一种电热水器组多尺度直接负荷控制方法与流程

本发明涉及电热水器组直接负荷控制优化，更具体的说，是通过引入多尺度进一步实现电热水器组优化直接负荷控制。

背景技术：

电力用户不断增长使得电网的峰值负荷需求越来越高，而通过不断扩建电力系统来解决峰值负荷需求并不是合理的解决方案。直接负荷控制正是基于此而产生的，通过调整相应负荷曲线，将部分峰值负荷转移到非峰值时期，以达到削峰填谷的作用。而电热水器组是最常见的可控直接负荷，通过调节热水器加热方式实现负荷转移。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术存在的上述缺陷，提供一种无需扩建电力系统即可解决峰值负荷需求的电热水器组多尺度直接负荷控制方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种电热水器组多尺度直接负荷控制方法，包括如下步骤：

（1）通过统计得到家庭日负荷曲线，因电热水器为电阻类元件，将家庭日负荷曲线中陡增值和陡降值为电热水器功率的部分提取出来，即可得到电热水器日常工作状态，生成单个电热水器基本日用水数据。

（2）将多个电热水器按照设定恒温控制的温度上下限、容量、额定功率以及基本日用水数据分成多个电热水器组N，N≥1。

（3）通过电力系统日负荷曲线，将日负荷曲线分成三大类：波峰/波谷/中间态，针对各大类持续时间，分别生成三大类状态下的目标功率尺度P以及各热水器组在三大类状态下的时间尺度Ts。目标功率尺度P是由某一状态持续时间段内电力系统总的负荷需求以及电热水器总功率需求决定。中间态时间段内的目标尺度功率P3是总电热水器组（即所有电热水器组）在热水使用状态以及散热等作用下产生的实际平均功率；波峰时间段内的目标尺度功率P1小于中间态时间段内的目标尺度功率P3，波峰时间段内的目标尺度功率P1的值为中间态时间段内的目标尺度功率P3减去总额定功率最小的电热水器组的总额定功率；波谷时间段内的目标尺度功率P2大于中间态时间段内的目标尺度功率P3，波谷时间段内的目标尺度功率P2的值为中间态时间段内的目标尺度功率P3加上总额定功率最小的电热水器组的总额定功率。时间尺度Ts根据各电热水器组用水模式设定，其最低值不能低于电热水器结构性能决定的最小加热时间，其上限不得超过热水器最大加热时间。在此范围内，遵循波峰时间段内Ts小于中间态时间段内Ts小于波谷时间段内Ts。电热水器水箱体积越大Ts越大，电热水器额定功率越高Ts越小。

（4）根据三大类状态下的目标尺度P、时间尺度Ts得到最优控制策略，具体如下：

（4.1）初始化电热水器温度，初始化温度位于电热水器设定的恒温控制温度上下限内；

（4.2）根据各电热水器组内的每个电热水器实际温度，得到各电热水器组内的每个热水器的参考功率，将各组内的每个热水器参考功率累加生成各电热水器组的参考功率PT，PT由两组数据构成，一组表示电热水器组控制策略状态为1，另一组表示电热水器组控制策略状态为0（电热水器组控制策略状态为1时，电热水器组处于可加热状态，可以从电网获取电能；电热水器组控制策略状态为0时，电热水器组处于不可加热状态，不可以从电网获取电能）。每个热水器的参考功率计算方法如下：（4.2.1）为保证用户感受，电热水器实际温度不能超出设定的恒温控制温度上下限，若温度高于上限，无论控制策略状态为0还是1，也必须关掉此电热水器，使此电热水器从电网不能获得能量，此时此热水器参考功率为[0，0]；（4.2.2）若实际温度低于下限时，无论控制策略状态为0还是1，此电热水器也要打开，使此电热水器能够加热，此时此热水器参考功率为[Pr，Pr]，Pr为此电热水器额定功率；（4.2.3）当实际温度处于上下限之间时，且强制加热时间小于时间尺度Ts，此时此热水器参考功率为[Pr，Pr]；（4.2.4）其它时候，此热水器参考功率为[Pr,0]。

（4.3）根据各电热水器组的参考功率PT、目标尺度功率P，通过量子进化算法得到最优控制策略u，u是一组由0或1构成的字符串，每一位表示对应电热水器组控制策略状态（0或1）。

量子算法计算可参见专利一种新型量子进化方法（申请号：201410831269.4）。

（4.4）将步骤（4.3）得到的最优控制策略应用于各热水器组，通过执行控制策略控制各热水器组的工作，从而实现负荷转移；测量下一时刻各电热水器组内的每个电热水器实际温度；

（4.5）转入步骤（4.2），不断重复运行测量得到下一时刻的各电热水器组内的每个电热水器实际温度，直至人为干预停止并结束。

步骤（3）中，中间态时间段内的目标尺度功率P3是总电热水器组（即所有电热水器组）在热水使用状态以及散热等作用下产生的实际平均功率，即所有电热水器在相同条件下，不采用控制策略时消耗功率平均值累加和。

步骤（3）中，电热水器组的总额定功率是指此电热水器组内所有单个电热水器的额定功率之和。

所述步骤（2）中，若电电热水器总数为1000个，将1000个热水器聚合成10个电热水器组。

本发明通过设定时间尺度Ts和恒温控制的温度上下限，以及通过控制策略电热水器启停，保证用户体验并符合电热水器实际使用模式。

本发明通过引入目标尺度P和最小加热时间Ts，实现负荷转移，修正电热水器组负荷曲线，使得电热水器在白天峰值负荷降低，降低电力系统白天峰值时期负荷负担，实现削峰填谷，提高电力系统稳定性。

附图说明

图1为本发明电热水器组多尺度直接负荷控制方法的流程图；

图2为多尺度直接负荷控制结果与无控制对比图；

图3为热水器温度时间变化曲线。

具体实施方式

下面结合附图和实例对本发明进一步详细说明。

参照图1，本方法包括以下步骤：

（1）首先执行步骤101，根据家庭日负荷曲线统计得到，单个热水器日用水量base=[6 4 3 3 1 5 13 48 33 36 27 26 23 23 24 15 17 16 24 32 26 17 23 24];

（2）执行步骤102，将1000个热水器（总功率3600kw）按照功率、容量、温度上下限以及日用用水量分成10组，分别是[55°C, 50°C, 120L, 3000W, 2/3*base], [55°C, 50°C, 160L, 3000W, base],[55°C, 50°C, 200L, 3000W, 1.2*base], [55°C, 50°C, 320L, 3000W, 1.5*base], [55°C , 50°C, 320L, 6000W, 1.5*base],[50°C,45°C, 120L, 3000W, 2/3*base], [50°C, 45°C, 160L, 3000W, base], [50°C, 45°C, 200L, 3000W, 1.2*base], [50°C, 45°C, 320L, 3000W, 1.5*base], [50°C, 45°C, 320L, 6000W, 1.5*base]；

（3）执行步骤103，根据电力系统日负荷曲线，从零点到1点，从17点到0点，不处于日符合曲线的波峰或波谷区间，位于中间态，目标尺度P=P1=930kw，Ts分别为[6min, 7min, 8min, 9min, 7min, 5min, 6min, 7min, 8min, 6min] ；从1点到6点，处于日负荷曲线波谷区间，目标尺度P=P2=12300kw，Ts分别为[12min, 14min, 16min, 18min, 14min, 10min, 12min, 14min, 16min, 12min]；从6点到17点，处于日负荷曲线的波峰区间，目标尺度P=P3=630kw，Ts分别为[4min, 4min, 5min, 6min, 4min, 3min, 4min, 4min, 6min, 5min]；

（4）执行步骤104，初始化电热水器温度T，温度均处于电热水器设定的温度阈值内；

（5）执行步骤105，根据各电热水器组内的每个电热水器实际温度，得到各电热水器组内的每个热水器的参考功率，将各组内的每个热水器参考功率累加生成各电热水器组的参考功率PT，PT由两组数据构成，一组为电热水器组控制策略状态为1，另一组为电热水器组控制策略状态为0（状态为1时电热水器组处于可加热状态，可以从电网获取电能，状态为0时电热水器组处于不可加热状态，不可以从电网获取电能。具体参考功率计算方法如下：（1）为保证用户感受，温度不能超出设定的恒温控制上下限，若温度高于上限，无论控制策略状态为何，也必须关掉该热水器，使电热水器从电网不能获得能量，此时该热水器参考功率为[0，0]；（2）若温度低于下限时，无论控制策略状态为何值，电热水器也要打开，使电热水器能够加热，此时该热水器参考功率为[Pr，Pr]，Pr为改电热水器额定功率；（3）当温度处于上下限之间时，且强制加热时间小于Ts，此时该热水器参考功率为[Pr，Pr]；（4）其他时候，改热水器参考功率为[Pr,0]。将各组内各热水器参考功率累加生成参考功率PT；

（6）执行步骤106，根据各电热水器组的参考功率PT、目标尺度功率P，通过量子进化算法得到最优控制策略u，u是一组由0或1构成的字符串，每一位表示对应电热水器组控制策略状态（0或1）。

量子进化方法寻找最优控制策略过程如下：生成初始种群，生成初始最优控制策略；观察种群生成量子态；计算适应度函数，在本发明中为每种策略下各电热水器组参考功率PT之和，与目标功率尺度P的差值的绝对值，最小的绝对值对应的是此代中最优控制策略，与已有的最优控制策略比较，选择绝对值较小的控制策略为新的最优控制策略；选择精英群组，生成量子旋转门；进化下一代种群直到满足停止条件。最终的最优控制策略输出。

（7）执行步骤107，将步骤106得到的最优控制策略应用于各热水器组，从而实现负荷转移；测量下一时刻各电热水器组内的每个电热水器的实际温度。

最优控制策略应用于各热水器组时，最优控制策略内的每一位元素表示对应电热水器组的控制策略状态，若元素为0，则表示对应的电热水器组执行停止加热动作，若元素为1，则表示对应的电热水器组执行持续加热动作；

（8）转入步骤105，不断重复运行测量得到下一时刻的电热水器温度和实际功率，直至人为干预停止并结束。

从图2可知，通过控制策略将第一个峰值时间向前移动以避开其他电力设备日工作启动时间，降低了对电力系统的冲击。从8：00到17：00为日常工作时间，在此时间段内电力系统负载了大量的工业设备、办公设备等电力系统日基础负荷，通过控制策略，将热水器组整体功率需求大大降低了，并且使热水器组符合变化保持在一个较小的范围内，减少了对系统的冲击。通过控制策略使得电热水器电能消费尽可能地避开白天电力系统高负荷时期转入到夜晚非用电高峰期，按照分时电价的原则，采用控制策略的用户将会获得非常可观的经济节省。

图3为热水器热水温度时间变化曲线，可以发现其温度处于55°C -50°C，不影响用户使用。

因此，一种电热水器多尺度直接负荷控制方法能够有效地实现削峰填谷作用，降低了电力系统的峰值负荷。在不影响用户使用舒适度的前提下，使用费用低，经济价值高。