[发明专利]一种基于实测数据的分散式电采暖负荷调度方法及其建模系统

权利要求书

1.一种基于实测数据的分散式电采暖负荷建模系统，它包括云计算服务单元、综合调度控制单元和数据采集单元，所述数据采集单元置于采暖房间内，数据采集单元与所述云计算服务单元无线信号连接，用于将采集的电压、电流、温度的数据传输到云计算服务单元，所述综合调度控制单元均分别与数据采集单元和云计算服务单元信号连接，用于接收云计算服务单元输出的计算结果，并根据计算结果输出控制信号，控制数据采集单元的温控器；所述数据采集单元的结构是：它包括集中控制器、无线电流电压表、温控器、控制信号编码器和控制信号发射器，所述集中控制器均分别与所述无线电流电压表、所述温控器、云计算服务单元的数据计算部分和所述控制信号发射器无线信号连接，所述控制信号编码器均分别与综合调度控制单元和控制信号发射器信号连接；其特征是：还包括电采暖负荷调度方法，所述电采暖负荷调度方法包括获取电采暖系统运行状态时序数据，构建电采暖负荷简化二阶模型，构建模型误差裕度函数，优化调度分散式电采暖负荷，具体如下：

1)获取电采暖系统运行状态时序数据；

①以ΔT为采样周期，测量、存储1,2,…,s…,Sc时段的室内温度T_in-m、室外温度T_out-m、功率P_m的时序数据，每个时段的数据总组数或总时间步长分别为l₁,l₂,…,l_s…,l_Sc，其中，Sc为当前时段；

所述时段表示电采暖开关状态的时间段，其开关的连续开或连续关为一个时段；

②以ΔT为周期，更新室内温度T_in、室外温度T_out、功率P的时序数据的历史数据库；

③计算参数墙体等效热阻R

按照公式(1)计算参数墙体等效热阻R如下：

式中：T_in-ave(s)为第s时段平均室内环境温度；T_out-ave(s)为第s时段平均室外温度；io(s)为第s时段的电采暖开关状态，0表示关闭，1表示开启；P(s,t)为第s时段t时刻的电采暖功率；n为计算取样总时段数；

2)构建电采暖负荷简化二阶时序模型；

①利用实测的第1时段的室内温度T_in、室外温度T_out、功率P时序数据拟合C₁(1)，C₂(1)，d(1)，g(1)，拟合公式如下：

目标函数：

式中：l为实测温度数据个数，

约束条件：

式中，C₁(1)，C₂(1)分别为第1时段的拟合等效热容和参数墙体等效热容，d(1)，g(1)分别为第1时段的拟合模型比例系数；

②利用实测的第Sc时段室内温度T_in、室外温度T_out、功率P的时序数据及历史拟合获得的等效空气热容C₁、参数墙体等效热容C₂、模型比例系数d和g，拟合模型比例系数k，拟合公式为：

目标函数：

式中：l为实测温度数据个数，

约束条件：

式中，C₁(1)，C₂(1)分别为第1时段的拟合等效空气热容和参数墙体等效热容，d(1)，g(1)分别为第1时段的拟合模型比例系数；

③由步骤2)的①和②获得未来Sc+1时段的初始等效空气热容C₁、参数墙体等效热容C₂、模型比例系数d、g和k；

④根据不断更新的过去m个时段的历史数据，通过数据拟合，确定修正方程式：

k＝α·T_out-ave  (8)

其中，α为修正系数，通过历史数据拟合获得，T_out-ave为平均室外温度，

⑤根据修正方程和修正系数α，对参数k进行修正，公式如下：

k＝k+α·(T_out-ave-f(Sc+1)-T_out-ave(Sc))(9)

式中，T_out-ave(Sc)第Sc时段平均室外温度；T_out-ave-f(Sc+1)预测的第Sc+1时段平均室外温度；

⑥根据最终获得的未来Sc+1时段的参数墙体等效热阻R，等效空气热容C₁，参数墙体等效热容C₂，模型比例系数d、g和k，获得Sc+1时段的电采暖负荷简化二阶时序模型如下：

其中，t时间；T_in(t)为t时刻室内环境温度；T_out(t)为t时刻室外温度；P(t)为t时刻电采暖功率；C₁等效空气热容；C₂等效墙体热容；R墙体等效热阻；T₀起始时刻室内温度；k，d，g模型比例系数；

3)构建模型误差裕度函数；

①根据1,2,…,s…,Sc段拟合预测模型的计算室内温度T_in-f(s,t)与实测室内温度数据T_in-m(s,t)间的误差ΔT_in，即建立数据库，计算室内温度预测拟合误差的概率分布函数:

F(ΔT_in)＝P(ΔT_inT)(11)

②根据上述概率分布，确定分散式电采暖负荷可调节裕度，见公式(12)：

ΔTm＝F^-1(ε)(12)

其中，ε为调度者期望或输入的温度越限概率指标；

4)优化调度分散式电采暖负荷；

为了满足电力系统灵活调度需求，根据调度目标Δp_obj(t)，通过调度系统对电采暖负荷进行优化调度：

·目标函数：

Min：(Δp_obj(t)-P)(Δp_obj(t)-P)(13)

·约束条件：

室内温度约束：T_min(t)+ΔTm＜T_in(t)＜T_max(t)-ΔTm(14)

等效热力学模型：

所述电力系统灵活调度需求包括弃风功率消纳，风电误差、负荷误差跟踪，调峰。