CN110729728A - 考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法 - Google Patents

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CN110729728A CN201911100132.0A CN201911100132A CN110729728A CN 110729728 A CN110729728 A CN 110729728A CN 201911100132 A CN201911100132 A CN 201911100132A CN 110729728 A CN110729728 A CN 110729728A
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戚旻希
钱倍奇
宋青凡
崔斯玥
丁祎敏
王彦博
顾艳
宁佳
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J3/00—Circuit arrangements for ac mains or ac distribution networks

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Abstract

本发明提出了一种考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，不同于传统意义上的被动控制终端，本方法考虑融入用户自身意愿主动参与响应提高电网运行负荷率的可调度策略。首先对用户家电进行分类，确定智能家电的类别，其次基于智能家电的运行特性、工作状态和外部环境信息，计算用户的舒适度指标，再次根据电网负荷率提升需求，设置电网功率调度限值，最后实时更新用户的舒适度指标，实现智能家电的需求响应控制。本发明保证了用户的舒适度，并能有效提高电网运行负荷率。

Description

考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法
技术领域
本发明涉及一种需求响应控制方法，属于需求响应智能控制技术领域，具体涉及一种考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法。
背景技术
负荷率是指电网的平均有功负荷与最高有功负荷的比值，即一段时间内，用电平均有功负荷与用电最高有功负荷比值的百分数。一般式为
Figure BDA0002269590930000011
式中：λ—负荷率；Pmax—统计时段内最大有功负荷；t1,t2—统计时段开始时刻、结束时刻；P(t)—关于t的功率函数。
由于近年来各地电网发展迅速，使得用电负荷峰谷差不断增大，用电负荷率逐渐下降，发电调峰日益困难。有效提高负荷率也成为电网发展问题中的重中之重。然而在大规模新能源并网的形势下，电网调峰面临极大的挑战，仅靠调度发电侧资源来维持电力***功率瞬时平衡，维持较大数值的负荷率已变得愈加困难。需求响应(demand response,DR)指电力用户接收到供电方发出的价格信号或者激励机制后，改变固有的电力消费模式，减少或转移某时段用电负荷的行为。若用户能够主动、合理的参与需求响应，则能达到削峰填谷、提高用电负荷率等目的。传统的需求响应信号主要依赖人工传输，人员手动关停设备或调整设备的运行功率，这使得用户侧无法及时获得电网侧的DR信息，电网侧也无法实时根据用户的最新电能消耗信息调整DR信号，降低了DR实现削峰填谷的可靠性和效率。因此，传统的需求响应很难真正意义上实现电网的削峰填谷，保证电网的供需平衡。另一方面，自动需求响应(automated demand response,ADR)能够在不存在任何人工操作的基础上，自动实现用户的DR响应，实现了真正意义上的电网供需平衡。
发明内容
发明目的：本发明目的主要针对目前智能家电响应策略的问题和不足，提出了一种充分考虑用户实时舒适度，利用智能家电参与需求响应实现电网负荷率提升的方法。
技术方案：一种考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，包括以下步骤：
在进入需求响应DR调度时间区间段后，对当前t时刻所有智能家电的总功率Ptotal(t)和预设的功率限额plimit的大小进行比较；
当Ptotal(t)>Plimit时，根据智能家电实时数据反馈计算舒适度指标K值，并按照K值大小升序依次判断是否对相应家电进行状态切换：若该家电为通电状态，则令其断电并更新Ptotal(t)；若该家电处于断电状态，则进行下一家电状态的判定和决策，当家电运行状态发生变化时，及时更新Ptotal(t)数值，直至该时刻Ptotal(t)<Plimit要求得到满足；
符合要求后或是将所有家电按序断电后仍无法满足该时刻总功率低于限值的要求，则进入下一时刻，重复上述步骤，直至退出DR调度时间区。
进一步地，所述智能家电包括空调、热水器和电动汽车，所有智能家电的总功率Ptotal(t)为空调、热水器和电动汽车在t时刻的运行功率之和。
所述空调的运行特性如下：
Figure BDA0002269590930000021
Figure BDA0002269590930000022
式中：PAC(t)为空调t时刻的运行功率(kW)；PAC为空调的额定功率(kW)；TAC(t)为t时刻的室内温度(℃)；为t时刻的温度设定值(℃)；
Figure BDA0002269590930000024
为温度死区(℃)；Δt为时刻t与下一时刻t+1之间的时间间隔长度；G(t)为t时刻房屋的热量增加率，正数表示热量增加，负数表示热量流失(Btu/h)；CAC为供冷量(Btu/h)；Δc为室内温度变化1℉需要的能量(Btu/℉)。
所述热水器的运行特性如下：
Figure BDA0002269590930000026
式中：PWH(t)为热水器t时刻的运行功率(kW)；PWH为热水器的额定功率(kW)；TWH(t)为t时刻的水温(℃)；
Figure BDA0002269590930000031
为t时刻的水温设定值(℃)；
Figure BDA0002269590930000032
为水温死区(℃)；fr(t)为t时刻热水的流速(gpm)；Vtank为水箱的容积(gallons)；Tinlet为进水口的注入水温度(℉)；α为热水器加热温度系数；ξ为热水器水温单位时间内下降的速度。
所述电动汽车的运行特性如下：
pEV(t)＝PEV·NEV(t)·wEV(t) (6)
Figure BDA0002269590930000033
式中：pEV(t)为电动汽车t时刻的充电功率(kW)；PEV为电动汽车额定功率(kW)；NEV(t)为电动汽车t时刻的连接状态，1表示电动汽车连接上充电桩，0表示电动汽车未连接上充电桩；wEV(t)为t时刻电动汽车未受控制情况下的充电状态，1表示电动汽车在充电，0表示电动汽车未充电；SOC(t)为t时刻的荷电状态；SOCmin为预计充电结束时间时要求达到的最小荷电状态。
所述预设的功率限额Plimit根据以下方法得到：电网调度中心根据实时负荷率情况，给出需要经过响应后提高的负荷率数值λafter，
Figure BDA0002269590930000034
式中：λafter为实施需求响应方法后的电网负荷率；t1和t2分别为统计时段开始时刻和结束时刻；tDRa和tDRb分别为DR区间时段开始时刻和结束时刻；P(t)为未实施需求响应时t时刻的负荷功率；ΔP(t)为t时刻智能家电参与需求响应的功率变化量；Pmax为统计时段内最大有功负荷；ΔP为智能家电高峰时段参与需求响应的功率变化量；
由式(14)计算出Plimit＝P(t)-ΔP(t)＝Pmax-ΔP。
所述智能家电舒适度指标K值大小升序形式如下：
Figure BDA0002269590930000035
K(t)＝min(KAPP0(t)) (13)
式中，
Figure BDA0002269590930000036
为小于x的最大整数；min(x)为可将x进行从小到大排序的函数；KAPP表示智能家电用电优先级，空调、热水器、充电汽车分别根据各自的计算公式计算得到，然后一起排序；t表示统计时段内的时间点，T表示家电数据更新周期，KAPP0(t)表示一个更新周期T内KAPP的采样值。
有益效果：本发明在电网负荷率低的情况下，充分考虑用户的家电使用舒适度，通过智能家电参与需求响应，有效降低了峰值负荷，体现了负荷相应策略的合理性和有效性。本发明所提出的优化方法能够有效提高电网的负荷率并最大程度的满足用户舒适度需求。
附图说明
图1为本发明考虑用户舒适度和提高电网负荷率的需求响应方法流程图；
图2为未实施本发明提出的需求响应方法下智能家电工作状态仿真示例；
图3为未实施本发明提出的需求响应方法下各智能家电总负荷仿真示例；
图4为未实施本发明提出的需求响应方法下总负荷仿真示例；
图5为实施本发明提出的需求响应方法且更新周期为1min时3种家电舒适度比较示例；
图6为实施本发明提出的需求响应方法且更新周期为1min时不同住户同一家电舒适度比较示例；
图7为实施方案前后且更新周期为1min时总负荷仿真结果比较示例；
图8为实施本发明提出的需求响应方法且更新周期为10min时3种家电舒适度比较示例；
图9为实施本发明提出的需求响应方法且更新周期为10min时不同住户同一家电舒适度比较示例；
图10为实施方案前后且更新周期为10min时总负荷仿真结果比较示例；
图11为实施本发明提出的需求响应方法且更新周期为30min时3种家电舒适度比较示例；
图12为实施本发明提出的需求响应方法且更新周期为30min时不同住户同一家电舒适度比较示例；
图13为实施方案前后且更新周期为30min时总负荷仿真结果比较示例。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
图1出示了考虑融入用户自身意愿主动参与响应提高电网运行负荷率的可调度策略的流程图，参与对象包括调度中心、智能家电和用户。如图所示，在进入本发明提出的DR调度时间区间段[tDRa，tDRb]后，首先对当前所有家电的总功率Ptotal和功率限额Plimit的大小进行比较判断。当Ptotal>Plimit时，根据家电实时数据反馈进行舒适度指标K值计算，并按照K值大小升序依次判断是否对相应家电进行状态切换。若该家电为通电状态，则令其断电并更新Ptotal；若该家电处于断电状态，则直接判定下一项家电状态并进行相同决策。当家电运行状态发生变化时，及时更新Ptotal数值，直至该时刻Ptotal<Plimit要求得到满足。符合要求后所有家电数据进行实时更新即可进入下一时刻，重复上述步骤，直至退出DR调度时间区。最后根据调度后的家电数据计算电网负荷率，并与调度前负荷率进行大小比较，证明本发明提出方案的有效性。
参照图示，所述需求响应方法包括以下步骤：
步骤1)根据不同家电的运行特性和重要程度，对用户家电进行分类，确定智能家电的类别。
本发明选取普通家电中多种家电，建立了多种家电的数学模型，最后根据其运行特性和用户对其的需要程度、其状态改变对用户用电情况的影响大小选择了空调、热水器和电动汽车三种智能家电。步骤1)具体包括以下步骤：
1.1)根据用户的家电用电情况，分析家电的动态运行特性，研究家电包括空调、热水器、烘干机、电动汽车、冰箱和电灯等其他重要负荷，分别对应的运行特性公式如式(1)-(9)：
空调：
Figure BDA0002269590930000052
式中：PAC(t)为空调在t时刻的运行功率(kW)；PAC为空调的额定功率(kW)；TAC(t)为t时刻的室内温度(℃)；
Figure BDA0002269590930000053
为t时刻的温度设定值(℃)；
Figure BDA0002269590930000054
为温度死区(℃)，即空调温度设定范围，经人为设定后即为常数；Δt为时刻t与下一时刻t+1之间的时间间隔的长度，根据式(2)中各参数单位换算设定为1hour；G(t)为t时刻房屋的热量增加率，正数表示热量增加，负数表示热量流失(Btu/h)；CAC为供冷量(Btu/h)；Δc为室内温度变化1℉需要的能量(Btu/℉)。
热水器：
Figure BDA0002269590930000061
Figure BDA0002269590930000062
式中：PWH(t)为热水器在t时刻的运行功率(kW)；PWH为热水器的额定功率(kW)；TWH(t)为t时刻的水温(℃)；为t时刻的水温设定值(℃)；为水温死区(℃)即热水器温度设定范围，经人为设定后即为常数；fr(t)为t时刻热水的流速(gpm)；Vtank为水箱的容积(gallons)；Tinlet为进水口的注入水温度(℉)；Δt为时刻t与下一时刻t+1之间的时间间隔的长度，根据式(4)中各参数单位换算设定为1minute；α为热水器加热温度系数，即单位时间内热水器单位功率运行下水温增加量；ξ为热水器水温单位时间内下降的速度，与热水器体积、表面积、室温等参数有关。
烘干机：
Figure BDA0002269590930000065
式中：PCD(t)为烘干机在t时刻的运行功率(kW)；Ph为烘干机加热线圈额定功率(kW)；k为烘干等级(k＝1,…,M)；M为烘干等级数；Pm为烘干机的发动机功率(kW)；WCD(t)为烘干机加热线圈在t时刻的工作状态，0表示未工作，1表示工作。
电动汽车：
pEV(t)＝PEV·NEV(t)·wEV(t) (6)
Figure BDA0002269590930000066
式中：pEV(t)为电动汽车在t时刻的充电功率(kW)；PEV为电动汽车额定功率(kW)；NEV(t)为电动汽车在t时刻的连接状态，1表示电动汽车连接上充电桩，0表示电动汽车未连接上充电桩；wEV(t)为t时刻电动汽车未受控制情况下的充电状态，1表示电动汽车在充电，0表示电动汽车未充电；SOC(t)为t时刻的荷电状态；SOCmin为预计充电结束时间时要求达到的最小荷电状态。
冰箱：
Figure BDA0002269590930000071
Figure BDA0002269590930000072
Figure BDA0002269590930000075
式中：t为某一时刻(s)；τ为时间常数；T为t时刻冰箱壁面的温度(K)；Tbegin为初始温度，Tstable为稳定后温度；Qabsorb为冷却冰箱墙壁的冷量；Cd为箱体热容(J/(kg·K))；V为箱体体积(m3)；ρ为箱体密度(kg/m3)；t1为稳定的初始时间，t2为结束时间；E为一个周期能耗。
电灯及其他重要负荷：
Figure BDA0002269590930000076
式中：Lc为该类别所含家电一小时所需总负荷(kw)；ftype为该类别中第i类负荷的年负荷小时分数；Lavg_type为该类别中第i类负荷的年平均负荷。
1.2)家电可分为重要负荷与智能可控负荷2类。重要负荷如照明类家电、冷藏类家电等必要类家电，将其断电会给用户生活造成较大影响，因此不参与DR控制；智能可控负荷如空调、电动汽车等，用电时间及规律较为稳定，且通过电网控制层对其进行短时间断电几乎不影响居民正常生活，便于参与DR控制。本发明研究的智能可控负荷有空调、热水器和电动汽车。当室温或水温处于舒适范围内，电动汽车的充电时间充裕时，可将空调或热水器或电动汽车断电，不会对用户用电造成太大影响，因此DR时段内各电器根据舒适度有序断电后，可在用电高峰时间段内削减负荷。但与空调不同的是，热水器和电动汽车是可储能家电，且居民对热水器和电动汽车的要求度更高，后两者用电具有必要性。因此，热水器和电动汽车受DR影响实际为用电负荷从高峰区向低谷区的转移。DR控制结束后，其仍需消耗电能以达到用户要求，即用户受DR控制影响，改变自身使用后两者家电的时间段。
因此根据各家电的运行特性和用户的家电用电情况，确定考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法中涉及参与需求响应方法的智能家电包括空调、热水器和电动汽车。根据三种可中断智能家电的用电特点和用电居民对三者的不同需要，在DR中其作用可分为2类：一是可削减负荷，如空调。由于不具备储能特点和用电必要性，通过断电即可减少其耗电量，与后续通断电之间无相应关联。二是转移负荷，如热水器和电动汽车，由于具备储能性和用电必要性，整个研究时间段内其总体耗电量基本不变。
步骤2)根据智能家电的运行特性、工作状态和外部环境相关参数，计算用户使用智能家电的舒适度指标。
所述步骤2)具体包括：基于智能家电的动态运行特性，考虑用户对智能家电舒适度的实际需求，采集外部环境信息，如室内温度、水温等，计算空调、热水器和电动汽车的舒适度指标及所有智能家电更新周期内舒适度指标排序，分别如式(10)-(13)：
Figure BDA0002269590930000081
式中：TAC(t)为t时刻的室内温度(℃)；
Figure BDA0002269590930000082
为最低室温设定值；
Figure BDA0002269590930000083
为温度死区(℃)，即空调温度设定范围，经人为设定后即为常数；KAC(t)为标幺化后t时刻当前室温与设定室温最低值之差，室温越高，KAC(t)越大，用户的满意度越低，因此其用电优先级越高。DR期间，根据空调优先级控制其通断电状态。
Figure BDA0002269590930000084
式中：TWH(t)为t时刻的水温(℃)；
Figure BDA0002269590930000085
为最低水温设定值；
Figure BDA0002269590930000086
为水温死区(℃)，即热水器温度设定范围，经人为设定后即为常数；KWH(t)为标幺化后设定水温最高值与t时刻当前水温之差，水温越低，KWH(t)越大，用户的满意度越低，因此其用电优先级越高。DR期间，根据热水器优先级控制其通断电状态。
Figure BDA0002269590930000087
式中：TQ为电动汽车充电完成仍需要的时长；TS为要求电动汽车完成充电的时间；t为运行t时刻；KEV(t)为电动汽车用电优先级，若电动汽车在要求时间内能够完成充电，则用户的满意度为所有智能家电中最高，其用电优先级最低，因此KEV(t)＝-1；若不能完成充电，则用户的满意度为所有智能家电中最低。其用电优先级最高，因此DR期间，根据电动汽车优先级控制其通断电状态。
Figure BDA0002269590930000091
K(t)＝min(KAPP0(t)) (13)
式中，
Figure BDA0002269590930000092
为小于x的最大整数；min(x)为可将x进行从小到大排序的函数；KAPP为智能家电用电优先级，在本发明中可表征用户舒适度，即用电优先级与用户舒适度成反比，三种智能家电的K值根据各自的式子算出来后一起排序；KAPP0(t)为一个周期T内KAPP的采样值。
步骤3)调度中心根据电网负荷率提升需求，设置电网功率调度限值，DR区间内总功率要低于该值。
所述步骤3)具体包括：利用不同类型的智能家电参与需求响应，实现电网负荷率的提升，表达式如式(14)：
Figure BDA0002269590930000093
式中：λafter为实施需求响应方法后的电网负荷率；t1和t2分别为统计时段开始时刻和结束时刻；tDRa和tDRb分别为DR区间时段开始时刻和结束时刻，统计时段是统计用户家电数据的时段，DR区间是在统计时段高峰区左右选择的，因为低谷区没有必要进行DR，功率不会到达限值，都考虑在内会影响响应速度；P(t)为未实施需求响应时t时刻的负荷功率；ΔP(t)为t时刻智能家电参与需求响应的功率变化量；Pmax为统计时段内最大有功负荷；ΔP为智能家电高峰时段参与需求响应的功率变化量。
电网调度中心根据实时负荷率情况，给出需要经过响应后提高的负荷率数值λafter。因非DR区间内各t时刻总负荷功率不变仍为P(t)，DR区间内各t时刻总负荷功率P(t)在考虑用户舒适度的需求响应后得以削减ΔP(t)后即为功率调度限值Plimit，即P(t)-ΔP(t)＝Plimit。同样可得统计时段内最大负荷Pmax经响应削减ΔP后即为功率调度限值Plimit，即Pmax-ΔP＝Plimit。因此由式(14)可计算出Plimit＝P(t)-ΔP(t)＝Pmax-ΔP,进而得到统计时段内参与需求响应的功率变化量ΔP(t)和最高峰时的功率变化量ΔP。
步骤4)实时更新用户的舒适度指标，根据电网功率调度限值，实现智能家电的需求响应控制。
所述步骤4)具体包括以下步骤：
4.1)计算所有智能家电的舒适度指标并按升序进行排列K1，K2，K3…Kn，其中，n为智能家电个数；
4.2)判断当前t时刻所有智能家电的总功率Ptotal(t)和功率限额Plimit的大小。当Ptotal(t)>Plimit时，按照舒适度指标从小到大的顺序减去对应的智能家电功率，判断标准为当智能家电处于工作状态并且舒适度满足用户需求时，使该智能家电不工作。即找到该时刻K值最小的智能家电并判断其运行状态，若为通电状态则在总功率Ptotal(t)中减去该家电的相应功率，再重新判断该时刻总功率Ptotal(t)和功率限额Plimit的大小，并进行下一舒适度指标对应的智能家电运行状态判断和相应相同措施；若为断电状态则直接进行下一舒适度指标对应的智能家电运行状态判断和相应相同措施。循环上述步骤直至该时刻总功率Ptotal(t)≤功率限额Plimit或是将所有家电按序断电后仍无法满足该时刻总功率低于限值的要求，则进入下一时刻进行上述相同步骤直到退出DR控制区间。
下面通过一个具体实例验证本发明方案的效果：
以居民区用户使用的智能家电为研究对象，假设某小区包括1000户住家，每户家庭都拥有涉及的3种智能家电：空调、热水器和电动汽车。示例涉及的智能家电即可控家电的负荷功率及其设定好的功率需求范围，常见的普通家电即不可控家电的负荷功率如表1所示。
表1智能家电和普通家电信息
Figure BDA0002269590930000101
根据实际情况假定晚间为一日内用电高峰段，次日早晨为一日内第二用电高峰段，中间为用电低谷区。因此示例中选取17：00至次日8：00时间段内1000家住户负荷功率进行DR前后的分析及负荷率的计算与比较。空调初始值和最高温度设定为28℃，初启空调时间点在17：00至19：00内随机取值，最终关闭空调时间点在3：00至6：00内随机取值，同时空调运行存在两种情况：大部分家庭开启后至关闭空调连续运行，少部分家庭则中途(20：00至21：00内随机取值)关闭空调，1至2小时后二次开启空调至最终关闭空调；热水器始终处于开启状态，分为自然冷却和冷水加入状态，初始温度根据表1需求范围设定在45℃至50℃之间。考虑居民不同的用水需求，设定居民在17：00至19：00内和次日6：00至8：00内进行短时间(1min至5min内随机取值)用水，19：00至23：00内进行长时间(15min至30min内随机取值)用水。23：00至次日6：00则为自然冷却状态；电动汽车SOC初始值设定在10％至30％，居民根据个人需求在17：00至22：00内任意时间点开始充电直至SOC达到90％即认为充电完成。
电网调度中心根据实时负荷率情况，给出需要经过响应后提高的负荷率数值λafter后，可计算出相应的负荷功率限值Plimit。智能家电根据功率限值，在用电高峰时间段附近选取适当的DR区间进行考虑用户舒适度在内的需求响应。
为达考虑用户舒适度的基本要求需进行智能家电舒适度的计算与排序。先计算出一个数据更新周期T内KAPP的采样值，再将所有家电的采样值进行从小到大排序。KAPP越小，则用户舒适度越高，即断电优先级越高。因此，从K值小的优先断电直至用电负荷达到电网要求以内后进入下一时刻。此外，更新周期T的选取需合理，若过短会导致家电通断电状态切换频繁，缩短家电使用寿命，影响用户使用感受，不能体现本发明强调的考虑用户舒适度在内的基本意义；若过长会使负荷变化产生滞后性，导致DR控制将不必要断电的家电进行断电处理，影响居民的正常生活，同样影响用户用电的舒适度。因此，要选取适当长的更新周期，防止对家电使用寿命和居民用电感受造成不良影响的同时，实时且高效地提高***负荷率。
由图2-图4可知，大约18：30至23：00为3种家电使用高峰段，23：00至次日3：00主要为空调和电动汽车工作，3：00至6：00主要为空调工作，6：00至8：00主要为热水器工作。由此，在满足设定需求的前提下可将电动汽车的运行时段移至总负荷曲线的低谷区，以达到削峰填谷减小负荷最大值的目的。同时在考虑居民舒适度的前提下，可断开高峰区内空调和热水器以降低总负荷。
假定DR调度区间为18：30至3：00。首先以T＝1min为周期更新家电数据和舒适度。由图5得同一用户家电在1：30前是空调和热水器交替工作，1：30后因电动汽车不满足8：00之前完成充电的要求，其舒适度指数最高，即优先给电动汽车充电。由图6得不同用户相同家电之间存在舒适度排序问题，即不同用户的家电交替工作。由图7可知，在DR区间内每一时刻的总负荷低于电网给定负荷限制，即高于给定负荷的部分为限制值，低于给定负荷的部分不变。DR结束后因电动汽车未充满电，一段时间内其总负荷比DR前高，直至SOC满足条件后，曲线前后一致。虽然同一用户的家电舒适度相差较大，但由图6得不同用户的空调之间舒适度十分接近，导致不同用户的空调工作状态切换频繁，这不仅对空调正常运行造成损害，也会影响用户使用感受，不符合考虑用户舒适度在内的基本要求。
为了减少家电工作状态切换过于密集的情况，设置家电舒适度更新周期T为10min，DR区间不变。由图8得约1：30前，为电动汽车能于规定时间内完成充电，因此其用电优先级最低，主要由空调和热水器交替工作降低总负荷和峰值。之后为电动汽车单独工作直至DR结束。由图9可知不同用户的相同家电之间的交替工作和T＝1min时相较，不再过于频繁。家电交替的时间间隔不小于10min，既不会影响家电的正常运行，又能使DR效果明显，达到削峰填谷、提高负荷率的最终目的。由图10得在DR区间内，每一时刻的总负荷低于电网给定负荷限制，低于给定负荷的部分不变，但高于给定负荷的部分会略低于限制值，因为相较以1min为周期，10min时舒适度计算略有滞后性，但无太大影响。DR结束后，由于电动汽车未充满电，一段时间内的总负荷比DR前的高，直至SOC满足条件后，曲线前后一致。
延长更新周期至30min观察其影响，DR区间仍为18：30至3：00。由图11可知3种家电之间的通断电状态与前两个算例相同，只是状态持续时间延长。由图12得某些用户家的某种家电持续通或断电状态的时间过长，会降低用户使用满意度。由图13可知，用电高峰区间在DR后明显不再呈现为直线形态，而是波动性较大的曲线。说明当更新周期过长时，舒适度指数K的计算存在一定的滞后性，导致削减高于限定值的功率时出现多削减的情况。虽然负荷能进一步得到削减，但是削减不必要的功率负荷会影响居民的用电舒适度，无法体现考虑用户舒适度在内得基本意义。
由于本发明提出的调度方案对智能家电负荷功率的影响，DR前后负荷率相应变化如表2所示。
表2算例智能家电负荷情况及负荷率比较
由表2得，经过本发明提及的需求响应方案后，居民生活用电的负荷率有明显提升。更新周期为1min时，虽有家电通断电状态切换过于频繁的现象，但负荷率提高程度最高；更新周期为10min时，家电状态切换频率较为适中，负荷率提高程度略微低于1min时的，但整体上是最为合理的周期设定值；更新周期为30min时，不仅会有一定的滞后性，同时其提高负荷率的效果也与前两种情况相差甚多。
综上所述，当智能家电工作状态更新周期不同时，负荷率会在电网调度中心要求值附近较小幅度波动。因此在由给定负荷率计算得到的功率限值相同的情况下，更新周期的变动对实际响应后得到的负荷率将造成轻微影响。所以需在选取合适家电状态更新周期的前提下，实施将用户用电舒适度考虑在内的智能家电参与需求响应方案，可有效按需提高用电负荷率且不影响用户正常生活。

Claims (10)

1.一种考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，包括以下步骤：
在进入需求响应DR调度时间区间段后，对当前t时刻所有智能家电的总功率Ptotal(t)和预设的功率限额Plimit的大小进行比较；
当Ptotal(t)＞Plimit时，根据智能家电实时数据反馈计算舒适度指标K值，并按照K值大小升序依次判断是否对相应家电进行状态切换：若该家电为通电状态，则令其断电并更新Ptotal(t)；若该家电处于断电状态，则进行下一家电状态的判定和决策，当家电运行状态发生变化时，及时更新Ptotal(t)数值，直至该时刻Ptotal(t)＜Plimit要求得到满足；
符合要求后或是将所有家电按序断电后仍无法满足该时刻总功率低于限值的要求，则进入下一时刻，重复上述步骤，直至退出DR调度时间区。
2.根据权利要求1所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述智能家电包括空调、热水器和电动汽车，所有智能家电的总功率Ptotal(t)为空调、热水器和电动汽车在t时刻的运行功率之和。
3.根据权利要求2所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述空调的运行特性如下：
Figure FDA0002269590920000011
Figure FDA0002269590920000012
式中：PAC(t)为空调t时刻的运行功率(kW)；PAC为空调的额定功率(kW)；TAC(t)为t时刻的室内温度(℃)；
Figure FDA0002269590920000013
为t时刻的温度设定值(℃)；
Figure FDA0002269590920000014
为温度死区(℃)；Δt为时刻t与下一时刻t+1之间的时间间隔长度；G(t)为t时刻房屋的热量增加率，正数表示热量增加，负数表示热量流失(Btu/h)；CAC为供冷量(Btu/h)；Δc为室内温度变化1°F需要的能量(Btu/°F)。
4.根据权利要求2所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述热水器的运行特性如下：
Figure FDA0002269590920000021
Figure FDA0002269590920000022
式中：PWH(t)为热水器t时刻的运行功率(kW)；PWH为热水器的额定功率(kW)；TWH(t)为t时刻的水温(℃)；
Figure FDA0002269590920000023
为t时刻的水温设定值(℃)；
Figure FDA0002269590920000024
为水温死区(℃)；fr(t)为t时刻热水的流速(gpm)；Vtank为水箱的容积(gallons)；Tinlet为进水口的注入水温度(°F)；α为热水器加热温度系数；ξ为热水器水温单位时间内下降的速度。
5.根据权利要求2所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述电动汽车的运行特性如下：
pEV(t)＝PEV·NEV(t)·wEV(t) (6)
式中：pEV(t)为电动汽车t时刻的充电功率(kW)；PEV为电动汽车额定功率(kW)；NEV(t)为电动汽车t时刻的连接状态，1表示电动汽车连接上充电桩，0表示电动汽车未连接上充电桩；wEV(t)为t时刻电动汽车未受控制情况下的充电状态，l表示电动汽车在充电，0表示电动汽车未充电；SOC(t)为t时刻的荷电状态；SOCmin为预计充电结束时间时要求达到的最小荷电状态。
6.根据权利要求1所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述预设的功率限额Plimit根据以下方法得到：
电网调度中心根据实时负荷率情况，给出需要经过响应后提高的负荷率数值λafter，
式中：λafter为实施需求响应方法后的电网负荷率；t1和t2分别为统计时段开始时刻和结束时刻；tDRa和tDRb分别为DR区间时段开始时刻和结束时刻；P(t)为未实施需求响应时t时刻的负荷功率；ΔP(t)为t时刻智能家电参与需求响应的功率变化量；Pmax为统计时段内最大有功负荷；ΔP为智能家电高峰时段参与需求响应的功率变化量；
由式(14)计算出Plimit＝P(t)-ΔP(t)＝Pmax-ΔP。
7.根据权利要求2所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述空调舒适度指标计算公式如下：
Figure FDA0002269590920000031
式中：TAC(t)为t时刻的室内温度(℃)；
Figure FDA0002269590920000032
为最低室温设定值；
Figure FDA0002269590920000033
为温度死区(℃)；KAC(t)为标幺化后t时刻室温与设定室温最低值之差，室温越高，KAC(t)越大，用户的满意度越低，因此其用电优先级越高。
8.根据权利要求2所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述热水器舒适度指标计算公式如下：
式中：TWH(t)为热水器t时刻的水温(℃)；
Figure FDA0002269590920000035
为最低水温设定值；
Figure FDA0002269590920000036
为水温死区(℃)；KWH(t)为标幺化后设定水温最高值与t时刻水温之差，水温越低，KWH(t)越大，用户的满意度越低，因此其用电优先级越高。
9.根据权利要求2所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述电动汽车舒适度指标计算公式如下：
Figure FDA0002269590920000037
式中：TQ为电动汽车充电完成仍需要的时长；TS为要求电动汽车完成充电的时间；t为运行t时刻；KEV(t)为电动汽车用电优先级，若电动汽车在要求时间内能够完成充电，则用户的满意度为所有智能家电中最高，其用电优先级最低，因此KEV(t)＝-1；若不能完成充电，则用户的满意度为所有智能家电中最低，其用电优先级最高，因此
Figure FDA0002269590920000038
。
10.根据权利要求1所述的考虑用户实时舒适度和电网负荷率的需求响应方法，其特征在于，所述K值大小升序形式如下：
Figure FDA0002269590920000039
K(t)＝min(KAPP0(t)) (13)
式中，
Figure FDA00022695909200000310
为小于x的最大整数；min(x)为可将x进行从小到大排序的函数；KAPP表示智能家电用电优先级；t表示统计时段内的时间点，T表示家电数据更新周期，KAPP0(t)表示一个更新周期T内KAPP的采样值。
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