[發明專利]聚合大規模空調負荷的信息物理建模與控制方法

有效

• 申請號: 201910147401.2
• 申請日: 2019-02-27
• 公開（公告）號: CN109934470B
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 張沛超;王永權
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;F24F11/47;F24F11/80
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 應小波

本發明涉及一種聚合大規模空調負荷的信息物理建模與控制方法，該方法包括：在負荷層，將空調負荷視為信息物理系統CPS，提出了基于半馬爾科夫過程的空調負荷概率控制方法，能夠保證空調的閉鎖時間和保持集群狀態的多樣性；并利用混雜系統模型建立了空調負荷物理過程與控制過程的耦合關系，實現了空調負荷的自治控制；在聚合商層，基于市場均衡機制提出了將空調負荷聚合為虛擬調峰機組的協調控制方法，該方法能有效保護用戶數據隱私并顯著降低通信代價；同時，虛擬調峰機組能夠向調度提供類似于常規機組的報價曲線和調節容量，從而參與電網層的優化調度。與現有技術相比，本發明具有顯著降低通信代價、便于優化調度等優點。

技術領域

本發明涉及電力系統中的溫控負荷參與調峰技術，尤其是涉及一種聚合大規模空調負荷的信息物理建模與控制方法。

背景技術

隨著風電的大規模并網與負荷峰谷差的不斷增加，調峰服務在維持電力系統供需平衡中發揮著越來越重要的作用。傳統的做法是在負荷高峰時段增加發電機組出力。但是峰荷時段往往較短，為了滿足這部分需求而增加的發電和輸配電投資利用率很低。此外，調峰機組多為成本高且環保性差的火電機組[詳見文獻1]。與此同時，以空調負荷(airconditioning load,ACL)為主的溫控負荷在總負荷中的占比持續升高。據國際能源署預計，到2050年全球空調能耗將等于中國當前的總電力需求量[詳見文獻2]。如果能夠使空調負荷規模化地參與調峰服務，是實現用電高峰時段電網負荷削減的有效手段。

目前已有較多文獻討論了溫控負荷參與調峰的可能性。例如，文獻[3]通過對江蘇省夏季空調負荷的估計，提出了削減高峰負荷的幾種方法，并估算了相應的削峰效果；文獻[4]提出了公共樓宇空調負荷參與調峰的框架及實現方式；文獻[5]考慮了一定規模的公共樓宇空調負荷，提出了按樓層輪停削負荷的控制策略；文獻[6]從發電側的調峰成本出發，提出了包含空調負荷在內的柔性負荷參與調峰的優化策略。

溫控負荷數量龐大且位置分散，一般通過負荷聚合商(load aggregator,LA)與調度中心交互。為了實施有效控制，聚合商需要建立溫控負荷的集群模型。目前有兩類代表性的集群模型。第一類是以狀態序列模型[詳見文獻7-9]為代表的確定性模型。但這類方法對溫控負荷采用直接負荷控制，需要獲得設備控制權。第二類為隨機模型。例如，文獻[10,11]通過Fokker-Planck方程建立集群狀態概率分布與遷移概率的關系，從而實現對空調負荷集群的控制；文獻[12,13]提出將集群中負荷的溫度分布劃分為若干區間，然后利用馬爾可夫鏈描述各區間的溫控負荷數量變遷的動態過程。但上述方法存在若干限制，如需要收集負荷的模型參數和用戶偏好[詳見文獻13,14]、只能針對參數相同的同型溫控負荷[詳見文獻10,13]等。此外，以上模型和控制方法還存在如下普遍問題：1)聚合商和溫控負荷之間需要頻繁通信以獲取負荷狀態和發送控制命令，控制代價較大；2)無論對溫控負荷采取開關控制[詳見文獻7]、溫度設定值控制[詳見文獻8,9]還是概率控制[詳見文獻12,13]，都存在信息安全問題，如容易遭受對負荷實施“同開同關”的惡意控制[詳見文獻15]；3)需要收集溫控負荷的模型參數和用戶偏好，難以保證用戶的數據隱私；4)沒有考慮空調閉鎖時間約束，容易加劇設備磨損[詳見文獻12,13]。上述問題中，聚合商主要關注前兩個問題，而用戶則關注后兩個問題。系統的解決上述問題是溫控負荷的靈活性得以大規模應用的前提。

發明內容

本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種聚合大規模空調負荷的信息物理建模與控制方法。

本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：

一種聚合大規模空調負荷的信息物理建模與控制方法，該方法包括：

在負荷層，將空調負荷視為信息物理系統CPS，提出了基于半馬爾科夫過程的空調負荷概率控制方法，能夠保證空調的閉鎖時間和保持集群狀態的多樣性；并利用混雜系統模型建立了空調負荷物理過程與控制過程的耦合關系，實現了空調負荷的自治控制；