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

技术特征：
1.一种基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，包括：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。2.如权利要求1所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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：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：q
in
＝k
rad
f
rad
β(t
av
‑
t
air
)；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；散热功率与供水温度和室内温度的关系为：其中，c
w
为热媒比热容；m
w
为热媒的质量流量；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；构建电制热装置模型包括：根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
′
；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：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；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：
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为一段时间；n为常数；其中，针对每个楼宇建筑物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为楼宇建筑物的数量。3.如权利要求2所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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，4.如权利要求3所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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
。5.如权利要求4所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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。6.如权利要求5所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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；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。7.如权利要求6所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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：所述调度目标包括：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；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；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；电平衡约束为：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；热平衡约束为：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；建筑物蓄热放热系统相关运行约束为：
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。8.如权利要求7所述的基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法，其特征在于，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；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；调整交叉概率p
c
和变异概率p
m
的值为：的值为：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。9.一种如权利要求1
‑
8任一项所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，其特征在于，包括：征在于，包括：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；电平衡约束为：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；热平衡约束为：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；建筑物蓄热放热系统相关运行约束为：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。10.一种采用如权利要求1
‑
8任一项所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，其特征在于，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。

技术总结
本发明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，其中基于建筑物热惰性的虚拟电厂优化调度方法包括：在各热用户室内安装电制热装置，采用热电互补联合供热；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放热时间和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；依据热力总负荷需求、可调度的蓄热放热负荷、调峰调频的负荷和其他热电数据建立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，实现了为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，以及实现虚拟电厂支撑电网安全高效运行。厂支撑电网安全高效运行。厂支撑电网安全高效运行。


技术研发人员：时伟 穆佩红 谢金芳
受保护的技术使用者：杭州英集动力科技有限公司
技术研发日：2021.09.15
技术公布日：2022/1/3