熊福龍

(國網(wǎng)冀北電力有限公司 唐山市豐潤區(qū)供電分公司,河北 唐山 064000)

1 引 言

目前人們對于用電量的供給服務(wù)提出了更高的要求。在電力輸送負(fù)荷逐漸增大,而用電能源越來越稀缺的情況下,如何高效地將電資源分配給各個用電客戶端,成為當(dāng)前探討的熱門話題[1-3]。智能電網(wǎng)概念由此產(chǎn)生,并且依據(jù)其先進的技術(shù)對整個電網(wǎng)進行整合,實現(xiàn)電能與信息資源的靈活互動。針對目前電力需量的優(yōu)化調(diào)控方法中所存在的漏洞,急需提出一種新型的用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法。

文獻(xiàn)[4]提出基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法。該方法首先基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對用戶端的主體內(nèi)容進行分析;根據(jù)分析結(jié)果構(gòu)建電力需量優(yōu)化調(diào)度模型;最后依據(jù)模型完成對用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控。該方法具有較高的可行性,但在對用戶端電力需量進行優(yōu)化調(diào)控時的用電量花費較高。文獻(xiàn)[5]提出基于電力需量優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng)的用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法。該方法首先對用戶端電力需量的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實時計算和分析,依據(jù)分析結(jié)果開發(fā)電力需量優(yōu)化調(diào)控系統(tǒng);最后利用該系統(tǒng)完成用戶端電力需量的優(yōu)化調(diào)控。該方法的實際應(yīng)用效果較好,但該方法存在用戶端電力需量負(fù)荷值誤差較大。為解決上述用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法中存在的問題,提出基于需求側(cè)管理的用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法研究。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文對電力用戶的電力需量優(yōu)化調(diào)控方法進行研究,電力用戶包括兩種類型,分別是居民生活用電和大工業(yè)用電。采用二維小波閾值法[6-8]對用戶端的電力需量數(shù)據(jù)進行去噪處理。

2.1 確定閾值

去噪效果是否理想與電力需量的閾值大小有直接關(guān)系。在選取電力需量閾值時若選定閾值過大,去噪效果會較好,但是同時會將電需量數(shù)據(jù)中的其他有效信息去除。若選取閾值較小,又會達(dá)不到去噪的效果,所以選取適當(dāng)?shù)碾娏π枇块撝凳侨ピ氲年P(guān)鍵[9-10]。

利用固定的閾值門限準(zhǔn)則選取電量數(shù)據(jù)去噪的閾值,首先利用固定的閾值門限準(zhǔn)則確定用戶端電力需量的閾值門限T,計算過程如式(1)所示:

(1)

式中:N為電力需量數(shù)據(jù)的長度;σ為數(shù)據(jù)中的噪聲信號。噪聲信號可以通過高頻系數(shù)中分解的中值進行估計,過程如式(2)所示:

(2)

2.2 去噪處理

閾值函數(shù)分為軟閾值函數(shù)與硬閾值函數(shù)兩種。軟閾值準(zhǔn)則是將小波系數(shù)中小于閾值的系數(shù)設(shè)定為0,大于或等于閾值本身的數(shù)據(jù)用式(3)進行表示:

(3)

硬閾值準(zhǔn)則是將小波系數(shù)中小于閾值的系數(shù)進行保留,把小于閾值的小波系數(shù)設(shè)定為0,表示方法如式(4)所示:

(4)

依據(jù)式(3)～式(4),對兩種閾值的函數(shù)曲線進行描繪,函數(shù)曲線如圖1所示。

(5)

式中:μ為引入的加權(quán)因子。通過計算可知,運用加權(quán)的方法對閾值函數(shù)進行表示,不僅獲取的函數(shù)值連續(xù),而且還是小波閾值內(nèi)的高階導(dǎo)數(shù)[11]。

最后通過獲取的閾值函數(shù),對用戶端的電力需量數(shù)據(jù)信息進行去噪處理。

將用戶端電力需量數(shù)據(jù)中帶有噪聲的數(shù)據(jù)f(k)進行小波變換;其變換后的數(shù)據(jù)分解,過程如式(6)所示:

(6)

式中:cj,k為電力需量數(shù)據(jù)的尺度系數(shù);dj,k為分解的電力需量數(shù)據(jù);h,g為濾波設(shè)備;N為電力需量數(shù)據(jù)點;j為分解的層數(shù)。

(7)

式中:cj-1,n為獲取的重構(gòu)電力需量數(shù)據(jù)。依據(jù)計算結(jié)果完成用戶端電力需量數(shù)據(jù)的去噪。將去噪的電力需量進行整合,獲取完整的電力需量數(shù)據(jù)。

3 電力需量優(yōu)化調(diào)控方法

需求響應(yīng)有利于電網(wǎng)平穩(wěn)運行,能提升消費者的電能質(zhì)量并且減少事故率。如果帶電網(wǎng)出現(xiàn)不平衡的情況,會引發(fā)繼電保護,出現(xiàn)電機轉(zhuǎn)速不均勻、電控制設(shè)備紊亂等現(xiàn)象,嚴(yán)重會造成電氣設(shè)備損壞?，F(xiàn)代工業(yè)用電中,若某個電氣設(shè)備損壞,整個工廠的流水線會中斷,損失難以想象。對于居民生活的用電器,長期處在不平衡電壓下會嚴(yán)重影響電器使用壽命。

基于電力需求側(cè)管理理念對用戶端電力需量負(fù)荷進行分類,并計算出用戶端電力需量的控制權(quán)值、負(fù)荷優(yōu)先級權(quán)值、動態(tài)需量負(fù)荷權(quán)值以及調(diào)控次數(shù)權(quán)值,最后將其進行整合獲取最終用戶端電力需量調(diào)控設(shè)備的目標(biāo)調(diào)控函數(shù),并通過該函數(shù)對用戶端電力需量調(diào)控設(shè)備進行優(yōu)化,從而完成可對用戶端電力需量的優(yōu)化調(diào)控。

首先依據(jù)實時電力需量負(fù)荷計算出電力的實時需量,在需量超出指定值時啟動需量的控制計算,選取合適的電力需量負(fù)荷對其進行調(diào)控。

3.1 負(fù)荷需量控制權(quán)值

電力負(fù)荷擁有周期特性,電力負(fù)荷的周期性變化具有任意分量,在運行期間周期值會發(fā)生變化。電力負(fù)荷擁有季節(jié)性特性,季節(jié)變化帶來的環(huán)境變化對電力負(fù)荷變化影響很大[14-16]。綜上所述,為了應(yīng)對電力負(fù)荷變化帶來的影響,需要考慮負(fù)荷權(quán)值對電力進行調(diào)控。

在對用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控時,調(diào)控的過程中存在先后順序,所以構(gòu)建用戶端電力需量模型時要先對優(yōu)先級函數(shù)進行設(shè)置,函數(shù)的表現(xiàn)形式如式(8)所示:

C(m)=eN-m

(8)

式中:C(m)為電力需量同類負(fù)荷優(yōu)先級m的優(yōu)先權(quán)值;N為分類電力需量的最大優(yōu)先數(shù)據(jù)。

對用戶端分類電力需量負(fù)荷的權(quán)值函數(shù)進行定義,過程如式(9)所示:

W(i)=eN(i-1)

(9)

式中:W(i)為i類電力需量負(fù)荷的控制權(quán)值,且1≤i≤4。

用戶端電力需量負(fù)荷的優(yōu)化調(diào)控權(quán)值函數(shù)如式(10)所示:

K(i,m)=W(i)C(m)=eN(i-1)+N-m=eNi-m

(10)

式中:K(i,m)為用戶端電力需量i類優(yōu)先級m的負(fù)荷需量調(diào)控權(quán)值。四類優(yōu)先級中數(shù)值為1的負(fù)荷權(quán)值為最高權(quán)值。

3.2 動態(tài)負(fù)荷

當(dāng)用戶端的電力需量優(yōu)化調(diào)控權(quán)值一致時,同類電力需量負(fù)荷都要進行需量的調(diào)節(jié),從成本上來說,調(diào)節(jié)的次數(shù)越少,產(chǎn)生的影響越小[17]。

用戶端電力需量的動態(tài)負(fù)荷權(quán)值函數(shù)表達(dá)式如式1(1)所示:

(11)

式中:ΔP為用戶端電力需量的調(diào)控值;Pdev為設(shè)備的需量當(dāng)前負(fù)荷值;MD為負(fù)荷的契約需量;Pall為當(dāng)前所有的用戶電力需量的全部負(fù)荷值。

當(dāng)用戶的電力需量負(fù)荷能夠滿足需求側(cè)管理要求的情況下,用戶若還需降低需量,則需使當(dāng)前的電力需量負(fù)荷值小于負(fù)荷的契約需量,令MP-Pall>0,ΔP>0。當(dāng)電力需量滿足不了側(cè)管理的需求時,電力需量的負(fù)荷一定大于其契約需量,這時MP-Pall<0,ΔP>0。電力需量的不等式關(guān)系則如式(12)所示:

e0≤L(ΔP)≤e1

(12)

3.3 電力需量的負(fù)荷調(diào)控權(quán)值

與相同類型的電力需量負(fù)荷的優(yōu)先級來說,一定時間內(nèi),電力需量優(yōu)化調(diào)控次數(shù)的多少,決定其調(diào)控的概率。調(diào)控的概率通常情況下不會超出上一類型的需量負(fù)荷,但是可能會超出上一類型需量的優(yōu)先級負(fù)荷。

用戶端電力設(shè)備的調(diào)控權(quán)值大小用式(13)進行表示:

(13)

式中:T(con)為用戶端電力需量的當(dāng)前需量負(fù)荷設(shè)備調(diào)制次數(shù)權(quán)值;maxcon為調(diào)控的最大值;con為設(shè)備已經(jīng)需量進行的調(diào)制次數(shù)。用戶端電力需量的需量調(diào)制次數(shù)權(quán)值要滿足式(14):

e0≤T(con)

(14)

3.4 計算電力需量

利用時間尺度的電力需量負(fù)荷平均值對用戶端的電力需量進行測試,通過計算結(jié)果快速獲取電力需量的負(fù)荷峰值,提前對用戶端的電力需量進行調(diào)制。由于計算出的電力需量負(fù)荷峰值有可能與實際電力需量不一致,所以要將時間尺度進行適度縮減,從而提升電力需量峰值時的計算精度[18-20]。

時間尺度可依據(jù)實際情況從原來的15 min縮減到10 min或5 min,若縮減為其他時間尺度會增加多余的需量調(diào)控,增加不必要的成本。

若想在用戶端電力需量調(diào)控時減少調(diào)控次數(shù),可以適當(dāng)對用戶端電力需量進行估算。根據(jù)用戶端電力需量的歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律對用戶端電力需量的負(fù)荷進行估算,依據(jù)估算的結(jié)果來提前開啟或終止用戶端電力需量的調(diào)控。

3.5 最優(yōu)調(diào)控目標(biāo)函數(shù)

對用戶端電力需量進行調(diào)控時,對上述獲取的用戶端電力需量的控制權(quán)值、電力需量的負(fù)荷優(yōu)先級權(quán)值、動態(tài)需量負(fù)荷權(quán)值以及調(diào)控的次數(shù)權(quán)值進行綜合考慮,獲取最終用戶端電力需量調(diào)控設(shè)備的目標(biāo)調(diào)控函數(shù),過程如式(15)所示:

(15)

式中:f(ld)為電力傳輸設(shè)備的目標(biāo)調(diào)控函數(shù)[21-23];ld為電力需量的調(diào)控負(fù)荷設(shè)備。整個用戶端電力需量的優(yōu)化調(diào)控過程如圖2所示。

圖2 用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控流程

通過上述步驟,根據(jù)需求側(cè)管理理念,分類用戶端電力需量負(fù)荷,計算、評估并判斷各項電力需量。利用時間尺度,計算電力需量分類負(fù)荷權(quán)值和優(yōu)先級,獲取整合計算結(jié)果,獲取動態(tài)需量負(fù)荷權(quán)值、調(diào)控次數(shù)權(quán)值和目標(biāo)函數(shù),由此實現(xiàn)基于需求側(cè)管理的用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控。

4 實驗分析

為了驗證上述用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法的整體有效性,需要對此方法進行測試。

分別采用所提方法、文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法進行測試,在電力傳輸局部峰值最大的情況下,利用所提方法、文獻(xiàn)[4]方法以及文獻(xiàn)[5]方法對用戶端的電力需量負(fù)荷進行檢測,檢測結(jié)果如圖3所示。

圖3 用戶端電力需量負(fù)荷檢測結(jié)果

分析圖3可知,文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法檢測出的電力需量負(fù)荷與標(biāo)準(zhǔn)電力需量負(fù)荷誤差較大,而所提方法能夠在電力傳輸局部峰值最大的情況下,有效檢測出用戶端電力需量負(fù)荷值,并且檢測出的電力需量負(fù)荷與標(biāo)準(zhǔn)電力需量負(fù)荷較為接近。由此可知,所提方法檢測出的用戶端電力需量負(fù)荷值誤差較小。這主要是因為所提方法基于電力需求側(cè)管理原理對用戶端電力需量負(fù)荷進行分類,并計算出電力需量的各項權(quán)值,所以該方法在對用戶端電力需量進行優(yōu)化調(diào)控時,能夠有效檢測出用電需量的各項電力負(fù)荷權(quán)值,從而提高調(diào)控的精準(zhǔn)度。

隨機選定用戶端固定時間內(nèi)的用電需量,利用所提方法、文獻(xiàn)[4]方法以及文獻(xiàn)[5]方法對其進行優(yōu)化調(diào)控,并將調(diào)控后的用電量費用進行對比,對比結(jié)果如表1所示。

表1 不同調(diào)控方法的用電量費用對比結(jié)果 元

分析表1可知,所提方法三季度的用電量花費均低于文獻(xiàn)[4]方法以及文獻(xiàn)[5]方法,對比文獻(xiàn)[4]方法和文獻(xiàn)[5]方法來看,所提方法一個季度可節(jié)約將近400～500元。這主要是因為所提方法通過計算獲取了用戶端電力需量的控制權(quán)值和負(fù)荷優(yōu)先級權(quán)值,所以該方法在對用戶端電力需量進行優(yōu)化調(diào)控時的用電量花費低。

在用戶端最大需量峰值的情況下,加入抑制因子,利用所提方法、文獻(xiàn)[4]方法以及文獻(xiàn)[5]方法對用戶端電力傳輸設(shè)備的總?cè)萘空急冗M行測試,測試結(jié)果如表2所示。

表2 用戶端在不同峰值下的電力傳輸設(shè)備占比測試結(jié)果 %

分析表2可知,所提方法在不同電力峰值的情況下,用戶端電力傳輸設(shè)備的總?cè)萘空急染陀谖墨I(xiàn)[4]方法以及文獻(xiàn)[5]方法,并且所提方法能夠在抑制因子的作用下,能夠有效將設(shè)備的總?cè)萘空急染S持在85%。這主要是因為所提方法通過計算獲取了電力需量的負(fù)荷優(yōu)先級權(quán)值以及調(diào)控次數(shù)權(quán)值,所以該方法在對用戶端電力需量進行優(yōu)化調(diào)控時,傳輸設(shè)備電力總?cè)萘空急鹊汀?/p>

5 結(jié) 語

為減小用戶端電力需量負(fù)荷值誤差,降低用電量花費和用戶端電力設(shè)備總?cè)萘空急?提出基于需求側(cè)管理的用戶端電力需量優(yōu)化調(diào)控方法研究。利用二維小波閾值法對用戶端的電量數(shù)據(jù)進行去噪處理,基于需求側(cè)管理理念對用戶端電力需量負(fù)荷進行分類,并對分類后的各項電力需量取值進行計算。整合構(gòu)建目標(biāo)調(diào)控函數(shù),對用電需量調(diào)控設(shè)備進行優(yōu)化,從而實現(xiàn)對用戶端電力需量的優(yōu)化調(diào)控。該方法能夠有效減小用戶端電力需量負(fù)荷值誤差,降低用電量花費和用戶端電力設(shè)備總?cè)萘空急?。但該方法由于在獲取用電需量的動態(tài)負(fù)荷權(quán)值時還存在一定誤差,因此,今后會針對這一問題繼續(xù)對該調(diào)控方法進行優(yōu)化。