趙莎莎, 朱雅魁, 王悅

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0 引 言

近年來，我國經(jīng)濟(jì)保持著穩(wěn)中求進(jìn)的良好發(fā)展勢(shì)頭，隨著我國物質(zhì)基礎(chǔ)的提高，能源的需求日益加大，且能源需求的多樣性也在增多，能源供給面臨挑戰(zhàn)。能源利用率低、嚴(yán)重的環(huán)境污染以及全球氣候變暖是制約全球經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展的三大因素[1]。而我國能源短缺問題突出，且能源利用效率低于世界平均水平，達(dá)到了0.36噸標(biāo)準(zhǔn)煤/萬元[2]。因此，大力開發(fā)清潔新能源、發(fā)展含多種能源的綜合能源系統(tǒng)、實(shí)現(xiàn)多種能源的集成與高效利用將是解決能源短缺問題的關(guān)鍵途徑[3]。然而，在綜合能源系統(tǒng)選型及定容以及優(yōu)化調(diào)度中均需充分考慮需求側(cè)綜合負(fù)荷特性，以實(shí)現(xiàn)規(guī)劃區(qū)域內(nèi)不同能源間的高效利用。由此可見，開展冷熱電負(fù)荷耦合特性及需求響應(yīng)潛力分析的研究是建設(shè)綜合能源系統(tǒng)的首要工作基礎(chǔ)[4]。

目前，針對(duì)綜合負(fù)荷特性及綜合需求側(cè)響應(yīng)的研究尚處于起步階段，國內(nèi)外學(xué)者開展了一定研究。在綜合負(fù)荷特性研究方面典型文獻(xiàn)有：文獻(xiàn)[5]給出了冷熱電負(fù)荷不確定性與冷熱電供能設(shè)備配置的耦合關(guān)系；文獻(xiàn)[6]建立了燃?xì)廨啓C(jī)在不同容量范圍和不同熱電比下的適應(yīng)范圍模型；文獻(xiàn)[7]研究了考慮冷熱電負(fù)荷耦合特性下的綜合能源系統(tǒng)規(guī)劃優(yōu)化模型；文獻(xiàn)[8]深入分析了建筑負(fù)荷變化規(guī)律，提出了建筑型綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃運(yùn)行優(yōu)化方法。在綜合需求響應(yīng)研究方面典型文獻(xiàn)有：文獻(xiàn)[9]提出了通過不同能源間相互轉(zhuǎn)換的方法來實(shí)現(xiàn)綜合需求響應(yīng)；文獻(xiàn)[10]提出了計(jì)及可平移綜合負(fù)荷的需求側(cè)響應(yīng)潛力評(píng)價(jià)方法；文獻(xiàn)[11]提出了一種基于隨機(jī)優(yōu)化的綜合需求響應(yīng)模型。綜上所述，現(xiàn)有研究主要集中在分析冷熱電負(fù)荷變化與供能設(shè)備和多能耦合等設(shè)備的相關(guān)性上以及冷熱電負(fù)荷間的可平移性，而在針對(duì)實(shí)際綜合能源系統(tǒng)中綜合負(fù)荷在不同時(shí)間尺度上負(fù)荷特性以及需求側(cè)響應(yīng)潛力問題的研究，缺少一種通用的分析框架、方法和模型。

1 基于凝聚層次聚類的K-means聚類冷熱電負(fù)荷曲線聚類方法

冷熱電負(fù)荷是指含冷、熱和電等多種類型能源的負(fù)荷[12]。冷熱電耦合負(fù)荷與傳統(tǒng)單一電力負(fù)荷的負(fù)荷特性差異性較大，這是因?yàn)槔錈犭娯?fù)荷要多一個(gè)冷熱電的轉(zhuǎn)換特性，因此，充分挖掘冷負(fù)荷、熱負(fù)荷和電負(fù)荷之間的耦合信息極為重要[13]。圖1為綜合負(fù)荷不同時(shí)間尺度形態(tài)演化規(guī)律示意圖。

由圖1可知，常見電、冷、熱負(fù)荷在各時(shí)間尺度維度下可相互轉(zhuǎn)化，使得負(fù)荷形態(tài)除了電、冷、熱三種形態(tài)外，還存在另外三種形態(tài)，即電熱負(fù)荷形態(tài)、電冷負(fù)荷形態(tài)和熱冷負(fù)荷形態(tài)。目前我國電力體制改革正穩(wěn)步推進(jìn)，配電電力市場(chǎng)正逐步放寬，允許需求側(cè)參與配電系統(tǒng)的優(yōu)化運(yùn)行，以緩解用電負(fù)荷的峰谷差問題。相較于單一電能需求側(cè)響應(yīng)，綜合能源需求側(cè)響應(yīng)將更為復(fù)雜，其既可以在用能種類間相互轉(zhuǎn)換，也可以在不同時(shí)間上進(jìn)行平移或削減，因此，深入挖掘和分析冷熱電負(fù)荷的耦合特性將是制定綜合需求響應(yīng)方法的基礎(chǔ)。

圖1 綜合負(fù)荷不同時(shí)間尺度形態(tài)演化規(guī)律示意圖Fig.1 Schematic diagram of morphologic evolution of comprehensiveload at different time scales

1.1 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先，先將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行壞數(shù)據(jù)處理，得到合理的日冷熱電負(fù)荷數(shù)據(jù)，再將此數(shù)據(jù)進(jìn)行極差歸一化處理，可得到處于區(qū)間[0,1]的標(biāo)準(zhǔn)化日冷熱電負(fù)荷數(shù)據(jù)。具體步驟為：采用橫向識(shí)別和縱向識(shí)別相結(jié)合的方式對(duì)壞數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別與修正[14]。當(dāng)確定好壞數(shù)據(jù)后，需要對(duì)正常數(shù)據(jù)進(jìn)行極差歸一化處理，具體如下所示：

(1)

1.2 凝聚層次聚類

考慮到校園綜合能源系統(tǒng)包含的負(fù)荷類型多種多樣，其負(fù)荷特性也各不相同，高效識(shí)別不同負(fù)荷的特性曲線，找出同類簇曲線的特性，為下一步進(jìn)行有效聚合提供了條件。首先運(yùn)用凝聚層次聚類對(duì)預(yù)處理后原始數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，確定初始聚類中心，再利用K-means聚類對(duì)冷熱電負(fù)荷曲線進(jìn)行聚類分析，來提高負(fù)荷預(yù)測(cè)精度，保障綜合需求響應(yīng)方案的有效性[15]。圖2為凝聚層次聚類方法的示意圖。

圖2 凝聚層次聚類方法的示意圖Fig.2 Schematic diagram of the clustering method at the aggregation level

由圖2可知，該方法先假定原始數(shù)據(jù)為N個(gè)類簇，然后通過下式計(jì)算每個(gè)類簇之間的歐氏距離為:

(2)

1.3 改進(jìn)K-means聚類算法

考慮到K-means聚類算法對(duì)初始聚類中心有一 定要求，且初始聚類中心選擇會(huì)導(dǎo)致聚類結(jié)果差距較大，因此，利用凝聚層次聚類確定初始聚類中心后，再進(jìn)行K-means聚類。圖3為改進(jìn)算法流程圖。

圖3 改進(jìn)算法流程圖Fig.3 Flow chart of the improved algorithm

1.4 聚類有效性檢驗(yàn)

當(dāng)計(jì)算出聚類結(jié)果后，需要檢驗(yàn)聚類的有效性。而有效的分類主要滿足以下二個(gè)條件：(1)同類曲線間的相似系數(shù)很??；(2)不同類的曲線間的相似系數(shù)很大。因此，為了較好的檢驗(yàn)聚類結(jié)果的有效性，本文引入一項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)為：

(3)

式中φ表示聚類曲線與樣本曲線的距離，其距離較大時(shí)，表明該類與樣本的差異性明顯，而數(shù)值較小時(shí)，表明該類曲線與樣本曲線具有較好的相似性；Pi為第i類的聚類中心；Xi為第i類中所有負(fù)荷曲線集合。

2 基于指標(biāo)評(píng)價(jià)的冷熱電負(fù)荷耦合特性分析

當(dāng)完成冷熱電數(shù)據(jù)的聚類后，為了進(jìn)一步研究不同類型負(fù)荷形態(tài)間的耦合關(guān)系，本文定義不同負(fù)荷間耦合特性評(píng)價(jià)指標(biāo)，如下所示：

(1)電熱差Le-Lh和電冷差Le-Lc。它們反映了某段時(shí)間內(nèi)電負(fù)荷與熱負(fù)荷和冷負(fù)荷間的最大可轉(zhuǎn)換值；

(2)Le/Lh和Le/Lc分別為熱電比和冷電比。它們反映了某段時(shí)間內(nèi)電負(fù)荷與熱負(fù)荷和冷負(fù)荷間的最大可轉(zhuǎn)換比例；

(3)dLe/t、dLh/t和dLc/t分別為時(shí)間t時(shí)刻電負(fù)荷、熱負(fù)荷和冷負(fù)荷的變化率；

(4)Le(norm)、Lh(norm)和Lc(norm)分別為時(shí)間t時(shí)刻電負(fù)荷、熱負(fù)荷和冷負(fù)荷的方差值。

通過計(jì)算不同時(shí)間尺度下上述四個(gè)指標(biāo)可充分體現(xiàn)出該校區(qū)冷熱電負(fù)荷的耦合特性，以獲得該校區(qū)冷熱電負(fù)荷不同時(shí)間尺度下的形態(tài)變換規(guī)律。其中，Le(norm)、Lh(norm)和Lc(norm)的詳細(xì)計(jì)算方法分別為：

(4)

(5)

(6)

3 綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析

針對(duì)上述聚類分析得到的負(fù)荷特性，進(jìn)一步研究了綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力。綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析是指在不同時(shí)間尺度下，定義負(fù)荷間峰谷互補(bǔ)程度指標(biāo)以計(jì)算理論最大可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，并結(jié)合由設(shè)備、傳輸容量等分析得到的單獨(dú)負(fù)荷轉(zhuǎn)換約束與負(fù)荷間的轉(zhuǎn)換約束，計(jì)算實(shí)際最大可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，探究各時(shí)間段可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量規(guī)律特征，為需求響應(yīng)相應(yīng)措施研究提供參考結(jié)果。 建立的不同能源間綜合需求響應(yīng)潛力分析模型為：

(7)

式中Fe/h/c為綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行周期內(nèi)電、熱和冷負(fù)荷間實(shí)際可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，即所指的綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力；se/h/c為綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行周期內(nèi)電、熱和冷負(fù)荷間可轉(zhuǎn)移負(fù)荷量，上述模型第二行約束為通用儲(chǔ)能設(shè)備約束；γe/h/c為綜合能源系統(tǒng)運(yùn)行周期內(nèi)電、熱和冷負(fù)荷間轉(zhuǎn)換效率，上述模型第三行約束為不同能量轉(zhuǎn)換設(shè)備間的轉(zhuǎn)換約束。

以電、冷負(fù)荷間需求響應(yīng)為例：

(8)

圖4 電冷負(fù)荷綜合需求響應(yīng)方法流程圖Fig.4 Flow chart of integrated demand response method for electrical-cold load

4 仿真驗(yàn)證

4.1 案例參數(shù)說明

仿真對(duì)象為亞利桑那州州立大學(xué)綜合能源系統(tǒng)記錄的2019年1月至2020年4月每天24 h的冷熱電負(fù)荷數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集上傳間隔為15 min，每個(gè)用戶的單日負(fù)荷數(shù)據(jù)量為96個(gè)點(diǎn)?？紤]到一年四季中冷熱電負(fù)荷的差異性較大，通過對(duì)夏季負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行合理聚類，可獲得該校區(qū)夏季用能特性和同一季節(jié)不同類型負(fù)荷的耦合特性。

4.2 冷熱電負(fù)荷的夏季聚類分析

分別對(duì)冷熱電負(fù)荷日采用K-means算法進(jìn)行聚類，圖5為夏季電負(fù)荷的聚類結(jié)果，其中，深黑色虛線曲線是負(fù)荷整體的平均值：

圖5 電負(fù)荷的夏季聚類結(jié)果Fig.5 Summer clustering results of electrical load

從聚類的結(jié)果可以看出： 夏季電負(fù)荷曲線集也被分成3類，可以歸為單峰、雙峰和三峰三種類型。在夏季，由于氣溫高，潮濕，使得電負(fù)荷多個(gè)時(shí)段的增加相比于春季都有所増加。因此，夏季電負(fù)荷曲線集與春季電負(fù)荷曲線集差異性較大。圖6為夏季冷負(fù)荷的聚類結(jié)果，圖7為夏季熱負(fù)荷的聚類結(jié)果。

由圖6和圖7可知，夏季冷負(fù)荷曲線集也為三種類，且與春季冷負(fù)荷差異性較大，這是因?yàn)橄募径鄷r(shí)段氣溫高于春季，用冷增幅較大，夜間為休息時(shí)間，炎熱會(huì)使得用戶增加制冷，使得午夜出現(xiàn)用冷峰值，午夜后隨著溫度下降，冷負(fù)荷也跟著下降。此外，夏季用熱較少，因此，聚類結(jié)果僅為一種。圖8為電冷負(fù)荷的夏季聚類結(jié)果。

圖6 冷負(fù)荷的夏季聚類結(jié)果Fig.6 Summer clustering results of cold load

圖7 熱負(fù)荷的夏季聚類結(jié)果Fig.7 Summer clustering results of heat load

由圖8可知，三種用能主體的電冷比差異性較大，說明三種主體的電負(fù)荷和熱負(fù)荷的耦合性差異較大。其中，學(xué)校食堂的電冷比最大，這是因?yàn)槭程靡归g無人用餐，用冷幾乎為零。

圖8 電冷負(fù)荷的夏季聚類結(jié)果Fig.8 Summer clustering results of electrical-cold load

4.3 綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)潛力分析

考慮到不同季節(jié)電冷比分布規(guī)律不同，本文針對(duì)上述夏季聚類分析的結(jié)果進(jìn)行電、冷間的綜合需求響應(yīng)潛力分析，對(duì)該校區(qū)電、冷負(fù)荷之和曲線進(jìn)行削峰填谷，將電、冷負(fù)荷之和曲線峰的80%的能量(此處80%和20%只是算例分析時(shí)的典型數(shù)值，實(shí)際工程可將其設(shè)定為x可調(diào)的x%與(100-x)%)轉(zhuǎn)移至其谷處。具體結(jié)果如圖9～圖11所示。

圖9 第一類電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.9 Integrated demand response of electricity and cold in the first category

圖10 第二類電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.10 Integrated demand response of electricity and cold in the second category

圖11 第三類電、冷綜合需求響應(yīng)Fig.11 Integrated demand response of electricity and cold in the third category

經(jīng)過綜合需求響應(yīng)后，電、冷負(fù)荷之和曲線較之前明顯更平坦，波動(dòng)程度得到降低，達(dá)到了需求響應(yīng)目的。上述負(fù)荷轉(zhuǎn)移量分別為：73 658.31 kW·h， 59 806.03 kW·h和21 806.92 kW·h，即這三類電、冷綜合需求響應(yīng)最大潛力，也是該校區(qū)綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行電、冷綜合需求響應(yīng)的儲(chǔ)冰設(shè)備規(guī)劃運(yùn)行的參考數(shù)據(jù)。同樣地，可以計(jì)算得到消去電、冷負(fù)荷之和曲線峰的80%時(shí)，該校區(qū)綜合能源系統(tǒng)電、冷綜合需求響應(yīng)2019年每天的儲(chǔ)冰量。由計(jì)算結(jié)果可知，通過充分利用多能負(fù)荷間關(guān)聯(lián)性與轉(zhuǎn)換靈活性，綜合能源系統(tǒng)進(jìn)行綜合需求響應(yīng)具有極大潛力價(jià)值，將助力未來能源高效合理利用。

5 結(jié)束語

采用K-means聚類算法對(duì)高校不同季節(jié)日冷熱電負(fù)荷真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理和比較，挖掘分析冷熱電負(fù)荷的耦合特性，并進(jìn)一步研究了該校區(qū)綜合能源系統(tǒng)需求響應(yīng)的潛力，最后通過仿真分析，結(jié)果表明所提方法能較全面地挖掘和利用綜合能源系統(tǒng)負(fù)荷特性規(guī)律，提升綜合需求響應(yīng)潛力，具體結(jié)論如下：

(1)該校區(qū)夏冬季節(jié)分明，故該校區(qū)的用戶在夏、冬兩季用能較大，而且不同用能主體呈現(xiàn)出不同的用電特性，所以聚類的種類較多。該校區(qū)用能習(xí)慣較為一致，四季早、中、晚高峰出現(xiàn)時(shí)間近似，此外，通過聚類分析能有效地從海量數(shù)據(jù)中挖掘不同用能主體的用能特性以及冷熱電負(fù)荷的耦合程度;

(2)依據(jù)聚類分析結(jié)果，針對(duì)不同用能主體，采用不同方式的需求響應(yīng)，將更為有效的實(shí)現(xiàn)削峰填谷的目的。