一种基于用户侧柔性负荷需求响应优化调度方法与流程

1.本发明属于电热负荷技术领域，尤其涉及一种基于用户侧柔性负荷需求响应优化调度方法。


背景技术：

2.随着大规模的风电并入电网，当电网出现供过于求或输电阻塞的情况，就会产生弃风。因此风电发展面临的主要矛盾仍然是弃风问题。目前提高系统风电消纳率的有效措施主要有以下3类：
3.第一、通过热电联产(combined heat and power，chp)机组与储热装置(heat storage，hs)配合，通过储热装置调节风大时chp机组的出力从而实现消纳弃风，随着风力发电规模的增加，储热装置容量也要随之增长，通过此类方法调节的风电出力有限。
4.第二、通过chp机组与热泵(heat pump，hp)和电锅炉(electricity boiler，eb)，通过热泵与电锅炉制热来降低chp机组出力的同时由于热泵和电锅炉本身的耗电又消耗了一部分的风力发电。此类方法由于受到chp机组运行的约束，对于风电的消纳对比于储热有了一定的增长，但仍无法有效解决弃风问题。
5.第三、通过负荷预测以及柔性负荷调度，修正负荷曲线使其满足风电与热电等其他能源的出力特性。


技术实现要素：

6.本发明就是针对现有技术存在的缺陷，提供一种基于用户侧柔性负荷需求响应优化调度方法。
7.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，包括：以运行成本最小建立包括chp机组运行成本、弃风惩罚成本以及热负荷需求响应经济补偿的目标函数；
8.建立包括电功率平衡方程、热功率平衡方程以及各个设备自身约束条件，所述各个设备包括：chp机组、储热机组、hp机组、ep机组；
9.根据约束条件，求解目标函数，得到最优运行参数。
10.进一步地，所述目标函数为：
11.min f＝f1 f2 f312.式中：f1为弃风惩罚成本，f2为chp机组运行成本，f3为热负荷需求响应经济补偿。
13.更进一步地，所述弃风惩罚成本：
[0014][0015]
式中：cq为弃风惩罚成本系数，为风电机组在t时刻的预测发电功率；为风电机组在t时刻的实际发电功率。
[0016]
进一步地，所述chp运行成本：
[0017][0018]
式中：ai为热电联产机组的运行成本系数，是关于机组特性的常数，a5为热电联产耦合系数，为抽汽式机组单位时间的热电转换成本，为抽汽式汽轮机在t时刻的发电及产热出力。
[0019]
进一步地，热负荷需求响应经济补偿：
[0020][0021]
式中：φ为舒适度补偿成本系数。
[0022]
进一步地，chp机组的约束条件如下：
[0023][0024][0025][0026]
式中：为chp机组供电功率上下限，为chp机组供热功率上下限，k1、k2、为热电耦合系数；
[0027]
热泵机组模型的约束条件：
[0028][0029]qhp
＝cop
×
p
hp
[0030]
其中代表t时刻热泵机组的耗电功率，为热泵机组容量上限，cop为热泵机组电热转换效率。
[0031]
进一步地，储热机组的约束条件如下：
[0032][0033][0034][0035][0036][0037]
式中：为t时、t0时、0时、24时hs所含热量，时、0时、24时hs所含热量，为吸放热功率极限，为最大储热容量。
[0038]
进一步地，电锅炉机组的约束条件如下：
[0039]qeb
＝η
×
p
eb
[0040]
[0041]
式中：η表示电热转换效率，为电锅炉的容量；
[0042]
室内温度的约束条件如下：
[0043][0044][0045]
tn＝22
[0046]
式中：t
min
、t
max
为室内温度舒适度上下限，t
ch
为温度变化率，tn为室内温度均值。
[0047]
进一步地，所述电功率平衡方程以及热功率平衡方程为：
[0048]
1)电功率平衡方程如下：
[0049][0050]
式中：为风电机组的发电功率，为热电联产机组的发电功率，为热泵的耗电功率，为电负荷需求功率，为电锅炉耗电功率；
[0051]
2)热功率平衡方程如下：
[0052][0053]
式中：为chp的供热功率，为hp的供热功率，为eb的供热功率，为hs的吸热功率，设吸热为负，为系统散热器散热量。
[0054]
进一步地，所述热负荷需求响应经济补偿，建立需求响应相关的模型，其被划分为基于市场价格的需求响应(pbdr)和基于市场激励的需求响应(ibdr)，其中价格型需求响应模型中的方程为：
[0055][0056]
式中：e(i,i)为自弹性系数，用于衡量一个周期响应的电价弹性，且e(i,i)《0表示第i个时段的电力需求变化只受第i个时段的电价变化影响，而不影响第j(i≠j)个时段的需求变化；
[0057]
e(i,j)为交叉弹性系数，用于衡量多时段响应的电价弹性，且e(i,j)》0，它表示第i(i≠j)个时段的需求变化受到第j个时段的电价变化；
[0058]
对于一天24个小时，即：i＝1，2，
…
24，j＝1，2，
…
24，则可得出电价弹性矩阵是一个24
×
24阶的矩阵，即：
[0059][0060]
其中，第j列表示第j小时价格的变化，一天中有24个小时负荷的变化量。可得出一天中某个特定的i小时，总的负荷变化量表示如下：
[0061][0062]
式中：δd(i)为第i个小时总的负荷变化量，δp(j)为第j个小时价格的变化量，p0和d0为第i个小时的初始价格和初始需求量。
[0063]
对于激励型需求响应，不同类型的用户会产生不同的响应曲线，对于用户来说，负荷转移率λ可表示为：
[0064][0065]
式中：k为线性区斜率，b＝λ
max
/k a
。
[0066]
与现有技术相比本发明有益效果。
[0067]
本发明针对电-热综合能源系统存在弃风量问题，考虑将用户侧热负荷通过激励型需求响应解决系统新能源消纳。
附图说明
[0068]
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。
[0069]
图1为本发明方法建立的电热负荷综合能源系统结构图；
[0070]
图2为本发明对中国某地区进行一天的优化运行电负荷曲线；
[0071]
图3为本发明对中国某地区进行一天的优化运行热负荷曲线；
[0072]
图4为使用本发明利前后的风电机组出力变化风电出力曲线。
[0073]
图5是前后热负荷出力曲线变化图。
具体实施方式
[0074]
如图1-5所示，一种基于用户侧柔性负荷需求响应优化调度方法，包括：以运行成本最小建立包括chp机组运行成本、弃风惩罚成本以及热负荷需求响应经济补偿的目标函数；建立包括电功率平衡方程、热功率平衡方程以及各个设备自身约束条件，所述各个设备包括：chp机组、储热机组、hp机组、ep机组；根据约束条件，求解目标函数，得到最优运行参数。
[0075]
本发明使用matlab的优化工具箱中fmincon函数求解系统优化后参数，首先编写综合能源系统运行成本的最小值定义目标函数，包括弃风惩罚成本，chp机组运行成本以及热负荷需求响应经济补偿成本，然后定义线性约束，编写主程序函数，最终可得出之前定义的ies运行成本最小值以及各自变量。
[0076]
建立的目标函数为：
[0077]
min f＝f1 f2 f3ꢀꢀꢀ
(1)
[0078]
式中：f1为弃风惩罚成本，f2为chp机组运行成本，f3为热负荷需求响应经济补偿。
[0079]
弃风惩罚成本为：
[0080][0081]
式中：cq为弃风惩罚成本系数，为风电机组在t时刻的预测发电功率；为风电机组在t时刻的实际发电功率。
[0082]
chp运行成本：
[0083][0084]
式中：ai为热电联产机组的运行成本系数，是关于机组特性的常数，a5为热电联产耦合系数，为抽汽式机组单位时间的热电转换成本，为抽汽式汽轮机在t时刻的发电及产热出力。
[0085]
热负荷需求响应经济补偿：
[0086][0087]
式中：φ为舒适度补偿成本系数。
[0088]
chp机组的约束条件如下：
[0089][0090][0091][0092]
式中：为chp机组供电功率上下限，为chp机组供热功率上下限，k1、k2、为热电耦合系数；
[0093]
热泵机组模型的约束条件：
[0094][0095]qhp
＝cop
×
p
hp
ꢀꢀ
(9)
[0096]
其中代表t时刻热泵机组的耗电功率，为热泵机组容量上限，cop为热泵机组电热转换效率。
[0097]
储热机组的约束条件如下：
[0098][0099][0100][0101]
[0102][0103]
式中：为t时、t0时、0时、24时hs所含热量，时、0时、24时hs所含热量，为吸放热功率极限，为最大储热容量。
[0104]
电锅炉机组的约束条件如下：
[0105]qeb
＝η
×
p
eb
ꢀꢀ
(15)
[0106][0107]
式中：η表示电热转换效率，为电锅炉的容量。
[0108]
室内温度的约束条件如下：
[0109][0110][0111]
tn＝22
ꢀꢀ
(19)
[0112]
式中：t
min
、t
max
为室内温度舒适度上下限，t
ch
为温度变化率，tn为室内温度均值。
[0113]
电功率平衡方程以及热功率平衡方程为：
[0114]
电功率平衡方程如下：
[0115][0116]
式中：为风电机组的发电功率，为热电联产机组的发电功率，为热泵的耗电功率，为电负荷需求功率，为电锅炉耗电功率。
[0117]
热功率平衡方程如下：
[0118][0119]
式中：为chp的供热功率，为hp的供热功率，为eb的供热功率，为hs的吸热功率，设吸热为负，为系统散热器散热量。
[0120]
根据本发明所建立的电热负荷综合能源系统结构图如图1，本发明利用某软件对中国某地区进行一天的优化运行，chp机组热出力曲线变化前后如图2所示。使用本发明前后的风电机组出力变化以及如图3-4所示。使用本发明前后热负荷出力曲线变化如图5所示。从结果图中可以看出该专利可以有效平滑热负荷曲线，降低夜间时段的弃风电量，增大综合能源系统容量，且不增加供电成本。
[0121]
本发明优势：所建立的模型基于综合能源设备模型、需求响应模型，用户对电价的响应可以分为一个周期响应和多个周期响应，一个周期的响应意味着特定时期内用户的电力需求仅受该时期内电价变化的影响，而多个周期响应意味着用户在该时段的用电需求不仅受该时段电价的影响，还受其他时段电价的影响。因此，居民用电量将从最高电价期转向最低电价期。影响消费者购买行为的决定因素有很多，如产品质量、价格、售后服务、消费者自身盈利水平以及对广告、同事和朋友的影响，但毫无疑问，产品价格不仅是一个重要的决
定因素，还是最敏感的因素。一般来说，其他因素是相同的。如果原材料市场价格较低，其他因素的消耗较高；相反，原材料价格越高，消费越低，根据市场消费心理的概念，由于受到价格波动的刺激，用户往往会根据价格波动的强度和程度，在不同的反应状态下使用产品。因此，如果产品价格在某一阈值内发生变化，用户原则上不需要做出反应，产品价格波动的幅度称为不敏感期(相当于产品的死区)，如果价格变化逐渐加大，超过“差价阈值”时，根据成本经济学的心理学原理，用户会对价格做出反应，价格变化的速度和幅度将直接影响用户的反应程度，因此，将价格的适当反应时间作为正常反应阶段。价格对应于一个线性区域；但是，如果市场价格持续上涨，价格超过一定值，用户就无法做出反应，因为市场刺激已经达到饱和状态，由此产生的变化幅度统称为反应时间(即价格对应饱和)。
[0122]
本发明提出的调度模型可以看出，热负荷在室内温度约束下显示出一定的柔性，在室内外温度优化过程中，具有一定的灵活性可以在一定的室内温度优化范围内变化。考虑传热负荷的弹性，相当于用户在夜间到达前提前对其进行供热，在夜间适当减少供热，利用风能等传热负荷进行夜间和平时的联合加热，可促进环境温度控制，夜间可在允许的温度范围内变化，完全满足用户对夜间采暖性能的要求。但也大大增加了夜间风机的使用空间。热力负荷的需求响应可以有效平滑热负荷曲线，降低夜间时段的弃风电量，增大综合能源系统容量，且不增加供电成本，具有经济性优势。
[0123]
可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。