Page 53 - 电力与能源2021年第三期
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霍明霞, 等: 面向分布式光伏消纳的空调负荷需求响应策略 3 5
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, ———室内和室外温度; R , C ———空 ()()
SOC ( t ) = ·
式中 T in T out T max -T out+ η RP actst
———空 调 制 冷 T max -T min
调房的 等 效 热 阻 和 等 效 热 容; Q ac
τ τ
();
- RC )
()
量, 它与空调功率之间的关系为 Q act = η P act ( 1- e +SOC ( t ) e - RC ( 11 )
(
η ———空调 能 效 比; P ac t )———空 调 用 电 功 率; 1.2.3 空调负荷聚合模型
s ( t )———空调运行状态, 取 0 或 1 ; τ ———控制时间 M 台空调在 t 时刻的聚合功率:
间隔; t ———当前时刻。 M
() ()
P a gg t ) = P ac , its it ( 12 )
(
,
]
空调负荷需要将温度控制在[ T min T max 之间 ∑
i =1
才能满足人体对舒适度的要求, 由此得到该温度 当聚合的空调数目足够大时, 根据大数定律
范围内空调运行特性以及启停时间参数。空调负 得到 M 台空调聚合后的功率:
M
荷运行特性如图 3 所示。
()
P a gg t ) = ∑ P ac , it · p on , it ( 13 )
()
(
i =1
()
t oni
P on , i = ( 14 )
t c
———第i台空调的开机概率。
式中 p on , i
若每台空调的开机概率 p on 和用电功率 p ac 相
同时, 可将式( 13 ) 简化为
()
(
P a gg t ) =p onMP act ( 15 )
在小时级日前调度中, 将聚合后的空调功率
视为整体进行调度。因此, 式( 11 ) 中的功率也将
以空调的平均功率作为替代。
图 3 空调负荷运行特性 P a gg t )
(
T max -T out+ η R
RC æ η P ac R+T max -T outö M - RC )
τ
t on = ln ç ÷ ( 5 ) SOC ( t ) = ·( 1- e +
τ è η P ac R+T min -T out ø Tmax -T min
τ
RC æ T min -T out ö SOC ( t-1 ) e - RC ( 16 )
t off = ln ç ÷ ( 6 )
τ è T max -T outø
2 用户舒适度价格补偿模型
( 7 )
t c =t on + t off
, ———空调最大连续开启时间、 最 为激励用户在光伏发电较多时段增加自身的
式中 t ont off 和t c
大连续关闭时间和控制周期。 用电量以达到消纳光伏的目的, 电网需要给予空
1.2.2 虚拟储能模型 调聚合商一定的价格补偿才能使其下辖用户通过
与传统储能设备特性相似, 空调负荷能够将 牺牲舒适度来调整自身用电量。电网补偿价格与
电 能 以 热 能 的 形 式 存 储 于 所 属 建 筑 物 中 [ 13-14 ] 。 空调负荷设定温度之间的关系如图 4 所示。
室内温度越高, 储能量越小; 室内温度越低, 储能
量越大。因此, 定义空调的荷电状态 SOC 为当前
房间储能量 E room 与房间总储能量 E C 的比值。当
]
,
室内温度在 [ T min T max 范围时, 等同 于 SOC 在
[ 0 , 1 ] 范围内变化。
())
C ( T max -T int
()
E room t = ( 8 )
η
) 图 4 补偿价格 Δ p 与空调设定温度调整量 ΔT set 的关系
()
E c t = C ( T max -T min ( 9 )
η 从图 4 中可以看出: 在补偿价格较低时用户
()
()
SOC ( t ) = E room t = T max -T int ( 10 ) 不会调节设定温度, 只有当 Δ p 超过a 值后空调
E c T max -T min 负荷才会开始响应, 随着补偿价格的增加其设定
结合式 ( 4 ) 可 得 空 调 虚 拟 储 能 SOC 的 递 温度调整量也会增大; 当 Δ p 超过b 值后, 受人体
推式: 舒适度约束, 用户的设定温度达到人体可承受的