一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统，涉及智能电网频率调节技术领域。本发明专利技术主要建立了考虑用户不舒适度和跟踪误差的优化模型，提出了三种方案，在温度设定值满足约束条件，且目标函数收敛时，采用智能算法求解得到最优温度设定值，从而降低了温控负荷参与电网频率调节服务的偏差和成本，保证了用户的用电舒适度，实现了频率调节偏差、辅助服务成本和用户舒适度的协同优化，为基于温控负荷的电网频率调节服务提供一种可行的技术方案，为电网和用户评估参与辅助服务的成本建立量化指标体系。

A Cooperative Optimization Method and System for Load Comfort and Frequency Regulation of Temperature Control

【技术实现步骤摘要】
一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统
本专利技术涉及智能电网频率调节
，特别是涉及一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统。
技术介绍
在传统的电网控制中，电力系统通过自动发电控制(AGC)调节发电侧每台发电机的输出，以将频率偏移保持在允许范围内。在建设智能电网的过程中，频率调整服务已成为国内外研究中作为电力市场辅助服务重要组成部分。作为智能电网的一部分，需求侧管理(DSM)在辅助电网服务中发挥着重要作用。近年来，在需求侧销售市场的研究中，基于空调负荷的直接负荷控制方案引起了人们的广泛关注。对于温控负荷用于智能电网辅助服务，已经有很深入的研究，比如用于电网的峰值转移，削峰填谷，频率调节，跟踪可再生能源发电等。对于温控负荷的建模也多种多样，比如一阶微分动态模型，基于滑模控制器的双线性模型，二阶微分模型，考虑室内固体温度的混合一阶模型，考虑空调锁定效应的状态空间模型，每个模型的侧重点都不一样，刻画动态温度的精度也不一样，各有自身的优点和缺点。对应的聚合温控负荷的控制策略也有很多，比如调温的滑模控制器，基于温度优先级的开关控制策略，二阶模型的状态估计器反馈控制策略，基本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法，其特征在于，所述温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法包括：确定初始参数；所述初始参数包括迭代总数、温度设定值范围、最大跟踪误差、第一设定阈值以及初始的温度设定值；以用户总的不舒适度最小为目标，以温度设定范围和最大跟踪误差为约束条件，建立第一优化目标模型；采用活跃目标粒子群算法，计算所述第一优化目标模型，得到当前目标解，并记录当前迭代次数；判断所述当前目标解是否小于第一设定阈值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示所述当前目标解小于所述第一设定阈值，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；若所述第一判断结果表示所述当前目标解大于...

【技术特征摘要】
1.一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法，其特征在于，所述温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法包括：确定初始参数；所述初始参数包括迭代总数、温度设定值范围、最大跟踪误差、第一设定阈值以及初始的温度设定值；以用户总的不舒适度最小为目标，以温度设定范围和最大跟踪误差为约束条件，建立第一优化目标模型；采用活跃目标粒子群算法，计算所述第一优化目标模型，得到当前目标解，并记录当前迭代次数；判断所述当前目标解是否小于第一设定阈值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果表示所述当前目标解小于所述第一设定阈值，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；若所述第一判断结果表示所述当前目标解大于或者等于所述第一设定阈值，则判断所述当前迭代次数是否达到所述迭代总数，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示所述当前迭代次数达到所述迭代总数，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；若所述第二判断结果表示所述当前迭代次数未达到所述迭代总数，则更新温度设定值和当前迭代次数，并返回采用活跃目标粒子群算法，计算所述第一优化目标函数，得到当前目标解，并记录当前迭代次数的步骤。2.根据权利要求1所述的温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法，其特征在于，所述第一优化目标模型包括第一优化目标函数和约束条件；所述第一优化目标函数为：其中，其中，L表示人体蓄热能，M表示人体能量代谢率，W表示人体所做机械功，Pa表示人体周围空气的水蒸气分压力，Tset表示温度设定值，fc表示穿衣服人体外表面积与裸身人体表面积之比，tc表示衣服外表面温度，tr表示房间的平均辐射温度，hc表示表面传热系数，ta表示室外温度，l表示第l组聚合空调；其中，所述温度设定值为变量，其他量皆为常数；所述约束条件为：Tmin≤Tlset(k)≤Tmax；其中，γ表示最大跟踪误差，Nl表示聚合空调的总组数，Pl表示第l组聚合空调的功率，Pr表示AGC的参考信号；Tmin表示温度设定最小值，Tlset(k)表示第k次温度设定值，Tmax表示温度设定最大值。3.一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化系统，其特征在于，所述温控负荷舒适度与频率调节协同优化系统包括：初始参数确定模块，用于确定初始参数；所述初始参数包括迭代总数、温度设定值范围、最大跟踪误差、第一设定阈值以及初始的温度设定值；第一优化目标模型建立模块，用于以用户总的不舒适度最小为目标，以温度设定范围和最大跟踪误差为约束条件，建立第一优化目标模型；当前目标解得到模块，用于采用活跃目标粒子群算法，计算所述第一优化目标模型，得到当前目标解，并记录当前迭代次数；第一判断结果得到模块，用于判断所述当前目标解是否小于第一设定阈值，得到第一判断结果；第二判断结果得到模块，用于当所述第一判断结果表示所述当前目标解大于或者等于所述第一设定阈值时，判断所述当前迭代次数是否达到所述迭代总数，得到第二判断结果；返回模块，用于当所述第二判断结果表示所述当前迭代次数未达到所述迭代总数时，更新温度设定值和当前迭代次数，返回当前目标解得到模块；温度设定值保存模块，用于当所述第一判断结果表示所述当前目标解小于所述第一设定阈值时，保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环，或者当所述第二判断结果表示所述当前迭代次数达到所述迭代总数时，保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环。4.一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法，其特征在于，所述温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法包括：确定初始参数；所述初始参数包括迭代总数、温度设定值范围、最大跟踪误差、第二设定阈值以及初始的温度设定值；以最大组的用户不舒适度最小为目标，以温度设定范围和最大跟踪误差为约束条件，建立第二优化目标模型；采用活跃目标粒子群算法，计算所述第二优化目标模型，得到当前目标解，并记录当前迭代次数；判断所述当前目标解是否小于第二设定阈值，得到第三判断结果；若所述第三判断结果表示所述当前目标解小于所述第二设定阈值，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；若所述第三判断结果表示所述当前目标解大于或者等于所述第二设定阈值，则判断所述当前迭代次数是否达到所述迭代总数，得到第四判断结果；若所述第四判断结果表示所述当前迭代次数达到所述迭代总数，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；若所述第四判断结果表示所述当前迭代次数未达到所述迭代总数，则更新温度设定值和当前迭代次数，并返回采用活跃目标粒子群算法，计算所述第二优化目标函数，得到当前目标解，并记录当前迭代次数的步骤。5.根据权利要求4所述的温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法，其特征在于，所述第二优化目标模型包括第二优化目标函数和约束条件；所述第二优化目标函数为：y＝min(maxPPDl)；其中，其中，L表示人体蓄热能，M表示人体能量代谢率，W表示人体所做机械功，Pa表示人体周围空气的...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨婕，刘桐语，马锴，田振华，王伟强，袁亚洲，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：河北,13