[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

摘要

本发明公开了一种基于需求侧资源统一状态模型的负荷平滑控制方法，首先，建立需求侧资源统一状态模型，然后，在该模型的基础上实现负荷曲线平滑控制。其中提出的统一状态模型，能够用统一的数学表达式描述不同类型需求侧资源的响应特性；在考虑需求侧资源响应顺序的基础上，推导出控制矩阵来实现对需求侧资源输出功率的实时管理和控制；在考虑用户用能舒适度的基础上，所提出的控制策略能够实现对可再生能源的充分消纳吸收，保证电动汽车出行前的SOC满足用户需求，保证温控负荷所处的室内温度满足用户的舒适度要求；利用本发明控制可以使负荷的功率波动明显下降，其功率波动率保持在预设值10％以下。

主权项

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，分布式电源、电动汽车和温控负荷分别用G、V和L表示(i∈{G,V,L})；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：P‾j,tG=0P‾j,tG=Pj,tG,m---(1)]]>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：Ej,t+ΔtG=Ej,tG+(Pj,tG·Δt)QjG=Ej,tG+Pj,tG·(ΔtQjG)---(2)]]>式(2)中，是实时状态的分布式电源j输出电能的累积量；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：QjG=Pj,ratedG·Δt·M---(3)]]>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功率输出的下限和下限如下：P‾j,tV=-Pj,tV,c,P‾j,tV=Pj,tV,d,t∈[tj,sV,tj,dV]P‾j,tV=P‾j,tV=0,t∉[tj,sV,tj,dV]---(4)]]>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：Sj,tV=SOCj,tV-SOC‾j,tVSOC‾j,tV-SOC‾j,tV---(5)]]>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：Sj,t+ΔtV=Sj,tV-Pj,tV·ΔtQj,tV,r=Sj,tV+Pj,tV·(-ΔtQj,tV,r)---(6)]]>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；Qj,tV,r=QjV·ηj,cV·(SOC‾jV-SOC‾jV),Pj,tV<0QjV·(SOC‾jV-SOC‾jV),Pj,tV=0QjV/ηj,dV·(SOC‾jV-SOC‾jV),Pj,tV>0---(7)]]>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：P‾j,tL=-Pj,tL,cP‾j,tL=0---(8)]]>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：θj,tL=Tj,tL-T‾jLT‾jL-T‾jLθj,tout=Tj,tout-T‾jTT‾jL-T‾jL---(9)]]>温控负荷的状态模型如下：θj,t+ΔtL=[θj,tout+(θj,tL-θj,tout)·aj]-Pj,tL·(1-ajT‾jL-T‾jL)=[θj,tout+(θj,tL-θj,tout)·aj]+Pj,tL·(aj-1T‾jL-T‾jL)---(10)]]>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，aj等于其中，Rj和Cj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NG、NV、NL，且满足NG+NV+NL＝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：Et+ΔtGSt+ΔtVθt+ΔtL=EtGStVθtL+PtG000PtV000PtLΔt′Δt′′Δt′′′---(11)]]>其中：Et+ΔtG=[E1,t+ΔtG,...,Ej,t+ΔtG,...,ENG,t+ΔtG]TSt+ΔtV=[S1,t+ΔtV,...,Sj,t+ΔtV,...,SNV,t+ΔtV]Tθt+ΔtL=[θ1,t+ΔtL,...,θj,t+ΔtL,...,θNL,t+ΔtL]T---(12)]]>EtG=[E1,tG,...,Ej,tG,...,ENG,tG]T---(13)]]>StV=[S1,tV,...,Sj,tV,...,SNV,tV]T---(14)]]>θtL=θ1,tout+(θ1,tL-θ1,tout)a1...θj,tout+(θj,tL-θj,tout)aj...θNL,tout+(θNL,tL-θNL,tout)aNL---(15)]]>PtG=diag[P1,tG,...,Pj,tG,...,PNG,tG]PtV=diag[P1,tV,...,Pj,tV,...,PNV,tV]PtL=diag[P1,tL,...,Pj,tL,...,PNL,tL]---(16)]]>δtG=[Δt/Q1G,...,Δt/QjG,...,Δt/QNGG]TδtV=[-Δt/Q1,rV,...,-Δt/Qj,rV,...,-Δt/QNV,rV]TδtL=[a1-1T‾1L-T‾1L,...,aj-1T‾jL-T‾jL,...,aNL-1T‾NLL-T‾NLL]T---(17)]]>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：rT=fT(PmaxD-PminDPratedD)---(19)]]>PmaxD=gmaxD(PtD)PminD=gminD(PtD)---(20)]]>式(19)和式(20)中，函数fT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；PtD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rt表示实时功率波动率，如式(21)所示：rt=PtD-Pt-ΔtDΔt---(21)]]>然后，确定负荷平滑的目标功率值Pt*(i)当时，Pt*=PtD+δdropD·Δt---(22)]]>(ii)当时，Pt*=PtD+δriseD·Δt---(23)]]>(iii)当时，Pt*＝PtD  (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：δdropD=-PratedD·rlimitTTδriseD=PratedD·rlimitTT---(25)]]>式(25)中，为功率波动率rT的限制；ΔPt*为负荷平滑的目标变化功率，如式(26)所示；ΔPt*＝Pt*‑PtD  (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P(t)=BP‾(t)---(27)]]>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：x(t+Δt)=x(t)+BP‾(t)δ(t)---(28)]]>增加输出功率的能力为：Pup(t)=(B‾-B)P‾(t)L0---(29)]]>减少输出功率的能力为：Pdn(t)=(B‾-B)P‾(t)L0---(30)]]>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；Pup(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；Pdn(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：Pup*(t)=(B‾*-B)P‾(t)Pdn*(t)=(B‾*-B)P‾(t)---(32)]]>式(32)中，Pup*(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；Pdn*(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)当时，设j1为满足的最大下标；Bjk*=B‾jk;j=k,j≤j1Bjk*=Bjk;j=k,j>j1Bjk*=0;j≠k---(33)]]>(ii)当ΔPt*＝0时，B*＝B  (34)(iii)当ΔPt*<0时，设j2为满足的最大下标，Bjk*=B‾jk;j=k,j≤j2Bjk*=Bjk;j=k,j>j2Bjk*=0;j≠k---(35)]]>需求侧资源的输出功率如式(36)所示：P(t)=B*P‾(t)---(36)]]>更新后的需求侧资源的状态模型，如式(37)所示：x(t+Δt)=x(t)+P(t)δ(t)=x(t)+B*P‾(t)δ(t)---(37).]]>