智能居民住宅負荷控制策略下的經(jīng)濟調度

陳世喆李天然嚴 鵬張金龍

（1.南京師范大學電氣與自動化工程學院，南京 210042 2.國網(wǎng)江蘇省電力公司洪澤縣供電公司，江蘇 淮安 223100）

智能居民住宅負荷控制策略下的經(jīng)濟調度

陳世喆1李天然1嚴 鵬2張金龍1

（1.南京師范大學電氣與自動化工程學院，南京 210042 2.國網(wǎng)江蘇省電力公司洪澤縣供電公司，江蘇 淮安 223100）

伴隨著智能用電技術的提出與推廣，居民住宅中傳統(tǒng)煤、油、氣、汽設備逐漸被電力設備取代，居民住宅用戶參與需求側響應計劃的主觀意愿與客觀要求均越來越強。通過對居民住宅用戶用電行為的模擬與分析，研究基于智能家電的居民住宅需求響應原理，提出智能居民住宅用戶負荷控制策略（SHM），為居民住宅用戶廣泛參與需求響應計劃提供可行方案，以提高居民家庭用電經(jīng)濟性，提高能源利用效率，促進配電網(wǎng)穩(wěn)定，實現(xiàn)供用電雙方互利共贏。

居民負荷；需求響應；經(jīng)濟調度；家電管理；電動汽車

為了實現(xiàn)清潔、低碳、高效的能源發(fā)展趨勢，應對全球能源危機，智能電網(wǎng)的理念應運而生[1]。隨著智能電網(wǎng)概念的提出，電力需求側響應迎來了空前的發(fā)展機遇。21世紀以來，電能作為清潔能源被廣泛接受，居民住宅中傳統(tǒng)煤、油、氣、汽設備逐漸被電力設備取代。越來越多的研究者從需求側入手，研究電力市場消費和需求側響應原理[2-4]。智能電網(wǎng)強調的是電網(wǎng)的互動化，即信息互動和電能互動[5]。遍布全網(wǎng)的智能電表和高級量測體系加強了需求側資源與系統(tǒng)之間的聯(lián)系，為用戶參與需求響應提供了強有力的技術支持[6]。傳統(tǒng)的居民用戶需求側管理方式主要為拉閘限電，售電側通過犧牲需求側的用電靈活性完成削峰填谷的用電策略。在智能電網(wǎng)環(huán)境下，高級量測體系、用電信息交互平臺、電網(wǎng)雙向交互技術可為用戶提供智能化、多樣化、便利化的用電服務[2-3,7]。

目前國外面向居民住宅負荷的研究較多，文獻[8-11]中提出同一配網(wǎng)饋線的削峰填谷、可再生能源參與家庭用戶調度等多種居民住宅負荷智能控制策略?？刂品桨付际且缘貐^(qū)負荷實際情況出發(fā)，但是我國的居民用電負荷特點與之有明顯的不同，即在設備選擇、使用時間、頻率方面，都存在明顯的差異性。針對居民住宅用戶合理參與（Demandside Response，DR），基于供用電雙向友好，促進居民智能用電體驗的基礎上，本文提出智能居民住宅負荷控制（Smart Household Management，SHM）策略。

1 SHM需求響應策略

由于居民電力消費者的專業(yè)知識以及日常用電習慣限制，讓消費者人為參與DR困難重重，因此居民住宅用電負荷自動參與需求響應控制成為必須。實現(xiàn)智能居民住宅需求響應需要通信技術、控制技術的支持，SHM的硬件基礎是家庭區(qū)域網(wǎng)絡（Home Area Network，HAN）。HAN系統(tǒng)實現(xiàn)了居民住宅內部用電設備的無線互聯(lián)，實現(xiàn)對負荷、智能插座的直接控制，同時也可以通過該系統(tǒng)與小區(qū)、配電網(wǎng)實現(xiàn)信息互聯(lián)，為用戶參與DR提供電價、負荷信息，為配電網(wǎng)絡反饋用電狀態(tài)。

SHM控制策略概念如圖1所示。對電力消費者而言，最關心的3個核心問題就是用戶舒適、時間便利、價格滿意。因此，消費者參與DR的前提是必須滿足以上條件。居民住宅用戶負荷按特性可分列為四種負荷：溫控負荷、不可中斷負荷、可轉移負荷、EV負荷。溫度控制負荷始終不應受到其他負荷需求響應結果的影響，否則無法滿足舒適度要求。居民住宅中大部分用電設備均為不可中斷負荷或可轉移負荷，該類設備為居民住宅用電典型負荷。電動汽車（electric vehicle，EV）作為新型負荷，其特性為居民住宅用戶需求響應增加了靈活的可調度資源。

圖1 居民住宅用戶需求響應控制概念

2 SHM負荷整體模型

2.1 SHM溫度模型

用戶住宅室內溫度狀態(tài)是人民群眾提高生活水平的一項重要參考指標，同時溫度調節(jié)能耗也成為了居民住宅用電比例的重要部分。從居民生活習慣方面考慮，溫度在舒適區(qū)間外，此時溫度調節(jié)迫在眉睫；而在舒適溫度區(qū)間內，溫度控制的重要性不再凸顯。

1）空調負荷模型

本文設定空調為制冷型設備，作為住宅夏季降溫負荷。一旦住宅溫度超過設定的最高溫度，空調轉制冷狀態(tài)運行；一旦住宅溫度低于設定的最低溫度，不論前一時刻運行狀態(tài)如何，均立即轉停止狀態(tài)。若溫度處于設定的溫度值內，空調運行狀態(tài)與前一時刻相同?？照{制冷運行狀態(tài)控制模型如下：

式中，SC.t表示空調運行狀態(tài)（1運行，0停止，下同）；TC.t表示住宅內部溫度；TC.h表示設置的夏季住宅最高溫度；ΔTC表示夏季住宅溫度變化范圍；IC作為居民住宅溫度舒適判據(jù)引入，其值越低越使人感到舒適愉快。

2）地暖負荷模型

電地暖作為新型供暖設備，由于其溫度控制均衡、環(huán)保、安全、清潔，目前已逐漸被人們熟知和應用。目前電地暖正以年均10%的增長速度發(fā)展[12]。本文特別引入電地暖作為新型負荷參與居民住宅負荷控制。

一旦住宅溫度低于設定的最低溫度，地暖轉加熱狀態(tài)；一旦住宅溫度高于設定的最高溫度，不論前一時刻地暖運行狀態(tài)如何，均立即停止。若溫度處于設定的溫度值內，地暖運行狀態(tài)與其前一時刻相同。地暖供熱運行狀態(tài)控制模型如下：

式中，SF.t表示地暖運行狀態(tài)；TF.t表示住宅內部溫度；TF.l表示設置的冬季住宅最低溫度；ΔTF表示冬季住宅溫度變化范圍；IF作為居民住宅溫度舒適判據(jù)引入，其值越低越使人感到舒適愉快。

2.2 SHM不可中斷負荷模型

居民住宅中，部分電器設備不易于參與負荷調節(jié)與轉移，如照明、臺式電腦、電視機、電冰箱等，一旦參與負荷調節(jié)將很大程度上影響人們生活舒適度。因此，此類負荷作為其他負荷的控制因素存在。不可中斷負荷的運行狀態(tài)控制模型如下：

式中，SL、SPC、STV、SR分別代表燈具、臺式電腦、電視機、電冰箱的運行狀態(tài)，公式中引入隨機參數(shù)R（1使用，0不使用，下同）；IL、IPC、ITV、IR分別表示燈具、臺式電腦、電視機、電冰箱的舒適判據(jù)，值越小對應設備優(yōu)先級越高。

2.3 SHM可轉移負荷模型

洗衣機、洗碗機、烘干機等電器設備作為可轉移負荷，在未出現(xiàn)緊急狀況下，此類負荷均可以全部避開負荷高峰，轉移至電價低谷或用電低谷時段。一旦出現(xiàn)緊急狀況，如需要立即投入使用，通過提升相關負荷優(yōu)先級的行為控制用電。洗衣機負荷運行狀態(tài)控制模型如下：

式中，SW表示洗衣機運行狀態(tài)；RW為引入的隨機變量，表示因特殊原因用戶需要立即使用該設備；TW為洗衣機當前時間；TW.s表示最新一次洗衣機開始運行時刻；ΔTs表示單次洗衣時長；(T?1)W.s表示前一次洗衣機開始運行時刻；ΔTd表示計劃中洗衣機運行間隔頻率；IW為優(yōu)先級判據(jù)。

2.4 SHM電動汽車充電負荷模型

電動汽車的廣泛使用為家庭負荷的優(yōu)化提供了可以靈活調度的新型負荷資源。簡化 EV電池荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）模型：

式中，SOCt表示當前時刻電池荷電狀態(tài)；SOCt?1表示上一次充電后電池荷電狀態(tài)；D表示電池額定行駛里程；d表示當次實際行駛里程；SOCmax、SOCmin分別表示EV電池荷電狀態(tài)上下限值。

本文假設 EV電池充電負荷為恒定功率的線性負荷。同時考慮到居民住宅用電容量的制約，設定住宅 EV充電模式均為慢速充電方式，其充電時間可以表示為

式中，ΔTEV表示平均充電時間；Qi表示需求電量；P表示平均充電功率；Q0表示電池額定電量。

EV負荷運行狀態(tài)控制模型如下：

式中，SEV表示EV充電狀態(tài)；IEV表示EV優(yōu)先級判據(jù)；REV表示隨機事件；NEV(x,y)為電動汽車優(yōu)先級控制函數(shù)。

3 SHM負荷控制策略

SHM通過對各用電設備分別測算優(yōu)先級數(shù)值，對用電設備進行排列，同時系統(tǒng)設定運行閾值為0，優(yōu)先級數(shù)值為負的設備運行，優(yōu)先級數(shù)值為正的設備等待運行。針對優(yōu)先級的控制策略流程圖如圖 2所示。同時，在設備優(yōu)先級判據(jù)明確的情況下，需要優(yōu)先級控制函數(shù)來根據(jù)激勵因素圍繞運行閾值調整對應優(yōu)先級數(shù)值，其邏輯構成如圖3所示。

以4種類型負荷參與控制為例，其對應四階控制函數(shù)如下：

式中，N表示優(yōu)先級控制函數(shù)；I為參與控制的設備優(yōu)先級判據(jù)；NB為基本控制函數(shù)；NA為基于價格響應或激勵響應的修正控制函數(shù)；St、Pt表示各設備基于時間的運行狀態(tài)、運行功率；mi、ni表示基于不同居民住宅用戶的模型參數(shù)。

SHM控制策略的執(zhí)行都是以時間為基準，即時間采樣為控制策略的起點。值得指出的是，在設備通過優(yōu)先級判斷開始運行后，設備仍需要按時間采集頻率判斷優(yōu)先性，一旦不滿足條件，立即將運行設備踢出隊列中止運行。

圖2 居民住宅用戶負荷控制流程圖

圖3 控制函數(shù)邏輯構成

4 算例分析

4.1 算例1

1）仿真參數(shù)

模擬仿真近期（當前）電價環(huán)境下，SHM的經(jīng)濟調度程度。

電價激勵因素采用浙江省現(xiàn)行居民峰谷電價執(zhí)行，將居民用戶階梯電價作為現(xiàn)行電價政策下的激勵因素考慮。8∶00—22∶00時段執(zhí)行居民生活高峰電價 0.568元/kW·h，22∶00—8∶00時段執(zhí)行居民生活低谷電價0.268元/kW·h。18∶30時用戶居民階梯電價第一檔電量用完，隨后進入階梯電價第二檔用電，即在原電價基礎上再提高0.05元/kW·h。

冬季某日中午12∶00至次日7∶00，住宅初始溫度10℃，理想溫度變化范圍15℃～21℃，電冰箱常開，燈具運行時間17∶00—22∶00，電腦運行時間14∶00—18∶00，電視機運行時間19∶00—21∶00，洗衣機洗衣時長ΔTs=40min，EV電池 SOCt=0.1，SOCmax=0.9。參與需求響應仿真的設備明細與負荷類型見表1。

表1 參與仿真負荷

2）全局仿真

仿真需求響應數(shù)據(jù)采樣周期定為。居民住宅負荷仿真全局性在線負荷與全部設備優(yōu)先級變化情況如圖4所示。

圖4 優(yōu)先級與總功率仿真結果

用戶總功率在22∶00變動最大，其原因為價格激勵因素在此時變化最大。同時，整體功率曲線呈現(xiàn)白天時段相對較低，夜間時段功率相對較高的狀態(tài)，這與電力系統(tǒng)實際運行功率曲線相反，實現(xiàn)了當前電力市場電價環(huán)境因素下的居民負荷的合理轉移，促進了對配電臺區(qū)負荷曲線的削峰填谷。

此處為了方便優(yōu)先級仿真結果的展示，將最高優(yōu)先級數(shù)值?∞用?10代替，最低優(yōu)先級數(shù)值∞用10代替，下同。

居民住宅溫度、EV仿真結果如圖5所示。初始時刻判斷室內溫度為 10℃、EV 充電時間ΔTEV=5h20min，溫度控制開始運行，EV待充電。在15∶50因用電設備減少，EV優(yōu)先級數(shù)值突然降低，EV設備接近充電開始狀態(tài)，但因高峰價格響應因素，EV沒有繼續(xù)提高優(yōu)先性。仿真至18∶30時出現(xiàn)階梯電價價格微調的激勵因素，EV優(yōu)先級數(shù)值增大。22∶00因進入低谷電價時段，價格降低幅度較大，EV響應價格激勵因素開始充電。

圖5 地暖與EV仿真結果

對比實施SHM控制體系前后的用電成本，仿真時段全過程用電成本見表 2?？刂撇呗詫崿F(xiàn)了對居民住宅負荷的優(yōu)化調度，明顯的降低了用電的成本。結果顯示了在近期（當前）電力系統(tǒng)電價環(huán)境下，SHM控制體系的需求響應程度，已經(jīng)能夠實現(xiàn)對居民住宅用戶負荷的經(jīng)濟調度。

表2 電費成本比較

4.2 算例2

1）仿真參數(shù)

模擬仿真遠期電力市場環(huán)境下，SHM控制體系的需求響應程度。電價激勵因素采用實時電價（real-time pricing，RTP）體系，實時電價價格變化程度參考文獻[13-14]中RTP曲線繪制，如圖6所示。

圖6 實時電價（RTP）曲線

夏季某日中午12∶00至次日7∶00，住宅初始溫度，理想溫度變化范圍22℃～28℃，電冰箱常開，燈具運行時間 17∶30—23∶30，電腦運行時間14∶00—16∶30、19∶00—22∶00，電視機運行時間 17∶00—19∶30，洗衣機洗衣時長ΔTs=40min，EV電池相關參數(shù)見表 3。EV電池，SOCt=0，SOCmax=0.85。參與需求響應仿真的設備明細與負荷類型見表3。

表3 參與仿真負荷

2）全局仿真

該算例中我們提高仿真采樣周期至。居民住宅負荷仿真全局在線負荷與全部設備優(yōu)先級變化情況如圖7所示。同樣的，整體功率曲線呈現(xiàn)白天時段相對較低，夜間時段功率相對較高的狀態(tài)，這與電力系統(tǒng)實際運行功率曲線相反，實現(xiàn)了RTP電價環(huán)境因素下的居民負荷的合理轉移。

圖7 優(yōu)先級與總功率仿真結果

居民住宅溫度、EV控制狀態(tài)如圖8所示。初始時刻室內溫度為 33℃，空調開始運行，EV充電時間ΔTEV=5h44min，加入待運行隊列。因RTP價格變化周期為1h，故EV優(yōu)先級數(shù)值波動明顯，也多次接近運行狀態(tài)。23∶00時 EV優(yōu)先級數(shù)值降低到閾值以下，開始運行充電。

圖8 空調與EV仿真結果

對比實施SHM控制體系前后的用電成本，仿真時段全過程用電成本見表4。SHM實現(xiàn)了對居民住宅負荷的優(yōu)化調度，明顯的降低了用電的成本。結果顯示了在遠期電力市場RTP價格環(huán)境下，SHM控制體系的需求響應程度，同樣能夠實現(xiàn)對居民住宅用戶負荷的削峰填谷與經(jīng)濟調度。

表4 電費成本比較

5 結論

本文構建了基于需求側響應的居民住宅負荷控制模型，優(yōu)化了居民住宅用戶用電特性，實現(xiàn)用戶經(jīng)濟用電。相關算例顯示：①SHM的削峰填谷、經(jīng)濟調度策略已經(jīng)實現(xiàn)；②加入新型負荷 EV后，明顯增加了居民住宅需求響應調度調節(jié)能力；③在當前電力市場環(huán)境與遠期電力市場環(huán)境中，SHM控制策略可靠兼容。SHM控制策略一方面提高了消費者對電能的使用效率，降低用電成本，提高用電舒適度；另一方面優(yōu)化了居民負荷，使負荷平穩(wěn)轉移過度，平滑了負荷曲線，促進了供配電網(wǎng)的穩(wěn)定。同時，就目前的研究成果而言，居民住宅用戶負荷類型較多，但負荷功率較小。一旦出現(xiàn)大部分負荷退出運行的情況，可供需求響應調度的負荷也銳減，造成負荷波動明顯的情況。該問題也凸顯了居民住宅用戶負荷的特點與難點。本文僅僅是一個開始，未來針對居民住宅等小負荷群體的需求響應負荷控制策略將更深入考慮負荷過低問題、初始狀態(tài)不確定問題以及隨機性事件問題。

[1]張欽.職能電網(wǎng)下需求響應熱點問題探討[J].中國電力,2013,46(6):85-90.

[2]肖世杰.構建中國智能電網(wǎng)技術思考[J].電力系統(tǒng)自動化,2009,33(9):1-4.

[3]張文亮,劉壯志,王明俊,等.智能電網(wǎng)的研究進展及發(fā)展趨勢[J].電網(wǎng)技術,2009(13):1-11.

[4]高賜威,梁甜甜,李揚.自動需求響應的理論與實踐綜述[J].電網(wǎng)技術,2014(2):352-359.

[5]王蓓蓓,李揚,高賜威.智能電網(wǎng)框架下的需求側管理展望與思考[J].電力系統(tǒng)自動化,2009,33(20):17-22.

[6]趙鴻圖,周京陽,于爾鏗.支撐高效需求響應的高級量測體系[J].電網(wǎng)技術,2010(9):13-20.

[7]陳樹勇,宋書芳,李蘭欣,等.智能電網(wǎng)技術綜述[J].電網(wǎng)技術,2009(8):1-7.

[8]Tsui K M,Chan S C.Demand response optimization for smart home scheduling under Real-Time pricing[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(4):1812-1821.

[9]Du P W,Lu N.Appliance commitment for household load scheduling[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2011,2(2):411-419.

[10]Chen Zh,Wu L,Fu Y.Real-Time Price-Based demand response management for residential app- liances via stochastic optimization and robust optimization[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2012,3(4):1822-1831.[11]Yi P Zh,Dong X H,Iwayemi A,et al.Real-Time opportunistic scheduling for residential demand response[J].IEEE Transactions on Smart Grid,2013,4(1):227-234.

[12]楚軍田,申連喜.水地暖與電地暖應用對比研究[J].建筑節(jié)能,2014(11):20-23.

[13]盛萬興,張波,邸宏宇,等.一種基于動態(tài)抗體記憶庫的免疫優(yōu)化算法在自動需求響應中的應用[J].中國電機工程學報,2014(25):4199-4206.

[14]張顯,王錫凡,王建學,等.分段交易在電力雙邊合同市場中的應用[J].電力系統(tǒng)自動化,2004,28(11):13-16.

Economic Dispatch under Intelligent Residential Load Control Strategy

Chen Shizhe1Li Tianran1Yan Peng2Zhang Jinlong1
(1.School of Electrical and Automation Engineering,Nanjing Normal University,Nanjing 210042;2.State Grid Jiangsu Electric Power Company Hongze Power Supply Company,Huaian,Jiangsu 223100)

With smart grid technology is putted forward and spread,the traditional equipment like coal,oil,gas,and steam equipment is gradually replaced by the electric power equipment.Subjective intention and objective requirement of residential users to participate in the demand side response are more and more strong.Through the simulation and analysis of the residential user's electricity behavior,the study is based on the principle of residential demand response of smart home appliances.In this study,the smart household management (SHM) control strategy is proposed.The strategy provide feasible solutions for the residential customers to participate in the demand response plan,which in order to improve household electric economy,improve energy efficiency,and promote stability in the distribution network,and to achieve mutual benefits for both supply and demand sides.

residential load;demand response;economic dispatch;home appliance management;electric vehicle

陳世喆（1990-），男，碩士研究生，研究方向為電力需求側與電力市場。