基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，尤其涉及变频空调聚合建模和考虑用户不确定性的虚拟机组建模技术，属于属需求响应参与传统机组组合的应用。
技术介绍
需求响应技术是智能电网的核心技术之一，通过需求响应缓解供需紧张态势、增强系统应对潮流波动能力、提高系统运行效率、减少相关企业损失并最大化经济利益已经成为业界普遍认知。在所有柔性负荷中，热控负荷因其具有热存储能力并能在一定时间内转移负荷可为系统提供多种辅助服务而受到了广泛关注。空调负荷是一种典型的热控负荷，其压缩机经历了从定频到变频的发展，目前变频空调因其较高的效率在市场中的份额正在逐渐增大。研究变频空调的建模及调控技术具有较好的应用前景。空调负荷分布范围广、体量大，故需要一定的技术手段对其进行聚合建模，方便相关部门的统一调度和控制，负荷聚合商作为一种专门用于整合负荷侧资源的商业模式，不仅能够代表中小型负荷资源为系统提供各种服务，而且能够借助于智能电网的高级测量体系对负荷进行实时测量与控制，实现资源的高效利用和经济效益的最大化。与此同时，空调负荷受用户行为、天气情况等因素影响较大，具有较大的不确定性，因此有必要在对机组进行调度计划的过程中充分考虑用户响应不确定性，减少相关部门的经济损失。
技术实现思路
专利技术目的：为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提供一种基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，通过充分挖掘需求侧资源，实现大规模负荷的集中统一调度控制，以减少传统机组的频繁启停控制。技术方案：为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，包括如下...
【技术保护点】
一种基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)根据能量守恒原理和空调运行特性建立单台空调的热力学模型和电气模型，即建立空调的功率P与空调的制冷量Q之间的关系；(2)通过负荷聚合商对空调群进行集中调度与控制，建立空调群的聚合模型；(3)在聚合模型的基础上对负荷调整量进行潜力评估，同时依据传统机组特性进行虚拟机组建模，并建立用户响应不确定情况下虚拟机组的成本函数；(4)在日前市场中，根据次日负荷和温度预测，建立传统机组和虚拟机组的联合机组组合模型，安排次日调度计划；(5)在实际调度过程中，综合考虑负荷聚合商的经济利益与参与虚拟机组建模的用户公平性和舒适度，以最大化负荷聚合商的经济利益以及最小化用户不舒适度为目标函数，实现负荷调整量在用户之间的优化分配。
【技术特征摘要】
1.一种基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)根据能量守恒原理和空调运行特性建立单台空调的热力学模型和电气模型，即建立空调的功率P与空调的制冷量Q之间的关系；(2)通过负荷聚合商对空调群进行集中调度与控制，建立空调群的聚合模型；(3)在聚合模型的基础上对负荷调整量进行潜力评估，同时依据传统机组特性进行虚拟机组建模，并建立用户响应不确定情况下虚拟机组的成本函数；(4)在日前市场中，根据次日负荷和温度预测，建立传统机组和虚拟机组的联合机组组合模型，安排次日调度计划；(5)在实际调度过程中，综合考虑负荷聚合商的经济利益与参与虚拟机组建模的用户公平性和舒适度，以最大化负荷聚合商的经济利益以及最小化用户不舒适度为目标函数，实现负荷调整量在用户之间的优化分配。2.根据权利要求1所述的基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，其特征在于：所述步骤(1)包括如下步骤：(11)建立单台空调的热力学模型： C a dT i n d t = 1 R 1 ( T o u t - T i n ) + Q ′ - Q - - - ( 1 ) ]]>其中：Tout为室外温度，Tin为室内温度，Ca为空调的等效热容，R1为空调的等效阻抗，Q为空调的制冷量，Q'为室内物体的散热量，t为时间；(12)建立单台空调的电气模型：空调下一时刻的频率ft+1由当前时刻的频率ft和设定温度Ts和当前室内温度Tin,t之差ΔTt决定，空调的频率f的递推关系如下：ΔTt＝Ts-Tin,t (2)将空调的功率P和空调的频率f的关系表示为：P＝k1f+l1 (4)将空调的制冷量Q和空调的频率f的关系表示为：Q＝k2f+l2 (5)建立空调的功率P和空调的制冷量Q之间的关系为： Q = k 2 k 1 P + k 1 l 2 - l 1 k 2 k 1 - - - ( 6 ) ]]>其中：ΔTmin为设定的最小检测温度差，ΔTmax为设定的最大检测温度差，k、k1、l1、k2和l2均为常系数。3.根据权利要求1所述的基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，其特征在于：所述步骤(2)包括如下步骤：空调是将电能以热能的形式存储于所属建筑物中，室内温度越高储能量越小，室内温度越低储能量越大，记用户的舒适度范围为[Tmin,Tmax]；设室内温度为Tmax时储能量为0，则室内温度为Tin时储能量Oin为：Oin＝Ca(Tmax-Tin) (7)建筑物的储能容量O为：O＝Ca(Tmax-Tmin) (8)定义空调的荷电状态SOC为储能量Oin与储能容量O的比值： S O C = O i n O = T m a x - T i n T max - T min - - - ( 9 ) ]]>当室内温度保持在Tin时，根据式(1)可得空调的制冷量Q为： Q = 1 R 1 ( T o u t - T i n ) + Q ′ - - - ( 10 ) ]]>将式(10)带入式(6)，得到空调的功率P为： P = k 1 k 2 R 1 ( T o u t - T i n ) + k 1 Q ′ + k 2 l 1 - k 1 l 2 k 2 - - - ( 11 ) ]]>将式(9)带入式(11)，得到空调的功率P与空调的荷电状态SOC的关系为：P＝αSOC+βTo+γ (12) α = k 1 ( T m a x - T min ) k 2 R 1 - - - ( 13 ) ]]> β = k 1 k 2 R 1 - - - ( 14 ) ]]> γ = - k 1 T m a x + k 1 R 1 Q ′ + k 2 R 1 l 1 - k 1 R 1 l 2 k 2 R 1 - - - ( 15 ) ]]>将空调的荷电状态SOC的变化范围[0,1]划分为N个小区间，根据每台空调的荷电状态SOC，将所有空调划分到各个小区间内，统计每个小区间内的空调数量分别为m1,m2,…,mi,…,mN，将第i个小区间内的空调的荷电状态统一为SOCi： SOC i = 1 N i - 1 2 N - - - ( 16 ) ]]>建立第i个小区间内所有空调的聚合模型：Pi＝αiSOCi+βiTo+γi (17) α i = α i _ 1 + α i _ 2 + ... + α i _ k + ... + α i _ m i - - - ( 18 ) ]]> β i = β i _ 1 + β i _ 2 + ... + β i _ k + ... + β i _ m i - - - ( 19 ) ]]> γ i = γ i _ 1 + γ i _ 2 + ... + γ i _ k + ... + γ i _ m i - - - ( 20 ) ]]>整个空调群的总聚合功率Ptotal为： P t o t a l = Σ i = 1 N P i - - - ( 21 ) ]]>当室外温度保持不变时，第i个小区间内所有空调的状态整体调整到第j个小区内的聚合功率变化ΔPi-j为：ΔPi-j＝αi(SOCj-SOCi) (22)其中：Pi为第i个小区间内所有空调的聚合功率，αi_k、βi_k和γi_k分别为第i个小区间内第k台空调的α、β和γ。4.根据权利要求3所述的基于变频空调虚拟机组建模的机组组合方法，其特征在于：所述步骤(3)包括如下步骤：确定虚拟机组的可调度功率为： P u p = Σ i = 1 N α i ( SOC N - SOC i ) - - - ( 23 ) ]]> P d o w n = Σ i = 1 N α i ( SOC i - SOC 1 ...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。