商業(yè)樓宇負(fù)荷可調(diào)能力與負(fù)荷特征的相關(guān)性研究

熊真真，劉曉春，張 皓，田英杰，吳 裔，李 凡

(1.上海騰天節(jié)能技術(shù)有限公司，上海 200336；2.國(guó)網(wǎng)上海市電力公司電力科學(xué)研究院院，上海 200437)

“2030年碳達(dá)峰、2060年碳中和”目標(biāo)任務(wù)達(dá)成時(shí)間節(jié)點(diǎn)明確，我國(guó)正處在能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命的關(guān)鍵時(shí)期，在電力系統(tǒng)上已經(jīng)明確將構(gòu)建清潔低碳安全高效的能源體系，控制化石能源總量，著力提高利用效能，實(shí)施可再生能源替代行動(dòng)，深化電力體制改革，構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)。未來(lái)終端用能結(jié)構(gòu)中，電氣化水平持續(xù)提升，電能逐步成為最主要的能源消費(fèi)品種。根據(jù)有關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)，2025年后電能將取代煤炭在終端能源消費(fèi)中的主導(dǎo)地位，電能占終端能源消費(fèi)比重在2035年和2060年有望分別達(dá)到約45%和70%。圍繞著滿(mǎn)足人民對(duì)美好生活的向往，電能替代、電動(dòng)汽車(chē)、清潔供暖、屋頂光伏、家用儲(chǔ)能設(shè)備及智能家居的廣泛應(yīng)用使用電負(fù)荷朝著多元化方向發(fā)展[1-2]。在能源互聯(lián)網(wǎng)背景下，既是消費(fèi)者，又是生產(chǎn)者的全新模式改變著能源電力服務(wù)形態(tài)，負(fù)荷靈活性的進(jìn)一步提升，對(duì)需求側(cè)負(fù)荷可調(diào)性提出更高的要求。

本文基于對(duì)上海市中心城區(qū)商業(yè)樓宇用能系統(tǒng)的調(diào)研，覆蓋辦公、酒店、綜合體、商場(chǎng)不同類(lèi)型的樓宇50幢，通過(guò)樓宇負(fù)荷聚類(lèi)分析進(jìn)行特征類(lèi)別劃分，研究商業(yè)樓宇負(fù)荷調(diào)控中調(diào)節(jié)率和負(fù)荷分類(lèi)特性、波動(dòng)率之間的相關(guān)性，為將來(lái)樓宇在以新能源為主新型電力系統(tǒng)下開(kāi)展供需互動(dòng)，需求側(cè)靈活管理、虛擬電廠等“雙碳”項(xiàng)目執(zhí)行發(fā)揮效用，推動(dòng)實(shí)現(xiàn)能源消費(fèi)精細(xì)化管理。

1 樣本選擇

目前，“雙碳”及新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下，我國(guó)面臨著能源環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙重壓力，能源生產(chǎn)與消費(fèi)革命升級(jí)迫切，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)樓宇負(fù)荷狀態(tài)、電能負(fù)載等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘與預(yù)測(cè)，開(kāi)展基于樓宇用戶(hù)特征的預(yù)測(cè)性調(diào)度，在樓宇用能運(yùn)行管理信息化建設(shè)領(lǐng)域提升智慧能源體系中“用”能環(huán)節(jié)的精細(xì)度，從而基于數(shù)據(jù)積累進(jìn)行分析，進(jìn)一步地盡可能發(fā)揮效用，有較大的業(yè)務(wù)開(kāi)展需求。

本次調(diào)研分析的商業(yè)樓宇，主要集中在城市中心區(qū)域，采集到50幢數(shù)據(jù)樣本，其中經(jīng)營(yíng)性質(zhì)為辦公的22個(gè)，占樣本總量的44%；經(jīng)營(yíng)性質(zhì)為酒店的14個(gè)，占樣本總量的28%；經(jīng)營(yíng)性質(zhì)為綜合建筑的10個(gè)，占樣本總量的20%；經(jīng)營(yíng)性質(zhì)為商場(chǎng)的4個(gè)，占樣本總量的8%。

2 調(diào)研全樣本數(shù)據(jù)分析

本次研究重點(diǎn)為基于用戶(hù)負(fù)荷調(diào)控能力相關(guān)性研究，負(fù)荷調(diào)節(jié)率和負(fù)荷波動(dòng)率是個(gè)關(guān)鍵的參考因數(shù)，因此作為分析重點(diǎn)進(jìn)行探討研究。

2.1 負(fù)荷調(diào)節(jié)率

負(fù)荷調(diào)節(jié)率反映的是樣本數(shù)據(jù)在虛擬電廠需求響應(yīng)時(shí)間中可調(diào)節(jié)能力的一種指標(biāo)。樣本數(shù)據(jù)中調(diào)節(jié)量反映該樓宇調(diào)節(jié)的絕對(duì)能力，而調(diào)節(jié)率則是樓宇相對(duì)能力。

根據(jù)本次參與研究的50個(gè)商業(yè)樓宇數(shù)據(jù)樣本，在樣本需求響應(yīng)事件中累計(jì)負(fù)荷調(diào)控超過(guò)5.5萬(wàn)kWh，平均調(diào)節(jié)率22.43%。負(fù)荷調(diào)節(jié)計(jì)算公式：

(1)

式中Pa——單次調(diào)節(jié)負(fù)荷；Pc——當(dāng)前基線(xiàn)負(fù)荷。

2.2 負(fù)荷波動(dòng)率

負(fù)荷波動(dòng)率反映的是樣本數(shù)據(jù)在虛擬電廠需求響應(yīng)期間能耗負(fù)荷的波動(dòng)情況。樣本數(shù)據(jù)中波動(dòng)率越大說(shuō)明樓宇在調(diào)節(jié)期間能耗峰谷落差比例越大，這種落差波動(dòng)可能會(huì)影響到其調(diào)節(jié)能力。

根據(jù)本次參與研究的50個(gè)商業(yè)樓宇數(shù)據(jù)樣本可計(jì)算其負(fù)荷波動(dòng)率，負(fù)荷波動(dòng)率公式：

(2)

式中x——日均負(fù)荷均值。

日平均負(fù)荷均方差：

(3)

2.3 相關(guān)性分析

對(duì)用戶(hù)負(fù)荷調(diào)控能力相關(guān)性進(jìn)行研究，其中相關(guān)性分析主要分三個(gè)步驟。

2.3.1 計(jì)算樣本協(xié)方差

協(xié)方差用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間的總體誤差，計(jì)算調(diào)節(jié)率和負(fù)荷波動(dòng)率的協(xié)方差可以在一定程度上反應(yīng)兩組數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。

協(xié)方差公式：

Cov(X,Y)=E[(X-μx)(Y-μy)]

(4)

式中X——調(diào)節(jié)率；Y——波動(dòng)率；μx,y——調(diào)節(jié)率或波動(dòng)率與之均值差。

2.3.2 計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差

標(biāo)準(zhǔn)差用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度，分別計(jì)算樣本數(shù)據(jù)的調(diào)節(jié)率和符合率的標(biāo)準(zhǔn)差可以有效地推論數(shù)據(jù)的穩(wěn)定程度。

樣本標(biāo)準(zhǔn)差公式：

(5)

式中x——樣本數(shù)據(jù)(負(fù)荷率或調(diào)節(jié)率)。

2.3.3 計(jì)算樣本相關(guān)性

相關(guān)性系數(shù)，是反應(yīng)兩組變量(負(fù)荷率和調(diào)節(jié)率)之間關(guān)系密切程度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)的取值區(qū)間在[1，-1]。1表示兩個(gè)變量完全線(xiàn)性相關(guān)，-1表示兩個(gè)變量完全負(fù)相關(guān)，0表示兩個(gè)變量不相關(guān)。數(shù)據(jù)越趨近于0表示相關(guān)關(guān)系越弱。

計(jì)算樣本相關(guān)性公式：

(6)

式中Sxy——協(xié)方差；Sx和Sy——樣本的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.4 全樣本相關(guān)性分析

通過(guò)計(jì)算單個(gè)樓的調(diào)節(jié)量和調(diào)節(jié)率可以得到計(jì)算結(jié)果(見(jiàn)表1)。表1中包括調(diào)節(jié)量、波動(dòng)率和調(diào)節(jié)率。

通過(guò)表1中波動(dòng)率和調(diào)節(jié)率的相關(guān)性分析研究發(fā)現(xiàn)，負(fù)荷波動(dòng)率和負(fù)荷調(diào)節(jié)率相關(guān)性系數(shù)為rxy=0.47。0.47的相關(guān)性比較低，因此有必要進(jìn)一步通過(guò)類(lèi)別細(xì)化對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

表1 單幢用戶(hù)負(fù)荷調(diào)節(jié)能力計(jì)算表

3 調(diào)研分類(lèi)樣本數(shù)據(jù)分析

3.1 基于建筑類(lèi)型的相關(guān)性分析

在樣本數(shù)據(jù)中，分為辦公、商場(chǎng)、酒店和綜合4種業(yè)態(tài)類(lèi)型，將樣本按相關(guān)類(lèi)別進(jìn)行分類(lèi)處理，得到分類(lèi)計(jì)算平均波動(dòng)率和調(diào)節(jié)率如表2所示。

經(jīng)過(guò)拆分建筑類(lèi)型，由表2數(shù)據(jù)可知，不同建筑類(lèi)型其相關(guān)性有所不同，其中酒店類(lèi)型相關(guān)性提高，而商場(chǎng)類(lèi)型相關(guān)性有所降低，但其整體相關(guān)性依然是弱相關(guān)。

對(duì)于商業(yè)樓宇負(fù)荷來(lái)說(shuō)，空調(diào)能耗是主要可調(diào)資源，需要進(jìn)一步進(jìn)行分析空調(diào)能耗。

3.2 基于空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)的相關(guān)性分析

空調(diào)系統(tǒng)作為商業(yè)樓宇內(nèi)主要的用能系統(tǒng)，可以最大程度保證在不影響建筑環(huán)境舒適度的情況下，具備短時(shí)間內(nèi)降負(fù)荷明顯的特征，在電力高峰時(shí)段可較為迅速地緩解用電壓力，本次分析商業(yè)樓宇和負(fù)荷可控電因子為空調(diào)制冷系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)。

由于2020年受疫情影響數(shù)據(jù)不能真實(shí)反應(yīng)正常工況下的負(fù)荷情況，因此選取2019年全年夏季空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析算法為典型K-means聚類(lèi)算法。

3.2.1 空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析過(guò)程

空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析過(guò)程如下。

(1)首先將所有負(fù)荷數(shù)據(jù)每15 min一個(gè)點(diǎn)，每天96個(gè)負(fù)荷點(diǎn)作為樣本集；

(2)將所有樣本歸一化處理；

(3)選擇初始化的k個(gè)樣本，作為初始化聚類(lèi)中心a=a1,a2,a3,…,ak。根據(jù)實(shí)際情況令k=5；

(4)每個(gè)數(shù)據(jù)樣本xi計(jì)算它到k個(gè)聚類(lèi)中的距離，并將其分到距離最小的聚類(lèi)中心對(duì)應(yīng)的類(lèi)中；

(6)重復(fù)步驟5和步驟6，直到中止條件(令誤差小于5%)。

3.2.2 空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

(1)特征1——正態(tài)分布1型。特征描述：早7:00開(kāi)機(jī)負(fù)荷較大，晚5:30之后平穩(wěn)下降，日間負(fù)荷保持平穩(wěn)。代表建筑類(lèi)型：辦公類(lèi)型。辦公類(lèi)型空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果如圖1所示。

圖1 類(lèi)型1空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

(2)特征2——正態(tài)分布2型。特征描述：負(fù)荷高峰較早，早4:00空調(diào)開(kāi)機(jī)負(fù)荷較大，中午前后出現(xiàn)高峰，晚6:00負(fù)荷迅速降低。與類(lèi)型1相比負(fù)荷高峰較早發(fā)生。代表建筑類(lèi)型：綜合體，商業(yè)+辦公類(lèi)型。類(lèi)型2空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果如圖2所示。

圖2 類(lèi)型2空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

(3)特征3——全天平緩1型。特征描述：7:00～15:00之間，用能平緩，22:00后用能略有上升。代表建筑類(lèi)型：以酒店為主。類(lèi)型3空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果如圖3所示。

圖3 類(lèi)型3空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

(4)特征4——全天平緩2型。特征描述：7：00—15：00之間，用能平緩，22：00后用能略有上升。相較于全天平緩2型，全天用能功率變化幅度較低。代表建筑類(lèi)型：以酒店為主。類(lèi)型4空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果如圖4所示。

圖4 類(lèi)型4空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

(5)特征5——正態(tài)分布3型。特征描述：早7：30半開(kāi)機(jī)負(fù)荷較大，日間負(fù)荷呈現(xiàn)8：00～10：00，10：00～12：30，12：30～15：00三階段式遞增，達(dá)到最高值后下降。該類(lèi)型相較于類(lèi)型2開(kāi)機(jī)時(shí)間較晚。代表建筑類(lèi)型：綜合體、辦公為主。類(lèi)型5空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 類(lèi)型5空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

3.2.3 空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

將聚類(lèi)結(jié)果代入負(fù)荷波動(dòng)率，得到調(diào)節(jié)率及其相關(guān)系數(shù)計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 空調(diào)負(fù)荷聚類(lèi)分析結(jié)果

按用能特征類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)后，發(fā)現(xiàn)除特征1相關(guān)性極低外，特征2至特征5的相關(guān)性分別為0.63，0.77，0.68和0.75，相關(guān)性都明顯提升。因此，通過(guò)研究空調(diào)用能的運(yùn)行趨勢(shì)，可以找到負(fù)荷調(diào)節(jié)率和負(fù)荷波動(dòng)率之間的關(guān)系。樣本數(shù)據(jù)中已經(jīng)呈現(xiàn)出從相關(guān)性0.47提高到最高0.77的現(xiàn)象。

3.3 負(fù)荷調(diào)控未來(lái)研究方向

通過(guò)負(fù)荷數(shù)據(jù)聚類(lèi)和分類(lèi)分析，同時(shí)結(jié)合負(fù)荷調(diào)控率及負(fù)荷波動(dòng)率的分析發(fā)現(xiàn)，不同用戶(hù)類(lèi)型在不同條件下其負(fù)荷調(diào)節(jié)率和波動(dòng)率呈現(xiàn)一定的相關(guān)性。由于目前分析的對(duì)象為整個(gè)樓宇，無(wú)論是數(shù)據(jù)廣度還是數(shù)據(jù)深度都有繼續(xù)拓展的空間。

研究還發(fā)現(xiàn)通過(guò)拆分不同的特征類(lèi)型，出現(xiàn)了部分特征相關(guān)性明顯提示，因此繼續(xù)拆分研究對(duì)象負(fù)荷構(gòu)成可能對(duì)提示相關(guān)性研究有積極意義。由于本文中已經(jīng)發(fā)現(xiàn)通過(guò)細(xì)分空調(diào)能耗可以有效提高負(fù)荷可調(diào)性和特征的相關(guān)性，因此下一步可以繼續(xù)研究具體可調(diào)設(shè)備在這方面的相關(guān)性，將有助于實(shí)現(xiàn)更精確的負(fù)荷調(diào)節(jié)能力的預(yù)測(cè)和控制。

4 結(jié)語(yǔ)

本文以調(diào)研樓宇負(fù)荷控制數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，通過(guò)負(fù)荷資源分析、歷史事件分析，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)負(fù)荷優(yōu)化的潛力進(jìn)行了研究。運(yùn)用了描述統(tǒng)計(jì)、方差分析、聚類(lèi)分析、相關(guān)性分析等方法進(jìn)行研究，并結(jié)合多個(gè)需求響應(yīng)事件執(zhí)行的實(shí)際情況，得出以下結(jié)論。

(1)樣本商業(yè)樓宇負(fù)荷可調(diào)性和建筑類(lèi)型有一定的關(guān)系。

(2)通過(guò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的聚類(lèi)和分類(lèi)研究，發(fā)現(xiàn)相較于建筑類(lèi)型其空調(diào)負(fù)荷運(yùn)行分類(lèi)相關(guān)性更高。

(3)研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)樓宇負(fù)荷數(shù)據(jù)越是精細(xì)化分類(lèi)，其表現(xiàn)得相關(guān)性程度越高。

這些結(jié)論反映了商業(yè)樓宇在調(diào)節(jié)用電負(fù)荷能力方面與用電負(fù)荷特征方面具顯式相關(guān)性，并通過(guò)進(jìn)一步精細(xì)化特征分類(lèi)可有效豐富負(fù)荷調(diào)節(jié)能力的預(yù)測(cè)策略，對(duì)未來(lái)負(fù)荷精準(zhǔn)調(diào)控、快速需求響應(yīng)及虛擬電廠發(fā)展起到了積極作用，聚合的商業(yè)樓宇群因其零排放和負(fù)排放的特性可以為“碳達(dá)峰、碳中和”建設(shè)提供助力。