可调节负荷资源的优化调控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了可调节负荷资源的优化调控方法及系统，包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
可调节负荷资源的优化调控方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力调控领域，具体涉及可调节负荷资源的优化调控方法及系统
。

技术介绍

[0002]电力系统由发电
、
变电
、
输电
、
配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统，它的功能是将自然界的一次能源通过发电动力装置转化成电能，再经输
、
变电系统及配电系统将电能供应到各负荷中心，随着智能电网的大力推进，用户侧设备趋于智能化
、
多样化，分布式储能电站
、
电动汽车等柔性负荷的大规模应用，可以促进电网侧和用户侧的双向互动，同时，智能采集设备的推广，大大增强了用户侧的可观测性，充分调动灵活负荷用户参与负荷调节的积极性，可以使整个电力系统运行更加高效
、
低碳
、
智能，由于用户侧有大量灵活可调节负荷资源，负荷聚合商可以引导用户积极参与需求侧响应调度，以提升新能源消纳能力，提高电网安全稳定，实现资源的合理优化配置，传统以行政手段为主的需求响应模式已无法适应新能源瞬时消纳和电网大规模平抑要求，需求侧管理亟待向市场机理推动的主动响应模式转变，电网公司也在探索需求侧管理新模式，通过强化负荷资源管理系统运行，提升需求侧资源实时监测和调度指挥能力，推动电力用户主动参与电力需求响应，本方案具体涉及可调节负荷资源的优化调控方法及系统；
[0003]但是现有的电网调度系统无法将数量庞大
、
分散存在
、
特性各异的设备级可调负荷进行聚合，总响应成本较高，不能生成需求响应场景或事件并形成市场信息发布，不能根据聚合商投标情况进行日前市场预出发布聚合商计划调控目标，会影响可调节负荷资源的优化调控的效率
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于提供可调节负荷资源的优化调控方法及系统，可以有效解决
技术介绍
中提出的现有的电网调度系统无法将数量庞大
、
分散存在
、
特性各异的设备级可调负荷进行聚合，总响应成本较高，不能生成需求响应场景或事件并形成市场信息发布，不能根据聚合商投标情况进行日前市场预出发布聚合商计划调控目标，会影响可调节负荷资源的优化调控的效率的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0006]基于关联分析的负荷资源优化调控方法，包括以下步骤：
[0007]S1
：获取可调节负荷资源用户端的历史负荷数据，获取可调设备的参数，并对历史负荷数据异常值进行处理；
[0008]S2
：针对可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型；
[0009]S3
：建立同类设备的近似聚合模型；
[0010]S4
：对用户舒适度
、
意愿度等因素对室内设置温度的影响进行量化分析，获取温度可调裕度，并结合用户可控度和近似聚合模型，求解空调聚合功率的可调区间和最大降负荷潜力；
[0011]S5
：在可调负荷挖潜基础上，负荷聚合商需要更为高效的负荷聚合流程和方法，将数量庞大
、
分散存在
、
特性各异的设备级可调负荷进行日前聚合和日内调度优化
。
[0012]优选的，所述可调节负荷资源用户端包括工业用户和商业用户，负荷资源具体指空调设备
。
[0013]优选的，所述负荷设备资源分别为可调负荷基础数据项
、
可调负荷潜力信息数据项
、
可调负荷资源运行调配指标项
。
[0014]优选的，所述对历史负荷数据异常值进行处理时，当日缺失数据取前后两日负荷数据的平均值；
[0015]优选的，所述针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型；
[0016]空调一般采用等效热参数模型建立用电功率与温度
、
能效
、
时间等变量的关系可表示为：
[0017][0018]式中：
θ
in
(t)
和
θ
out
(t)
分别为
t
时刻室内外的温度，
C
为房间等效热容，
R
为房间等效热阻，
μ
为空调能效比，
S(t)
为空调运行状态，
P(t)
为
t
时刻空调运行功率，
θ
+
和
θ
‑
为室内温度在空调负荷启停状态切换的上下阀值；
[0019]结合占空比，获取单个空调在
t
时刻处于开机状态的功率
p
on,i
；
[0020][0021]根据大数定律，获取空调负荷的近似聚合功率
P
agg
(t)
；
[0022][0023]根据不等式转换，获取
p
on,i
变换区间；
[0024][0025]估计空调聚合功率区间
[0026][0027]其中：
P
agg
(t)
为
t
时刻空调的聚合功率，
θ
set
为室内设置温度，
P
i
为第
i
台空调的用电功率，单台空调的用电功率
、
开机时长和停机时长通过物理模型获取；
[0028]对用户舒适度
、
意愿度等因素对室内设置温度的影响进行量化分析，获取温度可调裕度，并结合用户可控度和近似聚合模型求解空调聚合功率的可调区间和最大降负荷潜力；
[0029]其中用户处于最佳舒适状态时的室内温度为
24.8℃
～
27.3℃。
[0030]优选的，所述电网公司或负荷聚合商各资源聚合体的预计总响应成本最小目标函
数如下；
[0031][0032]式中：
C
i
为资源
i
的单位容量相应成本，
μ
i
资源
i
的响应容量，为聚合体
r
的权重因子
。
[0033]优选的，所述调度优化还包括负荷聚合调控计划生成，具体步骤如下：
[0034]步骤一：用户层评估可调负荷潜力并上报负荷聚合商；负荷聚合商汇总其代理用户可调负荷潜力，综合评价代理用户基线负荷
、
可调节潜力
、
调节成本等，生成负荷聚合方案，并参与竞价投标；
[0035]步骤二：电网调度层根据准线负荷
、
电网调控需求和清洁能源消纳需求，生成需求响应场景或事件并形成市场信息发布，根据聚合商投标情况进行日前市场预出清，发布聚合商计划调控目标；
[0036]步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种可调节负荷资源的优化调控方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1
：获取可调节负荷资源用户端的历史负荷数据，获取可调设备的参数，并对历史负荷数据异常值进行处理；
S2
：针对可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型；
S3
：建立同类设备的近似聚合模型；
S4
：对用户舒适度
、
意愿度等因素对室内设置温度的影响进行量化分析，获取温度可调裕度，并结合用户可控度和近似聚合模型，求解空调聚合功率的可调区间和最大降负荷潜力；
S5
：在可调负荷挖潜基础上，负荷聚合商需要更为高效的负荷聚合流程和方法，将数量庞大
、
分散存在
、
特性各异的设备级可调负荷进行日前聚合和日内调度优化
。2.
根据权利要求1所述的一种可调节负荷资源的优化调控方法，其特征在于：所述可调节负荷资源用户端包括工业用户和商业用户，负荷资源具体指空调设备
。3.
根据权利要求1所述的一种可调节负荷资源的优化调控方法，其特征在于：所述负荷设备资源分别为可调负荷基础数据项
、
可调负荷潜力信息数据项
、
可调负荷资源运行调配指标项
。4.
根据权利要求1所述的一种可调节负荷资源的优化调控方法，其特征在于：所述对历史负荷数据异常值进行处理时，当日缺失数据取前后两日负荷数据的平均值
。5.
根据权利要求2所述的一种可调节负荷资源的优化调控方法，其特征在于：所述针对各类可调节负荷资源的用电特性分别建立负荷调度模型；空调一般采用等效热参数模型建立用电功率与温度
、
能效
、
时间等变量的关系可表示为：式中：
θ
in(t)
和
θ
out(t)
分别为
t
时刻室内外的温度，
C
为房间等效热容，
R
为房间等效热阻，
μ
为空调能效比，
S(t)
为空调运行状态，
P(t)
为
t
时刻空调运行功率，
θ
+
和
θ
‑
为室内温度在空调负荷启停状态切换的上下阀值；结合占空比，获取单个空调在
t
时刻处于开机状态的功率
p
on,i
；根据大数定律，获取空调负荷的近似聚合功率
P
agg
(t)
；根据不等式转换，获取
p
on,i
变换区间；
估计空调聚合功率区间估计空调聚合功率区间其中：
P
agg
(t)
为
t
时刻空调的聚合功率，
θ
set
为室内设置温度，
P
i
为第
i
台空调的用电功率，单台空调的用电功率
、
开机时长和停机时长通过物理模型获取；对用户舒适度
、
意愿度等因素对室内设置温度的影响进行量化分析，获取温度可调裕度，并结合用户可控度和近似聚合模型求解空调聚合功率的可调区间和最大降负荷潜力；其中用户处于最佳舒适状态时的室内温度为
24.8℃
～
27.3℃。6.
根据权利要求5所述的一种可调节负荷资源的优化...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈晨，施尧，段沛恒，木世舟，何进，裴建昀，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：