基于電價波動的園區(qū)樓宇光充柔管理平臺技術方案

基于電價波動的園區(qū)樓宇光充柔管理平臺技術方案

目錄一、項目概述 41.1、背景現(xiàn)狀 41.2、項目概述 51.3、標準規(guī)范 61.4、目標成果 6二、平臺架構 7三、設計模型方案 83.1、基于用戶行為的電力負荷預測 83.1.1、功能設計思路 83.1.2、基于用戶行為的負荷分類 93.1.3、園區(qū)電力負荷預測模型 103.2、面向柔性管理的空調(diào)平臺運行策略優(yōu)化 153.2.1、功能設計思路 153.2.2、空調(diào)平臺負荷聚合建模 163.2.3、空調(diào)負荷柔性管理控制優(yōu)化策略 203.2.4、中央空調(diào)平臺冷水機組柔性管理運行優(yōu)化策略 223.3、考慮光充一體化的電動汽車充放電策略 253.3.1、功能設計思路 253.3.2、基于電價波動的光伏-電動汽車柔性管理模式 253.3.2、柔性管理模式下的電動汽車模型 283.3.3、電動汽車參與園區(qū)負荷柔性管理的模型及方案 293.4、實現(xiàn)運行效益最大化的園區(qū)能管平臺協(xié)調(diào)控制策略 333.4.1、功能設計思路 333.4.2、綜合優(yōu)化模型的多維評價指標 343.4.3、優(yōu)化模型及邊界條件 35四、平臺功能 374.1、電力負荷預測 374.1.1、用電負荷分類預測 374.1.2、園區(qū)總負荷預測 384.2、空調(diào)平臺策略優(yōu)化 394.2.1、實時策略優(yōu)化算法 394.2.2、空調(diào)平臺實時策略優(yōu)化 404.3、冷水機組運行優(yōu)化 404.4、園區(qū)負荷柔性管理 414.4.1、實時優(yōu)化調(diào)度業(yè)務流程 414.4.2、園區(qū)光充柔實時優(yōu)化調(diào)度策略 424.5、多維效益評估 44五、投資收益分析 455.1、建設投資估算 455.2、項目效益分析 455.2.1、經(jīng)濟效益分析 455.2.2、管理效益分析 465.2.3、社會效益分析 46附：項目預算清單 47一、項目概述1.1、背景現(xiàn)狀2020年以來，為響應總書記“3060雙碳”的要求，中央不斷要求將做好碳達峰、碳中和工作作為“十四五”期間八大重點任務之一，要求加快調(diào)整優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構、能源結構，推動煤炭消費盡早達峰。我國作為一個能源消耗大國，人口眾多，能源相對缺乏，人均能源占有量僅為世界平均水平的40%，而建筑能耗已占到社會總能耗的40%左右。但能源效率目前僅為33%，大大落后于西方發(fā)達國家的先進水平。建筑能源消耗中空調(diào)平臺、照明平臺的耗能占比高達60%以上，遠比想象中消耗更大，目前能耗監(jiān)管力度低，僅重視用能總量和費用，節(jié)能管理措施匱乏，設備運行效率普遍較低，能效水平無法滿足現(xiàn)行節(jié)能標準、無節(jié)能措施。 建立完善公共樓宇的可調(diào)負荷柔性調(diào)控措施已成為各地市政府、電網(wǎng)、用能單位的重要任務。目前對于公共樓宇的節(jié)能及運行優(yōu)化的應用落地成為當務之急，建立公共樓宇的節(jié)能優(yōu)化運行方式，不僅提升了公共樓宇能源的使用能效，提高運行效益，同時為緩解能源緊張局勢、加快能源轉型發(fā)展以及實現(xiàn)“3060”雙碳目標打下基礎。1.2、項目概述為繼續(xù)響應公司零碳園區(qū)的目標方針，本次項目考慮從能源供應側入手，結合已規(guī)劃建設的園區(qū)光伏發(fā)電站、儲能、充換電站等設備設施，以柔性管理、節(jié)能運行為主要目標，通過研究基于AI模型的最優(yōu)負荷策略，編制未來電價波動情況下，用戶基于算法調(diào)節(jié)發(fā)電與用電負荷策略、最大程度降低用能成本，進一步提升園區(qū)綜合能效，助力園區(qū)早日實現(xiàn)“碳達峰、碳中和”?？紤]電力負荷是公司的園區(qū)用能主要矛盾，園區(qū)內(nèi)用電負荷種類多、調(diào)控潛力大，本項目將引入基于電價波動的負荷柔性控制方案，實現(xiàn)在固定電源結構下，提高公司園區(qū)負荷側參與電力平臺運行調(diào)節(jié)的能力，改善園區(qū)能源平臺的負荷特性，提高電力資源利用率。1.3、標準規(guī)范《公共建筑節(jié)能設計標準》（GB50189-2015）《公共建筑節(jié)能改造技術規(guī)范》（JGJ176-2009）《既有建筑綠色改造評價標準》（GBT51141-2015）《民用建筑供暖通風與空氣調(diào)節(jié)設計規(guī)范》（GB50736）《公共建筑能耗遠程監(jiān)測平臺技術規(guī)程》（JGJ/T285-2014）《公共建筑能耗監(jiān)測平臺技術規(guī)程》（DGJ32/TJ111-2010）《建筑節(jié)能工程施工質量驗收規(guī)范》（GB50411-2007）《建筑給排水及采暖工程施工質量驗收規(guī)范》（GB50242-2016）1.4、目標成果通過對公司管理的園區(qū)內(nèi)各類用電負荷柔性調(diào)控潛力的特性分析，考慮實時電價波動，充分挖掘各類設備的節(jié)能運行潛力，將柔性管理成功應用到園區(qū)能源管理模式中，實現(xiàn)園區(qū)電力運行成本的降低，提升了園區(qū)綜合運營能力，為整個園區(qū)后續(xù)的能源托管提供節(jié)能降耗的方向和手段。同時，充分利用園區(qū)內(nèi)的分布式光伏發(fā)電以及電動汽車充電樁的負荷調(diào)節(jié)響應能力，建立光充柔一體化的園區(qū)能源管理平臺優(yōu)化策略模式，實現(xiàn)園區(qū)整體運行效益的提升。二、平臺架構本項目在公司能源管理平臺為研究對象，基于主動配電網(wǎng)、分時電價的背景，重點關注園區(qū)“源、網(wǎng)、荷”的協(xié)調(diào)優(yōu)化策略，建立園區(qū)負荷柔性管理策略、能源平臺管控方案。充分利用平臺，通過邊緣云計算的模式將標準化的模型、用能控制策略等算法以及指令實時迅速的傳達給相關能源管理設備，并持續(xù)進行遠程監(jiān)視及管理。通過實時在線的負荷協(xié)調(diào)優(yōu)化計算分析，實現(xiàn)了能源管理平臺的實時優(yōu)化、集中控制、靈活響應、節(jié)能運行。平臺功能架構圖如下圖所示。三、設計模型方案3.1、基于用戶行為的電力負荷預測3.1.1、功能設計思路電力負荷預測對園區(qū)電力平臺控制、運行和計劃都是非常重要的，既能增強電力平臺運行的安全性，又能改善電力平臺運行的經(jīng)濟性，是實現(xiàn)園區(qū)負荷柔性管理的基礎。以園區(qū)能效提升為目標，實現(xiàn)準確的電力負荷預測，首先需要將園區(qū)繁多的負荷進行定向分類，區(qū)別固定負荷與可調(diào)控的柔性負荷等，然后對每類負荷建立用戶行為關聯(lián)的時序模型，形成園區(qū)的總預測負荷模型，進而實現(xiàn)對園區(qū)短期負荷進行預測。3.1.2、基于用戶行為的負荷分類根據(jù)園區(qū)負荷與同用戶行為的關系，考慮各類負荷在能管平臺協(xié)調(diào)優(yōu)化中的可調(diào)控性，將園區(qū)負荷分為以下四大類：（1）固定負荷固定負荷指的是短期內(nèi)較為固定，負荷狀態(tài)幾乎不變，與用戶行為無關的負荷，就本項目而言，主要有安全保障措施負荷（消防、通風）、園區(qū)運行保障負荷（監(jiān)控、狀態(tài)監(jiān)測等）、不間斷設備負荷（網(wǎng)絡設備、部分照明等）等。（2）用戶行為相關負荷用戶行為相關負荷指的是由用戶行為產(chǎn)生的負荷，其負荷狀態(tài)與用戶行為直接相關，就本項目而言，主要包含：①辦公類負荷：計算機使用負荷、打印機負荷以及會議所產(chǎn)生的負荷；②照明負荷：用戶所必要使用的照明設施的負荷；③電梯負荷：用戶出行建筑樓宇所產(chǎn)生的負荷；④熱水負荷：包括飲用熱水和生活熱水。⑤電動汽車負荷：用戶在園區(qū)內(nèi)進行電動汽車充放電產(chǎn)生的負荷；（3）空調(diào)負荷空調(diào)負荷指園區(qū)分體空調(diào)、中央空調(diào)平臺等運行產(chǎn)生的負荷，空調(diào)為園區(qū)的重要耗電設備，能夠方便快速的實現(xiàn)遠程指令調(diào)控，響應迅速，因此單獨列出。（4）隨機負荷隨機負荷指的是因員工加班、人員來訪、特殊事件而產(chǎn)生的負荷，該類負荷隨機性強，很難預測其在時間上的分布。同時該類負荷占比低，節(jié)能調(diào)控潛力較小，本項目采用統(tǒng)計學的辦法進行預測計算。3.1.3、園區(qū)電力負荷預測模型對園區(qū)負荷劃分后的固定負荷、用戶行為相關負荷、空調(diào)負荷和隨機負荷，建立總負荷模型，其描述為：Pt=P式中，P為園區(qū)總負荷；P1為固定負荷分量；P2為用戶行為相關負荷分量；P3為空調(diào)負荷；P4為隨機負荷分量。（1）固定負荷預測模型對于超短期及短期負荷建模與預測而言，固定負荷分量的功率和使用時段可認為是不變的，因此對于整個園區(qū)，固定負荷分量可描述為：P1式中，P1,i表示固定負荷的各個分項負荷，其包括安全保障措施負荷（消防負荷等）、園區(qū)運行保障負荷（監(jiān)控、狀態(tài)監(jiān)測等）、不間斷設備負荷（網(wǎng)絡設備、部分照明等其他常開設備）、設備待機負荷（計算機、打印機等）。（2）用戶行為相關負荷預測模型用戶行為相關負荷分量指的是受用戶行為相關影響的負荷，其負荷功率與使用時間因用戶行為相關而符合某個隨機分布或隨機過程（正態(tài)分布、泊松分布等）。用戶行為相關負荷分量可表達為：P2式中，P2,i表示用戶行為相關負荷的各個分項負荷，其包括照明負荷、電梯負荷、計算機負荷、打印機負荷、會議負荷、熱水負荷、插座負荷、電動汽車負荷。①照明負荷此處照明負荷指的是辦公室等區(qū)域的照明負荷，開關的基本原則是只要有人在時開啟該區(qū)域的照明，直至無人在時關閉該區(qū)域的照明，應當與常亮的照明負荷區(qū)別開。根據(jù)上述的照明器件開關原則，可以根據(jù)大樓內(nèi)的人數(shù)分布求得照明負荷的分布?？梢韵率奖硎荆渲?，PL為一組燈的平均功率，為大樓內(nèi)人數(shù)與開燈數(shù)量的關系系數(shù)，N(t)是t時刻大樓內(nèi)的人數(shù)。PLt②電梯負荷電梯負荷受到載重數(shù)量、運輸距離的影響。因此電梯負荷的決定因素較多，如乘坐人數(shù)，每個人需抵達的樓層等等。同時電梯負荷與載重、上下行呈非線性的關系，因此對電梯負荷作數(shù)值上的預測十分復雜。采用電梯人次負荷的概念，電梯人次負荷即根據(jù)單位時間大樓內(nèi)電梯總負荷與乘坐總人次的比值，可認為是單人單次乘坐電梯的平均負荷，因此電梯總負荷可由人流量與電梯人次負荷求得。同樣定義電梯人次時長的概念，即單人單次乘坐電梯的平均時長。根據(jù)人次負荷和人次時長的定義，則可根據(jù)人流量求得電梯負荷分布，如下式所示。式中，PE(t)為t時刻電梯人次負荷，F(xiàn)(t)為i時刻人流量，Tt為時刻人次時長。P（3-1-5）③計算機負荷計算機負荷與使用者相關，根據(jù)使用習慣，樓宇內(nèi)計算機的使用狀態(tài)是從使用者到達工作地點開啟一直持續(xù)至下班關閉后離開。根據(jù)人員上下班的人數(shù)分布情況，可以根據(jù)下式求出計算機負荷。式中，PC為計算機的平均運行功率。PC④打印機負荷打印機負荷只存在工作時段，打印需求（一張紙為一次）符合泊松分布（P(λ)），打印機功率可認為在打印時處于固定功率，忽略待機功率，根據(jù)打印單張紙張內(nèi)容所需時間（假設為5s），參數(shù)=2000（時間單位為1小時），可根據(jù)下式求打印機負荷。式中，PP為打印機的平均運行功率。PP⑤會議負荷會議負荷包括投影儀、話筒、音響等負荷，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)擬合得到舉行會議的概率符合在工作時段內(nèi)的泊松分布，會議的主體為單間辦公室內(nèi)的全體成員，假設根據(jù)統(tǒng)計得到舉辦會議的概率參數(shù)=1/18（時間單位為一小時），而會議舉辦持續(xù)時間符合期望為90分鐘，標準差為20分鐘的正態(tài)分布。則投影儀、話筒、音響等負荷分布滿足復合泊松過程。則會議負荷可根據(jù)下式求得，式中，PR為單次會議平均功率，NR為辦公室總數(shù)，會議負荷的約束為會議必須在工作時間內(nèi)完成（超過工作時間為加班負荷，屬于隨機負荷），因此對于會議負荷，(t)是變化的，變化可根據(jù)泊松分布邊界值不超過下班時刻求出。PR(t)=5×90×⑥熱水負荷熱水負荷與使用熱水的需求有關，設定單位熱水需求量，并將單位熱水需求事件計為一次計數(shù)，那么單位時間內(nèi)熱水需求次數(shù)符合泊松分布，且概率參數(shù)同大樓內(nèi)人數(shù)相關（=n/2，n為大樓內(nèi)人數(shù)），將飲水機負荷分為無熱水使用情況下的基線負荷和有熱水使用下的增量負荷，那么基線負荷是固定的，分量負荷與熱水需求成線性關系。熱水負荷可以根據(jù)式下式表示，式中，PW1為熱水負荷基線分量，QW為單人單次熱水需求的負荷量。PW⑦插座負荷插座負荷指的是每個辦公人員使用插座供電電器的情況，如電子產(chǎn)品的使用充電、臺燈等，這類負荷在一天內(nèi)的分布隨機性較強，隨季節(jié)變化的趨勢不大，且人均負荷較小。因此對于園區(qū)而言，可以將插座負荷看做與大樓內(nèi)人數(shù)線性相關的固定負荷?？捎孟率奖硎荆街?，QPL為單人插座負荷量。PPL⑧電動汽車負荷園區(qū)內(nèi)電動汽車充電負荷可以分兩部分考慮，第一部分是抵達大樓后的充電高峰期，在不考慮需求響應的情況下，需要充電的員工會在抵達大樓后開始充電；第二部分是工作期間員工駕駛電動汽車離開大樓的情況，這部分可根據(jù)離開大樓的人數(shù)統(tǒng)計及使用電動汽車的人員比例來確定。（3）空調(diào)負荷空調(diào)負荷功率與使用時間隨外部環(huán)境的變化而變化，可表達為：P3式中，t代表時間，x代表外部環(huán)境變量，如氣溫、光照等。（4）隨機負荷隨機負荷分量主要指的是因員工的休假、加班或是大樓內(nèi)發(fā)生的特殊事件而產(chǎn)生或減小的負荷，隨機負荷分量影響因素眾多，不便于建模與分析，更多地可以從統(tǒng)計學的角度去處理。根據(jù)園區(qū)辦公人員的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，預測得到相關的負荷分布參數(shù)，可以得到園區(qū)不同負荷的工作日負荷預測曲線。3.2、面向柔性管理的空調(diào)平臺運行策略優(yōu)化3.2.1、功能設計思路空調(diào)平臺使用的高負荷是造成園區(qū)用電負荷高峰的主要原因?？照{(diào)設備數(shù)量大，為響應柔性調(diào)控的要求，采用單臺空調(diào)設備逐一精確控制的方法計算難度高，協(xié)調(diào)控制實現(xiàn)困難且延遲嚴重。本方案將園區(qū)建筑內(nèi)各分體空調(diào)設備群組化，建立其柔性管理的負荷聚合模型，用于描述園區(qū)內(nèi)一群空調(diào)負荷單元在總負荷變化前后的溫控調(diào)節(jié)值與室內(nèi)環(huán)境溫度變化的時空概率演化過程，在滿足用戶舒適度的情況下，制定易于實施的整體控制策略，實現(xiàn)園區(qū)空調(diào)負荷的柔性管理。3.2.2、空調(diào)平臺負荷聚合建模（1）空調(diào)設備的單機模型考慮空調(diào)設備制熱（制冷亦原理相類似）的情況下，對于園區(qū)建筑的某個房間，其熱交換主要考慮以下幾個方面：①通過外墻、屋頂和窗戶的熱傳導；②室內(nèi)外空氣的熱交換；③進入屋內(nèi)的太陽光照；④內(nèi)部電器、其他產(chǎn)生熱能。其園區(qū)建筑的室內(nèi)房間熱能流動圖，如圖所示：從圖中可以看出，流入熱能來源有空調(diào)平臺產(chǎn)生的熱能、其他內(nèi)部電器、設施產(chǎn)生的熱能以及太陽光照產(chǎn)生的熱能。流出的熱能主要是通過墻體、玻璃、屋頂?shù)臒醾鲗б约芭c外界直接的空氣對流流失的熱能。需要注意的是，為了便于計算分析，將通過墻體、玻璃、屋頂?shù)臒醾鲗Э醋鍪枪腆w節(jié)點與空氣節(jié)點之間的熱傳遞，這樣室內(nèi)外的熱交換就只有空氣節(jié)點與室外的熱交換。根據(jù)上圖中的熱能流動關系，基于物理學知識描述空氣節(jié)點溫度與固體節(jié)點溫度的關系表達式，形成其等效熱參數(shù)模型，如下式所示。QQM?消掉上式中TM，可以得到式（3-2-2）：ad其中，a=C進一步變換可得：TA=其中，r1A1=r2式（3-2-3）符合帶電容電路的表達形式，其中室內(nèi)空氣溫度、墻體溫度等效空氣節(jié)點、墻體節(jié)點電壓，熱容等效為電容，熱流等效為電流。因此住宅的熱能流動模型可以等效為電路模型，如下圖所示：（2）空調(diào)平臺的負荷聚合模型對于若空調(diào)平臺中僅存在一臺單機設備時，室內(nèi)空氣溫度可以根據(jù)式（3-2-3）計算：TA其中，r1A1=r2下圖為單個設備的空調(diào)平臺在t3時刻將設定值溫度由T1升高到T2的過程?？梢钥闯隹照{(diào)在升溫期間處于額定功率（運行狀態(tài)），在降溫期間處于待機狀態(tài)，其功率可以認為是零。對于單個空調(diào)設備，通常情況，空調(diào)平臺的運行狀態(tài)分為額定運行狀態(tài)和待機狀態(tài)。每個階段內(nèi)室內(nèi)空氣溫度均可以根據(jù)式（3-2-3）求得，則在每個階段內(nèi)室溫到達某一溫度值所需的時間可以根據(jù)下式求得。t=lnTA因此，上圖中的t2、t3、t4均可根據(jù)式（3-2-3）求解。當聚合模型處于穩(wěn)態(tài)運行時，處于額定功率工況下空調(diào)機組數(shù)NA值為所有空調(diào)的運行概率之和。則在任意時刻t，任意空調(diào)機組i處于額定功率運行狀態(tài)的概率為pi(t)，空調(diào)機組i處于待機狀態(tài)的概率為1-pi(t)。則所有空調(diào)的總實時功率可以根據(jù)式（3-2-5）求得。Pt=i=1其中，pi當聚合體退出負荷調(diào)控狀態(tài)時，空調(diào)溫度設置將恢復至負荷調(diào)控指令前的設置溫度值，則空調(diào)運行的狀態(tài)分兩種情況討論：①如果?T≥2×deadband（空調(diào)溫控死區(qū)），那么空調(diào)下一時刻將轉變?yōu)轭~定功率運行，這意味著概率P=1；②如果?T≤2×deadband；則1）如果空調(diào)處于額定運行狀態(tài)，則運行狀態(tài)不會改變；2）如果處于待機運行狀態(tài)，則下一時刻的運行狀態(tài)將根據(jù)室內(nèi)溫度判斷，具體判斷方法如下：如果????>????????+?T+deadband，則下一時刻將進入待機運行狀態(tài)；如果????≤????????+?T+deadband，則下一時刻將進入額定功率運行狀態(tài)。在這兩種情況下，改變設定溫度值后空調(diào)處于運行狀態(tài)的概率可根據(jù)下式求得。pi其中，t3對于聚合體而言，改變設置溫度值后的瞬時功率可根據(jù)下式求得。pit=nP則聚合體內(nèi)空調(diào)額定運行概率與改變設置平均溫度值的關系近似下圖。3.2.3、空調(diào)負荷柔性管理控制優(yōu)化策略空調(diào)平臺柔性管理方案分為兩個階段：降負荷階段和恢復溫度階段。降負荷階段的目的是實現(xiàn)負荷控制，恢復溫度階段的目的是在抑制負荷回彈和振蕩的同時恢復至初始室溫。在降負荷階段，根據(jù)上級削減負荷的需求，首先根據(jù)空調(diào)平臺負荷聚合模型計算負荷降低結束后的室內(nèi)平均溫度變化，然后計算出平均溫度的下降速率，每個空調(diào)平臺根據(jù)當前運行狀態(tài)和設置數(shù)值，計算其合適的控制間隔時間（△t），和每個控制指令的設置溫度T。溫度恢復階段，可以通過聚合模型計算將所有空調(diào)平臺恢復到其原始室溫所需的總負荷。然后，根據(jù)負荷反彈的限制值，可以獲得恢復正常狀態(tài)所需的最小時間（tmin）。隨后，空調(diào)的設定溫度可以通過以下等式計算。ΔT'=單個設備的空調(diào)平臺柔性管控過程示意圖如下圖所示，其中虛線框中表示降負荷階段。如上圖所示，隨著設定溫度的不斷降低，空調(diào)各加熱周期內(nèi)空調(diào)額定運行的時間在減小。同時在空調(diào)待機運行狀態(tài)下，室內(nèi)溫度的下降過程增加。因此，在降負荷階段，空調(diào)所體現(xiàn)出的平均功率下降，聚合體的總功率降低，實現(xiàn)降負荷，根據(jù)式（3-2-8），可以通過溫度設置值實現(xiàn)精確的負荷控制。3.2.4、中央空調(diào)平臺冷水機組柔性管理運行優(yōu)化策略中央空調(diào)平臺利用冷水機組的集中換熱實現(xiàn)制冷，在柔性管理模式下有效協(xié)調(diào)冷水機組的運行模式與運行參數(shù)十分關鍵。本項目采用基于大數(shù)據(jù)分析的智能算法，考慮中央空調(diào)末端用戶側的環(huán)境溫度變化與冷水機組運行方式的耦合關系，基于歷史數(shù)據(jù)、設備標準運行數(shù)據(jù)等，以機組運行的安全性、經(jīng)濟性為邊界條件，實時提供中央空調(diào)的最佳運行策略，在保障用戶舒適度的同時滿足柔性管理的要求。功能架構如下圖所示：以冷水機組安全經(jīng)濟運行為邊界條件，機組運行總負荷為尋優(yōu)目標值，建立冷水機組的工況尋優(yōu)標桿模型，對模型的邊界條件、趨勢狀態(tài)、穩(wěn)態(tài)因子、相關參數(shù)進行網(wǎng)格化處理，對建立的標桿模型的歷史數(shù)據(jù)進行預壓縮處理，形成工況尋優(yōu)的標桿庫。冷水機組的工況尋優(yōu)標桿庫建模的業(yè)務流程如下圖所示。在建立冷水機組尋優(yōu)標桿庫后，采用粒子群優(yōu)化算法進行尋優(yōu)計算。其尋優(yōu)流程如下圖所示。本項目基于機組試驗數(shù)據(jù)、已運行的歷史數(shù)據(jù)進行標桿模型大數(shù)據(jù)訓練，通過粒子群算法進行實時尋優(yōu)，實時、直觀的給出運行優(yōu)化策略建議。3.3、考慮光充一體化的電動汽車充放電策略3.3.1、功能設計思路電動汽車作為一種特別的用電設備，本身就有著儲能與負荷的特性。電動汽車在辦公人員上班后接入充電樁直接充電對園區(qū)負荷的穩(wěn)定性、經(jīng)濟性都存在較大的影響。通常園區(qū)電動汽車的出行時間相對較為集中，存在早晚兩個出行高峰。一般情況下早高峰點在07:00~09:00左右，晚高峰點在17:00~19:00左右，而其他時間都停放在停車場內(nèi)。作為辦公人員通勤的電動汽車在園區(qū)內(nèi)停放時，其閑置時間較長（6-8小時以上），電池的使用量較小，對園區(qū)柔性管理而言具有較大的需求響應利用空間。對于園區(qū)內(nèi)具備條件的充電樁與電動汽車建立V2B（Vehicle-to-Building）模式，將電動汽車不僅作為用能負荷參與到園區(qū)能源管理中，還可以在利用自身的儲能特性作為儲能電源參與到園區(qū)的負荷柔性管理中，形成電動汽車負荷與園區(qū)負荷的雙向交互，在當前分時電力的市場激勵下，通過園區(qū)的柔性管理策略為電動車主與園區(qū)同時帶來收益。3.3.2、基于電價波動的光伏-電動汽車柔性管理模式園區(qū)內(nèi)建設有分布光伏發(fā)電，其不僅可參與并網(wǎng)發(fā)電，同時可作為園區(qū)電源用以改善園區(qū)負荷高峰、減小配電網(wǎng)的供電壓力、助力園區(qū)經(jīng)濟運行。合理利用光伏發(fā)電以及電動汽車有序充放電，可以改善園區(qū)負荷的功率特性，給園區(qū)帶來經(jīng)濟收益?；趫@區(qū)電動汽車主的充放電設置的需求，結合電網(wǎng)負載能力、園區(qū)用電負荷、以及分布式光伏發(fā)電負荷，考慮當前及未來時段電價的波動趨勢，綜合制定電動汽車經(jīng)濟性最佳的充放電策略，使電動汽車在光伏輸出的高峰期和負荷低谷期充電，而在負荷高峰期進行放電。對于不同天氣下的光伏功率不同，有兩種電動汽車參與V2B的工作模式：（1）天氣晴朗光、伏輸出功率較大時V2B的工作模式當光伏輸出功率較大時，電動汽車在上午放電，在下午充電，園區(qū)上午的負荷高峰則被消除，光伏在園區(qū)負荷內(nèi)被消納，凈負荷的波動較小。電動汽車在傍晚放電，深夜充電，雖然不能完全消除負荷高峰，但是在一定程度上控制了園區(qū)的最大凈負荷。（2）白天天氣不佳、光伏輸出的功率較小時V2B的工作模式此時，V2B主要的工作任務為控制凈負荷的最大值，白天的凈負荷水平則有一定的上升?？紤]分時電價的電網(wǎng)側激勵模式下，分析電價對電動汽車充放電收益的影響。電動汽車主對于峰谷電價差的響應程度涉及到電動汽車價格、車主的消費水平等各方面因素，數(shù)學模型描述十分困難。采用基于電價的分層建模的思想，將電動汽車主對電價差的響應程度分為3個層級。第一層級，當電價差較小時，參與V2B的電動汽車較少；第二層級，當電價差逐漸拉大，參與V2B的電動汽車逐漸變多；第三層級，當峰谷電價差上升到一定程度后，響應的電動汽車將不再增加，示意圖如下圖所示。3.3.2、柔性管理模式下的電動汽車模型對于電動汽車充放電模型，設在K時刻電動汽車電池的剩余電量為EESS,k，則有以下關系：EESS,k式中PESS,k為K時刻電動汽車電池的輸出功率,單位是MW；η為電池充放電效率。其中η為：η=ηc電動汽車參與V2B會使電動汽車不停的充放電，這不可避免的會給電動汽車的電池帶來一定的損耗，影響電動汽車主對電動汽車的使用，造成車主的抵觸心理。電動汽車充放電帶來的損耗與電池的充放電次數(shù)、充放電深度、充放電的SOC區(qū)間（StateofCharge，電池剩余電量）以及環(huán)境溫度等眾多因素相關?？紤]到V2B過程中電池充放電過程復雜，本項目使用等效循環(huán)壽命法來計算電池在V2B過程中的損耗。等效循環(huán)壽命法是通過某次放電過程中電池的放電深度來決定該過程對電池的損耗。電池的放電深度定義為：DDOD放電深度DDOD決定了電池的循環(huán)壽命，放電深度越大，電池可循環(huán)使用的次數(shù)越小，放電深度與循環(huán)壽命的關系稱為電池的放電特性曲線，即L=L(D式中L為電池在某個DDOD下的循環(huán)壽命。下圖為某型號鋰電池的放電特性曲線。對于某次放電深度為DDOD的放電過程，其放電成本KDOD為：KDOD式中Cbat為電池購置成本。電動汽車在V2B過程中的損耗就可以通過分段計算各個充放電周期的損耗來獲得。3.3.3、電動汽車參與園區(qū)負荷柔性管理的模型及方案電動汽車在園區(qū)內(nèi)參與負荷柔性管理，目的是降低園區(qū)負荷的峰谷差，提高分布式發(fā)電的消納率。優(yōu)化變量為園區(qū)內(nèi)內(nèi)各電動汽車充電站的總充放電功率以及分時電價的實施時段。（1）目標函數(shù)以園區(qū)凈負荷的方差設為目標函數(shù)，即：Object=t=1式中Psub,t為考慮V2B后t時段的凈負荷，m為一天內(nèi)調(diào)度時段的個數(shù)。（2）約束條件①功率約束首先，園區(qū)負荷的功率、分布式光伏輸出的功率、電動汽車充放電的功率和配電網(wǎng)輸入的功率需要達到平衡，即Pload,i其中，Pload,i是i時刻園區(qū)負荷的功率，PPV是i時刻光伏發(fā)出的功率，Psta,j,i是i時刻第j個電動汽車充電站的功率，Ppcc,i是i時刻配電網(wǎng)輸入的功率。②電池約束其次，需要滿足電動汽車電池SOC的約束。為了使電池不會過度充電和放電，電池的SOC必須在一定范圍內(nèi)，這里設定合理的SOC范圍為[0.2，0.9]；另外，為了滿足電動汽車的行駛需求，出站時，電池的SOC達到一定水平。但是實際進行調(diào)度優(yōu)化時對各電動汽車電池的SOC是不可見的，可見的數(shù)據(jù)是由各電動汽車充電站實時計算并上傳的電池總容量以及儲存的電量，因此電池SOC的約束需要轉化為整個充電站可用容量的約束，即：Ej,i+1,min≤其中，Ej,i為i時刻第j個電動汽車充電站存儲的電量，T為仿真的時間步長，Ej,i+1,min、Ej,i+1,max分別為i+1時刻第j個電動汽車充電站允許存儲的最小、最大電量。③節(jié)點變壓器約束最后，為了避免出現(xiàn)單一充電站功率過大的情況，考慮配電網(wǎng)的實際運行情況，加入了配電網(wǎng)節(jié)點變壓器的約束，即：PT,k,i在每個15min調(diào)度點，各電動汽車充電站更新目前站內(nèi)停放的電動汽車數(shù)目、電池的型號參數(shù)以及各電動汽車的SOC，并上傳到能源管控平臺，能源管控平臺實時制定最優(yōu)調(diào)度方案。能源管控平臺根據(jù)電動汽車站的各臺電動汽車設置情況，在線規(guī)劃充放電計劃。在規(guī)劃電動汽車的充放電時，應注意充分利用站內(nèi)的電動汽車，盡量使得電動汽車都能參與園區(qū)負荷柔性管理。這樣，一方面使參與到V2B的電動汽車主都能有一定收益，另一方面，可以避免部分電動汽車因放電深度過深和連續(xù)工作太長而縮短使用壽命。因此在分配充放電功率時應按下面兩條原則執(zhí)行：a、充電時，優(yōu)先選擇SOC最小的電動汽車進行充電；b、放電時，優(yōu)先選擇SOC最大的電動汽車進行充電。綜上所述，總的平臺優(yōu)化流程如下圖所示。除了以園區(qū)凈負荷的方差為優(yōu)化目標，電動汽車車主參與柔性管理的收益、園區(qū)的收益也是重點關注的指標，其中，用戶的收益由充放電價格差和汽車電池損耗成本組成?？梢杂孟率奖硎荆篊CCCc?a=式中CHEV為電動汽車主的收益；Ccha為充放電價格差帶來的收益；Cbat為電池損耗的成本；Cint為繳納的充電站使用費；n為電動汽車的數(shù)量；m為一天內(nèi)調(diào)度時段的個數(shù)；q(t)為t時段電動汽車車主參與V2B放電時的電價；r(t)為t時段電動汽車車主給汽車充電的價格；Δt為每個時段的時間長度；Pdis(t)和Pch(t)分別為t時段電動汽車的放電和充電的功率；p(i)為第i輛電動汽車的充放電周期數(shù)；KDOD,i,k為第i輛電動汽車第k個充放電周期參與V2B的電池損耗補償成本；Kint為電動汽車使用充電站的費用。園區(qū)的收益為園區(qū)售電收益與建設光伏電站和充電站的成本低額差值，則CSub可以表示為：CCCCpub=3.4、實現(xiàn)運行效益最大化的園區(qū)能管平臺協(xié)調(diào)控制策略3.4.1、功能設計思路當前，園區(qū)能源及設備負荷種類繁多，參與柔性管理存在多種不確定因素：空調(diào)平臺負荷與天氣、用戶行為存在直接關系；光伏發(fā)電受天氣影響顯著；電動汽車負荷也與用戶行為、充電樁數(shù)量、用戶心理等息息相關。為此，制定園區(qū)整體柔性管理的協(xié)調(diào)優(yōu)化策略，需要考慮當前負荷預期值與園區(qū)各調(diào)控設備負荷可達值之間的協(xié)調(diào)控制，保證園區(qū)中光伏發(fā)電、充電樁、柔性調(diào)控設備（空調(diào)平臺）的經(jīng)濟價值被充分發(fā)掘。為此，首先需建立各類負荷的柔性調(diào)控潛力隨時間分布的特性，然后建立園區(qū)內(nèi)各調(diào)控設備與負荷、電源相適配的協(xié)調(diào)控制策略，實現(xiàn)園區(qū)運行效益最大化。3.4.2、綜合優(yōu)化模型的多維評價指標本項目園區(qū)的柔性管理綜合優(yōu)化模型，其電能來源包含括分布式光伏、電動汽車電池儲能、電網(wǎng)，用電負荷包括：固定負荷、用戶行為相關負荷、特殊事件負荷?？紤]園區(qū)運行的經(jīng)濟性、用戶使用的舒適性方面建立多維評價指標體系。（1）經(jīng)濟性指標經(jīng)濟性指標包括分布式光伏發(fā)電、向電網(wǎng)的購電成本以及對電網(wǎng)的售電收益。①分布式光伏發(fā)電成本可認為是定值，可表示為：i=1i=124②向電網(wǎng)的購電成本可表示為：i=124其中，CBG(t)為電網(wǎng)電價，Nt為電網(wǎng)購電量。③對電網(wǎng)的售電收益可表示為：i=124CSG其中，CSG(t)為對電網(wǎng)的售電單價，Mt為對電網(wǎng)的售電量。（2）舒適度指標視覺舒適度、溫度舒適度和室內(nèi)空氣質量舒適度是決定園區(qū)建筑內(nèi)部環(huán)境條件的三個基本因素。其中，室內(nèi)照明水平可以作為視覺舒適度的指標，房間的溫度舒適是由室內(nèi)溫度決定的，室內(nèi)空氣質量舒適度一般認為與通風平臺有關。本項目僅考慮參與柔性管理的空調(diào)平臺，因此重點關注溫度舒適度指標?？照{(diào)平臺運行下的溫度舒適度指數(shù)用室內(nèi)溫度表示，在用戶設定的可接受范圍內(nèi)變化，如式所示：D3t其中D3(t)為時刻t的熱舒適度，Troom(t)代表t時刻房間空氣溫度，TSET代表設置溫度。3.4.3、優(yōu)化模型及邊界條件園區(qū)柔性管理綜合優(yōu)化模型的運行優(yōu)化目標是最大限度的減小電能使用成本，同時保證用戶的舒適度。基于對分布式發(fā)電輸出、不可控負荷和環(huán)境因素變化的預測，建立實時電價波動下的“源、網(wǎng)、荷”協(xié)調(diào)控制方案，輸出結果包含同電網(wǎng)的交換功率、電動汽車的充放電策略、負荷的柔性調(diào)控方案。建立如下優(yōu)化模型：（1）優(yōu)化目標考慮分布式發(fā)電和電動汽車充放電的模式，優(yōu)化目標是使園區(qū)日常運營電力成本最小化。其中支出型成本包括電動汽車充放電的使用成本CES、分布式光伏發(fā)電的使用成本CPV、向電網(wǎng)的購電成本CBG；收益包括對電網(wǎng)的售電收益CSG。總成本計算如下：C=iC代表了總成本24小時的優(yōu)化循環(huán)。（2）約束條件①功率平衡約束需滿足負荷的需求，包括有功功率平衡和無功功率平衡：PQuser其中，Pg,in、Qg,in分別是園區(qū)同電網(wǎng)的有功、無功交換；PPV、QPV分別是園區(qū)內(nèi)分布式光伏的有功、無功輸出；PES、QES分別是園區(qū)內(nèi)電動汽車充放電的有功、無功輸出。②充放電約束包括SOC約束和充放電功率約束：SOCPESmin式（3-4-7）分別為電動汽車電池的SOC約束、電動汽車的充放電功率約束。③分布式發(fā)電約束PMt≤P④舒適度約束Dit四、平臺功能4.1、電力負荷預測根據(jù)園區(qū)的人員上班情況，結合各負荷分類的歷史數(shù)據(jù)，進行各類負荷的日前用電負荷預測，同時可進行園區(qū)用電總負荷的預測。4.1.1、用電負荷分類預測用電負荷分類預測結果如下圖所示，基于各類負荷與園區(qū)內(nèi)人員分布的關系模型，結合獲得的未來人員辦公情況信息，可實現(xiàn)用電負荷的準確預測。4.1.2、園區(qū)總負荷預測基于各分類負荷的預測情況，匯總獲得園區(qū)總用電負荷的預測，如下圖所示。4.2、空調(diào)平臺策略優(yōu)化4.2.1、實時策略優(yōu)化算法建立園區(qū)整個空調(diào)平臺的負荷聚合模型，在柔性管理模式下算法程序同步進行優(yōu)化策略的在線計算，對室內(nèi)溫度（用戶舒適度指標）和空調(diào)平臺總負荷進行監(jiān)控，當室內(nèi)溫度超過警戒值時，基于當前空調(diào)平臺總負荷與目標負荷重復計算過程和控制過程。4.2.2、空調(diào)平臺實時策略優(yōu)化在空調(diào)平臺柔性管理時，對各個單體空調(diào)設備進行實時監(jiān)控，動態(tài)掌握優(yōu)化策略在負荷變化時的反饋狀態(tài)，包括對空調(diào)平臺總負荷與平均環(huán)境溫度的實時監(jiān)測、空調(diào)設備設定溫度的趨勢曲線、環(huán)境溫度變化曲線、用電負荷變化曲線、設定溫度與環(huán)境溫度的溫差變化曲線、環(huán)境溫度變化速率曲線，便于在執(zhí)行過程中及時準確的閉環(huán)跟蹤空調(diào)機組的運行情況，盡可能的保障用戶舒適度。4.3、冷水機組運行優(yōu)化對中央空調(diào)平臺的冷水負荷進行運行優(yōu)化。在柔性管理模式下，優(yōu)化調(diào)度主要目標是以響應當前負荷變化要求為主要目標，考慮機組運行時的用戶舒適度邊界及相關主輔機的出力裕量等，進行實時運行優(yōu)化指導。如下圖所示：4.4、園區(qū)負荷柔性管理4.4.1、實時優(yōu)化調(diào)度業(yè)務流程考慮園區(qū)執(zhí)行柔性管理時的輸入?yún)?shù)主要包括：負荷預測、分布式發(fā)電預測、用戶舒適度和負荷調(diào)節(jié)潛力，優(yōu)化變量有充電樁的可用數(shù)目、實時電價波動趨勢等。整個優(yōu)化調(diào)度的業(yè)務流程如下圖所示。4.4.