陳巖　靳偉　王文賓　李會(huì)彬　韓勝峰

摘 要：為了充分利用蓄能調(diào)溫負(fù)荷的調(diào)節(jié)資源，節(jié)約調(diào)溫負(fù)荷的用電成本，并有效消納光伏電量，提出了“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”的智能化互動(dòng)運(yùn)行策略。首先，建立了基于戶型參數(shù)和天氣信息的房屋冷、熱需求模型;其次，以運(yùn)行成本最小為目標(biāo)，結(jié)合光伏出力和用冷、用熱需求，在優(yōu)先使用谷電電量的原則下，提出蓄能負(fù)荷與光伏供用電互動(dòng)邏輯和運(yùn)行策略;第三，以全年天氣數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，按互動(dòng)邏輯關(guān)系進(jìn)行了全年運(yùn)行累積計(jì)算的年運(yùn)行成本分析。結(jié)果表明，互動(dòng)運(yùn)行模式相比于光伏與蓄能調(diào)溫負(fù)荷獨(dú)立模式的運(yùn)行成本有很大降幅，“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”策略有效解決了光伏消納和調(diào)溫負(fù)荷電費(fèi)的問(wèn)題。這不僅有利于減少環(huán)境污染，還能夠?qū)崿F(xiàn)政府與用戶的雙贏。

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化;蓄冷/蓄熱負(fù)荷;光伏發(fā)電;峰谷電價(jià);互動(dòng)運(yùn)行

中圖分類號(hào)：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract：In order to make full use of the adjustable resource of cold/thermal attemperation loads with storage energy （CTAL）， and reduce electricity cost and consume of the photovoltaic （PV） energy， the interactive operation of "PV+CTAL" was proposed. Firstly， the model based on house parameters and weather data was established to analyze the cold/thermal demand， then interactive logics of operation in "PV+CTAL" was derived to minimize the cost of operationwith prioritization of using valley electricity，considering the PV output and? demand of cold/thermal. Finally， a scenario was presented to cumulatively calculate the annual operation cost according to the weather data and the interaction logical relationship. The results show that the operating cost in the "PV+CTAL" interactive mode is comparatively lower than that in standalone mode， the "PV+CTAL" interactive operating strategy can effectively solve the problem of the electricity price affected by PV consumption and CTAL， which not only will reduce environmental pollution， but also achieve winwin results with governments and users.

Keywords：power system and automation; cold/thermal storage attemperation loads; photovoltaic generation; peak/valley electricity price; interactive operation

為緩解燃煤污染，近年來(lái)國(guó)家大力推行電能替代和清潔替代政策，用于室內(nèi)溫度調(diào)節(jié)的電制熱、電制冷負(fù)荷越來(lái)越多地應(yīng)用于商業(yè)、辦公和居民建筑，已逐步形成規(guī)?；?、高比例的態(tài)勢(shì)。蓄冷/蓄熱功能的調(diào)溫負(fù)荷具有用電時(shí)段可選、運(yùn)行經(jīng)濟(jì)靈活的優(yōu)點(diǎn)而得到了廣泛應(yīng)用。另一方面，分布式光伏消納問(wèn)題一直是電力系統(tǒng)運(yùn)行和國(guó)家推行新能源政策的重要瓶頸之一[1]，若充分利用蓄能調(diào)溫負(fù)荷的調(diào)節(jié)資源與光伏發(fā)電形成互動(dòng)，充分利用光伏電量為調(diào)溫負(fù)荷供電，可有效解決光伏消納和調(diào)溫負(fù)荷的電費(fèi)問(wèn)題。由于光伏和蓄能調(diào)溫負(fù)荷的互動(dòng)運(yùn)行具有很強(qiáng)的不確定性，如何制定蓄能調(diào)溫負(fù)荷的運(yùn)行規(guī)律，使之能夠經(jīng)濟(jì)合理地跟蹤光伏發(fā)電和利用谷電電價(jià)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)能夠給出相應(yīng)的電費(fèi)成本估計(jì)，對(duì)開(kāi)發(fā)和應(yīng)用智能化“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”設(shè)備，實(shí)施“兩個(gè)替代”等新能源政策具有重要意義。

目前，學(xué)者針對(duì)光伏或調(diào)溫負(fù)荷各自問(wèn)題的研究已取得一定進(jìn)展[23]，而針對(duì)光伏與蓄能調(diào)溫負(fù)荷聯(lián)合運(yùn)行和優(yōu)化配置問(wèn)題的研究未有涉及。針對(duì)光伏容量?jī)?yōu)化配置，可通過(guò)合理配置光伏組件和儲(chǔ)能系統(tǒng)的容量[4]，提高光伏系統(tǒng)的供電可靠性和光伏利用率。考慮到配電網(wǎng)中可能含有多個(gè)光伏和儲(chǔ)能，并考慮到配置與運(yùn)行的強(qiáng)耦合性，提出了利用雙層優(yōu)化方法實(shí)現(xiàn)光伏容量配置[2，5]。文獻(xiàn)＼[6—7＼]研究光伏和風(fēng)機(jī)容量聯(lián)合優(yōu)化用于提高系統(tǒng)整體供電可靠性，降低發(fā)電成本;文獻(xiàn)＼[8＼]研究光伏發(fā)電和無(wú)功電容的綜合協(xié)調(diào)優(yōu)化配置，提高資源利用率。針對(duì)蓄熱電采暖的研究，文獻(xiàn)＼[9＼]提出考慮需求和響應(yīng)行為雙重差異性的區(qū)域電采暖負(fù)荷特性建模方法;文獻(xiàn)＼[10＼]建立了分布式電采暖負(fù)荷模型并分析模型參數(shù)，利用聚類分組控制的方法實(shí)現(xiàn)異質(zhì)電采暖負(fù)荷聚合;文獻(xiàn)＼[11＼]提出一種分散式電采暖負(fù)荷協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行策略，有效控制尖峰負(fù)荷，降低運(yùn)行費(fèi)用。當(dāng)前電采暖與新能源結(jié)合的研究主要關(guān)注風(fēng)電消納問(wèn)題，通過(guò)建立風(fēng)電與蓄熱電采暖的聯(lián)合運(yùn)行模式[12]，促進(jìn)風(fēng)電消納、降低煤耗率，增加綜合效益;文獻(xiàn)＼[13＼]建立棄風(fēng)供暖模式下風(fēng)電消納能力時(shí)序仿真評(píng)估模型，對(duì)不同電采暖運(yùn)行模式下風(fēng)電消納能力進(jìn)行評(píng)估分析;文獻(xiàn)＼[14＼]基于Copula 理論建立風(fēng)速電鍋爐的相關(guān)性GumbelCopula函數(shù)關(guān)系，準(zhǔn)確計(jì)算風(fēng)電和電采暖負(fù)荷接入配電網(wǎng)的可靠性。針對(duì)蓄熱電采暖接入配電網(wǎng)帶來(lái)的電能質(zhì)量問(wèn)題，文獻(xiàn)＼[15＼]構(gòu)建不同運(yùn)行場(chǎng)景下的仿真模型，研究了規(guī)?；姴膳瘜?duì)配電網(wǎng)諧波含量及電壓暫降的影響程度和限制措施。

本文研究“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”模式下蓄冷/蓄熱調(diào)溫負(fù)荷如何消納光伏的智能化互動(dòng)運(yùn)行策略及年運(yùn)行成本分析方法。首先基于房屋參數(shù)和天氣信息提出了用戶的冷、熱需求分析方法;然后針對(duì)光伏出力的不確定性，結(jié)合用戶冷、熱需求分析和峰谷電價(jià)狀況，建立以運(yùn)行成本最小為目標(biāo)的蓄冷/蓄熱負(fù)荷與光伏、電網(wǎng)的供用電互動(dòng)運(yùn)行策略;最后基于蓄能調(diào)溫負(fù)荷與光伏互動(dòng)關(guān)系，以天氣數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)，采用全年場(chǎng)景累計(jì)的方式建立年運(yùn)行成本計(jì)算方法。

2 蓄能調(diào)溫負(fù)荷互動(dòng)策略與用電模型

2.1 蓄能調(diào)溫負(fù)荷與光伏的交互行為策略

“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”互動(dòng)模式下蓄能調(diào)溫負(fù)荷用電方式的基本原則體現(xiàn)為1）優(yōu)先利用光伏發(fā)電量進(jìn)行調(diào)溫和蓄能;2）若光伏發(fā)電量不能滿足全天冷/熱需求，則盡量由谷電時(shí)段補(bǔ)充;3）使用峰電電量應(yīng)做到最小化。據(jù)此，提出蓄能調(diào)溫負(fù)荷與光伏的交互行為策略，如圖1所示。

蓄能調(diào)溫負(fù)荷首先應(yīng)實(shí)時(shí)跟蹤光伏發(fā)電，由于光伏發(fā)電具有不確定性，當(dāng)光伏發(fā)電功率大于供冷/熱的功率需求時(shí)，應(yīng)進(jìn)行蓄冷/蓄熱;當(dāng)光伏功率小于供冷/熱功率需求時(shí)，蓄能體需要釋冷/釋熱以補(bǔ)充冷熱需求;當(dāng)光伏功率大于調(diào)溫負(fù)荷的配置功率時(shí)，則光伏余電上網(wǎng)或供其他負(fù)荷使用。當(dāng)白天利用光伏發(fā)電的蓄能量不能滿足全天冷/熱需求時(shí)，在夜間谷電時(shí)段需要使用谷電電量進(jìn)行補(bǔ)充。為了盡量不使用峰電電量，“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”智能化設(shè)備需根據(jù)次日的天氣預(yù)報(bào)信息預(yù)測(cè)次日峰電時(shí)段光伏發(fā)電量和冷/熱需求量，若光伏發(fā)電量不滿足冷/熱需求量時(shí)，為防止使用高電價(jià)峰電，應(yīng)在谷電時(shí)段結(jié)束前儲(chǔ)存一定的冷/熱量;若谷電時(shí)段預(yù)儲(chǔ)的冷/熱量已達(dá)到蓄能體的配置容量上限，則不足部分只能由峰電電價(jià)時(shí)段的電量來(lái)補(bǔ)充。

在參數(shù)一定的條件下調(diào)溫負(fù)荷的冷/熱需求以及光伏的發(fā)電功率完全取決于天氣狀況，因此可根據(jù)天氣預(yù)報(bào)信息按本文第1節(jié)建立的模型得到次日冷/熱需求預(yù)測(cè)值;同時(shí)也可以根據(jù)本文2.3節(jié)給出的光伏出力模型預(yù)測(cè)次日的光伏出力，從而使智能化“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”互動(dòng)運(yùn)行過(guò)程具備可實(shí)現(xiàn)性。可見(jiàn)，“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”模式下蓄冷/蓄熱調(diào)溫設(shè)備的控制器應(yīng)具備一定的智能化功能，能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)光伏出力并控制調(diào)溫負(fù)荷的用電功率來(lái)跟蹤光伏;具備通信和網(wǎng)絡(luò)功能以自動(dòng)獲取次日天氣信息;能夠根據(jù)天氣信息預(yù)測(cè)次日的冷/熱需求和光伏出力，并做出蓄冷/蓄熱的預(yù)儲(chǔ)決策。

本文開(kāi)發(fā)了工具軟件從氣象網(wǎng)站讀取該地區(qū)2018年全年各小時(shí)氣溫、風(fēng)速等數(shù)據(jù)，并根據(jù)光伏和冷、熱需求模型得到光伏出力和冷/熱需求。

為驗(yàn)證本文方法的有效性，應(yīng)用本文互動(dòng)策略計(jì)算年運(yùn)行成本，并與光伏與調(diào)溫負(fù)荷獨(dú)立運(yùn)行狀態(tài)下（即沒(méi)有智能化互動(dòng)）的運(yùn)行成本進(jìn)行比較。兩種情況下光伏和調(diào)溫設(shè)備的容量參數(shù)相同。設(shè)谷電電價(jià)為0.35元/（kW·h），峰電電價(jià)為0.55元/（kW·h），光伏上網(wǎng)電價(jià)為0.3元/（kW·h）。由于2種運(yùn)行模式下光伏發(fā)電補(bǔ)貼相同，可互相平衡，暫不考慮。按本文成本分析方法得到對(duì)比分析結(jié)果如表3所示。

由表3可以看出，應(yīng)用本文提出的互動(dòng)運(yùn)行策略，相比于光伏與蓄能調(diào)溫設(shè)備獨(dú)立運(yùn)行方式，運(yùn)行費(fèi)用顯著降低，并有利于消納光伏、減少環(huán)境污染，有利于達(dá)到政府與用戶雙贏的目的。

5 結(jié) 論

提出一種“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”模式下蓄冷/蓄熱調(diào)溫負(fù)荷消納光伏的智能化互動(dòng)運(yùn)行策略及年運(yùn)行成本分析方法。首先依據(jù)熱力學(xué)關(guān)系建立了考慮建筑結(jié)構(gòu)、室內(nèi)溫度和天氣等因素的用戶冷、熱需求模型。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了以運(yùn)行成本最小為目標(biāo)的蓄冷/蓄熱負(fù)荷與光伏互動(dòng)運(yùn)行策略。同時(shí)給出依據(jù)天氣信息的交互運(yùn)行模式下年運(yùn)行成本分析方法。提出的互動(dòng)運(yùn)行策略能夠有效消納光伏、節(jié)約用電成本，為“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”智能化聯(lián)合運(yùn)行控制及設(shè)備開(kāi)發(fā)提供理論參考?；谡鎸?shí)天氣數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”運(yùn)行模擬手段能夠客觀準(zhǔn)確地得到年運(yùn)行成本數(shù)據(jù)，為光伏和蓄冷/蓄熱安裝容量的經(jīng)濟(jì)配置建立了分析基礎(chǔ)。

本文方法僅考慮了“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”單一組合模式的互動(dòng)策略，沒(méi)有考慮一組光伏與多組不同特性調(diào)溫負(fù)荷的互動(dòng)問(wèn)題;在“光伏+調(diào)溫負(fù)荷”與電網(wǎng)的交互方面也僅通過(guò)峰谷電價(jià)體現(xiàn)，沒(méi)有精細(xì)反映電網(wǎng)需求。蓄能調(diào)溫負(fù)荷具有很好的用電彈性和運(yùn)行靈活性，其在電網(wǎng)中又具有很高占比，如何挖掘這類資源潛力，使之在光伏消納、電網(wǎng)支撐等方面經(jīng)濟(jì)有效地發(fā)揮作用，是值得深入研究的課題。

參考文獻(xiàn)/References：

[1] 舒印彪，張智剛，郭劍波，等.新能源消納關(guān)鍵因素分析及解決措施研究[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)， 2017，37（1）：18.

SHU Yinbiao，ZHANG Zhigang，GUO Jianbo，et al. Study on key factors and solution of renewable energy accommodation [J].Proceedings of the CSEE， 2017，37（1）：18.

[2] 賈清泉，趙美超，孫玲玲，等.主動(dòng)配電網(wǎng)中計(jì)及時(shí)序性與相關(guān)性的分布式光伏并網(wǎng)規(guī)劃[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2018，38（6）：17191728.

JIA Qingquan，ZHAO Meichao，SUN Lingling， et al. Planning for gridconnection of distributed PVs considering the sequential

feature and correlation in active distribution network[J].Proceedings of the CSEE， 2018，38（6）：17191728.

[3] RADAIDEH A，VAIDYA U，AJJARAPU V.Sequential setpoint control for heterogeneous thermostatically controlled loads through an extended markov chain abstraction[J].IEEE Transactions on Smart Grid，2019，10（1）：116127.

[4] 吳小剛，劉宗歧，田立亭，等.獨(dú)立光伏系統(tǒng)光儲(chǔ)容量?jī)?yōu)化配置方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2014，38（5）：12711276.

WU Xiaogang， LIU Zongqi，TIAN Liting，et al.Optimized capacity configuration of photovoltaic generation and energy storage device for standalone photovoltaic generation system[J].Power System Technology，2014，38（5）：12711276.

[5] 劉嬌揚(yáng)，郭力，楊書強(qiáng)，等.配電網(wǎng)中多光儲(chǔ)微網(wǎng)系統(tǒng)的優(yōu)化配置方法[J].電網(wǎng)技術(shù)，2018，42（9）：28062813.

LIU Jiaoyang，GUO Li，YANG Shuqiang，et al.Optimal sizing for multi PVESS microgrids in distribution network[J].Power System Technology，2018，42（9）：28062813.

[6] 劉峪涵，汪沨，譚陽(yáng)紅.并網(wǎng)型微電網(wǎng)多目標(biāo)容量?jī)?yōu)化配置及減排效益分析[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2017，29（9）：7075.

LIU Yuhan，WANG Feng，TAN Yanghong. Multiobjective optimal capacity configuration and emission reduction benefit analysis of gridconnected microgrid[J].Proceedings of the CSUEPSA，2017，29（9）：7075.

[7] LONG Huan， EGHLIMI M，ZHANG Zijun. Configuration optimization and analysis of a large scale PV/Wind system[J].IEEE Transactions on Sustainable Energy，2017，8（1）：8493.

[8] 張璐，唐巍，叢鵬偉，等.含光伏發(fā)電的配電網(wǎng)有功無(wú)功資源綜合優(yōu)化配置[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2014，34（31）：55255533.

ZHANG Lu， TANG Wei， CONG Pengwei，et al.Optimal configuration of activereactive power sources in distribution network with photovoltaic generation[J]. Proceedings of the CSEE，2014，34（31）：55255533.

[9] 王志強(qiáng)，王珊，張馨月，等.計(jì)及用戶響應(yīng)行為差異性的區(qū)域電采暖負(fù)荷特性建模[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2019，43（7）：6779.

WANG Zhiqiang，WANG Shan，ZHANG Xinyue，et al.Load characteristics modeling of regional electric heating system considering difference of users response behaviors[J].Automation of Electric Power Systems，2019，43（7）：6779.

[10]楊玉龍， 王彤， 趙磊洋，等. 分布式電采暖負(fù)荷群建模及備用優(yōu)化[J/OL].電測(cè)與儀表，http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1202.TH.20181227.1657.005.html，20181229.

YANG Yulong，WANG Tong，ZHAO Leiyang，et al.Distributed electric heating load group modeling and standby optimization.[J/OL]. Electrical Measurement & Instrumentation，http：//kns.cnki.net/kcms/detail/23.1202.TH.20181227.1657.005.html，20181229.

[11]范帥，郟琨琪，郭炳慶，等.分散式電采暖負(fù)荷協(xié)同優(yōu)化運(yùn)行策略[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2017，41（19）：2029.

FAN Shuai，JIA Kunqi，GUO Bingqing，et al. Collaborative

optimal operation strategy for decentralized electric heating loads[J].Automation of Electric Power Systems，2017，41（19）：2029.

[12]黎華林，陳紅坤，徐坤，等.風(fēng)電與蓄熱電采暖的聯(lián)合運(yùn)行及其效益分析[J].電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào)，2017，29（8）：8288.

LI Hualin，CHEN Hongkun，XU Kun，et al.Combined operation of wind power and REH and its benefit analysis[J].Proceedings of the CSUEPSA，2017，29（8）：8288.

[13]許彥平，王躍峰，唐林，等.棄風(fēng)供暖模式下風(fēng)電接納能力評(píng)估及效益分析[J]. 中國(guó)電力，2017，50（2）：139143.

XU Yanping，WANG Yuefeng，TANG Lin，et al.Benefit analysis and evaluation of wind power integration capability based on abandoned wind power heating mode[J]. Electric Power，2017，50（2）：139143.

[14]李娟，周紅蓮，周二彪，等.計(jì)及風(fēng)速電鍋爐等電采暖負(fù)荷相關(guān)性的配電網(wǎng)可靠性評(píng)估[J].電力自動(dòng)化設(shè)備，2018，38（10）：2631.

LI Juan，ZHOU Honglian，ZHOU Erbiao，et al.Reliability evaluation of distribution network considering correlation between wind speed and electricity heating load such as electricity boiler[J]. Electric Power Automation Equipment，2018，38（10）：2631.

[15]袁澤，寶海龍，周鹿鳴，等.規(guī)模化電采暖設(shè)備對(duì)配電網(wǎng)電能質(zhì)量的影響分析[J].電測(cè)與儀表，2019，56（1）：6068.

YUAN Ze，BAO Hailong，ZHOU Luming，et al.Analysis on the impacts of largescale electric heating radiators to power quality of distribution networks[J].Electrical Measurement & Instrumentation，2019，56（1）：6068.

[16]陳景堃，田波，陳雯珺.JGJ26—2010《嚴(yán)寒和寒冷地區(qū)居住建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》探析[J].建筑節(jié)能，2012，40（3）：6062.

CHEN Jingkun，TIAN Bo，CHEN Wenjun. Analysis on design standards for energy efficiency of residential buildings in severe cold and cold zones （JGJ26—2010） [J].Building Energy Efficiency，2012，40（3）：6062.

[17]趙波，包侃侃，徐志成，等.考慮需求側(cè)響應(yīng)的光儲(chǔ)并網(wǎng)型微電網(wǎng)優(yōu)化配置[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2015，35（21）：54655474.

ZHAO Bo，BAO Kankan，XU Zhicheng，et al. Optimal sizing for gridconnected PVandstorage microgrid considering demand response[J].Proceedings of the CSEE，2015，35（21）：54655474.