一種基于用戶負荷分析模型的用戶電力調(diào)控方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種用戶側進行電力調(diào)控的方法，通過在配電網(wǎng)側的聚合商處設定服務器，在用戶群處設定虛擬控制器，實現(xiàn)對下級多個家庭用戶的智能家居統(tǒng)一遠程調(diào)控。通過對家居的狀態(tài)控制已達到最終電網(wǎng)側和用戶側兩者之間的需求響應控制。本發(fā)明實施包括：用戶側實行電力調(diào)控模型搭建和調(diào)度算法。所屬的模型搭建特征是基于智能家居類型簡易分類，劃分多種智能家居運行模式，給出在不同情況下家居運行方式所產(chǎn)生的能耗模型，虛擬控制器通過對家居所有的狀態(tài)分析定量對每個用戶劃分權重，輪詢統(tǒng)一調(diào)控，將最終所調(diào)控的信息反饋回至家居。
【專利說明】
一種基于用戶負荷分析模型的用戶電力調(diào)控方法
技術領域
[0001] 本發(fā)明涉及一種在配電網(wǎng)供電側進行電力調(diào)控的方法，通過在電網(wǎng)側設定虛擬服 務器構建調(diào)控平臺，實現(xiàn)對下級每個用戶負荷群的調(diào)控并發(fā)送相應的調(diào)度信息，進而用戶 側的虛擬控制器對家居用能進行調(diào)節(jié)，實現(xiàn)對家庭用戶的家居統(tǒng)一遠程調(diào)控。本發(fā)明通過 對家居的狀態(tài)控制已達到最終改變用戶其用電方式和用能大小的目的。通過用戶側負荷群 調(diào)控和快速響應達到減少或者推移某時段的用電負荷而響應電力供應，從而保障電網(wǎng)穩(wěn) 定。其中涉及到單用戶多個家電負荷預測模型構建、調(diào)度算法等。
【背景技術】
[0002] 隨著智能電網(wǎng)需求響應DR技術的發(fā)展，智能家居高效、合理、友好的參與到電網(wǎng)的 統(tǒng)一調(diào)控中，是配電網(wǎng)側和用戶側之間互動的重要環(huán)節(jié)之一。合理的根據(jù)用戶的智能家居 實際運行情況和符合走勢特性，通過電網(wǎng)側的調(diào)度算法手段實現(xiàn)負荷的控制，該發(fā)明是解 決電網(wǎng)用電高峰時錯峰調(diào)度、削峰填谷、以及大規(guī)模可再生能源接入電網(wǎng)時輔助功能和維 護電網(wǎng)穩(wěn)定的必要關鍵點。對用戶的家居模型構建和調(diào)度控制研究在后續(xù)的電網(wǎng)生產(chǎn)經(jīng)營 中起到重要的穩(wěn)定和保護作用。
[0003] 現(xiàn)階段出于在國內(nèi)開展需求響應技術和研究處于起步階段，實際上電網(wǎng)側和用戶 側尚未做到真正意義上的互動，更多的是基于用戶側或者電網(wǎng)側的單獨調(diào)配，兩者實際上 并未有效的聯(lián)系。同時目前國內(nèi)主要的研究方向是從用戶側實現(xiàn)電力調(diào)控，并且用戶側之 間屬于分立的單元，未接入電網(wǎng)中實現(xiàn)統(tǒng)一管理。
[0004] 因此，為解決電網(wǎng)側對用戶側在需求響應時的互動和調(diào)控問題。本專利提出了通 過特定單用戶家居負荷預測模型構建和調(diào)度算法等思路，從家居的開關運行狀態(tài)和功率不 同等一單用戶為單位進行實際基本的控制。同時使用戶側的家居調(diào)控控制合理化，對現(xiàn)有 的需求響應分配控制策略進行研究和改善。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決上述現(xiàn)有技術中的不足，本發(fā)明的目的是提供一種配電網(wǎng)下用戶側智能家 居建模和調(diào)度算法，該模型和算法能夠確定下級多個家庭用戶的智能家居負荷基本特征和 運行走勢，通過用戶側的虛擬控制器對家居集體調(diào)控。
[0006] 為此，本發(fā)明將提供以下設計方案。本文將采用為智能家居進行大類劃分方式，建 立多個模型用于電網(wǎng)負荷預測、用戶負荷預測、分析用戶家居狀態(tài)和數(shù)據(jù)處理方式等方面， 以更加便利實現(xiàn)配電網(wǎng)側和用戶側之間的虛擬服務器調(diào)度目標以及用戶側家居的虛擬控 制器能耗調(diào)節(jié)。
[0007] 其中大體思想是在電網(wǎng)側建立一個統(tǒng)一調(diào)控平臺，平臺核心為負責分析用戶信息 的服務器，用于發(fā)送分析結果給下級多個用戶群的虛擬控制器以達到對多個用戶智能家居 開關運行狀態(tài)進行調(diào)控。最終改變單用戶其家居用電方式，達到減少或者推移某時段的用 電負荷而響應電力供應目的。智能家居可基本分為兩大類:可控式智能家居和非可控式智 能家居?？煽厥街悄芗揖又饕傅氖强稍陔娋W(wǎng)側所建立的虛擬控制器發(fā)出功率調(diào)控(或者 開關）的信號時能及時響應的家居，具體包括:恒定功率的開關型家居和時變功率的家居； 非可控式家居主要指的是在電網(wǎng)側的虛擬控制器發(fā)出功率調(diào)控的信號時為了維持用戶日 常生活和工作而無法做出響應的家居。本發(fā)明專利施行的調(diào)度調(diào)控主體是可控式家居。并 且由于本文專利中需要對用戶側的家居負荷進行預測，同時對用戶側實際的家居負荷進行 信息采集，最后根據(jù)需求響應將兩者相比較后做出調(diào)控。因此，需要對用戶側家居負荷預測 模型建模。
[0008] (1)用戶側家居負荷預測模型：本發(fā)明專利中考慮到電網(wǎng)側虛擬控制器實際控制 主體是智能家居可控式家居。具體包括了恒定功率的開關型家居和時變功率的家居。恒定 功率的開關型家居功率基本保持不變，電能在家居開啟的狀態(tài)時會保持線性增長;而時變 功率的家居，功率在不同的時間段有不同的功率，特定家居有特定變化趨勢。而專利中由于 需要虛擬控制器實時根據(jù)家居的實際負荷特性進行基本的信息收集。只有將用戶側智能家 居基本信息反饋回至調(diào)控平臺虛擬控制器中分析和調(diào)度，才能將指令發(fā)送至用戶側家居控 制。因此對于單個智能家居的模型構建如下。
[0009] 設定每個家居在第k次采集的預測能耗1|?。

[0010]所有家居在第QUOTE ! !時段的預測能耗為
[0011] 其中晴為下一次采樣的預測能耗數(shù)值，為采樣周期，_|隱為采樣時家 居的狀態(tài)，為采樣時的功率。設定初始采樣的能耗為喊1〕，且。上式中由于 表示的是家居的狀態(tài)，因此設定家居狀態(tài)分為兩個狀態(tài)_鍵資:_顆，當％1：_:夂J時家居 處于關閉狀態(tài)，** i表示的是家居處于開啟狀態(tài)。同時為了確定實際的每個家居的取 值區(qū)間，可設定特定范圍，其中&表示的是家居i的最大能耗?？紤]到多數(shù) 的家居日常運行過程中。為了保持正常的運行會有一定的處于開啟狀態(tài)的時間和關閉狀態(tài) 的時間（如熱水器、電冰箱等家居）。因此設定家居的模型中用f表示家居正常運行時處于 開啟狀態(tài)的最小時間值。人心}二P + f - ?二i表示的是應保持開啟狀 態(tài)的信號。同理奪表示家居處于關閉狀態(tài)的最小時間值。為在第財段的預測能耗。 其中，
$分別表示在第i時起始采樣點數(shù)和最后采樣 點數(shù)。
[0012] (2)電網(wǎng)側符合預測模型：設定實際在虛擬控制器中計算得到的所有的家居預期 使用能耗gfg公式如下
[0013] 式中⑴代表的是用戶側所有家居在時刻預測消耗的電能，表示的是 虛擬控制器根據(jù)響應需求響應要求而在用戶側電量上所做出的調(diào)控。馬.11當為正的時 候表示的是用戶側減耗;當焉^11為負的時候表示的是用戶側增加能耗。
[0014] (3)用戶側家居實際負荷采樣方式:設定實際中所需要的采樣信息為每個家居的 功率化試(幻，：?纖：為當前第次采集信息時的總能耗。 lisip|表示的是在第t次采樣！時的設備功率數(shù)值。
[0015] 由上述2個的用戶側和電網(wǎng)側符合預測模型，可知為了盡可能的保持多個用戶所 有負荷響應電力供應的調(diào)控，應確保此時虛擬控制器應能根據(jù)本次的預計能耗和 實際能耗備"纖實現(xiàn)差值最小，同時虛擬控制器自適應反饋應微調(diào)將趨向于-定 的數(shù)值并小于配電網(wǎng)側所設定的閾值^^go。⑦ ''乙<炎。
[0016] 通過上述2個建立的模型，以時段(h)為單位。在需求響應調(diào)控時段，進行多次采 集，每次采集都會更新當前的多用戶家電負荷信息。通過實際策略的最終所有用戶負荷和 預測模型所得到的預測負荷對比，得到需要調(diào)控的能耗1^羅1。然后配電網(wǎng)側根據(jù) 的數(shù)值大小，在I時段內(nèi)做出調(diào)控策略，使得用戶群側的虛擬控制器發(fā)出響應控制 信號。同時虛擬控制器也可以根據(jù)采集到的多用戶家電負荷信息，采用權重輪詢調(diào)度算法 WRRS，決定并選取當前最優(yōu)可調(diào)控的用戶（如相對其他用戶含有更多數(shù)量的家電等并可參 與負荷調(diào)控）。參與調(diào)控的用戶通過虛擬控制器確定最優(yōu)家居設施調(diào)控方式(如優(yōu)先調(diào)控大 功率或者可最快響應的家電等）。
[0017] 本發(fā)明提供一種自適應反饋的調(diào)度算法。進一步地，所述調(diào)度算法內(nèi)包含了調(diào)控 算法。
【附圖說明】
[0018] 圖1是本發(fā)明提供的整體電網(wǎng)側及用戶側結構圖。
[0019] 圖2是本發(fā)明提供的虛擬控制器調(diào)控流程圖。
[0020] 圖3是本發(fā)明提供的虛擬控制器內(nèi)部調(diào)度的流程圖。
【具體實施方式】
[0021] 下面結合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】作進一步的詳細說明。
[0022] 圖1是整體電網(wǎng)側及用戶側的智能家居所構成的通信結構圖。圖1說明了電力系統(tǒng) 側的調(diào)控基本構架分別由電網(wǎng)側內(nèi)所包含的服務器及虛擬控制器、多個家庭用戶、下級的 智能家居所構成。基本的流程為電網(wǎng)側把從用戶側的家居信息采集至虛擬服務器調(diào)控平 臺，經(jīng)過虛擬控制器信息分析和處理，發(fā)出基本的控制信號(如開關信號)至用戶側，實現(xiàn)以 用戶為單元的家居控制。
[0023] 圖2是虛擬服務器采集和分析信息的基本流程圖。圖2說明了在電網(wǎng)側的調(diào)控平臺 通過服務器上次收集的信息初始化預期可控家居能耗已經(jīng)根據(jù)需求響應需做出調(diào)控的電 能變化，無則收集家居信息，并在虛擬控制器內(nèi)處理后進行WRRS算法輪詢調(diào)度負荷條件的 最優(yōu)設備和設備數(shù)量。最后判斷此次對所有的設備處理是否結束，是則進入下一個等待狀 態(tài)等待下一次的調(diào)控，否則繼續(xù)對當前的家居進行信息采集。流程包括下述步驟。
[0024] 步驟S110:確定所有的家居當前第時內(nèi)預期使用能耗％和需求響應所需要 調(diào)控的能耗并進入采集狀態(tài)。
[0025]步驟S111:此時先重新判斷即根據(jù)需求響應所需要做出的調(diào)控能耗值是 否變化，如果發(fā)生變化，則重新對下級的多個用戶的家居做出調(diào)控。否則保持當前 數(shù)值。
[0026] 步驟S112:測量當前所有的家具實際使用情況并且由公式判斷預期誤 差。
[0027] 步驟S113:將所有信息送至調(diào)控平臺（服務器），并將需要調(diào)控的能耗在虛擬控制 器內(nèi)WRRS權重輪詢調(diào)度算法，計算出下次的控制信號，將此時的控制信號轉換為狀態(tài)信號 并由調(diào)控算法決定每個用戶的家居控制。
[0028] 步驟S114:最后判斷信息采集時間是否結束，結束則結束當前調(diào)控，否則繼續(xù)采集 信息在下一次繼續(xù)調(diào)控。
[0029] 圖3是虛擬服務器和虛擬控制器內(nèi)部調(diào)度的基本流程圖。在圖3中說明了在確認用 戶負荷預測和電網(wǎng)負荷預測之后調(diào)度用戶，用戶側虛擬控制器根據(jù)調(diào)度信號從而實現(xiàn)對家 居負荷控制。虛擬控制器根據(jù)家居運行狀態(tài)，優(yōu)先把大功率的、運行時間、運行狀態(tài)符合條 件的設備處理，并由算法確定最終的調(diào)控設備數(shù)量。
[0030] 圖3是圖2步驟S113的調(diào)度算法流程。如圖3所示所述調(diào)度算法含有以下調(diào)控步驟。
[0031] 步驟S1130:初始化信息，確定當前第i次采集所有家居的運行狀態(tài)集合 并且確定當前可接受調(diào)控的家居數(shù)量:??以及處于開啟狀態(tài)設備的數(shù)量和關閉狀態(tài) 的設備數(shù)量i。
[0032] 步驟S1131:進入循環(huán)狀態(tài)。通過WRRS權重輪詢調(diào)度算法分別判斷每個可參與調(diào)控 的家居數(shù)量和設備。
[0033] 步驟S1132:進入判斷狀態(tài)。當需要減耗的時候即> 〇時，從WRRS輪詢調(diào)度 法中所確定的處于開啟狀態(tài)的設備中挑選出最優(yōu)的適合調(diào)控的設備，將其開關狀態(tài)信號由 %(幻=變?yōu)椋C=_。同理當需要增加能耗的時候即，從WRRS輪詢調(diào)度 法中所確定的處于關閉狀態(tài)的設備中挑選出最優(yōu)的適合調(diào)控的設備，將其開關狀態(tài)信號由 s* i變?yōu)?|￡幾| 異:。
[0034] 步驟S1133:結束此次的調(diào)控算法，將控制信號發(fā)送至用戶。
[0035] 在配電網(wǎng)下的多個用戶群的用戶中，每個用戶都存在著不同的家居數(shù)量，不同的 類型家居（如功率值），不同的家居運行方式（如正處于運行狀態(tài)但可即刻停止或者處于關 閉狀態(tài)但可即刻運行)等。其中權重輪詢調(diào)度算法主要思想是在本專利中選取了 4個家居類 型參量:分別是功率A1、運行狀態(tài)A2、運行時間A3、家居數(shù)量A4。根據(jù)這4個參量確定用戶的 權重:?，如馬' ％ 4 之類。權重值越大說明越符合當前 調(diào)控的要求。最后虛擬控制器采用循環(huán)方式不斷的確定每個用戶的權重，分別將需要調(diào)控 的能耗分配給高權重的用戶直至分配結束。
【主權項】
1. 一種在配電網(wǎng)下實現(xiàn)電力供應商及用電側電力調(diào)控方法:通過在電網(wǎng)側設定虛擬服 務器控制系統(tǒng)，結合電能服務管理平臺數(shù)據(jù)分析用戶負荷群用能及其短期負荷預測，構建 家居狀態(tài)分析模型、控制機制和虛擬控制器，以實現(xiàn)用戶側電能精細化管理，并達到電網(wǎng)側 對用戶側用能規(guī)劃及調(diào)控。2. 如權利要求1所述的電力調(diào)控方法，其特征在于，所述的方法為在權利要求1中配合 設定虛擬服務器和虛擬控制器，虛擬服務器主要功能為:獲取電能服務平臺數(shù)據(jù)用以分析； 虛擬控制器主要功能為:在用戶接收到電網(wǎng)側調(diào)控平臺發(fā)出的調(diào)控信號時，對用戶下的所 有家居進行狀態(tài)分析，并采用開關等和調(diào)控用能大小等方式實現(xiàn)用戶負荷的調(diào)控。3. 如權利要求1所述的電力調(diào)控方法，其特征在于，所述的方法為實現(xiàn)用戶側虛擬控制 器的用能控制和電網(wǎng)側調(diào)控平臺的資源調(diào)度分別構建了兩個分析模型：（1)用電家居負荷 預測模型，（2)電網(wǎng)側負荷調(diào)控預測模型;通過兩個模型與實際采集到的家居總負荷信息對 比，最終實現(xiàn)兩者的調(diào)度和微調(diào)。4. 如權利要求1所述的電力調(diào)控方法，其特征在于，所述的方法為在在調(diào)度過程中綜合 考慮用戶潛力，為用戶進行等級劃分并在該劃分的權值基礎上設定合理的WRRS輪循調(diào)度算 法及分配算法，實現(xiàn)用戶側負荷調(diào)控，以實現(xiàn)電網(wǎng)供需平衡。
【文檔編號】G06Q10/04GK106096776SQ201610409213
【公開日】2016年11月9日
【申請日】2016年6月13日
【發(fā)明人】李彬, 曹望璋, 吳倩, 祁兵, 鐘鳴, 陳宋宋, 韓永軍, 劉福潮, 張建華, 彭晶, 王維州
【申請人】華北電力大學, 國家電網(wǎng)公司, 中國電力科學研究院, 國網(wǎng)甘肅省電力公司, 國網(wǎng)甘肅省電力公司電力科學研究院