Page 91 - 电力与能源2021年第二期

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( 上接第 206 页)
牌: 小额定功率值空调机组品牌; 空调末端类型: 电厂发电执行成功率及负荷削减率大小, 结合虚
包括风机盘管 + 新风、 全空气系统、 变风量、 分体 拟发电实际运行状况, 科学分析虚拟发电结果, 运
空调系统、 定风量系统等。 用信息熵算法及相关系数分析方法进行了可调资
由表 11 可 见, 建筑类型、 环境温度、 机 组 数 源特性参数的相互关联度量化分析、 评估。对挖
量、 建筑年代等参数代入分析得出的相关系数皆 掘从可调资源特性维度来参与虚拟发电活动具有
小于 0.1 , 与削减量大小的关联度较弱。 一定的指导价值, 为进一步提升未来虚拟电厂技
通过分析发现, 影响虚拟发电执行成功的最 术调控精细化、 自动化水平提供支持。
大相关因素是“ 建筑”, 即“ 用户” 行为本身, 第二、 参考文献:
第三影响因素是单位平米能耗和执行需求响应当 [ 1 ] 闫华光,陈宋宋,李世豪,等 . 需求响应发展现状及趋势
天的温度。这说明当前阶段, 虚拟发电执行的有 研究[ J ] . 供用电, 2017 , 34 ( 3 ): 2-8.
效程度仍主要依赖于建筑业主管理方的具体执行 YAN Hua g uan g , CHENSon g son g , LIShihao , etal.Re-
情况, 应当增加自动需求响应技术的覆盖率, 提升 searchondevelo p mentstatusandtrendofdemandre-
s p onse [ J ] .Power& Su pp l y , 2017 , 34 ( 3 ): 2-8.
用户自动化参与的可控性; 同时, 得出空调机组总
[ 2 ] 史媛,张俊芳,张俊娜 . 基于需求响应效果评估的商业用
额定功率、 大空调机组额定功率、 小空调机组额定 户响应容量 分 配 方 法 [ J ] .电 力 与 能 源, 2015 , 36 ( 6 ):
功率与虚拟发电负荷削减量大小关系密切, 可列 807-812.
为可调资源关键参数指标, 作为是否可参与虚拟 SHIYuan , ZHANGJunfan g , ZHANGJunna.Commer-
cialuserres p onseca p acit y allocationmethodbasedonde-
发电调度的重要参考因素。
mandres p onseeffectevaluation [ J ] .Power & Ener gy ,
4 结语 2015 , 36 ( 6 ): 807-812.
收稿日期: 2021-01-22
本文通过实地调研与数据分析, 统计了所调 ( 本文编辑: 赵艳粉)
研建筑空调设备的主要参数、 占比情况, 围绕虚拟