面向温控负荷聚合调控的云边端网络资源分配

温控负荷是以空调和电热水器等为一类控制温度调节的柔性负荷,作为一类重要的需求侧资源,对负荷集群进行灵活的聚合调控可以充分调动清洁能源消纳能力,保障电网供需平衡。由于温控负荷常见于商业写字楼及居民区内,可对其采用较为稳定的控制与传输方式,故引入高效的分层分级传输网络,实现负荷与电网之间的数据传输与信息交互,灵活、实时、精准地利用负荷集群的调节潜力。首先提出了一种“中心云-边缘云-区域控制器-温控负荷”的云边端协同通信组网架构。接着,针对端-边部分,考虑不同聚合控制任务的需求,利用改进的聚类算法对任务进行分类,以减小传输开销。针对边-云协同部分,构建了考虑时延、能耗和误码率的传输开销效用函数,设计了基于稳定匹配和注水算法的子信道资源分配算法,并利用二进制粒子群算法解决了任务上传决策问题。最后,通过仿真验证了本文所提模型的有效性,并进行了对比实验。

空调温控负荷集群参与光伏消纳的潜力评估与互动框架

空调温控负荷集群作为当下最具调节潜力的需求侧响应资源之一,在削峰、填谷、分布式光伏消纳和电网调控中将发挥重要作用。因此,提出一种电力市场环境下,基于数据驱动和深度置信网络的空调温控负荷集群参与分布式光伏消纳的可调节潜力评估与互动框架。首先,利用数据驱动构建了基于深度置信网络的可调节潜力评估模型,实时输出温控负荷集群的可调节潜力;其次,考虑功率调整量在一定范围内变化的前提下,构建基于深度置信网络的需求互动模型,对温控负荷集群进行实时温度调控。最后,以冀北地区某10kV馈线作为实际算例进行分析,结果表明:所提框架能够充分利用空调温控负荷集群的可调节潜力,参与分布式光伏的消纳。

基于时间触发机制的温控负荷集群综合惯性控制研究

面对新型电力系统的低惯量趋势,规模庞大而位置分散的温控负荷在参与电力系统频率响应的同时,能够为电网提供虚拟惯量和一次调频支撑将是提升电网频率安全的新思路。为此,以集中-分布式调控框架下的温控负荷集群为研究对象,首先在详细分解控制层调控中心、协调层聚合商、响应层温控负荷终端三者在辅助调频过程中的采样、计算、控制、执行一系列实时任务的基础上,设计了事件触发与时间触发相结合的温控负荷集群终端异步响应机制,实现温控负荷集群功率遵从综合惯性控制律的效果。随后,对所提综合惯性控制下温控负荷集群参与调频的电力系统进行频率响应建模,并进一步利用改进劳斯近似实现系统降阶,从而获得系统频率响应关键特征的时域解析表达式。最后,通过仿真算例验证了所提基于时间触发机制的温控负荷集群综合惯性控制的有效性,并分析了采用改进劳斯近似对系统模型降阶的可行性。

分布式的温控负荷集群负荷跟随控制

温控负荷(thermostatically controlled loads,TCLs)集群作为一种灵活的可调度资源,已成为促进电网经济运行和帮助电网恢复稳定的有力手段之一。然而,由于温控负荷单体功率小、位置分散且参数各异,给调度带来了困难。为了灵活利用数量庞大的负荷侧资源进行负荷跟随控制,该文建立温控负荷的虚拟电池模型和负荷集群的聚合模型,并提出基于双层分布式通信网络的控制策略。上层利用分布式交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)来解决不同负荷聚合器的最佳跟随功率问题,以确保跟随效益最优;下层提出基于快速分布式平均一致性算法的深度神经网络(deep neural networks,DNN)的方法,使得聚合器内部的所有温控负荷以相等的虚拟电池荷电状态(state of charge,SoC)快速共享上层得到的跟随功率,并有效减少了通信数据量。不同时间尺度的算例验证提出的控制策略能够实现快速的负荷跟随,并保证用户侧的效益。

基于动态下垂控制的温控负荷一次调频控制策略

利用温控负荷(thermostatically controlled load,TCL)作为调频资源参与电网调频是应对高比例可再生能源发电并网导致电力系统维持频率稳定能力下降的有效手段。文中提出一种基于动态下垂控制的TCL一次调频控制策略,考虑聚合商TCL平均温度状态(state of temperature,SOT)、调频容量和系统频率变化率,构建动态下垂控制模型,实时调整下垂控制系数,改变TCL聚合商调频参与度。当向上调频时,锁定关状态TCL;当向下调频时,锁定开状态TCL,确保频率快速恢复至额定值附近。同时,为确保用户的舒适度,利用TCL的SOT优先级排序列表派遣法,确定TCL参与调频顺序。在Matlab/Simulink平台上进行仿真分析,仿真结果验证了文中所提策略在确保用户舒适度、改善频率质量等方面的有效性。

基于分布式通信架构的温控负荷参与电力系统频率调控模型

温控负荷是具有参与电力系统频率调控潜力的需求侧资源。考虑到温控负荷用户群体分布的分散性和参数的异质性,提出一种基于分布式通信架构的温控负荷参与电力系统频率调控模型。负荷聚合商与区域控制器进行直接通信传递频率调控指令,用户个体间基于无线网络完成信息交互,通过Gossip算法实现节点负荷的通信状态和传递延时特性建模,针对用户响应状态的随机性,进一步将用户意愿系数纳入考虑,制定相应有序恢复策略避免二次功率冲击。通过算例仿真在单区域和多区域的频率响应模型中对所提方法有效性进行了验证,结果表明,所提方法能够充分发挥分布式需求侧温控负荷调频潜力,有利于提升系统频率稳定性。

基于多智能体协调的柔性温控负荷分布式分层控制策略

随着全球能源危机不断加剧,可再生能源在电力系统中的占比不断增加。需求侧响应可以通过引入柔性可控负荷来增强新型电力系统的调节能力。基于此,研究了需求侧响应中的柔性温控负荷控制问题,基于多智能体一致性算法提出了柔性温控负荷分布式分层控制策略。该策略在上层优化层考虑温控负荷聚合商的最优功率分配,在下层协调层考虑温控负荷的分布式协调机制。面向用户用电行为的不确定性问题,从理论上证明了上层分布式优化算法和下层协调控制算法的收敛性,并在MATLAB环境中进行了数值仿真实验,以验证所提策略的有效性。相较于传统集中式控制方法,所提出的分布式分层控制策略有利于减轻响应事件中管理单元的通信负担并保护电力用户隐私。

考虑温控负荷聚合调控的新能源-储能联合规划

新能源合理配置储能对促进新能源消纳、实现减排脱碳具有重要意义。本工作考虑温控负荷聚合调控,围绕电网的低碳减排和承载能力提升,提出新能源-储能联合规划方法。首先,计及等效热容、等效热阻等热力参数建立温控负荷聚合模型,并进一步分析温控负荷与储能协同运行对配电网承载能力的影响。然后,将表征配网承载力的潮流分布均衡指标和表征配网碳足迹的碳排放指标作为目标函数,嵌入经济利润机会约束,构建双层规划模型,外层为选址问题,内层为定容问题。随后,对模型进行二阶锥松弛后,采用麻雀搜索算法+凸优化求解器的混合算法进行高效求解。最后,算例表明储能和温控负荷的协同运行有利于配网潮流时空均匀分布,提高了新能源渗透率并降低了系统的碳排放。

温控负荷助力电力系统辅助服务设备关键技术研究

文章探讨了电力系统中温控负荷的作用与技术演进。为确保系统稳定,需整合硬件和软件。硬件提供物理支持,软件注入智能化。硬软件协同作用尤为关键,需在设计阶段考虑整合。以大型商业楼宇为例,展示了高效节能的实际应用和潜能。未来,温控负荷有望与人工智能(Artificial Intelligence,AI)、物联网(Internet of Things,IoT)等技术深度结合,进一步增强其价值。

温控负荷参与电力需求侧响应的控制策略研究——以西溪天街为例

随着可再生能源发电资源在电力系统中的增加,由于电力供需不平衡,频率波动问题日益突出。大量研究表明,需求响应是控制消费者电力需求的预期措施之一,可在短期内改善电力供需平衡。在需求响应中,需求侧的电力消耗是根据控制信号来控制的。为此,文章从温控角度出发,阐述温控负荷参与电力需求侧响应的实践价值,进而构建温控负荷参与下的电力需求侧响应的控制模型,并最终根据模型提出温控负荷参与电力需求侧响应的控制策略。此次研究在满足舒适度的同时,实现了电力需求侧响应的优化控制,降低了电网负荷。

居民温控负荷聚合功率及响应潜力评估方法研究

温控负荷是参与电网功率平衡的一类有效资源,在电网紧急事故下有助于快速维持系统的频率稳定。但由于其分散分布特性造成调度中心难以直接获得其聚合功率及响应潜力。为引导温控负荷参与电网调控运行,建立了温控负荷的近似聚合模型,能够较为方便地确定其聚合功率的估计值及上下限范围。基于该模型,提出了一种计及响应不确定性的温控负荷聚合响应潜力评估方法,对温控负荷的聚合响应潜力及其分布特性进行了评估。通过仿真,验证了近似聚合模型和潜力评估方法的有效性。

考虑用户舒适约束的家居温控负荷需求响应和能效电厂建模

能效电厂是电力需求侧管理的一个创新模式,可以在提高电能使用效率和减少用户电力消耗的同时,达到与建设常规电厂和相应输配电系统相同的目的。提出一种由考虑用户舒适约束的家居温控负荷(如电热泵设备)构建能效电厂的方法。该方法采用状态队列响应控制模型,对热泵负荷开关状态实施控制,所提出的用户舒适约束反映了电热泵设备的使用次数和寿命等实际因素。构建了单个区域中考虑用户舒适约束充当出力边界的能效电机模型,进而建立了含多个能效电机舒适约束的聚合能效电厂最优分配模型。在通讯系统双向可靠的前提下,通过对单个能效电机的响应控制分析,可以看出能效出力边界对于能效电机响应控制的监测和预警作用;通过多能效电机充当自动发电控制机组的仿真分析,验证了能效电厂最优分配模型的合理性,以及能效电厂提供负荷平衡服务的作用。该方法为负荷响应控制在配用电集成领域提供了新的技术途径。

基于温控负荷控制技术的新能源优化利用方法

分布式电源包含风、光等新能源发电,其发电功率具有间歇性和不确定性,给微网中新能源的优化利用及其运行控制带来一定的困难。传统的微网运行控制思路是依靠蓄电池等储能设备作为主要控制手段,建设和使用成本均较高,难以推广。为此,引入需求侧响应,提出了一种基于改进coloredpower算法的加权系数排队算法,可用于直接控制家居环境常见的空调、热泵等温控负荷参与需求侧响应,进而实现微网的优化运行控制。加权系数排队算法允许用户根据自己的喜好和需要选择负荷设备的响应程度,既能够保证控制效果,又兼顾了用户的舒适度与公平性。以社区级并网运行的微网为例,对1000台家用空调设备进行仿真控制,结果表明了算法的有效性和正确性。

典型居民温控负荷建模及聚合特性研究

智能电网的发展为温控负荷参与电网调度提供硬件支撑。为研究温控负荷为电网提供负荷调度的容量特性,首先根据居民典型温控负荷的工作特性,建立可准确描述单个温控负荷工作原理的物理模型,并在此基础上通过核平滑技术建立了小区温控负荷的聚合模型,进而求得聚合负荷功率需求与相关参数的变化特性。最后对小区温控负荷的可调度容量做了相关特性分析,算例结果验证了所述方法的有效性。

计及离散控制偏差的典型温控负荷态势感知及调控策略

针对温控负荷离散化控制模式导致的临界温度效应累计偏差,提出一种计及离散控制偏差的温控负荷集群调控策略。通过引入修正因子改进负荷可消纳能力评估模型,并以热水器群为主要研究对象,将用户用水行为引入统一负荷模型,提升模型与实际环境的拟合性;提出负荷态势计算指标,基于其实时状态,以温度裕度、时间裕度和容量裕度为子指标进行综合,实现对于负荷调控能力的评价。仿真结果证明：综合考虑用户用能需求情况下,引入修正因子和用户行为分析的感知调控策略,可实现精准负荷调控,降低负荷资源储备需求。

异构温控负荷群模型优化及联合调控策略

针对需求侧负荷资源调控中存在的异构特性影响问题,提出一种基于泛化指标的异构温控负荷群联合调控策略。该策略首先通过考虑偏差修正及行为分析,在温控负荷等效热电模型基础上进一步提升其精细化程度及适用性;然后综合考虑可调控能量空间及可转移时间,建立泛化评价指标,实现对异构温控负荷态势的标准化评估分析,进而指导异构负荷群组合优化调控;最后通过实验仿真验证所述方法能够良好适用于异构温控负荷调控需求,并保证异构负荷协同下的调控精度,同时亦提升温度分布合理性。

温控负荷对电力系统低频振荡的影响

温控负荷是电力系统最为重要的负荷类型之一,它对电力系统的低频振荡具有重要的影响。本文建立了用于小干扰稳定分析的温控负荷的数学模型,以一个4机2区域的典型系统为算例在MATLAB电力系统分析工具箱(PSAT)中对温控负荷接入电力系统后对系统低频振荡的影响进行了仿真分析,研究了温控负荷所占比例及其负荷参数对系统低频振荡和阻尼的影响。

平抑新能源功率波动的聚合温控负荷改进模型预测控制

利用需求侧聚合温控负荷(ATCLs)提供负荷跟踪辅助服务以平抑新能源功率波动是一种经济、有效的方法,但对ATCLs的控制可能会影响用户的舒适度。为此,提出一种考虑用户舒适度的ATCLs平衡新能源功率波动控制方法。首先,采用人体热舒适性评价指标预测平均投票和预测不满意度得到夏季室内舒适温度范围,结合实验方法进一步确定2次调节间最大温度波动范围;然后,利用ATCLs双线性模型,将舒适温度范围和最大温度波动范围作为约束条件,提出一种基于Lyapunov函数的改进模型预测控制(MPC)方法,该方法减少了传统MPC的计算量并缩短了其执行延时,Lyapunov直接法保证了控制的收敛性,且分布式控制的引入降低了对通信系统的要求。仿真结果表明,所提方法在兼顾用户舒适度的前提下,快速平衡供用电之间的功率偏差,提高了电力系统对间歇式新能源的消纳能力。

基于神经网络PID控制的聚合温控负荷优化调度

本文设计了基于BP神经网络的温控负荷控制系统,实现了智能电网中的需求侧频率调节辅助服务。针对控制系统中的控制器部分,设计了基于神经网络的PID控制器,通过BP算法对控制器的3个参数进行实时在线优化调整,并利用温控负荷的温度设定值调节策略,减小了聚合温控负荷的跟踪误差,改善了系统的性能,提升了频率调节服务质量。仿真结果表明,所设计的神经网络PID控制器可以有效地提高频率调节信号的跟踪精度。

基于电动汽车与温控负荷的电力系统协同频率控制策略

本文以电动汽车、温控负荷为控制对象,提出了一种电力系统调频控制策略。首先研究了电动汽车的负荷响应特性,给出了一种基于实时荷电状态排序的电动汽车频率控制策略。其次研究了温控负荷的动态特性,给出了一种基于温度排序的温控负荷频率控制策略。基于两种负荷的负荷特性,提出一种基于电动汽车与温控负荷的协同频率控制策略。通过调整两种负荷的负荷量,支撑系统有功平衡,达到频率控制的目的。最后利用典型的单机电力系统模型验证了系统发生大扰动时控制策略的有效性。