劉紅成,李先允,吳向權(quán)
(南京工程學(xué)院 電力工程學(xué)院,南京 211100)
目前能源危機與環(huán)境污染已成為制約各國發(fā)展的主要因素。在此背景下,我國提出了“雙碳”目標,大力支持風(fēng)、光電等新能源的發(fā)展[1]。隨著分布式可再生能源大規(guī)模接入電網(wǎng),家庭用電作為主要用電環(huán)節(jié),其負荷建模、能量管理面臨挑戰(zhàn)[2]。目前我國家庭負荷約占全國用電總量的1/3,但智能化水平仍然相對偏低[3]。為提高電力系統(tǒng)穩(wěn)定性及減少家庭電費開支,家庭能量管理系統(tǒng)(home energy management system,HEMS)的研究成為當下熱點。
家用大功率負荷包括電熱水器、暖通空調(diào)系統(tǒng)(heating ventilation and air conditioning,HVAC)、電動汽車等,是影響家庭用電費用的主要因素[4]。目前對電熱水器和HVAC 的建模主要集中在電氣模型和熱力學(xué)模型兩方面,對電動汽車負荷建模主要考慮動力電池的荷電狀態(tài)(state of charge,SOC)模型[5]。這些文獻主要考慮經(jīng)濟性和穩(wěn)定性,對負荷模型進行了較大地簡化,對于不同的用電場景和用戶舒適度要求的適用性不強,模型的精細化程度不高,在實際的應(yīng)用中存在誤差太大的情況。
本文充分考慮了家庭負荷的工作環(huán)境、用戶的舒適度指標和用戶的用電習(xí)慣,對電熱水器、HVAC系統(tǒng)和電動汽車分別建立精細化模型。對于電熱水器,建立了考慮室溫、用水模式和熱水舒適度需求的精細化模型;對于HVAC 系統(tǒng),建立了考慮室內(nèi)外溫度、房間體積、太陽輻射和室溫舒適度的精細化模型;對于電動汽車,建立了考慮動力電池漏電、折舊成本和個性化出行需求的精細化模型。本文通過對單個設(shè)備不同家庭算例的MATLAB 仿真,驗證了所建立的精細化模型的合理性。
電熱水器水溫是主要研究對象。本文提出4 點假設(shè):①水溫均勻分布;②確定檔位下加熱功率為定值;③出水方式為恒溫恒流;④水箱不滿則注水,冷水流量不小于熱水流量。電熱水器水溫模型可分為以下4 個階段:
(1)非出水且加熱階段
式中:Twh(tn+1)和Twh(tn)為tn+1和tn時刻熱水器水箱水溫;ηhot和Pheater為加熱效率與功率;KF為保溫性能系數(shù);Tair為當日室內(nèi)平均溫度;V 為水箱容積;ρwh和Cp為水的密度和比熱容;Δt 為tn與tn+1之間的時間間隔。
(2)保溫階段
(3)出水進水但不加熱階段
出水階段,可得式(3)和式(4)如下所示:
式中:vout、vouth和voutc為出水、混合熱水和混合冷水流量;Tout和Tcold為出水溫度和混合冷水溫度。
聯(lián)立式(3)和式(4)得:
則出水進水但不加熱階段水溫模型如下:
(4)出水進水并加熱階段
HVAC 系統(tǒng)的空調(diào)房間溫度是本文主要研究對象。本文從工程實踐角度提出以下3 點假設(shè)[6]:①室溫分布均勻;②假定空調(diào)通風(fēng)口是唯一通風(fēng)口;③墻面和空氣之間僅考慮對流而不考慮熱傳導(dǎo)過程。
對流過程表述如下:
式中:Pin和Pout為房間圍護結(jié)構(gòu)內(nèi)外表面單位時間對流傳遞的熱量;Ain和Aout為房間圍護結(jié)構(gòu)的內(nèi)外表面積;Troom為房間溫度;Toutair為室外溫度;Tinwall和Toutwall為圍護結(jié)構(gòu)內(nèi)外表面溫度;kin和kout為圍護結(jié)構(gòu)內(nèi)外表面對流傳熱系數(shù)。
圍護結(jié)構(gòu)內(nèi)外表面各層材料之間存在溫度梯度,綜合熱傳導(dǎo)系數(shù)如下:
式中:Dcon和Kcon為總厚度和綜合熱傳導(dǎo)系數(shù);Di和Ki為i 層材料厚度和熱傳導(dǎo)系數(shù)。圍護結(jié)構(gòu)熱傳導(dǎo)過程如下:
式中:Pcon和Acon為圍護結(jié)構(gòu)單位時間熱傳導(dǎo)傳遞的熱量和表面積。
圍護結(jié)構(gòu)與室內(nèi)空氣的熱存儲能力可用式(12)表示:
式中:Pm、cm、mm和Tm為材料單位時間熱存儲能量、比熱容、質(zhì)量和溫度。
使用過程中室溫會受不確定負荷的影響,可采用冷負荷系數(shù)法進行求解[7]:
太陽輻射的影響分為窗戶直射和圍護結(jié)構(gòu)吸熱兩類,可表示為
式中:Pradi_win和Pradi_out為單位時間窗戶直射和圍護結(jié)構(gòu)吸收的熱量;Awin、Ca、Cs和Cn為窗戶面積、室內(nèi)、窗玻璃遮陽系數(shù)和有效面積系數(shù);I 為太陽輻射功率;ρI和Aradi為圍護結(jié)構(gòu)的吸收系數(shù)和吸熱面積。
結(jié)合上述公式,可得如下3 個微分方程:
式中:Din和Dout為內(nèi)外墻厚度;ρout、ρin、ρair和ρac為外墻、內(nèi)墻、室內(nèi)空氣和制冷空氣密度;Cout、Cin和Cair為外墻、內(nèi)墻和空氣比熱容;Tac為制冷溫度;Vroom和Kair為房間體積和體積系數(shù);Gac為單位時間空調(diào)送風(fēng)量。
空調(diào)實時功率如下:
式中:ρout_air和ηac為室外空氣密度和制冷效率。
標準大氣壓下空氣密度計算公式如下:
式中:T 和ρ 為標準大氣壓下某氣體的溫度和密度。
建立動力電池SOC 模型時,采用以下2 點假設(shè):①采用恒功率充電;②電池容量不變。
充電階段:
式中:ESOC(tn+1)和ESOC(tn)為tn+1和tn時刻荷電狀態(tài);PEchar和ηEchar為充電功率和效率;QE為容量。
放電階段:
式中:PEdisc和ηEdisc為放電功率和效率。
既沒充電也沒放電時,則處于漏電階段:
式中:PEloss為漏電功率。
動力電池還應(yīng)滿足下列約束:
式中:PEchar,max和PEdisc,max最大充電和放電功率;ESOC,min和ESOC,max為最小和最大荷電狀態(tài)。
動力電池的折舊成本如下:
式中:Cdpr和Bprice為電池單位電能折舊成本和電池價格;kdpr為能量吞吐系數(shù);Lc和Dd為標稱充放電循環(huán)次數(shù)和平均放電深度。
用戶對水溫偏低或者水溫偏高的感受是不同的,水溫舒適度指標建立如下:
式中:Cwh為水溫舒適度指標;kh和kl為偏熱和偏冷系數(shù);Twh_h和Twh_l為用戶感到舒適水溫上下限。
電熱水器調(diào)度模型如下:
式中:αWH(tn+1)和αWH(tn)為tn+1和tn時刻運行狀態(tài);1和0 表示加熱和不加熱;Tset為設(shè)定溫度;Tset-ΔT 為最低保溫溫度。
用電觀念分為普通型、鋪張型和節(jié)約型,用戶最舒適溫度如下定義:
式中:Twh_h和Twh_l為普通型用戶舒適溫度的上下限;kac_l和kac_h為室溫偏冷系數(shù)和室溫偏熱系數(shù)。
這3 種用戶的舒適區(qū)間如下劃分:
式中:Tpt,Tpz和Tjy為普通型、鋪張型和節(jié)約型用戶室溫舒適區(qū)間;kpt和kjy為鋪張和節(jié)約系數(shù)。
對于普通型用戶,HVAC 系統(tǒng)的調(diào)度模型如下:
式中:αAC(tn+1)和αAC(tn)為tn+1和tn時刻HVAC 系統(tǒng)運行狀態(tài);1 和0 表示運行與停機;Twh_h和Twh_l為普通型用戶室溫舒適區(qū)間上下限溫度。
電動汽車有一定的非計劃出行的可能,需要考慮應(yīng)急系數(shù)。充放電時間內(nèi)的調(diào)度模型如下:
式中:αEV(tn+1)和αEV(tn)為tn+1和tn時刻動力電池狀態(tài);λemg為應(yīng)急系數(shù);priceh=0 和priceh=1 表示此刻為低電價和高電價;αEV(tn)=-1 和αEV(tn)=1 表示tn時刻放電和充電。
本文通過MATLAB 對電熱水器、HVAC 系統(tǒng)和電動汽車3 種家用大功率負荷的單設(shè)備精細化模型進行仿真。
仿真時間為0:00~24:00。四季室溫水溫參數(shù)與電熱水器及其使用參數(shù)如表1 和表2 所示。

表1 四季室溫水溫參數(shù)Tab.1 Seasonal room temperature and water temperature parameters
自定義用戶1 參數(shù):功率為3000 W、保溫等級1 級、水箱容量80 L、加熱效率為A 級、出水流量為5.7×10-5m3/s,且Cwh為0,仿真結(jié)果如圖1 所示。

圖1 自定義用戶1 在不同季節(jié)下的水溫比較Fig.1 Comparison of water temperature for custom user 1 in different seasons
圖1 表明,電熱水器水受季節(jié)影響明顯。用戶1 冬、春秋和夏季的一日電費為10.23 元,5.8 元和2.57 元。
為具體分析各種因素影響,自定義用戶2、用戶3 在冬季條件下進行仿真,結(jié)果如圖2 所示。

圖2 自定義用戶1~3 在冬季時的水溫比較Fig.2 Comparison of water temperature for custom users 1~3 in winter
自定義用戶2、用戶3 的不同之處為保溫等級取D 級,Cwh取1.2;出水流量、Cwh和水箱容量為5×10-5m3/s、-0.8 L 和60 L。圖2 表明,用戶參數(shù)對水溫的影響小于季節(jié)因素,用戶1~3 冬季一日電費為10.24元、11.54 元和7.21 元。
仿真時間為0:00~24:00。HVAC 系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)及用戶個性化使用參數(shù)如表3 和表4 所示。

表3 HVAC 系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)Tab.3 HVAC system related parameters

表4 用戶個性化使用參數(shù)Tab.4 User personalized usage parameters
自定義普通型用戶1~5,用戶1 參數(shù)見表3、表4,用戶2 不考慮太陽輻射,用戶3 不考慮人員活動及電燈電子設(shè)備,用戶4 房間尺寸為3.5 m/4.5 m/3 m,用戶5 送風(fēng)量為0.075 m3·s-1。
如圖3 所示,表明不同的精細化參數(shù)對室溫有很大影響,用戶1~5 的一日電費為9.32 元、8.15 元、7.39 元、7.74 元和7.15 元。自定義節(jié)約和鋪張型用戶6 和用戶7,仿真結(jié)果如圖4 所示。圖4 表明,節(jié)約型用戶整體室溫較高,普通、節(jié)約和浪費型用戶一日電費為9.32 元、8.72 元和9.65 元。

圖3 自定義用戶1~5 的房間溫度曲線比較Fig.3 Comparison of room temperature curves for custom users 1~5

圖4 不同用戶類型房間溫度曲線比較Fig.4 Comparison of room temperature curves for different user types
電動汽車動力電池參數(shù)如表5 所示。自定義用戶1~5,初始SOC 和應(yīng)急系數(shù)分別為0.35,0.9;0.35,0.5;0.5,0.6;0.5,0.4;0.8,0.3。假定18:00 到第2 天8:00 為充放電階段,仿真結(jié)果如圖5 和表6 所示。

圖5 自定義用戶1~5 的電動汽車SOC 曲線比較Fig.5 Comparison of SOC curves for customized users 1~5 of electric vehicles

表5 電動汽車動力電池參數(shù)Tab.5 Electric vehicle power battery parameters

表6 自定義用戶1~5 的一日內(nèi)充放電及電池折舊費用Tab.6 Customized daily charging and discharging and battery depreciation expenses for users 1~5
本文將負荷物理動態(tài)過程建模、用戶個性化控制模型建模和精細化負荷參數(shù)相結(jié)合,建立了家庭大功率負荷的精細化模型。算例表明,該模型能準確反映負荷和用戶控制參數(shù)變化,對于實現(xiàn)家用電器的精細化調(diào)度具有重要作用。家用大功率負荷的精細化建模是HEMS 優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ),對于實現(xiàn)家用負荷的精細化調(diào)度,在保證舒適度的前提下盡可能減小電費具有重要意義。