Page 70 - 电力与能源2021年第八期
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4 3 6             霍明霞, 等: 空调—电动汽车群需求响应与分布式电源协调优化策略研究

              不平衡问题。文献[ 9 ] 分析了基于价格和激励需                        伏电站中光伏电池板总面积为 A , 可得到其t 时
              求响应的电动汽车充放电策略, 并在此基础之上                           刻的总有功出力:
              对我国发展用于电动汽车充放电的需求响应提出                                          P S t =r ( t ) A η         ( 2 )
                                                                                ()
              相关 建 议。 文 献 [ 10 ] 建 立 了 计 及 分 布 式 电 源               进而可得光伏出力概率密度函数:
              ( DistributedGeneration , 简称 DG ) 出力相关性和                             S   S ) P S t   S
                                                                                              ()
                                                                     [ ()]
                                                                                                  α - 1
                                                                   f P S t   =  Γ ( α t + β t  [  ] t
                                                                                               ()
                                                                                    )
                                                                                        S
                                                                                  S
              EV 需求响应的规划运行双层模型以减小负荷波                                           Γ ( α t Γ ( )P maxt
                                                                                      β t
                                                                                     ()
              动。文献[ 11 ] 提出一 种新的分时电价策略引导                                          P S t  S
                                                                                         β - 1
                                                                             [ 1-       ] t             ( 3 )
                                                                                     (
              EV 参与 需 求 响 应, 并 基 于 此 进 行 了 负 荷 预 测。                              P maxt )
                                                                         ()———时 刻t 光 伏 发 电 机 组 的 最 大
              文献[ 12 ] 以新能源消纳和电力市场交易为切入                        式中  P max t
                                                               出力。
              点, 对几种柔性负荷进行不同方式的调度, 以期达
              到就地消纳新能源、 削峰填谷的目的。                              2  家庭式用电负荷模型
                   为解决农村配电网分布式光伏消纳问题, 本
              文提出基于空调 - 电动汽车群需求响应的优化策                         2.1  空调群聚合模型
              略。首先, 研究配电网内单体和聚合空调负荷及                               分散式空调存在着负荷数量多、 容量小、 分布
              电动汽车负荷的自由用电特性, 分析其对配电网                           分散等特点, 这种分散式的空调远远没有集中式
              安全运行带来的影响。其次, 研究空调和电动汽                           的空调易于调控, 因此需要专业的负荷聚合手段
              车的需求响应特性, 评估柔性负荷响应潜力, 建立                         来搭建空调负荷聚合模型。首先提取空调个体建
              配电网分布式光伏发 电模型和柔性负荷用电模                            模需要的参数: 空调额定功率 P 、 房间等效热容
              型。最后, 提出基于价格激励的需求响应策略, 考                        C 、 房间等效热阻 R , 然后利用蒙特卡洛模拟的方
              虑配电网安全运行边界, 建立分布式光伏和柔性                           法构建它们的概率模型。由文献[ 15 ] 可知空调房
              负荷协调运行优化模型, 以最大化消纳分布式光                           间等效热容 C 、 等 效 热 阻 R 、 能 效 比 均 服 从 高 斯
              伏发电量。                                            分布。
                                                                   假设某小区有 M 台空调, 每台空调的额定功
              1  分布式光伏发电模型                                     率为 P ; 所有的空调均为定频空调, 本文不考虑变

                   光伏发电输出功率受辐照、 温度、 湿度等气象                      频空调; 每台空调的运行状态为s 。根据大数定
              因素影响较大, 其中辐照强度的影响最为明显。                           律, 该小区的空调负荷聚合模型的实时功率以及
              文献 [ 13 ] 提 出 了 基 于 Beta 、 Lo g normal 以 及       运行状态:
               Weibull这 3 种分布建立辐照强度的概率分布模                                   s ( t )  1  M s it          ( 4 )
                                                                                          ()
                                                                                     ∑
              型, 结果表明 Beta分布的拟合效果相对较好。文                                         =  M i =1
              献[ 14 ] 研究了晴朗系数与光伏发电功率的关系,                                             M
                                                                                           ()
                                                                              ()
                                                                           P a g t =  ∑ P i s it        ( 5 )
              得到当晴朗系数在概率上满足 Beta分布时, 光伏                                             i =1
                                                                   个体空调运行状态:
              发电系统输出功率的概率模型也为 Beta分布。
                                                                                               <
                   针对光伏电站中的光伏发电单元, 在某一时                                     ì  0      T ( t+1 ) T min
                                                                            ï
                                                                            ï
                                                                  (
              刻t的光照强度服从 Beta分布, 可得其概率密度                         s it+1 ) = í  1       T ( t+1 ) T max
                                                                                               >
                                                                            ï ï
              函数:                                                           î s it                <
                                                                              () T min <T ( t+1 ) T max
                           S   S )  r ( t )  S   r ( t )  S                                             ( 6 )
                [()]
                                                      β - 1
                                         α - 1
              frt =     Γ ( α t + β t S  [  ] t [ 1-  ] t
                                      ()
                                                   ()
                            )
                           S
                        Γ ( α t Γ ( ) r maxt    r maxt             根据中心极限定律, 参与聚合的空调数量决
                              β t
                                                       ( 1 )   定了蒙特卡洛      [ 16 ] 模拟的精确度, 并且误差随着空
              式中  r max t )——— t 时 刻 最 大 光 照 强 度; α t 和        调数量的增大而减小。在数目没有足够大而空调
                         (
                                                      S
               S ——— Beta分布参数。                                 参数分散范围太广时, 可以将空调按照同质类分
              β t
                   MPPT 控制方式可以使光伏 组 件 保 持 在 最                  组聚合, 提高聚合结果的精度。
              佳工作点上运行, 此时光电转换总体转化效率处                               本文采用分组控制空调负荷的方法, 按照空
              在一个固定水平附近, 设该转化效率为 。若光                           调的功率把空调分为 M 组, 先聚合每小组里面的
                                                  η
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