基于需求响应效果评估的商业用户响应容量分配方法

史 媛，张俊芳，张俊娜

(1.南京理工大学 自动化学院，南京 210094；2.国家电网昌吉供电公司，新疆 昌吉 831100)



基于需求响应效果评估的商业用户响应容量分配方法

史 媛1，张俊芳1，张俊娜2

(1.南京理工大学 自动化学院，南京 210094；2.国家电网昌吉供电公司，新疆 昌吉 831100)

随着商业建筑规模及功能的扩大，建筑负荷呈现进一步增长的趋势，与此同时商业建筑的设备智能化发展也为其参与负荷调控提供了技术支持，因此研究商业用户的需求响应成为一大热点，如何制定商业用户参与响应的策略成为现阶段用电侧亟需解决的重要问题。针对商业用户参与定额容量削减的需求响应参与模式，提出了基于需求响应效果评估的商业用户响应容量方法，通过构建包括需求响应执行情况指标和负荷削减效果指标两方面的需求响应效果评估体系，采用模糊综合评估方法进行用户需求响应效果评估，并以响应效果评分结果为分配原则，制定响应容量分配方案，最后算例分析验证了该方法的可行性。

需求响应；商业用户；响应容量分配；效果评估；模糊综合评估

随着商业建筑的内涵日渐扩大，商业建筑物由功用型向商业型转化，商业设施也朝着功能综合化、规模大型化的复合化方向发展。近年来商业建筑电耗量也呈明显上升之势。据调查大型公共建筑单位面积耗电量达70～300 kW·h/ 年，是普通公共建筑的 4～6倍[1]，是居住建筑的10～20倍[2]。尽管商业建筑的多功能化发展造成了建筑负荷的不断增长，但同时，其设备智能化的发展也为商业建筑参与负荷调控提供了技术支持[3]。基于此，针对商业用户开展负荷管理的研究成为一大热点。

相关文献围绕商业建筑的节能问题展开了理论及实践的研究，主要分为用能系统优化和空调负荷调控两大方面。用能系统旨在通过对内部用电设备的节能改造达到降低负荷的目标。文献[4]指出大型商业建筑低成本节能改造应该优先考虑主机房模糊变频控制技术、更换节能照明器具、优化照明系统管理、扶梯节能控制技术等措施，但是此类方法设备成本较高，对既有建筑进行设备改造难度较大。空调负荷调控作为需求响应项目的一种，是通过在固定响应时间内，制定多种空调负荷调控策略，由负荷控制系统进行负荷调控来降低建筑能耗的方法[5]。文献[5]的实证研究表明，在高峰的短时间内(2 h)普遍可以取得削峰 5%～10%的效果，部分甚至可以达到 10%～15%，削峰效果显著且基本不影响用户舒适度[5]。但随着商业建筑能耗的多样化发展，仅仅以空调负荷作为调控对象的参与方式忽略了其他类型负荷的削减潜力。

针对以上问题，本文提出了将高峰容量缺口进行容量分配的商业建筑参与需求响应的响应模式，以分配响应容量的方式提高现有建筑的需求响应参与度。文献[6]指出当前以分轮限电为主的负荷控制方案，一般只根据用户的历史用电情况划分负荷缺口，缺乏缺口划分依据，因此文献考虑高耗能企业的用电能效，建立了以基于用电能效的负荷优化模型。但基于用电能效的优化方法仅从负荷优化潜力方面考虑了商业用户的负荷削减，没有反应用户的需求响应削减能力。

因此，本文以商业建筑作为研究对象，充分考虑商业建筑自主调节各类负荷的自平衡能力，提出了商业建筑参与定额容量削减的需求响应参与模式，进行高峰容量缺口分配，提出了基于需求响应效果评估的容量分配方法。该方法从用户削减容量完成情况和实施响应前后的负荷变化情况两大方面对用户上次实行容量削减的执行效果进行评估，根据评估结果确定该次需求响应的缺口容量分配算法，从而制定商业建筑参与需求响应的负荷削减方案。

1 商业建筑需求响应参与模式

1.1 商业用户能耗特点分析

商业建筑主要包括在商场、办公楼及酒店等几大类型，不同类型的建筑因其功能、运作方式的不同，用电负荷的特性也存在差异。不同类型的商业建筑典型日负荷曲线如图1所示。

图1 不同类型商业建筑典型日负荷曲线

(1)商场、办公楼的负荷仅在白天开启，特点主要表现为：负荷曲线峰谷差很大，负荷率较低，其负荷高峰段和电网总体负荷的高峰重叠，与温度变化关系密切。商场负荷主要为空调负荷及照明负荷，而办公楼还包含较大比例的动力负荷和热水供给负荷。

(2)酒店的负荷属于全天负荷，负荷特点主要表现为：日负荷曲线较为平缓，波动不大，负荷率较高。

因为行业特性，商业负荷的总体负荷特性表现出极强的时段性和集中性，商业负荷已经成为电网峰负荷的主要组成部分。同时，商业系统的构成及运营方式较为统一，负荷曲线也没有很大的差别[7]。

1.2 商业用户参与响应容量分配的响应模式

商业用户属于用电能耗大户，建筑内部负荷用电具有多样化的特点，为了充分发掘不同用电设备的需求响应削减潜力，并调动商业用户自主调节其用电需求的能力，本文针对商业建筑参与需求响应定额容量削减的实施模式展开了演技。图2表明了商业用户参与需求响应的具体响应过程。该模式保证了高峰时刻需求响应的削减容量，而且考虑商业建筑自主调节各类负荷的自平衡能力，比单纯的依靠空调负荷调控更具灵活性。

图2 商业用户参与响应容量分配的响应模式

2 基于响应效果评估的响应容量分配算法

2.1 考虑负荷变化的响应效果评估体系

商业建筑需求响应实施效果评估的综合指标体系分为：一是建筑在响应时段内计划响应容量完成情况评估指标；二是实施响应后的负荷削减效果评估指标。具体指标如下：

(1)响应容量执行情况指标

响应容量执行情况指标从容量、时间2个维度进行响应执行效果评估，主要包括响应容量完成率和响应时间完成率。

1)响应容量完成率x1

表征某建筑某次响应中响应时段内实际削减容量占响应容量配额的比例。

(1)

2)响应时间完成率

表征某建筑某次响应中响应时段内实际开始削减负荷的总持续时间占响应时段的比例。

(2)

(2)负荷削减效果指标

负荷削减效果指标从建筑削减负荷能力和削减后负荷变化程度2个方面进行负荷削减效果评估。

1)负荷最大削减量x3：

以5 min为一个时间间隔，将总响应时段划分为N=24个时段，采集第n(n=0,1,…N)时段的负荷功率，计算负荷最大削减量。

负荷最大削减量指标表征在整个响应时段中，该建筑的最大响应能力。

(3)

2)负荷最小削减量x4：

负荷最大削减量指标表征在整个响应时段中，该建筑的最小响应能力。

(4)

3)响应前后峰负荷变化率x5：

响应前后峰负荷变化率指标表征在整个响应时段中，该建筑的最大负荷变化率(这里的峰负荷是针对响应时段内的最大负荷而言)。

(5)

4)响应前后谷负荷变化率x6：

响应前后谷负荷变化率指标表征在整个响应时段中，该建筑的最小负荷变化率(这里的谷负荷是针对响应时段内的最小负荷而言)。

(6)

5)响应前后负荷峰谷差变化率x7：

响应前后峰谷差变化率指标表征在整个响应时段中，该建筑的峰谷差与未实行响应时的变化率(这里的峰谷差是针对响应时段内的最大负荷最小负荷之差而言)。

(7)

6)响应前后负荷率变化率x8：

电网负荷率与系统有功负荷高峰低谷有关。电网负荷率高表明该地区负荷峰谷差较小，负荷比较平均，电网负荷率低说明该地区峰谷差异较大，需要削峰填谷，使各时段负荷变化减小。(这里的负荷率是针对响应时段内的负荷情况而言)

按照电网负荷率定义，负荷率=平均负荷/最大负荷：

(8)

2.2 基于需求响应模糊综合评估结果响应容量分配算法

(1)模糊综合评估的响应效果评估方法

模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评标方法，是根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价[8]，具有结果清晰，系统性强的特点，能较好地解决模糊的、难以量化的问题，适合各种非确定性问题的解决[8]。本文采用模糊综合评价法来评估需求响应实施效果，以8项评估指标作为因素集，建立好、较好、一般、较差、差5个评语集，并利用加权平均算子进行综合评估结果计算。

(2)基于评估结果的响应容量分配算法

对模糊综合评价得到的评价结果进行排序，筛选其中评分低于2.5的建筑，考虑到其响应能力偏低，不参与该次需求响应容量削减，并针对该不合格建筑进行违约处罚，同时对响应效果评估前三的建筑进行额外补偿(处罚及额外补偿金额计算涉及成本计算，不在本文研究内容内)。

对确定参与此次需求响应的的建筑进行重新编号，按照需求响应执行力效果评分最高，则削减容量越小的原则进行响应容量分配，实际分配中采用该原则可促使各个建筑为获得较小的削减容量配额，从而提高其每次的需求响应削减容量完成情况。具体计算时采用评估结果每提高一分，则削减容量减小10%的算法，各建筑该次响应容量配额Qj为：

Qj=Q基准×[1-10%Vj]

(9)

(10)

式中Vj——该次响应中第j建筑的响应效果评估结果；Q基准——该次单位建筑的需求响应基准响应容量；Q——该次需求响应总响应容量。

根据式(9)，式(10)计算基准容量Q基准，并将基准容量代入式(9)得到参与建筑的此次响应削减容量Qj，即最终削减容量分配方案，具体流程见图3。

图3 基于需求响应模糊综合评价结果的商业建筑响应容量分配算法流程图

3 算例分析

3.1 数据假设

假定参与此次需求响应的建筑数量I=10，并给其按1～10编号；区域削减容量Q=50 kWh；确定此次需求响应时段t1至t2：10:00～12:00，t2-t1=2 h。

收集参与此次响应的商业建筑的上次响应时段负荷数据，以及其相同时段不实施响应的负荷数据。负荷数据采集间隔为5 min，即一个时段1Δt=5 min，响应起始时刻t1、响应结束时刻t2，响应时间为2 h，即响应时段t2-t1=24Δt。数据采集对象为该次需求响应执行时段内的各个参与响应建筑的负荷数据以及相同时段未实行需求响应的各建筑负荷数据。(这里需求响应的实施前后负荷对比充分考虑了商业建筑用电的负荷惯性，即在相同工作日的相同时段，且外界环境相似的情况下，商业建筑负荷特性相似)。以建筑1为例，其实施前后的负荷曲线如图4所示。

图4 建筑1参与需求响应前后的负荷曲线

采集的数据如表1所示。

表1 建筑1参与需求响应的相关负荷参数

3.2 需求响应实施效果评估

(1)指标计算

根据步骤(2)所建立的指标评估体系，计算各项指标值。以建筑1为例，各项指标值见表2。

表2 建筑1需求响应评估的指标值

(2)评价等级量化

实施效果分为5个评分等级：vl(l=1，2，…，5)=[好，较好，一般，较差，差]。将各个等级量化并确定各等级分值为5、4、3、2、1。

(3)单因素评价

即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度(R|xi)进而得到模糊关系矩阵：

其中L=5为评判等级数，M=8为总指标数。

rmi表示对指标xm的评价中，被评为属于评判等级vl(l=1，2，…，5)所占的比例：

rmi=fmi/∑fm

(11)

式中fml——第m个因素被评为第l个评判等级vl的总次数；fm——第m个因素被评价的总次数，确定该指标xm是否属于该评价等级vl可根据该项指标值确定。

根据表2的各项指标值，建立响应效果评估中各个指标的模糊评价矩阵，如表3所示。

(4)指标权重确定

通过经验和专家打分结果确定各项评估指标的权重，x1～x8对应权重分别为：0.3、0.2、0.1、0.1、0.05、0.05、0.05、0.15，即权重系数矩阵：

W=[wl，…wm，…，w8]=[0.3,0.2,0.1,0.1,0.05,0.05,0.05,0.15]。单项指标评估结果如表3所示。

表3 评判因素集权重分配及单因素评判矩阵

(5)综合评价

利用加权平均M(·，⊕)模糊合成算子将权重Wm与单项隶属度矩阵Ri合成得到模糊综合评价结果向量，最后根据各等级对应分值求出需求响应实施效果评分：

同理计算其他建筑的需求响应实施效果评价结果，如表4所示。

表4 建筑1～10的需求响应实施效果评分

3.3 需求响应容量分配方案

根据建筑需求响应实施效果的评估结果，通过分配原则的算法，计算最终各个建筑该次需求响应的削减容量，得到响应容量分配方案。

对10个评价结果进行排序，筛选其中评分低于2.5的建筑，考虑到其响应能力偏低，不参与该次需求响应容量削减。根据计算结果，该次响应中，建筑3、7、10响应程度太低，属于失信用户不参与该次响应并应支付响应违约金额。同时对响应效果评估前三的建筑1、4、9进行额外补偿。

对确定参与此次需求响应的的建筑进行重新编号1～7，根据评估结果确定各建筑该次响应容量配额Qj为：

Q1=Q基准×[1-10%×0.355 1]=0.644 9Q基准；

Q1=Q基准×[1-10%×0.305 4]=0.694 6Q基准；

Q1=Q基准×[1-10%×0.367]=0.366Q基准；

Q1=Q基准×[1-10%×0.322 3]=0.677 7Q基准；

Q1=Q基准×[1-10%×0.287 4]=0.712 6Q基准；

Q1=Q基准×[1-10%×0.298]=0.702Q基准；

Q1=Q基准×[1-10%×0.345 5]=0.654 5Q基准；

根据∑Qj=Q计算基准容量，Q基准=10.6 kW并将基准容量代入得到参与建筑的此次响应削减容量Qj，即最终削减容量分配方案，如表5所示。

表5 该次需求响应中的建筑1～7的响应容量分配方案

比起采用平均负荷分配以及根据历史用电量进行响应容量分配的方法，基于需求响应效果评分的响应容量分配方案，充分考虑了商业用户的需求响应执行能力和执行潜力，在分配算法中，剔除响应力偏低的商业建筑，提高了容量削减的可靠程度；同时需求响应执行效果评分最高，则削减容量越小的分配原则，可以反向提高商业建筑的需求响应执行力，以此获得更小的削减容量，从而使其需求响应实施效果进一步提高。

4 结语

针对商业建筑负荷日益增长，智能化程度高因而可调控潜力大的特点，本文在商业建筑参与需求响应削减定额分配的模式下，提出了基于需求响应实施效果评估的响应容量分配方法。构建包括需求响应执行情况指标和负荷削减效果指标两方面的需求响应效果评估体系，采用模糊综合评估方法进行用户需求响应效果评估，并以响应效果评分结果为分配原则，制定响应容量分配方案。以用户需求响应评分结果为分配原则充分体现了商业用户的需求响应执行能力以及其执行潜力，同时也起到了反向激励用户提高需求响应实施效果的作用。

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(本文编辑：严 加)

Response Capacity Allocation Method for Commercial Users Based on Demand Response Effect Evaluation

SHI Yuan1, ZHANG Jun-fang1, ZHANG Jun-na2

(1. Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China; 2. State Grid Changji Power Supply Company, Changji 831100, China)

With the expansion of size and function of the commercial buildings, building load has showed further growing trend. At the same time the development of intelligent device of commercial building provides technical support for its participation in load regulation. Therefore, the study of commercial users participating in demand response becomes a hot topic, and how to establish a participation response strategy for commercial users becomes an important problem on the electricity side. This paper aims at the demand response mode of commercial users participating in cutting fixed capacity, constructs the demand response effect evaluation system including demand response execution index and load reduction effect index, and uses fuzzy comprehensive evaluation method to observe the result of response effect evaluation. Based on the distribution principle of response effect evaluation score, this research formulates the capacity allocation scheme of commercial users. Finally the example analysis verifies the feasibility of this proposed method.

demand response; commercial users; response capacity allocation; effect evaluation; fuzzy comprehensive evaluation

10.11973/dlyny201506015

史 媛(1991)，女，硕士研究生，主要研究方向为需求侧管理及配电网运行优化。

TM715

A

2095-1256(2015)06-0807-06

2015-10-15

研究与探索