梁海文 楊麗琴 沈俐

明陽智慧能源集團股份公司

經(jīng)濟的快速發(fā)展帶來了公共建筑能耗的快速增加。在商業(yè)密集的中心城區(qū)，樓宇能耗占區(qū)域總能耗的65%以上[1]。通過建立建筑能耗大數(shù)據(jù)平臺，開展需求響應管理，對于緩解公共建筑高峰用電負荷和實現(xiàn)社會整體節(jié)能增效具有重要意義。

需求響應的綜合效益評估有助于準確量測需求響應的作用，從而精確指導制定科學合理的電價和激勵措施。本文首先探討了評估需求響應效益的指標體系，進一步，對支持該指標體系計算的基線負荷關鍵預測技術進行了分析?；诠步ㄖ芎牡木_計量和監(jiān)測，本文給出了公共建筑綜合效益評價的實例?；谠u價結(jié)果，對需求響應的效益進行了綜合評價，并對需求響應的優(yōu)化調(diào)度策略進行了探討。

1 需求響應評價指標體系

需求響應的指標評價對于需求響應策略、電力市場競價等非常重要[2]。對于非供暖區(qū)域的大型公共建筑，暖通、動力和照明是主要的負荷類型。本章節(jié)主要從建筑能耗指標、需求響應效益指標兩個方面，探索評價需求響應綜合效益的指標體系。

1.1 建筑能耗指標

對于非供暖區(qū)域的大型公共建筑，根據(jù)《民用建筑能效測評標識標準》[3]（DG/TJ08-2078-2010）的相關規(guī)定，其典型的建筑能耗指標可以進一步定義和提煉，如表1 所示。

表1 大型公共建筑能耗指標

表1 中：

1）總體指標反應建筑的總體能耗、容量以及單位面積的能耗、容量水平。

2）分項指標中，主要計及暖通、照明、動力等主要負荷類型的分項總能耗，以及各分類負荷在建筑總能耗的占比水平。

3）負荷水平中，主要是建筑最大負荷系數(shù)、各分類負荷的最大負荷系數(shù)，以及分類負荷對總負荷的貢獻水平。其中，負荷系數(shù)是實際負荷與該分項負荷所有時刻最大負荷的比值，負荷貢獻度是該項實時負荷與所有時刻建筑最大負荷的比值。

1.2 需求響應效益指標

根據(jù)《需求響應效果監(jiān)測與綜合效益評價導則》（GB/T 32127-2015）和相關研究和實踐成果[5]，需求響應效益的典型指標可以進一步定義和提煉，具體如表2 所示。

表2 需求響應效益指標

需求響應的成本指標如表3 所示。

表3 需求響應成本指標

2 基線負荷預測

基線負荷預測是決定需求響應效益評估精確度的核心內(nèi)容[6]。在工程上，最常用的方法包括平均法、回歸法[7]。此外，基于機器學習的數(shù)據(jù)挖掘方法也正在得到越來越多的應用。

2.1 平均值法

平均值法本質(zhì)上是對需求響應時間前幾天的時刻負荷值進行線性擬合[8]。對于受外部環(huán)境影響較大的用戶類型，多采用典型比例因子方法進行二次修正。

平均值法的典型計算方法包括：

1）確定典型日，分為工作日、非工作日。

2）計算基線負荷：取典型日響應時段內(nèi)各時刻的用戶負荷數(shù)據(jù)，求取不同典型日中同一時刻負荷數(shù)據(jù)的平均值，進一步，將各負荷平均值按時間順序排列，獲得未修正基線負荷Pb’。

3）進行負荷修正

計算修正系數(shù)，見式（1）。

式中：P2b是需求響應日，響應期前2 h 內(nèi)各采集時刻的負荷平均值，kW；P2b’是所有典型日中，與上述采集時刻對應歷史負荷平均值，kW。

則修正后的基線負荷見式（2）。

2.2 回歸法

一些用戶的負荷特性與影響因素（溫度、濕度等）的波動特性存在明顯的類似性。在數(shù)據(jù)條件較好的情況下，可以通過建立用戶負荷與影響因素之間的回歸分析，獲得更精確的預測結(jié)果[8]。

利用回歸法進行基線負荷預測的主要方法：

1）確定典型日并獲得對應時段的負荷數(shù)據(jù)、影響因素數(shù)據(jù)。

2）進行負荷分量分解

將每一個用電負荷拆分為基本分量、敏感分量（容易受氣溫、濕度等影響的分量），見式（3）。

式中：Ptj是響應期tj時刻基線負荷，kW；Ptj,b是tj時刻負荷值基本分量，kW，Ptj,s是tj時刻負荷值敏感分量，kW。tj是響應期的按周期T0分割的時刻。

然后確定分解比例，見式（4）。

式中：k 是分解比例；Ws是受影響因素影響的用電系統(tǒng)額定負荷容量，kW；Wb是不受影響因素影響的用電系統(tǒng)額定負荷容量，kW。

則每一個歷史負荷可以被分解為：

式中：pn-1,j是響應期dn-1天j 時刻的基線負荷值，kW。

則響應期各時刻基線負荷值的基本分量為：

進一步，計算敏感分量的敏感因素加權指標：

式中：WTHIt是用戶第t 時刻的影響因素加權指標；Tt是第t 時刻的氣溫；RHt是第t 時刻的濕度；pt是氣溫權重；qt是濕度權重，且pt＋qt=1。

對響應期第1 時刻歷史負荷敏感分量序列P1s、權重序列WTHI1進行回歸分析，得到：

式中：β0、β1是回歸參數(shù)。

依次計算負荷響應日dn第1、2、…、j 時刻對應的WTHIn,j、pn,js。

在實際的工程應用中，可以根據(jù)實際需要確定采用合適的方法來確定響應日的基線負荷，也可以采用其他經(jīng)過驗證的具有良好效果的方法確定響應日的基線負荷[9]。

3 實例分析

3.1 研究對象

以上海某大型綜合性商業(yè)建筑為例，選取其#1、#2 中央空調(diào)系統(tǒng)進行需求響應。對7 月1 日（工作日）的12:00～14:00 時段進行需求響應。

采用平均值法計算得到其需求響應結(jié)果數(shù)據(jù)，如表4 所示。響應日的空調(diào)負荷和建筑總負荷曲線具體見圖1。

表4 典型商業(yè)建筑的需求響應結(jié)果

圖1 建筑需求響應負荷曲線

3.2 指標及分析

3.2.1 效益指標

需求響應的效益指標見表5。需求響應為用戶、電網(wǎng)、發(fā)電企業(yè)帶來了顯著的經(jīng)濟效益。同時，減少化石燃料消耗，降低二氧化碳排放2.18 噸。

表5 需求響應效益指標

3.2.2 能耗指標

以需求響應日為對象，進行和不進行需求響應的能耗指標見表6。從表6 可以看出，需求響應將當日建筑的能耗水平降低了8.46%。

表6 需求響應日的建筑能耗指標

3.2.2 基于負荷水平的有效性評價

建筑總負荷及分負荷的最大負荷曲線見圖3。從圖3 可以看出，需求響應策略有效降低了空調(diào)的最大負荷系數(shù)，進而降低了建筑的最大負荷系數(shù)，有助于平抑尖峰負荷。同時，需求響應期內(nèi)的動力、照明最大負荷系數(shù)較高，存在一定的優(yōu)化空間。

圖3 最大負荷系數(shù)曲線

以建筑最大負荷為基準，空調(diào)、照明和動力設備的最大負荷貢獻率曲線見圖4。從圖4 可以看出，空調(diào)負荷對最大負荷的貢獻度最高。需求響應期空調(diào)負荷的“凹”型趨勢表明，需求響應有效削弱了空調(diào)負荷的高峰同向性，起到了顯著的削峰作用。照明、動力負荷的貢獻度水平較低，但高峰期間的同向性較強。

圖4 最大負荷貢獻率曲線

4 結(jié)論

本文給出了綜合能耗指標、需求響應效益成本指標在內(nèi)的綜合評價指標體系，總結(jié)了支持該指標計算的基線負荷預測工程方法。以某大型公共建筑為例，本文給出了實例分析，結(jié)果表明：

1）綜合指標評價可以比較全面地評估公共建筑需求響應帶來的能耗優(yōu)化，經(jīng)濟效益和社會效益提升。

2）綜合指標評價可以準確分析各分項負荷的組成、趨勢以及對尖峰負荷的貢獻，負荷的同向性特點。

3）綜合指標評價可以客觀評價需求響應策略的有效性，并可用于獨棟、建筑群在內(nèi)的需求響應策略優(yōu)化決策指導。