計及反彈負荷平抑的空調集群直接負荷控制研究

梁 捷，梁廣明

(1.廣西電網有限責任公司計量中心，廣西 南寧 530023；2.南寧百會藥業集團有限公司，廣西 南寧 530003)

隨著居民家庭空調用電量占比的不斷增長，用戶空調負荷對需求側管理的重要性不斷提升[1]。在保證用戶用電舒適性的前提下，需求響應通過運用價格或激勵措施誘導用戶改變其自身用電行為以優化電能供需平衡，對于降低電力消費成本，優化電能供需平衡具有重要意義[2]。直接負荷控制項目(direct load control，DLC)作為需求響應的重要方式之一，是指供電公司在系統或地區配網發生緊急情況下，在不給用戶提前通知或短時間提前通知的前提下，以支付給用戶一定獎勵或電費折扣為交換，遙控調整或關閉用戶電器設備的需求響應項目[3]。文獻[4]在能源互聯網構架下，構建了在需求響應下風電和火電能源消納的調度優化策略模型，但沒有考慮用戶在DLC試驗過程中退出直接負荷控制的影響。對此，本文在分析用戶退出DLC原因的基礎上，提出了基于需求側長控方案的供需雙側協同優化調度模型。

1 直接負荷控制項目

1.1 項目實施流程

廣西某直接負荷控制項目實施流程，如圖1所示。

圖1 DLC項目實施流程

首先通過廣告和舉辦社區教育活動等方式宣傳DLC項目，招募用戶參與。對有意愿參與DLC項目的用戶進行資格審查，確定用戶是否適合參與項目。評估內容包括：用電負荷在用電高峰期開啟頻率；用電負荷是否安裝受控設備；用戶健康程度適宜參與項目等。接著，對適宜用戶進行調查用電負荷的功率、房間熱參數等，并對其存檔。然后簽訂DLC合同，合同[5]內容包括：受控時間和對用戶的補償等。電力公司免費為適宜參加項目的用戶安裝控制和計量設備，并定期維護。控制設備通常以一組便于協同控制的集群為單位，控制內容包括用電設備的開啟關閉、運行模式和溫度設定等。當需要實施DLC控制時，調度方根據負荷削減要求、溫度預測數據和合同規定的DLC控制方案計算DLC控制方案，該方案通過通信網絡下達到各用戶的DLC設備執行負荷控制。

1.2 DLC控制方案

空調集群負荷的常見直接DLC措施包括：①關停空調；②對空調進行占空比[6]控制，即調整空調滿負荷運行時長與降頻低負荷運行時長的比例；③調整空調溫度。針對上述控制措施的特點，結合實際項目的運行經驗，可設計A、B、C 3類控制方法，如表1所示。參與DLC的用戶可視自身情況申報其中一種DLC控制方案，DLC合同也規定用戶參與DLC事件的總次數，當被調用次數超過該值后將不再受控。DLC實施方可通過3種方案的組合在DLC控制周期內完成預定負荷削減計劃。

表1 DLC控制方案 單位：h

1.3 用戶退出DLC的影響

(1)

式中：rt,k為接受DLC控制措施k后，用戶在DLC執行第t時段的自主退出率，可根據歷史數據估計；Pj,k,t為用戶j接受控制措施k后，在時段t的可控空調負荷；PWj,t為用戶j未接受DLC時在時段t的負荷，可根據歷史負荷估計；β為設備故障率，見式(2)。式(1)右端3項分別代表DLC執行過程中用戶未選擇自主退出、選擇自主退出和未參與DLC的負荷。

β=θ+α-α·θ

(2)

式中：α，θ分別為遠動設備和通信網絡單元的故障率。

2 計及負荷反彈的直接負荷控制雙層優化模型

為了給DLC實施方控制措施的制定提供依據，本文構建供需雙方協同優化調度模型，電力需求側DLC調度模型以可控負荷的負荷控制組數為變量，以系統負荷曲線削峰為目標進行優化；電力供應側機組調度模型以機組出力為變量，對系統調度總成本進行優化。供需雙層模型在迭代尋優過程中通過負荷曲線值進行數據交互。

2.1 DLC調度模型

2.1.1 目標函數

優化目標為執行DLC時各時段的實際負荷削減值與負荷削減需求盡可能接近，則應建立子目標1。

F11=min max|∑ΔPi,t-ΔPAt|

(3)

式中：ΔPAt為t時段的削減需求；ΔPj,t為DLC控制下用戶j在時段t的負荷削減量。

(4)

結果顯示，區別于激勵型需求響應模式，空調、熱水器等參與DLC的小型居民用電設備在DLC受控結束后，常會出現負荷反彈現象，這通常是由于當受控負荷結束后，為滿足用戶舒適度或使用需求，會試圖恢復到甚至高于被控制前的負荷水平，使受控期間被削減的負荷將部分或者全部調增，從而導致后續負荷突然增大。這部分在DLC受控結束后產生的超過未參與DLC時的負荷被稱為反彈負荷。反彈負荷通常受DLC控制措施的影響較大。如果較大的反彈負荷和較大系統負荷共存，則會產生二次高峰負荷，并影響系統穩定和持續供電，因此在居民DLC優化調度模型中需考慮抑制反彈負荷的影響。而大工業用戶由于其生產過程按計劃穩定執行，中斷恢復后一般無負荷反彈。

定義DLC短控模式為負荷削減需求結束后，所有用戶立即退出受控，DLC長控模式為負荷削減需求結束后，令用戶在后續一定時間內繼續受控。由于長控方案中用戶在負荷削減需求結束后可以逐步退出受控，預計可減少反彈負荷的影響。

本文基于長控方案，在DLC調度模型中加入子目標2：在負荷削減需求結束后，DLC產生的反彈負荷應盡可能小。

F1=η1F11+η2min maxPPt

(5)

式中：PPt為DLC結束后在第t時段產生的反彈負荷，如式(6);η1、η2分別為權重系數。

(6)

式中：γk為用戶在控制措施k影響下的反彈負荷波動因子，用于估計負荷在受控恢復后的波動程度。

2.1.2 約束條件

a.受控負荷數約束

由于DLC合同約定了用戶受DLC控制的次數上限，故執行DLC時，實際受控用戶組數應小于或等于符合約定實際能夠參與受控的用戶總數。

0≤∑Xk≤Mk

(7)

式中：Mk為能進行第k類措施控制的用戶總數。

b.反彈發生時期約束

反彈負荷通常發生在DLC負荷削減時期結束后，用戶重新獲得空調控制權時。

PPt≥0,t∈T/TD

(8)

式中：T和TD分別為全試驗周期和受控時間周期。

2.2 機組調度模型

基于DLC削減負荷階段得到的負荷曲線優化結果，在經濟調度階段，根據火電機組運行參數，同時考慮需求響應約束，建立機組調度模型，目標函數為調度方的成本最小。

minF2=∑∑[Ug,tdCg,td(Pg,td)+Ug,td(1-Ug,td)Sg,td]+CI

(9)

式中：td為機組調度時段；Ug,td為td時段機組的運行狀態，為0～1決策變量；Sg,td和Cg,td分別為機組在td時段的運行成本和啟停機成本；Pg,td為td時段機組的有功出力值；CI為需求響應的調用成本。

約束條件除了考慮系統運行功率平衡約束、火電機組出力約束等機組常規約束外，還需考慮DLC需求響應控制量約束。

(10)

在上述過程中，第一階段調度方以火電機組運行成本和初始方案的需求響應調用成本為目標函數，通過機組組合求得一套經濟性優化后的機組調度方案和對應的負荷曲線，然后根據負載供需平衡，將其應用到第二階段的DLC調度中。以實際負荷削減量與負荷削減需求最小為目標函數，獲得對各可控負荷的DLC具體執行方案，由于DLC調度模型含0～1決策變量，若第二階段優化得不到完整的整數解集，則將DLC調度模型中的0～1變量在[0,1]內松弛，根據變鄰域搜索算法[7]在松弛解集的鄰域內選擇一個整數解，并將其代入第一階段的機組調度模型重新進行優化計算，重復上述過程，直到第二階段找到完整的整數解集，且該解集滿足調度方的實際應用需求。

3 案例分析

以火電機組標準算例[8]的電力系統進行仿真，系統負荷、火電機組和日負荷數據曲線參數參照文獻[9]。假設其中空調總負荷為3000 kW，均分為100戶，可控空調負荷為2000 kW，控制時間片為30 min。為比較不同控制模式的區別，將用戶平分為2組，分別實施短控和長控方案，同時獲取DLC前一個月的同期負荷歷史數據作為對比。DLC實施方計劃某天在08:00—12:30持續削減負荷7500 kW。根據第2節建立的DLC優化模型進行仿真調度，試驗結果見圖2。

圖2 DLC前后的空調負荷

圖2顯示不同控制模式下試驗時期的空調負荷曲線。由圖2可知，實施短控和長控方案的用戶在指定的削峰時段(時段16～25)內均符合調度方的負荷削減計劃要求。另外，短控模式中用戶在受控削峰時期結束后，由于環境溫度較高，使用戶立即產生退出受控，即開啟空調提高舒適度的意識，從而導致空調負荷立即恢復到原有的用電水平，從而導致在時段26時，開始空調負荷突增，增幅約30%，相比圖中DLC實施前的同期歷史數據，反彈負荷的影響約持續至時段28，即持續了約1.5 h。而長控方案下，根據DLC調度模型中，子目標2對反彈負荷的優化結果，實施方安排部分用戶的空調負荷在負荷削減需求結束后，繼續受控并按調度方案在后續時段逐步退出，故從圖2可知，時段26和27的反彈負荷峰值低于短控模式，與27時段2種模式的峰值相比，長控模式的峰值約降低8%。

4 結語

本文提出一種考慮用戶退出DLC和反彈負荷的供需雙側互動優化調度模型。在對用戶可控負荷進行DLC調度過程中，一方面，考慮了需求側空調負荷的調控周期與負荷反彈之間的關聯，另一方面，考慮了電力供應側的經濟性和供需穩定性的要求。算例仿真表明，本文調度方案的優化結果，最終能夠有效平抑負荷反彈，滿足供需雙方的需求。將需求響應與高級量測體系AMI建設聯系起來，需進一步研究。