}}---\left(4\right)$

τ_c＝τ_off+τ_on           (5)

3)分析集中控制的n台空调的理想轮控策略，基于此计算所有受控空调负荷所能提供的削减上限值：

$C_{\lim }=\frac{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}{{\mathrm{\τ}}_c}\×n\stackrel{\‾}{P}---\left(6\right)$

4)分析实际负荷控制中x时刻n台空调所能提供的负荷实际出力与理想削减量的偏差为：

$e\left(x\right)=G\left(x\right)-D\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i\left(x\right)\×P_i\left(x\right)-D\left(x\right)---\left(7\right)$

式中：s_i(x)表示第i台空调在x时刻的状态，为0说明第i台空调处于不受控状态；为1说明第i台空调处于受控状态，D(x)为理想削减量，D(x)∈(1,2,…,M)，P_i(x)为空调在x时刻的功率，(i＝1,2,…,n)；

5)利用空调热动力学模型，用持续时间代替实时室温来表征直接负荷控制决策模型的约束条件，空调的连续开启时间和连续关闭时间如下式所示：

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(x\right)=\{{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}(x-1)+[1-s_i\left(x\right)]\×\mathrm{\Δx}\}\×[1-s_i\left(x\right)]---\left(8\right)$

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(x\right)=[{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}(x-1)+s_i\left(x\right)\×\mathrm{\Δx}]\×s_i\left(x\right)---\left(9\right)$

式中：Δx表示每两个相邻时刻的时间间隔；

6)建立实际电力***运行中空调负荷直接控制决策模型，从而得出基于直接负荷控制的空调负荷控制策略，如下式所示：

$\min \underset{x=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}e{\left(x\right)}^2---\left(10\right)$

$s.t.{\text{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(x\right)\≤{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}---\left(11\right)$

$\frac{\underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(j\right)}{\underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(j\right)}\≥\frac{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}}{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}\left(\begin{array}{cc}\mathrm{if}& \underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(j\right)\≠0\end{array}\right)---\left(12\right)$

$G\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i\left(x\right)\×P_i\left(x\right)\≤C_{\lim }---\left(13\right)$

式中：Φ(x)＝{s₁(x),s₂(x),…,s_n(x)}(x＝1,2,…,M)为空调负荷直接控制行动的决策变量，初始状态为 ${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(0\right)=0,{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(0\right)={\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}(i=\mathrm{1,2},...,n).$

所述步骤3中的理想轮控策略包括如下步骤：

1)根据空调机组的热动力学模型得出负荷控制周期τ_c，以及空调开启和关闭的时间τ_on、τ_off，将空调负荷平均分为τ_c组进行轮控，空调达到温度设定最小值T_min则进入“关停”状态，达到最大值T_max则进入“开启”状态；

2)将一个控制周期τ_cmin分为τ_c个状态，每组空调在同一时刻处于不同状态，每个状态的时间间隔为1min，进入下一分钟时恒有一组空调“关停”，另一组空调“开启”，保证每个时刻开启的空调比例恒为

所述步骤6的约束条件为：

1)空调的连续关闭时间不能超出τ_off；

2)前一段时间的蓄能可以作为后一段时间的出力，但在每个时刻点的出力不能超出之前所有时段的累积蓄能大小；

3)聚合后空调负荷的总出力不能超过削减上限值。

有益效果：本专利提供了一种基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法，其优点是对于空调设备本身的运行特性进行分析，建立单台空调机组的热动力学模型，并在此基础上充分考虑电力用户的使用舒适度，聚合大量空调设备以及制定直接负荷控制策略，以一种有效的手段控制分布分散的空调负荷，通过科学的手段合理安排直接负荷控制行动，在不影响用户使用效果的前提下为电力调度部门提供更多需求响应资源、缓解电力供需紧张、减小峰谷差、延缓发电装机容量的投资。

附图说明

图1是本专利的方法流程图。

图2是空调负荷轮控策略图。

图3是空调状态转换图。

具体实施方式

基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法的具体实施依赖于对单台空调机组热动力学模型的研究，分析功率、温度和时间之间的关系，结合用户舒适度要求，制定空调负荷集中控制的理想轮控策略；同时研究空调负荷热存储能力对于负控过程中温度变化的影响，以制定满足削减需求的负荷控制策略。

下面结合附图对本专利中的空调负荷的理想轮控策略进行详细说明。

对参与用户的空调负荷进行轮控，负控过程要满足用户舒适度，即室温区间[T_min,T_max]，T_min表示室温最低值，T_max表示室温最高值，要求用户的室温不能超过该区间。

假设x时段空调的平均额定功率为负荷聚合商管辖区域内有n台空调，控制初期室温达到下限控制周期内环境温度设为恒定值根据空调机组的热动力学模型，可以得出负荷控制周期为τ_c，以及空调开启和关闭的时间τ_on、τ_off。若将空调负荷平均分为τ_c组进行轮控，轮控策略如图2所示，具体如下：

1)图2中每组负荷在一个控制周期内的处于“开启”状态(白色)的时间为τ_on，处于“关停”状态(灰色)的时间为τ_off；

2)图2中空调达到温度设定最小值T_min则进入“关停”状态，达到最大值T_max则进入“开启”状态；

3)一个控制周期为τ_cmin，可以分为τ_c个状态，如图2所示，每组空调在同一时刻处于图中不同状态，每个状态的时间间隔为1min，进入下一分钟时总有一组空调“关停”，另一组空调“开启”，这样就能保证每个时刻开启的空调数目相同，比例为

例子：假设一个控制周期为10分钟，空调关闭时间为7分钟，空调开启时间为3分钟，则可以得到10组空调负荷在两个控制周期内的状态分布，表1中横轴表示空调组数，纵轴表示时间间隔，灰色部分为关闭的空调组。

表1空调负荷的状态分布情况

由此可以得到x时段参与直接负荷控制行动的空调负荷削减上限值为C_lim：

$C_{\lim }=\frac{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}{{\mathrm{\τ}}_c}\×n\stackrel{\‾}{P}---\left(6\right)$

下面结合附图3，对本专利中的空调负荷直接控制决策模型进行详细描述。

进行直接负荷控制的同时需要满足合同中规定的用户舒适度，室温不能超出范围[T_min,T_max]。由于实时测量室温存在一定难度，且信息传输有一定的延迟，为实时负荷控制带来了一定的影响，所以本专利基于空调热动力学模型，用持续时间代替实时室温来表征直接负荷控制决策模型的约束条件。空调的连续开启时间和连续关闭时间的计算公式如下：

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(x\right)=\{{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}(x-1)+[1-s_i\left(x\right)]\×\mathrm{\Δx}\}\×[1-s_i\left(x\right)]---\left(8\right)$

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(x\right)=[{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}(x-1)+s_i\left(x\right)\×\mathrm{\Δx}]\×s_i\left(x\right)---\left(9\right)$

(1)根据空调的热动力学模型可以得出，空调的连续关闭时间不能超出τ_off。

(2)空调连续关闭时间与状态转换前的连续开启时间存在一定较为复杂的关系，即与空调状态转换时刻的室温也有关，如图3所示。

由图3可知，空调状态转换过程中理想情况为而实际控制中为了保证室温变化不超出规定的范围，必须满足条件因为空调具有热存储能力，所以整个控制区间内的温度变化都存在一定的联系，前一段时间的蓄能可以作为后一段时间的出力，但在每个时刻点的出力不能超出之前所有时段的累积蓄能大小，这一关系也可用时间来表征，由此可以得出直接负荷控制的两个约束条件：

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(x\right)\≤{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}---\left(7\right)$

$\frac{\underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(j\right)}{\underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(j\right)}\≥\frac{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}}{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}\left(\begin{array}{cc}\mathrm{if}& \underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(j\right)\≠0\end{array}\right)---\left(8\right)$

式中，初始状态为 ${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(0\right)=0,{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(0\right)={\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}(i=\mathrm{1,2},...,n).$

总之，本专利发明的基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法可以在不影响用户舒适度的前提之下，通过对空调负荷实行轮控，深入挖掘电力***中大量存在的分布分散的空调负荷以缓解电力供需紧张，实现电力公司对于聚合后的空调负荷的实时调度。

Claims (3)

1.基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)建立空调功率、温度及时间之间的关系，即单台空调机组的热动力学模型：

$T_{\mathrm{in}}^{t+1}=T_{\mathrm{out}}^{t+1}-(T_{\mathrm{out}}^{t+1}-T_{\mathrm{in}}^t)\·\mathrm{\ϵs}=1---\left(1\right)$

$T_{\mathrm{in}}^{t+1}=T_{\mathrm{out}}^{t+1}-\mathrm{\η}{P}_x/A-(T_{\mathrm{out}}^{t+1}-\mathrm{\η}{P}_x/A-T_{\mathrm{in}}^t)\·\mathrm{\ϵs}=0---\left(2\right)$

式中：s表示空调的状态，1表示关停，0表示开启；表示t时刻的室内温度；表示(t+1)时刻的室外温度；ε为散热函数ε＝e^-τ/Tc，τ为控制时间间隔，T_c为时间常数；η为空调能效比；A/(kW·℃^-1)为导热系数；P_x为x时刻空调的额定制冷消耗功率(kW)，ηP_x为空调的额定制冷量；

2)设n台空调的平均额定功率为控制周期内环境温度设为恒定值T_out；根据单台空调机组的热动力学模型，结合室温控制区间[T_min,T_max]，可以求解负荷控制周期τ_c，以及空调开启和关停的时间τ_on、τ_off，如下所示：

$T_{\max }=T_{\mathrm{out}}(1-{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}})+T_{\min }\·{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}---\left(3\right)$

$T_{\min }=(T_{\mathrm{out}}-\mathrm{\η}\stackrel{\‾}{P}/A)(1-{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}})+T_{\max }\·{\mathrm{\ϵ}}^{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}}---\left(4\right)$

τ_c＝τ_off+τ_on        (5)

3)分析集中控制的n台空调的理想轮控策略，基于此计算所有受控空调负荷所能提供的削减上限值：

$C_{\lim }=\frac{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}{{\mathrm{\τ}}_c}\×n\stackrel{\‾}{P}---\left(6\right)$

4)分析实际负荷控制中x时刻n台空调所能提供的负荷实际出力与理想削减量的偏差为：

$e\left(x\right)=G\left(x\right)-D\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i\left(x\right)\×P_i\left(x\right)-D\left(x\right)---\left(7\right)$

式中：s_i(x)表示第i台空调在x时刻的状态，为0说明第i台空调处于不受控状态；为1说明第i台空调处于受控状态，D(x)为理想削减量，D(x)∈(1,2,…,M)，P_i(x)为空调在x时刻的功率，(i＝1,2,…,n)；

5)利用空调热动力学模型，用持续时间代替实时室温来表征直接负荷控制决策模型的约束条件，空调的连续开启时间和连续关闭时间如下式所示：

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(x\right)=\{{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}(x-1)+[1-s_i\left(x\right)]\×\mathrm{\Δx}\}\×[1-s_i\left(x\right)]---\left(8\right)$

${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(x\right)=[{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}(x-1)+s_i\left(x\right)\×\mathrm{\Δx}]\×s_i\left(x\right)---\left(9\right)$

式中：Δx表示每两个相邻时刻的时间间隔；

6)建立实际电力***运行中空调负荷直接控制决策模型，从而得出基于直接负荷控制的空调负荷控制策略，如下式所示：

$\min \underset{x=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}e{\left(x\right)}^2---\left(10\right)$

$s.t.{\text{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(x\right)\≤{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}---\left(11\right)$

$\frac{\underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(j\right)}{\underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(j\right)}\≥\frac{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}}{{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{off}}}\left(\begin{array}{cc}\mathrm{if}& \underset{j=0}{\overset{x}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(j\right)\≠0\end{array}\right)---\left(12\right)$

$G\left(x\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{s}_i\left(x\right)\×P_i\left(x\right)\≤C_{\lim }---\left(13\right)$

式中：Φ(x)＝{s₁(x),s₂(x),…,s_n(x)}(x＝1,2,…,M)为空调负荷直接控制行动的决策变量，初始状态为 ${\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{off}}\left(0\right)=0,{\mathrm{\τ}}_i^{\mathrm{on}}\left(0\right)={\mathrm{\τ}}_{\mathrm{on}}(i=\mathrm{1,2},...,n).$

2.根据权利要求1所述的基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法，其特征在于，所述步骤3中的理想轮控策略包括如下步骤：

(1)根据空调机组的热动力学模型得出负荷控制周期τ_c，以及空调开启和关闭的时间τ_on、τ_off，将空调负荷平均分为τ_c组进行轮控，空调达到温度设定最小值T_min则进入“关停”状态，达到最大值T_max则进入“开启”状态；

(2)将一个控制周期τ_cmin分为τ_c个状态，每组空调在同一时刻处于不同状态，每个状态的时间间隔为1min，进入下一分钟时恒有一组空调“关停”，另一组空调“开启”，保证每个时刻开启的空调比例恒为

3.根据权利要求1所述的基于直接负荷控制的空调负荷控制策略制定方法，其特征在于，所述步骤6的约束条件为：

(1)空调的连续关闭时间不能超出τ_off；

(2)前一段时间的蓄能可以作为后一段时间的出力，但在每个时刻点的出力不能超出之前所有时段的累积蓄能大小；

(3)聚合后空调负荷的总出力不能超过削减上限值。