綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用研究

張涌新，沈弘，馬靜

(新能源電力系統(tǒng)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué))，北京市 102206)

0 引 言

能源是人類社會經(jīng)濟(jì)過程合理、有效運(yùn)轉(zhuǎn)和持續(xù)進(jìn)步的基本條件，如何在確保能源可持續(xù)供應(yīng)同時(shí)，減少產(chǎn)生的環(huán)境污染，促進(jìn)新能源消納以推動環(huán)保進(jìn)程，是各國共同關(guān)注的議題[1-4]。由電、熱、冷、氣等能源供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)耦合形成，發(fā)揮多種能源優(yōu)勢互補(bǔ)潛力，促進(jìn)太陽能、風(fēng)能等可再生能源就地消納，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化利用，提高能源利用率的綜合能源系統(tǒng)，成為應(yīng)對資源緊缺、氣候變化、環(huán)境污染等問題的關(guān)鍵[5-7]。

綜合能源系統(tǒng)是以電力系統(tǒng)為核心，打破電、氣、冷、熱等能源供應(yīng)系統(tǒng)單獨(dú)規(guī)劃、設(shè)計(jì)和運(yùn)行的既有模式，在規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)和運(yùn)行過程中，對各類能源分配、轉(zhuǎn)化、存儲、消費(fèi)等環(huán)節(jié)進(jìn)行有機(jī)協(xié)調(diào)與優(yōu)化，充分利用可再生能源的新型區(qū)域能源供應(yīng)系統(tǒng)[5,8]。開展綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性及應(yīng)用研究是綜合能源系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，將在綜合能源系統(tǒng)選型及定容等設(shè)計(jì)工作、設(shè)備與負(fù)荷控制策略及負(fù)荷預(yù)測、需求側(cè)響應(yīng)等方面發(fā)揮重要作用。

針對綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及其關(guān)鍵應(yīng)用負(fù)荷預(yù)測、綜合需求響應(yīng)問題，國內(nèi)外學(xué)者開展了詳細(xì)研究。在分析綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性，探尋其規(guī)律影響上：文獻(xiàn)[9]分析了綜合能源系統(tǒng)冷、熱、電負(fù)荷不確定性對燃?xì)廨啓C(jī)等設(shè)備配置的影響；文獻(xiàn)[10]給出了不同容量范圍和不同負(fù)荷熱電比下，燃?xì)廨啓C(jī)的適應(yīng)范圍不同的結(jié)論；文獻(xiàn)[11-12]分析負(fù)荷特性規(guī)律，構(gòu)建了綜合能源系統(tǒng)設(shè)備容量配置優(yōu)化模型；文獻(xiàn)[13]、文獻(xiàn)[14]分別對廣東、南京的建筑負(fù)荷特性進(jìn)行分析，為綜合能源系統(tǒng)在建筑上的配置和運(yùn)行提供基礎(chǔ)保障。在綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測上：文獻(xiàn)[15]設(shè)計(jì)了考慮多元負(fù)荷多變量耦合關(guān)系的冷熱電聯(lián)供系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測方法；文獻(xiàn)[16]考慮影響負(fù)荷特性的運(yùn)行、自有屬性因素,建立典型建筑冷、熱負(fù)荷計(jì)算快速預(yù)測模型；文獻(xiàn)[17]提出了能改進(jìn)天然氣長期需求信息以進(jìn)行短期精確預(yù)測的去趨勢算法；文獻(xiàn)[18]引入深度學(xué)習(xí)，提出了短期電、熱、氣負(fù)荷聯(lián)合預(yù)測方法。在綜合能源系統(tǒng)綜合需求響應(yīng)上：文獻(xiàn)[19-20]提出了改變能源消費(fèi)類型來進(jìn)行響應(yīng)的綜合需求響應(yīng)概念；文獻(xiàn)[21]分析了家庭小型供能系統(tǒng)綜合需求響應(yīng)的能力；文獻(xiàn)[22]研究了綜合能源系統(tǒng)的可移峰負(fù)荷，并給出移峰潛力評價(jià)解析化模型；文獻(xiàn)[23]建立了多能源系統(tǒng)綜合需求響應(yīng)的隨機(jī)性模型，并提出響應(yīng)系統(tǒng)不平衡量的控制方法。綜上，現(xiàn)有研究主要集中在特定綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用上，在面對各個(gè)具體形式不一的實(shí)際綜合能源系統(tǒng)及其不同時(shí)間尺度下的負(fù)荷特性以及負(fù)荷預(yù)測和需求側(cè)響應(yīng)等應(yīng)用問題時(shí)，需要有統(tǒng)一研究分析框架、方法、指標(biāo)，指導(dǎo)研究、規(guī)劃、運(yùn)行人員的相關(guān)工作。

因此，本文首先梳理國內(nèi)外學(xué)者在綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用方面的研究情況；之后針對目前研究關(guān)鍵問題，給出綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用研究框架；結(jié)合分析框架對美國亞利桑那州立大學(xué)Tempe校區(qū)實(shí)際綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行研究，利用小波分析自動辨識和處理壞數(shù)據(jù)，計(jì)算分析該系統(tǒng)短/中長期單獨(dú)及融合負(fù)荷形態(tài)規(guī)律、不同類型用能數(shù)據(jù)增強(qiáng)負(fù)荷可預(yù)測性的可行性，及冷、電負(fù)荷綜合需求響應(yīng)潛力，以期在對綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析、負(fù)荷預(yù)測、綜合需求側(cè)響應(yīng)等問題提供參考依據(jù)方面，起到積極作用。

1 關(guān)鍵問題

綜合能源系統(tǒng)具有和傳統(tǒng)單一能源系統(tǒng)不同的負(fù)荷特性，同時(shí)不同用能負(fù)荷的負(fù)荷特性間又存在聯(lián)系，如何合理全面地分析綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性，充分發(fā)掘利用多種負(fù)荷間耦合信息是需要深入研究的課題。目前，綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用研究存在以下關(guān)鍵問題：(1)如何分析綜合能源系統(tǒng)多種負(fù)荷的負(fù)荷特性，在不同時(shí)間尺度下，探尋短/中長期負(fù)荷形態(tài)規(guī)律；(2)如何充分挖掘不同負(fù)荷間隱含關(guān)聯(lián)關(guān)系，用不同類型用能數(shù)據(jù)增強(qiáng)綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷的可預(yù)測性；(3)如何利用綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷形態(tài)特征，分析進(jìn)行綜合需求響應(yīng)的潛力，為充分利用多種負(fù)荷間互補(bǔ)特性進(jìn)行綜合需求響應(yīng)提供參考依據(jù)。

2 研究框架

針對上述關(guān)鍵問題，本文提出綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用關(guān)鍵問題的研究框架。

考慮到綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷具有較為繁雜的多時(shí)間尺度特性與多屬性特性，分別針對綜合能源系統(tǒng)短/中長期負(fù)荷形態(tài)及規(guī)律、不同類型用能數(shù)據(jù)增強(qiáng)負(fù)荷可預(yù)測性、綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析關(guān)鍵問題，構(gòu)建以用能行為尺度(小時(shí)級)、工作周期尺度(周級)、季節(jié)尺度(月級)組成的時(shí)間維度坐標(biāo)軸，與以負(fù)荷形態(tài)指標(biāo)、負(fù)荷間關(guān)聯(lián)度指標(biāo)、函數(shù)關(guān)系、峰谷互補(bǔ)程度指標(biāo)、單獨(dú)負(fù)荷及負(fù)荷間轉(zhuǎn)換約束組成的指標(biāo)維度坐標(biāo)軸，相應(yīng)提出指標(biāo)綜合計(jì)算分析、負(fù)荷間變量關(guān)聯(lián)分析、可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量計(jì)算分析的分析方法，分析框架如圖1所示。

2.1 綜合能源系統(tǒng)短/中長期負(fù)荷形態(tài)規(guī)律

對綜合能源系統(tǒng)短/中長期負(fù)荷形態(tài)及規(guī)律問題，針對常見電、冷、熱負(fù)荷，在時(shí)間維度各尺度下，定義負(fù)荷間融合負(fù)荷形態(tài)指標(biāo)：Lheat-Lcold、Lheat-Lelec、Lcold-Lelec分別為熱冷差、熱電差、冷電差；Lheat/Lcold、Lheat/Lelec、Lcold/Lelec分別為熱冷比、熱電比、冷電比。定義單獨(dú)負(fù)荷形態(tài)指標(biāo)：|Lheat|、|Lcold|、|Lelec|分別為某時(shí)間點(diǎn)熱、冷、電負(fù)荷絕對量大??；dLheat/dt、dLcold/dt、dLelec/dt分別為某時(shí)間點(diǎn)熱、冷、電負(fù)荷的變化速度；Lheat(max)、Lheat(min)分別為熱負(fù)荷分析范圍內(nèi)的最大值和最小值；Lcold(max)、Lcold(min)分別為冷負(fù)荷分析范圍內(nèi)的最大值和最小值；Lelec(max)、Lelec(min)分別為電負(fù)荷分析范圍內(nèi)的最大值和最小值；Lheat(norm)、Lcold(norm)、Lelec(norm)分別為熱、冷、電負(fù)荷的方差。分析上述指標(biāo)在各時(shí)間尺度下數(shù)值規(guī)律，即分“單獨(dú)負(fù)荷形態(tài)”與“融合負(fù)荷形態(tài)”，利用指標(biāo)進(jìn)行綜合計(jì)算分析，得到全面的綜合能源系統(tǒng)短/中長期負(fù)荷形態(tài)及規(guī)律，分析示意圖如圖2所示，對應(yīng)負(fù)荷指標(biāo)綜合計(jì)算分析如表1所示。

圖1 綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用關(guān)鍵問題研究框架Fig.1 Research framework of load characteristics analysis and key issues of integrated energy system

圖2 負(fù)荷形態(tài)分析示意圖Fig.2 A schematic diagram of load profile analysis

利用表1所示的指標(biāo)及其計(jì)算公式，反映負(fù)荷間融合負(fù)荷特性，能夠比較全面地體現(xiàn)綜合能源系統(tǒng)的負(fù)荷特性。電/冷比等融合負(fù)荷形態(tài)指標(biāo)反映分析時(shí)間范圍內(nèi)不同負(fù)荷間關(guān)聯(lián)關(guān)系，便于進(jìn)一步獲取不同負(fù)荷的關(guān)聯(lián)函數(shù)，為不同負(fù)荷間相互壞數(shù)據(jù)檢驗(yàn)、基于負(fù)荷關(guān)聯(lián)函數(shù)的協(xié)同負(fù)荷預(yù)測、各時(shí)間范圍內(nèi)綜合需求響應(yīng)潛力分析提供基礎(chǔ)。

以電負(fù)荷形態(tài)分析為例，在不同時(shí)間尺度下，既能夠通過單獨(dú)負(fù)荷形態(tài)指標(biāo)計(jì)算分析電負(fù)荷絕對量大小等單獨(dú)電負(fù)荷的形態(tài)規(guī)律，也能夠利用融合負(fù)荷形態(tài)指標(biāo)研究電與熱、冷的融合負(fù)荷形態(tài)規(guī)律，充分利用綜合能源系統(tǒng)多元信息，刻畫更立體的負(fù)荷形態(tài)。

2.2 不同類型用能數(shù)據(jù)增強(qiáng)負(fù)荷可預(yù)測性

因綜合能源系統(tǒng)獨(dú)特的結(jié)構(gòu)特性，不同類型負(fù)荷間存在著關(guān)聯(lián)性，利用對不同類型用能數(shù)據(jù)挖掘得到的隱含關(guān)聯(lián)信息，以趨勢修正、壞數(shù)據(jù)檢驗(yàn)等方式，相互增強(qiáng)各負(fù)荷可預(yù)測性。在各時(shí)間尺度下，定義負(fù)荷間關(guān)聯(lián)度指標(biāo)(負(fù)荷間絕對量大小、變化率等的關(guān)聯(lián)度)，通過擬合、物理模型推導(dǎo)等方法獲取負(fù)荷間函數(shù)關(guān)系，描繪各負(fù)荷在各時(shí)間尺度下的關(guān)聯(lián)情況，并利用關(guān)聯(lián)規(guī)律及多種負(fù)荷數(shù)據(jù)，對各負(fù)荷單獨(dú)負(fù)荷預(yù)測進(jìn)行優(yōu)化，形成協(xié)同負(fù)荷預(yù)測，增強(qiáng)綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷的可預(yù)測性，具體示意圖如圖3所示。

表1 負(fù)荷指標(biāo)綜合計(jì)算分析表Table 1 Comprehensive calculation andanalysis of load index

圖3 不同用能數(shù)據(jù)增強(qiáng)負(fù)荷可預(yù)測性Fig.3 Using different energy data to enhance load predictability

以電負(fù)荷預(yù)測為例，在各時(shí)間尺度下，用電熱、電冷負(fù)荷關(guān)聯(lián)度指標(biāo)得到的電熱、電冷負(fù)荷關(guān)聯(lián)規(guī)律及熱、冷負(fù)荷數(shù)據(jù)，修正電負(fù)荷預(yù)測基值和變化值，構(gòu)建協(xié)同電負(fù)荷預(yù)測。利用電冷比、電冷差進(jìn)行電冷協(xié)同電負(fù)荷預(yù)測公式為

(1)

2.3 綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析

本文綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析主要以綜合需求響應(yīng)為對象，在時(shí)間維度各尺度下，定義負(fù)荷間峰谷互補(bǔ)程度指標(biāo)以計(jì)算理論最大可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量；結(jié)合由設(shè)備、傳輸容量等分析得到的單獨(dú)負(fù)荷轉(zhuǎn)換約束與負(fù)荷間的轉(zhuǎn)換約束，計(jì)算實(shí)際最大可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量；探究各時(shí)間段可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量規(guī)律特征，為需求響應(yīng)潛力及相應(yīng)措施研究提供參考結(jié)果，示意圖如圖4所示。

圖4 綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析Fig.4 Analysis of the demand response potential of integrated energy system

以電冷間綜合需求響應(yīng)潛力分析為例，各時(shí)間尺度下，由電、冷互補(bǔ)程度指標(biāo)計(jì)算理論電、冷負(fù)荷間最大可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，考慮具體實(shí)際綜合能源系統(tǒng)單獨(dú)電、冷負(fù)荷轉(zhuǎn)換約束以及負(fù)荷間轉(zhuǎn)換約束，求解實(shí)際電、冷間最大可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，量化衡量該綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行電、冷綜合需求響應(yīng)的能力。電、冷綜合需求響應(yīng)潛力分析模型為

(2)

式中：Scold為分析時(shí)間范圍內(nèi)電、冷負(fù)荷間實(shí)際可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量(電、冷綜合需求響應(yīng)潛力)；γ為分析時(shí)間范圍內(nèi)冷負(fù)荷能量與電負(fù)荷能量間轉(zhuǎn)換效率，滿足能量轉(zhuǎn)換設(shè)備特性帶來的負(fù)荷間轉(zhuǎn)換約束γ(min)<γ<γ(max)；scold為分析時(shí)間范圍內(nèi)電、冷互補(bǔ)程度指標(biāo)(電、冷負(fù)荷曲線峰谷面積)反映的負(fù)荷間可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，滿足儲能設(shè)備特性帶來的能量存儲約束scold(min)

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)描述

實(shí)例分析以美國亞利桑那州立大學(xué)Tempe校區(qū)綜合能源系統(tǒng)為對象。Tempe校區(qū)設(shè)于Tempe市，擁有288個(gè)建筑、52 255名學(xué)生與教學(xué)人員。Tempe校區(qū)所處地屬熱帶沙漠氣候，夏熱冬暖，全年降雨量較少[24]，相對于其他地區(qū)，冷負(fù)荷需求較大。本文采用數(shù)據(jù)是Tempe校區(qū)綜合能源系統(tǒng)記錄的2013—2017年每天24 h的冷、熱、電負(fù)荷數(shù)據(jù)，均來源于該校Campus Metabolism項(xiàng)目網(wǎng)絡(luò)平臺[25]，冷、熱、電負(fù)荷數(shù)據(jù)單位分別是冷噸、mmBtu/h、kW。

后續(xù)分析時(shí)，需統(tǒng)一不同負(fù)荷的單位進(jìn)行“單位統(tǒng)一化”，按照Campus Metabolism項(xiàng)目網(wǎng)站提供的單位轉(zhuǎn)換計(jì)算公式1 kW=0.284 冷噸=0.003 4 mmBtu/h，將熱、冷負(fù)荷單位統(tǒng)一至kW。分析周級與小時(shí)級負(fù)荷特性時(shí)，為防止季節(jié)因素造成干擾，對分析數(shù)據(jù)進(jìn)行“標(biāo)幺化”處理，標(biāo)幺化的方式為：用每天每小時(shí)級的某種(電、熱、冷)負(fù)荷數(shù)據(jù)，除以當(dāng)天所有小時(shí)級該負(fù)荷數(shù)據(jù)的最大值，得到該負(fù)荷當(dāng)天每個(gè)小時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)對應(yīng)的標(biāo)幺值。后文中用到的“單位統(tǒng)一化”、“標(biāo)幺化”均采用上述方式。標(biāo)幺化具體公式為

(3)

3.2 壞數(shù)據(jù)處理

實(shí)際系統(tǒng)測量、存儲數(shù)據(jù)過程中，難免產(chǎn)生壞數(shù)據(jù)，將對后續(xù)分析產(chǎn)生極不利影響，分析負(fù)荷特性前，需要進(jìn)行壞數(shù)據(jù)處理，本文提出利用小波系數(shù)與RGB數(shù)值的壞數(shù)據(jù)處理方法，通過編程實(shí)現(xiàn)壞數(shù)據(jù)處理的自動化，在對大量負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，比人工操作速度快、效率高。方法如下詳述。

(1)辨識。因?yàn)樾〔ㄏ禂?shù)能反映曲線突兀程度，同時(shí)matlab可將小波系數(shù)值用圖像中不同顏色及其對應(yīng)RGB值表示，便可用含壞數(shù)據(jù)的負(fù)荷曲線中正常數(shù)據(jù)RGB值接近，突兀壞數(shù)據(jù)RGB值遠(yuǎn)不同于正常數(shù)據(jù)這一特點(diǎn)，遍歷所有數(shù)據(jù)點(diǎn)RGB值，結(jié)合數(shù)據(jù)點(diǎn)位置信息(數(shù)據(jù)在所有數(shù)據(jù)中位置)，即可找出突兀點(diǎn)。對原始數(shù)據(jù)經(jīng)小波變換得到的各層小波系數(shù)作如下處理：

(4)

式中：Cmn為第n個(gè)數(shù)據(jù)對應(yīng)的第m層小波系數(shù)；m為小波系數(shù)所在層數(shù)；n為數(shù)據(jù)點(diǎn)在所有數(shù)據(jù)中的位置；Cmin、Cmax分別為所有數(shù)據(jù)所有層小波系數(shù)的最小值和最大值。

通過式(4)，將數(shù)值很小的小波系數(shù)值轉(zhuǎn)換成范圍為1～64的RGB數(shù)值，以便發(fā)現(xiàn)突兀程度不明顯的壞數(shù)據(jù)。將經(jīng)過標(biāo)幺化和RGB值轉(zhuǎn)換處理后前5層小波系數(shù)中數(shù)值大于1(考慮經(jīng)過上述處理后，正常數(shù)據(jù)對應(yīng)的數(shù)值均小于1)的對應(yīng)數(shù)據(jù)判定為壞數(shù)據(jù)。按上述方法繪制Tempe校區(qū)2017年每天24 h電負(fù)荷曲線和各點(diǎn)小波系數(shù)對應(yīng)RGB值圖，如圖5所示。

采用不同的尺度，可得不同層數(shù)(層數(shù)不同，對是否是壞數(shù)據(jù)的判別標(biāo)準(zhǔn)不同)下Tempe校區(qū)2017年電負(fù)荷數(shù)據(jù)中壞數(shù)據(jù)的位置。

(2)修正。已知壞數(shù)據(jù)位置后，通過將壞數(shù)據(jù)前5個(gè)和后5個(gè)正常數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并做多項(xiàng)式擬合，用得到的擬合曲線計(jì)算替換壞數(shù)據(jù)的修正數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)修正。同樣以Tempe校區(qū)2017年每天24 h的電負(fù)荷數(shù)據(jù)為例，對壞數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，修正前、后情況如圖6所示。圖6中，經(jīng)過壞數(shù)據(jù)處理，波動較大的壞數(shù)據(jù)得到修正，處理后數(shù)據(jù)更能反映實(shí)際情況。后續(xù)計(jì)算分析所用數(shù)據(jù)均經(jīng)過上述壞數(shù)據(jù)處理。

圖6 壞數(shù)據(jù)的修正Fig.6 Bad data correction

3.3 綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性

結(jié)合第2節(jié)分析框架，分別在季節(jié)(月級)、工作周期(周級)、用能行為(小時(shí)級)時(shí)間尺度下，通過單獨(dú)、融合負(fù)荷指標(biāo)，以箱線圖形式分析負(fù)荷特性。每個(gè)箱中間線代表該箱包含數(shù)據(jù)中值，箱上下邊界值分別表示該箱第三四分位點(diǎn)、第一四分位點(diǎn)，與箱通過虛線相連的兩條黑實(shí)線為內(nèi)限值，內(nèi)限值之外的數(shù)值點(diǎn)為異常值。

(1)月級負(fù)荷特性。利用日平均負(fù)荷代表該日負(fù)荷情況，構(gòu)成其所屬月分析數(shù)據(jù)組，即每月數(shù)據(jù)組由電、冷、熱各30個(gè)左右的日均負(fù)荷數(shù)值組成，如1月數(shù)據(jù)組由該月31天的電、冷、熱日平均負(fù)荷數(shù)據(jù)組成。對冷、熱負(fù)荷進(jìn)行單位統(tǒng)一化，以月為分析對象，對Tempe校區(qū)2016年3月到2017年2月的月電、冷、熱負(fù)荷進(jìn)行箱線圖繪制，如圖7所示。

以3—5月為春，6—8月為夏，9—11月為秋，12—次年2月為冬進(jìn)行季節(jié)劃分，分析可知：電、冷負(fù)荷均呈現(xiàn)夏高冬低負(fù)荷特征，熱負(fù)荷則相反。熱負(fù)荷與冷負(fù)荷、電負(fù)荷在季節(jié)上的互補(bǔ)性較明顯。負(fù)荷較高季節(jié)月負(fù)荷大部分變化范圍較大，反之較小，該特點(diǎn)在熱負(fù)荷上體現(xiàn)得更明顯。

用能反映某個(gè)時(shí)間點(diǎn)負(fù)荷間關(guān)系的負(fù)荷比來分析融合負(fù)荷特性，同時(shí)考慮熱負(fù)荷數(shù)值數(shù)量級相對較小，電、冷負(fù)荷數(shù)量級相當(dāng)，如下的負(fù)荷比分析，關(guān)注電冷比。根據(jù)單位統(tǒng)一化的日均電、冷負(fù)荷計(jì)算每天的電冷比，進(jìn)而構(gòu)成其所屬月的電冷比數(shù)據(jù)組，即每個(gè)月數(shù)據(jù)組包含30個(gè)左右的電冷比數(shù)據(jù)。以月為分析對象，對Tempe校區(qū)2016年3月—2017年2月的電冷比進(jìn)行箱圖繪制，如圖8所示。

圖7 2016年3月至2017年2月月級電、冷、熱負(fù)荷箱圖Fig.7 Monthly power,cold and heat load box diagrams from March 2016 to February 2017

圖8 2016年3月—2017年2月月級電冷比箱圖Fig.8 Box diagram of monthly load ratio of power and cold load from March 2016 to February 2017

月級電冷比反映的融合負(fù)荷特性在不同季節(jié)之間差異明顯，月級電冷比夏季小、冬季大，同一季節(jié)同一月內(nèi)電冷比波動范圍較小，較穩(wěn)定。在同一月內(nèi)，利用電冷比分析電、冷負(fù)荷間關(guān)系的可信度較高。利用前面得到的月級單獨(dú)電、冷負(fù)荷特性可推出類似結(jié)論，相互印證了結(jié)果的正確性。

(2)周級負(fù)荷特性。利用電、冷、熱負(fù)荷各7個(gè)日平均負(fù)荷構(gòu)成其所屬周分析數(shù)據(jù)組，如第1周由2017年1月2日至2017年1月8日每天電、冷、熱日平均負(fù)荷數(shù)據(jù)組成。對冷、熱負(fù)荷進(jìn)行單位統(tǒng)一化，對電、冷、熱負(fù)荷進(jìn)行標(biāo)幺化，以周為分析對象，對2017年52周(去除2017年1月1日)電、冷、熱負(fù)荷進(jìn)行箱圖繪制，如圖9所示。

圖9 2017年周級電、熱、冷負(fù)荷箱圖Fig.9 Weekly power,cold and heat load boxdiagrams in 2017

冷、熱負(fù)荷平均值均在29周左右達(dá)到最大，且29周負(fù)荷波動范圍不大。熱負(fù)荷呈現(xiàn)出在29周(7月份)附近平均值相對高，與圖7中熱負(fù)荷箱圖形狀正好相反的情況，考慮到前者數(shù)據(jù)經(jīng)過了標(biāo)幺化，圖9中不能反映絕對數(shù)值，故能理解這種看似矛盾的結(jié)果：圖9中29周附近熱負(fù)荷平均值高，說明29周及其臨近周每天每小時(shí)的熱負(fù)荷數(shù)值大都接近當(dāng)天的最高值，而不代表這些天每小時(shí)的實(shí)際用熱很大。

通過負(fù)荷比分析周級融合負(fù)荷特性。利用單位統(tǒng)一化、標(biāo)幺化后的日均電、冷負(fù)荷計(jì)算每天的電冷比，進(jìn)而構(gòu)成其所屬周的負(fù)荷比。以周為分析對象，對2017年52周的電冷比進(jìn)行箱圖繪制，如圖10所示。

圖10 2017年周級電冷比Fig.10 Box diagram of monthly load ratio of power and cold load in 2017

即便采用標(biāo)幺化抹去季節(jié)造成的影響，還是有在29周附近電冷比明顯下降的情況，考慮到29周附近是暑假，這很可能跟學(xué)校內(nèi)人員的節(jié)假日工作方式有關(guān)。觀察52周的電冷比情況，發(fā)現(xiàn)部分周周內(nèi)每天的電冷比變動范圍較大，在這些周利用電冷比和電、冷負(fù)荷數(shù)據(jù)，對周內(nèi)每天的電、冷負(fù)荷進(jìn)行協(xié)同預(yù)測具有較大提升空間。

(3)小時(shí)級負(fù)荷特性。對Tempe校區(qū)2017年8 760 h，每小時(shí)對應(yīng)的電、冷、熱負(fù)荷先后進(jìn)行單位統(tǒng)一化、標(biāo)幺化后，按一天24 h分別進(jìn)行分組，例如 00:00時(shí)刻數(shù)據(jù)組由365天每天00:00時(shí)的電、冷、熱負(fù)荷數(shù)據(jù)組成。以小時(shí)為分析對象，對2017年電、冷、熱負(fù)荷進(jìn)行箱圖繪制如圖11所示。

盡管標(biāo)幺化抹去季節(jié)因素影響，電、冷、熱負(fù)荷依然表現(xiàn)出與每天生活習(xí)慣、天氣、溫度等相關(guān)的變化規(guī)律。電負(fù)荷在每天14：00左右出現(xiàn)高峰，03：00左右出現(xiàn)最低值；冷、熱負(fù)荷小時(shí)級規(guī)律與每天各小時(shí)氣溫變化規(guī)律相關(guān)性強(qiáng)，冷負(fù)荷在15:00左右出現(xiàn)高峰，03：00左右出現(xiàn)最低值；熱負(fù)荷高峰出現(xiàn)在 06:00，15:00左右出現(xiàn)最低值，3種負(fù)荷高峰區(qū)域波動大的點(diǎn)也較多。從1天24 h整體來看，各個(gè)小時(shí)間負(fù)荷均值的波動程度冷負(fù)荷最大，熱負(fù)荷次之，電負(fù)荷最小。

圖11 2017年小時(shí)級電、冷、熱負(fù)荷箱圖Fig.11 Hourly power,cold and heat load box diagrams in 2017

對Tempe校區(qū)2017年每小時(shí)對應(yīng)的電、冷負(fù)荷先后進(jìn)行單位統(tǒng)一化、標(biāo)幺化，進(jìn)而計(jì)算電冷比，并按小時(shí)進(jìn)行分組，即1天24 h每個(gè)小時(shí)由365個(gè)電冷比組成。以小時(shí)為分析對象，對Tempe校區(qū)2017年的電冷比進(jìn)行箱圖繪制，如圖12所示。

圖12 2017年小時(shí)級電冷比Fig.12 Box diagram of hourly load ratio of power and cold load in 2017

從各個(gè)小時(shí)數(shù)據(jù)看，電冷比在平均數(shù)值高的小時(shí)，波動范圍也較大。從一天整體看，電冷比均值在16：00左右出現(xiàn)最低值，04:00左右出現(xiàn)峰值，考慮電負(fù)荷均值在一天的波動范圍較冷負(fù)荷均值小，由電冷比定義及電、冷負(fù)荷數(shù)據(jù)規(guī)律可理解這種特征產(chǎn)生的原因：電負(fù)荷變動較小，電冷比主要受冷負(fù)荷變化的影響。同時(shí)，圖12中幾乎每個(gè)小時(shí)都有波動很大的異常值，表明小時(shí)級電冷比具有一定的隨機(jī)性。

此外，還按季節(jié)對Tempe校區(qū)2013—2017年5年每天每小時(shí)冷、電負(fù)荷分布，采用稀疏方法進(jìn)行了繪制，如圖13所示。圖13中，每個(gè)點(diǎn)在橫、縱軸上的投影對應(yīng)的數(shù)值分別是其所代表小時(shí)的電、冷負(fù)荷數(shù)值。繪圖用到的稀疏方法是：從大量數(shù)據(jù)點(diǎn)中均勻隨機(jī)選取較少固定數(shù)量的點(diǎn)代表數(shù)據(jù)整體。圖13中，冷電負(fù)荷在各季節(jié)下分布形態(tài)不一，但呈現(xiàn)出在電冷比較大時(shí)，冬季點(diǎn)占比多，在電冷比較小時(shí)，夏季點(diǎn)占比多，即之前夏季電冷比相對較小，冬季電冷比相對較大的規(guī)律得以體現(xiàn)。

圖13 2013—2017年各季節(jié)每天每小時(shí)冷、電負(fù)荷分布Fig.13 Distribution of daily and hourly cold and power load marked in different seasons from 2013 to 2017

結(jié)合第2節(jié)所提分析框架及上述綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性計(jì)算分析結(jié)果，可總結(jié)得到：不同時(shí)間尺度下綜合能源系統(tǒng)不同負(fù)荷單獨(dú)及負(fù)荷間的負(fù)荷特性，存在隨機(jī)波動性的同時(shí)，也具有規(guī)律性。仿真結(jié)果也證明了按不同時(shí)間尺度劃分，利用單獨(dú)及融合指標(biāo)計(jì)算分析，對綜合能源系統(tǒng)短/中長期負(fù)荷形態(tài)及規(guī)律進(jìn)行探究的實(shí)用性與全面性。

3.4 不同類型用能數(shù)據(jù)增強(qiáng)負(fù)荷可預(yù)測性

考慮到現(xiàn)階段的負(fù)荷預(yù)測，負(fù)荷隨機(jī)波動值的規(guī)律探尋具有很重要的研究意義，結(jié)合2.2節(jié)內(nèi)容，對利用不同負(fù)荷波動值之間的關(guān)系以增強(qiáng)系統(tǒng)整體負(fù)荷的可預(yù)測性這一方法，進(jìn)行可行性計(jì)算。對2013—2017年Tempe校區(qū)每天的電、冷、熱日平均負(fù)荷數(shù)據(jù)，自2013年1月2日起，取每天與前一天日平均負(fù)荷的差值作為負(fù)荷波動值，即利用電、冷、熱負(fù)荷各得到1 825個(gè)負(fù)荷差值，分析不同負(fù)荷差值之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。分別在電、冷、熱負(fù)荷差值坐標(biāo)系下對應(yīng)繪圖，如圖14所示。

圖14 電、冷、熱負(fù)荷差值圖Fig.14 The diagrams of difference between power,cold and heat load

圖14中一個(gè)點(diǎn)即代表2013—2017年某天對應(yīng)的電、冷、熱負(fù)荷差值數(shù)據(jù)。利用相關(guān)度函數(shù)corrcoef計(jì)算得到冷與電、電與熱、冷與熱負(fù)荷差值間的相關(guān)系數(shù)分別為0.746 1、-0.042 0、-0.285 9?？紤]到相關(guān)系數(shù)大于0.7，利用冷、電負(fù)荷間較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系及電、冷負(fù)荷數(shù)據(jù)來增強(qiáng)系統(tǒng)的電、冷負(fù)荷可預(yù)測性是可行的。結(jié)論與3.3節(jié)中所得的冷、電負(fù)荷具有較強(qiáng)關(guān)聯(lián)特性結(jié)論吻合，實(shí)際工程中可考慮利用2.2節(jié)公式(1)進(jìn)行冷電協(xié)同負(fù)荷預(yù)測增強(qiáng)負(fù)荷可預(yù)測性。

3.5 綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力

本節(jié)在3.3、3.4節(jié)的基礎(chǔ)上，以電、冷綜合需求響應(yīng)為例進(jìn)行計(jì)算分析。本節(jié)所提的綜合需求響應(yīng)概念，是指能源消費(fèi)者不僅僅通過削減能源消費(fèi)量進(jìn)行需求響應(yīng)，還可通過改變能源消費(fèi)類型來進(jìn)行響應(yīng)，即不同能源負(fù)荷都可以通過其他形式能源與電能之間的轉(zhuǎn)換來參與需求響應(yīng)[19-20]。

Tempe校區(qū)提供的冷負(fù)荷數(shù)據(jù)，來源于電能驅(qū)動的產(chǎn)冷設(shè)備，即電負(fù)荷數(shù)據(jù)與冷負(fù)荷數(shù)據(jù)之和為真正的耗電負(fù)荷數(shù)據(jù)?？紤]到可通過在用冷低谷時(shí)，用電產(chǎn)生冰并存儲其能量，在用冷高峰時(shí)利用之前存儲的冰代替電來制冷，則通過移動冷負(fù)荷，來實(shí)現(xiàn)電與冷負(fù)荷之和(實(shí)際真正電負(fù)荷)的削峰填谷。

因?yàn)槔湄?fù)荷數(shù)據(jù)與電、冷負(fù)荷數(shù)據(jù)之和的比，即為實(shí)際電能用于產(chǎn)冷部分占總體的比，若設(shè)在各時(shí)段冷負(fù)荷100%可用于電、冷綜合需求響應(yīng)，則上述比值也是實(shí)際可調(diào)電能占總電能的比，Tempe校區(qū)2013年至2017年每天的可調(diào)比例曲線如圖15所示。

圖15 可調(diào)比例曲線Fig.15 The curve of adjustable proportional

可調(diào)比例曲線反映出的規(guī)律性為大致按1年的周期循環(huán)，隨機(jī)性為日期接近的各天之間也存在可調(diào)比例差異過大的情況，能為實(shí)際電、冷綜合需求響應(yīng)提供啟示和參考。

考慮到不同季節(jié)電冷比分布規(guī)律不同，在2017年的春分(3月21日)、夏至(6月22日)、秋分(9月23日)、冬至(12月22日)分別進(jìn)行電、冷間的綜合需求響應(yīng)，對Tempe校區(qū)電、冷負(fù)荷之和曲線進(jìn)行削峰填谷，希望將電、冷負(fù)荷之和曲線峰的80%的能量(此處80%和20%只是算例分析時(shí)的典型數(shù)值，實(shí)際工程可將其設(shè)定為x可調(diào)的x%與(100-x)%)轉(zhuǎn)移至其谷處。具體方法如下詳述。

(1)計(jì)算電、冷負(fù)荷之和曲線的日平均值，定義日平均值線與電、冷負(fù)荷之和曲線高于日平均值線的部分所圍成的區(qū)域?yàn)榉?，設(shè)峰的面積為S0。

(2)設(shè)計(jì)一條平行于水平軸，自電、冷負(fù)荷之和曲線的峰的最高點(diǎn)水平向下移動的截取線，當(dāng)截取線與電、冷負(fù)荷之和曲線在截取線以上的部分所圍成的區(qū)域的面積為80%S0時(shí)，該區(qū)域即為要移去的峰。

(3)設(shè)計(jì)另一條平行于水平軸，自電、冷負(fù)荷之和曲線的最低點(diǎn)水平向上移動的截取線，當(dāng)截取線與電、冷負(fù)荷之和曲線在截取線以下的部分所圍成區(qū)域的面積為80%S0時(shí)，該區(qū)域即為要填滿的谷。

(4)利用步驟(2)和步驟(3)得到的2條截取線，以直線替換曲線的形式替換對應(yīng)部分的曲線，得到電、冷綜合需求響應(yīng)后的電、冷負(fù)荷之和曲線。

(5)保持電負(fù)荷曲線不變，根據(jù)“電負(fù)荷+冷負(fù)荷=電、冷負(fù)荷之和”關(guān)系等式以及步驟(4)中結(jié)果，得到綜合需求響應(yīng)后冷負(fù)荷曲線。

上述過程中，80%S0即為公式(2)中scold，計(jì)算時(shí)設(shè)γ=1，負(fù)荷轉(zhuǎn)換滿足負(fù)荷轉(zhuǎn)換約束與能量存儲約束，具體結(jié)果如圖16—19所示。

圖16 春分日電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.16 Integrated demand response of power and cold load in vernal equinox

圖17 夏至日電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.17 Integrated demand response of power and cold load in summer solstice

圖18 秋分日電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.18 Integrated demand response of power and cold load in autumnal equinox

圖19 冬至日電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.19 Integrated demand response of power and cold load in winter solstice

經(jīng)過電、冷綜合需求響應(yīng)后，電、冷負(fù)荷之和曲線較之前明顯更平坦，波動程度得到降低，達(dá)到了需求響應(yīng)目的。4天的負(fù)荷轉(zhuǎn)移量分別為：春分為52 904.45 kW·h，夏至為73 658.31 kW·h，秋分為59 806.03 kW·h，冬至為21 806.92 kW·h，即這4天電、冷綜合需求響應(yīng)最大潛力，也是以后春分、夏至、秋分、冬至日Tempe校區(qū)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行電、冷綜合需求響應(yīng)的儲冰設(shè)備規(guī)劃運(yùn)行的參考數(shù)據(jù)。同樣地，可以計(jì)算得到消去電、冷負(fù)荷之和曲線峰的80%時(shí)，Tempe校區(qū)綜合能源系統(tǒng)電、冷綜合需求響應(yīng)2013—2017年每天的儲冰量。由計(jì)算結(jié)果可知，通過充分利用多能負(fù)荷間關(guān)聯(lián)性與轉(zhuǎn)換靈活性，綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行綜合需求響應(yīng)具有極大潛力價(jià)值，將助力未來能源高效合理利用。

4 結(jié) 語

開展綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性及應(yīng)用研究是綜合能源系統(tǒng)設(shè)計(jì)和運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)。針對目前綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用的關(guān)鍵問題，本文考慮綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷的多時(shí)間尺度與多屬性特性，給出了綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性分析及應(yīng)用研究分析框架及其分析方法與指標(biāo)。利用負(fù)荷特性分析框架、指標(biāo)、方法，對美國亞利桑那州立大學(xué)Tempe校區(qū)實(shí)際綜合能源系統(tǒng)經(jīng)壞數(shù)據(jù)處理的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，探究了該系統(tǒng)月、周、小時(shí)級單獨(dú)及融合負(fù)荷形態(tài)規(guī)律，并證明了冷、電負(fù)荷數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系，增強(qiáng)了冷、電負(fù)荷可預(yù)測的可行性及冷、電負(fù)荷進(jìn)行綜合需求響應(yīng)的潛力，結(jié)果表明所提研究分析框架能較全面地挖掘和利用綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性規(guī)律，這將在提升負(fù)荷可預(yù)測性、充分發(fā)揮綜合需求響應(yīng)潛力等方面起到積極作用。

致謝

本文中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得到了美國亞利桑那州立大學(xué)Campus Metabolism項(xiàng)目理事Robert Vandling、Karl Edelhoff等工作人員的大力支持，在此向他們表示衷心的感謝。