[发明专利]一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统

说明书

本发明公开了一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统，涉及智能电网频率调节技术领域。本发明主要建立了考虑用户不舒适度和跟踪误差的优化模型，提出了三种方案，在温度设定值满足约束条件，且目标函数收敛时，采用智能算法求解得到最优温度设定值，从而降低了温控负荷参与电网频率调节服务的偏差和成本，保证了用户的用电舒适度，实现了频率调节偏差、辅助服务成本和用户舒适度的协同优化，为基于温控负荷的电网频率调节服务提供一种可行的技术方案，为电网和用户评估参与辅助服务的成本建立量化指标体系。

技术领域

本发明涉及智能电网频率调节技术领域，特别是涉及一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统。

背景技术

在传统的电网控制中，电力系统通过自动发电控制(AGC)调节发电侧每台发电机的输出，以将频率偏移保持在允许范围内。在建设智能电网的过程中，频率调整服务已成为国内外研究中作为电力市场辅助服务重要组成部分。作为智能电网的一部分，需求侧管理(DSM)在辅助电网服务中发挥着重要作用。近年来，在需求侧销售市场的研究中，基于空调负荷的直接负荷控制方案引起了人们的广泛关注。对于温控负荷用于智能电网辅助服务，已经有很深入的研究，比如用于电网的峰值转移，削峰填谷，频率调节，跟踪可再生能源发电等。对于温控负荷的建模也多种多样，比如一阶微分动态模型，基于滑模控制器的双线性模型，二阶微分模型，考虑室内固体温度的混合一阶模型，考虑空调锁定效应的状态空间模型，每个模型的侧重点都不一样，刻画动态温度的精度也不一样，各有自身的优点和缺点。对应的聚合温控负荷的控制策略也有很多，比如调温的滑模控制器，基于温度优先级的开关控制策略，二阶模型的状态估计器反馈控制策略，基于内模控制的内模控制策略，随机开关转换的开关控制策略。提出的控制策略存在频率调节偏差大、辅助服务成本较高的问题。另外，现有的研究工作对于用户舒适度的建模和分析主要采用分段线性函数、二次函数和PPD-PMV函数模型等方法，其中PPD-PMV函数模型综合考虑了空气温度、平均辐射温度、相对湿度、空气流速、代谢率和服装热阻等因素对人体舒适度的影响，可以更加全面的反应不同用户对温度的敏感程度。然而，现有的研究工作在使用温控负荷提供频率调节的过程中，没有考虑到频率调节偏差、服务成本和用户舒适度的内在制约关系，无法实现供电质量成本与用户舒适度的折衷优化。此外，已有的温控负荷控制方法忽视了不同类型的温控负荷用户在频率调节过程中的舒适度不均衡的问题，影响了用户参与频率调节服务的公平性。

发明内容

本发明的目的是提供一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法及系统，降低温控负荷参与电网频率调节服务的偏差和成本，保证用户的用电舒适度，实现频率调节偏差、辅助服务成本和用户舒适度的协同优化，为基于温控负荷的电网频率调节服务提供一种可行的技术方案，为电网和用户评估参与辅助服务的成本建立量化指标体系。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种温控负荷舒适度与频率调节协同优化方法，包括：

确定初始参数；所述初始参数包括迭代总数、温度设定值范围、最大跟踪误差、第一设定阈值以及初始的温度设定值；

以用户总的不舒适度最小为目标，以温度设定范围和最大跟踪误差为约束条件，建立第一优化目标模型；

采用活跃目标粒子群算法，计算所述第一优化目标模型，得到当前目标解，并记录当前迭代次数；

判断所述当前目标解是否小于第一设定阈值，得到第一判断结果；

若所述第一判断结果表示所述当前目标解小于所述第一设定阈值，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；

若所述第一判断结果表示所述当前目标解大于或者等于所述第一设定阈值，则判断所述当前迭代次数是否达到所述迭代总数，得到第二判断结果；

若所述第二判断结果表示所述当前迭代次数达到所述迭代总数，则保存所述当前目标解对应的温度设定值，结束并退出迭代循环；