一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法技术

技术编号:39674839 阅读:12 留言:0更新日期:2023-12-11 18:41
本发明专利技术公开了一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,方法包括下述步骤:根据电网的功率流

【技术实现步骤摘要】
一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法


[0001]本专利技术属于空调负荷日前调度的
,具体涉及一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法


技术介绍

[0002]随着全球气候问题加剧,世界范围内对于减缓气候变化

减少碳排放的呼声越来越高

电力行业作为最大的碳排放源,将在这一过程中发挥重要作用,对于电力消费者也是如此

为了鼓励电力消费者参与碳减排,各国纷纷出台碳融资政策,如碳交易市场

可交易绿色证书

碳税等

因此,电力用户应该调整其每日负荷分布,以使其利益最大化

[0003]到目前为止,对电力交易和碳交易市场下电力消费者的最优运行已经进行了大量的研究
。2018
年,有学者设计了一种纳什谈判
(Nash bargaining)
方法,为数据中心运营商和租户提供了获得紧急需求响应的帕累托高效公平解决方案,从而有效地减少了数据中心的碳排放

从能源枢纽消费者的角度出发,

意见

提出了基于消费的碳定价方法,通过将碳价格纳入能源价格来减少碳排放
。2021
年3月,通过考虑需求响应聚合器的碳减排影响,国家十二五规划中提出了新的智能电网资源分配方案,为了同时兼顾经济效益和环境效益,对两种基于优序的日负荷转移方法进行了比较,结果表明,基于边际排放因子的负荷转移方法比基于定价的负荷转移方法能够显著减少碳排放
。2021

10
月,清华大学教授团队提出了一种基于碳排放流的鲁棒能源系统调度方法,可以使电力用户获得可观的经济效益

同时基于需求响应的碳排放强度控制,国家碳排放统计核算工作组构建了新的低碳优化调度,实现了碳减排

综上所述,这些研究主要集中在发电方和需求方之间的最优协调
。2022
年5月,有学者提出了一种混合启发式优化方法,为居民用户生成了最优的电器运行方案,在减少碳排放的同时节约能源成本

然而,该碳排放因子被假定为常数,这与实际碳排放并不一致

事实上,需求方的碳排放责任可以通过发电方到需求方的虚拟碳排放流来识别

因此,每个电力消费者都将被分配一个碳排放系数,以评估每个时间段的每次电力消耗的碳排放量

换句话说,电力消费者可以通过调节负荷曲线来灵活地减少碳排放

[0004]空调负荷作为最常用的家用电器之一,由于其控制灵活

调节能力大

对消费者舒适度影响小等特点,非常适合用于负荷分布的调节

一般来说,空调负荷在夏季占比超过
40
%,与其他恒温控制负荷一样,空调负荷适合在满足消费者舒适度的同时改变负荷分布

然而传统的空调负荷日前调度主要试图在考虑消费者舒适度的同时最大限度地降低电力成本,而忽略了电力消费者的碳排放这一重要因素,模型较为单一,不利于绿色节能减排;同时控制策略需要不断地进行调整,对于百万户的居民调控而言成本较高,对象也比较单一;并且现有的空调负荷调度优化方法速度较慢,效率偏低,计算成本较高;而且在空调优化调度中,一般仅考虑负荷削减总量,而没有考虑负荷在空间上如何削减,这可能会导致某一结点切除大量负荷,影响系统的稳定运行


技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足,提供一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,通过确定碳排放因子,根据不同消费者的室内温度需求,考虑消费者对室内温度的舒适度,以最大限度地降低电力成本和碳排放成本为目标,建立空调负荷日前调度优化模型,并采用改进多种群进化算法进行求解,具备更好的全局寻优能力,有效地提高模型最优解的质量,进一步提高电力用户的运营效益

[0006]本专利技术采用以下技术方案:
[0007]第一目的在于提供为一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,包括下述步骤:
[0008]S1、
根据电网的功率流

发电功率和发电厂的类型确定碳排放因子;
[0009]S2、
获取空调的室内温度

空调的运行状态及空调关闭和开启的持续时间;
[0010]S3、
考虑消费者对室内温度的舒适度,以最大限度降低电力成本和碳排放成本为目标,建立空调负荷日前调度优化模型;
[0011]S4、
使用改进多种群进化算法对空调负荷日前调度优化模型进行求解,针对不同空调负荷输出空调负荷日前调度优化模型的最优调度结果

[0012]作为优选的技术方案,所述碳排放因子表示为:
[0013][0014]其中,
P
g
为连接到第
i
个消费节点的发电厂有功功率输出,
δ
g
为并网的发电厂碳排放因子,
P
ij
为从第
j
个消费节点到第
i
个消费节点的有功功率输入,
δ
j
为第
j
个消费节点的碳排放因子,
Ω
i
为第
i
个消费节点的分支连接节点集合

[0015]作为优选的技术方案,所述空调的室内温度与室外温度

室内热参数

运行状态和空调的额定功率有关,表示为:
[0016][0017]其中,
T
in
(t+1)
为第
t+1
个时间窗的室内温度,
T
out
(t+1)
为第
t+1
个时间窗的室外温度,
T
in
(t)
为第
t
个时间窗的室内温度,
R
为室内的等效热阻,
C
为室内的等效热容,
Δ
t
为空调的关闭或开启的持续时间,
P
为空调的额定功率,
η
cop
为空调的制冷能效系数,
turn off
表示空调处于关闭状态,
turn on
表示空调处于开启状态;
[0018]所述空调的运行状态根据当前室内温度和上一时间窗的运行状态来确定,表示为:
[0019][0020]其中,
s0(t+1)
为空调第
t+1
个时间窗开始时的运行状态,为0则空调处于关闭状态,为1则空调处于开启状态;
u
AC
(t+1)
为空调在第
t+1
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,其特征在于,包括下述步骤:
S1、
根据电网的功率流

发电功率和发电厂的类型确定碳排放因子;
S2、
获取空调的室内温度

空调的运行状态及空调关闭和开启的持续时间;
S3、
考虑消费者对室内温度的舒适度,以最大限度降低电力成本和碳排放成本为目标,建立空调负荷日前调度优化模型;
S4、
使用改进多种群进化算法对空调负荷日前调度优化模型进行求解,针对不同空调负荷输出空调负荷日前调度优化模型的最优调度结果
。2.
根据权利要求1所述的一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,其特征在于,所述碳排放因子表示为:其中,
p
g
为连接到第
i
个消费节点的发电厂有功功率输出,
δ
g
为并网的发电厂碳排放因子,
p
ij
为从第
j
个消费节点到第
i
个消费节点的有功功率输入,
δ
j
为第
j
个消费节点的碳排放因子,
Ω
i
为第
i
个消费节点的分支连接节点集合
。3.
根据权利要求1所述的一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,其特征在于,所述空调的室内温度与室外温度

室内热参数

运行状态和空调的额定功率有关,表示为:其中,
T
in
(t+1)
为第
t+1
个时间窗的室内温度,
T
out
(t+1)
为第
t+1
个时间窗的室外温度,
T
in
(t)
为第
t
个时间窗的室内温度,
R
为室内的等效热阻,
C
为室内的等效热容,
Δ
t
为空调的关闭或开启的持续时间,
P
为空调的额定功率,
η
cop
为空调的制冷能效系数,
turnoff
表示空调处于关闭状态,
turnon
表示空调处于开启状态;所述空调的运行状态根据当前室内温度和上一时间窗的运行状态来确定,表示为:其中,
s0(t+1)
为空调第
t+1
个时间窗开始时的运行状态,为0则空调处于关闭状态,为1则空调处于开启状态;
u
AC
(t+1)
为空调在第
t+1
个时间窗内的运行状态,为0则表示空调为关闭状态,为1则表示空调为开启状态;
T
set
空调设定室内温度,
θ
为空调允许的变化温度,
u
AC
(t)
为空调在第
t
个时间窗内的运行状态,为0则表示空调为关闭状态,为1则表示空调为开启状态;
s0(t)
为空调第
t
个时间窗开始时的运行状态,为0则空调处于关闭状态,为1则空调处于开启状态;所述空调关闭和开启的持续时间根据室内温度变化原理得到,表示为:
其中,
τ
off
为空调关闭的持续时间,
τ
on
为空调开启的持续时间
。4.
根据权利要求1所述的一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,其特征在于,步骤
S3
中,根据不同消费者的室内温度需求,考虑消费者对室内温度的舒适度,以最大限度地降低电力成本和碳排放成本为目标,建立空调负荷日前调度优化模型:
minf

C
T
+C
E
+C
C (5)(5)
其中,
C
T
为温度舒适度偏差,
C
E
为电力成本,
C
C
为碳排放成本,
n
为消费者数量,
ω
j
(t)
为第
j
个消费者在第
t
个时间窗的室内温度要求权重,为第
j
个消费者在第
t
个时间窗的平均室内温度,为第
j
个消费者在第
t
个时间窗的设定室内温度,为第
j
个消费者在第
t
个时间窗内的空调运行状态,为第
j
个消费者在第
t
个时间窗的空调开启持续时间,
P
j
为第
j
个消费者的空调额定功率,
λ
E
(t)
为第
t
个时间窗的电力价格,
δ
j
(t)
为第
j
个消费者在第
t
个时间窗的碳排放因子,
λ
C
(t)
为第
t
个时间窗的碳排放价格
。5.
根据权利要求4所述的一种考虑动态碳排放因子的空调负荷日前调度优化方法,其特征在于,所述使用改进多种群进化算法对空调负荷日前调度优化模型进行求解,具体为:
S41、
将空调负荷日前调度优化模型的目标函数作为适应度函数,采用实数编码方式;
S42、
使用改进多种群进化算法初始化总种群
Q
和个体
Q
l
,并设置
h
...

【专利技术属性】
技术研发人员:李慧刘常黎艺炜彭正阳温鑫郑茵黄力宇郭斌蔡妙妆陈少梁
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司广州供电局
类型:发明
国别省市:

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