王少艳,侯瑞春,陶 冶,朱 恺
(1.中国海洋大学 信息科学与工程学院,青岛 266000;2.青岛科技大学 信息科学技术学院,青岛 266000;3.青岛工程职业学院,青岛 266000)
近几年来,随着经济的快速发展,空调的使用数量急剧增加。据研究显示,截止2018年,全国空调负荷达到2.8亿千瓦,同比增加了6000万千瓦左右[1]。空调的大量使用使得电网的峰谷差距进一步拉大,给电网的正常运行造成了很大的压力。努力缩小峰谷差距,保证电力负荷的平稳运行,不仅可以减少不必要的资源浪费,还可以提高电力资源的利用率,有助于电网的安全稳定运行。
为保障电力供需平衡,除在供给侧接入新型能源外,可以考虑在需求侧增加可调控资源[2],空调负荷就是一种典型的可调控资源。随着互联网技术的快速发展,多数空调已经具备联网条件,具有在线调控的能力,可以使用在美国等发达国家早已普及的周期性暂停措施[3,4]来远程操控空调,抑制电力负荷的增长。通过需求响应降低电网对尖峰负荷的供电压力,增强对空调负荷的多样化控制,对于缓解电力供给侧和需求侧之间的矛盾具有重大意义。
本文的创新主要在于:1)考虑了多主体联动,在家电与电网的价值融合模式下,充分发挥互联网空调在线实时控制的优势,实现电力负荷实时需求响应,精准调控;2)建立了前后端联动的负载最优化控制模型,既满足了家电与电网的利益,又让用户从中受益,体现了不同主体间的跨域价值网融合。
随着互联网的发展和企业竞争的加剧,传统家电产业的价值链[9]模式已经逐渐被价值网[10]取代,家电企业无法依靠低成本在竞争中取得优势,因此价值链经过解构,把价值链上各主体(如顾客、供应商、合作企业等)重新联结在一起,让顾客融入到价值创造中来,形成以顾客需求为中心的价值网。而在供给侧改革、新旧动能转换的大背景下,产业边界变得越来越模糊,传统的价值网相互交叉、渗透,形成价值网融合新模式。
这种新模式依据“链接”,“融合”,“跨界”,“开放”的思想,打破了原有传统的家电产业链模式,甚至突破了原有不相关多元化的概念,使看似不相关的业务和领域出现交叉、甚至融合的态势。目前,大量空调具备互联网接入功能,为智能家电与智能电网的价值网融合提供了技术基础。家电产业与电网产业跨界合作,使家电产业生产出的空调不仅仅具有调温、除湿的基本功能,还增加了智慧节电的新功能,增加了产品附加值,实现产品价值增值。对电网企业来说,空调温度的实时调节,降低了电网在电力尖峰时刻的供电压力,减少了资源的不必要的浪费。综上所述,价值网融合新模式可以为价值网融合模式下的各主体创造出新价值。
本文以家电制造业的龙头企业——海尔为例,来介绍电力需求响应的流程。近年来,海尔智能空调与国网江苏电力公司就开展了智能家电与智能电网的跨价值网融合方面的探索实践。合作的目的是要实现江苏电网居民能效系统与海尔U+大数据平台对接,完成对海尔空调负荷的需求响应管理。U+大数据平台具有实时监测功能,实时显示在线用户、在线设备数量,时段数量趋势,掌握空调在线状态、分布、运营活动等。利用海尔U+平台,对与海尔签约的用户家中的海尔空调进行实时显示和控制,当电网备用容量不足、局部过载或是峰谷差过大时,通过引导用户开展需求响应实现削峰填谷,减小峰谷差,可以提高电网负荷率和运行效率,参与需求响应的用户可以获得电网提供的电费补贴还可以节省一部分空调费用,实现多方共赢。积极进行空调能耗预测研究,帮助电网供给侧实现重点时段、重点区域的削峰平稳运行,这些措施对于提高电力资源利用率,减少资源浪费具有重要意义。该项目核心业务流程如图1所示。
图1 海尔电力需求响应项目核心业务流程
1)在U+App上,海尔向购买海尔空调的用户推送活动信息与参与信息,通过一定激励补偿措施邀请用户积极参与电网的调峰任务。
2)如果用户同意参与,海尔最终会根据调峰目标和用户需求合理安排用户的调峰计划。
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3)空调负荷分布范围广,特性各异,数量庞大,无法对其负荷进行单独优化参与系统的运行。因此可以利用U+平台的海量数据(如空调的启停功率),对所有参与活动的空调实行预分组。
4)当运行到电力负荷的尖峰时刻时,海尔通过电网给出的实时节能目标值,利用本文提出的数学模型,确定分类调控策略。
5)上报空调状态与实时能耗记录。
假设空调在运行时功率恒定,空调压缩机不工作时,室内机风扇仍然工作,仍有部分电能消耗。为节省电能,对空调实行周期性启/停控制,考虑用户对舒适度要求不一样,对用户空调实行分类控制。假设空调f实施第i类启/停控制,空调f在第n个控制周期τ内,开为空调f正常运行时的功率,以下简称为空调运行功率,则空调f在正常运行情况下第n个控制周期内消耗的电能为:
空调k在实施第i类启/停控制情况下第n个控制周期内消耗的电能为:为空调f在关闭空调压缩机后的运行功率,以下简称为空调停机功率。
为激励用户积极参与削峰活动,对各类用户实行不同的补偿补贴,各类补贴费用以同一类用户在该控制时段节省的总电能对该时段所有用户节省的总电能的贡献率计算,则第i类用户的单位补贴金额为:
经研究,空调冷气每小时停机10min~20min,大部分人员并无冷气中断的感觉,对其舒适度也基本没有影响[11],以40分钟为一个控制周期。据此,我们将用户空调分成三类进行控制,如表1所示,第一类控制方式为空调开30分钟,停10分钟,此种方式用户体验最好;第二类控制方式为空调开20分钟,停20分钟,此种方式用户体验一般;第三类控制方式为空调开10分钟,关30分钟,此种方式用户体验较差。
表1 电力需求响应项目方案介绍
下面建立空调需求响应最优化模型和约束,为方便集中统一调控,本文提出基于运行功率和关机功率的空调分组方案,流程如图2所示,将K台空调以空调的运行功率和停机功率为特征属性,采用聚类技术将其分成F组,每组空调的功率是该组所有空调的功率之和,从而将具有相似制冷能力的空调作为一台虚拟的受控空调参与后期的分档调控优化。则K台空调聚合成的F台虚拟空调在N个控制周期内节约的总电能为:
其中xi,f为虚拟空调f受控标识量,值为0或1(1表示受i类控制,0表示不受i类控制),F为虚拟空调总数,为控制周期总数。
由于电厂是24小时持续发电的,用电量过多过少都会造成一定的经济损失。用电量高于发电水平会给工业生产以及电厂本身造成很大的压力,低于发电水平不仅会造成资源的极大浪费,还会影响用户的舒适度体验,因此我们要做到有计划的进行电力负荷的调控。假设第n个控制周期,电网提供的节约电量目标值为∆Etarget,我们以最小化调节误差为目标函数:
对于家电产业来说,售卖的产品的功能改进都是要在保证用户舒适度体验的情况下进行的,最终目的是要提高空调的销售量,故该模型的约束条件为:
yi,k,f是空调k受控标识量,它的值由xi,f决定,当空调k通过聚类技术被分配到f组时,yi,k,f=xi,f。式(6)我们要尽可能的保证绝大多数的用户体验,式(8)是要保证用户只能受一类控制。上述情况属于0~1整数规划问题,当k的数值较大时,可选用MATLAB软件编程得到结果,最终选取∆E-∆Etarget中最接近0的解为最优解。
图2 空调分类调控方案流程图
为证明所提出的方案的可实施性,本文选取某省某小区来进行算例分析,控制周期为电力运行高峰期12:00~14:00,单位正常电价ω为0.5469元。首先进行聚类分析,将空调分成8组,分组后的参数如表2所示。
表2 空调聚类分组结果
表2 (续)
根据电网需求,该时段需要节约的电能为380kW.h,利用目标函数和约束条件求得P1=0.2349,P2=0.1773,P3=0.1347。如表3所示结果。
表3 电力需求响应实验结果
如表3所示,第2,3,4,7,8组实施第一类控制方式,第5,6组实施第二类控制方式,第1组实施第三类控制方式。全部空调节省总电量约为379.98kW·h,与电网提出的目标削减量380kW·h相差0.02kW·h,在组内人数相差不大的情况下,实施第三类调控策略相比于第一、二类控制策略获得的补贴金额相对较高,这是一项有效的激励措施。实施上述方案前后,各组用电量对比如图3所示,从图中可以看出各组在实行上述方案后可以获得显著的节电效益。
图3 实施方案前后各组用电量对比
如图4给出了四种方案的节电量随时间的变化趋势,从图中可以看出无论实行哪种周期性暂停策略都可以达到明显的节电效果,但是实施分类控制策略可以使各时段用电更加趋于平缓,更好的达到削峰的效果,减少空调在集中开启瞬间电厂的供电压力。在进行分类周期启停的调控下,除了节省电能外,也一定程度上为用户节省了部分生活支出,用户还获得了补贴金额,用户对这种空调的体验感也会提高,家电企业的空调销售量会增加,所以这种跨行业合作的价值网融合模式将会给各相关主体带来利益。
图4 各类调控方案节电量随时间变化趋势
本文主要依据海尔与南方电网跨价值网融合项目,通过建立数学模型,为家电制造业提供较优的调控策略,建议海尔如何调控用户的空调,可以使电网、用户实现共赢。文中提出的模型的特点如下:
1)由于空调数量较多,分布范围广,空调参数各异,单个空调负荷小,先采用聚类技术将空调进行预分组。
2)为更大程度省电,将周期性轮停应用到实际操作中。
3)为了使调控后的电力负荷在各时段更加趋于平缓,以空调周期性暂停时间的不同为划分依据,将用户空调分类控制。
4)提出目标节电量这一概念,做到有计划节电。
从仿真实验中可以看出,在运用本文提出的模型后会在一定程度上节省电能,较好地达到了削峰填谷的效果。此种方案不管是对使用空调的用户还是对电网或是对家电企业都是有利的,可以创造一定的经济效益。但是本实验不足之处在于:没有考虑在空调启停的瞬间也会损失一部分的电能,对工业企业设备都是有一定影响的。空调在受启停控制之前该户室温不确定,此种情况下用户的体验会不会有很差的影响。空调的启停还会受地域、时间等其他因素的影响,在今后的研究中我们应该尽可能的考虑到能影响节能效果的其他因素,不断完善文中提出的数学模型。