一种基于状态反馈的空调负荷群控方法和装置与流程

1.本技术涉及负载均衡技术领域，具体而言，涉及一种基于状态反馈的空调负荷群控方法和装置。


背景技术：

2.随着社会的进步与经济的发展，电力负荷尤其是季节性电力负荷发展迅猛，给电网带来的调峰压力极大，同时，近几年新能源也得到迅猛的发展，其间歇性与随机性给电网运行带来更大的不确定性，对功率调节资源的调节速率、调节精度等性能提出更高的要求。随着居民生活水平的提高，居民负荷快速增长，在电网负荷高峰或新能源出力不足时，居民负荷可参与电网调节，保障电网供需的动态平衡。
3.目前的空调负荷量调控方法为建立带柔性负荷弹性约束的多目标优化模型，在电动汽车的充电负荷需求与空调的最大可削减负荷量进行预测的基础上，对约束条件进行弹性调整，基于粒子群算法实现对柔性负荷的弹性优化调度；这种方法依赖可削减负荷预测的精度，可能因预测精度不足导致调控偏差，且台区下所有负荷量参与粒子群算法计算，算法比较复杂，且较少考虑公平性。


技术实现要素：

4.本技术实施例的目的在于提供一种基于状态反馈的空调负荷群控方法和装置，能够避免高效、精准、实时地根据目标削减负荷量对空调分负荷量进行调控。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种基于状态反馈的空调负荷群控方法，包括：获取待调控的空调群的可削减负荷量；获取目标削减负荷量；根据所述待调控的空调群的可削减负荷量、所述目标削减负荷量建立带约束状态反馈模型；每隔预设时间获取所述带约束状态反馈模型的输出结果，更新所述带约束状态反馈模型，根据所述输出结果对所述待调控的空调群进行调控。
6.在上述实现过程中，通过获取待调控的空调群的可削减负荷量和目标削减负荷量，建立待约束状态反馈模型，通过每隔预设时间获取带约束状态反馈模型的输出结果，并更新带约束状态反馈模型，可以实现实时根据当前待调控的空调群中可削减负荷量对待调控的空调群进行精准调控。
7.进一步地，所述根据所述待调控的空调群的可削减负荷量、所述目标削减负荷量建立带约束状态反馈模型的步骤，包括：以目标削减负荷量、实际削减负荷量和目标削减负荷量的偏差、所述待调控的空调群中需调控的空调数量最小为目标，以所述待调控的空调群的可削减负荷量和待调控的空调群的调控次数为约束，建立所述带约束状态反馈模型。
8.在上述实现过程中，实际削减负荷量和目标削减负荷量的偏差是决定模型输出结
果精准的关键因素，待调控的空调群中需调控的空调数量最小是实现对待调控的空调群进行高效调控的关键因素，待调控的空调群的可削减负荷量和待调控的空调群的调控次数为约束是模型输出符合实际的结果的关键因素，以上述参数进行建模可以进一步使得该空调的负荷调控方法精准、高效地对待调控的空调群进行调节。
9.进一步地，所述更新所述带约束状态反馈模型的步骤，包括：重新获取所述待调控的空调群的可削减负荷量，根据重新获取的所述待调控的空调群的可削减负荷量更新所述带约束状态反馈模型。
10.在上述实现过程中，在每次获取模型的输出结果并根据输出结果对待调控的空调群进行调控之后，空调群的可削减负荷量会改变，因此，更新模型的步骤包括重新获取待调控的空调群的可削减负荷量，并根据重新获取的待调控的空调群的可削减负荷量建立新的带约束状态反馈模型。基于上述实施方式，基于状态反馈的空调负荷群控方法能够实现更精准地对待调控的空调群进行调控。
11.进一步地，在所述获取待调控的空调群的可削减负荷量的步骤之前，将所述待调控的空调群进行分组，所述方法还包括：得到多个待调控的空调子群；所述根据所述待调控的空调群的可削减负荷量、所述目标削减负荷量建立带约束状态反馈模型的步骤，包括：根据每组所述待调控的空调子群的可削减负荷量、所述目标削减负荷量建立每组所述待调控的空调子群对应的带约束状态反馈模型；所述每隔预设时间获取所述带约束状态反馈模型的输出结果，更新所述带约束状态反馈模型的步骤，包括：依次计算每组所述待调控的空调子群的带约束状态反馈模型的输出结果并更新所述每组待调控的空调子群的带约束状态反馈模型，根据每组所述待调控的空调子群的带约束状态反馈模型的输出结果对每组所述待调控的空调子群进行调控；其中，对两组所述待调控的空调子群的模型的调控至少间隔所述预设时间。
12.在上述实现过程中，与现有技术中利用台区下的全部空调的可削减负载建立模型的方式相比，本技术实施例通过预先将带调控的空调群进行分组，得到多组待调控的空调子群，获取每组所述待调控的空调子群的可削减负荷量，分别根据每组待调控的空调子群的可削减负荷量建立各自的带约束状态反馈模型，依次计算出结果，并且根据输出结果对模型对待调控的空调子群进行调整，两次调整时间间隔预设时间。
13.进一步地，所述带约束状态反馈模型的表达式为：，，
，，，其中，为所述待调控的空调群的目标削减负荷量，为所述待调控的空调群实际削减负荷量，为所述待调控的空调群中需调控的空调数量，为所述实际削减负荷量和所述目标削减负荷量的偏差，为在室外温度的情况下，将当前待调控的空调群中的第个需调控的空调从温度调到温度所削减的负荷量，为所述当前待调控的空调群中的第个需调控的空调的可削减负荷量集合；为当前所述待调控的空调群中的第个需调控空调已经被调控的次数；为当前所述待调控的空调群中的第个不需调控的空调中已被调控的次数。
14.在上述实现过程中，将各项参数进行公式化，基于上述公式，能够快速第获取出模型的输出结果，上述公式相对于粒子群加速方法更加简单。
15.进一步地，所述每隔预设时间获取所述带约束状态反馈模型的输出结果的步骤包括：根据所述表达式计算出所述需调控的空调群中的每个需调控空调的实际削减负荷量；所述更新所述带约束状态反馈模型的步骤包括：将所述需调控的空调的调控次数加1；重新获取所述待调控的空调群的每个空调的可削减负荷量集合；所述根据所述输出结果对空调进行调控的步骤，包括：根据所述需调控的空调群中的每个空调的实际削减负荷量调控所述需调控的空调。
16.在上述实现过程中，由于建立的公式中，待调控的空调群的可削减负荷量是集合的形式，因此，重新获取待调控的空调群的可削减负荷量集合，并且，将需调控的空调对应的调控次数加1。基于上述实施方式，能够实现实时准确地更新模型。
17.进一步地，所述获取待调控的空调的可削减负荷量的步骤，包括：获取待调控的空调群的每个空调在不同室外温度下的可削减负荷量集合；确定当前的室外温度；将待调控的空调群的每个空调在所述当前的室外温度的可削减负荷量集合作为所述待调控的空调群每个空调的可削减负荷量。
18.在上述实现过程中，能够准确地获取当前室外温度下对应的待调控的空调群的可
削减负荷量，进一步实现对待调控空调群的精准调控。
19.第二方面，本技术提供一种基于状态反馈的空调负荷群控的装置，包括：可削减负荷量获取模块，用于获取待调控的空调的可削减负荷量；目标削减负荷量获取模块，用于获取目标削减负荷量；模型建立模块，用于根据所述待调控的空调群的可削减负荷量、所述目标削减负荷量建立带约束状态反馈模型；模型结果获取模块，用于每隔预设时间获取所述带约束状态反馈模型的输出结果，更新所述带约束状态反馈模型；调控模块，用于根据所述输出结果对所述待调控的空调群进行调控。
20.在上述实现过程中，通过获取待调控的空调群的可削减负荷量和目标削减负荷量，建立待约束状态反馈模型，通过每隔预设时间获取带约束状态反馈模型的输出结果，并更新带约束状态反馈模型，可以实现实时根据当前待调控的空调群中可削减负荷量对待调控的空调群进行精准调控。
21.进一步地，所述模型建立模块还用于以所述目标削减负荷量、实际削减负荷量和所述目标削减负荷量的偏差、所述待调控的空调群中需调控的空调数量最小为目标，以所述待调控的空调群的可削减负荷量和所述待调控的空调群的调控次数为约束，建立所述带约束状态反馈模型。
22.进一步地，所述模型结果获取模块还用于重新获取所述待调控的空调群的可削减负荷量，根据重新获取的所述待调控的空调群的可削减负荷量更新所述带约束状态反馈模型。
23.为使本技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
24.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
25.图1为本技术实施例提供的基于状态反馈的空调负荷群控方法的流程图；图2为本技术实施例提供的获取待调控的空调群的可削减负荷量的流程图；图3为本技术实施例提供的另外一种基于状态反馈的空调负荷群控方法的流程图；图4为本技术实施例提供的基于状态反馈的空调负荷群控装置的结构示意图。
具体实施方式
26.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行描述。
27.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
28.实施例1参见图1，本技术提供一种基于状态反馈的空调负荷群控方法，可应用在低压台区的集中器上，方法包括：s11：获取待调控的空调群的可削减负荷量；s12：获取目标削减负荷量；s13：根据待调控的空调群的可削减负荷量、目标削减负荷量建立带约束状态反馈模型；s14：每隔预设时间获取带约束状态反馈模型的输出结果，更新带约束状态反馈模型，根据输出结果对待调控的空调群进行调控。
29.上述实施例中，待调控的空调群的可削减负荷量可以借助低压台区的随器计量模块获得，建立带约束状态反馈模型，计算带约束状态反馈模型的和对待调控的空调群进行调控的步骤由集中器完成。随器计量模块通过电力线载波或者微功率无线结束各种信号。
30.上述实施例中，通过获取待调控的空调群的可削减负荷量和目标削减负荷量，建立待约束状态反馈模型，通过每隔预设时间获取带约束状态反馈模型的输出结果，并更新带约束状态反馈模型，可以实现实时根据当前待调控的空调群中可削减负荷量对待调控的空调群进行精准调控。
31.上述实施例中，预设时间可以设置为1分钟。
32.在一种可能的实施方式中，s12步骤还可以接收一个调控时间，在调控时间内，每隔预设时间执行上述s14步骤，通过多次调整最终实现上述目标削减负荷量。
33.本技术实施例还提供一种s13的实现方式，以目标削减负荷量、实际削减负荷量和目标削减负荷量的偏差、待调控的空调群中需调控的空调数量最小为目标，以待调控的空调群的可削减负荷量和待调控的空调群的调控次数为约束，建立带约束状态反馈模型。
34.该实施例中，偏差可以根据具体的情况进行设定，示例性地，最好不超过百分之10。
35.所述带约束状态反馈模型的表达式为：，，，，，其中，为所述待调控的空调群的目标削减负荷量，为所述待调控的空调群
实际削减负荷量，为所述待调控的空调群中需调控的空调数量，为所述实际削减负荷量和所述目标削减负荷量的偏差，为在室外温度的情况下，将当前待调控的空调群中的第个需调控的空调从温度调到温度所削减的负荷量，为所述当前待调控的空调群中的第个需调控的空调的可削减负荷量集合；为当前待调控的空调群中的第个需调控空调已经被调控的次数；为当前待调控的空调群中的第个不需调控的空调中已被调控的次数。示例性地，的值设置在0.1。
36.具体地，表示实际削减负荷量和目标削减负荷量的偏差小于预设值，表示以待调控的空调群中需调控的空调数量最小为目标，当前待调控的空调群中第个需调控的空调群的从温度调到温度所削减的能量属于所述当前待调控的空调群中的第个需调控的空调的可削减负荷量集合中的一个离散值，表示以待调控的空调群的可削减负荷量和待调控的空调群的调控次数为约束。
37.上述实施例中，每隔预设时间计算上述公式的结果并重新更新，所以每次更新后的公式计算出来的需调控的空调不同。具体参见实施例3。
38.上述表达式中，待调控的空调群的可削减负荷量与当前的室外温度有对应关系。考虑到当空调从一个温度调到另一个温度时，其可削减负荷量不同的，因此，待调控空调群的可削减负荷量是集合的形式。
39.基于上述表达式，模型的输出结果是待调控的空调群中的一个或几个空调的削减负荷量，参加当前室外温度的对应的待调控空调群的可削减负荷量集合，可以得到当前待调控的空调群中需调控的空调群所需要的调控方式，比如，将某一个待调控的空调群中的需调控的空调群从23
°
调到24
°
。
40.在一种可能的实施方式中，将电动汽车充电桩的加入模型中，随器计量模块根据充电桩当前的充电功率，实时更新充电桩的可削减负荷量。
41.参见图2，本技术还提供一种集合形式的待调控的空调群的可削减负荷量的获取方法：s111：获取待调控的空调群的每个空调在不同室外温度下的可削减负荷量集合；s112：确定当前的室外温度；s113：将待调控的空调群的每个空调在当前的室外温度的可削减负荷量集合作为待调控的空调群的可削减负荷量。
42.在上述实现过程中，能够准确地当前室外温度下对应的待调控的空调群的可削减
负荷量，进一步实现对待调控空调群的精准调控。
43.基于上述公式，步骤s13的更新模型步骤可以通过以下方式实现：将需调控的空调的调控次数加1；重新获取待调控的空调群的每个空调的可削减负荷量集合。
44.步骤s14可以通过以下方式实现：根据需调控的空调群中的每个空调的实际削减负荷量调控需调控的空调。
45.由于建立的公式中，待调控的空调群的可削减负荷量是集合的形式，因此，重新获取待调控的空调群的可削减负荷量集合，并且，将需调控的空调对应的调控次数加1。基于上述实施方式，能够实现实时准确地更新模型。
46.实施例2参见图3，本技术提供另外一种基于状态反馈的空调负荷群控方法，包括：s21：将待调控的空调群进行分组，得到多组待调控的空调子群；s22：获取待调控的空调群的可削减负荷量；s23：根据每组待调控的空调子群的可削减负荷量、目标削减负荷量建立每组待调控的空调子群对应的带约束状态反馈模型；s24：依次计算每组待调控的空调子群的带约束状态反馈模型的输出结果并更新每组待调控的空调子群的带约束状态反馈模型，根据每组待调控的空调子群的输出结果对每组待调控的空调子群进行调控，其中，对两组待调控的空调子群的调控至少间隔预设时间。
47.上述实施例中，待调控的空调群的可削减负荷量可以通过台区的随器计量模块获得，建立带约束状态反馈模型，计算带约束状态反馈模型的和对待调控的空调群进行调控的步骤由集中器完成。
48.s22可以接收一个调控时间，在调控时间内每隔预设时间，依次对不同组的待调控的空调子群进行建立模型，计算模型结果的步骤。需要说明的是，上述所说的目标削减负荷量分为多个子目标削减负荷量，不同组完成不同的子目标削减负荷量。
49.在上述实现过程中，与现有技术中利用台区下的全部空调的可削减负载建立模型的方式相比，本技术实施例通过预先将带调控的空调群进行分组，得到多组待调控的空调子群，获取每组待调控的空调子群的可削减负荷量，分别根据每组待调控的空调子群的可削减负荷量建立各自的带约束状态反馈模型，依次计算出结果，并且根据输出结果对模型对待调控的空调子群进行调整，两次调整时间间隔预设时间。
50.需要说明，实施例1中所建立的公式在实施例2实现的分组的基础上依旧适用，在实施例2中，可以直接将每一组的待调控的空调子群中的可削减负荷量代入实施例1中所建立的公式中。
51.其次，这里所表达的建立模型可以是重新建立，也可以是基于原有的其他待调控的空调子群的模型将当前的待调控的空调子群的可削减负荷量直接替换原有的其他组的待调控的空调子群的可削减负荷量。
52.实施例3本技术实施例提供一种结和实施例1的多种实施方式的空调的负载调控方法。某台区下有4台居民空调，编号1
‑
4（如表中所示：空调1、空调2、空调3、空调4）。利用随器计量
模块，测得4台空调在不同的室外温度以及设定温度下的负荷如下表所示。
53.台区集中器收到调控指令：削减负荷的目标值为2kw，调控时间为5分钟。此时室外温度为39度，4台空调的设定温度分别为23度，24度，23度和24度，则可得各参数如下：目标值；调控时间；可削减负荷量集合，，，；空调调控次数初始值均为0。采用实施例1建立的公式。将上述参数代入负荷轮控模型，可求得如下表所示述轮控序列。
54.上述实施例中，五次计算出来的待调控的空调群中需调控的空调不同，可见基于实施例1中提供的空调的负载调控方法对低压台区的空调进行调控，能够保证调控的公平性。
55.实施例4参见图4，本技术实施例提供一种空调的负载调控装置：可削减负荷量获取模块1，用于获取待调控的空调的可削减负荷量；目标削减负荷量获取模块2，用于获取目标削减负荷量；模型建立模块3，用于根据待调控的空调群的可削减负荷量、目标削减负荷量建立带约束状态反馈模型；模型结果获取模块4，用于每隔预设时间获取带约束状态反馈模型的输出结果，更新带约束状态反馈模型；调控模块5，用于根据输出结果对待调控的空调群进行调控。
56.通过获取待调控的空调群的可削减负荷量和目标削减负荷量，建立待约束状态反馈模型，通过每隔预设时间获取带约束状态反馈模型的输出结果，并更新带约束状态反馈模型，可以实现实时根据当前待调控的空调群中可削减负荷量对待调控的空调群进行精准调控。
57.在一种可能的实施方式中，模型建立模块3还用于以目标削减负荷量、实际削减负
荷量和目标削减负荷量的偏差、待调控的空调群中需调控的空调数量最小为目标，以待调控的空调群的可削减负荷量和待调控的空调群的调控次数为约束，建立带约束状态反馈模型。
58.在一种可能的实施方式中，模型结果获取模块4还用于重新获取待调控的空调群的可削减负荷量，根据重新获取的待调控的空调群的可削减负荷量更新带约束状态反馈模型。
59.在一种可能的实施方式中，装置还包括分组模块，分组模块用于在获取待调控的空调的可削减负荷量的步骤之前，将待调控的空调群进行分组，得到多个待调控的空调子群；模型建立模块3还用于根据每组待调控的空调子群的可削减负荷量、目标削减负荷量建立每组待调控的空调对应的带约束状态反馈模型；模型结果获取模块4还用于依次计算每组待调控的空调子群的带约束状态反馈模型的输出结果并更新每组待调控的空调子群的带约束状态反馈模型，根据待调控的空调子群的输出结果对待调控的空调子群进行调控，其中，对两组待调控的空调子群的调控间隔预设时间。
60.模型结果获取模块4还用于建立下述表达式：，，，，，其中，为待调控的空调群的目标削减负荷量，为待调控的空调群实际削减负荷量，为待调控的空调群中需调控的空调数量，为实际削减负荷量和目标削减负荷量的偏差，为在室外温度的情况下，将当前待调控的空调群中的第个需调控的空调从温度调到温度所削减的负荷量，为当前待调控的空调群中的第个需调控的空调的可削减负荷量集合；为当前待调控的空调群中的第个需调控空调已经被调控的次数；为当前待调控的空调群中的第个不需调控的空调已被调控的次数。
61.模型结果获取模块4还用于根据表达式计算出需调控的空调群中的每个需调控空调的实际削减负荷量；将需调控的空调的调控次数加1；重新获取待调控的空调群的每个空调的可削减负荷量集合；
具体地，表示实际削减负荷量和目标削减负荷量的偏差小于预设值，表示以待调控的空调群中需调控的空调数量最小为目标，当前待调控的空调群中第个需调控的空调群的从温度调到温度所削减的能量属于所述当前待调控的空调群中的第个需调控的空调的可削减负荷量集合中的一个离散值，表示以待调控的空调群的可削减负荷量和待调控的空调群的调控次数为约束。
62.调控模块5还用于根据需调控的空调群中的每个空调的实际削减负荷量调控需调控的空调。
63.可削减负荷量获取模块1还用于获取待调控的空调群的每个空调在不同室外温度下的可削减负荷量集合；确定当前的室外温度；将待调控的空调群的每个空调在当前的室外温度的可削减负荷量集合作为待调控的空调群每个空调的可削减负荷量。
64.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
65.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
66.所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器（rom，read
‑
only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
67.以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的
任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
68.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
69.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。