一种基于变频空调的三相配电网调压方法与流程

本发明属于电力电子领域，具体涉及一种基于变频空调的三相配电网调压方法。

背景技术：

随着环境问题和能源紧缺日益严峻，国家大力促进能源消费结构的改变，近些年光伏和电动汽车产业快速发展。自2011年起，中国、日本、美国开始着手大力发展太阳能光伏产业，促进了全球光伏产业迅速发展。2017年，全球光伏市场发展迅猛，2017年全年新增装机容量超过98gw，同比去年增长了28.95％，全球累计装机容量已经超过402.5gw，呈现出良好的发展势头。传统市场，如美国、日本新增装机容量分别达到10.6gw和7gw，依然保持强劲发展势头。同时，新兴市场也在不断涌现，光伏应用在亚洲、拉丁美洲进一步扩大，如印度和巴西2017年新增装机容量分别约为9.1gw和0.9gw。

2002年，我国光伏行业开始起步。我国在光伏发电技术研发工作上开展了晶体硅高效电池、非晶硅薄膜电池、碲化镉和铜铟硒薄膜电池、晶硅薄膜电池以及应用系统的关键技术的研究，大幅度提高了光伏发电技术和产业的水平，缩短了光伏发电制造业与国际水平的差距。2010年后，在欧洲经历光伏产业需求放缓的背景下，我国光伏产业迅速崛起，成为全球光伏产业发展的主要动力。2017年度，我国光伏新增并网装机量达到53gw，同比增长超过50％，累计并网装机量高达131gw，位居全球首位。虽然2018年光伏新政出台短期内会造成国内新增光伏装机量下降，但是随着光伏发电行业已经迈入了平价上网时代，未来国内光伏行业仍具有巨大的发展空间。

近年来，全球电动汽车市场同样快速地成长，电动汽车产销量均有明显提升。2014年全球市场共销售353522辆电动汽车，同比增长56.78％；其中，电动乘用车323864辆，占比91.61％(电动乘用车指“双80”车，即最高时速80km/h以上，同时一次充电续航里程80km以上)；电动客车及电动专用车29658辆，占比8.39％。美国、欧盟、中国、日本仍然在全球电动汽车市场中位居前列。美国的通用、福特、特斯拉公司，日本的丰田、日产及本田公司，欧洲的宝马、奔驰、雪铁龙公司等都在电动汽车的研制与开发上呈现出很强的实力。从全球主要汽车生产厂家的销量和发展计划来看，目前，“低排放”汽车(主要指混合动力汽车)经过长时间的发展，技术最为成熟，已进入快速增长期，其销量、增幅和占比都远远高于其他车型；随着动力电池性能的提升及充电基础设施建设的完善，“零排放”汽车(主要指纯电动汽车)也逐渐走上产业化的道路，特别是小型的纯电动汽车更是发展迅速。

大规模的光伏和电动汽车充电器整合到电网中将影响配电网的供电质量。光伏发电的出力存在间歇性和随机性，当大规模并网时，配电网会受到干扰。当光伏出力超过负载时，会产生反向电流，导致配电网的节点出现过压问题。此外，当光伏出力不足时，电能供应不足，配电网节点出现欠压问题。

随着信息和通信技术的发展，由于灵活负载的用电量可以在一定时间段内灵活变化，因此可以通过需求响应参与电网的电压调节。在众多的灵活负载中，空调作为最常见的设备，由于其基数和能耗占比大，因此具有非常大调节潜力。空调根据其压缩机的工作特性可以分为定频空调和变频空调，定频空调压缩机的工作状态分为开和关两种状态。变频空调能够控制压缩机的工作频率从而改变运行功率。因此，与定频空调相比，变频空调调节过程更加灵活。

为解决大规模可再生能源并网引起配电网电压波动，需调度空调参与配电网电压调节，达到削峰填谷的效果。然而现有技术主要针对空调提供电力储能，对于空调参与配电网电压调节的技术方案非常欠缺。

技术实现要素：

鉴于以上存在的技术问题，本发明用于提供一种基于空调的配电网调压方法，通过变频空调管理对配电网进行电压和三相不平衡调节，保证电能质量；同时在对配电网的调节过程中，对房间温度的实时监控可以使房间温度维持在一定范围内避免调节过程中房间的温度过高或者过低。

为了解决现有技术存在的技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于变频空调的三相配电网调压方法，包括以下步骤：

s10，进行潮流和三相不平衡度进行计算，确定配电网状态，配电网各节点电压和不平衡度调节所需的功率

s20，根据空调的状态，利用affinitypropagation(ap)聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级；

s30，根据调节所需的功率和调节的优先级，确定调节所需的空调数量和每台被分配的调节功率；

s40，根据调节功率来改变空调的压缩机频率；

s50，更新房间温度，准备下一次调节。

所述进行潮流和三相不平衡度计算，确定配电网状态和配电网各节点电压调节和三相不平衡度调节所需的功率包括以下步骤：

s11，配电网中的有功功率和无功功率方程由下式：

其中，为节点i，j在相位s上的电压，为电导矩阵和导纳矩阵，为节点i和j在相位s上的电压相位，为节点i和j在相位s上的相位差；

s12，计算有功功率方程和无功功率方程的电压幅值和电压相角的偏导数得到下式：

其中，为节点i相位s上有功和无功功率的偏差；jacobianmatrix为雅克比矩阵，h^s，n^s，m^s，l^s为雅可比矩阵的元素，通过计算有功功率方程和无功功率的电压幅度和电压相角的偏导数获得；a为元素节点关联矩阵；

s13，电压敏感系数矩阵s用雅可比行列式的逆矩阵j^-1表示，有下式：

其中，为相位角有功功率和无功功率补偿的系数，为电压有功功率和无功功率补偿的系数；

s14，当空调参与配电网的电压调节时，只存在有功功率调节，电压偏差由下式获得：

调节电压所需功率由下式获得：

其中，δu^s为相位s的电压偏差矩阵，δu^s(t)为t时刻节点i的电压偏差矩阵；

s15，根据各节点各个相位上的电压值，计算各节点的三相不平衡度，三相不平衡由下式获得：

分别为a,b,c相上在节点i的电压值，mdv为节点i上的三相不平衡度。

s16，根据各个节点的三相不平衡度，利用pid算法计算每个节点的三相不平衡度调节的的功率。

pm三相不平衡度的调节功率，e(t)为节点实际的三相不平衡度和预期的三相不平衡的度的差值，kp，ki，kd为pid调节的系数。

作为进一步的改进方案，利用affinitypropagation(ap)聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级。优先级计算过程包括以下步骤：

s21，ap聚类算法用两个空调温度的负欧几里德距离表示这两个空调的电压调节潜力的相似性。

sap(x,y)＝-d²(tx,ty)＝-||tx-ty||²,x≠y

sap(x,y)表示空调x和空调y的调节潜力相似度，tx,ty分别表示空调x和空调y所在房间的温度。

s22，聚类中心通过不断的迭代吸引信息和归属信息获取聚类的中心，将其余的数据点分配到相应的聚类中

rap(x,y),aap(x,y)分别表示吸引信息和归属信息。

s23，为了避免传递过程中发生震荡,需要计算过程中加入衰减系数。每次的迭代过程中,rap(x,y),aap(x,y)都上次迭代过程值和本次迭代过程值加权计算获得：

为本次和上次迭代获取的吸引信息，为本次和上次迭代获取的归属信息，λ为阻尼系数。

作为进一步的改进方案，所述根据配电网状态，根据调节所需的功率和调节的优先级，确定调节所需的空调数量和每台被分配的调节功率包括以下步骤：

s31，空调的调节优先级由房间温度决定，当空调制冷时，需要降低运行功率提供有功功率时，房间温度低的空调具有较高的优先级，需要提高运行功率增加负荷时，房间温度高的空调具有较高的优先级。同理可以获取空调制暖时的优先级。

s32，根据调节优先级可以计算空调的调节功率：

[n1,n2,...,nu]表示每个优先级的空调数量，[τ1,τ2,...,τu]表示每个优先级的调节功率的系数，p表示调节所需的总功率，plevel_v表示优先级level_v所需的功率。

作为进一步的改进方案，根据调节功率来改变空调的压缩机频率通过下式获得：

δp为空调所需要提供调节功率，m为调节功率和调节频率的比例系数，δf为提供调节功率所改变的频率值。

作为进一步的改进方案，根据空调调节后的运行状态，更新房间温度包括以下步骤：

s51，根据一阶等效热参数模型可以获取房间的实时温度，房间的实时温度如下式所示：

tin(t)表示房间的温度，to(t)为室外温度，r为等效热电阻，q(t)空调的热增益，q'为其他因素产生的热增益，ca为空气的等效热容量。

s52，空调的运行频率和房间内温与设定温度的差有关，空调的运行频率可以表示为：

fac为空调的运行频率，tset为空调的设定温度。

s53，空调的制冷功率和运行功率都和运行频率相关，制冷功率和额定功率可以通过下式表示：

pcool＝a·fac²+b·fac+c

p＝m·fac+n

pcool,p为空调的制冷功率和运行功率，a,b,c为制冷功率的系数，m,n为运行功率的系数。

s54，当房间的温度达到设定温度时，空调压缩机运行频率也将稳定在一个固定值保持房间的稳定在设定温度，此时所提供运行功率和制冷功率能维持房间温度在设定温度不发生变化。在该状态下的运行功率和制冷功率为：

pbase，qbase为维持房间温度在设定温度时，空调的运行功率和制冷功率。

s55，当房间温度维持在设定温度时，空调接收到调节信号，空调的运行功率和制冷功率都将发生变化，此时的运行功率和制冷功率可以表示为：

qcurrent＝qbase-δq·swsignal

qcurrent，pcurrent为调节后的制冷功率和运行功率，swsignal表示调节信号。

s56，空调压缩机频率发生变化后，空调温度将无法维持在设定温度，此时房间的温度发生变化，调节后的房间温度变化量可以表示为：

δtin＝-r·δq

δtin表示房间温度的变化量。

作为进一步的改进方案，在参与调节的过程中，为了避免影响温度的变化影响使用者的舒适度，使房间温度维持在22℃至26℃。

作为进一步的改进方案，配电网的节点状态包括以下四种：当时，配电网电压处于正常状态，并在允许的波动范围内；当时，配电网处于过压状态；当时，配电网处于欠压状态；当或时，配电网处于空调不参与调节状态。

作为进一步的改进方案，配电网的三相不平衡度需要调节至允许范围内：当mdv＞0.2时，配电网存在不平衡电压，需要对三个相位中偏离平均电压值最大的那个相位电压进行调节；当δmdv＜0.2时，配电网不存在三相不平衡问题。

作为进一步的改进方案，根据ap聚类对空调进行分类，对优先级高的空调分配更多调节功率，能够充分挖掘出空调的调节潜力。

作为进一步的改进方案，所述改进的牛顿拉夫逊潮流计算方法，能过缩短了计算时间，提高了对负载波动和x/r比响应的鲁棒性。

采用本发明具有如下的有益效果：通过变频空调管理对配电网进行电压和三相不平衡调节，保证电能质量。在对配电网的调节过程中，对房间温度的实时监控可以使房间温度维持在一定范围内避免调节过程中房间的温度过高或者过低；同时通过ap聚类算法设定调节的优先级，根据优先级分配适合的调节功率从而发挥空调调节的潜力，在不影响用户使用效果的前提下，可以同时满足于配电网的调节服务。

附图说明

图1为本发明实施例的基于变频空调的三相配电网调压的步骤流程图；

图2为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的ieee33节点ieee配电网模型；

图3为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的电网负荷和光伏发电量；

图4为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节前电网各节点相位a的电压波形图；

图5为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节前电网各节点相位b电压波形图；

图6为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节前电网各节点相位c电压波形图；

图7为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节后电网各节点相位a的电压波形图；

图8为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节后电网各节点相位b电压波形图；

图9为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节后电网各节点相位c电压波形图；

图10为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节前节点18的不平衡度；

图11为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的空调参与调节后节点18的不平衡度；

图12为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的相位a节点18上房间温度的变化曲线

图13为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的相位b节点18上房间温度的变化曲线

图14为本发明实施例的基于空调的配电网调压方法的相位c节点18上房间温度的变化曲线

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，本发明公开了一种基于空调的配电网调压方法，包括以下步骤：

s10，进行潮流和三相不平衡度进行计算，确定配电网状态，配电网各节点电压和不平衡度调节所需的功率

s20，根据空调的状态，利用affinitypropagation(ap)聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级；

s30，根据调节所需的功率和调节的优先级，确定调节所需的空调数量和每台被分配的调节功率；

s40，根据调节功率来改变空调的压缩机频率；

s50，更新房间温度，准备下一次调节。

所述进行潮流和三相不平衡度计算，确定配电网状态和配电网各节点电压调节和三相不平衡度调节所需的功率包括以下步骤：

s11，配电网中的有功功率和无功功率方程由下式：

其中，为节点i，j在相位s上的电压，为电导矩阵和导纳矩阵，为节点i和j在相位s上的电压相位，为节点i和j在相位s上的相位差；

s12，计算有功功率方程和无功功率方程的电压幅值和电压相角的偏导数得到下式：

其中，为节点i相位s上有功和无功功率的偏差；jacobianmatrix为雅克比矩阵，h^s，n^s，m^s，l^s为雅可比矩阵的元素，通过计算有功功率方程和无功功率的电压幅度和电压相角的偏导数获得；a为元素节点关联矩阵；

s13，电压敏感系数矩阵s用雅可比行列式的逆矩阵j^-1表示，有下式：

其中，为相位角有功功率和无功功率补偿的系数，为电压有功功率和无功功率补偿的系数；

s14，当空调参与配电网的电压调节时，只存在有功功率调节，电压偏差由下式获得：

调节电压所需功率由下式获得：

其中，δu^s为相位s的电压偏差矩阵，δu^s(t)为t时刻节点i的电压偏差矩阵；

s15，根据各节点各个相位上的电压值，计算各节点的三相不平衡度，三相不平衡由下式获得：

分别为a,b,c相上在节点i的电压值，mdv为节点i上的三相不平衡度。

s16，根据各个节点的三相不平衡度，利用pid算法计算每个节点的三相不平衡度调节的的功率。

pm＝kp·e(t)+ki·∑e(t)+kd·(e(t)-e(t-1))

pm三相不平衡度的调节功率，e(t)为节点实际的三相不平衡度和预期的三相不平衡的度的差值，kp，ki，kd为pid调节的系数

进一步的，利用affinitypropagation(ap)聚类算法对空调进行分类确定参与调节的优先级。优先级计算过程包括以下步骤：

s21，ap聚类算法用两个空调温度的负欧几里德距离表示这两个空调的电压调节潜力的相似性。

sap(x,y)＝-d²(tx,ty)＝-||tx-ty||²,x≠y

sap(x,y)表示空调x和空调y的调节潜力相似度，tx,ty分别表示空调x和空调y所在房间的温度。

s22，聚类中心通过不断的迭代吸引信息和归属信息获取聚类的中心，将其余的数据点分配到相应的聚类中

rap(x,y),aap(x,y)分别表示吸引信息和归属信息。

s23，为了避免传递过程中发生震荡,需要计算过程中加入衰减系数。每次的迭代过程中,rap(x,y),aap(x,y)都上次迭代过程值和本次迭代过程值加权计算获得：

为本次和上次迭代获取的吸引信息，为本次和上次迭代获取的归属信息，λ为阻尼系数。

进一步，所述根据配电网状态，根据调节所需的功率和调节的优先级，确定调节所需的空调数量和每台被分配的调节功率包括以下步骤：

s31，空调的调节优先级由房间温度决定，当空调制冷时，需要降低运行功率提供有功功率时，房间温度低的空调具有较高的优先级，需要提高运行功率增加负荷时，房间温度高的空调具有较高的优先级。同理可以获取空调制暖时的优先级。

s32，根据调节优先级可以计算空调的调节功率：

[n1,n2,...,nu]表示每个优先级的空调数量，[τ1,τ2,...,τu]表示每个优先级的调节功率的系数，p表示调节所需的总功率，plevel_v表示优先级level_v所需的功率。

进一步的，根据调节功率来改变空调的压缩机频率通过下式获得：

δp为空调所需要提供调节功率，m为调节功率和调节频率的比例系数，δf为提供调节功率所改变的频率值。

进一步的，根据空调调节后的运行状态，更新房间温度包括以下步骤：。

s51，根据一阶等效热参数模型可以获取房间的实时温度，房间的实时温度如下式所示：

tin(t)表示房间的温度，to(t)为室外温度，r为等效热电阻，q(t)空调的热增益，q'为其他因素产生的热增益，ca为空气的等效热容量。

s52，空调的运行频率和房间内温与设定温度的差有关，空调的运行频率可以表示为：

fac为空调的运行频率，tset为空调的设定温度。

s53，空调的制冷功率和运行功率都和运行频率相关，制冷功率和额定功率可以通过下式表示：

pcool＝a·fac²+b·fac+c

p＝m·fac+n

pcool,p为空调的制冷功率和运行功率，a,b,c为制冷功率的系数，m,n为运行功率的系数。

s54，当房间的温度达到设定温度时，空调压缩机运行频率也将稳定在一个固定值保持房间的稳定在设定温度，此时所提供运行功率和制冷功率能维持房间温度在设定温度不发生变化。在该状态下的运行功率和制冷功率为：

pbase，qbase为维持房间温度在设定温度时，空调的运行功率和制冷功率。

s55，当房间温度维持在设定温度时，空调接收到调节信号，空调的运行功率和制冷功率都将发生变化，此时的运行功率和制冷功率可以表示为：

qcurrent＝qbase-δq·swsignal

qcurrent，pcurrent为调节后的制冷功率和运行功率，swsignal表示调节信号。

s56，空调压缩机频率发生变化后，空调温度将无法维持在设定温度，此时房间的温度发生变化，调节后的房间温度变化量可以表示为：

δtin＝-r·δq

δtin表示房间温度的变化量。

进一步的，在参与调节的过程中，为了避免影响温度的变化影响使用者的舒适度，使房间温度维持在22℃至26℃。

进一步的，配电网的节点状态包括以下四种：当时，配电网电压处于正常状态，并在允许的波动范围内；当时，配电网处于过压状态；当时，配电网处于欠压状态；当或时，配电网处于空调不参与调节状态。

进一步的，配电网的三相不平衡度需要调节至允许范围内：当mdv＞0.2时，配电网存在不平衡电压，需要对三个相位中偏离平均电压值最大的那个相位电压进行调节；当δmdv＜0.2时，配电网不存在三相不平衡问题。

进一步的，根据ap聚类对空调进行分类，对优先级高的空调分配更多调节功率，能够充分挖掘出空调的调节潜力。

进一步的，所述改进的牛顿拉夫逊潮流计算方法，能过缩短了计算时间，提高了对负载波动和x/r比响应的鲁棒性。

图2-14为本发明的仿真模型和结果，所提出基于变频空调的三相配电网调压方法通过图2所示的ieee配电网33节点在matlab软件上进行仿真。房间温度[22,26]区间内随机分布，每个节点都存在100个装有空调的房间。假设配电网存在单相光伏提供电量，每一相的光伏放电量和电网负荷参见图3。配电网的负荷全天都在3-5mw上下波动，光伏发电仅工作在白天；从5点光伏开始工作发电，在午间光伏的出力达到最大值，最大超过7mw。达到顶峰后，光伏发电量会逐渐下降，在19：00时分逐渐停止发电。

32节点电压参见图4-9，4-6为32节点的三相电压调节前的幅值。节点18的电压波动最为剧烈，相位a在10:59:00时出现过压，最大电压为1.110p.u.,在19:30:00时出现欠压，最低电压为0.892p.u.。相位b在11:29:00时出现过压，最大电压为1.103p.u.，在19:56:00时出现欠压，最低电压为0.889p.u.。相位c在10:52:00时出现过压，最大电压为1.103p.u.，在20:24:00时出现欠压，最低电压为0.895p.u.。7-9为32节点的三相电压调节后的幅值，当变频空调参与电压调节后32节点的电压均在[0.9p.u.,1.1p.u.]范围内。

32节点电压的不平衡度参见10-11，在6:47:30-19:56:00器件电压不平衡现象断断续续出现，在14：52：00，不平衡度达到了最大值，最大值为0.0423，此时，三相的电压幅值分别为：0.987p.u.,1.057p.u.,1.048p.u.。其中a相的电压偏离平均值最大，因此通过对a相电压进行调节，调节后a相电压从0.987p.u.上升到1.042p.u.，不平衡度从0.0423下降到0.137。

节点18电压波动最为剧烈，所以参与调节较为频繁，因此房间温度受到调节最为严重。三个相位节点18的300个房间的温度曲线参见12-14。在调节过程中，房间的温度始终能够保持在[22,26]℃，不会影响用户的舒适度。

以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。