张 松,张伍勋,康玉杰,史江凌,张 运
(1.国网北京市电力公司通州供电公司,北京 100032;2.国网(北京)综合能源服务有限公司,北京 100032)
电采暖设备因用户习惯不同,具有较强的随机性和动态性,大范围的电、热负荷会影响电采暖设备的安全稳定运行。但是,建筑电采暖设备室内温度调节范围的不同,将导致建筑热能量供给不同。在满足一定温度条件下,电加热负荷具有一定的功率和能量调节范围,并且电加热是可变的,这使得电加热负荷在能源需求方面更具灵活性[1]。在聚集成簇的电热负荷之后,其统一参与电力需求响应的控制方式主要是分散控制和集中控制。采用分散控制,电采暖设备调度中心向集群内的各电热负荷集群发出调度指令,向集群内的各电热负荷集群发送调度控制信息。当电暖器及各电暖器接收控制指令后,调整各电采暖设备的相关工作状态,从而改变电采暖设备的工作功率,实现电采暖设备调度中心的调度方案。传感器实时采集各集束电热负荷相关运行状态,反馈给电力系统调度中心[2]。中央监控虽然需要实时、保密、安全的信息传输,但只有建立专门的电力信息传输通道,才能在电网调度中心和电热负荷之间传输,整体控制效率不高;集中控制是指每个家庭都配有智能控制装置,能够接收电力系统调度中心发出的调度指令,从而获得电供热负荷的初始设定温度和供热功率。根据运行状态信息,形成控制指令。分布监测不涉及电力系统调度中心和用户之间双向通信,它在一定程度上减轻了复杂度和不可靠度等问题影响。但由于分布式监测与控制无反馈实时关联运行状态的电力系统调度中心,使其无法提供精确实时控制能力,且易出现反应能力不足或反应过度等问题,导致整体控制效率低下。为此,对大规模电采暖设备监测调控和运维保障技术进行了研究与应用。
针对大规模电采暖设备用电负荷控制的多目标优化模型,考虑了调峰要求,其目的功能是使电热负荷在高峰时间达到最小,从而最大限度地满足调峰要求。从实际运行情况看,可集中控制的用户容量很小,可以满足部分调峰而忽略调峰总约束[3]。根据用户峰值功率的限制、对用户室温舒适的限制、对用户可控周期的限制限制等因素,构建控制模型。
采用直接负荷控制方案的首要目标是降低该地区实施最大电力负荷,在实际的电热负荷控制中,由于其具有一定的削峰能力,因此可将其描述为一日高峰期最低电热负荷,也就是t时段用户总负荷Pt最小:
上述公式中:Pn,t表示电采暖的第n个用户在t时间段内的实际负荷;P 表示空气源热泵额定功率;wn(t)表示电采暖的第n个空气源热泵在t时间段内的实际运行情况[4]。
2.2.1 高峰功率限制
因为模型设备初始工作负荷会受到设备额定功率的限制,可能会超过实际工作负荷峰值。为防止这些异常现象发生,满足大规模电采暖设备实际运行需要,必须考虑到用户设备的运行约束[5-8]。也就是大规模电采暖设备在任何时间的运行负荷都没有超过历史最高负荷:
公式(4)中,Pp表示电采暖设备每日实际运行功率[9]。
2.2.2 温度约束
公式(5)中,Tn(t)表示n个用户使用电采暖实际房间内温度;表示房间内适宜温度。
空源热泵的温控模型是对空源热泵运行状态描述,它需要考虑热泵本身功率、环境温度以及室内热力参数。以采样周期作为时间间隔,对连续时间进行离散化处理。气源热泵开关变换是在离散时间点上进行的,引入了高斯白噪声表示了室内温度受用户活动等随机影响干扰。
2.2.3 使用者可控时间范围
使用者在与代理商签订合同时提交受控期限,对于每一位使用者,机构的最佳控制期限必须与使用者签署的控制期限一致,即使用者的实际控制期限在其允许的范围之内。受控周期的限制见式(6)。
公式(6)中,tn表示电采暖用户实际受控时段;Tpm表示电采暖用户实际允许受控时段。
电力和热力负荷可以作为重要的需求响应资源。在地理位置上,电热负荷较多的地区在北方,而且比较分散。所以在参与需求响应调节时,必须采用一定方法来计算电热负荷,这样就避免了大规模电采暖设备监测调度中心分散电热负荷量大,而无法及时处理现象发生,实现了对电热负荷资源合理配置,大规模电采暖监测调控机制如图1所示。
图1 大规模电采暖监测调控机制
大规模电采暖设备的运行维护策略分为启动控制、温度控制和周期悬挂控制。
(1)启停控制
控制策略:通过电加热装置的开关直接操作电加热负荷,这种方法在一定程度上减少了恢复过程中电热负荷功率的大幅波动,在电热负荷启动控制中,决策变量为开关状态。通过不同的目标函数和相关约束条件,实现了对各种开关组合的最佳控制。
(2)温度控制
对电采暖负荷进行调整,即调整电采暖初始设定温度,以满足电采暖负荷中家庭电采暖温度上下限最佳控制。这一控制策略一方面能有效地降低负荷波动问题;在优化电加热负荷组温度调节时,可以发挥其参与电网调峰调节的巨大潜力。另外,通过调整室内电加热设定温度,相应地调整电加热负荷,使操作更加方便,在合理控制和调整过程中,可达到人体热舒适温度要求。
(3)周期性暂停控制
温控范围按电加热的热舒适性划分用户,因此电热功率控制的周期暂停改变温度的上下限,即按固定时间控制电热负荷组。
集束电热控制策略的制定应考虑以下4个方面:
①实现削峰指标;
③达到人体热舒适温度范围;
③数量调节起动和停止电热应尽可能少;
④集群后续功率调节对电网的影响较小,集群电热负荷曲线尽可能满足需求。
在明确电加热负荷控制方法及其调节能力的基础上,根据上节建立的参数均质聚集模型,提出了基于大规模电采暖设备的运维策略,如图2所示。
图2 基于大规模电采暖设备的运维策略
如图2所示,当调整群集电热负荷时,可根据电热供暖功率和建筑物室内温度来估计群集电热负荷的可调节电势,根据电采暖设备调度中心的指令,确定某一时间段的调度目标。当设备接受到电加热指令时,需通过改变加热功率和室内温度设定值来调节自身负荷,满足调度指令要求。将标准电加热负荷更新室内温度和负荷信息返回给电网调度中心。
为了验证大规模电采暖设备监测调控和运维保障技术研究与应用合理性,进行实测分析。
测试对象是汉中市某住宅小区的一套住宅,室内设有风机盘管和地板辐射供暖。测试房间为主卧。房子在20 楼,属于中层。本小区热源采用地下热泵系统,终端设备采用地源辐射和风机盘管,通过双端阀门相互切换,实现不同终端设备的加热。
5.2.1 负荷变化
电热负荷达到一定规模后,调节潜力很大。假定某地区电采暖负荷约为总负荷的2%,即1000个电采暖标准户,对该地区电采暖需求响应进行了调节分析。通过对该区负荷特征分析,将以上群集控制策略与未实施群集电热负荷需求响应的群集控制策略进行对比。表1显示了选定用户部分小时负荷数据。
表1 部分用户每小时负荷
由表1可知,从负荷逐时变化趋势上来看,20时至次日9时为用户用电低谷期,而9时至19时为用户用电高峰期。18时和19时是一天中用电负荷达到峰值时间段,4时是一天中用电负荷达到最低的时间段。
5.2.2 温度变化
最优调度下用户平均室温变化曲线,如图3所示。在室外平均温度大于-7℃的情况下,卧室和起居室的温度不能低于18℃,所以用户的舒适温度应设在18℃以下,见图3虚线区域。
图3 受控用户室内温度变化曲线
如图3所示,用户的平均室温在18℃左右稳定波动,偏差不超过±1℃,较好地满足了用户的室温要求,不会因负荷减少而引起室温变化。波动性较大,表明该方法能够使电热设备在集中控制下满足用户加热要求。另外,高峰负荷期用户的室温波动很大,说明在此期间,高峰负荷要求允许用户控制时间增加,设备调度频繁,但对整个房间的温度要求仍有保障。
5.3.1 不同方法下负荷变化分析
分别采用分散控制、集中控制监测调控方法与大规模电采暖设备监测调控方法分析时间为2、4、6、8、10、12、14、16、18、20、22、24时电热负荷变化情况,结果如表2所示。
表2 不同时刻不同方法下负荷变化分析/MW
由表2可知,使用集中控制监测调控方法要比分散控制监测调控方法负荷变化更加精准,尤其当时间为4、18、24时,负荷变化与实际值一致,而当时间为2、6、10、16时,负荷变化与实际值误差为1MW。使用大规模电采暖设备监测调控方法负荷变化与实际值一致,误差为0。
5.3.2 不同方法下温度变化分析
分别采用分散控制、集中控制监测调控方法与大规模电采暖设备监测调控方法分析时间为2、4、6、8、10、12、14、16、18、20时温度变化情况,结果如图4所示。
图4 不同时刻不同方法下温度变化分析
由图4可知,使用分散控制监测调控方法舒适温度时段在7-15t时间段,最高室内温度为19.5℃,最低为16.1℃;使用集中控制监测调控方法舒适温度时段在10-19t 时间段,最高室内温度为18.8℃,最低为15.5℃;使用所研究方法舒适温度时段在8-17t 时间段,最高室内温度为19.8℃,最低为17.5℃,与实际温度变化情况一致。
电-热负荷是一种良好的用户端需求响应资源,它实现了电热负荷的可调性评价,通过适当的控制策略可以达到各种系统目标,具有广阔工程应用前景。基于以上分析,提出了大规模电采暖设备监测调控和运维保障技术研究与应用。设计空源热泵供热设备区域电供热设备,参与调峰负荷的优化控制策略,研究了基于电供热负荷聚集的控制机制,并在此基础上提出了相应的运行维护策略。控制性最高的用户能够获得最大的利润回报,从而激发用户积极参与需求调峰响应。
尽管使用该技术可以保证电加热良好的控制效率,但仍存在一些问题。在研究供热系统调制法时,只从质量管理、热泵主机调制法对供水温度进行了不同的室外温度管理,而没有对供水量、供水量、质量进行同一时间管理,因此,在今后研究进程中,对这一内容展开深入分析。