基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法、模型及系统与流程

1.本发明属于智慧供热调度技术领域，具体涉及一种基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法、模型及系统。


背景技术：

2.供热系统是北方城市的重要基础设施，是城市能源系统的重要子系统。目前，我国城市集中供热系统热源主要为热电厂、燃气尖峰锅炉等，生产过程中会产生so2、nox、烟尘等大气污染物。近年来，我国北方地区严重的冬季雾霾问题备受社会舆论关注，供暖与雾霾的相关性备受争议。为提高供热生产的清洁性，我国北方有条件的城市正在积极探索电制热装置等清洁供暖方式。
3.近年来，随着人民生活水平的提高和电力负荷的快速增长，电网负荷峰谷差逐步增大，与此同时，随机性、波动性、不可调度性的可再生能源大规模并网，导致电网的调峰问题更加突出，也给电力调度造成一系列的困难。电力系统中电源及输配电设备均按照电网高峰负荷规划建设，但电网高峰负荷持续时间较短，导致为满足高峰负荷需求而规划建设的电力设备资产利用率较低。另外，电网运行中频率是重要的指标之一，由于电力系统中发电、输电、配电和用电为同时瞬间完成，因此必须通过各种手段调整电网频率保持在合格范围内，保证电网的发电和用电平衡，维持电力系统中发电设备和用电设备的安全稳定运行。
4.虚拟电厂是一种通过先进信息通信技术和软件系统，实现分布式电源、储能系统、电动汽车等分布式能源的聚合和协调优化，以作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的电源协调管理系统，但是虚拟电厂要为电网提供调频调峰等多个尺度的服务，使得虚拟电厂内的设备资源灵活调控存在相关的技术难点。因此如何通过虚拟电厂的技术去统一优化调度热用户室内的电制热装置，保证供热系统和虚拟电厂的热电互补调度优化运行时现在面临的技术难点。
5.因此，基于上述技术问题需要设计一种新的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法、模型及系统。


技术实现要素：

6.本发明的目的是提供一种基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法、模型及系统。
7.为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，包括：
8.在各热用户室内设置电制热装置，采用热水和电互补联合供热；
9.依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性；
10.根据各热用户室内的电制热装置构建虚拟电厂；
11.获取集中供热系统的热力总负荷需求和虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求后，依
据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和热电数据建立热电互补优化调度模型；以及
12.根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供热系统的水力平衡负荷进行调控。
13.进一步，所述依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性的方法包括：
14.构建房屋供暖散热器模型，将散热器均分为内外两层，外侧是室内空气，内侧是热媒，室内空气的散热功率为：
15.q
in
＝k
rad f
rad
β(t
av
‑
t
air
)；
16.其中，q
in
为散热器进入热用户的散热功率；k
rad
为散热器的传热系数；f
rad
为散热器的散热面积；β为散热器组装片数、连接形式和安装形式综合修正系数；t
av
为散热器内热媒温度，热媒温度由散热器的进水温度t
in
与出水温度t
out
之和均分获得；t
air
为热用户室内温度；
17.散热功率与供水温度和室内温度的关系为：
[0018][0019]
其中，c
w
为热媒比热容；m
w
为热媒的质量流量；
[0020]
对于供暖系统，当用户散热器进出口水温降低时，散热器的散热量减少，室内温度随之降低，进而影响散热器的出水口温度；
[0021]
构建电制热装置模型包括：同理依据电制热装置的传热系数、电制热装置的散热面积、电制热装置组装、连接和安装系数、电制热装置通电温度和热用户室内温度计算获得电制热装置通电加热后进入热用户的散热功率q
in
′
；
[0022]
构建建筑物蓄热特性模型，建筑物室内温度的热传导方程为：
[0023][0024]
其中，为建筑物的围护结构传热耗热功率；为冷风侵入耗热功率；c
air
为室内空气的比热容；ρ
air
为室内空气的密度；v
air
为室内空气的体积；t为时间变量；t
air，0
为零时刻室内空气的温度；
[0025]
由供水温度、电制热装置通电加热温度和室外环境温度实时确定房间温度的建筑物蓄热特性模型表示为：
[0026][0027]
式中，式中，α为q
in
计算时的不变量系数，α1为计算时的不变量系数，α2＝c
air ρ
air v
air
，t
iair，ex
为室外环境温度，δt为某一段时间，n为常数；
[0028]
其中，针对每个楼宇建筑物可构建单独的蓄热特性模型，将多个小区楼宇建筑物
的蓄热特性模型形成总体的建筑物蓄热特性模型，表示为：i表示楼宇建筑物的数量。
[0029]
进一步，所述依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性的方法还包括：
[0030]
蓄热时间δτ是集中供热系统和虚拟电厂在室外环境温度不变情况下，在固定热源负荷和电负荷下，将热用户室内温度由t
n
升到t
n1
所需要的时间，在加热过程dt时间内，根据散热器和电制热装置输入给建筑物热量和建筑物向室外环境的散热量计算m
j
为热网和建筑物热力系统热容量，q
j0
[0031]
为开始加热时的初始热负荷；
[0032]
所述计算放热时间δτ
′
是集中供热系统和虚拟电厂在室外环境温度不变情况下，在固定热源负荷和电负荷下，将热用户室内温度由t
n1
降到t
n2
所需要的时间，
[0033]
进一步，所述依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性的方法还包括：
[0034]
所述蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性为：
[0035]
在电网高峰负荷阶段，提前δτ时间启动电制热装置向热用户室内多供热δq，将热用户室温由t
n
升到t
n1
，热量蓄存在建筑物系统中；
[0036]
在电网低负荷阶段，降低集中供热系统的供热量及关闭电制热装置δτ
′
时间，利用建筑物的蓄热量维持室温到温度t
n2
。
[0037]
进一步，所述获取集中供热系统的热力总负荷需求的方法包括：
[0038]
以目标采暖热用户所处环境的室外气象数据、各楼宇建筑物的物理参数、热用户的目标温度和对应时间段和集中供热系统的运行数据作为输入量，以建筑热负荷需求为输出量；
[0039]
将各个输入量输入至预先训练完成的神经网络热负荷预测模型中，输出建筑热负荷需求；
[0040]
通过各个建筑热负荷需求计算获得集中供热系统的热力总负荷需求。
[0041]
进一步，所述获取虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求的方法包括：
[0042]
依据所述热力总负荷需求去对原有集中供热系统和虚拟电厂电制热装置之间的负荷比例进行分配，分配策略满足能量平衡方程：q
b
＝q
e,b
q
h,b
,b＝[1,2,
…
,m]，q
b
为供暖总负荷，q
e,b
为电加热供暖负荷，q
h,b
为原有集中供热系统提供的低温热负荷，b为第b个热力站，m为热力站总数；
[0043]
所述虚拟电厂内设置数据采集模块和负荷预测模块，通过将数据采集模块连接到电网，采集电网的频率、功率、电压、电流、负荷历史数据和外部因素数据后，通过所述负荷预测模块对采集的数据进行归一化处理，输入至构建的神经网络电负荷预测模型获得虚拟
电厂的电负荷预测值和电负荷预测曲线；
[0044]
所述虚拟电厂内还设置调峰调频控制模块，通过所述电负荷预测值和电负荷预测曲线计算获取电网的当前需求负荷，并与电厂的实时发电量进行比对，根据比对结果生成电厂调峰调频指令，利用分户控制器对电厂内的分户电制热装置的启停进行控制以便响应电网调峰调频的需求，增减调峰调频的负荷，实现电网调峰调频；
[0045]
其中，若电网处于调峰调频时段或低谷电价时段，对分户电制热装置进行启动和建筑物蓄热操作；否则，对分户电制热装置进行关停和建筑物放热操作。
[0046]
进一步，所述依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和热电数据建立热电互补优化调度模型的方法包括：
[0047]
所述调度目标包括：净收益最大；
[0048]
所述约束条件包括：电平衡约束、热平衡约束和建筑物蓄热放热系统相关运行约束；
[0049][0050][0051]
其中，f为一个运行周期内的净收益；k为时间序列；i
se
为收益，其包括：向热用户供热的供热收益和向虚拟电厂电网供电的供电收益α(k)第k时段虚拟电厂向电网的售电价格；β为虚拟电厂向集中供热系统的售热价格；c
cs
为集中供热系统运行时产生的煤耗量；c
pe
为虚拟电厂偏离出力计划的惩罚成本；c
db
为虚拟电厂运行环保代价；
[0052]
电平衡约束为：
[0053]
其中，g
k
为k时段虚拟电厂电负荷需求功率；为k时段虚拟电厂出力偏差；z为电制热装置eh编号；θ为虚拟电厂内电制热装置集合；
[0054]
热平衡约束为：
[0055]
其中，h
k
为k时段集中供热系统热负荷需求功率；为k时段建筑物的蓄热或放热量，为正时表示放热，为负时表示蓄热；
[0056]
建筑物蓄热放热系统相关运行约束为：
[0057][0058]
其中，s
k
为建筑物在k时段的蓄热量；s
k
‑1为建筑物在k
‑
1时段的蓄热量；s
max
为建筑物的最大蓄热量；为建筑物的最大蓄热速率；为建筑物的最大放热速率；s0为建筑物在周期内开始时刻的蓄热量；s
k
为建筑物在周期内结束时刻的蓄热量。
[0059]
进一步，所述根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供
热系统的水力平衡负荷进行调控的方法包括：
[0060]
通过自适应遗传算法和热电互补优化调度模型获取虚拟电厂和集中供热系统的运行策略，即：
[0061]
输入热电互补优化调度模型的原始数据、算法参数；
[0062]
设定种群规模和遗传代数，并产生初始化种群；
[0063]
以下一运行周期内的净收益为目标，计算个体的适应度值，即目标成本；
[0064]
选择群体中目标成本较小的运行策略，作为下一代遗传的父代基因；
[0065]
根据个体适应度调整交叉变异概率，保留目标成本较小的运行策略，并产生新个体；
[0066]
若遗传代数达到要求，找出末代群体中的最优个体，作为最终运行策略；
[0067]
调整交叉概率p
c
和变异概率p
m
的值为：
[0068][0069][0070]
其中，f为个体适应度值；f
′
为被选为交叉互换的双方中较大的适应度值；f
max
为群体最大适应度值；为群体平均适应度值；k1、k2、k3、k4为常数，且均小于等于1；
[0071]
根据最终运行策略对虚拟电厂进行电功率调控和集中供热系统的水力平衡负荷进行调控。
[0072]
第二方面，本发明还提供一种上述基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法的热电互补优化调度模型，包括：
[0073][0074][0075]
其中，f为一个运行周期内的净收益；k为时间序列；i
se
为收益，其包括：向热用户供热的供热收益和向虚拟电厂电网供电的供电收益α(k)第k时段虚拟电厂向电网的售电价格；β为虚拟电厂向集中供热系统的售热价格；c
cs
为集中供热系统运行时产生的煤耗量；c
pe
为虚拟电厂偏离出力计划的惩罚成本；c
db
为虚拟电厂运行环保代价；
[0076]
电平衡约束为：
[0077]
其中，g
k
为k时段虚拟电厂电负荷需求功率；为k时段虚拟电厂出力偏差；z为电制热装置eh编号；θ为虚拟电厂内电制热装置集合；
[0078]
热平衡约束为：
[0079]
其中，h
k
为k时段集中供热系统热负荷需求功率；为k时段建筑物的蓄热或放热量，为正时表示放热，为负时表示蓄热；
[0080]
建筑物蓄热放热系统相关运行约束为：
[0081][0082]
其中，s
k
为建筑物在k时段的蓄热量；s
k
‑1为建筑物在k
‑
1时段的蓄热量；s
max
为建筑物的最大蓄热量；为建筑物的最大蓄热速率；为建筑物的最大放热速率；s0为建筑物在周期内开始时刻的蓄热量；s
k
为建筑物在周期内结束时刻的蓄热量。
[0083]
第三方面，本发明还提供一种采用上述基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法的优化系统，包括：
[0084]
装置设置模块，在各热用户室内设置电制热装置，采用热水和电互补联合供热；
[0085]
建筑物特性模块，依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性；
[0086]
虚拟电厂模块，根据各热用户室内的电制热装置构建虚拟电厂；
[0087]
调度模型建立模块，获取集中供热系统的热力总负荷需求和虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求后，依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和热电数据建立热电互补优化调度模型；以及
[0088]
模型求解模块，根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供热系统的水力平衡负荷进行调控。
[0089]
本发明的有益效果是，本发明通过在各热用户室内设置电制热装置，采用热水和电互补联合供热；依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性；根据各热用户室内的电制热装置构建虚拟电厂；获取集中供热系统的热力总负荷需求和虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求后，依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和热电数据建立热电互补优化调度模型；以及根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供热系统的水力平衡负荷进行调控，实现了集中供热系统提供保障性基础负荷，电制热装置提供尖峰负荷，满足居民采暖需求，另外虚拟电厂能够聚合热用户室内的电制热装置，作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的协调管理系统，为电网提供相应的管理调度服务，将电网调度中心调控指令下发至虚拟电厂的各电制热装置，实现虚拟电厂支撑电网安全高效运行；根据建筑物存在热惰性，在采暖期间，通过构建建筑物蓄热特性模型、计算蓄热时间和放热时间、建立蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性，使得热网配合电网低谷深度调峰，适当降低热负荷运行，在电网调峰容量紧张情况下利用建筑物蓄热特性减少供热量，进而保证优化调度的可行性，为虚拟电厂调度进行调峰提供了科学依据，也为供热的节能减排奠定了技术基础；在调控过程中统一调度热用
户室内的电制热装置，利用分户控制器对电厂内的分户电制热装置的启停进行控制以便响应电网调峰调频的需求，增减调峰调频的负荷，实现电网调峰调频，可以有效降低分户电制热装置的电费消耗，为电网提供最优化的调峰调频服务。
[0090]
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0091]
为使本发明的上述目的、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
[0092]
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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的附图。
[0093]
图1是本发明所涉及的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法的流程图；
[0094]
图2是本发明所涉及的虚拟电厂的原理框图；
[0095]
图3为本发明电供暖负荷与集中供热系统热负荷随时间变化示意图；
[0096]
图4是本发明所涉及的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度系统的原理框图。
具体实施方式
[0097]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0098]
实施例1
[0099]
图1是本发明所涉及的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法的流程图；
[0100]
图2是本发明所涉及的虚拟电厂的原理框图。
[0101]
如图1和图2所示，本实施例1提供了一种基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，包括：依次在各楼宇各热用户室内安装电制热装置，采用热水和电互补联合供热；依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型后，计算蓄热时间和放热时间，以及结合电制热装置负荷参数建立蓄热放热过程建筑物室内温度动态响应特性；将各热用户室内的电制热装置聚合成虚拟电厂后，再将所述虚拟电厂和原有的集中供热系统接入协调控制中心；所述协调控制中心获取集中供热系统的热力总负荷需求和虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求后，依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和其他热电数据建立热电互补优化调度模型；通过所述热电互补优化调度模型分别对所述虚拟电厂进行电功率调控和对所述集中供热系统的水力平衡负荷进行调控；实现了集中供热系统提供保障性基础负荷，电制热装置提供尖峰负荷，满足居民采暖需求，另外虚拟电厂能够聚合热用户室内的电制热装置，作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的协调管理系统，为电网提供相应的管理调度服务，将电网调度中
心调控指令下发至虚拟电厂的各电制热装置，实现虚拟电厂支撑电网安全高效运行。
[0102]
在本实施例中，所述依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性的方法包括：
[0103]
构建房屋供暖散热器模型，将散热器均分为内外两层，外侧是室内空气，内侧是热媒，室内空气的散热功率为：
[0104]
q
in
＝k
rad
f
rad
β(t
av
‑
t
air
)；
[0105]
其中，q
in
为散热器进入热用户的散热功率；k
rad
为散热器的传热系数；f
rad
为散热器的散热面积；β为散热器组装片数、连接形式和安装形式综合修正系数；t
av
为散热器内热媒温度，热媒温度由散热器的进水温度t
in
与出水温度t
out
之和均分获得；t
air
为热用户室内温度；
[0106]
散热功率与供水温度和室内温度的关系为：
[0107][0108]
其中，c
w
为热媒比热容；m
w
为热媒的质量流量；
[0109]
对于供暖系统，当用户散热器进出口水温降低时，散热器的散热量减少，室内温度随之降低，进而影响散热器的出水口温度；
[0110]
构建电制热装置模型包括：同理依据电制热装置的传热系数、电制热装置的散热面积、电制热装置组装、连接和安装系数、电制热装置通电温度和热用户室内温度计算获得电制热装置通电加热后进入热用户的散热功率q
in
′
；
[0111]
构建建筑物蓄热特性模型，建筑物室内温度的热传导方程为：
[0112][0113]
其中，为建筑物的围护结构传热耗热功率；为冷风侵入耗热功率；c
air
为室内空气的比热容；ρ
air
为室内空气的密度；v
air
为室内空气的体积；t为时间变量；t
air,0
为零时刻室内空气的温度；
[0114]
由供水温度、电制热装置通电加热温度和室外环境温度实时确定房间温度的建筑物蓄热特性模型表示为：
[0115][0116]
式中，α为q
in
计算时的不变量系数，α1为计算时的不变量系数，α2＝c
air
ρ
air
v
air
，为室外环境温度，δt为某一段时间，n为常数；
[0117]
其中，针对每个楼宇建筑物可构建单独的蓄热特性模型，将多个小区楼宇建筑物的蓄热特性模型形成总体的建筑物蓄热特性模型，表示为：i表示楼宇建筑物的数量。
[0118]
在实际的应用中，建筑物的蓄热放热特性还与建筑物的类型相关，对于统一栋建筑内的热用户，由于朝向、楼层、位置的不同，室内温度的变化规律有很大差别；同一片住宅小区或者由同一热源供热的热用户，其建筑类型不尽相同，在进行供热调节时，不同类型的建筑室内空气温度的变化规律也各有差异，因此，可以对研究地区的供暖建筑按照建筑类型的不同进行分类，分析不同类型建筑在供热量调节时室内温度的变化规律。
[0119]
需要说明的是，还可以通过数据辨识建立蓄热特性模型，通过数据辨识建立加热功率与供热室温之间的动态响应特性模型，不局限于散热器自身的结构建模。
[0120]
在本实施例中，所述依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性的方法还包括：蓄热时间δτ是集中供热系统和虚拟电厂在室外环境温度不变情况下，在固定热源负荷和电负荷下，将热用户室内温度由t
n
升到t
n1
所需要的时间，在加热过程dt时间内，根据散热器和电制热装置输入给建筑物热量和建筑物向室外环境的散热量计算m
j
为热网和建筑物热力系统热容量，q
j0
为开始加热时的初始热负荷；所述计算放热时间δτ
′
是集中供热系统和虚拟电厂在室外环境温度不变情况下，在固定热源负荷和电负荷下，将热用户室内温度由t
n1
降到t
n2
所需要的时间，
[0121][0122]
在本实施例中，所述依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性的方法还包括：所述蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性为：在电网高峰负荷阶段，提前δτ时间启动电制热装置向热用户室内多供热δq，将热用户室温由t
n
升到t
n1
，热量蓄存在建筑物系统中；在电网低负荷阶段，降低集中供热系统的供热量及关闭电制热装置δτ
′
时间，利用建筑物的蓄热量维持室温到温度t
n2
；由于建筑物存在热惰性，在采暖期间，通过构建建筑物蓄热特性模型、计算蓄热时间和放热时间、建立蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性，使得热网配合电网低谷深度调峰，适当降低热负荷运行，在电网调峰容量紧张情况下利用建筑物蓄热特性减少供热量，进而保证优化调度的可行性，为虚拟电厂调度进行调峰提供了科学依据，也为供热的节能减排奠定了技术基础。
[0123]
需要说明的是，建筑物室内温度动态特性还与室外环境温度相关，在蓄热过程中，室外温度越高，建筑物向室外散热越慢，故蓄热过程室内温度上升越快，相应蓄热时间越短；由于建筑物热惰性的存在，电厂做出调整动作后，过一段时间后建筑物室内温度才开始发生变化，因此应根据需要提前预测未来短时间内电功率，并寻找合适时间点将蓄热开始时间及结束时间提前；在放热过程中，室外温度越高，建筑物向外界散热速度越慢，故放热过程中室内温度下降越慢，相应放热时间越长。综合来看，受建筑物热惰性影响，建筑物室内温度变化缓慢，适当控制蓄放热时间，即可使室内温度在热用户可接收范围内变化，同时也可达到增加调峰深度的目的。
[0124]
在本实施例中，所述获取集中供热系统的热力总负荷需求的方法包括：以目标采暖热用户所处环境的室外气象数据、各楼宇建筑物的物理参数、热用户的目标温度和对应
时间段和集中供热系统的运行数据作为输入量，以建筑热负荷需求为输出量；将各个输入量输入至预先训练完成的神经网络热负荷预测模型中，输出建筑热负荷需求；通过各个建筑热负荷需求计算获得集中供热系统的热力总负荷需求。
[0125]
在本实施例中，所述获取虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求的方法包括：依据所述热力总负荷需求去对原有集中供热系统和虚拟电厂电制热装置之间的负荷比例进行分配，分配策略满足能量平衡方程：q
b
＝q
e,b
q
h,b
,b＝[1,2,
…
,m]，q
b
为供暖总负荷，q
e,b
为电加热供暖负荷，q
h,b
为原有集中供热系统提供的低温热负荷，b为第b个热力站，m为热力站总数；所述虚拟电厂内设置数据采集模块和负荷预测模块，通过将数据采集模块连接到电网，采集电网的频率、功率、电压、电流、负荷历史数据和外部因素数据后，通过所述负荷预测模块对采集的数据进行归一化处理，输入至构建的神经网络电负荷预测模型获得虚拟电厂的电负荷预测值和电负荷预测曲线；所述虚拟电厂内还设置调峰调频控制模块，通过所述电负荷预测值和电负荷预测曲线计算获取电网的当前需求负荷，并与电厂的实时发电量进行比对，根据比对结果生成电厂调峰调频指令，利用分户控制器对电厂内的分户电制热装置的启停进行控制以便响应电网调峰调频的需求，增减调峰调频的负荷，实现电网调峰调频；其中，若电网处于调峰调频时段或低谷电价时段，对分户电制热装置进行启动和建筑物蓄热操作；否则，对分户电制热装置进行关停和建筑物放热操作。通过虚拟电厂内的调峰调频控制模块统一调度热用户室内的电制热装置，利用分户控制器对电厂内的分户电制热装置的启停进行控制以便响应电网调峰调频的需求，增减调峰调频的负荷，实现电网调峰调频，可以有效降低分户电制热装置的电费消耗，为电网提供最优化的调峰调频服务。
[0126]
在本实施例中，所述协调控制中心依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和其他热电数据建立热电互补优化调度模型，具体包括：
[0127]
协调控制中心依次获取所述集中供热系统的热力总负荷需求数据、蓄热放热时间、蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性参数、虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求和集中供热系统运行相关热数据、虚拟电厂运行相关电数据；
[0128]
所述协调控制中心根据预设约束条件、调峰目标建立热电互补优化调度模型；所述调峰目标包括净收益最大，所述约束条件包括电平衡约束、热平衡约束和建筑物蓄热放热系统相关运行约束；
[0129]
其中，净收益f表示为：f是在一个运行周期24h内的净收益，k表示时间序列，以15min为一个周期，k＝1,2,
…
，96；收益i
se
包括向热用户供热的供热收益和向虚拟电厂电网供电的供电收益和向虚拟电厂电网供电的供电收益α(k)为第k时段虚拟电厂向电网的售电价格，可以是固定电价或者分时电价、实时电价，β为虚拟电厂向集中供热系统的售热价格；c
cs
代表集中供热系统运行时产生的煤耗量、c
pe
代表虚拟电厂偏离出力计划的惩罚成本、c
db
代表虚拟电厂运行环保代价；
[0130]
电平衡约束表示为：g
k
是k时段虚拟电厂电负荷需求功率，是k时段虚拟电厂出力偏差，z是电制热装置eh编号，θ是虚拟电厂内电制热装置集合；
[0131]
热平衡约束表示为：h
k
是k时段集中供热系统热负荷需求功率，
是k时段建筑物的蓄热或放热量，为正时表示放热，为负时表示蓄热；
[0132]
建筑物蓄热放热系统相关运行约束表示为：
[0133][0134]
式中，s
k
和s
k
‑1分别为建筑物在k和k
‑
1时段的蓄热量；s
max
为建筑物的最大蓄热量；和分别为建筑物的最大蓄热、放热速率；s0和s
k
分别为建筑物在周期内开始和结束时刻的蓄热量。
[0135]
在实际的应用中，一方面由于建筑物存在着巨大的热惰性，在供暖期间，热网配合电网低谷深度调峰适当降低热负荷运行，在电网调峰容量十分紧张情况下利用建筑物具有蓄热特性适当减少供热量，从而获得更加深度调峰容量空间协助电网的低谷期；另一方面建议协调控制中心可以通过气象资料预测电需求的可调负荷和电网高低峰时间，以此可以提前一定时间蓄热；另外，可以监测热网供水、回水温度情况来保证供热质量。
[0136]
在本实施例中，所述根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供热系统的水力平衡负荷进行调控的方法包括：通过自适应遗传算法和热电互补优化调度模型获取虚拟电厂和集中供热系统的运行策略，即：输入热电互补优化调度模型的原始数据、算法参数；设定种群规模和遗传代数，并产生初始化种群；以下一运行周期内的净收益为目标，计算个体的适应度值，即目标成本；选择群体中目标成本较小的运行策略，作为下一代遗传的父代基因；根据个体适应度调整交叉变异概率，保留目标成本较小的运行策略，并产生新个体；
[0137]
若遗传代数达到要求，找出末代群体中的最优个体，作为最终运行策略；
[0138]
调整交叉概率p
c
和变异概率p
m
的值为：
[0139][0140][0141]
其中，f为个体适应度值；f
′
为被选为交叉互换的双方中较大的适应度值；f
max
为群体最大适应度值；为群体平均适应度值；k1、k2、k3、k4为常数，且均小于等于1；根据最终运行策略对虚拟电厂进行电功率调控和集中供热系统的水力平衡负荷进行调控。
[0142]
在本实施例中，所述虚拟电厂内的负荷预测模块还可基于气候气象信息、环境信息的多源外部信息，分析分户电制热装置发电和负荷功率的时序轨迹动态特征，提取反映功率时序轨迹动态特征的特征量，并建立历史数据库；通过电网实时信息收集，获取当前分户电制热装置和负荷功率的时序轨迹，结合配电网当前运行状态，通过特征匹配技术，判别当前状态与历史数据的相关性，从而实现负荷功率需求的自感知。
[0143]
图3本发明所涉及的电供暖负荷与集中供热系统热负荷随时间变化示意图。
[0144]
如图3所示，多个热用户在0点左右选择提高室内温度，因此出现电加热负荷骤升情况，同时对建筑物进行蓄热；在6点左右选择关闭部分电制热装置，出现电加热负荷下降情况，同时通过建筑物进行放热，保证用户供暖室温正常；而且在0点左右电网处于调峰调频时段或低谷电价时段，因此提前一定时间对电制热装置进行启动和建筑物蓄热操作；在6点左右，对电制热装置进行关停和建筑物放热操作。
[0145]
实施例2
[0146]
在实施例1的基础上，本实施例2还提供一种实施例1中基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法的热电互补优化调度模型，包括：
[0147][0148][0149]
其中，f为一个运行周期内的净收益；k为时间序列；i
se
为收益，其包括：向热用户供热的供热收益和向虚拟电厂电网供电的供电收益α(k)第k时段虚拟电厂向电网的售电价格；β为虚拟电厂向集中供热系统的售热价格；c
cs
为集中供热系统运行时产生的煤耗量；c
pe
为虚拟电厂偏离出力计划的惩罚成本；c
db
为虚拟电厂运行环保代价；
[0150]
电平衡约束为：
[0151]
其中，g
k
为k时段虚拟电厂电负荷需求功率；为k时段虚拟电厂出力偏差；z为电制热装置eh编号；θ为虚拟电厂内电制热装置集合；
[0152]
热平衡约束为：
[0153]
其中，h
k
为k时段集中供热系统热负荷需求功率；为k时段建筑物的蓄热或放热量，为正时表示放热，为负时表示蓄热；
[0154]
建筑物蓄热放热系统相关运行约束为：
[0155][0156]
其中，s
k
为建筑物在k时段的蓄热量；s
k
‑1为建筑物在k
‑
1时段的蓄热量；s
max
为建筑物的最大蓄热量；为建筑物的最大蓄热速率；为建筑物的最大放热速率；s0为建筑物在周期内开始时刻的蓄热量；s
k
为建筑物在周期内结束时刻的蓄热量。
[0157]
实施例3
[0158]
图4是本发明所涉及的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度系统的原理框图。
[0159]
如图4所示，在实施例1的基础上，本实施例3还提供一种采用实施例1中基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法的优化系统，包括：装置设置模块，在各热用户室内设置
电制热装置，采用热水和电互补联合供热；建筑物特性模块，依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性；虚拟电厂模块，根据各热用户室内的电制热装置构建虚拟电厂；调度模型建立模块，获取集中供热系统的热力总负荷需求和虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求后，依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和其他热电数据建立热电互补优化调度模型；以及模型求解模块，根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供热系统的水力平衡负荷进行调控。
[0160]
在本实施例中，各模块的具体功能和方法在实施例1中已经详细描述，在本实施例中不再赘述。
[0161]
综上所述，本发明通过在各热用户室内设置电制热装置，采用热水和电互补联合供热；依据热用户室内供暖散热器、电制热装置和室温环境构建各楼宇建筑物蓄热特性模型，获取蓄热时间、放热时间和蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性；根据各热用户室内的电制热装置构建虚拟电厂；获取集中供热系统的热力总负荷需求和虚拟电厂参与调峰调频的负荷需求后，依据所述热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷需求和其他热电数据建立热电互补优化调度模型；以及根据热电互补优化调度模型对虚拟电厂进行电功率调控和对集中供热系统的水力平衡负荷进行调控，实现了集中供热系统提供保障性基础负荷，电制热装置提供尖峰负荷，满足居民采暖需求，另外虚拟电厂能够聚合热用户室内的电制热装置，作为一个特殊电厂参与电力市场和电网运行的协调管理系统，为电网提供相应的管理调度服务，将电网调度中心调控指令下发至虚拟电厂的各电制热装置，实现虚拟电厂支撑电网安全高效运行；根据建筑物存在热惰性，在采暖期间，通过构建建筑物蓄热特性模型、计算蓄热时间和放热时间、建立蓄热放热过程建筑物室内温度动态特性，使得热网配合电网低谷深度调峰，适当降低热负荷运行，在电网调峰容量紧张情况下利用建筑物蓄热特性减少供热量，进而保证优化调度的可行性，为虚拟电厂调度进行调峰提供了科学依据，也为供热的节能减排奠定了技术基础；在调控过程中统一调度热用户室内的电制热装置，利用分户控制器对电厂内的分户电制热装置的启停进行控制以便响应电网调峰调频的需求，增减调峰调频的负荷，实现电网调峰调频，可以有效降低分户电制热装置的电费消耗，为电网提供最优化的调峰调频服务。
[0162]
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发明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。
[0163]
另外，在本发明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。
[0164]
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，本发明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)执行本发明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
‑
onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0165]
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。