面向能源互联网的直接负荷控制模型与仿真研究

随着化石能源的逐渐枯竭,能源危机与环境问题之间的矛盾越来越尖锐,且伴随风电、光伏等清洁能源的装机容量逐年增加,未来能源结构必将以清洁电力能源为主导,并逐步取代化石能源。以风电为代表的清洁电力能源因其固有的随机性与不确定性,使电网应对大规模风电并网时的消纳任务异常困难,为有效消纳风电出力,业界提出了能源互联网概念,在其框架下清洁能源并网、储能、能量的调配与输送问题都能得到有效解决。本文在能源互联网构架下,以风电清洁能源消纳为切入点,系统研究了激励型需求响应直接负荷控制的模型与仿真技术,可概括为考虑了用户热舒适水平与反弹负荷削减的直接负荷控制的策略、适应风电消纳的直接负荷控制模型与仿真技术,并深入挖掘需求侧空调负荷资源参与直接负荷控制体现出的虚拟储能潜力,主要研究内容如下：(1)为提高用户在直接负荷控制项目的参与程度,削减反弹负荷效应对直接负荷控制项目实施效果的影响,本文研究了考虑用户热舒适水平和反弹负荷削减的中央空调直接负荷控制策略。分析影响中央空调负荷用户热舒适水平的因素及反弹负荷产生相关因素,采用热焓理论将表征热舒适水平的有效温度解耦成为潜热与显热两个变量,通过模糊控制理论将两个变量模糊化后,给出了基于最小热焓估计(least enthalpy estimation, LEE)的模糊热舒适水平控制算法的DLC (direct load control, DLC)决策,分析不同关断时长对用户热舒适水平和对反弹负荷的削减的影响。最后,通过仿真验证所提方法能够有效削减反弹负荷,使用户热舒适水平保持在80%以上,并实现了25%-35%的节能效果。(2)为应对配网清洁能源的消纳任务,本文研究了配电网中基于直接负荷控制技术,通过改变集中式热力学可控负荷的设定温度来调整负荷曲线的跟踪控制方法。建立基于双耦合偏微分方程组的热力学可控负荷动态模型,采用有限差分方法将其近似为面向控制的有限维状态空间模型。提出以功率差值为跟踪误差的适应出力不确定性的风电清洁能源的滑模控制策略,控制策略的收敛性采用经典的李亚普诺夫稳定理论验证。以夏季1000个空调负荷制冷为背景仿真验证所提方法是否有效,通过功率跟踪误差分析的仿真结果验证了本文研究内容能实现跟踪风电功率消纳目标,设定温度变化的仿真结果表明温度变化范围的用户可接受百分比达到90%以上。本文研究内容为能源互联网背景下需求响应资源应用于清洁能源消纳的提供新的方法。(3)为进一步深入挖掘空调负荷直接负荷控制的虚拟储能潜力,本文研究了能源互联网背景下,基于直接负荷控制的集群空调负荷在风电消纳中体现的虚拟储能特性和相应储能容量的计算方法。采用蒙特卡洛模拟方法验证集群空调负荷通过改变设定温度体现出的储能特性并计算其储能容量；基于集群空调负荷的双耦合线性偏微分方程组建立其状态空间模型,并以此提出滑模面为风电-储能-集群空调负荷联合系统出力的滑动模块变结构跟踪控制策略,通过仿真验证其实现联合出力的平滑输出的可行性；仿真改变设定温度时,集群空调负荷在消纳实地风电场输出功率的同时,能够控制设定温度变化在1℃内,并计算此场景下储能容量达到90MWh以上。本文研究内容可为能源互联网中能量合理调配、减少储能配置方面提供新的技术途径。(4)为实现配网中通过电动汽车协调控制消纳清洁能源目的,本文研究了配电网中集群电动汽车动态充电负荷直接负荷控制消纳不确定性清洁能源的模型和控制方法。假设调度机构可通过统一的无线控制信号,在线直接控制电动汽车充电负荷功率用以实时消纳风电出力。基于面向负荷传输的方法,建立基于偏微分方程的集群电动汽车充电负荷动态模型,采用实际居民出行数据代入仿真模型,通过蒙特卡洛模拟方法验证模型的有效性。提出以实时供需误差为滑模面的滑动模块控制策略,跟踪消纳风电功率输出。通过仿真方法验证其有效性,为能源互联网下电动汽车消纳风电清洁能源提供一种有效的途径。