参与需求侧响应的空调负荷群调节控制方法及优化调度策略

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1、参与需求侧响应的空调负荷群调节控制方法及优化调度策略刘利兵，刘天琪*（四川大学电气信息学院，四川成都610065）摘要：为了解决空调负荷参与电网需求侧管理时，负荷运行特性均按照定频空调处理，同时定频空调在温度调节时并未考虑相同的温度间隔不同的温度区间运行状态数变化的问题。本文提出了对空调负荷群进行分类研究的方法及其参与电网调节的优化调度策略。针对定频空调采用设定温度控制和直接启停控制相结合的策略，以有效地解决在温度调节过程中由于运行状态数变化所引起的负荷波动问题,对于变频空调根据其运行特性分别建立了稳态及动态负荷模型

2、，以参与用户侧需求响应。基于定、变频空调的负荷模型，建立了空调负荷群优化调度模型并采用离散粒子群算法对其进行仿真分析。在参与调控的空调负荷一定时，分别对同一削减目标下不同的调控时长及同一调控时长下的不同削减量等5种调控策略进行仿真验证，结果表明：在同一削减目标下，调控标准偏差随着调控时段数的增加不断的增大；在同一调控时长下，调控标准偏差随着削减目标的增加同样不断的增大，但在以上两类情况下其调控的标准偏差与削减目标的比值均小于3%，同时得出在同一削减目标或调控时长下，空调负荷群最大可节约电能。因此，在一定的调节范围内，

3、空调负荷作为需求侧资源可以有效拟合调控目标，进而负荷聚合商可利用空调负荷的调节能力制定合理的削减目标和削减时段，改善电网负荷的峰谷特性。关键字：空调;负荷聚合商；需求侧管理；调度策略中图分类号：TM732文献标志码：AAir-ConditioningLoadGroupsControlStrategyandOptimizationSchedulingasDemand-sideResourcestoParticipateinGridLIULi-Bing，LIUTian-qi*（SchoolofelectricalEngi

4、neeringandInformation,SichuanUniversity，Chengdu610065,Sichuan）Abstract:Inordertosolvetheproblemsthatexistingresearchjustconsideringair-conditioningoperationruleasfixed-frequency.Inaddition,fixedfrequencyair-conditioningusuallydoesnotreferthatthenumberofstatusof

5、differenttemperaturevarieswhenconsideringthesametemperaturegap.Inthispapertheair-conditioningloadisdividedintotwotypes,fixedfrequencyair-conditionerandvariablefrequencyair-conditioning,andstudiedrespectively.Thefixedfrequencyair-conditioninguseastrategycombinin

6、gthetemperaturecontrolanddirecton/offcontroltoeffectivelysolvetheloadfluctuationsduetochangesintheoperatingconditionnumberduringthetemperatureregulation.Thesteady-stateanddynamicloadmodelshavebeenestablishedforthevariablefrequencyair-conditioningbasedontheirope

7、ratingcharacteristics,inresponsetotheuser-sidedemands.Basedontheloadmodeloffixedfrequencyair-conditioningandvariablefrequencyair-conditioning,discreteparticleswarmoptimizationalgorithmwasusedtosimulateandoptimizetheschedulingmodel.Theair-conditioningloadgrouppa

8、rticipatesinthedemandresponse.Inthelimitedregulationinvolvedair-conditioningloadgroup,therearefivekindsofcontrolstrategiesweresimulatedforverification,includingthedifferentr