[发明专利]一种空调可控负荷、光伏储能系统的协同控制系统及方法

权利要求书

1.一种空调可控负荷、光伏储能系统协同控制系统的控制方法，其特征在于，所述协同控制系统包括光伏储能系统、可控负荷及基础负荷聚合模块、微电网控制中心、母线通信总线；

光伏储能系统包括：光伏发电组、电池储能装置和微电源控制器；

可控负荷及基础负荷聚合模块包括：空调负荷、负荷控制器和其他负荷；

光伏发电组与电池储能装置电连接，电池储能装置与微电源控制器电连接，微电源控制器与母线连接，母线与主电网电连接，空调负荷、其他负荷分别与负荷控制器电连接，负荷控制器与母线连接；

微电源控制器、负荷控制器、微电网控制中心三者之间通信连接；

所述协同控制系统中的光伏储能系统含有N个，所述可控负荷及基础负荷聚合模块M个，其中N和M为正整数；

所述协同控制系统还包括分布式管理系统；分布式管理系统和微电网控制中心通信连接；

所述方法包括：

S1：构建空调可控负荷、光伏储能系统协同控制系统模型；所述模型里包括：空调负荷模型、光伏发电模型和电池储能系统模型；

其中，空调负荷模型包括二维参数模型和空调组热舒适性约束；

S2：对二维热工参数模型线性化，将空调可控负荷、光伏储能系统协同控制系统模型的优化转化为基于MILP的系统模型；

S3：对S2转换后的基于MILP的系统模型输入日前数据，利用日前优化调度策略进行优化计算，产生日前调度数据；

S4：对S2转换后的基于MILP的系统模型输入实时数据，以日前调度数据作为实时数据的起点，采用滚动时域优化算法制定控制策略，得出实时调度数据；

S5：根据实时调度数据，计算出整个调度期间的总用电费用。

2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，S1中二维热工参数模型为：

其中，T_r(t)是在t时刻的室内空气温度，单位为℃；T_w(t)是在t时刻的房屋墙体的温度，单位为℃；Cp_a和Cp_w分别是空气和墙体的热容量，单位为J/kg·℃；Q_{gain_a}(t)是室外环境向室内空气传递的热量，单位为J；Q_{gain_w}(t)是室外环境向房屋墙体传递的热量，单位为J；Q_{ex_w_r}(t)是室内空气和墙壁内表面之间交换的热量，单位为J；Q_ac(t)是空调的制冷量或制热量，单位为J；M_a和M_w分别是室内空气和墙体的质量，单位为kg；T_amb(t)是t时刻的室外环境温度，单位为℃；R_eq是房屋墙体的等效热阻；R_wr是房屋墙体内表面与房屋内部空气之间的等效热阻；COP是空调系统的性能系数，单位为1；P_ac是空调的额定功率，单位为kW；R_wa是房屋墙体外表面与外部环境空气之间的等效热阻；

公式(2.1)和(2.2)分别是表示室内空气温度和墙体温度的变化速率，公式(2.3)-(2.6)分别表示外部环境向室内空气传递热量的速率、室内空气与墙体之间热量交换的速率、空调制冷或制热的速率、以及外部环境向墙壁传递热量的速率。

3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，S2中构建目标函数并表示为：

其中，P_{g_buyi}(t)和P_{g_selli}(t)分别代表了在时刻t，节点i上，配电网从主电网买电的功率及配电网向主电网卖电的功率，单位为kW；C_buyi(t)和C_selli(t)分别代表了在时刻t，节点i上，买电和卖电的价格，单位为元；τ定义为时间步长，并在每个时间步长内，所有参数都假定为常量。

4.根据权利要求1-3任一项所述的控制方法，其特征在于，S4包括以下步骤：

S4.1：基于MILP的系统模型将一个运行周期分成若干个时间段；

在第一个时间段开始前，根据提前一天的预测数据，包括气温、太阳辐射值、电价，计算并生成一组控制数据，但只取第一个时间段的数据进行第一个时间段的控制；

S4.2：在下一个时间段开始前，系统获取一组新的输入数据，同时根据上一个时间段的数据，再一次进行基于MILP的优化计算，得到下一个时间段的控制数据；

S4.3：依次提取各时间段内数据进行控制，重复S4.1-S4.2，直到完成最后运行周期内最后一个时间段控制数据的计算为止。