PDF《参与需求响应的工业用户智能用电管理》

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a e p s G i n f o . c o m 参与需求响应的工业用户智能用电管理 史俊t1 ,文福拴1,

2 ,崔鹏程1 ,孙磊1 ,尚金成3 ,何洋3 ( 1. 浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市

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2. 文莱科技大学电机与电子工程系,斯里巴加湾 B E

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1 0,文莱;

3. 国网河南省电力公司,河南省郑州市

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5 2 ) 摘要:智能电网的不断发展与需求响应的逐步实施促进了电力用户对智能用电的关注.工业用户 耗电量大、 自动化程度高, 具有开展智能用电管理的良好基础.在此背景下, 首先提出计及需求响 应的工业智能用电管理系统架构, 涵盖工业用户的各类用电管理模块和光伏发电管理模块.随后, 基于状态任务网络建立生产设备用电管理的数学模型, 并计及生产环境舒适度对温控设备用电负 荷建模.在此基础上, 综合考虑用户购电成本与售电收益, 建立工业智能用电管理的优化运行模 型.最后, 以某工业用户为例对所述方法的基本特征进行了说明, 并分析了用电响应情况和经济 效益. 关键词:工业用户;

智能用电管理;

需求响应;

光伏发电;

状态任务网络 收稿日期:

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修回日期:

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0 2. 上网日期:

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1 2. 国家自然科学基金资助项目( U

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8 ) .

0 引言 智能电网的发展增强了电力系统与用户的交互 能力[ 1] , 需求响应( d e m a n dr e s p o n s e , D R) 逐渐成为 电力系统规划和优化运行中的重要资源.用户可以 采用智能用电技术改变用电模式以参与 D R 从而与 电力系统进行双向互动[ 2] , 在节约自身用电成本的 同时, 也可以缓解电力供应紧张, 促进间歇性可再生 能源发电消纳和电力资源优化配置[ 3] .中国工业用 电占全社会用电的比重较大, 达7 0%左右[ 4] , 且工 业用户与商业、 居民等类型用户相比, 具有响应容量 大、 负荷稳定和自动化水平高等优势[ 5] , 是电力系统 中最重要的 D R 资源.不过, 由于受到生产计划、 库 存量、 工人管理等多方面的限制[

6 ] , 工业用户开展用 电智能管理具有较大难度.因此, 研究工业智能用 电管理模型及对工业用户参与 D R 机制的潜力进行 分析是需求侧管理机制研究中的关键问题. 现有的面向 D R 应用的用户用电智能管理与优 化研究主要针对居民用户和商业用户, 对工业用户 的研究较少.对居民用户的相关研究以计及用电舒 适度的家用电器优化控制为主, 通过划分家用电器 的控制动态优先级[

7 ] 或建立用电成本最小化模型[

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1 0] 制定智能用电策略.对商业用户的研究则集 中于商业楼宇空调负荷优化控制的削峰填谷能力分 析[

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1 3] , 也有借鉴居民用户用电管理思路, 以优化商 业用户用电整体舒适度为目标的用电设备管控方面 的研究报道[

1 4 ] .在工业用户用电智能管理方面, 仅 有少数文献探讨了工业生产负荷和自备电厂发电响 应问题.例如: 文献[

1 5] 针对工业自备电厂和可转 移负荷研究了分时电价下的发用电响应问题, 但未 对具体生产过程的用电行为进行建模;

文献[

6 ] 采用 模糊专家系统对工业用户负荷优先级进行排序以对 参与 D R 作出合理决策, 但没有对生产过程的具体 用电情况进行系统模拟.文献[

1 6 ] 对制造业的生产 用电进行了建模, 构建了工业用户作为一个整体参 与需求侧竞价的数学模型, 但没有对具体设备的用 电管理进行系统分析. 建立各类设备用电行为的数学模型是实现用电 智能管理的基础. 状态任务网络(statet a s k n e t w o r k, S T N) 可用于描述工业生产过程[

1 7] , 而将 S T N 与生产任务的设备电功率等参数结合可建立 生产设备用电模型[

1 8 ] .在工业生产过程中, 除了工 业生产设备, 还包括空调等保证生产环境舒适的温 控设备.对温控设备的用电行为建模也是用电智能 管理中需要考虑的问题.此外, 有条件时, 采用光伏 ( p h o t o v o l t a i c , P V) 发电可使普通工业用户实现日间部分电能的自给, 这对于电力系统而言也是一种 D R 资源.就笔者所知, 到目前为止, 尚无同时考虑 工业生产过程中生产设备用电、 生产环境中温控设 备用电及 P V 发电的工业用户智能用电管理方面的 研究报道.

5 4 第4 1卷第1 4期2017年7月2 5日Vol.41N o .

1 4J u l y2 5,

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1 7 D O I :

1 0.

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2 在上述背景下, 本文针对参与 D R 计划的工业 用户的用电智能管理问题进行探讨.首先, 对工业 用电设备 进行分类, 提出工业智能用电管理系统(intelligentindustrialenergym a n a g e m e n t s y s t e m, I I EM S ) 架构.然后, 分别构建基于 S T N 方法的生 产设备用电数学模型和计及生产环境舒适度的温控 设备用电模型.在此基础上, 以最小化用电成本为 目标, 建立优化工业用户用电计划的混合整数线性 规划模型, 在MAT L A B环境下的 YA LM I P [

1 9 ] 平台 上进行实现并采用 GUR O B I [

2 0] 求解器求解.最后, 以某工业用户为例对所述方法进行了说明.

1 面向 D R应用的工业智能用电管理 与居民用户和商业用户相比, 工业用户的用电 需求较为复杂.由于用电设备种类、 生产班制、 产品 性质、 产量要求等方面的因素, 不同工业用户间的用 电差异性较大.有条件的工业用户可以采用 P V 发 电系统实现部分电能自给, 甚至可以将多余电能输 送到电力系统中, 这对电力系统而言也是一种 D R 资源.针对这样的工业用户, 本节设计涵盖 P V 发 电管理和用电优化调度两方面的I I EM S, 计及参与 D R 计划时相关的购售电决策. 1.

1 I I EM S架构 I I EM S主要包括 P V 发电管理、 生产设备用电 管理、 温控设备用电管理和基本用电管理, 其架构如 图1所示. 图1 I I EM S架构 F i g .

1 S t r u c t u r eo f i n t e l l i g e n t i n d u s t r i a l e n e r g y m a n a g e m e n t s y s t e m 在I I EM S中, 获取电能的途径包括从电力公司 购电和由 P V 供电两方面, 用电需求则包括生产设 备用电、 温控设备用电和基本用电.生产设备用电 是指执行各项生产任务的设备用电, 也是工业用户 的主要用电负荷.温控设备用于维持生 产环境舒 适, 包括空调、 电暖气、 电热水器等.基本用电是指 除上两类用电设备之外的其他设备, 如照明、 生产管 理系统、 电脑办公等的用电, 受用户的选择和控制, 通常被视为固定负荷[

2 1 ] . I I EM S集成了用户的 P V 发电管理、 生产设备 用电调度、 温控设备用电控制和购售电决策功能. 该系统根据电力系统 所采用 D R 计划 所提供的信号、 产量计划、 生产约束、 天气及环境等信息, 完成 P V 发电出力预测、 生产任务调度、 生产环境温度设 定, 并以节省用电成本为目标进行购售电决策. 1.

2 计及参与 D R计划的用电策略分析 工业用户为减少电费支出, 可通过智能用电管 理优化用电模式以参 与电力公司所 提供的DR计划.D R 主要分为价格型和激励型两种.价格型DR计划包括分时电价、 实时电价和尖峰电价等[

2 2] , 用户完全自愿地响应零售电价变化并相应调整用电 需求.在激励型 D R 计划中, 用户可与电力公司签 订可中断负荷合同, 协商确定相应的补偿. 在本文 的研究中, 假定工业用户参与价格型DR计划.需要指出, 本文所采用的方法架构也适 用于激励型 D R 计划. I I EM S针对价格型 D R 计划所提供的 电价信号, 以节省用电成本为目标制定用电策略.下面分 析工业用户可能采用的策略.

1 ) 生产设备的用电计划由对生产任务的调度所 确定.可根据各项生产任务的电功率需求和电价信 号进行生产任务调度, 在满足各类生产约束的前提 下, 尽可能将电价高峰时段的生产任务转移到电价 低谷时段.

2 ) 温度控制型负荷在一定范围内具有调度灵活 性, 即属可控负荷[

2 1] .以空调制冷负荷为例, 改变 温度设定可调节用电负荷.若采用蓄冷装置配合空 调制冷, 则可根据电价信号选择制冷时段并储存冷 能, 调度灵活性可进一步加强.

3 ) 用户可根据价格信号灵活转移用电需求, 尽 可能增加对 P V 出力的消纳程度, 这对电力系统而 言是一种负荷 削减.若PV出力超出用电负荷需求, 用户可向电力公司售电并获得经济收益.

2 基于S T N 的生产用电负荷建模 2.

1 基于S T N 的生产过程 S T N 方法可用于描述工业生产过程, 建立生产 任务优化调度模型, 在此基础上计入各生产任务的 设备用电功率后即可构建生产设备用电优化调度模 型.S T N 中包括状态节点和任务节点两种.状态 节点表示生产过程中的物料存量, 如原料、 中间产物 或产品;

任务节点表示生产任务, 既可描述一项生产 任务也可描述几项生产任务的组合.例如: 一个任 务节点可描述一条生产线或生产线上的一台设备, 其控制精度可灵活调节.

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1 4 ) ?售电市场关键问题研究? h t t p : / / ww w. a e p s G i n f o . c o m 任务节点可进一步分为不可调度任务和可调度 任务.不可调度任务指各时段产率固定, 不能自由 调度, 相关的电力需求不能参与需求响应.不可调 度任务有很多, 如钢铁工业领域的高炉冶炼任务, 使 用电能的鼓风机需持续稳定地向热风炉 输送冷空 气.可调度任务则指在不同时段内产率可调节, 即 可通过调节任务产率从而调节用电功率以对电价信 号作出响应.钢铁工业领域中的轧钢、 装配等就属 于可调度任务. 图2展示了采用 S T N 描述生产过程的一个示 例.不可调度的任务1将原料1转化为中间产物, 可调度的任务2则将中间产物和原料2处理后得到 最终产品.在任务2中, 各时段的设备用电功率可 根据电价信号进行调节.在电价高峰时段, 降低任 务2的设备用电功率, 以较低产率生产;

在电价低谷 时段, 则增加任务2的设备用电功率, 以较高产率生 产, 在满足产量要求和生产约束条件下尽可能节省 用电成本. 图2 基于S T N 的生产过程 F i g .

2 S T Nb a s e dp r o d u c t i o np r o c e s s 2.

2 生产设备用电负荷建模 在用S T N 所描述的生产过程中, 通过适当设置 各节点的参数并考虑约束条件, 可以完整描述工业 生产的工序、 物料量、 设备用电功率和生产约束.在 下述研究工作中, 采用离散时间系统建模, 将一日均 分为n 个时段, 每个时段时长为h.在每个时段中, 假定各种状态参数保持不变.这样, 对于瞬时量就 可以用某个时段中任意时刻的量来描述, 例如 时刻 t 描述 时段t 中任意时刻.h 的设定要兼顾各任 务节点生产单位产品的周期, 避免有的产品在生产 过程中被频繁中断. 状态节点参数包括该状态节点对应物料的初始 量、 存储上限和存储下限.物料的消耗和产出应满 足物料平衡约束, 物料量应满足存储约束.

1 ) 物料平衡约束 S i, t +

1 =S ........