一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能用电领域，尤其涉及一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控 制方法。
【背景技术】
[0002] 面对日益严峻的能源形势和愈发窘迫的环保现状，中国制定了大力发展可再生能 源的相关政策和发展规划，其中一个重要目标就是，在用户侧提高可再生能源特别是太阳 能光伏发电的接入容量，实现用户侧并网光伏系统的平价上网。
[0003] 随着智能电网技术的发展和分布式光伏上网政策的实施，各种各样的用户开始尝 试引入分布式新能源。但是由于光伏等大部分新能源的出力与用户负荷消费在时间上表现 出较大的不匹配状况，导致新能源利用率低下，用户侧综合收益率偏低。更为严重的是，大 量引入的新能源具有较广泛的间歇性，会对配电网造成不良影响，如若系统规划不合理或 者配套方案不完善，很容易出现供电故障。所以，无论从电网运行角度还是从用户经济性角 度来分析，实现分布式光伏的就地消纳最大化是用户侧能量控制的一个重要方向。
【发明内容】
[0004] 本发明提供了一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，本发明以用户 侧光伏并网发电系统的最大本地消纳为出发点，通过对连续任务型负荷的优化调度来协调 光伏出力，实现能量的控制，保障用户侧的经济效益，详见下文描述：
[0005] 一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，所述方法包括以下步骤：
[0006] 构建连续任务型负荷模型；构建能量控制优化决策模型；
[0007] 对所述连续任务型负荷模型和所述能量控制优化决策模型进行求解；
[0008] 其中，所述连续任务型负荷模型具体为：
【主权项】
1. 一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征在于，所述方法包括以 下步骤： 构建连续任务型负荷模型；构建能量控制优化决策模型； 对所述连续任务型负荷模型和所述能量控制优化决策模型进行求解； 其中，所述连续任务型负荷模型具体为：
其中，Xi(k)表示第i道工序设备在第k时段内的开关状态；1代表开启，0代表关闭；Pi为第i道工序设备的额定功率;Pi(k)为第k时段工序i的功率消耗； 其中，所述能量控制优化决策模型具体为：构建最大电费收益函数；
其中，Xpv(k)、xB(k)、X(；(k)为模型的控制变量，分别表示光伏、蓄电池、市电的工作状 态屮1^〇〇、?"1〇、?(；〇〇分别表示第1^时段内光伏、蓄电池、市电的有功功率（1);(^表示光 伏自发自用收益价格，(；表示蓄电池发电成本；当P(k) > 0时，Q(k)为第k时段初始时刻 的市电价格，当Pe(k) <0时，〇；〇〇为第k时段光伏上网收购电价和光伏自发自用补贴价 格之差。
2. 根据权利要求1所述的一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征 在于，所述能量控制优化决策模型还需满足有功功率平衡约束条件、蓄电池约束条件、开启 时间约束条件、连续运行约束条件以及工序次序约束条件。
3. 根据权利要求2所述的一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征 在于，所述有功功率平衡约束条件具体为：
其中，N表示连续任务型负荷和不可控负荷的总个数，Pi(k)分别表示第k时段内第i个负荷设备的有功功率（W)，Xi (k)表示第k时段负荷的开关状态。
4. 根据权利要求2所述的一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征 在于，所述蓄电池约束条件具体为： Pb(k) <PB；cmax Pb (k) < Pb，dmax SOCfflin<SOC(k) <socfflax S0C(l)-S0C(n)I< 8 其中，PB，?ax为蓄电池最大充电功率，PB;dmax为蓄电池最大放电功率；S0Cmax、socmin分别 代表剩余容量上下限，S0C(1)、SOC(n)代表生产计划周期开始和结束时刻的荷电状态，S 表示蓄电池在相邻生产计划周期之间荷电状态误差的限值； 电池寿命消耗D约束如下：
其中，L(k)为从生产计划周期开始到第k时段内蓄电池放电循环的次数；SOC⑴是第i次放电循环完成时蓄电池的荷电状态；apa2,a3,a4, &5为参数。
5. 根据权利要求2所述的一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征 在于，所述开启时间约束条件具体为：
其中，a和b分别为时段。
6. 根据权利要求2所述的一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征 在于，所述连续运行约束条件具体为：
其中，c和d分别为时段。
7. 根据权利要求2所述的一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，其特征 在于，所述工序次序约束条件具体为：
其中，a为时段，L为工序j在整个生产计划周期T中所占用的时间段数。
【专利摘要】本发明公开了一种面向智能用电的连续任务型负荷能量控制方法，所述方法包括以下步骤：构建连续任务型负荷模型；构建能量控制优化决策模型；对所述连续任务型负荷模型和所述能量控制优化决策模型进行求解。本方法通过减少了负荷在高电价时段的使用时间，将负荷转移至分布式能源发电较为突出的时段，使总体负荷曲线得到改善，并通过储能设备的削峰填谷转移了部分分布式能源发电量，一方面提高了分布式发电电量自发自用就地消纳比例，使多余电量避免不经济的余电上网方式，取得更好的经济性，另一方面也减少了分布式电源对接入电网的不良影响，有利于其安全稳定运行。
【IPC分类】H02J3-38
【公开号】CN104578145
【申请号】CN201410788249
【发明人】王继东, 杨羽昊, 代家强
【申请人】天津大学
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年12月17日