吳心弘，潘玲玲，王澤榮，周 競，王 勇

（1.國網(wǎng)浙江綜合能源服務(wù)有限公司，浙江 杭州 310014；2.中國電力科學(xué)研究院有限公司，江蘇 南京 210003）

0 引言

近年來，隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對公共樓宇的依賴程度不斷提升。樓宇負(fù)荷逐漸成為夏季尖端負(fù)荷的主要部分，其中空調(diào)負(fù)荷尤為突出［1］。據(jù)統(tǒng)計，夏季空調(diào)負(fù)荷在尖端負(fù)荷的平均占比為30 %～40 %，在北京、上海等一線城市，該占比高達(dá)50 %［2］。另一方面，對于未來高比例新能源滲透的新型電力系統(tǒng)而言［3］，傳統(tǒng)電源側(cè)的調(diào)節(jié)資源難以提供充裕的靈活性支撐，因此亟需挖掘需求側(cè)的調(diào)控潛力。

公共樓宇暖通空調(diào)（heating，ventilation and air conditioning，HVAC）負(fù)荷分布廣、占比大且可控性高，是優(yōu)質(zhì)的需求側(cè)資源，蘊含巨大的調(diào)控潛力。目前，國內(nèi)外的空調(diào)負(fù)荷模型主要包括基于電路模擬的等效熱參數(shù)（equivalent thermal parameter，ETP）模型［4-6］以及基于冷熱負(fù)荷的建筑模型［7-8］2種。雖然ETP模型可以根據(jù)室內(nèi)溫度的變化對空調(diào)的運行狀態(tài)進(jìn)行調(diào)控，但操作要求較高；而基于冷熱負(fù)荷的建筑模型具有較強(qiáng)的泛化能力，但需要調(diào)用的參數(shù)較多，難以測量。且上述2種方法僅考慮了樓宇的儲熱特性，并未具體分析空調(diào)的電熱轉(zhuǎn)換過程。而在控制策略方面，當(dāng)前廣泛采用的空調(diào)控制方式主要為直接負(fù)荷控制，又可歸納為啟?？刂疲?］、檔位控制［9］及周期性輪?？刂疲?0-12］3類，但大多為剛性控制策略，難以實現(xiàn)空調(diào)負(fù)荷的精準(zhǔn)調(diào)控，且需要頻繁地啟?？照{(diào)，進(jìn)而會影響空調(diào)性能及使用壽命?；谏鲜隹紤]，本文從暖通空調(diào)系統(tǒng)的運行原理出發(fā)，充分考慮空調(diào)系統(tǒng)各部件的拓?fù)溥B接以及調(diào)控變量，構(gòu)建了暖通空調(diào)系統(tǒng)的柔性控制模型。

在供需雙側(cè)開放的電力市場下，以空調(diào)負(fù)荷為代表的需求側(cè)靈活資源可在負(fù)荷聚合商（即需求響應(yīng)資源的整合者）的代理下參與能量市場及輔助服務(wù)市場，負(fù)荷聚合商通過對空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行統(tǒng)一管理和集中控制，從而形成可靠性高、響應(yīng)速度快的調(diào)度模式［9，13-15］。文獻(xiàn)［16-17］研究了負(fù)荷聚合商代理可中斷負(fù)荷參與輔助服務(wù)交易，但關(guān)于給定中標(biāo)量下的具體負(fù)荷控制策略未展開論述；文獻(xiàn)［18］考慮了負(fù)荷聚合商對各類負(fù)荷的調(diào)控策略，但是對于空調(diào)等負(fù)荷的建模則統(tǒng)一采用了較為模糊的溫控負(fù)荷模型。

值得注意的是，在市場主體選擇以及市場交易機(jī)制方面，已有研究側(cè)重于負(fù)荷聚合商與負(fù)荷用戶之間或多個負(fù)荷聚合商之間的單一信息交互關(guān)系。例如：文獻(xiàn)［19-21］構(gòu)建了計及負(fù)荷聚合商-能源消費者交互的動態(tài)定價模型；文獻(xiàn)［22］構(gòu)建了多個負(fù)荷聚合商之間的非合作博弈模型。然而，鮮有研究同時計及電力市場出清、負(fù)荷聚合商以及負(fù)荷用戶等多市場主體之間的協(xié)同互動。此外，在負(fù)荷聚合商投標(biāo)市場品種的選擇方面，目前大多文獻(xiàn)研究的是單一的能量市場或單一的輔助服務(wù)市場，例如：文獻(xiàn)［18-21］考慮了負(fù)荷聚合商參與能量市場；文獻(xiàn)［16-17］考慮了負(fù)荷聚合商參與輔助服務(wù)市場。

綜上所述，為了挖掘用電高峰時段空調(diào)負(fù)荷的調(diào)控潛力，本文提出了能量-備用多品種電力交易下空調(diào)負(fù)荷聚合商的競標(biāo)策略。首先，基于能量守恒定律以及熱力學(xué)原理，建立了公共樓宇暖通空調(diào)的物理模型，提出了基于暖通空調(diào)各部件工作原理和拓?fù)溥B接的全局優(yōu)化控制模型；然后，考慮空調(diào)用戶在負(fù)荷聚合商的統(tǒng)一協(xié)調(diào)下參與能量-備用多品種電力市場，構(gòu)建了包含上層負(fù)荷聚合商參與能量-備用市場競標(biāo)、下層多品種電力市場出清模型在內(nèi)的雙層優(yōu)化模型，從而實現(xiàn)多個市場主體之間的經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)；并基于KKT條件及對偶理論將雙層優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為帶平衡約束的單層優(yōu)化模型，實現(xiàn)雙層優(yōu)化模型的高效求解。

1 空調(diào)負(fù)荷聚合商參與電力交易框架

近年來，得益于智能電網(wǎng)中高級測量體系的高速發(fā)展，負(fù)荷聚合商業(yè)務(wù)逐漸興起。負(fù)荷聚合商通過專業(yè)技術(shù)評估用戶的需求響應(yīng)潛力，整合分散的需求響應(yīng)資源來參與電力系統(tǒng)運營。不同于售電公司，負(fù)荷聚合商本身呈現(xiàn)一種大型的負(fù)荷資源，可以提供一定的負(fù)荷削減容量參與輔助服務(wù)。因此，空調(diào)負(fù)荷聚合商可以通過樓宇量測系統(tǒng)中的溫濕度傳感器、新風(fēng)系統(tǒng)計量裝置、分項智能電表等終端設(shè)備對樓宇的運行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，并基于信息網(wǎng)絡(luò)與通信技術(shù)獲得樓宇內(nèi)暖通空調(diào)部分設(shè)備的控制權(quán)。

考慮負(fù)荷聚合商同時參與能量市場和備用市場2種市場，在提高決策靈活性的同時，可獲得更大的利益。本文以15 min為一個優(yōu)化決策周期。設(shè)定負(fù)荷聚合商在日前參與峰荷時段的競標(biāo)，系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示，主要交易流程分為以下4個步驟。

圖1 基于聚合商業(yè)務(wù)的系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 System framework based on aggregator business

1）資源聚合。

各負(fù)荷聚合商聚合管轄范圍內(nèi)的樓宇負(fù)荷資源，整理各幢樓宇的建筑信息、空調(diào)參數(shù)及用戶需求，建立樓宇空調(diào)模型。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、天氣情況預(yù)測空調(diào)負(fù)荷可調(diào)量，即虛擬發(fā)電資源發(fā)電量。

2）負(fù)荷聚合商投標(biāo)。

負(fù)荷聚合商根據(jù)預(yù)測的虛擬發(fā)電資源發(fā)電量，以類似于常規(guī)機(jī)組投標(biāo)的方式，遵從利益最大化原則，向電力市場提交自身的發(fā)電量和報價策略。

3）電力市場競價。

電力交易中心根據(jù)購電成本最小原則選擇低報價的負(fù)荷聚合商來滿足需求，并將出清價格和競標(biāo)結(jié)果發(fā)送給負(fù)荷聚合商。

4）利益分配。

在確定競標(biāo)結(jié)果和出清價格后，負(fù)荷聚合商對各樓宇用戶因參與聚合商業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行補(bǔ)償。

2 公共樓宇暖通空調(diào)模型

相比于居民和小型工廠內(nèi)的分散式空調(diào)，大型公共樓宇內(nèi)的暖通空調(diào)更為集中，負(fù)荷容量大，可調(diào)性能好，調(diào)節(jié)時對電網(wǎng)運行的影響相對較小。1幢公共樓宇的暖通空調(diào)系統(tǒng)主要由冷凍水、冷卻水以及制冷劑3個循環(huán)系統(tǒng)組成，包括1臺或多臺制冷機(jī)組，相應(yīng)數(shù)量的冷凍水泵、冷卻水泵和冷卻塔，以及冷水機(jī)組、風(fēng)機(jī)盤管或新風(fēng)機(jī)組等末端設(shè)備［23］。暖通空調(diào)系統(tǒng)示意圖如圖2所示。

圖2 暖通空調(diào)系統(tǒng)示意圖Fig.2 Schematic diagram of HVAC system

對于一個包含N1臺冷水機(jī)組、N2臺冷凍水泵、N3臺風(fēng)機(jī)盤管、N4臺冷卻水泵以及N5臺冷卻塔的暖通空調(diào)系統(tǒng)而言，其能耗模型可表示為：

式中：PHVAC為暖通空調(diào)的能耗；Pchiller，i為第i臺冷水機(jī)組的能耗；Pchwpump，j為第j臺冷凍水泵的能耗；Pcoil，k為第k臺風(fēng)機(jī)盤管的能耗；Pcwpump，m為第m臺冷卻水泵的能耗；Ptower，n為第n臺冷卻塔的能耗。

2.1 冷水機(jī)組模型

對于多冷水機(jī)組空調(diào)系統(tǒng)而言，冷水機(jī)組的能耗取決于能效比，其模型可表示為：

式中：Pchiller為冷水機(jī)組的能耗；Qe為冷凍水循環(huán)側(cè)的冷負(fù)荷；γCOP為冷水機(jī)組的能效比，其與冷水機(jī)組的蒸發(fā)溫度、冷凝溫度及負(fù)載率相關(guān)，如式（3）所示。

式中：r為冷水機(jī)組的負(fù)載率，為冷負(fù)荷Qe與額定負(fù)荷Qnom的比值，即r=Qe/Qnom；a1、a2為損耗系數(shù)，其取值由冷水機(jī)組的測試數(shù)據(jù)決定；Te為蒸發(fā)溫度；Tc為冷凝溫度；Tchwr和Tcws分別為冷凍水的回水溫度和冷凝水的供水溫度；Qc為冷凝水循環(huán)側(cè)的負(fù)荷；Fchw(mchw)、Fcw(mcw)分別為關(guān)于冷凍水流量mchw、冷卻水流量mcw的經(jīng)驗公式。

2.2 變頻水泵模型

暖通空調(diào)系統(tǒng)中的水泵主要包括冷凍水泵和冷卻水泵，主要為水系統(tǒng)循環(huán)提供動力。目前，大多樓宇空調(diào)系統(tǒng)中的水泵均以額定功率運行，運行效率偏低。本文假設(shè)所有水泵均加裝了變頻控制系統(tǒng)，以便于控制流量，減小能耗。變頻水泵的功率取決于水流量，可表示為：

式中：Pchwpump/cwpump為冷凍／冷卻水泵的功率；mchw.nom/cw.nom為冷凍／冷卻水流量額定值；kp和AP為相關(guān)系數(shù)；Xw為水泵水流量比；ηvar(Xw)為水泵的機(jī)械效率；χ0、χ1、χ2、χ3為參數(shù)。

2.3 風(fēng)機(jī)盤管模型

風(fēng)機(jī)盤管是暖通空調(diào)系統(tǒng)的末端裝置，盤管中的冷凍水與室內(nèi)空氣進(jìn)行熱交換，以達(dá)到降溫的目的。風(fēng)機(jī)盤管的換熱過程可表示為：

式中：Qroom，k為第k臺風(fēng)機(jī)盤管對應(yīng)區(qū)域的冷負(fù)荷；msa，k、mchw，k分別為第k臺風(fēng)機(jī)盤管的風(fēng)速、盤管內(nèi)冷凍水流量；Tchws為冷凍水的供水溫度；Tma，k為第k臺風(fēng)機(jī)盤管風(fēng)箱內(nèi)室外空氣溫度Tout和室內(nèi)空氣溫度的混合溫度，可以表示為Tma，k=0.25Tout+0.75；cc，1，k、cc，2，k、cc，3，k為第k臺風(fēng)機(jī)盤管的參數(shù)。盤管內(nèi)冷凍水流量之和與系統(tǒng)中冷凍水的總流量相等，即滿足：

式中：mchw，j為第j臺冷凍水泵內(nèi)的冷凍水流量。

2.4 冷卻塔模型

冷卻塔是暖通空調(diào)系統(tǒng)的排熱裝置，通過冷卻水循環(huán)將室內(nèi)空氣中的熱量吸收排放至大氣中。冷卻塔的散熱過程可表示為：

式中：Qc，i為第i臺冷水機(jī)組冷卻水循環(huán)中的冷負(fù)荷；mta，n、mcw，n分別為第n臺冷卻塔中的風(fēng)速、冷卻水流量；Tcwr、Twb分別為冷卻水的回水溫度、冷卻塔的濕球溫度；cc，1，n、cc，2，n、cc，3，n為第n臺冷卻塔的參數(shù)。此外，空調(diào)系統(tǒng)中冷卻水總流量保持不變，即滿足：

式中：mcw，m為第m臺冷卻水泵內(nèi)的冷卻水流量。

風(fēng)機(jī)盤管和冷卻塔的能耗均源自風(fēng)機(jī)，其能耗模型與變頻水泵相似，可表示為：

式中：Pcoil/tower為風(fēng)機(jī)盤管／冷卻塔的能耗；msa/ta為風(fēng)機(jī)盤管／冷卻塔的風(fēng)速；msa.nom/ta.nom為風(fēng)機(jī)盤管／冷卻塔的風(fēng)速額定值；Xa為風(fēng)機(jī)的風(fēng)速比；ηvar(Xa)為風(fēng)機(jī)的機(jī)械效率。

2.5 約束條件

暖通空調(diào)系統(tǒng)的約束條件主要包括設(shè)備之間的相互作用約束以及變量的物理約束。其中，冷水機(jī)組和冷凍水、冷卻水循環(huán)之間的相互作用約束可分別表示為：

式中：Qe，i為第i臺冷水機(jī)組冷凍水循環(huán)中的冷負(fù)荷；cw為水的比熱容。式（16）中，冷卻水基于能量平衡原理消除冷卻水側(cè)熱量，包括壓縮機(jī)產(chǎn)生的熱量以及冷凍水循環(huán)側(cè)經(jīng)蒸發(fā)器傳輸?shù)嚼淠鞯臒崃?，因此冷卻水循環(huán)中的冷負(fù)荷Qc，i=Qe，i+Pchiller，i。

為了保障暖通空調(diào)系統(tǒng)的運行性能，各控制變量需維持在可接受的范圍內(nèi)，即需滿足：

式中：下標(biāo)中的min、max分別表示相應(yīng)變量的最小值、最大值。

結(jié)合式（1）—（22）以及室內(nèi)溫度約束，可分別求解得到在不同的溫度約束下或不同的參考溫度下暖通空調(diào)系統(tǒng)的最低能耗，從而為后續(xù)基線負(fù)荷以及最大可削減負(fù)荷的計算提供精確的調(diào)控模型。

3 負(fù)荷聚合商的雙層競價模型

3.1 上層負(fù)荷聚合商競價模型

3.1.1 目標(biāo)函數(shù)

空調(diào)負(fù)荷聚合商聚合一定數(shù)量的公共樓宇，并擁有聚合范圍內(nèi)公共樓宇暖通空調(diào)的部分控制權(quán)。上層優(yōu)化模型以最大化負(fù)荷聚合商的收益為目標(biāo)函數(shù)，如式（23）所示，其中負(fù)荷聚合商的收益主要涉及參與能量市場所獲利潤、參與備用市場所獲利潤以及改變空調(diào)用戶用電行為所需補(bǔ)償成本3個部分。

式中：T為所有負(fù)荷聚合商參與總調(diào)度的時段數(shù)量；Y為負(fù)荷聚合商l內(nèi)部聚合的樓宇數(shù)量；C、C分別為時段t負(fù)荷聚合商l參與能量市場、備用市場所獲利潤；π、π分別為時段t負(fù)荷聚合商l在能量市場、備用市場的報價；q、q分別為時段t負(fù)荷聚合商l在能量市場、備用市場的中標(biāo)容量；Ul，y，t為室內(nèi)溫度的效用函數(shù)，本文用其表示因用戶舒適度改變導(dǎo)致的損失補(bǔ)償成本；分別為時段t負(fù)荷聚合商l管轄范圍內(nèi)樓宇y中區(qū)域k的室內(nèi)溫度、參考溫度；φl，t為量化經(jīng)濟(jì)成本相關(guān)系數(shù)，反映了用戶的用電偏好［24］，該系數(shù)由用戶在節(jié)省成本最大值和舒適度最大值之間取值［25］，具體取值方法見附錄A。

3.1.2 約束條件

1）競標(biāo)約束。

為了確保能量市場及備用市場的平衡，負(fù)荷聚合商的最小競標(biāo)容量應(yīng)滿足如下約束條件：

式中：J為參與市場出清的負(fù)荷聚合商數(shù)量；、分別為時段t能量市場、備用市場的需求量。

2）公共樓宇的舒適度約束。

對于公共樓宇而言，其室內(nèi)溫度受建筑特性的影響，本文采用基于冷熱負(fù)荷的建筑模型描述室內(nèi)溫度的變化，如式（36）所示。

式中：αy、βy、γy為描述樓宇y儲熱特性及天氣情況的參數(shù)，與墻壁、窗戶、樓層等建筑特性以及室外溫度相關(guān)；Ql，y，k，t為時段t負(fù)荷聚合商l的暖通空調(diào)系統(tǒng)在樓宇y中區(qū)域k的對外輸出制冷量，忽略了空調(diào)系統(tǒng)的熱量損耗。

根據(jù)式（36），可以推導(dǎo)得到室內(nèi)溫度的時變方程為：

式中：Δt為單位時段時長。

為了保證在夏季人體感覺的舒適度，需控制公共樓宇的室內(nèi)溫度在一定的范圍內(nèi)，即需滿足：式中：Tinmin、Tinmax分別為用戶能接受的最低、最高室內(nèi)溫度。

3.2 下層多品種電力市場出清模型

電力市場的出清模型參考美國賓夕法尼亞-新澤西-馬里蘭州市場，考慮能量市場和備用市場聯(lián)合出清，按出清價格執(zhí)行結(jié)算，電力市場出清的目標(biāo)函數(shù)為最小化能量和備用服務(wù)購買成本［27］，如式（39）所示。

需滿足的約束條件如下：

考慮到上述建立的下層模型為線性模型，本文采用KKT條件將下層模型的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的約束條件：

為了避免引入整數(shù)變量，本文采用強(qiáng)對偶理論將下層模型中的互補(bǔ)松弛條件式（46）—（49）用強(qiáng)對偶方程式（52）代替［28］。

需要說明的是，由于下層為線性規(guī)劃模型（即強(qiáng)對偶理論成立），因此上述轉(zhuǎn)化是嚴(yán)格成立的。至此，雙層優(yōu)化模型被轉(zhuǎn)化為單層帶平衡約束的數(shù)學(xué)優(yōu)化模型，如式（53）所示。

其中，式（1）—（22）為暖通空調(diào)物理模型，式（23）—（38）為上層聚合商競價模型，式（39）—（43）為下層電力市場出清模型。通過KKT條件及強(qiáng)對偶理論將下層電力市場出清模型轉(zhuǎn)化為式（44）—（52）。采用GAMS軟件BARON求解器求解問題式（53），得出聚合商收益和競標(biāo)策略以及市場出清結(jié)果。最后根據(jù)式（26），計算聚合商需要支付給各樓宇用戶的費用，得出利益分配方案。上述模型的求解流程如附錄B圖B1所示。

4 算例分析

4.1 模型參數(shù)

本文假設(shè)共有6個負(fù)荷聚合商（聚合商A—F）參與能量和備用市場競標(biāo)。以15 min為市場出清時段間隔，分析6個負(fù)荷聚合商在11:00—13:15時段的競標(biāo)結(jié)果。以聚合商A為例，其聚合范圍內(nèi)共有8棟樓宇，每棟樓宇的參考溫度、樓層數(shù)及機(jī)組信息見附錄C表C1，建筑信息參考文獻(xiàn)［8］，空調(diào)系統(tǒng)的具體參數(shù)參考文獻(xiàn)［29］。同時，聚合商A依據(jù)公開信息預(yù)測對手聚合商的競標(biāo)情況，具體結(jié)果見附錄C表C2—C6。室外溫度曲線見附錄C圖C1。能量市場與備用市場的預(yù)測電價參考文獻(xiàn)［30］，負(fù)荷聚合商的報價信息來源于參考文獻(xiàn)［1］。采用GAMS軟件中的BARON求解器求解本文所建非線性模型。

4.2 優(yōu)化結(jié)果分析

4.2.1 市場交易結(jié)果

各負(fù)荷聚合商的中標(biāo)結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯?，由于聚合商B、C報價較低，市場首先選擇購買聚合商B、C提供的電量及備用服務(wù)。電力市場按照實際報價結(jié)算費用，聚合商A的投標(biāo)功率和報價如表1所示。聚合商A基于對手的報價預(yù)測值，在保證中標(biāo)的前提下，盡量提高自身的報價。同時，由于能量市場的出清價格明顯高于備用服務(wù)的市場價格，聚合商A首先調(diào)用較多的資源參與能量市場，剩余資源參與輔助服務(wù)市場。

表1 聚合商A的投標(biāo)功率和報價Table 1 Bidding power and quotation of Aggregator A

圖3 各負(fù)荷聚合商的中標(biāo)結(jié)果Fig.3 Bidding results of each load aggregator

4.2.2 獨立順序出清機(jī)制與聯(lián)合出清機(jī)制對比

將獨立順序出清機(jī)制與本文所提多品種市場聯(lián)合出清機(jī)制進(jìn)行對比，以衡量市場出清機(jī)制對負(fù)荷聚合商收益的影響。在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建獨立順序出清機(jī)制并計算負(fù)荷聚合商的收益，首先預(yù)留固定的備用容量，在能量市場進(jìn)行出清，并基于能量市場的出清結(jié)果，將剩余容量在備用市場進(jìn)行出清。

聚合商A在獨立順序出清機(jī)制下的投標(biāo)功率和報價如表2所示。對比表2和表1可知，在獨立順序出清機(jī)制下，聚合商A需預(yù)留容量參與備用市場，因此其參與能量市場的投標(biāo)功率減小，雖然在11:00、11:30、11:45的報價高于聯(lián)合出清機(jī)制的報價，但由于投標(biāo)功率減小，其在能量市場的總收益小于聯(lián)合出清機(jī)制下能量市場的總收益。在備用市場中，由于其他負(fù)荷代理商也將剩余容量投入備用市場進(jìn)行投標(biāo)，聚合商A在備用市場的競爭力下降，各時段備用市場的報價均低于聯(lián)合出清機(jī)制，但由于聚合商A預(yù)留的備用容量較多，其在備用市場的總收益大于聯(lián)合出清機(jī)制下備用市場的總收益。

表2 獨立順序出清機(jī)制下聚合商A的投標(biāo)功率和報價Table 2 Bidding power and quotation of Aggregator A under independent sequential clearing mechanism

2種出清機(jī)制下聚合商A的總投標(biāo)功率和收益對比如表3所示。由表可知，相較于聯(lián)合出清機(jī)制，獨立順序出清機(jī)制下聚合商A在能量市場和備用市場的總投標(biāo)功率均減小，空調(diào)負(fù)荷削減需求量也減小，因此用戶補(bǔ)償成本更小。對比2種機(jī)制的收益可以看出：獨立順序出清機(jī)制雖然提高了聚合商A在備用市場的收益，減小了用戶補(bǔ)償成本，但其在能量市場的收益減少，由于能量市場的價格更高，導(dǎo)致其總收益減??；而在聯(lián)合出清機(jī)制下，聚合商A的收益提高了3.33%?？梢?，相比于獨立順序出清機(jī)制，聯(lián)合出清機(jī)制實現(xiàn)了負(fù)荷聚合商在能量和備用市場的協(xié)調(diào)優(yōu)化，進(jìn)而提高了負(fù)荷聚合商自身的收益。

表3 2種出清機(jī)制下聚合商A的總投標(biāo)功率和收益Table 3 Total bidding power and earnings of Aggrega‐tor A under two clearing mechanisms

4.2.3 空調(diào)負(fù)荷控制策略

負(fù)荷聚合商通過改變空調(diào)系統(tǒng)的冷卻水溫度、冷凍水溫度、流速、風(fēng)速等來控制室內(nèi)溫度及空調(diào)系統(tǒng)的耗能。以酒店2的暖通空調(diào)系統(tǒng)為例，其在11:00—12:00時段的控制策略見表4，聚合商A內(nèi)部各樓宇的室內(nèi)溫度如圖4所示。暖通空調(diào)系統(tǒng)主要采用“大溫差-小流量”的控制策略，在該策略下，流量及風(fēng)速均跟蹤制冷量的變化趨勢，有利于減小水泵能耗。暖通空調(diào)系統(tǒng)的能效比接近5.0，明顯高于當(dāng)前大多數(shù)暖通空調(diào)系統(tǒng)的能效比（system coefficient of performance，SCOP），運行效果得到顯著提高。由圖4可知，相比于當(dāng)前采用的啟?？刂?、周期性輪停等控制策略，本文所提柔性控制策略可以減少室內(nèi)溫度的波動，降低用戶體感的不舒適度。

表4 酒店2暖通空調(diào)的控制策略Table 4 Control strategy of HVAC in Hotel 2

圖4 各樓宇的室內(nèi)溫度Fig.4 Indoor temperature of each building

4.2.4 不同舒適度范圍下空調(diào)用戶的響應(yīng)能力分析

空調(diào)用戶通過調(diào)整舒適度范圍以改變其參與市場的響應(yīng)負(fù)荷。根據(jù)式（26），負(fù)荷聚合商向參與聚合的空調(diào)用戶提供舒適度補(bǔ)償，以此激勵更多的空調(diào)用戶參與聚合調(diào)控，進(jìn)而提高其參與市場的收益。以聚合商A內(nèi)部的商場1為例，其舒適度范圍與響應(yīng)負(fù)荷、所獲補(bǔ)償?shù)年P(guān)系如表5所示。由表可知，對于商場1而言，擴(kuò)大舒適度調(diào)控范圍，其可提供的響應(yīng)負(fù)荷、響應(yīng)負(fù)荷占總調(diào)度負(fù)荷的比例、所獲補(bǔ)償及其占比均增大。因此，用戶通過犧牲舒適度可獲得更高的市場收益，此時空調(diào)負(fù)荷的響應(yīng)能力與可調(diào)控潛力更高?？照{(diào)用戶可根據(jù)自身的舒適度與經(jīng)濟(jì)性進(jìn)行衡量，選擇合適的溫度調(diào)整范圍以參與負(fù)荷調(diào)控。

表5 商場1的響應(yīng)負(fù)荷與所獲補(bǔ)償Table 5 Response load and obtained compensation of Mall 1

5 結(jié)論

本文提出了一種基于暖通空調(diào)工作原理的優(yōu)化模型，并考慮空調(diào)用戶在負(fù)荷聚合商代理下參與能量和備用市場。在負(fù)荷聚合商競價層面，構(gòu)建了雙層競價模型；在負(fù)荷管理層面，根據(jù)舒適度變化計算調(diào)度空調(diào)負(fù)荷給用戶帶來的損失，并對用戶進(jìn)行經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償?；谒憷抡娼Y(jié)果可得如下結(jié)論：

1）負(fù)荷聚合商聚合一定數(shù)量的公共樓宇，實現(xiàn)對空調(diào)資源的統(tǒng)一管理及調(diào)控，形成可靠的需求側(cè)資源參與能量和備用市場，可為電網(wǎng)調(diào)控提供靈活性資源支撐，并獲取可觀的經(jīng)濟(jì)利潤；

2）暖通空調(diào)的柔性控制策略能準(zhǔn)確跟蹤負(fù)荷，從而提高暖通空調(diào)的運行效率，減少設(shè)備啟停，延長空調(diào)壽命；

3）電力市場多品種能量-備用聯(lián)合出清機(jī)制有助于電網(wǎng)側(cè)更充分地利用需求側(cè)資源，為空調(diào)負(fù)荷聚合商提供合理的市場價格信息。

需要說明的是，本文所提負(fù)荷聚合商投標(biāo)策略未考慮因不確定性因素帶來的風(fēng)險。在后續(xù)研究中，筆者將采用條件風(fēng)險模型、信息間隙決策等理論量化不確定性對負(fù)荷聚合商風(fēng)險收益的影響。

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