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分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法、装置

2025-10-03 10:20:01 521次浏览
分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法、装置

本申请涉及电力系统调度的,尤其涉及分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法、装置。


背景技术:

1、风电、光伏等可再生能源的快速发展,减少了社会对传统化石能源的依赖,但其出力的随机性、波动性给高比例新能源接入的电力系统的安全稳定运行带来了新的挑战。

2、相关技术中,诸如区域供冷系统等常规电网负荷对电网调频控制,通常难电网需求响应能力受限。


技术实现思路

1、有鉴于此,本申请提供分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法、装置置,能够提高电网需求响应能力。

2、第一方面,本申请提供一种分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法,包括:

3、根据用户空调的位置信息对各用户空调进行聚类,以得到用户簇空调;

4、确定各用户簇空调的当前室内温度与设定温度之间的温度差值;

5、根据所述温度差值,基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量;

6、响应于针对于由所有用户空调组成空调负荷侧的调峰指令,将因所述功率调节量所致的空调负荷功率释放值补偿至电网功率。

7、可选地,确定温度差值,包括:

8、根据以下公式确定区域制冷系统内建筑物的实际温度变化率,

9、

10、上式中,是房间围护结构的传热系数,是房间围护结构的面积,

11、是实时室外温度,是实时房间内的温度,是室内发热源的总热量,是空调的制冷功率,是空气的密度,是空气的比热容,是通风换气的体积流量,是房间空气的热容量;

12、将所述实际温度变化率在电网二次调频时间段内的积分确立为温度差值。

13、可选地,根据用户空调的位置信息对各用户空调进行聚类,以得到用户簇,包括:

14、获取用户空调的位置信息所包含的地理坐标和高度;

15、根据所述地理坐标和高度确定用户空调之间的地理距离;

16、根据所述地理距离对应的矩阵确定距离权重矩阵;

17、通过距离权重矩阵进行层次聚类,获得用户簇。

18、可选地,根据所述地理距离对应的矩阵确定距离权重矩阵,通过以下公式执行,

19、;

20、上式中,是行列的距离矩阵,是行列的距离权重矩阵,是衰减系数。

21、可选地,通过距离权重矩阵进行层次聚类获得用户簇,包括:

22、将每个用户空调确立为一个簇;

23、根据距离权重矩阵,将簇中所有点对之间的平均距离确立为每对簇之间的距离;

24、将距离最小的两簇合并为一个新的簇;

25、更新距离权重矩阵,并确定新的簇与其它簇之间的距离权重矩阵;

26、执行操作“根据距离权重矩阵,将簇中所有点对之间的平均距离确立为每对簇之间的距离;将距离最小的两簇合并为一个新的簇;更新距离权重矩阵,并确定新的簇与其它簇之间的距离权重矩阵”直到所有点都聚合到一个簇”,直到所有点都聚合到一个簇或达到预设的聚类数目。

27、可选地,所述聚类数目的确定包括:

28、获取合并簇时的合并距离,且多个合并距离构成聚类树;

29、根据合并距离确定距离变化量;

30、在最大距离变化量对应的步骤处切割所述聚类树,以确定聚类数目。

31、可选地,根据所述温度差值,基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量,包括:

32、将各用户簇空调的温度差值确定为状态;

33、将各用户簇空调的功率调节量确立为动作;

34、构建如以下公式所表示的奖励,

35、

36、上式中,是各用户簇空调的功率调节量,是第个用户簇设定的舒适温度,为用户簇空调的数量,、是权重系数,为时间步;

37、通过确定最大化累计奖励和策略网络,以获得各用户簇空调的功率调节量。

38、第二方面,本申请提供一种分散式变频空调参与电网需求响应的控制装置,包括:

39、聚类模块,用以根据用户空调的位置信息对各用户空调进行聚类,以得到用户簇空调;

40、第一确定模块,用以确定各用户簇空调的当前室内温度与设定温度之间的温度差值;

41、第二确定模块,用以根据所述温度差值,基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量;

42、补偿模块,用以响应于针对于由所有用户空调组成空调负荷侧的调峰指令,将因所述功率调节量所致的空调负荷功率释放值补偿至电网功率。

43、第三方面,本申请提供一种一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。

44、第四方面,本申请提供一种执行设备,包括处理器和存储器,所述处理器与所述存储器耦合;

45、所述存储器,用于存储程序;

46、所述处理器,用于执行所述存储器中的程序,使得所述执行设备执行如上述的方法。

47、本申请所公开方法中,以用户空调作为电网需求侧负荷,由于空调负荷具有随时可调节的高度灵活性、单类负荷资源的高度聚合性、可实时控制调节范围等特点,满足参与电网柔性互动条件。此外,先将各用户空调进行聚类形成用户簇空调,根据各用户簇空调的温度差值并基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量,以将因所述功率调节量所致的空调负荷功率释放值补偿至电网功率,由此,保证电网需求响应调峰的同时,实际所达制冷温度维持在规定范围内,最终提高了电网需求响应能力。



技术特征:

1.一种分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,确定温度差值,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据用户空调的位置信息对各用户空调进行聚类,以得到用户簇,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述地理距离对应的矩阵确定距离权重矩阵,通过以下公式执行,

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过距离权重矩阵进行层次聚类获得用户簇,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述聚类数目的确定包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述温度差值,基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量,包括:

8.一种分散式变频空调参与电网需求响应的控制装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种执行设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述处理器与所述存储器耦合;


技术总结
本申请公开了分散式变频空调参与电网需求响应的控制方法、装置。该方法中,以用户空调作为电网需求侧负荷,由于空调负荷具有随时可调节的高度灵活性、单类负荷资源的高度聚合性、可实时控制调节范围等特点,满足参与电网柔性互动条件。此外,先将各用户空调进行聚类形成用户簇空调,根据各用户簇空调的温度差值并基于深度强化学习算法确定各用户簇空调的功率调节量,以将因所述功率调节量所致的空调负荷功率释放值补偿至电网功率,由此,保证电网需求响应调峰的同时,实际所达制冷温度维持在规定范围内,最终提高了电网需求响应能力。

技术研发人员:余君一,廖思阳,徐箭,柯德平,孙元章
受保护的技术使用者:武汉大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40163308 】

技术研发人员:余君一,廖思阳,徐箭,柯德平,孙元章
技术所有人:武汉大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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余君一廖思阳徐箭柯德平孙元章武汉大学
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