一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及需求侧管理技术领域，为一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统，建立楼宇能量管理系统的结构模型，提取弹性负荷的运行特性的数学模型，给出考虑时变性情况下弹性负荷在不同状态下的需求响应潜力量化模型，分别获取电单元的出光伏出力、负荷功率和需求响应率的不确定性模型，建立需求响应资源参与下楼宇能量管理系统的优化控制模型，建立多时间尺度优化调度模型，制定调度策略。通过建立楼宇能量管理系统中主要弹性设备和储能的运行特性的数学模型，量化不同特性和多时间尺度的设备在不同状态下的需求响应潜力大小。建立计及不确定性的多时间尺度优化调度模型，对楼宇进行精准的能量管理，实现楼宇能量系统的经济调度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统
本专利技术涉及需求侧管理
，具体涉及一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统。
技术介绍
对于楼宇的居民负荷调度的研究方法包括了集中式和分散式解决方案。集中式解决方案有：将混合编码的遗传算法用于求解家庭用电任务调度问题，并通过对单目标和多目标的求解，完成家庭用电任务的调度；利用粒子群算法求解智能家居负荷优化调度问题，并结合分布式能源的特性，以用户侧净效益最大化的目标。分散式解决方案有：使用线性规划来计算确定性调度解决方案，安排家用电器进行操作，并根据时变定价模型最小化用户的电费支出；在不泄露私人用电习惯的敏感信息的基础上，以家庭用户最小电费支出为目标函数，使用博弈论构建了居民家庭智能电器设备的优化调度方法，以保护用户隐私和经济性最优的目标。主要缺点：电力市场改革的深入、智能电气设备的普及以及新能源技术的推广，居民楼宇负荷表现出了一些新的特性，如更复杂的随机性、主动性、储能特性等，但是由于缺乏有效的能量管理策略，其在需求侧能量管理方面的巨大潜力尚未被充分发掘。(1)未充分考虑楼宇能量系统中的不确定性因素，不确定性主要体现在以下两点：一方面光伏出力受气候条件等的影响具有较大的波动性和间歇性，另一方面用户的需求响应潜力受用户主观意愿和负荷动态物理特性等多因素影响也具有一定的不确定性，这些都导致电力系统的不平衡功率波动幅值和速率增大，在实时调度时间尺度上，增加系统运行风险和调度成本。(2)楼宇能量系统优化调度方法在时间尺度的选择上存在以下两个问题：首先，在对居民负荷的进行优化调度，若按照一天24小时进行优化，但未来24小时的这段时间，由于某些原因某些设备未能按照调度优化策略运行，这样将会导致未来的实际调度与调度计划存在偏差。其次，楼宇能量管理系统中的负荷需求响应资源具有多时间尺度的特性，不同需求响应资源对需求响应调度信号是否需要提前通知的要求不同。
技术实现思路
本专利技术提供了一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统，解决了以上所述的传统楼宇能量系统调度策略精度低且管理滞后性的技术问题。本专利技术为解决上述技术问题提供了一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法，包括以下步骤：S1，分析楼宇系统的组成部分，建立楼宇能量管理系统的结构模型；S2，提取所述结构模型中各电单元中弹性负荷的运行特性的数学模型；S3，分析不同电单元的用电特性和时间尺度负荷的需求响应潜力，给出考虑时变性情况下各电单元中弹性负荷在不同状态下的需求响应潜力量化模型；S4，基于电单元的光伏出力预测误差、负荷功率预测误差和需求响应偏差的不确定因素，分别获取电单元的出光伏出力、负荷功率和需求响应率的不确定性模型；S5，基于需求响应潜力量化模型和不确定性模型，建立需求响应资源参与下楼宇能量管理系统的优化控制模型；S6，在楼宇能量管理系统的优化控制模型基础上，建立多时间尺度优化调度模型，制定调度策略。本专利技术还提供了一种基于楼宇能量管理系统经济调度系统，包括：结构建模模块，用于分析楼宇系统的组成部分，建立楼宇能量管理系统的结构模型；提取模块，用于提取所述结构模型中各电单元中弹性负荷的运行特性的数学模型；分析单元，用于分析不同电单元的用电特性和时间尺度负荷的需求响应潜力，给出考虑时变性情况下各电单元中弹性负荷在不同状态下的需求响应潜力量化模型；不确定性模块，用于基于电单元的光伏出力预测误差、负荷功率预测误差和需求响应偏差的不确定因素，分别给电单元的出光伏出力、负荷功率和需求响应率的不确定性模型；优化控制模块，用于基于需求响应潜力量化模型和不确定性模型，建立需求响应资源参与下楼宇能量管理系统的优化控制模型；调度策略制定模块，用于在楼宇能量管理系统的优化控制模型基础上，建立多时间尺度优化调度模型。有益效果：本专利技术提供了一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统，建立楼宇能量管理系统的结构模型，提取所述结构模型中各电单元中弹性负荷的运行特性的数学模型，给出考虑时变性情况下各电单元中弹性负荷在不同状态下的需求响应潜力量化模型，分别获取电单元的出光伏出力、负荷功率和需求响应率的不确定性模型，建立需求响应资源参与下楼宇能量管理系统的优化控制模型，建立多时间尺度优化调度模型，制定调度策略。通过建立楼宇能量管理系统中主要弹性设备和储能的运行特性的数学模型，量化不同特性和多时间尺度的设备在不同状态下的需求响应潜力大小。建立计及不确定性的多时间尺度优化调度模型，对楼宇进行精准的能量管理。有效利用楼宇能量系统中的需求响应资源、提高光伏发电的利用率，开发相关软件，实现楼宇能量系统的经济调度。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本专利技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。本专利技术的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法的流程示意图；图2为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的楼宇能量管理系统结构图；图3为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的空调DR潜力示意图；图4为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的热水器DR潜力示意图；图5为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的洗衣机DR潜力示意图；图6为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的电动汽车DR潜力示意图；图7为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的需求响应率模型图；图8为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的楼宇能量管理系统优化控制模型图；图9为本专利技术基于楼宇能量管理系统经济调度方法及系统的楼宇能量管理系统控制策略示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。在下列段落中参照附图以举例方式更具体地描述本专利技术。根据下面说明和权利要求书，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。需要说明的是，当组件被称为“固定于”另一个组件，它可以直接在另一个组件上或者也可以存在居中的组件。当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中组件。当一个组件被认为是“设置于”另一个组件，它可以是直接设置在另一个组件上或者可能同时存在居中组件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，分析楼宇系统的组成部分，建立楼宇能量管理系统的结构模型；/nS2，提取所述结构模型中各电单元中弹性负荷的运行特性的数学模型；/nS3，分析不同电单元的用电特性和时间尺度负荷的需求响应潜力，给出考虑时变性情况下各电单元中弹性负荷在不同状态下的需求响应潜力量化模型；/nS4，在电单元的光伏出力预测误差、负荷功率预测误差和需求响应偏差的不确定因素下，分别获取电单元的出光伏出力、负荷功率和需求响应率的不确定性模型；/nS5，基于需求响应潜力量化模型和不确定性模型，建立需求响应资源参与下楼宇能量管理系统的优化控制模型；/nS6，在楼宇能量管理系统的优化控制模型基础上，建立多时间尺度优化调度模型，制定调度策略。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于楼宇能量管理系统经济调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，分析楼宇系统的组成部分，建立楼宇能量管理系统的结构模型；
S2，提取所述结构模型中各电单元中弹性负荷的运行特性的数学模型；
S3，分析不同电单元的用电特性和时间尺度负荷的需求响应潜力，给出考虑时变性情况下各电单元中弹性负荷在不同状态下的需求响应潜力量化模型；
S4，在电单元的光伏出力预测误差、负荷功率预测误差和需求响应偏差的不确定因素下，分别获取电单元的出光伏出力、负荷功率和需求响应率的不确定性模型；
S5，基于需求响应潜力量化模型和不确定性模型，建立需求响应资源参与下楼宇能量管理系统的优化控制模型；
S6，在楼宇能量管理系统的优化控制模型基础上，建立多时间尺度优化调度模型，制定调度策略。


2.根据权利要求1所述的基于楼宇能量管理系统经济调度方法，其特征在于，所述弹性负荷用于深入挖掘需求响应潜力，分为可削减负荷、可中断负荷及可转移负荷；
所述可削减负荷包括运行功率存在一定弹性范围的空调及热水器；
所述可中断负荷包括运行期间可关断的家用加湿器及干衣机；
所述可转移负荷包括启动与运行时间可预设的洗衣机、电饭煲及洗碗机。


3.根据权利要求1所述的基于楼宇能量管理系统经济调度方法，其特征在于，所述S2具体包括：
从运行功率、调节公式和变化公式方面给出空调、热水器和洗衣机的运行特性的数学模型；
从运行功率、荷电状态约束公式、充放电模型方面给出电动汽车和储能设备的运行特性的数学模型。


4.根据权利要求3所述的基于楼宇能量管理系统经济调度方法，其特征在于，空调的运行状态和当前室内温度、温度设定值和温度死区有关，当空调运行于制冷模式，运行功率关系式为：



式中：pAC(t)为t时刻的运行功率kW；PAC为空调的额定功率kW；TAC(t)为t时刻的室内温度℃；为t时刻的温度设定值℃；为温度死区℃；
调节公式为：



式中：sAC(t)为控制器t时刻下发的DR指令；为用户输入的空调温度设定值，单位为℃；
对于每一个时间间隔t，室内温度的变化公式所示：



式中：Δt为时间间隔t的长度，单位为hour；G(t)为t时刻房屋的热量增加率，正数表示热量增加，负数表示热量流失，单位为Bth/h；CAC为供冷量，单位为Bth/h；Δc为室内温度变化1℉需要的能量，单位为Bth/℉。


5.根据权利要求3所述的基于楼宇能量管理系统经济调度方法，其特征在于，电动汽车的实际充电功率计算公式为：
pEV(t)＝PEV·NEV(t)·wEV(t)·sEV(t)
①pEV(t)为电动汽车t时刻的充电功率，单位为kW；PEV为电动汽车额定功率，单位为kW；NEV(t)为电动汽车t时刻的连接状态，“1”表示电动汽车连接上充电桩，“0”表示电动汽车未连接上充电桩；
②wEV(t)为t时刻电动汽车未受控制情况下的充电状态，公式如下所示，“1”表示电动汽车在充电，“0”表示电动汽车未充电；



式中：SOC(t)为t时刻的荷电状态；SOCmin为预计充电结束时间时要求达到的最小荷电状态；
③sEV(t)为t时刻的DR指令，“1”表示电动汽车开始工作，“0”表示电动汽车停止工作；
荷电状态约束公式为：



式中：SOC0为电动汽车的初始荷电状态；L为电动汽车的出...

【专利技术属性】
技术研发人员：高昆，饶宇飞，李程昊，马磊，寇晓适，刘巍，方舟，王骅，王裕翠，文福拴，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司电力科学研究院，浙江大学，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41