PDF《智慧园区多能源系统间的管控指令协作机制》

2 能源系统的协作架构 当多个系统管控相同设备时, 通常面临3种协 作环境, 如图1所示. 图1 多系统与终端连接的3种方式 F i g .

1 T h r e em o d e so f c o n n e c t i o nb e t w e e ns y s t e m s a n dt e r m i n a l s 在图1 ( a ) 所示情况下, 所有的系统与总平台连 接, 总平台通过前置( 为突出重点, 图1省略前置) 再222016,

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2 4 ) ?信息能源系统? h t t p : / / ww w. a e p s G i n f o . c o m 与部署在各个用户的终端通信.最后, 终端将指令 下达给各个设备.在该情况下, 可以通过在总平台 部署守护进程和在终端设置加解锁这2种方式解决 设备竞争的问题. 图1 ( b ) 所示情况是最常见的, 即只有主系统通 过前置与终端连接, 其他系统 与主系统进行对接. 因此, 其他系统的指令只有经过主系统才能到达终 端.这种情况其实与图1 ( a ) 类似, 在主系统部署守 护进程, 或者在终端设置加解锁, 这2种方式都能解 决设备竞争的问题. 图1 ( c ) 是指各个系统通过各自的前置直接与 终端连接的情况.在这种情况下, 一个终端对应多 个系统.但是, 因为开发成本、 维护成本等多方面的 原因, 很少有人采用一个终端连接多个系统的方式. 因此, 这种连接方式在实际中是很少见的.因为不 存在总平台或者主系统, 所以这种情况下, 只能通过 终端的加解锁解决设备竞争的问题. 针对图1的3种情况, 灵活选择守护进程算法 或者终端加解锁机制, 可以实现设备指令的协作.

3 面向守护进程的协作算法 3.

1 同向指令的协作 在一段时间内, 多个系统可能会向同一个设备 下达指令.首先分析这些指令的调控方向 是相同 的, 即都是削减( 或增加) 负荷( 或供能) 的情况.这 种情况主要分为3类.第1类是前一个指令执行结 束时, 后一个指令恰好到达;

第2类是前一个指令执 行结束一段时间后, 第2个指令到达;

第3类是2条 指令在执行时有重叠.第1类情况不是严格意义上 的冲突, 2条指令分别执行即可.第2类情况可能 因为设备频繁启停, 导致故障, 该问题从设备自身的 启停时间间隔着手, 可以较为简单地解决.第3类 情况的处理较为复杂. 下面假设清洁用 能系统i 对某设备的指令为ΔPc i, 能效提升系统j 的指令为 Δ Pe j, 削峰填谷系 统k 的指令为 Δ Ps k .那么, 各个系统对该设备的指 令可以用下述集合的形式表示出来: Pc={ Δ Pc 1, Δ Pc 2, ?, Δ Pc l} Pe={ Δ Pe 1, Δ Pe 2, ?, Δ Pe m } Ps={ Δ Ps 1, Δ Ps 2, ?, Δ Ps n } ì ? í ? ? ? ? (

1 ) 对于上述 集合中的各元素ΔPc i, Δ Pe j, Δ Ps k , 增加负荷为正值, 降低负荷为负值.则直观来看, 选 取各指令的最小值进行调控是比较简单的策略( 即 对于降负荷而言, 满足各系统的最大削减量) , 即ΔP=m i nPc∪Pe∪Ps ( ) (

2 ) 式中: Δ P 为综合各设备的指令以后形成的调控额 度;

m i n ( ?) 为求最小值函数. 但是, 清洁用能提倡用电负荷替代煤、 油等形式 的负荷;

能效提升提倡高效的用能, 而不是单纯的降 负荷.因此, 式( 2) 用求最小值的计算方法生成策 略, 对某些系统是不利的. 进一步地, 同一个设备在不同规模的削减指令 中, 其重要程度也是不一样的.举例来说, 假设有 2个系统, 系统甲对所有设备总共要削减1 0kW 的 负荷, 系统乙总共只削减1kW 的负荷.对于某个 共享的设备, 它们削减了0. 5kW 负荷.那么, 在系 统甲中该设备只占5%的份额, 而在系统乙中, 却占 到了5 0%的份额.因此, 在形成统一的指令时, 应 考虑各系统的权重. 各系统的权重可以人为指定, 甚至直接指定各 系统的优先级.但是, 这种一刀切的方式会导致某 些系统的指令长期无法响应, 且人工指定的方式增 加了系统维护的难度.因此, 系统权重应当由守护 进程生成.假设清洁用能系统i、 能效提升系统j、 削峰填谷系统k 对所有设备的调控指令之和分别 为ΔPA c i, Δ PA e j, Δ PA s k .通过式(