蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及电网运行与控制技术领域，具体涉及蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法、装置及存储介质，该方法包括：考虑用户自身特性与外界环境因素，获取参数构建综合考虑负荷温度的电热耦合模型；进行随机性因素分析；运用拉丁超立方抽样生成不同负荷与温度的随机场景；在随机场景下构建蓄热式电采暖的配电网负荷优化调控模型；通过量子遗传算法求解来实现基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略；输出基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略。通过本发明专利技术的方法，能够更有效和可靠的进行基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略的制定，为现代电网的负荷调控提供技术依据和实用化方法。电网的负荷调控提供技术依据和实用化方法。电网的负荷调控提供技术依据和实用化方法。

【技术实现步骤摘要】
蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法、装置及存储介质


[0001]本专利技术涉及电网运行与控制
，具体涉及蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]加快推进能源结构转型以及全社会电能替代是实现目标的重要途径。我国东北地区冬季气温较低，每家每户都需要供暖来满足生活需求。电采暖作为目前最重要的一种清洁供暖方法，由于其安装与布置方便、操作模式灵活和可再生能源的利用率高等特点，目前已成为了国内外研究的热点。随着电采暖的广泛应用和配电网中新能源等电源的增加，也给配电网运行和控制带来挑战。在传统的控制策略下蓄热式电采暖的大规模使用会使配电网等值负荷增大，与此同时负荷需求具有不可控制性，就会导致配电网调度运行更加困难，不能让配电网获得更好的负荷特性，特别是随着蓄热式电采暖的大规模并网，将会导致配电网的等值负荷波动性更加强烈，对此传统的配电网负荷调控策略已经不适用于现在的电网，需要更加符合当前电网情况的新的配电网负荷调控策略。
[0003]影响配电网负荷调控的不确定性因素有很多，如台区类型、天气情况、运行容量等等，如何实现适应各种基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略制定是首要问题。

技术实现思路

[0004]针对传统调控策略所造成的配电网等值负荷波动性增大的问题，提出了蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法、装置及存储介质，基于拉丁超立方抽样法生成不同负荷和温度的随机场景，以平抑配电网负荷波动为目标，构建考虑蓄热式电采暖负荷调节作用的配电网负荷优化调控模型，通过量子遗传算法进行调控策略求解，得到基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略。为现代电网的协调运行和控制提供技术依据和实用化方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术通过如下的技术方案来实现：蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法，所述方法包括以下步骤：S1：考虑用户自身特性与外界环境因素，获取参数构建综合考虑负荷温度的电热耦合模型；所述参数包括室内温度、室外温度、墙体温度和采暖设备的温度；S2：对所述电热耦合模型进行随机性因素分析；所述随机性因素包括台区类型、线路长度、负载率、供电半径、供电量、耗电量、运行容量和天气温度；S3：根据随机性因素分析结果，运用拉丁超立方抽样生成不同负荷与温度的随机场景；S4：确定用户全天24h内曲线平坦程度为目标函数，确定配电网负荷优化调控约束条件，在随机场景下构建蓄热式电采暖的配电网负荷优化调控模型；所述的蓄热式电采暖的工作原理为用户根据自己的使用热舒适度，通过控制器设
置蓄热功率、峰谷时段和加热温度。控制器会依据当前时段和蓄热器的温度进行电发热元件的启动和关闭，并且通过调控放热口和循环风机控制放热速率，从而使房间的温度保持在所需求的范围之内。
[0006]S5：通过量子遗传算法对所述配电网负荷优化调控模型进行调控策略求解，实现基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略；S6：输出基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略；所述基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略是指基于拉丁超立方抽样生成不同负荷和温度的随机场景，再通过量子遗传算法求解给出适应当前场景状态的配电网负荷调控策略。
[0007]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤S3中，用拉丁超立方抽样生成不同负荷和温度的随机场景的步骤具体为：用拉丁超立方抽样从一日中不同时间点随机抽取一组气温和负荷数据，利用双向场景削减方法对所述气温和负荷数据进行削减，找出具有典型情景的场景，将所述场景拼合在一起，生成日温度变化曲线和负荷波动场景集。
[0008]作为本专利技术的一种优选方案，所述拉丁超立方抽样的方法具体包括：S31：运用正态分布将不同时间点的负荷数据和不同时间点的气温数据整合到一起，得到均值和方差；S32：根据得到的均值和方差计算累计分布函数，将累计分布函数平均分为个间距为的互不重叠的区间；S33：对于个区间中任意的第个区间，，随机产生一个随机数，，通过所述随机数求得区间对应的累计分布函数值；；S34：设累计分布函数的反函数为，将累计分布函数值带入所述反函数求得气温数据的抽样值和负荷数据的抽样值，、，其中表示时刻。
[0009]作为本专利技术的一种优选方案，所述双向场景削减方法具体为：在纵轴优化方向，采用单时段场景削弱；在横轴优化方向，采用多时段场景生成。
[0010]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤S4中，用户全天24h内曲线平坦程度为目标函数是指以平抑配电网台区总负荷曲线、减小峰谷差为目标，用配电网台区总负荷曲线的方差来衡量曲线平坦程度，从而得到的目标函数，目标函数表达式如下：；式中，为目标函数的最小值； 为将1天分为个时间段，为第个时间段；为时刻配电网台区总负荷； 为时刻配电网台区总负荷曲线的数学期望。
[0011]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤S4中，确定配电网负荷优化调控约束条件，是指在多时段动态优化模型中，使得配电网负荷优化调控满足预测场景下的相关约束，包括热平衡约束、电采暖直热设备运行约束、电采暖蓄热设备运行约束、直流潮流配电网运行
约束和线路传输容量约束，具体如下：（1）热平衡约束：；式中，为时刻电采暖直热设备的电功率；为电采暖直热设备的电热转换效率；为时刻电采暖蓄热设备的电功率；为电采暖蓄热设备的放能效率；为时刻用户热量总需求；为仿真步长，取1小时；、、分别表示电采暖蓄热设备蓄热、放热和中止工作时段的集合；；式中，和分别为电价峰段和电价谷段的热量需求；为各时段用户设定的平均采暖温度；为互联网获取的用户当地24h室外温度预报数据；为峰值电价起始时刻；为峰值电价结束时刻；为谷值电价起始时刻；为谷值电价结束时刻；为室内
‑
室外之间的等值热阻；（2）电采暖直热设备运行约束：；式中，为时刻电采暖直热设备的电功率；为电采暖直热设备电功率上限值；（3）电采暖蓄热设备运行约束：；式中，为时刻电采暖蓄热设备的电功率；为电采暖蓄热设备的蓄热能效率；为电采暖蓄热设备的放能效率；为电采暖蓄热设备自身向环境散能损失或自损耗的能量系数；为电采暖蓄热设备在时刻储存的能量；为电采暖蓄热设备在时刻储存的能量；；式中，为时刻电采暖蓄热设备的电功率；为电采暖蓄热设备电功率上限值；；式中，为电采暖蓄热设备在时刻储存的能量；和分别为蓄热状态的上下限；（4）直流潮流配电网运行约束：；
式中，为时刻有功出力和有功负荷的差；为节点和节点的相角差；为支路的导纳；；式中，为，分别表示节点1、节点2至节点的有功出力和有功负荷的差；为，分别表示节点1、节点2至节点的相角；Y表示矩阵的转置；为的矩阵，表示矩阵中变量的个数； （5）线路传输容量约束：；式中，，分别为线路传输容量上下界；为节点与节点之间在时刻的电抗；表示时刻节点的相角；表示时刻节点的相角；表示时刻线路传输容量。
[0012]作为本专利技术的一种优选方案，所述步骤S5中，通过量子遗传算法对所述配电网负荷优化调控模型进行调控策略求解的步骤包括：S51：输入原始参数，对量子比特编码后第代的第个基因的初始染色体编码；S5本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：考虑用户自身特性与外界环境因素，获取参数构建综合考虑负荷温度的电热耦合模型；所述参数包括室内温度、室外温度、墙体温度和采暖设备的温度；S2：对所述电热耦合模型进行随机性因素分析；所述随机性因素包括台区类型、线路长度、负载率、供电半径、供电量、耗电量、运行容量和天气温度；S3：根据随机性因素分析结果，运用拉丁超立方抽样生成不同负荷与温度的随机场景；S4：确定用户全天24h内曲线平坦程度为目标函数，确定配电网负荷优化调控约束条件，在随机场景下构建蓄热式电采暖的配电网负荷优化调控模型；S5：通过量子遗传算法对所述配电网负荷优化调控模型进行调控策略求解，实现基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略；S6：输出基于随机场景的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控策略。2.根据权利要求1所述的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法，其特征在于，所述步骤S3中，用拉丁超立方抽样生成不同负荷和温度的随机场景具体为：用拉丁超立方抽样从一日中不同时间点随机抽取一组气温和负荷数据，利用双向场景削减方法对所述气温和负荷数据进行削减，找出具有典型情景的场景，将所述场景拼合在一起，生成日温度变化曲线和负荷波动场景集；所述双向场景削减方法具体为：在纵轴优化方向，采用单时段场景削弱；在横轴优化方向，采用多时段场景生成。3.根据权利要求2所述的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法，其特征在于，所述拉丁超立方抽样的方法具体包括：S31：运用正态分布将不同时间点的负荷数据和不同时间点的气温数据整合到一起，得到均值和方差；S32：根据得到的均值和方差计算累计分布函数，将累计分布函数平均分为个间距为的互不重叠的区间；S33：对于个区间中任意的第个区间，，随机产生一个随机数，，通过所述随机数求得区间对应的累计分布函数值；；S34：设累计分布函数的反函数为，将累计分布函数值带入所述反函数求得气温数据的抽样值和负荷数据的抽样值，、，其中表示时刻。4.根据权利要求1所述的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法，其特征在于，所述步骤S4中，用户全天24h内曲线平坦程度为目标函数是指以平抑配电网台区总负荷曲线、减小峰谷差为目标，用配电网台区总负荷曲线的方差来衡量曲线平坦程度，从而得到的目标函数，目标函数表达式如下：；式中，为目标函数的最小值；为将1天分为个时间段，为第个时间段；
为时刻配电网台区总负荷； 为时刻配电网台区总负荷曲线的数学期望。5.根据权利要求1所述的蓄热式电采暖参与配电网负荷调控方法，其特征在于，所述步骤S4中，确定配电网负荷优化调控约束条件，是指在多时段动态优化模型中，使得配电网负荷优化调控满足预测场景下的相关约束，包括热平衡约束、电采暖直热设备运行约束、电采暖蓄热设备运行约束、直流潮流配电网运行约束和线路传输容量约束，具体如下：（1）热平衡约束：；式中，为时刻电采暖直热设备的电功率；为电采暖直热设备的电热转换效率；为时刻电采暖蓄热设备的电功率；为电采暖蓄热设备的放能效率；为时刻用户热量总需求；为仿真步长，取1小时；、、分别表示电采暖蓄热设备蓄热、放热和中止工作时段的集合；；式中，和分别为电价峰段和电价谷段的热量需求；为各时段用户设定的平均采暖温度；为互联网获取的用户当地24h室外温度预报数据；为峰值电价起始时刻；为峰值电价结束时刻；为谷值电价起始时刻；为谷值电价结束时刻；为室内
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室外之间的等值热阻；（2）电采暖直热设备运行约束：；式中，为时刻电采暖直热设备的电功率；为电采暖直热设备电功率上限值；（3）电采暖蓄热设备运行约束：；式中，为时刻电采暖蓄热设备的电功率；为电采暖蓄热设备的蓄热能效率；为电采暖蓄热设备的放能效率；为电采暖蓄热设备自身向环境散能损失或自损耗的能量系数；为电采暖蓄热设备在时刻储存的能量；为电采暖蓄热设备在时刻储存的能量；；式中，为时刻电采暖蓄热设备的电功率；为电采暖蓄热设备电功率上限值；；式中，为电采暖蓄热设备在时刻储存的能量；和分别为蓄热状态的上下限；（4）直流潮流配电网运行约束：
；式中，为时刻有功出力和有...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘盛琳，冯忠楠，宋丽，喻明明，由广浩，梁妍妍，刘述鑫，张宇博，王冠夫，赵娜，袁帅，贾丹，谢欣，田庚，刘璐，杨磊，李昊禹，曹双鹏，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司辽阳供电公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：