融合分时电价的居民可控负荷优先级控制策略

王燕，杨秀媛，陈麒宇，卜思齐，徐智蔷

（1.北京信息科技大学自动化学院，北京市海淀区100192；2.中国电力科学研究院有限公司，北京市海淀区100192；3.香港理工大学电机工程系，香港九龙999077；4.英国南安顿大学物理工程学院，英国南安普顿SO17 1BJ）

0 引言

伴随着经济的增长，电力负荷总量增长迅速，且由于极端天气出现，最大负荷不断突破上限，负荷曲线尖峰化趋势明显，导致在负荷高峰时段电力供需不平衡问题日益突出，电网运行成本增加。以北京地区为例，2020年8月4日北京电网最大负荷达到2005万kW，再次突破2000万kW·h，其中空调等降温负荷增长明显，占比达到了43.64%[1]。对需求侧空调等负荷资源进行管理可应对出现电力负荷高峰的问题，从而改善电网负荷曲线。并且，目前我国居民家庭电器的保有量已达到较高水平[2]，导致了近年来我国居民用电量飞速增长，用电市场份额逐年增加，这也是造成高峰时段用电负荷更加紧张的原因。对需求侧大量居民可控负荷资源进行合理调控参与需求响应，可实现家电负荷的削减和转移，从而改善电网负荷曲线。而在智能电网[3-5]背景下，智能家电的普及、智能家庭能量管理系统（smart home energy management system，SHEMS）功 能 的 完善[6-7]，可更灵活的实现电网与用户的双向互动，最大限度的提升需求响应效果。

目前，国内外学者对居民可控负荷资源参与需求响应的调控策略已进行大量的研究。文献[8]提出预设家电优先级控制家庭负荷的方法，但未考虑家电的实时变化。文献[9]提出了智能家电管理系统，以典型家电负荷，空调、热水器和电动汽车作为控制对象，设计动态优先级控制方案实现智能可控负荷参与需求响应，达到指导用户合理错峰用电的目的，但该方案不断判断设备优先级及舒适度指数去切换允许工作的设备，未考虑设备是否完成任务而频繁切换其工作状态将影响家电实际使用寿命。文献[10]提出家用设备控制系统，结合分时电价信息及用户需求设计DR操作优先级控制规则，对空调、热水器进行控制，实现自动DR控制，该控制方案可减少用户支出并优化电网负荷曲线，但该控制方法不适合于电动汽车等部分家电，适应性不广。在文献[11]中，作者以成本最小化为目标，设计了计及负荷运行特性约束的家庭能源管理系统响应需求响应动态电价的策略。文献[8-11]考虑的控制对象较片面，只对典型温控负荷以及电动汽车负荷进行了考虑，但家庭中其他负荷，如：洗衣机、洗碗机、可预约电饭煲等，使用有一定规律性且具有工作时间可转移的性质，也可参与到需求响应调控中。

文献[12]针对不同家电负荷的运行时间、耗能特点等运行特性对负荷进行描述，通过各类特性组合搭配，可实现常见家居设备的建模。文献[13]基于智能能量管理系统，对用户多种用电设备进行分类建模，构建了一种考虑用户满意度的居民两阶段需求侧响应调控模型，该模型对单户典型用户和集群用户均可优化用户用电行为。文献[14]针对用户行为不确定因素进行研究，提出舒适度违反率概念。文献[15]提出在泛在电力物联网背景下将家电可控负荷转化为智能负荷的研究方法，实现负荷曲线的削峰填谷，但在控制过程中未考虑室外温度变化对温控负荷的影响。文献[12-15]虽对家庭中多类典型负荷进行了较全面的考虑，但多仅以用户的用电满意度作为控制的量化指标。

目前，我国大部分地区实行的是较为传统的阶梯电价，即按实际用电量划分电费标准，向用户分档收费。但由于居民用电量一直呈现出增长的趋势，导致某些时段会出现较大的用电高峰，冲击电网的稳定性。而阶梯电价不具有解决这个问题的作用，因此国内陆续有很多城市开始试行分时电价[16]，激励用户用电行为由峰时段向谷时段转移。

现对家电负荷控制模型研究相对完善，控制对象的选择多针对空调、热水器[17]、电动汽车[18]几类典型负荷，且对于优先级控制策略的研究多以用户舒适度为主要调控指标，因此本文基于SHEMS对家庭中多类负荷参与需求响应进行研究，在调控过程中考虑分时电价影响，实现用户舒适性与经济性的兼顾，通过多类负荷的协调控制实现需求响应，改善负荷曲线，并通过仿真验证所提优化策略的有效性。

1 SHEMS结构及负荷模型

1.1 SHEMS结构

本文所提出的SHEMS主要包括智能电表、家电控制器、可控负荷、用户便携控制设备及通讯模块等，其结构如图1所示。在家庭内部，采用无线方式进行通讯，完成信息的传递以及设备的控制。

该系统主要对家庭中可控负荷进行控制，同时考虑不可控的基础负荷。由图1可知，基础负荷包括，照明，娱乐设备等；可将可控负荷分为2类，可削减负荷，主要指功率可通过温度来调节控制的温控负荷，如热水器、空调；可转移负荷，指工作时段可转移的负荷。可转移负荷又可分为2类：Ⅰ类可转移负荷，指工作时间可在一定范围内转移，但工作过程不可中断的负荷，如洗衣机、洗碗机、电饭煲等；Ⅱ类可转移负荷，指工作时间可转移，工作过程也可适当中断的负荷，如电动汽车。智能电表可实现用户与智能电网间信息与能量的交互。家电控制器通过对需求响应中心下发的需求响应事件、分时电价以及外界环境等信息，智能电表传输的电网配电信息和用户通过便携设备所设置的喜好、负荷运行时段、室温及水温范围等信息进行整合，设计出负荷优化控制策略，向智能插座发送控制指令，实现可控负荷的控制，并将优化信息反馈给需求响应中心，实现闭环动态调控。最终达到优化负荷曲线，减少用户用电费用的目标。

图1 SHEMS结构示意图Fig.1 SHEMS’s structure diagram

1.2 可控负荷分类及模型

1.2.1 可削减负荷

该类负荷为可承受一定中断或降功率、减少时间运行的负荷，根据供需情况对其进行部分或全部削减，如空调、热水器，可以在用电高峰时期通过调节设备设定温度的方式对其用电功率进行削减调节。

1）空调。

空调负荷采用典型二阶等效热参数模型（equivalent thermal parameters,ETP）[19]，如 图2所示。

图2 空调机组等效热参数模型Fig.2 Equivalent thermal parameter model of air conditioning unit

图中：PAC为空调机组的制冷/制热功率；η为空调能效比；ηPAC为 空调的制冷/制热量；Cair为气体比热容；Cm为固体比热容；Rair为气体热阻；Rm为 固体热阻；Tout为室外温度；Tair为室内气体温度；Tm为室内固体温度。根据该模型及控制方式可得出空调的运行特性：

式中：Tin(t)表 示t时刻的室内温度；Tin(t+1)表示t+1时刻的室内温度；Tout(t+1)表示t+1时刻的室外温度；ε为空调散热系数，为仿真时间间隔；R为等效热阻；C为等效热容；sAC(t)为t时刻的空调启停状态变量（1表示运行，0表示关断）；PAC(t)为t时刻空调的取用功率。

夏季空调工作过程可描述为当空调开启时，室内温度不断下降，降至温度下限TAC,min后，空调关闭，由于室外温度高于室内温度，室内温度慢慢回升，待温度高于温度上限TAC,max后，空调开启，在室内温度在[TAC,min,TAC,max]区间内时，空调启停状态与上一时刻保持一致，如图3所示。

图3 空调压缩机工作特性Fig.3 Working characteristics of air conditioning compressor

2）热水器。

热水器与空调同为温控负荷，运行特性相似，用户的水温设定值、冷水温度、用户用水量和热水器的参数（热传递和热水器的容积）决定热水器的能耗。控制热水器的水温设定值可以调节热水器耗电量的增大和减小。热水器运行特性为：

式中：TWH(t)表示t时刻电热水器水箱里面的温度；TWH(t+1)分别表示t+1时刻电热水器水箱里面的温度；αWH表示散热系数；c表示水的比热；ρ表示水的密度；Lmax表示电热水器水箱的容积；L(t)表示Δt时段内用户使用的水量；Tcold表示进入热水器水箱的冷水温度；β表示电能与热能之间变换系数；PWH(t)表 示热水器水温从TWH(t)到TWH(t+1)的平均运行功率；TWH,max、TWH,min表示设定热水器内热水的温度上下限。

类似于空调的控制方式，当热水器内热水温度低于设定温度下限TWH,min时，热水器开启，当热水器水箱温度高于设定温度上限TWH,max时，热水器关闭，当热水器内热水温度在设定区间[TWH,min,TWH,max]内时，运行状态与上一时刻保持一致。

1.2.2 Ⅰ类可转移负荷

该类负荷的用电时段灵活性强，但是一旦工作开始直至完成用电任务，期间不可中断，若暂停工作会造成不必要损失。可结合电价信息并根据此类负荷可运行时间范围合理规划负荷开始运行的时间，优化家庭用电管理。如：洗衣机、洗碗机等。

1）洗衣机。

洗衣机只要累计运行时间达到要求的运行时间，洗衣机的运行程序就可以完成洗涤工作。当累计时间达到要求的时间时，洗衣机将自动关闭。对洗衣机控制主要为根据用户的用电习惯调整设备在可运行时间段[ts,te]内的开启时间。其运行特性为：

式中：Twash,n表示洗衣机累计工作时间；Twash,set表示洗衣机运行需求时间；swash(t)为洗衣机在t时刻的工作状态（值为1表示洗衣机工作，值为0表示洗衣机关断）；Pwash为洗衣机的额定功率；Pwash(t)为t时刻洗衣机实际运行功率。当洗衣机自开启后累计工作时间Twash,n未达到规定运行时间Twash,set时持续工作，直至达到规定运行时间。

2）洗碗机。

洗碗机作为与洗衣机同类型负荷，工作特性与洗衣机相似。只要自开启后累积运行时间等于所需的运行时间，洗碗机就可以完成洗碗和烘干过程。当累积时间达到要求的时间时，洗碗机将自动关闭。其运行特性为：

式中：Tdish,n表 示洗碗机累计工作时间；Tdish,set表示洗碗机运行需求时间；sdish(t)为洗碗机在t时刻的工作状态（值为1表示洗碗机运行，值为0表示洗碗机停止）；Pdish为洗碗机的额定功率；Pdish(t)为t时刻洗碗机实际运行功率。当洗碗机自开启后累计工作时间Tdish,n未达到规定运行时间Tdish,set时持续工作，直至完成洗碗、烘干任务。

1.2.3 Ⅱ类可转移负荷

该类负荷的用电时段用电量可灵活调节，用电时段允许中断且持续时间不固定，只需满足转移前后的负荷需求总量不变，如电动汽车此类具有储能性质的负荷，只需保证在规定时间节点前完成充电。

电动汽车充电负荷模型与初始充电时刻、车载电池额定充电功率、电池起始状态SOC及最终满充电量要求等相关。在无需求响应控制信号时，当电动汽车荷电状态SOC未达到电量要求时，将处于持续充电阶段，直至达到满充电量要求。t时段电动汽车充电运行特性为：

式中：SOC(t)表 示t时刻电池的荷电状态；PEV(t)为t时段电动汽车实际充电功率；PEV为电动汽车额定充电功率；QB为 电池额定容量；γ为电池充电效率；sEV(t)为t时刻电动汽车电池充电状态（值为0表示断电停止充电；值为1表示通电充电状态）；当电池荷电状态(state of charge，SOC)低于电动汽车达到满充状态时电池SOC最大值时保持充电；为避免过充或过放，延长电池使用寿命设定SOC上下限。

2 融合分时电价的优先级控制策略

2.1 可控负荷优先级评估

可控负荷用电优先级由用户的用电舒适度决定，而不同家电在不同的时刻的通断状态由功率限制、优先级以及负荷需求设定共同作用。针对家庭中的不同设备建立用户舒适度模型Ceq,i，用来表示负荷实时状态与用户舒适度的关系，如下：

Ceq,i值越大，表示当前用户的舒适度越低，用电优先级应越高。对该式进行标幺化处理后，可作为所有可控负荷的典型状态参数，实现不同类负荷间参数比较。

2.1.1 可削减类负荷舒适度指标

该类负荷主要以温控负荷为研究对象，其舒适度参数由温度决定。

1）空调舒适度模型：

考虑空调制冷情况，室温越高，CAC,t越大。

2）热水器舒适度模型：

热水器水箱水温越低，CWH,t越大。

2.1.2 可转移类负荷舒适度指标

该类负荷与可削减类负荷有所区别，其有一定工作时间要求，只有达到该设定时间，才算是完成了工作任务。因此在建立该类负荷的用电舒适度模型时，考虑设备是否可在用户规定时限完成工作，当设备不能完成工作任务时，其用户舒适度指标为无穷大，可完成工作时，模型如下文所述。

1）Ⅰ类可转移负荷舒适度模型。

洗衣机舒适度模型：式中：twash,set指用户设定的设备最佳开启时刻。在用户规定设备可运行时间范围内，洗衣机开启时间距用户设定的最优开启时间越远，Cwash,t越大。

洗碗机舒适度模型：

洗碗机与洗衣机同理。

2)Ⅱ类可转移负荷舒适度模型。

电动汽车舒适度模型：

当前时刻的SOC值越小，CEV,t越大。若电动汽车无法在预计时间前完成充电，需更改其优先级使其提前充电。

2.1.3 动态优先级概念

用户的用电习惯以及偏好会影响电器的用电顺序。因此引入优先级概念，来表示用电设备的用电先后次序，某电器设备的优先级越高，在需求响应过程中，优先对其供电，优先级越低，优先对其进行负荷转移。

动态计算优先级Ki是 根据电器设备的实时状态计算设备的用户舒适度指标，舒适度指标越高，表明居民对该设备的状态越不满意，因此需要对该设备通电。动态优先级与用户的舒适度指标直接相关，舒适度指标越高，设备供电的优先级越高。

2.2 融合分时电价的优先级控制流程

在SHEMS收到需求响应中心下发的需求响应事件时，执行控制算法，实现电网削峰填谷及降低参与调控用户的用电费用的目的。首先，家电控制器通过智能电表收集电网侧信息，整合用户便携设备上传的用户侧信息，如分时电价、设备运行状态、用户舒适度、室温、水温、持续工作时间等。在家电控制器内部执行同时考虑用户舒适度和分时电价信息的控制算法，流程如图4所示，通过无线通讯方式发送控制决策信号到智能插座，对可控家电负荷进行控制。

图4 融合分时电价的可控负荷优先级调控算法流程图Fig.4 Flowchart of controllable load priority regulation based on time of use price

图4 中：P1为 可削减负荷总功率；P2为可转移负荷总功率；PH为需求响应设定功率上限；PL为需求响应设定功率下限；Ki为设备i的动态优先级；SAPPi表示设备i的运行状态（1为开启，0为关断），[ts,te]表 示设备允许运行时间段；pt为当前时刻电价；表示当前时刻至设备允许运行的最后时刻相对低的电价。

首先判断可控负荷总功率是否超过设定功率上限，若超过功率上限执行削峰控制流程，若为超过，则判断可控负荷总功率是否低于设定功率下限，若低于则执行填谷控制流程。

削峰控制流程：在负荷高峰期关断可转移类负荷，对可削减类负荷进行动态优先级计算并由低到高排序，然后判断该家电负荷运行状态，若为开启状态则令其关断并更新P1；若为关断状态则判断优先级较高的家电负荷运行状态；至功率值低于设定功率上限，进入下一时段的控制过程。

填谷控制流程：在负荷低谷期对所有可转移类负荷计算动态优先级并由高到底排序，然后判断该家电负荷运行状态，若为关断状态则首先判断该时刻设备是否在用户设定的允许运行时段内，若允许运行则判定该时刻电价是否为属于可运行时间段内电价较低时段，若属于则开启设备，然后更新P2；否则判断优先级较低状的家电负荷运行状态，至功率高于设定功率下限但不超过功率上限或所有可转移类负荷在该时刻均完成控制流程，进入下一时段控制过程。

3 算例分析

本算例以夏季某典型日，已实现智能用电的3个用户的实际用电数据为研究依据，以分钟为单位，对从6:00开始后的24 h（1440个时段）家庭用电进行优化，在Matlab R2014b上对上述调控策略有效性进行仿真验证。

3.1 算例参数

夏季某典型日温度曲线如图5所示，温度变化较大，便于验证控制策略有效性，分时电价有低谷、平时、高峰、尖峰4种电价，详见表1[10]。为简化研究，各设备运行功率为额定功率，详见表2。

图5 夏季某典型日温度曲线Fig.5 Temperature curve of a typical day in summer

表1 分时电价信息Table 1 TOU price information

表2 各负荷额定功率Table 2 Rated power of each load

设定居民用电功率上限为4.5 kW，功率下限为1 kW，其他仿真参数参考文献[20]。

3.2 算例仿真

3.2.1 用户A参与控制

因不同家庭人员组成不同，用电习惯也不同，因此不同家庭需求设定不同，用户A各用电设备需求设定见表3。

表3 用户A各设备需求设定Table 3 User A's various equipment requirements settings

1）无控制行为。

如图6所示，对各家电负荷均不进行控制，用户按照自身用电习惯使用各类设备。空调和热水器全天处于运行状态，由于受室外温度影响，在夜间温度低于用户需求设定值，空调停止制冷，其他时段按照自身运行特性工作，在室内温度高于用户设定舒适度上限空调制冷在温度低于舒适度温度下限，停止工作，工作特点为随温度变化间歇性工作，由室温—功率曲线关系可以看出在12:00—14:00由于气温较高，为满足用户对室内温度的需求空调开启时间明显变长；热水器用水主 要 集 中 在 早 晨06:00—07:00和 晚 上19:00—23:00，由于冷水的注入，水温下降较快，在温度低于设定温度下限热水器开启，在到达温度上限关闭，在日间热水器短时工作是由于在未用水时段水箱内温度由于热量散失而降低造成；电动汽车由20:00开始充电至01:00完成充电，完成充电需5 h，初始SOC为20%，充电完成时SOC为95%；洗衣机和洗碗机用电时间不固定，均按照用户用电习惯进行工作，洗碗机工作时间为三餐过后时段，在一天中需工作3次。从总功率曲线可以看出，若用户仅按照自身用电习惯进行用电，会造成多设备集中用电的情况，出现短时负荷高峰，如图6中的20:00~22:00。2）仅考虑用户舒适度的优先级控制。

图6 用户A无控制行为负荷用电曲线Fig.6 Load consumption curve ofuser A without control behavior

为实现负荷用电曲线的削峰填谷，对可控负荷进行控制，在不考虑电价因素，仅考虑用户舒适度的控制策略下，优化结果如图7所示。与控制前对比，在晚19:30开始的用电高峰时段，可转移类负荷均转移用电时段，由于用户用水行为，热水器水温下降，其动态优先级升高，因此通电工作，空调断电，之后空调和热水器根据优先级高低交替工作，直至由于室外温度影响，室内温度低于用户设定空调工作的温度下限，空调长时间关断，热水器在用户结束用水行为后，仅出现由于水箱热量自然散失导致的短时开启；电动汽车、洗衣机、洗碗机则转移至用电低谷期进行工作，在设备允许运行时段通过判定优先级高低进行用电。通过调控后总功率曲线可得出结论优先级控制策略可实现负荷曲线的削峰填谷。

图7 考虑用户舒适度优先级控制策略优化后用户A的负荷用电曲线Fig.7 Load power consumption curve of user A after optimization of user comfort priority control strategy

3）考虑分时电价及用户舒适度的优先级控制。

本文控制策略为在优化过程中，考虑用户舒适度的优先级控制基础上考虑电价因素，优化结果如图8所示，与图7对比可以看出在保证负荷曲线可实现削峰填谷的前提下，可转移类负荷工作时段发生变化，由于洗衣机负荷全天任意时段均可进行工作，其开始工作时间由早晨07:00转移至晚上23:00，结合分时电价表可知，晚23:00电价属于低谷电价，早07:00后电价属于平时电价；洗碗机同理在可运行时间段内选择处于负荷低谷期且电价相对较低时刻开始工作；电动汽车充电行为均转移至电价低谷时段。

图8 本文控制策略优化后用户A的负荷用电曲线Fig.8 The load consumption curve of user A after optimization of control strategy in this paper

3.2.2 用户B参与控制

用户B具体用电设备需求设定见表4。

表4 用户B各设备需求设定Table 4 User B's various equipment requirements settings

1）无控制行为。

用户B为典型年轻上班族家庭，用电主要集中在晚间，同样会出现各家电同时段运行的情况，导致负荷高峰的出现，各家电运行情况及总功率消耗如图9所示。

图9 用户B无控制行为负荷用电曲线Fig.9 Load consumption curve ofuser B without control behavior

2）仅考虑用户舒适度的优先级控制。

由图10可知，在仅考虑用户舒适度的优先级控制下，20:00前后空调与热水器优先级随状态不断变化，导致出现2个设备通断状态的切换；电动汽车在17:00初始充电时间后的允许运行时间段内的用电低谷时段间断工作直至充电完成，实现负荷曲线的削峰填谷。

图10 考虑用户舒适度优先级控制策略优化后用户B的负荷用电曲线Fig.10 Load power consumption curve of user B after optimization of user comfort priority control strategy

3）考虑分时电价及用户舒适度的优先级控制。

将图11与图10对比可知电动汽车、洗衣机、洗碗机均将用电行为转移至22:00后的低谷电价时段完成用电任务，为实现削峰填谷的前提下更大程度上减少用电成本。

图11 本文控制策略优化后用户B的负荷用电曲线Fig.11 The load consumption curve of user B after optimization of control strategy in this paper

3.2.3 用户C参与控制

用户C具体用电设备需求设定见表5。

表5 用户C各设备需求设定Table 5 User C's various equipment requirements settings

1）无控制行为。

用户C为年纪较大的老年人家庭，对于空调的舒适温度范围较A、B家庭均有所提高，各设备运行情况如图12所示，空调用电为日间温度较高时段及晚间在家时段；热水器用水行为除晚间19:30—22:30外，日间也有2次少量用水行为；电动汽车在17:00剩余电量40%时开始充电，至充电完成，洗衣机在中午运行一次，洗碗机运行2次，于18:00—21:00出现负荷高峰。

图12 用户C无控制行为负荷用电曲线Fig.12 Load consumption curve of user C without control behavior

2）仅考虑用户舒适度的优先级控制。

图13 为考虑用户舒适度优先级控制策略优化后用户C的负荷用电曲线，由图可知，由于空调在17:00~19:30处于关断状态，在19:30与热水器同时产生通电行为，而此时室内温度较高且热水器用水量较大，2个设备用电舒适度均超过用户设定范围，在仅考虑用户舒适度的优先级控制下，交替通断工作，实现降室温升水温的目的，其他可转移类负荷在用电低谷时段进行工作实现负荷曲线的削峰填谷。

图13 考虑用户舒适度优先级控制策略优化后用户C的负荷用电曲线Fig.13 Load power consumption curve of user C after optimization of user comfort priority control strategy

3）考虑分时电价及用户舒适度的优先级控制。

与用户A、B控制效果相同，可转移类负荷在低谷电价时段完成用电任务，如图14所示。

图14 本文控制策略优化后用户C的负荷用电曲线Fig.14 The load consumption curve of user C after optimization of control strategy in this paper

3.2.4 经济性分析

对控制前后3户家庭总能耗和用电费用进行计算，见表6。

表6 调控前后能耗及电费统计Table 6 Statistics of energy consumption and electricity charge before and after regulation

由表6可知，被控负荷总能耗基本保持不变，说明可转移类负荷均完成用电任务，减少的少量能耗均发生在可削减类负荷上，能耗削减量少表示基本对用户用电需求不产生影响，在此基础上实现了负荷用电曲线的削峰填谷。2种控制策略均可实现降低用户用电费用的目标，与无控制行为情况进行比较，仅考虑用户舒适度的可控负荷优先级，控制用户A用电费用减少19.2%，用户B减少33.4%，用户C减少22.7%；本文所提的考虑分时电价和用户舒适度的优先级控制，用户A用电费用减少25.3%，用户B减少43.8%，用户C减少34.8%。

综上，本文所提控制策略可应用于用电习惯不同的用户具有普适应，不仅可实现负荷曲线的削峰填谷，还可在更大程度上为用户节约用电费用。

4 结论

1）从电网运行角度考虑，可实现负荷用电曲线的削峰填谷，提高电力系统稳定性。

2）从用户角度考虑，可在满足用户用电舒适度的同时，指导用户合理错峰用电，进一步节约用电费用。

本文控制方案应用于单户家庭多类负荷，未来扩展至多户家庭可实现区域化负荷群控制。下一步可研究大规模可控负荷群有序参与需求响应如何实现新能源消纳。