基于用户差异化热舒适度的空调负荷聚合调度策略.pdf
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1、 :年 月 第 卷第 期基于用户差异化热舒适度的空调负荷聚合调度策略张勇,李宁,丁昊晖,卢墨渊,汤迪霏,王琦(南京师范大学南瑞电气与自动化学院,江苏 南京 ;国网浙江省电力有限公司温州供电公司,浙江 温州 ;东南大学电气工程学院,江苏 南京 )摘要:空调负荷作为需求侧重要资源,可灵活参与电力系统,促进新能源消纳。在空调负荷调度过程中,不同用户的热舒适要求和调度潜力存在差异。如何满足用户差异化热舒适度,且挖掘其调度潜力是要考虑的难题。针对上述问题,文中首先引进热舒适度模型以综合量化用户的热舒适体验;其次,根据热舒适度模型中的人体参数,采用 聚类方法划分出不同热忍受能力特征的用户群体。在此基础上,
2、提出基于用户差异化热舒适度的空调直接负荷控制策略,并对其进行仿真验证。算例分析表明,相较于传统策略,文中所提策略在完成消纳任务的基础上挖掘了每类用户群体的调度潜力,并保障了其热舒适性。关键词:新能源消纳;空调负荷;热舒适度模型;聚类;差异化热舒适度;调度潜力中图分类号:文献标志码:文章编号:()收稿日期:;修回日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目()引言随着电力系统向清洁低碳转型,以风电、光伏为代表的新能源得到了大力发展,在电网中所占比例越来越高 。为解决新能源高渗透率下存在的弃风弃光 现象,在传统机组的基础上,须充分调动需求侧资源 ,提高电网的消纳能力。空调负荷调度方式灵活、可调控性强
3、,是可利用的重要需求侧资源。直接负荷控制(,)是空调负荷参与需求侧调节的主要方式 。文献 概述了空调负荷参与 的基本要求,并提出了一个通用优化框架,在降低馈线负载量的基础上,最大程度减少对用户热舒适性的影响。文献 提出了一种基于空调等温控负荷开关状态的控制策略,以实现连续调节储备。文献 基于集群空调负荷的虚拟储能特性和储能容量,提出了联合系统出力跟踪策略,以消纳风电资源。文献 提出了一种考虑时间约束的空调控制策略,并设计了群组削峰算法。上述文献在对空调负荷进行调控时,都是将预设的温度区间作为空调负荷的启停约束,但用户的热舒适度不只受到室内温度的影响,还受到其他环境因素和人体因素的影响 ,仅考虑
4、室内温度难以衡量用户真实的热舒适体验。丹麦的 教授提出了热舒适度模型,从环境因素和人体因素 个维度出发,综合量化了用户的热舒适感受。目前,在空调调控过程中考虑热舒适度模型的研究较少。文献 提出了一种基于热舒适度模型的 策略,以最小化空调机组功率和甩负荷指令之间的偏差值。文献 在文献 的基础上,将热舒适度指标建模为目标函数的惩罚项,并提出了一种在调度周期内最大化可中断容量的 模型。文献 从发电侧和用户侧分别提出了不同的控制策略,发电侧以追踪误差最小为目标函数,用户侧以热舒适不满意度最小为目标函数,从而在功率跟踪误差和人体热舒适之间取得平衡。上述文献为文中研究热舒适度模型提供了理论和技术基础,但文
5、献 只考虑了一种人群的热舒适性,没有兼顾用户群体的多样性。不同用户群体之间的热忍受能力存在差异,对热舒适温度区间的要求不同,若统一调度,会直接影响用户参与响应的积极性 。针对上述问题,文中引进热舒适度模型,量化调度过程中用户的热舒适体验。根据热舒适度模型中的人体参数,通过聚类的方式划分出具有不同热忍受能力特征的用户群体。在此基础上,提出基于用户差异化热舒适度的空调 策略,以每类用户群体的舒适阈值作为空调的启停约束。最后通过算例验证可知,文中所提策略与传统策略相比,能在确保消纳任务完成的基础上挖掘每类人群的调度潜力,让热忍受能力强的用户多出力,热忍受能力弱的用户少出力,且确保每类人群的热舒适性。
6、热舒适度模型和空调模型 热舒适度模型在空调调度过程中,用户的热舒适体验是需要考虑的重要因素。以往研究大多基于经验预设用户的热舒适温度区间,但这无法反映用户真实的热舒适度情况 。文中引进热舒适度模型,综合了环境参数和人体参数,通过计算预测平均投票值(,)和预测不满意度百分比(,)来准确刻画用户的热舒适体验。包含了 个独立的环境参数(室内温度、平均辐射温度、空气流动速度、空气湿度)和 个独立的人体参数(人体能量代谢率、服装热阻)。代表了绝大多数人在同一环境下的冷热体验 ,其计算公式为:()()()()()()()()()()式中:为 函数的取值;为人体能量代谢率,与人体活动程度有关;为人体活动产生
7、的机械功;为环境的水蒸气压力,是相对湿度 和室内温度 的函数;为着装系数,是服装热阻 的函数;为平均辐射温度;为对流换热系数,是室内温度 、服装表面温度 和空气流速 的函数。、的计算如式()式()所示。()()()()()()()()槡 槡 槡()由于用户个体间存在差异,对冷热感觉并不完全相同,因此 参数被提出,用来表示人体对当前环境温度不满意的百分数,即热舒适不满意程度。计算公式为:()()式中:为 函数的取值。由式()可知,当 时,取最小值 。即在最适宜的热环境下,人体的热舒适不满意度依然有 。空调热动力学模型空调负荷通过开关动作,使所属系统的室内温度稳定在预期的范围内。由空调开关状态引起
8、的室内温度变化过程可用一阶常微分方程模拟 :()()()()()式中:、分别为空调负荷的等效热容和等效阻抗;()为 时段的室内温度;()为 时段的室外温度;为空调的额定功率值;()为 时段空调的开关状态,()说明 时段空调处于关闭状态,该时段室内温度会升高,()说明 时段空调处于开启状态,该时段室内温度会降低。若空调机组由 个空调组成的,则空调机组的功率计算公式为:,(),()式中:,()为 时段该机组的实际功率值;为第 个空调的性能系数;,为第 个空调的额定功率值。人群划分 用户差异化的 聚类方法用户能量代谢率和服装热阻的不同,会导致其热忍受能力存在差异。故文中基于 中的独立人体参数,将具有
9、相似热忍受能力特征的用户聚集成新的用户群,再对其进行调度。夏季夜晚,用户一般是处于休闲放松的状态。人体参数的取值 如表 所示。人体能量代谢率 的取值范围为 ,服装热阻 的取值范围为 ,。人体活动程度越剧烈,值就越大;服装越厚重,值就越大。表 人体参数的取值 人体活动程度()服装形式 睡眠 裸身倚靠 短裤 静坐 典型夏季服装 坐着阅读 一般夏季服装 坐着打字 坐着整理文件 放松站立 假设在调度区域内,有 个空调用户,值足够大。同一调度区域的用户所处环境相似,故将除室内温度以外的独立环境参数赋值为夏季典型日的常数值。随机生成在表 范围内的,()数组,用于表示第 个用户的人体特性(,)。由式()和式
10、()可知,当 值和 值发生变化时,最小时的室内温度值 也会不同,故须求解每个,()数组对应的()。在得到各用户最适宜的室内温度值()后,将各用户的室内温度值设为(),为使 值变化幅度更大,取值为 。计算此时各用户的 值,形成,(),()数组。在相同的温度变化下,热忍受能力强的用户对温度变化不敏感,值会较小;热忍受能力弱的用户对温度变化敏感,值会较大。通过对,(),()中的 值聚类,便可完成对用户群体的划分。算法作为无监督的聚类算法,有实现便捷、聚类效果良好等优点。可使用 算法达到对用户划分的目的,具体的算法流程如图 所示。图 聚类流程 群体特征分析人群划分结果如图 所示,用户被划分为具有不同热
11、忍受能力特征的 类群体,即 类类。值越小说明该类人群对温度变化越不敏感,热忍受能力越强。故 类人群的热忍受能力是最强的,而 类人群的热忍受能力是最弱的,即由 到 ,热忍受能力由强到弱。选取每类最接近质心的三维数组,将数组中的值和 值作为该类人群的人体参数代表值。表 反映的是每类人群的热舒适特征,从表 中可以看出,热忍受能力越强的用户群体,值和 值就越大。这是因为人体活动程度越剧烈,代谢越快,人体产生的热量就越多;服装越厚重,储热能力就越好,此时人体对于环境的自适应能力越强,对温度变化越不敏感。但也是产热和储热的缘故,热忍受能力越强的用户群体在最适宜状态下要求的室内温度值也越小。图 人群划分结果
12、 表 人群特征分析 人群 ()类 类 类 类 类 基于用户差异化热舒适度的空调 策略在第 章的基础上,文中提出一种基于用户差异化热舒适度的空调 策略。在微网系统中,负荷聚合商通过通信网络将风电装置、空调负荷和其他负荷进行连接。负荷聚合商在获取需要消纳的风电资源信息后,会下达指令给空调负荷和其他负荷。空调负荷和其他负荷将共同出力,消纳系统中的风电资源。微网调度结构示意如图 所示。图 微网调度结构 目标函数:()()()()式中:()为 时段空调负荷的出力功率值;()为 时段除空调以外其他负荷的出力功率张勇 等:基于用户差异化热舒适度的空调负荷聚合调度策略值;()为 时段风电装置的出力功率值;为总
13、时段数。若空调负荷用户可被划分为 类群体,每类群体含有 台空调机组,则 时段空调负荷的功率计算公式如下:(),(),()式中:为空调机组编号;为用户群体编号;,()为第 类人群中第 台机组在 时段的开关状态;,为第 类人群中第 台机组的实际功率值。空调负荷在调度过程中须满足以下约束。()功率平衡约束。()()()()()式中:()为 时段联络线上的功率值。联络线是微网与上级电网进行能量交换的通道,其分布的功率值应为微网系统中空调负荷和其他负荷出力值与风电出力值之差。()开关约束。,(),()且 ,(),()且 ,(),(),()()式中:为无限小的时间长度;,()、,()分别为第 类人群中第
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