基于DFT的智能园区中央空调负荷调控策略

提出了一种在大型智能园区中基于离散傅里叶变换的中央空调负荷直接控制策略。该策略通过对中央空调系统的调控,园区能够在尽可能吸纳分布式光伏与风力发电的同时,降低实际负荷与交易结果的偏差,并结合PJM电力市场,评估园区所属企业在电力市场环境中所获得的经济效益。仿真结果表明,该策略能够以较低的动作次数和温度变化度便能实现在吸纳可再生能源的同时实现实时负荷对购电计划曲线的跟踪,不仅提高了分布式可再生能源发电的吸纳程度,同时也改善了配电网功率平衡问题。

电力市场中配电网的空调群调控策略

为了减少电力市场下售电公司的实际执行与交易结果的考核偏差,提出一种基于变频空调负荷模型的直接控制策略来跟踪馈线负荷计划值。该策略利用离散傅里叶变换和比例-积分(PI)控制求出变频空调群的调度需求量,通过改变变频空调温度设定值来实现调度需求。仿真结果表明,该策略以较低的动作次数和温度变化度便能实现馈线首端实际负荷对计划负荷曲线的跟踪,降低售电公司的考核电量,不仅改善了配电网功率平衡问题,同时也提高了售电公司的收益。

基于DFT的多时间尺度系统备用需求分析

在风力与光伏等可再生能源接入电网的规模逐年扩大且不同特性的大用户负荷逐年递增的环境下,为应对频发的功率不平衡事件,系统需要预留充裕的备用容量,同时保证经济性。针对此,提出了一种基于离散傅里叶变换的系统备用容量需求分析与评估方法。采用离散傅里叶变换分别对系统负荷与新能源出力进行时频转换,并根据响应时间划分频域,通过帕塞瓦尔定理得到各类备用需求。该方法能够综合考虑负荷波动与新能源出力带来的随机性,在多时间尺度下分析系统的各级备用需求,并能在线判断当前机组投入的各级备用是否满足要求,实现对机组的超短期实时备用监视。仿真结果表明,该方法可快速计算任意时间尺度下的系统备用需求,达到指导发电厂季度配容、制定日前计划以及进行实时备用监视等目的。