平抑新能源功率波动的集群温控负荷建模及控制

针对新能源输出功率的不确定,提出一种采用集群温控负荷平抑新能源功率波动的新思路。基于温控负荷聚合的双线性时间连续模型,推导构建了面向控制的集群温控负荷聚合功率离散模型,利用模型分解的带遗忘因子递推最小二乘法设计了该离散模型的参数辨识方法;鉴于离散模型的非线性特征,根据辨识所得的模型参数,利用反推控制原理设计了一种利用集群温控负荷跟踪间歇式电源功率波动的控制方法。仿真结果证明了所提方法的有效性。

基于需求响应的集群温控负荷建模及参与低频减载策略研究

随着电力系统的广泛互联,低频减载技术作为保障电力系统稳定性的重要手段,具有十分重要的意义。温控负荷以其快速的响应速率和相对较宽的调控区间,逐渐成为基于需求响应的重要减载资源,相较于其他典型家居温控负荷如电空调等,家用电热水器具有更宽的温度调节空间且为纯阻性电负荷,因此成为低频减载研究的重点。文中构建了一种由电热水器负荷组成的集群温控负荷模型,同时考虑锁定约束,提出了新型序列化控制策略,以电热水器为调频减载资源,为电力系统频率恢复控制提供辅助服务。首先讨论了电热水器的热力学动态特性,基于电–热耦合关系,建立集群温控负荷模型。然后,设计并建立了需求响应策略架构,包括:1)削减功率计算;2)顶层目标分配;3)设备级指令下达。最后,通过算例评估了预测精度、锁定约束等对调频效果的影响。结果表明:基于文中模型和策略,电热水器负荷构成的集群温控负荷具有较好的频率调节能力特性。

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。