本发明专利技术提供一种集群温控负荷聚合商功率调控的聚合体功率分配模型。由于集群温控负荷调控会影响到用户的舒适度，本发明专利技术设计了一种计及用户舒适度的集群温控负荷聚合体功率分配模型，在满足电网调度运行功率指令要求的前提下尽量减轻对用户舒适度的影响。在此基础上，提出了一种基于误差补偿的集群温控负荷分布式一致性控制方法。理论和仿真实验证明了系统控制方法的稳定性和有效性。相比其它模型及控制方法，本发明专利技术的新颖性在于建立了计及用户舒适度的集群温控负荷聚合体功率分配模型，并将改进的分布式一致性控制作为系统控制架构，设计了性能良好的集群温控负荷功率跟踪控制器，实现了集群温控负荷对目标功率曲线的良好跟踪。
【技术实现步骤摘要】
一种用于集群温控负荷聚合商功率调控的聚合体功率分配模型及分布式一致性控制方法
本专利技术涉及需求侧温控负荷的建模和控制方法，属于电力系统辅助服务和需求侧响应控制领域。
技术介绍
随着可再生能源规模化接入电网，我国以风电和光伏为代表的可再生能源发电正以井喷之势发展，装机规模、并网容量逐步提升，电网需消纳的可再生能源发电量正逐步上升。在全球能源结构发生改变的同时，需求侧的负荷种类也在发生着巨大的变化，居民负荷中以空调和热水器为代表的温控负荷(ThermostaticallyControlledLoad，TCL)占电网总负荷的比重日益增加。在我国大中城市，夏季空调负荷占总负荷的比例普遍高达30％-40％，更有个别城市超过50％。TCL是一类以电热水器、空调、冰箱等将电能转化为热能来利用的负荷，已成为了需求侧柔性负荷的主要研究对象之一。因TCL所具有的储能特性和灵活调度特性，需求侧“海量”的TCL，为提升电网消纳可再生能源发电、平抑可再生能源电源功率波动、保证电网运行安全稳定带来了丰富和优质的可调控资源。当前，TCLs辅助电力系统运行的研究热点聚集在TCL聚合体功率的控制方法。对于聚合体的调控，已有研究提出了基于TCL工作温度设定值的控制法、基于集中式控制的聚合体控制具体架构、基于分散式控制的聚合体控制方法、基于模糊理论的状态序列控制方法、基于智能机器学习理论的状态序列法等，这些控制方法大多针对着不同的场景，控制算法需较多的信息数据，控制的计算量大，且在控制过程中一般都不考虑用户舒适度，而用户对于需求响应的体验是决定需求响应能否顺利实施的关键因素。因此，构建计及用户舒适度的温控负荷聚合体功率分配模型，设计运算量小、通信压力小的聚合体控制方法，对聚合体参与电力系统运行有着重要的意义。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于针对现有技术的不足，做出三点创新：一是提出了计及用户舒适度的聚合体功率分配模型，通过对其进行求解可在满足调控功率的需求下尽量减轻对用户舒适度的影响；二是引入分布式一致性控制理论作为聚合体的控制架构，降低控制中心的通信压力；三是基于误差补偿原理设计了聚合体聚合功率的控制方法，实现聚合体功率对目标功率曲线的准确跟踪。本专利技术所述的问题是由以下技术方案实现的：首先，基于一致的用户舒适性标准，建立标准人体舒适度指数模型：式中：C为人体舒适度指数，T∞为当前室外温度，TC为当前室内温度(TCL设定温度)，RH为相对湿度，V为风速(室内风速可忽略)，TN为基准温度，其随地域不同略有变化。室内相对湿度受多种因素影响，在本文讨论制冷型TCL工作过程中，相对湿度为定值，当室内温度TC为舒适温度时取得最佳舒适度Cm。为了直观表达群体用户体验，定义集群用户平均舒适差数学模型：式中：F为集群用户平均舒适差，Ci为聚合集群用户i当前的舒适度，N为聚合体TCL数量。为了衡量温控负荷聚合体参加响应的公平性，在功率分配环节定义聚合体响应次数约束n，ni为第i个聚合体当日已参与调控的次数。设J为聚合体调控的用户补贴价格，Ji为各聚合体调控的用户补贴价格。负荷聚合商可通过限制正常情况下每日聚合体参与的调控总次数nimax，确保聚合体参与调控的公平性。当聚合体当日参与调控次数达到上限，则退出当日的调控队列。负荷聚合商在汇集各聚合体的报价信息及各聚合体的调控功率Pi后，按最小调控成本原则分配调控功率，由此可以建立聚合体功率分配模型：聚合体功率分配模型，属于非线性优化问题，可引入遗传算法进行求解。将上式的计算结果作为调控功率Pt下发到聚合体。然后，根据分布式控制理论，设计分布式一致性控制架构，选择各聚合体的功率输出比例ξ作为一致性变量，即：式中：Pn表示第n个聚合体的聚合输出功率，PMAXn表示第n个聚合体的聚合的最大功率；为了加快聚合体状态的收敛速度，在通信系统中加入一定数量的一致性跟踪器，则改进的分布式一致性控制结构如下：式中：β为收敛系数，zi(t)为第i聚合体在t时刻的状态，rij为网络拓扑的邻接矩阵R中的元素，G为跟踪器通信矩阵，gi为跟踪器通信矩阵G中的元素，v为跟踪器的状态值；最后，先建立集群温控负荷的聚合模型，如下：式中：X为状态变量，代表的是处于每一个温度区间中“开”或“关”状态负荷的总数，Y(t)代表的是聚合负荷的总输出功率，即所有处于开状态负荷的功率之和，H为输出矩阵。状态变量X可以描述为：X(t)＝[x1(t)，x2(t)，…，xQ(t)]T状态矩阵A可以描述为：输入矩阵B可以描述为：输出矩阵H为q维的向量，可以描述为：H＝[0，…，0|M，P/η…，P/η]1×q式中：η代表TCL的能量转换效率，P代表TCL的等效功率，M代表温度区间个数，q代表集群中TCL个数。基于温控负荷的聚合模型，结合改进分布式一致性控制架构，根据给定跟踪目标功率Pt，推导出聚合体的控制量U(t)，即聚合体的聚合功率控制器：式中：kp为控制增益，ep为功率跟踪误差，PMAXi表示第i个第i聚合体的最大功率，为总不确定性的估计值；βp和εp为常量，sp为滑模面，sat为饱和函数。附图说明图1为聚合体中各聚合节点一致性变量变化曲线；图2为目标功率跟踪结果；图3为聚合体的分布式一致性控制架构图；图4为聚合体分布式一致性控制过程；文中各符号为：C为人体舒适度指数，T∞为当前室外温度，TC为当前室内温度(TCL设定温度)，RH为相对湿度，V为风速(室内风速可忽略)，TN为基准温度，TC为舒适温度时，Cm为最佳舒适度Cm，F为集群用户平均舒适差，Ci为聚合集群用户i当前的舒适度，N为聚合体TCL数量，n为集群响应次数约束，ni为第i个聚合体当日已参与调控的次数，J为聚合体调控的用户补贴价格，Ji为各聚合体调控的用户补贴价格，nimax为聚合集群参与的调控总次数，Pi为各聚合体的调控功率，Pt为调控功率，ξ为聚合体的功率输出比例，β为收敛系数，zi(t)为聚合体在t时刻的状态，R为通信网络邻接矩阵，rij为矩阵R中的元素，G为跟踪器通信矩阵，gi为跟踪器通信矩阵G中的元素，v为跟踪器的状态值，X为状态变量，Y(t)代表的是聚合负荷的总输出功率，H为输出矩阵，η为TCL的能量转换效率，P为TCL的等效功率，kp为控制增益，ep为功率跟踪误差，PMAXi为第i个聚合体的最大功率，βp和εp为常量，sp为滑模面，sgn为符号函数，αon/off代表“开/关”状态下温度的平均变化率，单位“℃/h”，Ni(t)为t时刻能够和聚合体i通信的邻居集，Pn表示第n个聚合体的聚合输出功率，PMAXn表示第n个聚合体的聚合的最大功率，Δp为总的不确定性，为总不确定性的估计值，为Δp的估计值误差，ΔU为输入量的变化量，Q和S为正定矩阵，L为正实数，D为预测时域，W为控制器参数矩本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.建立计及用户舒适性与公平性的温控负荷(Thermostatically Controlled Load，TCL)聚合体功率分配模型。首先，假定每个用户的舒适性标准是一致的，建立标准人体舒适度指数模型：/n
【技术特征摘要】
1.建立计及用户舒适性与公平性的温控负荷(ThermostaticallyControlledLoad，TCL)聚合体功率分配模型。首先，假定每个用户的舒适性标准是一致的，建立标准人体舒适度指数模型：
式中：C为人体舒适度指数，T∞为当前室外温度，TC为当前室内温度(TCL设定温度)，RH为相对湿度，V为风速(室内风速可忽略)，TN为基准温度，其随地域不同略有变化。室内相对湿度受多种因素影响，在本发明讨论制冷型TCL工作过程中，相对湿度为定值，当室内温度TC为舒适温度时取得最佳舒适度Cm。为了直观表达群体用户体验，定义集群用户平均舒适差数学模型：
式中：F为集群用户平均舒适差，Ci为聚合集群用户i当前的舒适度，N为集群温控负荷数量。
为了衡量集群温控负荷参加响应的公平性，在功率分配环节定义聚合体响应次数约束n，ni为第i个聚合体当日已参与调控的次数。设J为聚合体调控的用户补贴价格，Ji为各聚合体调控的用户补贴价格。聚合商可通过限制正常情况下每日聚合集群参与的调控总次数nimax，确保聚合集群参与调控的公平性。当聚合集群当日参与调控次数达到上限，则退出当日的调控队列。聚合商在汇集各聚合体的报价信息及各聚合体的调控功率Pi后，按最小调控成本原则分配调控功率，由此可以建立聚合体功率分配模型：
2.建立分布式一致性控制架构，根据分布式控制理论，设计分布式一致性控制架构，选择各聚合体的功率输出比例ξ作为一致性变量，即：
式中：Pn表示第n个聚...
【专利技术属性】
技术研发人员：余洋，谢仁杰，从乐瑶，卢健斌，田夏，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：河北;13
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