PDF《计及用户响应行为差异性的区域电采暖负荷特性建模》

h t t p : / / ww w.

a e p s - i n f o . c o m 计及用户响应行为差异性的区域电采暖负荷特性建模 王志强1 ,王珊1 ,张馨月1 ,刘文霞1 ,宫琦1 ,陈奇芳2 ( 1.新能源电力系统国家重点实验室( 华北电力大学) ,北京市

1 0

2 2

0 6;

2.北京交通大学电气工程学院,北京市

1 0

0 0

4 4 ) 摘要:多样化的用户需求及差异化的响应行为对计及需求响应的" 煤改电" 负荷特性造成了较大影 响.为精细地刻画不同用户需求响应行为, 提出了一种考虑需求和响应行为双重差异性的区域电 采暖负荷特性建模方法.首先考虑用户自身特性与外界环境因素, 提出差异化用户热舒适温度模 型, 并结合建筑空气温度时变方程提出了热负荷特性建模方法;

其次采用多目标优化方法和基于离 散选择模型的决策方法, 来模拟用户的差异化响应行为, 以求得单类用户的电负荷特性.最后根据 热需求与响应行为的影响因素建立区域用户分类标准, 提出多类型用户聚合负荷特性建模方法. 通过算例分析验证了模型在提高负荷特性求解精度方面的有效性. 关键词:煤改电;

热舒适度;

需求响应;

需求差异化;

离散选择 收稿日期:

2 0

1 8 -

0 8 -

1 0;

修回日期:

2 0

1 8 -

1 2 -

2 6. 上网日期:

2 0

1 9 -

0 2 -

2 6. 国家电网公司总部科技项目(

5 2

0 2

0 1

1 8

0 0 0M) .

0 引言 近年来, 在能源枯竭和大气污染的双重压力下, 世界各国政府开始从终端消费领域入手, 构建绿色 能源消费模式, 电能作为优质、 清洁的能源, 提高其 在终端能源消费的比重对能源革命具有重要意义. 目前, " 煤改电" 工程在全国各省市范围内得以推行, 成为节约资源、 治理污染的重要举措.随着居民小 区内电采暖用户急剧增多, 改变了电网的负荷特性, 加大了电网峰谷差, 降低了电网设备利用率.而需 求响应技术的应用, 可以有效实现削峰填谷、 提高电 网运行效率, 因此, 考虑需求响应的区域电采暖负荷 特性建模对电网的规划和运行都至关重要. 针对计及需求响应的温控负荷特性建模方法, 主要有基于历史数据的数据驱动模型[ 1] 和基于物理 特性的运行机理模型[

2 - 9] 两类方法.由于电采暖负 荷的应用正处于起步阶段, 考虑到对其负荷特性数 据样本量较少且难以获取, 制约了基于数据驱动模 型的负荷特性建模方法的推广应用, 使得基于物理 特性的运行机理模型的负荷特性建模方法应用范围 更加广泛.其中, 文献[

1 0] 以用电经济性最佳为目 标建立温控负荷的优化控制模型, 通过控制仿真实 现用户经济驱动响应行为模拟, 进而建立用户的需 求响应模型.而电采暖负荷的需求响应行为除了与 经济因素有关外, 还受家庭结构、 房屋建筑、 室外环 境等多因素的影响, 该文献中并未计及.文献[

1 1] 全面地考虑了建筑参数、 室外环境、 室内温度设定值 等因素的影响, 建立区域电负荷聚合特性模型, 但忽 略了用户响应行为的差异性, 对模型的精确度造成 一定的影响.因此, 现有文献对负荷特性的建模中, 对用户的实际需求与响应行为的差异性均未精细化 考虑, 使求解的电负荷特性曲线与实际偏差较大. 考虑到电采暖负荷分散性和个体决策随机性特 点, 本文提出一种计及用户响应行为差异性的区域 聚合负 荷特性建模方法.该方法创新工作包括: ①考虑用户热舒适需求温度、 建筑结构参数及气象 条件等因素, 研究用户差异化热负荷需求特性的建 模方法;

②基于多目标优化和离散决策方法模拟用 户的差异化响应行为, 提出用户电负荷特性求取方 法;

③针对区域多类型用户进行分类划分, 并基于聚 类方法提出区域" 煤改电" 聚合电负荷特性的建模方 法.通过本文研究, 提高区域" 煤改电" 聚合负荷建 模精度, 为后续需求侧电价机制制定和电网规划、 运 行提供技术支撑.

1 基于差异化最佳舒适度的用户热负荷需 求建模 热舒适感受作为需求侧响应最重要的驱动力, 在进行负荷需求建模时需要着重考虑.此外, 建筑 的热负荷特性也是影响负荷需求 的重要因素.因此, 本节对用户热负荷需求的建模首先考虑用户最 佳热舒适温度, 在此基础上结合建筑特征建立热负 荷需求模型, 从而得到热负荷需求曲线.

7 6 第4 3卷第7期2019年4月1 0日Vol.43N o . 7A p r .

1 0,

2 0

1 9 D O I :

1 0.

7 5

0 0 / A E P S

2 0

1 8

0 8

1 0

0 0

2 1.

1 考虑个人特性的用户最佳热舒适度建模 热舒适度是综合作用影响下的人体主观感受, 主要受外部环境和用户自身特性的影响, 根据国际 标准组织( I S O) 提出的I S O7

7 3 0热舒适模型[

1 2] 对 人体热平 衡特性进行建模, 利用预测平均投票数(predictedm e a nv o t e , PMV) 指标值评估各类用户 对室内温度的舒适需求区间. 由于利用I S O7

7 3 0热舒适模型计算舒适温度 时, 环境参数的 实时获取较为困 难, 故需要对I S O

7 7

3 0热舒适度模型进行简化.文献[

1 3] 提出了一 种简化的热舒适度模型, 仅将室内温度 Ta 和相对 湿度Pv 作为输入参数, 可以实现对I S O7

7 3 0热舒 适度模型 较好的近似效果, 简化后的热舒适度模型为: IP MV =a Ta +b Pv -c (

1 ) 式中: IPMV 为PMV 指标值;

a, b 和c 为已知参数. 利用上述模型, 对5

0 0位不同年龄的个体进行 热舒适性问卷调查, 拟合的模型参数及差异化用户 热舒适温度见附录 A 表A1. 1.

2 计及最佳舒适度的建筑热负荷特性建模 在给定热舒适温度的基础上, 对建筑热负荷特 性建模, 需要充分考虑外界因素和人为因素的影响. 影响建筑热过程的各类因素及其作用方式见附录 A 图A1.基于对影响建筑热过程因素的分析, 由围护 结构形成的建筑空间内空气温度时变方程为: Ca d Ta d τ =∑ n j=1 qw a l l , j ( τ) +qw i n( τ) +q c o v( τ) + qv e n t( τ) +qh a v c( τ) τ=1, 2, …,

2 4 (

2 ) 式中: Ca 为建筑空间内空气的热容;

qw a l l , j ( τ) 为τ 时 刻第j 个墙面通过热传递的热量, 其中j∈N;

n 为 墙面总数;

qw i n( τ ) 为τ时刻窗户辐射的热量;

q c o v( τ ) 为τ时刻室内热源以对流形式传递给空气的热量;

qv e n t( τ ) 为τ时刻室内外空气或邻室空气交换带入 室内热量;

qh a v c( τ ) 为τ时刻供暖系统送入室内的热 量.各热 量具体计算公式见附录A式(A1) 至式( A

4 ) . 1.

3 热负荷需求特性求解过程 设定建筑物初始温度T0, 采集该时刻影响舒适 度的参数信息, 由第1. 1节的热舒适度方程计算用 户的最佳舒适温度Ts e t.将室外温度、 光照强度、 建 筑参数 等因素(具体参数见附录A表A2) 代入式(

2 ) , 保证舒适情况下, 可以反推求出建筑为维持 舒适温度, 产热设备在2 4h内的需求产热量, 当舒 适温度变化时, 热负荷需求曲线也随之变化.

2 考虑响应行为差异性的" 煤改电" 负荷特 性计算方法 针对蓄热式电采暖负荷, 在假定用户均为理性 个体的前提下, 采用多目标优化算法和离散选择模 型来模拟用户对电采暖设备的控制行为, 进而求取 需求响应下用户电采暖设备的电负荷特性曲线. 2.

1 多目标优化模型 在需求响应中, 电采暖用户通常希望在确保采 暖舒适度的同时使采暖成本最小, 故本节以用户采 暖电费和舒适度为目标函数, 建立多目标优化模型, 各目标函数的具体计算公式如下.

1 ) 用户采暖电费最小的目标函数为: m i nJ1 =∑ t f t= t f

0 Pd , t t c f + ∑ t g t= t g

0 ( Pd , t t+Pc , t t) c g (

3 ) 式中: c f 为峰值电价;

t f

0 为峰值电价起始时刻;

t f 为 峰值电价结束时刻;

c g 为谷值电价;

t g

0 为谷值电价 起始时刻;

t g 为谷值电价结束时刻;

Pd , t 为直接制热 器的电功率;

Pc , t 为蓄热制热器的电功率. 为实现需求响应, 蓄热式电采暖采取的运行策 略为: 在电价谷值时段, 直接制热器制热, 为用户供 暖;

同时蓄热制热器制热后存储, 直到蓄热装置蓄 满;

在电价峰值时段, 由蓄热装置首先释放热量为用 户供暖;

若蓄热装置热量不足以满足用户热负荷需 求, 再开启直热设备辅助供热.故各耗电模块的电 功率为: Pd , t =

0 t∈ [ t f 0, t f]且Hl o a d , t