论文总字数：24983字

摘 要

夏季是一年中的用电高峰期，作为温度敏感性的空调负荷在其中占据了很大比重。在不影响用户舒适度的情况，适当提高空调的设定温度，降低空调负荷，这将大大缓解电力公司应对“迎峰度夏”的压力。

对此，本文采用状态队列法建立了单台空调的热动力模型。在考虑微气象的因素后，研究了在不影响用户舒适度的情况下空调负荷的削峰潜力。

由于直接调控温度会引起负荷不稳定，针对这个问题，运用状态队列法提出了一种“分步调控”的控制方式，减缓了负荷波动。并用matlab分别仿真了直接调控和分步调控两种情况下单个聚合空调小组的削负荷效果。结果表明，分布调控确实可以在一定程度上减缓负荷波动。进而，仿真了在不影响舒适度前提下，多个聚合小组共同作用下一段时间内的削负荷情况。最后，加入了聚合小组参与调峰的报价元素，从总的聚合小组调度费用和削负荷偏差两个目标，对决策参与调峰的聚合小组组合进行了优化。

关键词：热动力模型；舒适度；分步调控；负荷波动；聚合小组

Abstract

Summer is the period of electric peak in a year，as the load sensitive to temprature, air conditioning occupied a large percent. Considering the costumes’ comfort feeling, we appropriately increased the setting temperature of air conditioning, which can relieve the pressure of power company facing "welcome peak and pass summer".

This paper build a thermal power model of air-conditioning using Status-Queue method. After considering the micro-meteorology, we studied the clipping potential of the air conditioning load without affecting user’s comfort situation.

As direct regulation of temperature can cause load instable. for this problem, this paper proposed a "step control" control mode, slowing the load fluctuations, and use matlab simulated the load cut effect of a aggregated group using “direct control” and “step control” respectively. The results showed that the “step control” can actually slow down the load fluctuations to some extent. Then, the paper simulated the common load cut effect of many aggregate group without affecting user comfort situation. Finally, after adding the quote of aggregated groups involved in peaking, this paper optimised the combined solutions of aggregated groups involved in peaking from two goal including total aggregate group scheduling costs and cut load effect.

Key words: thermal power model；comfort situation,；step control,；load fluctuations,；aggregate group

目 录

第一章 绪论 1

1.1引言 1

1.2国内南方用电情况 1

1.3 空调负荷的研究现状 2

1.4 微气象的研究现状 2

1.4.1 热岛效应 2

1.4.2 温湿效应 3

1.4.3 累积效应 3

1.4.4 人体舒适度指数 4

1.5 本文的研究目的和主要研究内容 4

第二章 空调机组等效热交换模型 6

2.1 空调等效热动力模型 6

2.2 状态队列法对热动力模型的简化 7

2.3 本章小结 8

第三章 基于状态队列法的聚合空调热交换模型 9

3.1 不同调温策略下聚合空调负荷响应情况 9

3.1.1 直接调温策略 10

3.1.2 分步调温策略 11

3.2 采用直接调控和分步调控对聚合空调降负荷过程的仿真 14

3.3 本章小结 15

第四章 基于聚合空调热交换的聚合小组削负荷调度模型 16

4.1 调温方案 16

4.2 聚合小组的调度方案建模 17

4.3 实例仿真和结果分析 18

4.3.1 调度小组数对最终削负荷效果的影响 19

4.3.2 目标削负荷时间对削负荷效果的影响 19

4.4 本章小结 20

第五章 考虑补偿经济性的调度方案分析 21

5.1 聚合商的报价 21

5.2 调度资源紧张下调度经济性规律 21

5.3 调度资源充裕下调度经济性规律 23

5.4 本章小结 24

结论 25

致 谢 26

参考文献 27

第一章 绪论

1.1引言

随着我国经济的高速发展和负荷的不断增长，电力供需矛盾进一步深化。尤其是城市核心区域，在电力负荷高峰时段，由于运行方式调整裕度小，输变电设备重载和过载问题严重，对地区电网调度产生巨大压力。近些年，随着智能电网建设的推进，更多的考虑到用户侧参与电网调度。

在盛夏电力负荷高峰时期，空调这种温度敏感性负荷占到了非常大的比重。据统计，2013年全国最大空调负荷达2.3亿千瓦，我国电网夏季负荷高峰期空调负荷已占尖峰负荷的30%-40%，北京、上海、广州、南京等中心城市甚至已经达到50%^[17]。由此可见，单就温度敏感性负荷调节潜力就很巨大。

考虑到城市微气象的因素，在不影响用户舒适度的情况下对空调负荷的设定温度进行适当调节，从用户侧人性化削减负荷需求，这对电力公司应对夏季峰值调度具有重要的意义，同时也响应了全球范围内节能环保的号召。

所以，本课题针对城市微气象对空调负荷的影响，在保证用户舒适度的前提下，探究空调聚合商的最大负荷响应，对电力公司应对迎峰度夏具有决策性的意义。

1.2国内南方用电情况

我国气候复杂多样，南方大部分城市属于亚热带季风气候，夏季日照时间长、温度高。不考虑工业用电，民用电除了小部分用于照明、娱乐外，大部分都用在空调降温负荷上。尤其号称四大火炉的重庆、福州、杭州、南昌，空调使用占比更是比一般城市高。另外，随着全球环境的恶略变化，温室效应越来越严重，中国历年最高气温逐年攀升，大部分城市提早就进入了夏天。夏季的延长和气温的逐年攀升，势必会影响空调负荷的使用，在未来的几年内，空调负荷还会逐年增加。

以南京为例，随着城市化进程加快，未来几年内新街口商圈势必入驻更多商家。对于大型商场来说，用电量就是耗在照明和空调制冷上，相比照明用电，空调的耗电量占了绝大部分。而在新街口这种寸土寸金的商圈，未来几年内必然不可能改造线路增容，不出几年，线路必然满载运行，空调负荷势必进一步加重。

在南方比较炎热的城市，夏季空调负荷占了很大比例。由于空调的使用，基本每天的用电高峰会出现在中午12:00——14:00，持续时间比较短。因为这个时间段，每天的气温会达到一天中的最高点，人们会把空调温度开得很低，用电量大大增加。拿学校来说，夏季中午是午休时间，学生刚上完课回到宿舍，都会把空调打开，而且温度调的很低。下午14:00离开宿舍上课时，再把空调关掉，这样就导致12:00——14:00出现了用电量波峰。

用电高峰的出现与人们的日常作息和城市的气温有很大关系。夏季，如果连续出现几日的高温，人的体感温度就会比实际温度高，人们会觉得一天比一天燥热，空调的温度调的更低，使用量更多。而如果气温是一天高一天低，人的体感温度就不会受前日高温的影响，空调温度就不会调的很低。

1.3 空调负荷的研究现状

空调负荷，作为一种温度敏感性负荷，国内外已经有很多关于研究聚合空调的文献。在研究早期，主要有根据历史数据的回归分析模型、有随机扩散模型等。文献[11][16]基于空调热动力模型提出了一种状态队列模型，来离散运行过程中空调状态的变化，并在考虑电价因素后分析了聚合空调的表现情况。文献[10]提出了一种基于温度先后顺序的调度模型，根据列表优先级顺序，对空调进行通断控制，以提供辅助服务。经常对空调进行启停控制，对设备的使用寿命有很大影响。其实，空调除了可以进行启停控制之外，也可以对空调的设定温度进行控制，这样就避免了重复启停对设备寿命的影响，控制手段也很方便。但同样，温度控制也存在一个问题，就是对于型号一样的空调群，集中调控温度后会造成负荷波动的现象，但是文献[11]中提出了一种分步调控策略，很好的解决了这个问题。本文也是在文献^[11]的基础上，进行的深入研究。

1.4 微气象的研究现状

关于微气象方面，国内外已经有很多文献对这个课题进行专门研究。影响城市微气象的因素主要体现在三方面：热岛效应、温室效应和累积效应。

1.4.1 热岛效应

城市热岛效应就是城市化带来的环境问题之一。1820年，英国化学家和气象学家Luke Howard出版了《伦敦气候》一书，书中第一次提出了“城市热岛”现象^[3]。从此以后，人们便展开了对这种现象的研究，许多学者分别利用不同的工具对世界各地的城市气温进行测量，获取了大量的观测资料，取得了显著的成果。

城市热岛效应，通俗地讲就是城市化的发展，导致城市的下垫面结构发生了很大的变化，同时致使能源在城市中被集中的消耗和排放，使得城市中的气温高于周围郊区的这种现象。

热岛效应是城市气候最明显的特征之一，是由于人们改变城市地表而引起的，原则上，一年四季都可能出现城市热岛效应，但在夏季表现得最为明显，白天表现的也比夜间明显。城市热岛效应使城市年平均气温比郊区高出1°C，甚至更多^[3]。夏季，城市局部地区的气温有时甚至比郊区高出6°C以上。

1.4.2 温湿效应

人的体感温度除了受城市热岛效应影响，还与当地的湿度、风速等有关系。这就是本节所要阐述的温湿效应。

举个例子，夏季暴雨来临前，空气很干燥，人们会感到闷热，空调使用比平时就会高一些。这是因为暴雨前，空气湿度较大，人体水分无法蒸发，散热量变小，所以觉得闷热。这个例子充分说明了人的体感温度受空气相对湿度和风速的影响。

学者Yagtou 根据人对不同气温、风速以及相对湿度的感觉，提出了反映人体热感觉指标，即实感温度，包含三个量：当前气温、相对湿度及当前风速^[1]。根据静止饱和大气条件（相对湿度=100％，风速=0 m/s 时）下，人体达到舒适感觉的温度来代表使人体产生同样感觉的特定气温、风速和相对湿度。1978 年，George Winterling 首次提出利用温湿指数，综合反映温度和相对湿度两个因子对人体热感的影响。研究表明：气温适中时，相对湿度对人体的实感温度影响较小，而当温度较高或者较低时相对湿度对人体的实感温度影响较大。

1.4.3 累积效应

除了城市热岛效应和温湿效应，气温累计效应对于夏季负荷具有不可忽视的影响，某些情况下甚至是主要因素。根据历史统计数据显示，空调负荷所占负荷比率越高，气温的累积效应就越明显。在持续高温的情况下，受累积效应的影响人体的感觉温度高于实际温度，累积效应会相应的增加空调负荷的用电量；但是如果是多日低温后出现的高温，则受累积效应的影响人体的感觉温度低于实际温度，空调负荷用电量比预想的高温情况要低。

文献[1]建立了热岛效应、累计效应和温湿效应与体感温度之间的函数关系，并从单独因素和综合影响两个方面拟合了体感温度和空调负荷之间的函数曲线。而文献[8]则专篇对累积效应进行探究，拟合了累积效应影响下实际温度与空调负荷之间的函数曲线，并对应对累积效应带来的环境问题提出了合理化建议。而本课题并没有关于空调负荷的数据，只能通过经验公式，近似得到三因素影响后的体感温度。

其实，城市热岛效应、温室效应和累积效应与空调负荷之间的关系是一种恶性循环过程。随着空调负荷的增加，空调使用量增大，无疑通过空调向外界排放的热量增多，而热量的增多会进一步加重城市热岛效应和累积高温效应，这样又反过来使得人的体感温度升得更高，空调使用量也更大。这种恶性循环现象也引起了很多环境学家的重视，相应也提出了很多有效的措施，如在城市里多植树造林、增加绿化面积，改变城市下垫面的结构，减少空调的使用。从本课题最终目的的角度看，既减少了空调能耗的同时也保护了环境。

1.4.4 人体舒适度指数

人体舒适度指数是为了从气象角度来评价在不同气候条件下人的舒适感，根据人类机体与大气环境之间 的热交换而制定的生物气象指标。人体的热平衡机能、体温调节、内分泌系统、消化器官等人体的生理功能受到多种气候因素的综合影响，如气温、相对湿度、风速、气压、光照等。例如：在舒适温度22-26^oC条件下，湿度对人的生理及主观反映并不明显，相对湿度在30%-85%变动，几乎察觉不出。但在温度高于26^oC后，湿度对人体的影响将逐渐明显，如果能够适当调高空气流速，则人的生理和主观感觉反应就舒适的多。

人体的舒适度指数在国际上并没有一个统一的标准，一般是各个地区根据当地的气候条件，利用长期的数据总结的经验公式。主要以温度、相对湿度和风速三个因素的影响最为明显。文献[6]和文献[7]采用的是国际标准化组织提出的室内热环境的评价与测量的新标准化方法(IS0 7726)，在ISO 7730 标准中以 PMV-PPD(PPD，Predicted Percentage Dissatisfied)指标来描述和评价热环境。文献[5]则是根据当地多年的气象数据总结的经验公式。在评估人体舒适度指数时，固然采用国际化标准比较具有说服力，但是实际应用起来困难重重，很多气象数据无法得到。反而根据经验公式会大大简化公式的复杂程度。

1.5 本文的研究目的和主要研究内容

纵观历年夏季的日负荷曲线，空调负荷这种温度敏感性负荷占很大比重。日负荷曲线中的负荷峰值主要是因为空调的大量使用造成的，但持续时间都不长，一般1~2小时，对电力系统来说是严重过载，不利于稳定。我们希望通过给用户激励的形式，让用户在这段负荷峰值时间段内，人为的关停空调或稍调高空调温度，以达到削减负荷峰值的效果。

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