電采暖聚合型虛擬電廠調峰經濟優化調度方法

王 宏魏曉強祁 峰王 珺

(1.國網黑龍江省電力有限公司調度中心,黑龍江 哈爾濱 150090;2.電力電子節能與傳動控制河北省重點實驗室(燕山大學),河北 秦皇島 066004)

0 引言

隨著電采暖設備在我國北方地區的普遍應用,規模化電采暖負荷的用能彈性具有巨大的需求側響應能力,是重要的可調控負荷資源[12]。“十四五”期間,我國負荷尖峰化趨勢將越發顯著,在煤電發展受限的情況下,亟需充分挖掘與發揮需求側資源在削峰填谷、緩解電力供需矛盾、推進清潔能源消納方面的作用[3-4]。

為充分利用電采暖負荷可調控能力,發揮其規模化效用,可將異構、地理位置分散的電采暖負荷聚合成虛擬電廠(virtual power plant,VPP),實施資源聚合與能量管控,此種方式是充分利用負荷側資源參與電網調峰的有效組織形式[5]。

針對虛擬電廠的優化調度管理方法,文獻[6]將熱電廠、風電場、光伏電站、電鍋爐和柔性負荷聚合為虛擬電廠,基于拉丁超立方采樣的場景法處理風光出力的不確定性,提出了一種基于實時電價的虛擬電廠運行策略。文獻[7]提出了“靈活性可調資源-聚合調節特性-優化目標建模”的虛擬電廠多級優化配置體系。文獻[8]針對虛擬電廠的棄風光問題,建立了一種虛擬電廠接入配電網的經濟調度模型。文獻[9]針對電、熱為代表的多類型負荷,以及可控機組、儲能裝置、風機的協調調度問題,提出了考慮電熱綜合需求響應的虛擬電廠優化調度模型。目前,虛擬電廠優化調度方法大多僅考慮各類可控負荷需求響應對整體調度的影響,未深入探討可控負荷個性化需求的充分利用,需求響應模型多為綜合性模型。然而,電采暖用戶用能具有經濟性、舒適性等個性化需求,不同電采暖用戶的需求響應能力具有較大差異,而現有研究沒有考慮到不同電采暖用戶的響應程度具有差異,沒有針對用戶需求進行負荷分類,而且所考慮的價格激勵型需求響應的電量與電價變化呈線性關系,不能體現實際電采暖負荷需求響應的特點,導致電采暖負荷需求響應特性不能被充分利用,使得虛擬電廠電采暖負荷調度結果不能達到預期的經濟優化目標。本文針對電采暖型虛擬電廠,開展考慮電采暖差異化需求的虛擬電廠優化調控方法研究。

1 電采暖型VPP互動機制與管理架構

在大數據信息與通信技術支持下,虛擬電廠聚合用戶側電采暖負荷,構建負荷聚集商的運營機制。由電采暖聚合VPP的對外靈活特性,通過合理的激勵策略使電采暖負荷參與需求側響應,實現整體出力的靈活調節與虛擬發電特性。同時,虛擬電廠作為整體參與電力市場購售電與電網調峰市場,實現利益最大化的運營目標[1012]。圖1 為 電采暖型虛擬電廠組織架構與互動機制。

圖1 虛擬電廠組織架構與互動機制

隨著智能配電網量測終端的建設,利用基于邊緣計算的入戶式電采暖能量管理裝置可實現電采暖用戶能量與信息采集終端覆蓋[1315]。VPP通過配置智慧管理與控制中心,基于采集終端與控制中心雙向通信,可實現電采暖負荷實時狀態感知與合理精準管控;通過評估內部電采暖負荷可調控能力,制定最優激勵策略,并通過各個控制器向各個電采暖集群發送相應的控制指令;電采暖用戶通過手機短信通知接收到激勵政策與控制指令后,可通過手機APP調整個人電采暖設備的相關運行狀態。

2 VPP需求側響應激勵策略

2.1 單個電采暖負荷熱動態模型

綜合考慮房屋建筑結構、室內溫度、天氣等因素,根據建筑物熱量傳遞原理建立房屋室溫變化與傳熱量的時變方程[16]。單位時間內室內溫度變化與傳熱量的關系為

式中:ΔTin為建筑物室內溫度的變化量;Qh為房屋保持合適溫度需要電采暖設備供應的熱量;Qs為陽光輻射向室內提供的熱量;Qc和Qv分別為室內外建筑圍護的傳導熱量和空氣的交換熱量,以室內向室外傳熱為正方向;Cair為建筑物中空氣的總熱容。

對于某具體建筑,其房屋結構和保溫參數已知,根據文獻[17]中房屋熱交換關系可計算Qc,由建筑節能設計標準[18]可得Qv和Qs,如式(2)—(4)。

式中:Tin、Tout分別為室內、室外氣溫;Kc為綜合傳熱系數,與建筑各墻體、屋頂、地面、門窗對室外的傳熱系數以及房屋各部分建筑圍護面積相關;Kv為綜合換熱系數,與比熱容、空氣密度以及建筑漏風間隙總面積有關為室外風速;Fw為建筑等值采光面積,與房屋門窗面積和陽光輻射強度折減系數有關;Gs為陽光輻射強度。

為維持室內溫度不變,根據能量平衡關系,式(1)可表示為

2.2 考慮人體舒適度的室內設定溫度計算

對于供熱設備性能的評價,通常采用人體舒適度作為重要指標,對于電采暖設備供熱性能評價本文引入人體熱感覺預測平均標度(predicted mean vote,PMV)指標[19]反映人體熱舒適度的室內溫度。

在工程中,PMV 指標計算公式為

式中:φPMV為反映人體熱舒適度的PMV 指標;Ts為人體皮膚溫度;M為人體代謝率;Iel為人體服裝熱阻。

將式(6)經數學變換,得到考慮人體舒適度指標的室內溫度為

PMV 指標可分為7級,φPMV為0時是人體最佳的熱舒適狀態,其他分級與舒適度對應關系見表1。ISO 7730規定PMV 指標在[-0.5,0.5]為人體最佳熱舒適狀態[19]。

表1 PMV指標分級

2.3 考慮用能差異化的電采暖負荷激勵策略

由電采暖負荷熱力學模型可知,電采暖負荷的可調節能力受用戶舒適度區間、室外溫度及電采暖熱力學參數隨機性影響。其中,用戶舒適度區間為可改變因素,可通過補貼方式激勵用戶改變固有用能方式,從而使電采暖負荷具備需求側響應特性,參與電網運行。從電采暖負荷用戶參與需求響應的效用角度來看,最穩定、可觀測與可量化的用能偏好是用戶的舒適度偏好與經濟偏好,具體特征分類如表2所示。

表2 電采暖負荷用能需求分類

由上述基于用戶用能偏好差異性的電采暖用戶分類結果,本文構建虛擬電廠電采暖用戶激勵策略如下:當用戶用能需求在舒適度指標區間[-0.5,0.5]時為一級舒適度,設虛擬電廠在此區間內的單位調用容量電采暖負荷起始補貼電價為cHL.1,電采暖設備運行在該溫度區間下,對舒適型用戶激勵效果最佳;當用戶用能需求在舒適度指標區間[-1,1]時為二級舒適度,設此區間單位容量起始補貼電價為cHL.2,此區間范圍對標準型用戶激勵效果最佳;當用戶用能需求在舒適度指標區間[-2,2]時為三級舒適度,設在此區間單位容量起始補貼電價為cHL.3,此區間范圍下對經濟型用戶激勵效果最佳。

基于現有需求側響應特性與效益模型理論[12],電采暖調用容量與補貼價格具有邊際遞增效應,將電采暖用戶單位調用容量補貼成本簡化為二次方形式。建立具有二次函數特征的補貼成本模型為

式中:i為用戶類型(i=1,2,3);cHL.i為各型電采暖負荷單位調用容量補貼成本;PHL.i(t)為t時刻各類電采暖負荷實際用電功率;PHL.0.i、ωHL.i為電采暖負荷在t時刻的偏好功率和偏離懲罰系數。

3 VPP日前經濟優化調度模型

VPP日前經濟優化調度模型的目標為通過制定電采暖負荷調用計劃從而參與電網調峰,使自身運營收益最大化。基于上述要求,構建VPP 日前經濟優化調度模型的目標為VPP次日運行收益期望最大,決策變量為各類電采暖負荷調用容量。

3.1 建立模型

3.1.1 目標函數

日前經濟優化調度的目標是VPP次日運行期望收益最大。目標函數為VPP日運行收益F,其中,收益包括VPP 調峰收益F1、用戶售電收益F2,成本包括電力市場購電成本C1、電采暖負荷調用成本C2,具體表示為

式(9)中各項具體表示如下:

(1)VPP調峰收益

式中:λVPP(t)、PVPP.F分別為虛擬電廠在t時段參與調峰輔助服務的調峰報價和中標容量。

(2)VPP轄區售電收益

式中:λp、λf、λv分別為VPP制定的分時峰、平、谷電價;m、n、p分別為一日內劃分的峰、平、谷時段個數;PHL(t)為t時段用戶電采暖負荷實際購電功率。

(3)VPP市場購電成本

式中:λM(t)、PVPP.B(t)分別為t時段日前現貨市場電價與VPP市場購電功率。

(4)電采暖負荷調用成本

式中:PDR.i(t)為t時刻第i類電采暖負荷調用容量。

3.1.2 約束條件

3.1.2.1 電采暖負荷運行約束

(1)熱功率平衡約束

具體見式(5)。

(2)用戶舒適度指標約束

一級舒適度PMV1:φPMV∈[-0.5,0.5]。二級舒適度PMV2:φPMV ∈[-1,1]。三級舒適度PMV3:φPMV∈[-2,2]。

(3)電采暖調用容量及調用次數約束

電采暖負荷調用容量約束

調用次數約束

3.1.2.2 VPP功率平衡約束

3.1.2.3 VPP調峰約束

式中:PVPP.F.max為VPP最大調峰容量。

3.2 模型求解

本文以小時為時段,日為運行周期,基于Matlab仿真軟件,采用粒子群算法對模型進行優化求解,具體步驟如下。

(1)基于歷史數據,輸入冬季典型日各時段的室外溫度、VPP 電采暖用戶室內取暖溫度及原始電網電價作為初始數據,得到電采暖用戶各時段熱負荷需求曲線;

(2)初始化VPP內電采暖用戶類型及每戶電采暖設備參數等數據,以該日峰電開始時刻為起點,根據式(1)至式(7)計算各類電采暖負荷在調度周期T內各時段用電功率,構建VPP原始負荷曲線;

(3)根據VPP各時段調峰功率及負荷原始用電曲線,得出周期T下VPP的凈負荷功率曲線;

(4)基于第3節虛擬電廠日前經濟優化調度模型,進行調度模擬,計算各時段VPP運行收益與成本,利用粒子群優化算法求解VPP各時段電采暖負荷調用容量。模型優化計算流程如圖2所示。

圖2 粒子群優化算法的模型優化計算流程

4 算例分析

4.1 算例說明

以黑龍江省某地區實際配電網為例進行分析,該地區年均最大負荷功率為44.79 MW,該配電網包含大規模電采暖負荷,將上述聚合成VPP。根據文獻[20-22],采用日前市場電價如圖3所示,VPP參與電網調峰服務,調峰投標時間為每日10:00-12:00、20:00-24:00,調峰補貼為0.87元/k Wh。電采暖設備運行參數、用戶房屋參數等參考文獻[22]。根據用戶用能差異化需求將該地區電采暖負荷聚和為3種典型電采暖用戶,其熱阻及熱容參數詳見表3。電采暖用戶的室內初始溫度均勻分布在[19.5℃,24.5℃]。不同舒適度下電采暖負荷調控參數如表4所示。VPP各時段電價如表5所示。

圖3 日前市場電價

表3 典型電采暖用戶類型

表4 各舒適度等級電采暖負荷調控參數

表5 VPP各時段電價

4.2 結果分析

4.2.1 不同類型電采暖可調控容量分析

基于對不同舒適度電價補貼及用戶需求,該地區不同時段各舒適度等級參與需求側響應的電采暖用戶數量如圖4所示。

圖4 各舒適度需求下用戶參與需求響應數量

由圖4可知,在用戶居家時段01:00—05:00及20:00—24:00,參與一級舒適度響應的用戶數較多;在外出工作時段08:00—12:00 和14:00—18:00,參與一級舒適度響應的用戶數量較少。全天參與二級和三級舒適度等級響應的用戶數量波動相對于一級較少。

4.2.2 VPP日前經濟優化調度結果

為提高VPP運行經濟性,考慮不同舒適度差異化需求,根據電采暖需求響應、VPP優化調度模型,以某典型日24個時段電采暖負荷功率為基礎數據進行分析。該典型日實際電采暖負荷功率情況如圖5所示。

圖5 VPP原始負荷功率曲線

根據電力市場日電價和電采暖單位容量補貼電價,以不同舒適度需求的電采暖調控容量為決策,對虛擬電廠日前經濟調度模型進行求解,得到各時段虛擬電廠經濟優化調度結果如圖6 所示。不同舒適度補貼下各類電采暖負荷調控容量結果如圖7所示。由虛擬電廠經濟調控模型得出VPP調峰收益4 350元,內部售電收益273 691元,電力市場購電成本104 896元,電采暖負荷調用成本45 568元。采用本文提出的考慮電采暖差異化需求虛擬電廠優化調控方法,實現電采暖負荷主動參與電網運行調控,VPP日運行費用顯著降低,實現虛擬電廠盈利目標。

圖6 電采暖調控容量

圖7 各類電采暖負荷調控容量結果

5 結論

本文針對電采暖負荷用能差異化與經濟性需求,提出一種考慮電采暖差異化需求的虛擬電廠優化調控方法。算例結果表明本文建立的虛擬電廠日前經濟優化調度模型能夠有效利用電采暖負荷需求響應彈性參與電網調峰,VPP 日運行收益可達12.75 萬元,使VPP 運行具有較好的經濟性。建議在充分考慮電采暖用戶用能差異化需求基礎上,制定合理的VPP激勵補貼政策。