基于分时电价和需求响应的家庭微电网负荷优先级控制

韩峰，曾成碧，苗虹

(四川大学 电气信息学院，成都 610065)

0 引 言

随着电力市场的发展与完善，电力系统的利益主体逐渐多元化，需求侧资源在电力市场中的作用逐步凸显。电能终端用户在电力供应市场成本较高或在系统稳定性遭受冲击时，用户接受供电公司的价格引导，调整电力消费模式，优化市场资源[1-3]的这种用电方式即为需求响应(demand response, DR)。 分时电价(time-of-use price, TOU)作为电力市场环境下的需求响应DR的主要措施，通过电价信号来引导用户采取合理的用电方式和结构[4-5]。目前，家庭微电网作为一种新型的网络结构，可以将可再生能源发电、EVS、储能装置等统一优化调度[6-7]。然而随着电动汽车(electric vehicles, EVS)、可再生能源发电以及众多家居用电设备走进家庭，决策变量的过多必将影响分时电价的实行效果，因此在制定分时电价策略和开展实时电价市场时，必须先结合用户需求响应特性。

国内外学者对家庭侧的负荷控制给予了高度重视。文献[8]通过分析需求侧管理对居民用电的影响，构建相关的系统动力学模型，但模型未涉及具体的家庭用电设备负荷特性。文献[9]从智能用电双向交互技术的角度，对居民参与DR过程，提出了智能家电管理控制方案。然而该方案未考虑TOU，无法保障指标最优。文献[10-11]提出针对居民用电的家庭能源管理系统，将应算法用于家用电器的需求响应分析，但过多的用户输入影响其友好性。文献[12]在考虑家居能量管理系统的基础上，建立TOU环境下家居设备的优化模型，以达到降低用电成本与峰谷差的目标，但该模型未考虑用户舒适度。随着家庭微电网下参与需求响应的负荷种类增加，以及用户对舒适度的追求，在不同功率限定值下研究各类家庭负荷执行需求侧管理后的用电变化变得尤为重要。

本文结合现有的研究，针对用户侧展开需求响应的研究，在满足用户舒适度的基础上，控制设备并保证家庭总耗电功率小于限定值，因此提出了家庭负荷的优先级 (home load priority, HLP) 控制系统。在考虑分时电价的情况下，通过算例仿真验证HLP策略在控制用户用电成本中的有效性。

1 HLP控制系统模型

居民参与需求响应时缺乏时间和主动性[13]， HLP控制系统可解决这一问题。在电网有需求时，可对用户侧进行负荷转移和减载，并对居民的正常生活用电的影响降到最低。

当电网负载压力过大时，DR过程可减轻家庭负荷以缓解供电系统压力。美国国家实验室的研究表明，家用电器(空调、热水器、冰箱等)可以在不影响或者较小影响用户舒适度的前提下，通过短时断网来响应系统的调控需求[14]。参与DR过程的用户通过HLP系统从电力公司获取信号，文中，假设HLP系统接受到的信号只包含功率限定值的具体大小和持续时间。系统框架如图1所示。

图1 HLP控制系统模型

当HLP控制系统接收到外部信号时，根据负荷减载的大小和持续时间对用电设备进行控制，并保证DR期间家庭中总耗电功率低于限定值。

2 HLP控制系统算法

2.1 负荷优先级和用户舒适度

用户在使用HLP控制系统算法之前需设定家庭中三种用电设备的优先级和用户舒适度。研究中采取如下设定结果，如表1所示。

表1 负荷优先级和用户舒适度

2.2 负荷控制策略

2.2.1 热水器

热水器(WH)可设定一个温度范围。当热水温度低于最低需求温度(TWH,s-△TWH)时，热水器应处于运行状态；当热水温度达到最高设定温度TWH,s时，热水器应处于停止状态；当热水温度处于设定的范围内(TWH,s-ΔTWH≤TWH, n≤TWH,s)时，热水器应保持当前状态。热水器控制策略如下：

(1)

式中TWH,s表示最高设定温度值；TWH, n表示n时间段的水温；ΔTWH表示热水器温度设定范围；SWH, n为n时间段内热水器的工作状态(0表示热水器处于停止状态，1表示热水器处于运行状态)。

当限制用户的电力需求且热水器处于运行状态时，HLP控制系统在电网有需求时，可根据优先级对热水器进行断电。若热水器处于最高优先级，则最后对热水器进行断电。

2.2.2 制冷空调

当室温超过最高可允许温度时，空调(AC)应处于运行状态，同时室温逐渐下降；当室温低于最低设定温度时，空调应处于停止状态；当室温处于舒适度范围内时，空调应保持当前运行状态。制冷空调控制策略如下：

(2)

式中TAC,s表示可允许的最低室温值；TAC, n表示n时间段的室内温度；ΔTAC表示室内温度设定范围；SAC, n表示n时间段内制冷空调的工作状态(0表示制冷空调处于停止状态，1表示制冷空调处于运行状态)。

当限制用户的电力需求且制冷空调处于运行状态时，HLP控制系统在电网有需求时,可根据优先级对制冷空调进行断电。若超出用户舒适度范围(室温过高)，此时制冷空调需恢复到运行状态且保证用户总耗电量不超过预先设定的值。

2.2.3 电动汽车

电动汽车(EV)需在HLP控制系统预设的时间(早晨八点)之前完成充电，达到可允许容量的最大值。

式中：SOCn表示n时间段车载电池电量；SOCmax表示车载电池所能承载的最大电量；SEV,n表示n时间段内电动汽车的状态(0表示电动汽车处于断电状态，1表示电动汽车处于充电状态)。

HLP控制系统中，电动汽车为即插即充式。在某些情况下，若其他拥有更高优先级的设备需要运行时，电动汽车则停止充电。然而，若电动汽车无法在预设时间(早晨8:00)前完成充电，需更改其优先级使其提前充电。

2.3 HLP控制算法

若HLP控制系统收到电力公司控制中心的信号，则执行控制算法。首先对用电设备的信息进行收集，包括所有设备的状态和电能消耗、负荷优先级、用户舒适度、水温、室温、功率限定值大小以及持续时间。然后，检查各设备舒适度情况，热水器对应的水温、制冷空调对应的室温、电动汽车对应的完全充电时间和最短充电时间。基于以上，流程如图2所示。

若用户舒适度受到影响，HLP控制系统根据DR给定功率限制对各设备用电状态进行调节，如图3所示。图3中：THC为各设备用电功率总和；DL为功率限定值；LP为负载优先级；APP表示设备。

步骤1：将各设备总功率与功率限定值进行比较，若THC小于DL且对用户舒适度无影响，则HLP控制系统不动作。当某设备用户舒适度受到影响，HLP控制系统将使该设备调整运行状态，降低影响。

步骤2：若THC大于DL且对用户舒适度无影响，则优先关闭优先级低的负荷(热水器)，电动汽车和空调的总功率应低于功率限定值。

图2 HLP算法流程图(第一部分)

图3 HLP算法流程图(第二部分)

步骤3：若THC大于DL且对用户舒适度有影响，HLP控制系统根据各处于运行状态设备的优先级由低到高依次比较。当该设备优先级高于其他设备，则HLP控制系统会优先关闭优先级低的设备直到该设备可以运行，同时应满足THC小于DL。

3 算例分析

3.1 参数设置

算例中考虑的时段为第一天下午5点到第二天凌晨1点，结合HLP控制算法，设定DR时间段为17:00-00:00。根据系统需求，功率限定值每小时变换一次，为研究方便，假定功率限定值为固定值。算例中分别给定功率限定值为无限制、7 kW和4 kW。用户设备的功率如下：电动汽车3.5 kW，制冷空调2.3 kW，热水器4.5 kW，重要负荷为0.5 kW ～2 kW[15]。

3.2 算例仿真

3.2.1 无功率限制

无功率限制情况下，三种负荷的运行状态及无功率限定下的家庭总功率消耗如图4所示。

从图4可以看出，22:00左右，居民热水用量较大，因此水温下降较快，需要对热水器操作使水温恢复到预设的舒适度范围内。制冷空调可通过自身条件维持室温在舒适度范围内。车主17:30到家后即刻对电动汽车充电。其中，18:00-19:30房屋的总功耗可高达8 kW，这种功耗水平可能会导致变压器过载，对家电的正常运行带来不利影响。

图4 算例1负荷运行状态仿真结果

3.2.2 功率限制值为7 kW

功率限定值为7 kW情况下，三种负荷的运行状态及7 kW限定值下的DR前后家庭总功率消耗如图5所示。

从图 5可以看出，在功率限定值为7 kW的情景下，制冷空调(2.3 kW)可与热水器(4.5 kW)共同运行或与电动汽车(3.5 kW)以及重要负荷(0.5 kW～2 kW)共同运行。算例2中负荷转移发生在18:00-19:30时间段，负荷补偿过程在21:30左右结束，DR后高峰时段曲线会趋于平缓，有利于提升电网运行的安全稳定性。

图5 算例2负荷运行状态仿真结果

3.2.3 功率限制值为4 kW

功率限定值为4 kW情况下，三种负荷的运行状态4 kW限定值下的DR前后家庭总功率消耗如图6所示。

图6 算例3负荷运行状态仿真结果

从图7可看出，由于HLP控制系统通过控制优先级延缓供电以求达到DR的功率的限定值，18:30-19:00期间，用户舒适度受到严重影响，室温高达35 ℃。制冷空调本应保持舒适度范围内，然而，DR时间段的重要负荷需求为0.5 kW～2 kW，在功率限定值为4 kW的情景下无法满足制冷空调的运行条件(2.3 kW)。结果表明，功率限定值过低，DR结束后的非高峰期间会产生更高的峰值。

4 仿真结果分析

4.1 算例结果分析

首先，本文提出的HLP控制算法，在管理大功率用电设备优先级的前提下，可以有效的控制家庭总耗电量低于功率限定值，提升电网的安全稳定性。若限定值过低，则会影响用户的舒适度。

其次，DR结束后，过低的功率限定值会导致非高峰时期产生新的峰值。这可能损坏本地的配电变压器，因此必须避免这种情况的出现。

因此，在任何DR过程中，应慎重考虑每个家庭的功率限定值(应大于某特定值)。可避免出现影响用户舒适度以及DR后高负荷补偿的情况。

4.2 用户经济效益分析

分时电价的定义[16]如表2所示。考虑分时电价的基础上，对比不同功率限定值，分析三种情况下用户用电量及其费用，具体如表3所示。

表2 分时电价定义

表3 各算例负荷电量及电费

从表3中的算例1与算例3数据比较可知，其总耗电量基本不变。算例2中电动汽车的耗电量增加了0.42 kW·h，热水器和空调耗电量基本不变。电费分别为14.95元和14.66元，节约电费约1.9%。从算例1与算例3数据进行对比可知，总耗电量减少了4.6 kW·h。通过表2的分时电价进行计算后电费分别为14.95元和13.32元，节约电费约11%。

5 结束语

本文基于分时电价和用户需求响应提出负荷优先级(HLP)控制方案，在满足用户舒适度和负荷优先级的前提下，HLP控制算法可积极有效的控制和管理家庭负荷，以保证家庭总消耗低于限定值。通过算例仿真得出如下结论：

(1)在功率限定值较低的时候，尽管HLP控制算法可以保证家庭总功率消耗低于限定值，但需要牺牲用户的舒适度(如：室温会超过设定值)，同时DR结束后的非高峰期间会产生下一轮峰值；

(2)在分时电价的背景下，本文提出的控制方案可以提升用户侧的经济性；

(3)本文的研究仅是一个基础模型，结果将有助于售电公司了解住宅市场DR 的限制及潜力。基于以上研究细化各用电侧需求响应的最佳限定值是未来的扩展方向之一。