【技术实现步骤摘要】
一种基于弹性约束的空调负荷多目标优化调度方法
[0001]本专利技术涉及一种调度方法，具体涉及一种基于弹性约束的空调负荷多目标优化调度方 法，属于电力系统需求响应
技术介绍
[0002]随着可再生能源大规模接入电网，可再生能源发电的间歇性和波动性给供需之间的有 功平衡带来了负担，大幅增加了调峰、变频等辅助服务的需求。化石燃料发电机提供的传统 辅助服务与碳效益发生冲突。随着智能计量技术的发展，利用柔性负荷来减负荷已成为可再 生能源大规模发电的关键。空调负荷(Air
‑
Conditioning Loads,ACLs)因其在用电高峰期 间占用电负荷的很大一部分，为电网的灵活运行提供了多种辅助服务而备受关注。
[0003]基于空调负荷固有的热力学特性，在满足用户舒适性要求的同时，可灵活调整空调负荷 的运行耗能。一般而言，其控制方法分为通断开关控制和温度设定点调节两类。开关控制法 不能连续调节负荷运行功率，且适用于时间尺度较短的情景；温度设定点调节法可以长期调 节空调的功率，适用于调用时间尺度较长的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于弹性约束的空调负荷多目标优化调度方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：第一步，空调负荷调用多目标函数建模；第二步，弹性模型线性化处理以及优化结果的控制策略。2.根据权利要求1所述的基于弹性约束的空调负荷多目标优化调度方法，其特征在于，第一步，空调负荷调用多目标函数建模，具体如下，空调负荷优化模型的目标是在调用过程中，电价成本和不适惩罚最小，表示为：f＝min[αC
p
+(1
‑
α)C
d
]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中，C
p
和C
d
分别表示整个优化期间的电力成本和影响用户侧舒适度的惩罚成本，系数α设置在0<α<1的范围内，如果用户更倾向于选择舒适，α会更小；空调负荷的24小时电量费用表示为：其中，P(t)和p(t)分别表示t时刻的平均耗电量和电价，目标函数中C
d
包含不适惩罚，表示为：其中，η1[c
T_b
(t)+c
T_d
(t)]为室内温度超出舒适区以及温度偏离温度设定值的总惩罚费用；η2c
a
是对过量na的惩罚费用，这些函数用以下非线性公式表示：其中，当室内温度在舒适范围内时，惩罚成本为零，函数f(T
in
(t))和g(T
in
(t))表示室内温度超过舒适温度时的惩罚函数，表示如下：其中k1是温度惩罚因子，温度偏离温度设定值的惩罚函数表示如下：其中，λ为温度偏离惩罚因子，负荷调用次数的相关惩罚函数表示如下：n
a
作为松弛变量，当其超过最大极限时，会立即生成惩罚δ，随着n
a
的增加，惩罚成本与k2的速率成比例增加，因此，函数f
a
(n
a
)可以表示为:f
a
(n
a
)＝k2Δn
a
＝k2(n
a
‑
n
max
)+δ
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
此外，该优化模型还需满足热力学约束和功率约束条件，表示如下：其中，T
in
(t)表示t时刻室内温度，℃；T
o
(t)为t时刻室外环境温度；R为等效热阻，℃/kW；C为等效热容，kWh/℃；Q表示等效热交换功率，kW；Δt表示时间步长，h；空调负荷功率约束：0≤P(t)≤P
max
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)。3.根据权利要求2所述的基于弹性约束的空调负荷多目标优化调度方法，其特征在于，第二步，弹性模型线性化处理，具体如下，为了将公式(4)和公式(5)，转化为等价的显式线性形式，定义了一组辅助变量，分别表示为v
down+
,v
down
‑
,v
up+
and v
up
‑
；当室内温度低于T
min
，则辅助变量和温度的关系可以表示为：当室内温度在舒适范围内时，表达如下：当室内温度高于T
max
时，则：其中，v
down+
,v
down
‑
,v
up+
and v
up
‑
均为非负实数；当满足式(11)时，式(5)中的ΔT可用v
down
‑
代替，且方程v
down
‑
‑
v
down+
＝v
down
‑
和v
up
‑
‑
v
up+
＝v
up
‑
成立，公式(11)式中第一个方程和第二个方程分别转换为：成立，公式(11)式中第一个方程和第二个方程分别转换为：当室内温度在舒适范围内时，公式v
down+
‑
v
down
‑
＝v...
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