>[0058]假设在时间间隔定义N个方程fdt)。每个方程都可以根据参数S1来调整相位。叠加 后的方程为：
[0059]
[0060]其中，I表示一个负荷代理机构所管理的设备的集合，设备i e I，i e {1，2，. . .N} ;N 表示设备的最大个数J1表示一个特殊的时间间隔，用来调整柔性负荷i的开启时间;Mt + S1)表示负荷的功率调整方程;F(t)为调整后功率的叠加值；
[0061]我们的目标是找到各个设备最优的S1，在k次迭代中，找到使得所有智能设备ie I，ie{l，2, . . .N}在0<t<Tw时间内的功率分布叠加后的峰值最小值。所述基于延迟的峰 荷削减模型为:
[0062] S(Si,k)为功率峰值，k表示k次迭代，Tw表示时间窗口。
[0063 ]假设每个设备的功率分布函数f i由η个尚散值构成，时间步长为dt (Tw=ndt)。
[0064] 为了令目标函数逐渐达到的最小值，本方法启发式地以时间窗口 Tw内总功率分布 中的最高点的时刻为起始点通过这个步长向最终的位置转移，最后达到S(Slik)的最小 值。
[0065] 由于不同设备的周期和占空比不同，以及其功率分布函数移动方向的不确定。可 以用以下方法来处理，对每个设备定义一个时延调整系数\，作为每次迭代时对δΗΙ整步长 的系数。
[0066]如图3所示，具体算法的流程为：
[0067] nw+管泰:与布荷控制的所有周期性柔性设备的功率叠加：
[0068]
[0069] (2)计算出总负荷曲线中，峰值功率出现的时刻：
[0070] t* -> argmax F(t) t
[0071 ] (3)计算各周期性柔性负荷的函数在该时刻的时延调整系数：
[0072]假设每个设备的功率分布函数fi由η个离散值构成，时间步长为dt(Tw=ndt);对每 个设备定义一个时延调整系数\，作为每次迭代时对时延31调整步长的系数，用于判断各个 负荷在峰荷所在时刻下，启动时间应该调整的方向；系数的正负代表了柔性负荷启动时间 调整的方向，即负荷曲线移动的方向；
[0073]
[0074] 若0 < f <τ/2，则& = λ，表示负荷启动时间向后调整，负荷曲线向右平移；
[0075] 若以2<^<1，则& = -\，表示负荷启动时间向前调整，负荷曲线向左平移；
[0076] 若Τ，则λ1 = 〇,负荷处于非启动状态，不用进行调整。
[0077] 通过判断各个柔性负荷的运行周期在峰荷所在时刻下的相位，来决定该负荷启动 时间如何调整。所判断出的方向为负荷能够最快转移到非启动状态的方向，从而更快的减 小总负荷。P表示当前峰荷所在时刻。
[0078] (4)根据时延调整系数Ai,对时延31进行连续的修正：
[0079] δυ+ι = δπ+λ? · dt, 0 < u < k~l
[0080] 3U表示第u次迭代中的启动时延（δ〇 = 〇)，每一次迭代都对上一次的启动时延进行 修正，直到经过k次迭代后为止;δυ+1为修正后的值。
[0081 ] (5)经过对各个负荷的曲线在时间轴上的相位调整后，返回第一步，迭代k次，找出 这k次迭代中，功率峰值的最小值，并将这次迭代后计算得到的启动时延作为周期性柔性负 荷的最终启动时延，由控制器发送给周期性柔性设备。并要求:当，认为 收敛完成。
[0082]为了检验所述的优化算法性能，需要考虑多样的情景。所以在实验中加入蒙特卡 洛模拟，研究大量随机产生的情景，在每一个场景中，每个智能楼宇中智能设备的数量和特 性会由一个随机模型所产生。这样，仿真运行就可以整体上了解算法的性能。
[0083]在上述分析中已经表明负载模型被设定为恒定占空比和周期。由于外部原因（在 运行过程中打开电冰箱的门），设备的占空比可能会发生改变。这种不确定性会影响算法的 性能，不确定性越大，影响也就越大。通常，如果占空比的变化小于原来的20%，发现算法性 能与理想状态相比下降了大约3%，在可接受的范围内。
[0084]最后应当说明的是：以上实施例仅用于说明本申请的技术方案而非对其保护范围 的限制，尽管参照上述实施例对本申请进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当 理解:本领域技术人员阅读本申请后依然可对申请的【具体实施方式】进行种种变更、修改或 者等同替换，但这些变更、修改或者等同替换，均在申请待批的权利要求保护范围之内。
【主权项】
1. 一种基于延迟的启发式峰荷削减方法，其特征在于，包括如下步骤： (1) 调控中心对负荷代理机构下达峰荷削减指令； (2) 负荷代理机构获取其管理区域内周期性柔性负荷的功率幅值、占空比和周期； (3) 建立周期性柔性负荷模型、所有参与峰荷削减的负荷叠加模型和基于延迟的峰荷 削减模型； (4) 计算出各个周期性柔性负荷的启动时延δ，并将控制信号下达到各个用电设备； (5) 用电设备接收到负荷控制信号后，根据启动时延δ，调整自身启动时间。2. 根据权利要求1所述的峰荷削减方法，其特征在于，所述步骤(3)中，所述周期性柔性 负荷模型，即周期性分段函数为：其中fdt)表示设备在t时刻的瞬时功率;六1表示设备的功率幅值;τ表示设备的启动时 间；Τ表示设备的运行周期； 所述所有参与峰荷削减的负荷叠加模型为：其中，I表示一个负荷代理机构所管理的设备的集合，设备1￡14^{1，2，...《。表示 设备的最大个数表示一个特殊的时间间隔，用来调整柔性负荷i的开启时间；??+δΟ表 示负荷的功率调整方程;F(t)为调整后功率的叠加值； 所述基于延迟的峰荷削减模型为：S (δ?, k)为功率峰值，k表示k次迭代，Tw表示时间窗口。3. 根据权利要求1所述的峰荷削减方法，其特征在于，所述步骤(4)中，所述计算包括： (4-1)、计算参与负荷控制的所有周期性柔性设备的功率叠加； (4-2 )、计算出总负荷曲线中，峰值功率出现的时刻； (4-3)、计算各周期性柔性负荷的函数在该时刻的时延调整系数λ1; (4-4)、根据时延调整系数λι，对时延δι进行连续的修正； (4-5)、对各个负荷的曲线在时间轴上的相位调整后，返回第一步，迭代k次。4. 根据权利要求3所述的峰荷削减方法，其特征在于，所述步骤(4-2)在每次迭代计算 中，均以时间窗口 Tw内总功率分布中的最高点的时刻作为计算柔性设备启动时延的起始 点。5. 根据权利要求3所述的峰荷削减方法，其特征在于，所述步骤(4-3)中，所述时延调整 系数Μ如下：若0<^<以2，则\ = \，表示负荷启动时间向后调整，负荷曲线向右平移； 若τ/2 < 1^<τ，则λ? = -λ，表示负荷启动时间向前调整，负荷曲线向左平移； 若τ < Τ，则Ai = 〇,负荷处于非启动状态，不用进行调整;f表示当前峰荷所在时刻。6. 根据权利要求3所述的峰荷削减方法，其特征在于，所述步骤(4-4)中，所述修正为： δ〇+ι = δυ+λ? · dt, Ο < u < k-1 3U表示第u次迭代中的启动时延(δ〇 = 〇)，每一次迭代都对上一次的启动时延进行修正， 直到经过k次迭代后为止;δυ+1为修正后的值，dt为时间步长。7. 根据权利要求3所述的峰荷削减方法，其特征在于，所述步骤(4-5)中，找出k次迭代 中，功率峰值达到最小时的迭代次数，并将这次迭代后计算得到的启动时延作为周期性柔 性负荷的最终启动时延，由控制器发送给周期性柔性设备。
【专利摘要】本发明提供了一种基于延迟的启发式峰荷削减方法，包括：调控中心对负荷代理机构下达峰荷削减指令；负荷代理机构获取其管理区域内周期性柔性负荷的功率幅值、占空比和周期；负荷代理机构根据所述负荷的参数，建立负荷模型和峰荷削减模型；通过计算出各个周期性柔性负荷的启动时延，并将控制信号下达到各个用电设备；用电设备接收到负荷控制信号后，根据时延参数，调整自身启动时间。本发明通过在智能用电设备的工作周期中施以小的相位延迟。实现了减少周期性负载的重叠和最小化周期性脉冲波的最大叠加值，以实现峰荷削减。
【IPC分类】H02J3/00
【公开号】CN105680445
【申请号】CN201610144483
【发明人】闫华光, 刘庆时, 赵贺, 石坤, 李德智, 许高杰, 周晋宇, 刘尧, 卜凡鹏, 潘明明, 袁静伟, 易永仙
【申请人】中国电力科学研究院, 国家电网公司, 国网北京市电力公司, 国网江苏省电力公司
【公开日】2016年6月15日
【申请日】2016年3月14日