本發(fā)明涉及電網(wǎng)調(diào)控，具體涉及一種電力用戶側(cè)空調(diào)群柔性負(fù)荷參與需求響應(yīng)和空調(diào)設(shè)備調(diào)控方法和系統(tǒng)，通過(guò)分布式一致性算法實(shí)現(xiàn)空調(diào)群的控制。

背景技術(shù)：

1、隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，城市核心區(qū)域的用電負(fù)荷持續(xù)攀升。空調(diào)負(fù)荷在中國(guó)主要城市的負(fù)荷高峰占比超過(guò)50％，每逢夏季或冬季，部分區(qū)域電網(wǎng)短時(shí)負(fù)荷高峰往往就是海量空調(diào)負(fù)荷同時(shí)使用引起的。這不僅加劇了城市電力緊張的現(xiàn)象，也會(huì)造成電力系統(tǒng)負(fù)荷特性變差，對(duì)電網(wǎng)的正常運(yùn)行帶來(lái)不利的影響。

2、空調(diào)負(fù)荷作為一種數(shù)量眾多、可調(diào)控且具有一定熱存儲(chǔ)能力的柔性資源，其參與需求響應(yīng)具有十分可觀的調(diào)節(jié)潛力。根據(jù)接收到的功率調(diào)整指令，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)調(diào)控終端對(duì)空調(diào)運(yùn)行狀態(tài)及時(shí)進(jìn)行調(diào)控，不僅可以完成調(diào)峰目標(biāo)，而且也能實(shí)現(xiàn)空調(diào)群中各空調(diào)設(shè)備調(diào)控潛力的合理開(kāi)發(fā)。近年來(lái)，大部分研究將空調(diào)負(fù)荷以聚合的形式參與需求響應(yīng)和電網(wǎng)調(diào)峰，通過(guò)直接負(fù)荷控制等方法調(diào)節(jié)空調(diào)群的功率。由于用戶側(cè)空調(diào)物聯(lián)網(wǎng)終端長(zhǎng)期不夠普及，較少有人關(guān)注需求響應(yīng)過(guò)程中空調(diào)群內(nèi)各臺(tái)空調(diào)的運(yùn)行控制過(guò)程，也鮮有考慮參與需求響應(yīng)對(duì)各空調(diào)用戶造成的影響。因此，如何高效地對(duì)空調(diào)負(fù)荷資源進(jìn)行控制并達(dá)到需要的目標(biāo)功率是本發(fā)明需要解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明要克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺點(diǎn)，提供了一種空調(diào)群分組參與需求響應(yīng)完成功率調(diào)整目標(biāo)的一致性控制方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有一致性控制方法以需求響應(yīng)邊際成本為目標(biāo)而忽視調(diào)控過(guò)程中空調(diào)氣溫變化速率差異的問(wèn)題。本發(fā)明將室內(nèi)氣溫和氣溫變化率作為一致性變量，將分散的空調(diào)負(fù)荷資源聯(lián)系起來(lái)，在完成功率調(diào)整目標(biāo)的同時(shí)對(duì)各空調(diào)用戶舒適度產(chǎn)生相同的影響，更高效地開(kāi)發(fā)了空調(diào)負(fù)荷資源。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

3、發(fā)明的第一個(gè)方面涉及一種海量空調(diào)分布式協(xié)同功率聚合跟蹤控制方法，包括以下步驟：

4、s1：統(tǒng)計(jì)空調(diào)群內(nèi)各空調(diào)設(shè)備的信息，設(shè)置可調(diào)節(jié)氣溫區(qū)間的上下限ta,max和ta,min，功率區(qū)間上下限pmax和pmin，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)終端溫度傳感器等裝置測(cè)量空調(diào)群內(nèi)各空調(diào)用戶的初始?xì)鉁豻a(0)，并計(jì)算初始室內(nèi)氣溫變化率，通過(guò)參數(shù)辨識(shí)等手段獲取各空調(diào)用戶所在建筑的相關(guān)熱力學(xué)參數(shù)；空調(diào)群負(fù)荷聚合控制平臺(tái)接收調(diào)度機(jī)構(gòu)下發(fā)的目標(biāo)功率，與調(diào)控開(kāi)始時(shí)刻負(fù)荷聚合控制平臺(tái)功率對(duì)比，得到預(yù)期空調(diào)群完成的調(diào)整功率目標(biāo)ptarget，設(shè)置空調(diào)群調(diào)整功率實(shí)際完成量preal和預(yù)期調(diào)整功率目標(biāo)值ptarget的允許誤差值為ψ；

5、s2：基于圖論原理，通過(guò)空調(diào)設(shè)備物聯(lián)網(wǎng)終端將各臺(tái)空調(diào)組建成多智能體網(wǎng)絡(luò)，得到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溥B通圖g，獲得網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣a、拉普拉斯矩陣l和行隨機(jī)矩陣r。按照空調(diào)的型號(hào)或所處位置將空調(diào)群ni劃分為d個(gè)子組，ni＝n1i∪n2i∪…∪ndi。設(shè)置每個(gè)子組中代數(shù)連通度最高的智能體為主導(dǎo)者，其余智能體設(shè)置為跟隨者，主導(dǎo)者可以獲取負(fù)荷聚合控制平臺(tái)下發(fā)的空調(diào)群功率調(diào)整量信息，具體拓?fù)湓斠?jiàn)附圖1；

6、s3：采用二階etp模型建立空調(diào)負(fù)荷與室內(nèi)氣溫、固體溫度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，同時(shí)考慮調(diào)控過(guò)程中室內(nèi)氣溫的變化率，將室內(nèi)氣溫與室內(nèi)氣溫變化率作為一致性變量。構(gòu)建二階積分器模型，考慮空調(diào)負(fù)荷模型和系統(tǒng)信息交互的影響，采用分布式協(xié)同迭代協(xié)議對(duì)下一時(shí)刻系統(tǒng)內(nèi)各智能體的室內(nèi)氣溫和氣溫變化率進(jìn)行迭代，具體步驟如下所示：

7、s3-1：基于二階etp模型建立空調(diào)負(fù)荷功率與溫度之間的關(guān)系，具體公式如下：

8、

9、式中，ca和cm分別為室內(nèi)氣體和固體的熱容；ra和rm分別為室內(nèi)氣體與室外之間、室內(nèi)固體和室內(nèi)氣體之間的熱阻；ta(t)、tm(t)和to(t)分別為室內(nèi)氣溫、室內(nèi)固體溫度和室外氣溫；q(t)為空調(diào)制冷量。

10、s3-2：由s3-1可以得到由可以得到室內(nèi)氣溫、固體溫度和空調(diào)功率的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為了相同程度地開(kāi)發(fā)群組中各臺(tái)空調(diào)的調(diào)控潛力，使各空調(diào)的舒適度達(dá)到一致，設(shè)置室內(nèi)氣溫和室內(nèi)氣溫變化率為一致性變量。對(duì)表達(dá)式(1)求導(dǎo)，轉(zhuǎn)化成對(duì)室內(nèi)氣溫ta(t)的表達(dá)形式，如式(2)所示：

11、

12、s3-3：記ta(t)為xi(t)，為vi(t)，s3中所述的分布式迭代協(xié)議如式(3)-(4)所示：

13、

14、式中，ui(t)為控制輸入量；δt為控制時(shí)間間隔。

15、

16、式中，ptarget為空調(diào)群功率調(diào)整指標(biāo)；pi為網(wǎng)絡(luò)中第i臺(tái)空調(diào)的功率；ndi為第d個(gè)子組；α、β、ω為系統(tǒng)耦合強(qiáng)度；γ為子組間的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度；rij為行隨機(jī)矩陣r中的元素。

17、s4：判斷下一時(shí)刻各空調(diào)用戶的預(yù)期氣溫ta(t+1)是否在允許的溫度區(qū)間范圍[ta,min，ta,max]內(nèi)，若是則執(zhí)行s6，若否則執(zhí)行s5；

18、s5：若下一時(shí)刻空調(diào)用戶預(yù)期氣溫ta(t+1)超過(guò)允許上限ta,max，則將ta(t+1)設(shè)置為ta,max，若ta(t+1)小于允許下限ta,min，則將ta(t+1)設(shè)置為ta,min；

19、s6：采用離散化的二階etp模型推導(dǎo)計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)期空調(diào)功率pi(t)，具體步驟如下所示：

20、s6-1：將二階etp模型式(2)離散化并表述成狀態(tài)空間方程的形式，如式(5)所示：

21、

22、s6-2：s3-s5描述了按照分布式協(xié)同迭代協(xié)議計(jì)算可得到各空調(diào)用戶下一時(shí)刻的預(yù)期室內(nèi)氣溫和氣溫變化率，由離散化的二階etp模型計(jì)算式(5)可以得到當(dāng)前時(shí)刻空調(diào)用戶的預(yù)期功率pi(t)以及下一時(shí)刻的室內(nèi)固體溫度tm(t+1)，具體如式(6)所示：

23、

24、s7：判斷當(dāng)前時(shí)刻空調(diào)用戶的預(yù)期功率pi(t)是否在其可調(diào)節(jié)功率范圍[pmin，pmax]內(nèi)，若是則執(zhí)行s8，若否則執(zhí)行s9；

25、s8：若pi(t)超過(guò)允許上限pmax，則將pi(k)設(shè)置為pmax，若pi(k)小于允許下限pmin，則將pi(t)設(shè)置為pmin；

26、s9：計(jì)算各空調(diào)在預(yù)期功率pi(t)下的對(duì)應(yīng)工作頻率，各空調(diào)用戶按照頻率對(duì)應(yīng)調(diào)整自身工作狀態(tài)，計(jì)算公式如下：

27、

28、式中，fi(t)為空調(diào)工作頻率；a、b和c為空調(diào)制冷量與工作頻率關(guān)系的系數(shù)。

29、s9：負(fù)荷聚合控制平臺(tái)將所轄空調(diào)群的功率進(jìn)行求和得到當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)時(shí)功率，計(jì)算負(fù)荷聚合控制平臺(tái)實(shí)時(shí)功率和調(diào)控開(kāi)始時(shí)刻功率的差值，得到當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)際功率調(diào)整量preal，與空調(diào)群功率調(diào)整指標(biāo)ptarget比較，得到差值δp(t)；

30、s10：判斷智能體是否達(dá)到功率調(diào)整限額，若是，則按照限額調(diào)整功率，若否，則執(zhí)行s11；

31、s11：判斷|δp(t)|是否小于允許誤差值ψ，若是則停止迭代，視為空調(diào)群已完成功率調(diào)整目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了功率跟蹤；若否，截至當(dāng)前迭代步未完成功率跟蹤目標(biāo)，時(shí)間窗口向前移動(dòng)一個(gè)迭代步，即t＝t+1，返回s4。

32、本發(fā)明的第二個(gè)方面涉及一種海量空調(diào)分布式協(xié)同功率聚合跟蹤控制系統(tǒng)，自頂層至底層依次包含負(fù)荷聚合控制平臺(tái)、空調(diào)群組和空調(diào)設(shè)備單體，每一臺(tái)空調(diào)設(shè)備及其對(duì)應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)控制終端被視作一個(gè)獨(dú)立的智能體，這些智能體相互通信連接，從而構(gòu)建起多智能體網(wǎng)絡(luò)；依據(jù)智能體所處的地域方位或其所關(guān)聯(lián)的設(shè)備類型，進(jìn)一步將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)分為多個(gè)子組，每個(gè)子組包含一個(gè)主導(dǎo)智能體及多個(gè)跟隨智能體，子組內(nèi)各智能體與其相鄰的智能體相互連接，各子組的主導(dǎo)智能體與相鄰子組的主導(dǎo)智能體相互連接；負(fù)荷聚合控制平臺(tái)與電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu)和智能體網(wǎng)絡(luò)中的各子組主導(dǎo)智能體連接；

33、負(fù)荷聚合控制平臺(tái)接收電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu)下發(fā)的目標(biāo)功率，同時(shí)監(jiān)測(cè)其與電網(wǎng)間聯(lián)絡(luò)線上的實(shí)時(shí)功率，計(jì)算功率跟蹤偏差，并下發(fā)給網(wǎng)絡(luò)中各子組的主導(dǎo)智能體；網(wǎng)絡(luò)中各子組的主導(dǎo)智能體具備從負(fù)荷聚合控制平臺(tái)處獲取空調(diào)群功率調(diào)整偏差量的能力，并且承擔(dān)著與其他子組的主導(dǎo)智能體進(jìn)行信息交互的職責(zé)，通過(guò)一系列計(jì)算，設(shè)定并規(guī)劃下一步的空調(diào)運(yùn)行頻率，跟隨智能體則主要負(fù)責(zé)與相鄰智能體進(jìn)行信息的傳遞，以此來(lái)協(xié)同整個(gè)子組的運(yùn)行狀態(tài)。

34、本發(fā)明的工作原理是：針對(duì)現(xiàn)有空調(diào)負(fù)荷一致性控制方法以需求響應(yīng)邊際成本為目標(biāo)而忽視調(diào)控過(guò)程中空調(diào)溫度變化速率差異的問(wèn)題，提出一種空調(diào)群分組參與需求響應(yīng)完成功率調(diào)整目標(biāo)的一致性控制方法和系統(tǒng)，系統(tǒng)自上而下包括負(fù)荷聚合控制平臺(tái)、空調(diào)群組和空調(diào)設(shè)備單體，工作流程包括：

35、1.各智能體相互連接構(gòu)成多智能體網(wǎng)絡(luò)，負(fù)荷聚合控制平臺(tái)將多智能體網(wǎng)絡(luò)劃分為多個(gè)子組，每個(gè)子組包含一個(gè)主導(dǎo)智能體和多個(gè)跟隨智能體；

36、2.負(fù)荷聚合控制平臺(tái)獲取功率調(diào)整目標(biāo)下發(fā)給各子組的主導(dǎo)智能體，各子組內(nèi)的智能體與其相連接的智能體交互室內(nèi)氣溫、氣溫變化率和功率信息，子組間的信息交互則由主導(dǎo)智能體完成；

37、3.各智能體根據(jù)自身的氣溫和氣溫變化率以及接收到的相鄰智能體的同類信息，采用分布式一致性算法計(jì)算下一步的預(yù)期氣溫及其變化率；

38、4.各智能體根據(jù)下一步的預(yù)期氣溫，基于二階etp模型計(jì)算功率并設(shè)定空調(diào)運(yùn)行頻率。

39、本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：本發(fā)明與現(xiàn)有以空調(diào)負(fù)荷參與需求響應(yīng)的邊際成本為目標(biāo)的一致性控制策略相比，將空調(diào)用戶室內(nèi)氣溫與室內(nèi)氣溫變化速率作為一致性目標(biāo)，將分散的空調(diào)負(fù)荷資源聯(lián)系起來(lái)，在完成功率調(diào)整指標(biāo)的同時(shí)，兼顧了空調(diào)用戶的舒適度，實(shí)用性強(qiáng)；本發(fā)明采用二階一致性算法計(jì)算空調(diào)用戶室內(nèi)氣溫和氣溫變化率，基于二階etp模型計(jì)算空調(diào)用戶功率，計(jì)算和通信成本低、精度高、可靠性強(qiáng)；本發(fā)明可以使得各空調(diào)用戶的室內(nèi)氣溫和氣溫變化率分別達(dá)到一致，均勻開(kāi)發(fā)利用空調(diào)負(fù)荷資源，降低需求響應(yīng)對(duì)空調(diào)用戶舒適度的影響，更高效地利用空調(diào)負(fù)荷資源。