[发明专利]一种用于空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度方法

说明书

本发明公开一种空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度的日前优化方法。包括步骤1)建立考虑电动汽车充电负荷的建筑总用电负荷日前预测模型；步骤2)从系统运行经济性和电网友好性两方面对该建筑总用电负荷日前预测模型进行多目标优化；步骤3)建立综合评价计算方法，在帕累托前沿上确定综合性最佳的运行方案。本发明基于电动汽车充电负荷和空调负荷两种需求响应资源均可为电网运行提供灵活性，且在时间上具有互补的特点，建立了同时考虑两者的建筑总用电负荷日前预测模型，提出一种空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度的日前优化方法。

技术领域

本发明涉及建筑节能领域，尤其涉及到一种用于空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度方法

背景技术

在建筑柔性负荷中，空调负荷占比大且调节灵活，可通过夜间预冷转移部分白天的峰值负荷，而一定规模的电动汽车则可于白天工作地点停泊时进行充电负荷的调度，与空调负荷在时间上具有互补性，两种需求响应资源均可为电网运行提供可观的灵活性。

然而，目前多单独对空调负荷或电动汽车负荷进行管理，将两种需求响应资源进行联合优化的研究较少。在目前已有的联合优化研究中，大多数要么不考虑热力学过程，忽略了空调负荷的时变性特点，仅将空调负荷大致视为常数，要么对于电动汽车充电负荷的管理仅考虑其充电功率，而未在时间层面上对其充电进行有序优化。且在目前已有的联合运行优化策略研究中，同时从电网友好性、经济性以及热舒适性三方面进行评价的研究较少。因此要提出一种空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度的日前优化方法，进而对未来建筑系统运行策略提供参考。

发明内容

本发明的目的在于克服上述现有技术中的不足，提出了一种空调负荷和电动汽车充电负荷联合调度的日前优化方法。本发明所采取的技术方案，包括以下步骤：

1)建立考虑电动汽车充电负荷的建筑总用电负荷日前预测模型：通过收集现场测试数据，建立基于ARX的空调负荷日前预测模型，并验证其预测准确性和多场景下的适用性；通过调研问卷回收数据，建立基于蒙特卡洛模拟和统计学方法的电动汽车充电负荷期望；在此基础上，得到建筑总用电负荷日前预测模型。

2)从系统运行经济性和电网友好性两方面对该建筑总用电负荷日前预测模型进行多目标优化：采用多目标遗传寻优算法，以系统的电网友好性和运行经济性为目标函数，以室内温度和电动汽车开始充电时刻为优化变量，根据实际情况确定约束条件，对上述日前预测模型进行优化计算。

3)建立综合评价计算方法，在帕累托前沿上确定综合性最佳的运行方案：建立方案优化效果的综合评价计算方法，找出帕累托前沿上的得分最优点，将其确定为综合性最佳的运行方案。

其中所述步骤1)建立考虑电动汽车充电负荷的建筑总用电负荷日前预测模型，具体为：

(1)建立基于ARX的空调负荷日前预测模型

首先建立基于ARX的冷负荷预测模型，该线性模型的数学表达式如下：

A(z)y(τ)＝B(z)u(τ)+e(τ) (1)

A(z)＝1+a₁z^-1+…+a_naz^-na (2)

B(z)＝b₀+b₁z^-1+…+b_nbz^-nb (3)

式中，A(z)和B(z)为关于时移算子z的多项式；y(τ)和u(τ)分别为模型的输出变量和输入变量；e(τ)为误差，a，b为回归系数。本发明中用于预测的ARX模型整理如下：