海量温控负荷多时间尺度建模及调度控制策略研究

With the development of the intelligent power consumption, the demand response (DR) is becoming more and more important in accommodating the renewable energy and enhancing the stability of the power system. The thermostatically controlled loads (TCLs) are the main participants of the DR projects in the future, but their characteristics such as numerousness, uncertainty makes them difficult to participate in the power scheduling and control. This project aims at modeling the aggregate characteristics of TCLs in the multi-time scales, and designing the scheduling and control strategies: (1) By researching on the uncertainties and the aggregate characteristics of numerous TCLs in different time scales, the aggregate storage model of TCLs will be developed in a long time-scale, whereas the time-varying state-queuing model will be developed in a relatively short time-scale. (2) Considering multiple uncertainties, the scheduling model of numerous TCLs will be developed based on the aggregate storage model and the scenario-based stochastic programming method. (3) Based on the time-varying state-queuing model, the control strategy of numerous TCLs will be designed by adopting a hybrid hierarchical framework. And the control problems such as priority, state estimation, delay compensation, parameters optimization, desynchronization will be solved. The results of this project will provide necessary theoretical and technical supports for numerous TCLs to participate in the interaction between generation and load and to improve the stability of the power system.

随着智能用电技术的发展，电力需求响应（DR）技术在消纳可再生能源、提高电力系统稳定性方面将发挥越来越重要的作用。温控负荷（TCL）是未来DR的主要实施对象，但其海量、不确定等特性给其参与电力调度与控制造成困难。本项目拟在对海量TCL多时间尺度聚合响应特性建模的基础上，研究其调度与控制策略：(1)研究海量TCL的不确定性及在不同时间尺度的聚合响应特性，在较长时间尺度建立海量TCL的聚合储能模型，在较短时间尺度建立海量TCL的时变状态队列模型。(2)考虑多重不确定性，基于海量TCL的聚合储能模型，采用多场景随机规划方法建立海量TCL的调度模型。(3)基于海量TCL的时变状态队列模型，采用混合分层控制策略的框架，设计海量TCL的控制策略，并解决优先级排序、状态估计、延时补偿、参数优化，去同步化等难题。本项目的研究成果将为海量TCL参与源-荷互动、提升电力系统稳定性提供必要的理论支撑。

随着智能用电技术的发展，电力需求响应（DR）技术在消纳可再生能源、提高电力系统稳定性方面将发挥越来越重要的作用。温控负荷（TCL）是未来DR的主要实施对象，但其海量、不确定等特性给其参与电力调度与控制造成困难。. 本项目在对海量TCL多时间尺度聚合响应特性建模的基础上，研究其调度与控制策略，在调度、负荷跟踪控制，频率控制多个时间尺度实现海量TCL调度与控制，在不同时间尺度消纳可再生能源、平抑可再生能源波动。通过项目的研究，获得以下重要结果：. (1)通过研究海量TCL的不确定性及在不同时间尺度的聚合响应特性，在较长时间尺度得到海量TCL的聚合储能模型，在较短时间尺度得到能够反映海量TCL状态转移概率时变特性的2D状态队列模型，算例结果证明所建立的TCL聚合储能模型和时变状态队列模型能够更准确地模拟海量TCL的聚合响应特性。. (2)考虑多重不确定性，基于海量TCL的聚合储能模型，采用基于机会约束的随机规划方法建立海量TCL的日前调度模型，算例结果证明所建立的调度模型能够根据电网需求实现TCL的准确调度。. (3)基于海量TCL的时变状态队列模型，采用混合分层控制策略的框架，设计海量TCL的控制策略，设计了优先级排序机制，提出了基于卡尔曼滤波的TCL状态估计方法、提出了基于遗传算法的TCL控制参数优化方法，设计了去同步化的TCL聚合功率振荡平抑控制策略。. 通过本项目的研究，项目团队在国内外学术期刊上公开录用发表论文20篇，其中SCI期刊论文15篇，EI期刊论文2篇，获得授权国家发明专利1项，指导硕士研究生11名，参加国内外学术会议3次并作口头报告，所开发的空调负荷控制系统实现了对南京师范大学启明楼5楼空调的状态采集和实时控制。本项目的研究成果将为海量TCL参与源-荷互动、提升电力系统稳定性提供必要的理论支撑。