面向多元负荷联合控制策略的构建方法及空调控制方法技术

本发明专利技术公开了面向多元负荷联合控制策略的构建方法及空调控制方法，属于多元负荷联合控制策略技术领域。现有的控制策略，无法对柔性负荷进行有效调度以及准确控制。本发明专利技术的一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，对多元负荷响应潜力进行评估，并根据评估结果表现的负荷特性和市场响应特性，制定合理的用电计划；进一步建立多场景下多元微负荷聚合模型，实现多元负荷的主动响应与协调优化；并将多场景下多元微负荷聚合模型作为多元微负荷区域运行调度的组合优化模型的一部分，实现多场景多元负荷的联合控制；进而实现对用户侧多元微负荷的分级柔性优化运行和高效调度，提高电网动态平衡能力。提高电网动态平衡能力。提高电网动态平衡能力。

【技术实现步骤摘要】
面向多元负荷联合控制策略的构建方法及空调控制方法


[0001]本专利技术涉及面向多元负荷联合控制策略的构建方法及空调控制方法，属于多元负荷联合控制策略


技术介绍

[0002]随着我国经济的高速发展和负荷的不断增长，电力供需矛盾进一步深化。尤其是城市核心区域在电力负荷高峰时段，由于运行方式调整裕度小，输变电设备重载和过载问题严重，对地区电网调度产生巨大压力。近些年，随着智能电网建设的推进以及需求响应、能效管理等技术的发展与应用，商业中央空调、电动汽车、分布式储能、普通居民等可中断/可调节的用户侧多元微负荷快速增长并形成了新的可调度资源，这为地区电网调度运行带来了新的变化。多元微负荷具有响应快、经济性高和体现不同用户用电意愿等优点，但也具有单体容量小、分布分散等缺点。
[0003]现有控制策略，无法对柔性负荷及电动汽车、分布式储能、智能家电等多元微负荷进行有效调度以及准确控制，进而导致电网动态平衡能力差，电网运行压力大，无法有效保障电网的安全性和可靠性，影响电网的经济运行水平，无法有效缓解地区电网供需矛盾和调度压力。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对多元负荷响应潜力进行评估，其评估方法如下：通过分析用户侧柔性负荷资源特性以及资源响应特性，建立响应特性模型，在满足相应的约束的情况下，达到最大的负荷削减目标，以进行用户侧柔性负荷资源响应潜力评估；步骤2，根据步骤1中的响应特性模型，制定合理的用电计划，并构建多场景下多元微负荷聚合模型，其建立方法如下：通过分析用户侧单体设备负荷的运行特性、可调控性特性，建立多级可调的多元微负荷模型，以此计算市场条件对负荷功率的影响以及需求响应后设备功率的变化，实现多元负荷的主动响应与协调优化；步骤3，利用步骤2中的多场景下多元微负荷聚合模型，制定面向不同目标的多元负荷联合控制策略，其制定方法如下：构建能对多元微负荷区域运行进行调度的组合优化模型，所述组合优化模型通过建立目标函数及约束条件，实现节能减排的需求侧管理目标；并通过多元微负荷预测技术，借助历史数据得到各方法的容量特性、响应时间特性及响应频率特性要素，对组合优化模型进行优化互补；同时，对不同特征要素和不同场景进行特征匹配，形成不同权重方案；并根据权重方案，对权重进行聚类，同时结合多元微负荷预测技术，得出不同的比例系数，不同的比例系数对应不同的策略，不同的策略对应不同的负荷群内调控顺序，进而形成调控策略库，实现多场景多元负荷的联合控制。2.如权利要求1所述的一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，其特征在于，所述步骤2中的多元微负荷模型包括若干单体模型；所述单体模型，用于获知某一具体设备负荷的运行特征、可调控性、受环境影响因素特性；所述单体为电热水器或中央空调或柜式空调或挂式空调或电动汽车或储能或分布式储能。3.如权利要求1所述的一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，其特征在于，所述步骤2中，多场景下多元微负荷聚合模型的构建，包括以下内容：对工业台区负荷聚合特性进行分析，建立聚合目标函数；其约束条件包括可调度任务节点的运行状态约束、不可调度任务节点的运行状态约束、生产任务工人数量约束；所述聚合目标函数的任务节点j在时刻t的工人数量W
j,t
、物料消耗率c
i,j,t
和产率g
i,j,t
分别按下式计算：分别按下式计算：
可调度任务节点的运行状态约束的计算公式如下：该约束用于保证在时刻t可调度任务j仅处于一种运行工况；不可调度任务节点的运行状态约束的计算公式如下：式中，为不可调度任务j的运行工况k在时刻t的计划运行状态；生产任务工人数量约束的计算公式如下：式中，为任务j在时刻t可从事生产工人数量上限。4.如权利要求1所述的一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，其特征在于，所述步骤3中，组合优化模型的构建方法，包括以下内容：通过分析面向分布式电源配电网系统运行的经济性和环保性，建立组合优化目标函数；其约束条件包括电负荷供需平衡约束、冷负荷供需平衡约束；利用遗传算法对变量的选择、交叉与变异，对组合目标进行调度优化，得出最佳的负荷资源的负荷容量配置与负荷运行优先顺序，以此提升系统的响应速度和资源的经济性。5.如权利要求4所述的一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，其特征在于，组合优化目标函数包括经济性最优目标函数、环保性最优目标函数；经济性最优目标函数以综合能源系统的调度运行成本最优为准则，其计算公式如下：式中：T为综合能源系统优化调度总区间数，H为每个调度区间的小时数，C
t
为分时市网电，P
TLt
为区域内并网联络线功率，C
REn
为第n种可再生能源补贴价格，P
REnt
为第n种可再生能源发电功率；环保性目标函数以调度期间综合能源系统污染物排放量最优为准则，其计算公式如下：式中，C为单位用电量污染物排放量，为单位电量各污染物排放量之和；
F1和F2既是综合能源系统运行调度的优化目标，也是其评价指标；电负荷供需平衡约束的计算公式如下：式中：为区域内除供能储能设备外电负荷需求；P
tB
为蓄热式电锅炉耗电量，P
tHP
为电热水器系统耗电量；P
tCC
为机载主机耗电量；P
tIC
为空调机组制冷/供热耗电量；冷负荷供需平衡约束的计算公式如下：式中：为热泵系统制热/供冷量；为机载主机制热/供冷量；为双蓄机组制热/供冷量；为冰蓄冷融冰量；为区域内总冷热负荷需求。6.如权利要求1所述的一种面向多场景多元负荷联合控制策略的构建方法，其特征在于，所述步骤3中的多元微负荷预测技术包括以下内容：通过蚱蜢优化算法，基于历史数据积累的条件，得到容量特性、响应时间特性及响应频率特性要素，分析响应成本、响应速度、响应深度、响应时长要素在预期响应中的数据，进而优化互补联合调节方法；多元微负荷的特征隶属度选取过程如下：通过确定各个场景的评价要素，分析其历史数据，并计算各要素对不同场景以及特定场景的平均值，通过比较同一场景下各要素的平均值大小，将相对值大的要素作为场景的特征隶属度；所述多元微负荷的聚类方法，具体包括以下内容：通过采用聚类算法K
‑
medoids对场景的特征隶属度选取进行聚类，添加类别标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：李磊，王朝亮，肖涛，刘炜，陆春光，李亦龙，宋磊，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：