由于新能源大量接入電網(wǎng)，其不確定性與間歇性給電網(wǎng)的穩(wěn)定運行帶來巨大挑戰(zhàn)。需求響應采取經(jīng)濟措施和技術手段，讓需求響應資源參與到電力系統(tǒng)調(diào)度中，在削峰填谷、抑制新能源波動上具有重要作用。溫控負荷作為需求響應的重要資源之一，主要包括空調(diào)、冰箱、熱水器等，其參與需求響應的潛力是巨大的。最近，溫控負荷的儲熱/儲冷特性引起了廣泛關注，如何考慮該特性將直接影響調(diào)度結果。等效儲能模型包括功率和電量信息，可以較好地描述該特性。本文通過熱交換功率計算充放電功率，同時推導出熱交換功率與儲電量的關系式，建立溫控負荷等效儲能模型；將時變的功率上下限約束與儲電量約束引入調(diào)度模型中，提高優(yōu)化調(diào)度的準確性。

（來源：微信公眾號“電力系統(tǒng)自動化” ID：AEPS-1977）

1如何建立溫控負荷的等效儲能模型？

由于溫控負荷有儲熱/儲冷特性，其功率可以等效為充放電功率，儲存的熱量/冷量可以等效為儲電量，據(jù)此可建立等效儲能模型來描述溫控負荷的聚合特性。一般，溫控負荷的充放電功率可以通過常數(shù)平均功率計算，但實際上，平均功率存在時變性質(zhì)。溫控負荷的溫度隨著時間變化，平均功率也會隨著時間變化，因此，用常數(shù)平均功率計算充放電功率并不合適。為了提高模型的精確度，本文采用熱交換功率代替平均功率，熱交換功率反映了溫控負荷的熱量/冷量的損失速率，其值隨著溫控負荷的溫度變化而變化。進一步地，溫控負荷的充放電功率由電功率減去熱交換功率得到。由于熱交換功率和儲電量都與溫控負荷的溫度相關，從而可消去溫度變量得到熱交換功率和儲電量的等式關系。為了研究溫控負荷的聚合特性，可通過對單個溫控負荷進行分析，再得到聚合充放電功率及儲電量，從而建立起大規(guī)模溫控負荷的等效儲能模型。

2如何在日前調(diào)度中考慮溫控負荷？

將溫控負荷的儲能模型引入傳統(tǒng)的日前調(diào)度模型中，優(yōu)化目標采用最小化運行成本，運行成本包含發(fā)電機成本、切風成本以及對溫控負荷的補償成本。傳統(tǒng)的調(diào)度模型中主要考慮以下約束條件：功率平衡約束、機組啟停變量約束、機組開關狀態(tài)約束、機組出力上下限約束、機組爬坡速率約束、機組備用約束以及負荷和風電的機會約束。由于引入溫控負荷的儲能模型，本文在約束條件中增加了有關儲能模型的約束，即溫控負荷的充放電功率上下限約束、儲電量上下限約束以及熱交換功率和儲電量的等式關系約束。與其他文獻不同的是，由于本文采用熱交換功率代替平均功率計算充放電功率，同時熱交換功率與儲電量相關，其充放電功率的上下限并不是定值。另外，通過增加考慮溫控負荷儲能模型的約束，可以有效避免溫控負荷的功率與儲電量越限，從而提高優(yōu)化調(diào)度的準確性。

3效果如何？

本文采用50000臺溫控負荷，設計3個對比算例：

模型Ⅰ：傳統(tǒng)調(diào)度模型，只考慮充放電功率約束，由平均功率計算得出。

模型Ⅱ：調(diào)度模型考慮等效儲能模型，但其充放電功率由平均功率計算得出。

模型Ⅲ：本文提出的調(diào)度模型，考慮等效儲能模型，其充放電功率由熱交換功率計算得出。

仿真結果表明：1）模型Ⅰ不考慮等效儲能模型，即使功率約束在限值內(nèi)，其儲電量遠遠超出限值；2）模型Ⅱ與模型Ⅲ考慮了等效儲能模型，即使參與調(diào)度的溫控負荷有所下降，但是其功率和儲電量都在安全范圍內(nèi)；3）如圖1~2所示，由于模型Ⅱ與模型Ⅲ關于充放電功率的計算方式不同，模型Ⅲ的功率上下限是時變的，而模型Ⅱ是不變的。

圖1 模型II的充放電功率

圖2 模型III的充放電功率

日前調(diào)度可為日內(nèi)控制提供依據(jù)，進一步地，采用負荷跟蹤控制驗證本文模型的有效性。仿真結果表明：1）模型Ⅰ負荷跟蹤不能一直準確跟蹤到日前調(diào)度結果，其荷電狀態(tài)要么接近甚至超過1，要么無限接近于0；2）模型Ⅱ絕大部分時間可以實現(xiàn)準確的負荷跟蹤控制，但是在19-21 h跟蹤失敗，這一方面說明了直接采用平均功率計算缺乏準確性，另一方面說明了考慮等效儲能模型在調(diào)度模型中的重要性；3）模型Ⅲ能夠實現(xiàn)負荷的準確跟蹤控制。進一步通過誤差分析，得到3個模型的誤差：3.15×104、1.49×102、20.41，由此可見，本文提出方法的準確性最高，將溫控負荷的儲能模型引入調(diào)度模型中十分有必要。

該文為國家自然科學基金、中國博士后基金、江蘇省研究生科研創(chuàng)新計劃項目成果，2019年5月發(fā)表于MPCE第7卷第3期。

引文信息：

Peipei CHEN, Yu-Qing BAO, Xuemei ZHU, et al. Day-ahead scheduling of large numbers of thermostatically controlled loads based on equivalent energy storage model[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2019, 7(3): 579-588

Day-ahead scheduling of large numbers of thermostatically controlled loads based on equivalent energy storage model

基于等效儲能模型的大規(guī)模溫控負荷日前調(diào)度

DOI: 10.1007/s40565-018-0468-3

作者：陳培培，包宇慶，祝雪妹，張金龍，胡敏強

原標題:南京師范大學 陳培培，包宇慶等：基于等效儲能模型的大規(guī)模溫控負荷日前調(diào)度