程 林, 萬宇翔, 張 放, 王旭陽, 王云飛

(1. 電力系統(tǒng)及發(fā)電設備控制和仿真國家重點實驗室, 清華大學, 北京市 100084;2. 國網北京經濟技術研究院有限公司, 北京市 102209)

0 引言

隨著社會經濟的高速發(fā)展,高峰期的用電負荷持續(xù)增長,同時,電網中諸如分布式電源等不完全可控的因素越來越多[1],這些變化造成可供靈活調度的發(fā)電容量相對越來越少。在現代電力系統(tǒng)中,負荷與電網雙向互動的能力逐漸提升,使得對需求側的負荷管理將成為電網調度運行的重要手段[2]。其中空調負荷在夏季尖峰負荷的占比可達30%～40%,且具有熱存儲能力[3],是一種典型的可削減柔性負荷。調動空調用戶積極地參與到需求響應事件中[4-5],能夠以更小的經濟代價,來緩解系統(tǒng)負荷高峰的供電壓力。

空調負荷的控制策略直接決定了其可調范圍,目前使用最廣泛的空調控制策略是直接負荷控制(direct load control,DLC)[6]。DLC方式又可分為三類:開關控制、溫度控制及周期性暫?？刂?duty cycling control,DCC)。文獻[7]采用開關控制策略,忽略室內溫度變化,直接控制空調的開關狀態(tài),響應速度快;文獻[8-9]采用溫度控制,調節(jié)設置溫度來滿足輔助服務的需求,但控制周期長、可調潛力小;文獻[10]采用DCC方式彌補了開關控制忽略用戶舒適性以及溫度控制可調容量有限的缺陷。通常,傳統(tǒng)控制策略未考慮用戶對室溫需求的差異性,對此,有文獻根據運行溫度把向用戶提供的空調服務歸為多擋,考慮不同用戶對舒適度的要求,并進行分擋計費補償[11]。但用戶選擋往往服從一定的分布,在人體舒適溫度范圍內,常規(guī)分擋模式下仍存在可進一步削減空間,充分挖掘空調的熱存儲能力可取得更好的調控效果。

此外,不同場景中,電網對空調負荷參與響應的程度及可靠性有不同需求[12]。常用的集中控制模式[13]可靠性高、響應速度慢,分散控制[14-15]與之相反,而基于負荷聚合商(load aggregator,LA)業(yè)務[16]的控制模式同時兼顧了高可靠性和較快響應速度的要求。負荷聚合商可代替電力供應商對空調這類分散的中小型負荷進行管理:制定服務控制策略為用戶提供參與市場調節(jié)的渠道,降低系統(tǒng)運營管理的成本;通過合理的激勵機制,為用戶創(chuàng)造盈利價值,引導用戶參與到調控當中。但目前針對聚合商模式的研究中,常用的激勵方式是根據用戶受控時長或節(jié)省電量大小來進行計費補償[17]。此時向用戶提供的定價賠償僅以調控后果為衡量標準,忽略了用戶對空調服務的感知價值[18],并未充分發(fā)揮空調服務的商品屬性與價值,針對多樣的服務產品,其定價賠償方案需進一步細化。

基于上述考慮,本文從負荷聚合商角度出發(fā),首先,對空調服務運作模式的重要組成——服務控制策略及定價賠償進行分析說明。然后,制定服務控制策略,將空調服務設置為Ⅰ(選擋)和Ⅱ(變擋)兩個狀態(tài),深入挖掘分擋模式下空調負荷的可調潛力。接著,定義控制過程中的“失負荷”違約事件,并制定指標量化各擋位的舒適度差異性,從價值工程角度出發(fā)進行服務定價及違約賠償,充分考慮空調服務的商品功能和商品價值。最后,通過算例分析服務狀態(tài)Ⅰ和Ⅱ在減少擴容費用和緩解配電網支路末端電壓過低問題中的作用,驗證空調服務控制策略在需求響應中發(fā)揮的積極作用與定價賠償機制的可行性。

1 基于負荷聚合商業(yè)務的空調服務運作模式

隨著智能電網中的測量體系高速發(fā)展,負荷聚合商可通過區(qū)域測控系統(tǒng),實時檢測采集空調負荷的運行狀態(tài),獲取負荷的可控容量,并通過遠程或本地的開斷終端掌握空調的控制權[19],從而為用戶提供舒適的空調服務,也為電網公司完成負荷削減的目標。

本文設計的空調服務運作模式如圖1所示,包含服務控制策略和定價賠償機制兩部分。作為服務業(yè)務的主體,服務控制策略具有一定的商品功能,而為了激勵用戶參與控制策略,還需要對服務的商品功能進行定價或賠償。

圖1 基于負荷聚合商業(yè)務的空調服務運作模式Fig.1 Operation mode of air-conditioning service based on load aggregator business

為充分挖掘選擋模式下的可調潛力,本文的服務控制策略將空調服務狀態(tài)設置成兩個。

1)在服務狀態(tài)Ⅰ中,將溫度選擇歸為若干擋,由用戶選擇溫度適宜的受控擋位。每一擋采用DCC方式控制負荷,保證調控時室溫在該擋或舒適度等級更高的擋位內波動,即為對用戶的供電承諾。

2)在服務狀態(tài)Ⅱ中,在已有選擋基礎上,調整部分用戶至舒適度等級較低的擋位,犧牲部分舒適度來挖掘空調熱存儲能力。調整時違背了服務狀態(tài)Ⅰ中的承諾,此時以盡可能減少用戶舒適度損失為目標。

針對上述服務控制策略,需要對不同擋的服務差別定價,違約時進行賠償:處于服務狀態(tài)Ⅰ時,由于每一擋的舒適度不同,因此各擋優(yōu)惠電價也應存在差異;服務狀態(tài)Ⅱ中,調整了部分用戶的溫度變化擋位,違背了原有的空調服務承諾,需要向用戶提供一定的補償。最終,與用戶簽訂的協(xié)議應包含具體的服務控制策略以及相應的優(yōu)惠電價與違約補償。

2 空調負荷的服務控制策略

本節(jié)進行服務控制策略的制定,結合多聯(lián)式空調機組的耗電特點,改進DCC方式,并制定分擋方案下的控制決策模型,模型可根據需求對用戶的擋位安排進行合理調整。

2.1 多聯(lián)式空調的耗電特點

多聯(lián)式空調機組節(jié)能環(huán)保、布線方便,負荷效率靈活可控,主要由室外機和室內機兩部分組成。多聯(lián)機的室外機可以拖動多臺室內機,其壓縮機具有容量調節(jié)功能,可以根據室內冷熱負荷的變化改變室內機換熱器內的制冷劑流量。

多聯(lián)機的室內機物理模型采用等效熱參數模擬電路(ETP)[20]方法,建立二階等效熱參數電路,可得到溫度和室內機制冷功率的變化關系。本文以25 ℃為控制中心,設置不同溫度波動范圍的擋位5個。例如使室溫在23～27 ℃范圍內波動,室內定制冷功率為3.5 kW,室外溫度為32 ℃,溫度和制冷功率的變化關系如附錄A圖A1,控制開機時間τon為4 min,停機時間τoff為12 min,控制周期τc為16 min。

多聯(lián)機的耗電功率P主要由機組能效比(energy efficiency ratio,EER)λEER決定,λEER為制冷功率與耗電功率之比。通常能效比不為常數,在部分負荷運行狀態(tài)下出現,往往在負荷率為50%～70%達到最大,與機型室外溫度有關,主要由空調室外機的負荷率α決定,某多聯(lián)機典型能效比數據如附錄A表A1所示[21],可擬合得能效比λEER曲線函數如式(1)所示。

λEER(α)=1.48+1.70α+3.24α2-4.21α3

(1)

式中:α為多聯(lián)機負荷率,是指某時刻的室內機制冷量之和Pindoor-all與室外機額定冷量功率PC的比值,即

(2)

因此多聯(lián)機的耗電功率P表達式如下:

(3)

由此可看出,在控制策略制定過程中,同一時刻多聯(lián)機室內機的開機數量將直接影響機組的負荷率α大小,從而影響機組能效比λEER大小,決定了此刻機組耗電功率P。

2.2 多聯(lián)式空調室內機的控制方式

DCC可兼顧用戶的用電需求,能夠長時間地持續(xù)響應系統(tǒng)的需求,保證控制狀態(tài)下功率的平穩(wěn)輸出,去除控制后不易出現功率沖擊引起的二次負荷[22]。因此,對于每擋用戶采用DCC方式。

DCC方式是指對室內機進行周期性啟停,假設控制間隔設置為Δt,取控制周期為τc,則將空調運行狀態(tài)分成τc/Δt個,Δt時間后,進入下一個狀態(tài)。本文設置的分擋方案中,每一個服務擋位的啟/停的狀態(tài)數量占空比不同,即差異化每一擋服務的舒適度大小,負荷聚合商可根據每一擋的狀態(tài)安排,確定相應的可控容量。

而由2.1節(jié)可知,同一時刻,室內機的開機數量將影響該臺多聯(lián)機的耗電功率P。因此在DCC方式中,如何分配同一臺多聯(lián)機在每個控制狀態(tài)中的室內機數量,將影響到多聯(lián)機最終的耗電量。例如將同一臺多聯(lián)機的所有室內機分配至一個狀態(tài)內控制,該狀態(tài)開機時的負荷率為100%,停機時為0%;但如果分配至兩個狀態(tài)中,就可做到兩個狀態(tài)分別開機時負荷率為50%,兩種分配能效比不同,耗電量也不同。

基于這一特點,本文提出了針對多聯(lián)機的室內機狀態(tài)分配模型。假設將K臺室內機分配至N個控制狀態(tài)中,模型以控制周期內多聯(lián)機平均耗電功率最小為目標,得出最節(jié)能的室內機分配方式,目標函數為:

(4)

式中:α(m)為第m個控制狀態(tài)下該室外機負荷率大小,表達式為

(5)

式中:xm為第m個控制狀態(tài)中的室內機數量;PCi為該狀態(tài)下第i臺室內機的制冷功率;Si(m)=1表示該臺室內機處于工作狀態(tài),Si(m)=0表示該臺室內機處于停機狀態(tài)。

此時,有約束條件如下:

(6)

(7)

該模型最終可確定DCC方式下,同一臺多聯(lián)機在各控制狀態(tài)中的室內機數量,從而可得到每臺多聯(lián)機的受控功率大小。

2.3 基于舒適度分擋方案的空調控制決策模型

確定每一擋的基本控制方式后,聚合商還要對參與用戶的服務狀態(tài)根據需求進行決策安排。聚合商將空調服務根據室溫變化范圍歸為若干擋,溫度波動越小,用電的舒適等級越高。但即使是最低舒適度等級設置的溫度波動范圍,也不會超出人體所能接受的舒適溫度,因此在用戶自由選擋情況下,仍有部分用戶的可調潛力未得到充分挖掘。

因此,本文提出基于舒適度分擋方案的空調控制決策模型,模型本質是一個分段決策模型,根據從電網獲得的需求響應量來確定決策狀態(tài):服務狀態(tài)Ⅰ根據調度要求,確定每一擋需要調控的用戶數量;超過服務狀態(tài)Ⅰ的可調限度時,進行服務狀態(tài)Ⅱ的調控,重新分配擋位,犧牲部分舒適度進一步削減負荷。

假設用戶共分成了M個擋位,第i個擋位的舒適度等級為ri,r1>r2>…>rM,每擋用戶數為xi個,正常情況下,用戶用電可自由設定溫度,如需進行調控,分為服務狀態(tài)Ⅰ(用戶不變擋)和服務狀態(tài)Ⅱ(用戶變擋)兩種狀態(tài)。

1)在服務狀態(tài)Ⅰ下,聚合商進行空調調度就是盡可能滿足與電網公司達成的削減目標,同時保證用戶在所選溫度擋位或舒適度更高的溫度擋運行,決策變量是每一擋參與用戶的數量。

(8)

式中:D(t)為某一時段空調允許的最大用電量;S(k,i)表示原有選擋第i擋,但受控時在第k擋運行的用戶數,其中舒適等級ri≤rk,保證了用戶在所選擋位或舒適度等級更高的擋位內調控;p(k,i)為第i擋用戶在第k擋溫度范圍內的耗電功率。

約束條件中,耗電量應小于計劃要求,且選擇第i擋的用戶實際受控數不應大于選擋上限。

(9)

(10)

2)當所有用戶都已在所選擋位的最大溫度范圍內受控時,若仍需要進一步削減負荷,此時調控就需要進入服務狀態(tài)Ⅱ:部分用戶需要犧牲舒適度,從舒適度等級高的擋位變至舒適度等級低的擋位。此時調控的目標就是盡可能減少對用戶原有選擋的改動。

(11)

此時重新分配擋位,S(k,i)表示原有選擋為第i擋,受控時變擋至在第k擋的用戶,其中舒適等級ri≥rk;在目標函數中,每個擋位變化時乘以一個權重c(k,i),合理設置權重值,優(yōu)先從低擋位的用戶開始改變,使得對用戶舒適度的影響才可以達到最低。

此時調控約束應包含約束式(10),即變擋后應滿足調度計劃的要求,同時變擋前后的用戶總數不變,第i擋變擋用戶數也不應大于選擋用戶上限。

(12)

(13)

兩個服務狀態(tài)的設置充分考慮用戶對舒適度的需求差異,盡可能減少調控時對用戶用電舒適度的犧牲,挖掘分擋服務下空調的可調潛力,以此滿足不同程度需求響應事件的要求。

3 空調負荷的服務定價及賠償機制

聚合商將上述控制策略作為服務業(yè)務向空調用戶提供時,需要與用戶進行效益分享,給予充分的激勵,引導用戶參與需求響應。本節(jié)通過定義服務模式下的“失負荷”違約事件,制定指標量化空調服務功能,從而在制定優(yōu)惠電價和賠償方案時充分發(fā)揮服務的商品功能與價值。

3.1 空調服務的“失負荷”違約事件及服務功能評價指標

在服務控制策略中,與用戶事先協(xié)商后確定受控時的溫度變化擋位,只需不超出該擋室溫范圍就滿足了用戶的需求,不存在服務違約事件;但如果現有選擋情況無法滿足要求,進一步削減負荷需要對用戶進行變擋操作,部分舒適度等級高的用戶需要調整至舒適度等級低的擋位,此時室溫變化范圍超出協(xié)議的約定,定義在對變擋用戶服務過程中發(fā)生了“失負荷”違約事件。

空調負荷的“失負荷”事件發(fā)生時用戶變擋的深度不同,其舒適度的損失程度也不同,需要制定評價指標衡量各擋的服務功能。對用戶而言,關心的服務功能主要為電量和提供舒適溫度的時長。

首先從用電量角度考慮。用戶選擇擋位后存在一個可削減上限,變擋則會超出該上限。假設超出最大可削減量的電量(ENS)eENS為供電不足的部分,可定義平均用戶切負荷指標(average customer curtailment index,ACCI),其中Ni表示第i擋變擋用戶的數量,共有R個擋位數。

(14)

從時間角度考慮,對于空調用戶而言,更為關心的是提供服務時室內溫度舒適與否。不同的擋位,溫度的上下限發(fā)生了改變,對應的啟停周期也不同。用戶被調換至低舒適度的運行擋位后,新?lián)跷坏臏囟茸兓秶鷥却嬖诓粷M足用戶溫度需求的部分,只有部分時間滿足用戶原有舒適度需求,如附錄A圖A2所示。

假設第i擋用戶群體的啟停周期為tci,另一擋位啟停周期為tci′,此時不符合用戶選擋的溫度持續(xù)時間為tci′-tci。若此時調控周期總時長為Tci,則該用戶不舒適的時間約為Tci(1-tci/tci′)。本文將該時間與總受控時間之比定義為用戶舒適度損失率 (loss of comfort index, LOCI),其表達式為:

(15)

該指標不僅能量化服務的“失負荷”程度,還可以衡量不同擋位之間的溫度舒適差異。例如:只對單個用戶變擋,依照上述指標的定義可確定該用戶在兩個不同擋位之間變換時舒適度的損失情況,即可衡量擋位的溫度分布的差異性,量化各擋的服務功能。

3.2 計及用戶舒適度差異的服務電價制定

空調服務分成多個舒適度擋位,舒適等級高的用戶相較等級低的用戶享受的優(yōu)惠電價自然更低,服務的商品功能可通過舒適度損失率(εLOCI)等指標衡量。

本文以價值工程理論[23]為基礎,采用基于價格功能彈性系數(EPF)的電價制定方法,制定不同擋位的空調服務電價。價格功能彈性系數的表達式為:

(16)

式中:P為價格;F表示商品的功能;下標0表示原始值;Δ表示變動量。該系數表示的是某個商品價格P對功能F變化的靈敏度,只有當EPF恒為1時,才可在價格上實現對用戶、商家的公平,此時式(16)變成如下形式。

(17)

對于空調服務而言,每一擋應該有考慮舒適度差異性的差別定價:P1,P2…,PM。此時商品功能無疑是為用戶提供舒適的房間溫度的時間,而用戶舒適度損失率指標(εLOCI)表示的是用戶受控時不符合其對溫度要求的時間與總受控之間之比,當舒適度作為電力商品的功能函數F時,εLOCI可以表示為功能函數的相對變化量,代入式(17),有

ΔP=εLOCIP0

(18)

則各擋位的價格之間的關系應當如式(19)所示,其中第j擋舒適度等級低于第i擋。

Pj≤Pi-ΔPi→j=Pi-εLOCI(i→j)Pi

(19)

式中:Pi為第i擋的電價;ΔPi→j和εLOCI(i→j)分別為由第i擋變至第j擋的電價差與舒適度損失率。

式(19)表示的是只有當第j擋價格Pj與第i擋價格Pi相差至少ΔPi→j時,從i擋到j擋的服務功能變化才可被用戶接受。當各擋的優(yōu)惠電價關系遵循式(19)關系時,可反映各擋價格對服務功能的靈敏度。

3.3 空調服務的違約賠償方案

在用戶選擋后,聚合商即對用戶許下了空調服務的承諾,一旦為了進一步響應電網的需求管理事件,造成用戶變擋,則出現違約,需要對用戶進行補償。

用戶通常不會客觀評價商品價值,往往通過對商品的感知價值來判斷[24],價值工程中給出用戶感知價值定義如下:

(20)

式中:VP為用戶的感知價值;FP為用戶的感知利得,即用戶從中感知的獲利價值;CP為感知利失,包含了感知的經濟成本、風險等因素。

在對于空調服務的賠償方案中,用戶的感知利得FP主要包含以下因素:補償價格PC、優(yōu)惠電價與常規(guī)電價的差價ΔP以及電量損失ζENS后少交的電費為:

FP=PC+ΔPL+PoζENS

(21)

式中:L為耗電量;Po為原擋位的優(yōu)惠電價。

用戶的感知利失CP則主要為停電損失,停電損失應包含電量損失ζENS和舒適度時間損失εLOCI,即

CP=δζENS+βεLOCITC

(22)

式中:δ為對電量的補償價格;β為對時間的補償價格;TC為控制時間。

此時將式(21)與式(22)代入式(20)的感知價值表達式中,同時價值工程中認為具有競爭力的商品應當盡可能使用戶的感知價值趨近于1。可整理如下關系:

(23)

即由第i擋變至第j的賠償價格PC如下:

PC=(δ-Pi)ζENS+βεLOCI(i→j)TC-ΔPi→jL

(24)

其中賠償金額δ與β由調控柔性負荷后避免的經濟損失代價來決定,取決于深入挖掘空調負荷可調潛力后的用途。

4 算例分析

根據上述運作模式,為檢驗服務控制策略深入挖掘負荷可調潛力的應用價值,并驗證定價賠償機制的合理性,制定如下算例:假設某區(qū)域配電網的組成為供電電源、常規(guī)負荷、空調負荷以及分布式光伏。隨著該地區(qū)源—荷增長,存在著電源容量擴容投資的問題;同時配電網典型支路的特點為線路長、負荷重,存在著末端電壓過低的問題。該場景較適合可削減負荷的控制策略展開。

其中一條典型支路如圖2所示,共有6條類似支路。圖中：F1～F5表示饋線；DS表示分段開關(常閉)；CB表示斷路器(常閉)。負荷1采用典型工業(yè)負荷曲線,負荷2和4分別是可控的商業(yè)和民用空調負荷,負荷3和5分別是不可控的常規(guī)負荷。假設該區(qū)域空調負荷占總比重的50%,每臺多聯(lián)機拖動12臺室內機,室內機制冷功率為3.5 kW,空調負荷群的環(huán)境參數近似。用戶所選服務擋位事前與聚合商已通過協(xié)商確定,各時刻開機的用戶均愿參與調控,且對各擋位的選擇概率相同。

圖2 配電網中典型支路Fig.2 Typical branch in distribution networks

根據最低舒適度擋位的溫度變化范圍,在DCC模式下,可以將控制周期分為8個狀態(tài),每一擋的啟/停周期狀態(tài)的比例不同。利用前文的室內機狀態(tài)分配模型,可以得到室內機不同狀態(tài)分配數下的最小平均功率以及每個狀態(tài)的室內機數量,如附錄A表A2所示。可以看出,將空調的室內機平均分配至2個狀態(tài),控制周期內的平均功率最低,以此類推,可得到空調服務的擋位安排及可削減容量如附錄A表A3所示,此時舒適等級越高,可削減容量相對越少。

4.1 服務控制策略在減少擴容費用的效益分析

如假設該地區(qū)未來15年各類源—荷增長服從指數分布,此時如何選用合適容量的變壓器就成了一個優(yōu)化問題,優(yōu)化目標是使得電網的擴建投資最少,即

(25)

式中:Z為變壓器擴容選擇種類數;μCC,i為第i種變壓器的購買費用;μMC,i為第i種變壓器的維修費用;xt,i表示第t年是否需要建造該類變壓器,為1時表示需要,為0時表示不需要。

常規(guī)選擋方案將用戶分擋后,僅固定擋位進行調控。本文控制策略在此基礎上,進一步設置變擋服務狀態(tài),在必要時犧牲部分用戶舒適度進行調控。

以規(guī)劃過程中的第3年空調服務狀態(tài)安排為例,如圖3所示,圖中εLOCI=18.99%。多狀態(tài)分擋方案可進一步削減空調負荷,避免因少量的超負荷造成不必要的建造費用,最終得到擴容計劃如附錄A圖A4所示,此時,在空調負荷不受控時投資費用為176.2萬元,在常規(guī)空調分擋控制策略下,投資費用為98.3萬元,而在多狀態(tài)空調分擋控制策略下,投資費用則為93.9萬元。

圖3 第3年典型日空調負荷曲線Fig.3 Typical load curve of air-conditioning in 3th year

本文采用的多狀態(tài)空調分擋控制模式,在分擋方案基礎上設置服務狀態(tài)Ⅰ(常規(guī)選擋)和服務狀態(tài)Ⅱ(變擋),挖掘分擋后的負荷可調潛力,除了能大幅減少擴容費用,還能起到延緩投資的作用。而服務狀態(tài)Ⅱ的控制過程中,有部分用戶的室溫超出了原有預期要求,各年份的舒適度的損失情況如附錄A表A4所示,在第3、第8、第12以及第15年時,用戶舒適度損失率分別為18.99%,2.51%,2.87%,14.27%。

4.2 服務控制策略在緩解電壓越限的作用分析

多服務狀態(tài)的控制策略中,服務狀態(tài)Ⅱ進一步削減空間相對較小,在服務狀態(tài)Ⅰ不能滿足的削減目標時,可進一步挖掘可調潛力。以解決支路末端電壓過低問題為例,進一步驗證服務狀態(tài)Ⅱ在電網調控中的有效性。此時典型支路如圖2所示,該饋線上負荷過重、支路過長,末端電壓過低,在陰天光伏出力不充足時,系統(tǒng)空調負荷不參加調控、在常規(guī)分擋方案調控下以及在多服務狀態(tài)方案控制下的電壓分布如附錄A圖A4所示。由于常規(guī)分擋方案可調潛力有限, 17:00—19:00仍存在較嚴重的電壓越限的問題,但在人體舒適的溫度范圍內,負荷群仍有一部分可調潛力。

本文的多狀態(tài)服務狀態(tài)中,服務狀態(tài)Ⅰ為用戶正常選擋,等同于常規(guī)分擋控制模式,在狀態(tài)Ⅰ不能滿足要求時,可調整至服務狀態(tài)Ⅱ,此時17:00—19:00具體的變擋方案以及舒適度的損失情況如表1所示,可看出,原有第1擋位和第2擋位的用戶被重新分配調至第3擋和第4擋的服務范圍,變擋后可調潛力更大,由舒適度最高的擋位依次下調,盡量減少用戶的損失,使得17:00—19:00的電壓得到了進一步的改善。

表1 用戶變擋安排情況Table 1 Arrangements of grade change

若設置電壓的合格標準為不低于0.93(標幺值),則三種負荷控制方案下,系統(tǒng)電壓不合格率分別為42.3%,9.46%,3.13%,可見多服務狀態(tài)的分擋方案在盡可能減少用戶舒適度的損失下,可更有效地改善供電質量,使得電壓合格率達到標準要求。

4.3 各擋服務電價的制定及賠償方式

在以上兩個應用中,服務狀態(tài)Ⅰ的常規(guī)選擋控制可以大幅減少擴容費用,應通過優(yōu)惠電價的方式與用戶進行效益分享;服務狀態(tài)Ⅱ的變擋操作犧牲部分用戶舒適度,有效解決電壓問題的同時觸發(fā)了服務的“失負荷”違約事件,應當給予用戶補償。

根據前文的定價方式,利用εLOCI指標可以計算出各擋位之間用戶舒適度的滿意程度的相對大小。各擋位相互之間變化的εLOCI大小如附錄A表A5所示,利用式(19),可得各擋位的價格關系如下:

P5=81%P4=62%P3=49%P2=36%P1

(26)

若將規(guī)劃過程中服務狀態(tài)Ⅰ(常規(guī)分擋)中節(jié)省的78萬元作為對用戶電價的補償,假設原有電價為0.7元,每年取50個典型日進行計算,用戶的調控時間每天為10 h,可以計算出各擋電價如表2所示,表中比較了按停機時長(占空比)進行定價和單一性定價的結果。

可以看出,按照單一性定價,78萬元電價的補償,每一度電可節(jié)省0.399元,不同擋位的電價沒有差別,不同擋位的用戶耗電量不同,電費總價會有差別;按照占空比的大小進行差別定價,由于每一擋的溫度波動范圍只相差1 ℃,因此占空比相差不大,各擋位的定價差異很小,價格上無法反映用戶對服務擋位滿意程度;而從價值工程的角度出發(fā),εLOCI指標定義的是該用戶在兩個不同擋位之間變換時舒適度的損失情況,最終價格的差異更有利于引導用戶選擋。

表2 各擋位的優(yōu)惠電價Table 2 Preferential price of each grade

同樣,在前文算例中體現了空調服務狀態(tài)Ⅱ改善電壓越限的作用,由于發(fā)生服務違約事件,此時予以相應的補償,17:00—19:00時變擋用戶如表1所示。假設按照江蘇省100元/kW的需求響應功率補償價來設計方案,根據3.3節(jié)的信息,可得到補償方案如表3所示。

表3 服務狀態(tài)Ⅱ中對用戶的補償方案設計Table 3 Compensation scheme design for users in service state Ⅱ

以17:00商業(yè)用戶為例,從表中可以看出,補償總金額為468元,根據式(24)即可得出表中關系式,在實際給予用戶的賠償方案中,只需要滿足該表達式的約束即可,如取α=1元/(kW·h),則β≤55.5元/h,即不符合用戶原擋位需求的時間,按0.925元/min的金額進行補償,而損失的電量也使得最終電費減少,因此對這部分為0.3元/(kW·h)的補償,最終每位用戶得到的平均補償為5.28元。

實際操作中,應當充分對用戶不同用戶的損失進行估值,賠償計劃需要具體確定α和β的大小,補償考慮了電量和舒適度的損失兩個因素,α和β則是對用戶進行變擋的控制代價,補償機制充分結合舒適度的損失程度和用戶的意愿。

5 結語

本文提出了基于負荷聚合商業(yè)務的空調服務運作模式和服務控制策略。本文將控制策略作為一種服務提供給用戶,提出分擋方案下的空調控制決策模型,設置兩種服務狀態(tài),充分挖掘分擋模式下負荷的可調潛力;同時制定指標量化空調服務的商品功能,以計入用戶對服務的感知價值,完成考慮舒適度差異性的定價及賠償機制制定,充分發(fā)揮服務業(yè)務的商品價值。算例結果表明,服務狀態(tài)Ⅰ的削減空間潛力巨大,作為一種常規(guī)的調控手段,可明顯削減配電網的擴建費用;服務狀態(tài)Ⅱ進一步深入挖掘可調潛力,削減量相對較少,可作為狀態(tài)Ⅰ的備用容量,適用于較緊急的應用場景。本文以多聯(lián)式空調群為研究對象,未來將進一步研究考慮負荷參數差異性的聚類方法,并進一步完善針對溫控負荷的綜合評估指標體系,充分量化溫控負荷供能的差異性。同時,在本文基礎上,將進一步研究針對用戶違約的相應處理,來引導用戶正確參與需求響應,完善對空調服務的定價賠償機制。

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