楊濟(jì)如， 高賜威， 蘇衛(wèi)華

(1. 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院, 江蘇 南京 210096；2. 國網(wǎng)上海市電力公司松江供電公司，上海 201600)

0 引言

隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，電力需求迅速增長，環(huán)境保護(hù)、節(jié)能減排的必要性不斷體現(xiàn)。對于電網(wǎng)規(guī)劃的要求也不再僅限于“擴(kuò)張保電”，逐漸以滿足電力需求與低碳節(jié)能發(fā)展并重，向綠色環(huán)保的方向轉(zhuǎn)型升級。電網(wǎng)規(guī)劃的綠色發(fā)展一方面體現(xiàn)在考慮新能源發(fā)電的接入，在電網(wǎng)規(guī)劃中配套相應(yīng)的措施消納新能源；另一方面可以考慮需求側(cè)資源的接入，增加可調(diào)控資源，通過需求響應(yīng)降低電網(wǎng)對尖峰負(fù)荷的供電壓力，實(shí)現(xiàn)優(yōu)化電網(wǎng)規(guī)劃和綠色減排。

空調(diào)負(fù)荷是一種潛力巨大的需求側(cè)響應(yīng)資源，據(jù)統(tǒng)計(jì)華東地區(qū)空調(diào)負(fù)荷占夏季負(fù)荷高峰的比值超過30%，在北京、上海等特大城市甚至接近50%?？照{(diào)負(fù)荷的增長造成夏季負(fù)荷高峰不斷攀升，不利于電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，空調(diào)使用時段的集中性造成了年負(fù)荷曲線的尖峰時段，為了滿足供電需求勢必會降低發(fā)、輸電設(shè)備利用率并造成資源浪費(fèi)?？紤]到人體對溫度變化敏感性較弱且對舒適區(qū)間接受范圍大，而空調(diào)作為溫控設(shè)備具有儲能性，故可將空調(diào)負(fù)荷視為一種調(diào)度靈活、數(shù)量可觀、潛力巨大的負(fù)荷資源[1]，通過合理的負(fù)荷控制能有效降低高峰負(fù)荷[2]，在電網(wǎng)規(guī)劃中優(yōu)化資源配置。

目前對空調(diào)需求響應(yīng)的相關(guān)研究與試點(diǎn)主要針對定頻空調(diào)和中央空調(diào)[3]?；陔p向通信進(jìn)行激勵是主流做法[4]，通過對空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行條件控制實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)聚合，由隊(duì)列系統(tǒng)發(fā)出開關(guān)信號并通過信號接收運(yùn)行情況；此外也可通過負(fù)荷預(yù)測和卡爾曼濾波器[5]等手段對恒溫負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測、聚合與調(diào)控，以放松負(fù)荷控制雙線聯(lián)系的要求?？照{(diào)負(fù)荷的控制手段主要包括直接負(fù)荷削減、負(fù)荷轉(zhuǎn)移、負(fù)荷暫停等方法，文獻(xiàn)[6]以提供快速需求響應(yīng)的輔助服務(wù)為目的，研究分布式空調(diào)負(fù)荷的反饋控制，同時也適用于少量的空調(diào)負(fù)荷；文獻(xiàn)[7]將目標(biāo)量參數(shù)化，為空調(diào)的聚合需求設(shè)計(jì)一種簡單的控制器，在澳大利亞進(jìn)行實(shí)踐并取得較好的效果；文獻(xiàn)[8]對直接負(fù)荷控制下理想空調(diào)負(fù)荷的可控容量進(jìn)行預(yù)測，針對定頻空調(diào)提出了雙層優(yōu)化控制的調(diào)度方案。

而隨著人們生活質(zhì)量的不斷提高，變頻空調(diào)以其節(jié)能、省電、舒適的優(yōu)點(diǎn)獲得廣大用戶青睞。變頻空調(diào)能效新標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施[9]對高能效變頻空調(diào)需求的增長形成進(jìn)一步刺激，隨著國家節(jié)能減排政策指導(dǎo)，變頻空調(diào)市場占有率不斷增高，將成為未來制冷市場主流產(chǎn)品，因此研究變頻空調(diào)負(fù)荷的需求響應(yīng)十分必要[10]。目前對于需求響應(yīng)的研究主要集中于運(yùn)行層面，例如需求響應(yīng)參與輔助服務(wù)市場、平抑新能源出力波動等，而在規(guī)劃層面上的應(yīng)用則缺少研究。需求響應(yīng)資源潛力巨大，在形成長期需求響應(yīng)實(shí)施基礎(chǔ)上將對電網(wǎng)的擴(kuò)張建設(shè)具有較大影響。文中通過變頻空調(diào)頻率、電功率與制冷量三者之間的關(guān)系，在等效熱參數(shù)模型基礎(chǔ)上建立單臺變頻空調(diào)負(fù)荷模型；根據(jù)所建模型對單臺空調(diào)控制方法進(jìn)行仿真研究，分析計(jì)算單臺空調(diào)負(fù)荷削減能力；在此基礎(chǔ)上以削峰為目標(biāo)，針對空調(diào)群組提出一種直接的聚合調(diào)控策略，并據(jù)此建立計(jì)入需求響應(yīng)激勵費(fèi)用的電網(wǎng)規(guī)劃模型。

1 單臺變頻空調(diào)負(fù)荷建模

在標(biāo)準(zhǔn)制冷工況下記錄由低頻至高頻等距區(qū)間內(nèi)各參數(shù)實(shí)際變化數(shù)據(jù)[11]，對功率、制冷量與頻率三者關(guān)系進(jìn)行擬合，建立壓縮機(jī)頻率、空調(diào)功率與制冷量三者函數(shù)關(guān)系，如下式所示：

QAC=af2+bf+c

(1)

PAC=mf+n

(2)

式中：QAC，PAC分別為空調(diào)機(jī)組的制冷量和電功率，單位kW；f為空調(diào)壓縮機(jī)的工作頻率，單位Hz；a，b，c，m，n是分別根據(jù)函數(shù)擬合得到的常數(shù)，取值與空調(diào)型號有關(guān)。

變頻空調(diào)通過改變壓縮機(jī)頻率控制室溫變化，目前大多以室溫與用戶溫度設(shè)定值之間的溫差(ΔT=Tin-Tset)為依據(jù)確定壓縮機(jī)運(yùn)行頻率[12]：

(3)

式中：ft和ft-1分別為t和t-1時刻的運(yùn)行頻率；N-和N+分別為溫差的上下限；fmax和fmin分別是空調(diào)運(yùn)行最大、最小頻率，在不停機(jī)情況下滿足fmin≤ft≤fmax；K為常系數(shù)，取值與空調(diào)型號有關(guān)。

采用簡化的一階等效熱參數(shù)模型[13]可以得到關(guān)于室溫Tin和空調(diào)制冷量Q的關(guān)系式如下：

(4)

式中：Ttin和Ttout分別為t時刻室內(nèi)和室外溫度，單位℃；Δt為t與t+1時刻的時間間隔，單位min；Qt為t時刻空調(diào)制冷量，單位kW；C為空調(diào)房間的等效熱容，單位J℃，可通過房間體積乘空氣的比熱容計(jì)算得到；R為房間的等效熱阻，單位℃W，數(shù)值通過物理參數(shù)和導(dǎo)熱系數(shù)等計(jì)算得到。

綜上所述，式(1—4)在室溫與頻率、功率及制冷量之間建立數(shù)學(xué)聯(lián)系，通過室溫變化得到頻率變化情況，將制冷量的需求轉(zhuǎn)化為功率需求，能夠建立起單臺變頻空調(diào)的負(fù)荷模型。

2 單臺變頻空調(diào)控制方式

參與需求響應(yīng)的空調(diào)可以通過改變設(shè)定溫度降低電功率，達(dá)到削減負(fù)荷的目的。在設(shè)定溫度值及室外溫度恒定條件下，開機(jī)運(yùn)行的頻率及溫度隨時間變化如圖1所示。穩(wěn)定運(yùn)行時提高設(shè)定溫度，室溫與頻率變化情況如圖2所示。

圖1 啟動運(yùn)行時的室溫和頻率變化Fig.1 The start-up process of room temperature and frequency

圖2 提高設(shè)定溫度時的室溫和頻率變化Fig.2 The variation process of room temperature and frequency when Tset was increased

舒適區(qū)間確定為[Tmin,Tmax]時，假設(shè)原設(shè)定溫度為Ts1，改變后設(shè)定溫度為Ts2，室溫Tin在[Ts1-N-,Ts2+N+]間變化，則[Ts1-N-,Ts2+N+]∈[Tmin,Tmax]，因此在改變設(shè)定溫度的控制方法下，要求滿足：

Tmin+N-≤Ts1

(5)

提高設(shè)定溫度，空調(diào)首先保持最低頻率運(yùn)行，在此過程中溫度上升但仍滿足要求。假設(shè)室外溫度恒定為Tout，忽略波動部分，使室溫由Ts1上升至Ts2，最低制冷量為Qmin，整理可得最低頻率運(yùn)行的持續(xù)時長tlast：

(6)

固定操作時長為Δt，以高于最低頻率的固定頻率運(yùn)行，假設(shè)溫度區(qū)間為[Tmin,Tmax]，則用戶接受室溫與設(shè)定溫度溫差最大值ΔTmax=Tmax-Tset。不考慮接受控制后溫度回降的過程，首先計(jì)算極限情況，即在Δt時段末室溫與設(shè)定溫度差值恰為ΔTmax的情況，此時代入式(4)整理可得：

(7)

QAC2表示在Δt時間段內(nèi)滿足舒適度要求所需最低制冷量，將QAC2代入式(1)、(2)，整理得到：

(8)

P2表示壓縮機(jī)以固定頻率f2運(yùn)行時的功率。在未接受控制時有Tt+1in=Ttin=Tset，同樣代入計(jì)算可得正常使用情況的P1如下：

(9)

ΔP=P1-P2表示空調(diào)在Δt時間段內(nèi)接受控制，以固定頻率f2運(yùn)行的削減能力。

綜上可見，保持壓縮機(jī)最低頻率運(yùn)行可以得到最大的削減量，但將減少控制時長作為代價(jià)。在空調(diào)群組削峰控制中大量空調(diào)在多次操作中采用等長操作時間更方便易行，因此在滿足溫度約束的條件下以高于壓縮機(jī)最低頻率的某固定頻率運(yùn)行實(shí)施控制。

3 空調(diào)群組聚合控制方式

3.1 算法設(shè)計(jì)

考慮由J個用戶組成的智能電網(wǎng)社區(qū)[14]，每個用戶分別配備一臺變頻空調(diào)，并裝設(shè)分控制器與總控制器進(jìn)行信息交互：分控制器向總控制器提交空調(diào)參數(shù)及狀態(tài)，同時接受總控制器的操作信號并對空調(diào)進(jìn)行相應(yīng)控制。

空調(diào)負(fù)荷控制對舒適度的影響主要體現(xiàn)在：最大溫差ΔTmax，表示用戶能夠接受室溫偏離設(shè)定溫度的最大值；空調(diào)最大受控次數(shù)timax，空調(diào)實(shí)際接受操作時間被分為ti個等Δt長的時段。由于用戶對舒適度、經(jīng)濟(jì)性追求不同，電力公司提供與最大溫差ΔTmax有關(guān)的不同激勵方案，激勵價(jià)格表示用戶在接受一次Δt時長的控制能夠得到的補(bǔ)償。

將同一時段內(nèi)可以提供空調(diào)調(diào)控操作的設(shè)備聚合成為一組接受群組控制，以次日負(fù)荷預(yù)測曲線為輸入量，將日負(fù)荷曲線時間軸劃分為等Δt長的多時段，在高峰時段實(shí)施負(fù)荷控制，以峰荷時刻為控制中點(diǎn)時刻，在前后各Δt2時段內(nèi)選擇該時段聚合群組內(nèi)的空調(diào)進(jìn)行單臺空調(diào)控制，循環(huán)操作至達(dá)到削減目標(biāo)或削減潛力。為保證空調(diào)在同一時刻不重復(fù)操作，設(shè)置二進(jìn)制狀態(tài)變量S(j,t)記錄第j臺空調(diào)t時刻操作狀態(tài)，值為0表示按原設(shè)定運(yùn)行，值為1表示空調(diào)受控。J臺空調(diào)群組總控制次數(shù)為(timaxJ)次，空調(diào)群組負(fù)荷的削峰控制算法流程如圖3所示。

圖3 空調(diào)群組負(fù)荷削峰控制算法Fig.3 The algorithm of AC group load control

該方法的具體算法如下：首先，預(yù)測次日負(fù)荷曲線。其次，當(dāng)受控次數(shù)ti在總控制次數(shù)(timaxJ)范圍內(nèi)時，尋找峰荷時刻tp(ti)，并根據(jù)狀態(tài)變量S(j,t)和計(jì)數(shù)器tc(j)判斷空調(diào)狀態(tài)，排除不可用空調(diào)。計(jì)算可用空調(diào)削減能力ΔP(j)，根據(jù)經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)或削減量最大目標(biāo)選擇一臺空調(diào)jc進(jìn)行控制。在tp(ti)時刻負(fù)荷減ΔP(jc)更新負(fù)荷曲線，同時更新空調(diào)受控次數(shù)、狀態(tài)變量和激勵費(fèi)用，直至達(dá)到削減目標(biāo)。最后，計(jì)算激勵費(fèi)用，得到調(diào)控后的負(fù)荷曲線。

3.2 不同目標(biāo)下的控制順序選擇

要求盡可能削減更多負(fù)荷時，根據(jù)削減能力排序，首先選擇能力最大的空調(diào)，將多數(shù)削減能力較弱的空調(diào)分散削減次高峰或更加平坦的區(qū)域。在可控負(fù)荷范圍內(nèi)設(shè)置削減量，以經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)為控制目標(biāo)時，根據(jù)削減負(fù)荷的經(jīng)濟(jì)性排序，首先選擇經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的空調(diào)進(jìn)行控制。

對2種控制順序下的削峰效果進(jìn)行仿真，該仿真過程中算法用時為秒級。由圖4可見，設(shè)定溫度及空調(diào)額定功率等參數(shù)隨機(jī)產(chǎn)生并固定不變，以最小能力排序作對照，考慮削減能力時所削減的峰荷更多。

圖4 考慮最大削減能力削峰情況Fig.4 Peak clipping with consideration of clipping ability

由圖5對比考慮削減量最大和考慮經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的激勵費(fèi)用，可見在規(guī)定削減量的條件下兩者削峰情況相似，而考慮經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)時激勵費(fèi)用較低。

圖5 考慮最優(yōu)經(jīng)濟(jì)性的削峰情況Fig.5 Peak clipping with consideration of optimal economy

4 基于經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)聚合控制方法的電網(wǎng)規(guī)劃模型

在電力市場放開、友好互動的背景下，需求側(cè)響應(yīng)資源的重要性不斷凸顯，在規(guī)劃中考慮需求側(cè)響應(yīng)資源能夠降低投資成本，在未來包含源網(wǎng)荷互動系統(tǒng)的電網(wǎng)規(guī)劃勢必會越來越普遍，各電壓等級的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃中考慮可控負(fù)荷的作用也會日益增多。

4.1 規(guī)劃模型

規(guī)劃目標(biāo)是使投資成本最低，即建造成本與激勵費(fèi)用之和最低，同時保證不出現(xiàn)線路過載，滿足直流潮流約束以及電力系統(tǒng)安全性的N-1準(zhǔn)則，構(gòu)造下面的數(shù)學(xué)模型：

(10)

式中：S為規(guī)劃方案的向量；F為折算至等年值的建造成本；Pin為聚合控制削減負(fù)荷量；Ce為激勵費(fèi)用年值；PL為支路功率；PLmax為支路輸電容量；B0為節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣；θ為節(jié)點(diǎn)電壓相角向量；P為節(jié)點(diǎn)凈注入功率向量；PL(N-1)，B0(N-1)，θN-1，PN-1分別為一條線路斷開情況下的支路功率、節(jié)點(diǎn)導(dǎo)納矩陣、節(jié)點(diǎn)電壓相角向量和節(jié)點(diǎn)凈注入功率向量。

4.2 激勵費(fèi)用

為提高優(yōu)化效率，將激勵費(fèi)用轉(zhuǎn)化為關(guān)于削減量的函數(shù)計(jì)入目標(biāo)函數(shù)。根據(jù)考慮經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的聚合控制方法運(yùn)行仿真，在J臺空調(diào)可控負(fù)荷范圍[0,ΔPmax]內(nèi)，等距計(jì)算激勵費(fèi)用并對仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，可得到激勵費(fèi)用關(guān)于削減量的三次函數(shù)：

Ce(Pin)=κ1Pin3+κ2Pin2+κ3Pin+κ4

(11)

式中：Pin為空調(diào)負(fù)荷聚合調(diào)節(jié)下削減的負(fù)荷量；Ce為需求響應(yīng)激勵費(fèi)用；κ1至κ4為通過擬合得到的系數(shù)。

4.3 優(yōu)化方法

采用遺傳算法[15]進(jìn)行優(yōu)化規(guī)劃，將待選線路按節(jié)點(diǎn)自然排序，用二維矩陣存放線路參數(shù)、容量信息，以待選線路建設(shè)條數(shù)和聚合控制削減量作為染色體基因進(jìn)行編碼，染色體的長度比待選線路數(shù)大一位，每條染色體代表一個規(guī)劃方案。對違反約束的方案，以過負(fù)荷量乘以懲罰系數(shù)計(jì)入費(fèi)用[16]，構(gòu)造目標(biāo)函數(shù)：

(12)

式中：A是資金回收系數(shù)，用于換算等年值；k表示待選線路數(shù)；Li表示待選線路i的長度；Fi表示待選線路i的單位長度建設(shè)投資；Zi為染色體中第i位基因值即待選線路i的建設(shè)條數(shù)；Pen為懲罰系數(shù)；W為過負(fù)荷量；Ce(Zk+1)是將規(guī)劃方案代入式(11)計(jì)算的年激勵費(fèi)用。

5 算例分析

5.1 測試系統(tǒng)

采用文獻(xiàn)[17]中附錄18節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)作為算例，稍作修改如圖6所示，各線路參數(shù)均如參考文獻(xiàn)[17]所述。參考目前江蘇電網(wǎng)的大規(guī)模源網(wǎng)荷友好互動系統(tǒng)的運(yùn)行，該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)3500 MW的可中斷負(fù)荷控制，文中選取某一城市電網(wǎng)作為算例背景，考慮可控的需求響應(yīng)空調(diào)群組數(shù)量為100 000臺，經(jīng)仿真可知可控負(fù)荷約為190 MW，算例設(shè)置合理。實(shí)線表示已建設(shè)線路，虛線代表可選建設(shè)線路，可選建設(shè)線路種類共有27種，如表1所示，假設(shè)各線路的單位建設(shè)成本相等。

圖6 十八節(jié)點(diǎn)測試系統(tǒng)Fig.6 The 18 bus test system

兩端節(jié)點(diǎn)初始待選兩端節(jié)點(diǎn)初始待選兩端節(jié)點(diǎn)初始待選1-2131-11057-15052-3134-7059-16053-4134-160510-18053-7135-110511-12055-6135-120511-13056-7136-130512-13057-8136-140514-15058-9137-90516-17059-10137-130517-1805

5.2 激勵費(fèi)用

規(guī)定空調(diào)每接受10 min的實(shí)際調(diào)溫操作時的補(bǔ)償與最大溫差有關(guān)，因此設(shè)置激勵費(fèi)用套餐對應(yīng)ΔTmax=[3,4,5,6]的激勵費(fèi)用分別為[0.5,0.75,1,1.25]。假設(shè)所有用戶均接受并參與需求響應(yīng)，在可控范圍內(nèi)仿真部分結(jié)果如表2所示，對所得結(jié)果進(jìn)行擬合，得到激勵費(fèi)用關(guān)于削減量的關(guān)系如式(13)所示：

Ce(Pin)=0.000 2Pin3-0.025 5Pin2+
1.838 1Pin-21.422 4

(13)

表2 100臺空調(diào)不同削減量下的激勵費(fèi)用Tab.2 Incentive costs of 100 ACs at different peak clipping

5.3 規(guī)劃結(jié)果

5.3.1 考慮空調(diào)負(fù)荷控制的規(guī)劃結(jié)果

利用MATLAB對考慮變頻空調(diào)聚合調(diào)節(jié)的電網(wǎng)規(guī)劃問題進(jìn)行求解，用時362.045 s。在不考慮空調(diào)負(fù)荷控制時進(jìn)行電網(wǎng)規(guī)劃，得到結(jié)果如表3所示，投資成本最低為1 230.882萬元。根據(jù)前述規(guī)劃模型，將建設(shè)成本折算為第20年年值，可控負(fù)荷Pin全部分布在節(jié)點(diǎn)6的情況對規(guī)劃求解，考慮夏季一個月的激勵費(fèi)用，結(jié)果如表3，總成本最低為1 164.427萬元，考慮空調(diào)負(fù)荷控制時成本低于不考慮空調(diào)負(fù)荷控制的情況。

表3 最優(yōu)規(guī)劃結(jié)果Tab.3 Optimal planning

5.3.2 建設(shè)費(fèi)用與激勵費(fèi)用對比

以可控負(fù)荷全部分布在節(jié)點(diǎn)6為例，觀察建設(shè)費(fèi)用與激勵費(fèi)用隨削減量變化的情況，由圖7可見隨著削減量的增多，激勵費(fèi)用增多而建造成本下降，總投資成本在不同階段有升有降，在負(fù)荷削減量為800 MW時，總投資費(fèi)用最低為1 169.022萬元，此時經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)。結(jié)合上節(jié)規(guī)劃結(jié)果，考慮到遺傳算法往往僅能得到近似全局最優(yōu)解，認(rèn)為規(guī)劃模型有效。

圖7 投資成本隨削減負(fù)荷量變化情況Fig.7 The costs at different load reduction

5.3.3 激勵定價(jià)對規(guī)劃結(jié)果的影響

設(shè)置如表4的激勵套餐分析不同激勵力度對規(guī)劃結(jié)果的影響。用戶參與度指在確定的激勵套餐下參與需求響應(yīng)用戶的負(fù)荷削減潛力與總負(fù)荷的比值，反映需求響應(yīng)參與積極性，經(jīng)分析用戶參與度隨激勵定價(jià)變化規(guī)律可由圖8描述，激勵定價(jià)較低時用戶參與較少，隨著激勵定價(jià)增加用戶參與度不斷提高，變化率降低。

表4 激勵套餐設(shè)置Tab.4 The set of incentive cost

圖8 不同激勵定價(jià)下的用戶參與度Fig.8 User engagement at different pricing of compensation

實(shí)驗(yàn)設(shè)定在4種激勵定價(jià)套餐情況下的用戶參與度及規(guī)劃所得結(jié)果如表5所示，可見激勵費(fèi)用采用套餐二時投資總成本最低。

表5 不同補(bǔ)償定價(jià)下的規(guī)劃結(jié)果Tab.5 Planning results at different pricing of compensation

6 結(jié)論

變頻空調(diào)由于其變頻特點(diǎn)，在正常運(yùn)行中能效比變化且通常沒有停機(jī)狀態(tài)，針對定頻空調(diào)的控制模型不再適用，因此文中針對變頻空調(diào)進(jìn)行聚合控制和電網(wǎng)規(guī)劃的相關(guān)探索。本文根據(jù)變頻空調(diào)的相關(guān)特性建立了單臺變頻空調(diào)的負(fù)荷模型，在分析變頻空調(diào)控制方法特點(diǎn)基礎(chǔ)上，提出了保持固定操作時間，以較低固定頻率運(yùn)行的單臺空調(diào)負(fù)荷控制方法；同時文中運(yùn)用所提出的單臺空調(diào)負(fù)荷控制方法，設(shè)計(jì)了一種聚合控制算法，能夠有效地達(dá)到充分利用負(fù)荷削減潛力或經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的控制目標(biāo)。基于經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)的聚合控制方法，建立計(jì)入激勵費(fèi)用的電網(wǎng)規(guī)劃模型，用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化求解，分析所得結(jié)果的正確性，所建立的規(guī)劃模型能有效地確定經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)情況下空調(diào)負(fù)荷削減量與線路規(guī)劃情況。目前對空調(diào)負(fù)荷的需求響應(yīng)研究缺乏實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，不同類型用戶的空調(diào)使用行為須深入分析與劃分，更加細(xì)致有針對性的空調(diào)負(fù)荷聚合調(diào)節(jié)方法的研究具有進(jìn)一步意義。