虛擬調峰的負荷集群優化控制技術

余慶紅 曹筱歐 張立玲 張文陽

摘 要：文章指出，虛擬調峰過程中，通過負荷控制技術調節高峰用電功率。但是傳統的負荷控制技術效果不佳，導致用電功率過大。因此提出虛擬調峰的負荷集群優化控制技術。通過設置負荷聚合商，統一管理多個負荷集群;依據負荷集群后的特性建立負荷參數均一化模型，描述負荷動態變化過程;通過完善底層設計，簡化熱擾動影響，建立虛擬調峰控制模型，以此優化控制虛擬調峰的負荷集群。通過實驗結果得知，與傳統方法相比，所提出技術全天共節省用電功率6.46W，由此可見，負荷集群優化技術有更好的節能效果。

關鍵詞：虛擬調峰;負荷集群;聚合商;參數均一化

1 虛擬調峰的負荷集群優化控制技術

1.1? 設置負荷聚合商

在虛擬調控的過程中，負荷集群的位置相對分散，設置負荷聚合商可以統一分散的負荷，使其能夠集群參與虛擬電網的調控。負荷聚合商同時管理多個負荷集群，實現對調峰時負荷集群運行狀態的調控[1]。在用電高峰時段下達負向調控功率的指令，在用電低谷時段下達正向調控功率的指令，通過這種對負荷集群調控的及時響應來達到虛擬調峰時削峰填谷的效果，優化整個負荷集群控制過程。負荷聚合商用于虛擬調峰的調度流程如下：調度中心依據負荷預測以及負荷聚合商的容量，虛擬預測出下一天的負荷功率，進行正常的調度安排;負荷聚合商依靠負荷集群的傳感器獲取初始的運行狀態數據，依據這一參數，將各個負荷集群組成n個復合聚合體，然后獲取各個負荷聚合體的可調節能力，并通過各個控制器向各個集群發送相應的控制指令;集群以及各個聚合體在接收到控制指令后，調整各個聚合體的運行狀態，從而改變聚合功率，實現調度中心的調度計劃[2]。最后，通過傳感器獲取各個集群聚合體的實時運行狀態，向負荷聚合商進行反饋，從而使調度中心對此次虛擬調峰的效果進行相應的評估。

1.2? 建立負荷參數均一化模型

考慮虛擬調峰的額定功率、等效熱阻與等效熱容等參數因為規格的不同，提出一種負荷集群的方法，使得集群后同一聚合體中受控端的規格參數盡可能相似，依據集群后展現的特性建立負荷參數均一化模型[3]。設虛擬調峰中的等效熱容為C，等效熱阻為R，設V為經負荷額定功率分組后，各集群中等效熱容C、等效熱阻R兩參數構成的數據矩陣，Vjmax為該組負荷中第j項參數的最大值，則有：

依據負荷額定功率、等效熱容C、等效熱阻R等主要參數，進行集群處理，首先依據V存在的同質性進行分組，形成多個聚合群，同組下負荷額定功率規格相似，但C、R存在異質性;然后依據以C、R構成的數據矩陣V對各個聚合體的隸屬度，進行集群聚合，形成完整的聚合體系，最后，將分散的負荷集群聚合為一個有機整體，進行建模如下：

其中Pheat為負荷功率，Tin為室內溫度，Tout為室外溫度，Cair為空氣比熱容，ρair為空氣密度，該具有連續狀態的微分模型關系式描述了虛擬調峰過程中控制負荷集群的動態過程。在每一次調度之前，各個負荷小組均處于穩定狀態，負荷聚合商需要獲知室外溫度及各個聚合小組的溫度設定值，在調度之前估計出這些聚合小組在溫度調整以后的負荷增減方案。當基于參數均一化聚合模型的功率值在一定區間內，可以設計出符合該模式的負荷集群的控制策略，并依據所得結果動態調整，使精確度不斷優化。

1.3? 控制虛擬調峰

上面介紹的負荷參數均一化模型很好地描述了負荷集群的動態變化過程，詳細地展現了基于負荷聚合商的負荷集群優化控制技術的優越性。將其運用于大規模的虛擬調峰過程中，完善底層控制模型，將固體和氣體的等效熱容、等效熱阻等參數簡化為所在環境的統一參數，并且忽略陽光輻射、開門開窗等熱擾動的影響，簡化后的虛擬調峰控制模型如下：

（3）

式中Tin（t）為室內空氣溫度，Tout（t）為外界環境溫度，COP為負荷的能效系數，P為負荷的運行功率。虛擬調峰過程中，由于溫度的設定會導致用電負荷的變化，從而導致用電功率的上升。這時會出現3種現象：負荷的消失、轉移和空缺。由該模型可知，在溫度設定值調整之后，相應的用電機組會停機運行，這是因為溫度已達到設定范圍之外，這種現象即狀態的消失;而機組調節的溫度處在新溫度上下限范圍之內，則這些狀態內的機組會轉移到新的狀態，這種現象是狀態的轉移;如果沒有任何機組處在新的溫度之內，則出現狀態的空缺現象，這種狀態會持續一段時間，慢慢進入新的狀態循環。因此提出簡化后的虛擬調峰控制模型，通過改變負荷集群的運行占空比，加快各狀態之間的轉化，降低其功率消耗，為負荷聚合商的調控增加了靈活性，從而達到靈活高效控制虛擬調峰的效果。

2 實驗

2.1? 實驗準備

將此次研究技術方法作為實驗組，傳統方法作為對照組，運用負荷聚合商對虛擬調峰進行調控，依據負荷參數均一化模型優化負荷集群參數，并根據虛擬調峰模型計算用電功率，計算兩組的全天各小時的用電功率。

2.2? 實時負荷變化測試

虛擬調峰過程中，對一天之中每兩小時的用電功率進行統計，運用控制虛擬調峰控制模型，對實驗組和對照組的一天每小時的用電功率進行統計，結果如表1所示。

據表1中的測試結果可知，在用電高峰時期10時至12時，實驗組共節省了用電功率1.66 MW;18時至20時，實驗組共節省了用電功率1.84 MW。全天24小時，實驗組共節省了用電功率6.46 MW。綜合實驗結果可得，在用電高峰時段，運用負荷商對負荷集群進行優化，再由均一化模型對參數進行統一，設置虛擬調峰控制模型，對于虛擬調控有更好的負荷集群優化控制效果。

3 結語

此次研究將虛擬調峰與負荷集群優化技術相結合，經實驗驗證，取得了不錯的仿真測試結果，驗證了所提出控制方法的優越性。但此次研究還存在一些不足之處，今后的研究工作中，可以將重點轉移到虛擬調峰的控制模型上來，通過優化現有的虛擬調峰控制算法，加強模型的靈活性和實用性，為電力能源的開發和利用提供更可靠的技術手段。

[參考文獻]

[1]李曉萌，賈宏杰，穆云飛，等.時滯環境下基于電動汽車與電熱泵的協調頻率控制[J].電力自動化設備，2020（4）：88-95，110.

[2]胡建強，梅海鋒，方堃，等.電力需求側溫控負荷集群的聚合輔助服務[J].南通大學學報（自然科學版），2020（1）：9-16，61.

[3]胡迪，丁明，畢銳，等.光伏和風電互補性對高滲透率可再生能源集群接入規劃影響分析[J].中國電機工程學報，2020（3）：821-836.

（編輯 傅金睿）