[发明专利]基于需求侧资源统一状态模型的负荷平滑控制方法

权利要求书

1.一种基于需求侧资源统一状态模型的负荷平滑控制方法，包括以下步骤：

步骤一、建立需求侧资源统一状态模型：

以分布式电源、电动汽车和温控负荷作为需求侧资源，将一天的时间分割为M个时间间隔，每个间隔时间为Δt，即M×Δt＝24h；

上标i用来指代资源类型，i∈{G,V,L}，G、V和L分别表示分布式电源、电动汽车和温控负荷；下标j用来指明分布式电源G、电动汽车V、温控负荷L中的某一具体需求侧资源的编号；

1-1)建立分布式电源状态模型如下：

分布式电源j输出功率的上限和下限如下：

式(1)中，是实时状态的分布式电源j在t时刻提供的最大输出功率；

分布式电源的状态模型如下：

式(2)中，是实时状态的分布式电源j输出电能的累积量，其中，是实时状态的分布式电源j输出功率，其上下限范围分别为和是分布式电源j以额定输出功率产生的电能累积量，按照式(3)计算：

式(3)中，是实时状态的额定输出功率；

1-2)建立电动汽车状态模型，包括：

电动汽车j功率输出的上限和下限如下：

式(4)中，为开始充电时间，为开始出行时间，和分别为额定充电和放电功率；为最大输出功率，为正值；为最小输出功率，为负值；

归一化后电动汽车j的荷电状态SOC值如下：

式(5)中，为电动汽车j的实时SOC值；是电动汽车j以额定功率进行充电直到SOC的上限，是电动汽车j以额定功率进行放电，直到SOC的下限；当电动汽车充电时，荷电状态SOC值上升到用户需求SOC值时，则停止充电；

当电动汽车与配电网连接时，电动汽车j状态模型如下：

式(6)中，为电动汽车j的实时功率输出，为修正后的电动汽车j电池容量，为：

式(7)中，为电动汽车的实际电池容量；和分别是电动汽车的充电效率和放电效率，为输出功率；

1-3)建立温控负荷状态模型

温控负荷j输出功率的上限和下限如下：

式(8)中，为额定功率消耗；为输出功率下限，为负值；为输出功率上限，取值为0；

温控负荷j归一化后的室内温度和室外温度表示如下，其中，

温控负荷的状态模型如下：

式(9)和式(10)中，是室内温度，和分别是温度控制阈值的上限和下限，是室外温度，和分别是室内温度的上限和下限；在时段内，温控负荷处于开启状态，且室内温度升高，在时段内，热源设备处于关断状态，且室内温度降低；对于处于开启状态的温控负荷，温度在范围时关断，对于处于关断状态的温控负荷，温度在范围时开启；

为归一化后的室外温度，a_j等于其中，R_j和C_j分别为热电阻和电容；为输出功率，当处于开启状态的温控负荷，处于关断状态的温控负荷，为

1-4)建立统一状态模型，包括

分布式电源、电动汽车和温控负荷的数目分别为N_G、N_V、N_L，且满足N_G+N_V+N_L＝N；

根据上述式(2)、式(6)和式(10)分别表示的分布式电源的状态模型、电动汽车的状态模型和温控负荷的状态模型，需求侧资源状态模型如式(11)所示：

其中：

在式(11)的基础上，需求侧资源统一状态模型如式(18)所示：

x(t+Δt)＝x(t)+P(t)δ(t) (18)

式(18)中，列向量x(t)为需求侧资源的实时状态，元素满足上标i代表资源类型，i＝G、i＝V、i＝L分别代表资源类型为分布式电源、电动汽车、温控负荷；对角阵P(t)为需求侧资源实时输出功率矩阵，对角元素满足列向量δ(t)定义为修正后的时间间隔；

步骤二、负荷曲线平滑控制：

用功率波动率来评估配电网的负荷波动情况，如式(19)和(20)所示：

式(19)和式(20)中，函数f^T用来计算时间段T内负荷的功率波动率；函数和用来计算时间段T内负荷的最大值和最小值；为负荷的额定值；和为负荷最大值和最小值；P_t^D为实时的负荷值；

实现负荷曲线平滑控制包括以下步骤：

第一步：确定负荷平滑的目标功率

用r_t表示实时功率波动率，如式(21)所示：

然后，确定负荷平滑的目标功率值P_t^*

(i)当时，

(ii)当时，

(iii)当时，

P_t^*＝P_t^D (24)

式(22)、式(23)和式(24)中，负荷实时功率波动率的上限和下限如式(25)所示：

式(25)中，为功率波动率r^T的限制；ΔP_t^*为负荷平滑的目标变化功率，如式(26)所示；

ΔP_t^*＝P_t^*-P_t^D (26)

第二步：确定不同需求侧资源的响应能力

为了实现基于统一状态模型的负荷曲线平滑策略，将矩阵P(t)分解为两个矩阵的乘积即实时输出功率由代替，即

式(27)中，均为对角阵，对角元素为需求侧资源j的输出功率上限；对角阵B为输出功率控制矩阵，对角元素为用来增加或者减少需求侧资源j输出功率的控制变量，

将式(18)改写为如下：

增加输出功率的能力为：

减少输出功率的能力为：

式(29)和式(30)中，矩阵的对角元素是可控变量最大值，矩阵B的对角元素是可控变量最小值；L₀是元素均为1的N×1维矩阵；P^up(t)为N×1维矩阵，第m行的非负值元素表示第m个资源增加输出功率的能力；P^dn(t)为N×1维矩阵，第m行的非正值元素表示第m个资源减少输出功率的能力；

定义下三角阵和下三角阵B^*分别来评估需求侧资源增加输出功率的能力和减少输出功率的能力，下三角阵和下三角阵B^*中的元素如式(31)所示：

将式(29)和式(30)改写如下：

式(32)中，P^up*(t)为N×1维矩阵，第m行的非负值元素表示1～m资源增加输出功率的能力；P^dn*(t)也为N×1维矩阵，第m行的非正值元素表示1～m资源减少输出功率的能力；

第三步：确定实际控制矩阵B^*

(i)当ΔP_t^*＞0时，设j₁为满足的最大下标；

(ii)当ΔP_t^*＝0时，

B^*＝B (34)

(iii)当ΔP_t^*＜0时，设j₂为满足的最大下标，

需求侧资源的输出功率如式(36)所示：

更新后的需求侧资源的状态模型，如式(37)所示：