调峰型电采暖虚拟电厂优化配置方法.docx

随着我国实施双碳计划的深入推进，风力发电装置在我国北方地区的应用已逐渐普及。然而，在冬季时期，这些风力发电装置往往面临外送困难的问题。为更好地利用电采暖负荷的灵活性、可调性，本文提出一种新型电采暖聚合型虚拟电厂调峰经济优化配置方法。该方法不仅能够有效保证电力系统的可靠性和稳定性，而且能够使电采暖负荷能主动参与电网运行调控，并以更加经济、合理的方式来解决北方地区电采暖大规模化驾驭电网调峰的难题。具体而言，本文首先对电采暖聚合型虚拟电厂的管理架构和互动机制进行深入分析。通过将电采暖负荷聚合，形成虚拟电厂，以更好地协调电力系统和终端用户之间的关系，实现供需平衡，提高电能利用效率和智能化。此外，为充分利用电采暖负荷的灵活可调控性能，本文提出了一种考虑用户差异化需求的电采暖负荷需求响应模型，并建立了虚拟电厂期望经济效益最大的经济优化配置模型，以实现对电采暖负荷的有效调控。经计算结果表明，该方法在满足不同用户需求的情况下，能够实现经济合理的电力供应，同时也使得电采暖负荷可成功参与电网的调峰过程。综上，本文提出的聚合型电采暖虚拟电厂调峰经济优化配置方法，通过充分利用电采暖负荷的灵活可调控性能，实现电采暖负荷参与电网调峰的现实问题。关键词：虚拟电厂；电网调峰；用能差异化；经济优化配置模型；粒子群算法;AbstractWiththedeepeningofChina'simplementationofthedual-carbonplan,theapplicationofwindpowergenerationdevicesinnorthernChinahasgraduallybecomepopular.However,thesewindpowergenerationdevicesoftenfacedifficultieswithexternalpowertransmissionduringthewinterseason.rIbbetterutilizetheflexibilityandadjustabilityofelectricheatingloads,thispaperproposesanewtypeofelectricheatingaggregation-basedvirtualpowerplantpeakshavingandeconomicoptimizationconfigurationmethod.Specifically,thispaperfirstconductsanin-depthanalysisoftheinteractivemechanismandmanagementarchitectureoftheelectricheatingaggregation-basedvirtualpowerplant.Byaggregatingelectricheatingloadstoformavirtualpowerplant,therelationshipbetweenthepowersystemandenduserscanbebettercoordinatedtoachievesupply-demandbalanceandimprovetheefficiencyandintelligenceofelectricenergyutilization.Inaddition,tofullyutilizetheflexibleandcontrollableperformanceofelectricheatingloads,thispaperestablishesanelectricheatingloaddemandresponsemodelthatconsidersdifferentiatedenergydemands.Then,thispaperestablishesaneconomicoptimizationconfigurationmodelwiththemaximumexpectedeconomicbenefitsofthevirtualpowerplantasthetargettoeffectivelycontrolelectricheatingloads.Thecalculationresultsshowthatthismethodcanachieveeconomicallyreasonablepowersupplyunderdifferentuser-differentiateddemands,andsuccessfullyinvolveelectricheatingloadsinthepowergridpeakshavingprocess.Insummary,thispaperproposesanelectricheatingaggregation-basedvirtualpowerplantpeakshavingandeconomicoptimizationconfigurationmethod,whichsolvesthepracticalproblemofelectricheatingloadsPartiCiPatinginpowergridpeakregulationbyfullyutilizingtheflexibleandcontrollableperformanceofelectricheatingloads.Keywords:VirtualPowerPlant;GridPeakRegulation;DifferentialEnergyUtilization;EconomicOptimizationConfigurationModel;ParticleSwarmAlgorithm.摘要IAbstractII第1章绪论4Ll选题背景及其意义41.2 国内外研究现状51.2.1 虚拟电厂技术51.2.2 虚拟电厂经济优化配置方法61.2.3 电采暖负荷控制建模方法71.3 本文研究的主要内容8第2章基于电采暖模型的VPP需求侧响应激励策略102.1 电采暖型虚拟电厂互动机制与管理架构102.2 单个电采暖负荷热动态模型122.3 考虑人体舒适度的建筑内设定温度计算122.4 考虑用能差异化的电采暖负荷激励策略14第3章考虑用能差异化的虚拟电厂经济优化配置方法163.1 VPP日前经济优化配置模型163.2 VPP日前经济优化配置模型约束条件173.2.1 负荷侧约束183.2.2 VPP功率平衡约束183.3.3VPP调峰约束19第4章模型求解方法与算例分析204.1 粒子群算法概述204.2 模型求解步骤分析214.3 算例分析224.4 结果分析244.4.1 不同类型电采暖可调控容量分析244.4.2 虚拟电厂配置优化结果25设计总结与存在的问题27参考文献31致谢错误!未定义书签。附录错误!未定义书签。第1章绪论1.1 选题背景及其意义近年来，全球变暖加速，导致极端天气频率的增加。如何实现经济清洁低碳发展、完善环境和气候治理已经成为各国面临的共同课题。早在本世纪初，中国已将实现节能减排和可持续发展列入基本国策。而2020年9月，中国进一步制定了碳排放控制的具体时间表，提出了惊人的宏伟目标：到2030年碳排放预计实现峰值，到2060年预计达到碳中和，彰显我国面对气候之变化所展现的大国担当，也传递了践行人类命运共同体理念的坚定决心。虚拟电厂作为起源于欧美的一种灵活高效的智能能源管理形式，已经出现了20多年。其核心思想是通过聚集分散的用户群体，在电网和用户之间建立组织连接，为负荷侧资源参与电力市场提供一套创新的商业模式。虚拟电厂发电厂的聚集不再依赖自上而下的行政指令，这一变化对中国新一轮电力体制改革具有重要意义。虚拟电厂能够评估负荷侧资源对电网的贡献，并刺激输电，同时也能作为一种面向用户的智能能源管理模式，满足当前电力系统改革和数字化智能电网建设转型的需要。在未来，虚拟电厂将结合双碳目标和新电力系统建设过程，不断丰富自身应用场景。目前，我国的河北北部、上海、江苏、广东等省市已按照各自重点发展分布式柔性资源，实施了一些虚拟电厂试点项目，为虚拟电厂技术规范、实施方案、配套市场规则等方面积累了多年宝贵经验。作为一种面向用户的智能能源管理模式，虚拟电厂能够满足当前电力系统改革和数字化智能电网建设转型的需求，未来还将结合双碳目标和新电力系统建设过程，不断丰富自身应用场景。在北方地区，电采暖装置的广泛使用为大规模电采暖负荷的能耗弹性提供了巨大的需求侧响应潜力，成为具有重要可控负荷资源的代表。未来的“十四五”期间，我国高峰负荷趋势将越来越明显，因此迫切需要大力挖掘和充分利用需求侧资源，以实现填谷削峰、进一步缓解电力系统供需矛盾和促进清洁能源消纳。为了充分利用电热负荷的可调节能力，将异构的、地理分布的电热负荷聚合为一个虚拟电厂(VPP)是一个有效组织形式。实施能源聚合和资源管控能够充分参与负荷侧资源的电网调峰，但是根据电热负荷的调节特点，迫切需要探索有效的虚拟电厂经济调节方法，以实现调峰负荷的目标。因此，在未来的发展过程中，需要进一步加强虚拟电厂的技术研究和市场建设，探索更加成熟和完善的调峰负荷经济调节机制，为电力行业的可持续发展做出贡献。1.2 国内外研究现状随着我国分布式新能源机组快速发展和电力市场化改革进程不断深入，虚拟电厂逐渐受到各方重视。本节从虚拟电厂技术，虚拟电厂经济优化配置及电采暖建模方法三个方面介绍国内外研究现状。1.2.1 虚拟电厂技术（1）虚拟电厂的概念智能电网技术以及能源互联网技术的迅猛发展，将分布式可再生能源以及需求响应资源融入电网运营与规划，成为电力行业发展的一种不可忽视的主流趋势。为了充分挖掘分布式可再生资源以及负荷侧资源的潜力，许多学者们已经开始着手尝试将地理位置分散、类型种类繁多的分布式新能源机组、用户负荷、储能装置，以及传统机组等整合为一个整体，从而参与到电力系统的运行中。ShimonAwerbuch教授在其1997年出版的著作中，提出了虚拟公共设施的定义：“以市场利益为驱动的互不统属的实体之间的灵活合作。且各实体不必拥有相应的资产，就可以方便地提供高效服务给电力用户”。虚拟电厂概念就是基于虚拟公共设施这一概念而诞生的。目前，国内外的学者们分别提出了不同的定义方式，具体概念阐述有以下几种方式：1）虚拟电厂是一种实体，将小型分布式发电机组聚合起来。在实际电力系统运行中，虚拟电厂等效于单个整体电厂运行，其网侧等效运行参数由各分布式整合而得，电网对各分布式机组的影响叠加等效为对该虚拟电厂的影响。2）虚拟电厂是一种机构，将给定区域内的传统电厂、储能设施、可调节负荷以及分布式发电机组聚合，并通过控制中心合并为一个整体以参与电力系统的运行以及电力市场的交易。3）虚拟电厂是一种需求侧管理方式，通过在用户侧安装智能量测与控制装置，并保证用户体验与用电方式的前提下，对终端负荷的用电行为进行调节。从而达到与新建集中式发电厂类似的效果虚拟电厂的概念常常被误认与传统的微网概念相混淆。微网是由分布式电源、储能设施、负荷、能量管理器、潮流控制器、保护协调器等组成的微型发配电系统，具有分散供电的特点。与虚拟电厂相似，微网能够集成分布式电源、储能设施等，并对系统内部进行自动化控制、管理和保护。但是微网和虚拟电厂之间存在以下区别：1）运行模式不同：虚拟电厂始终保持与主网连接的状态，在内部机组出力过剩时向外界输出电能，在内部负荷过高时从外界输入电能；而微网既可以选择与外部电网连接，作为外部配置系统的受控单元，又可以关闭公共耦合开关，在满足功率平衡要求及电能质量要求的情况下，作为独立孤岛单独运行。2）装置分布不同：虚拟电厂中的各单元可以分布于不同的节点位置，并且虚拟电厂能够通过远程管理软件与各地单元实施交互；而微网的主要整合模式则基于地理位置相接近的各类型可控单元，且主要考虑离网情况下的系统运行网。3）运行理念方面：虚拟电厂强调“参与”电力系统配置及电力市场交易的目的，从而将各单元整合为一个整体；而微网则更强调“自治”，旨在实现正常情况下的并网运行以及主网故障时的孤岛运行。虚拟电厂工程项目目前也正在不断发展。为了提升分布式可再生能源的利用效率，挖掘分布式新能源机组参与市场的潜力，世界各国都已实施了一系列虚拟电厂项目。例如，2005年，英国、法国等8个国家共同实施了FENIX项目，并通过分为北部1.2.2 虚拟电厂经济优化配置方法为了使虚拟电厂更好地参与电力系统运行及市场竞标，将各类分布式资源聚合为一个整体已成为必要的举措。然而在推动虚拟电厂的建设发展时，需要在虚拟电厂规划阶段对虚拟电厂内部单元进行合理的优化配置以实现总体投资与收益的平衡。为了达到优化配置的目的，国内外学者在针对虚拟电厂内部优化配置的研究过程中开展了较多的努力。例如，文献分析了虚拟电厂内部储能系统所发挥的重要作用，并建立了虚拟电厂储能系统优化配置模型，利用粒子群优化算法对模型进行了求解。文献四则以电压偏差最小和电压畸变率最小为目标构建了配置优化模型，并结合粒子群优化算法和差分进化算法对所提模型进行求解。同时，文献I针对风电外送区域，将分散式电采暖负荷以合同方式整合成一个虚拟电厂，并建立了以区域所含电网协议中风电外送效益最大为目标的虚拟电厂内部电采暖优化配置模型，并利用粒子群算法对模型进行了求解。文献I则对含压缩空气储能和锂电池的风光水虚拟电厂，提出了考虑日前及实时市场的虚拟电厂内部复合储能容量优化配置模型。文献建立了考虑多个投资商的虚拟电厂容量配置模型，并对配置结果的可操作性及抵抗风险的能力进行了评估。文献网则在利用条件风险价值度量虚拟电厂运行风险的基础上，建立了一种基于投资组合理论的虚拟电厂容量优化配置模型，对内部风电、光伏、储能电池常规机组容量进行了配置。然而，现有文献主要关注于传统虚拟电厂内部单元的优化配置，而有关聚合型电采暖虚拟电厂需求侧优化配置的研究较少。聚合型电采暖虚拟电厂是居民生活中重要的组成部分，也是参与用电的重要方面，其运行方式具有“分时定需”的特征，这意味着总体用户的调节能力是受限的。在此情况下，聚合型电采暖虚拟电厂的运行灵活性降低，且虚拟电厂市场竞标电量区间也会缩减，进而降低虚拟电厂盈利能力。因此，有必要对聚合型电采暖虚拟电厂的配置进行研究，以增加虚拟电厂运行灵活性和实际收益，并提高参与电力系统的削峰填谷的能力。要解决这个问题，需要考虑不同用户对温度的舒适性，并以此为基础制定不同的激励策略，以提高用户的调节能力。虽然这种方法可能会增加成本，但整体收益将大大增加，并且能够提高用户参与需求侧调节的积极性。聚合型电采暖虚拟电厂需求侧的优化配置将需要充分考虑用户的需求和舒适性，从而增加虚拟电厂的运行灵活性并提高实际收益。同时，这种措施还能够参与电力系统的削峰填谷，为电力行业的可持续发展做出贡献。因此，对于提高电力行业的经济效益和可持续发展，研究聚合型电采暖虚拟电厂的优化配置具有重要意义。1.2.3 电采暖负荷控制建模方法随着信息技术的不断发展和迭代，电采暖负荷智能化水平也不断提高和创新。现如今，利用先进计算机技术，可以获取更为精细化的电采暖装置运行信息，从而极大地促进了电采暖负荷建模方法的研究和发展。在众多研究文献中，文献18成功构建了基于温度控制的负荷聚合模型，并分析了模型参数变化对模型的影响。最终该研究不仅成功评估了温控负荷集群的响应能力和分布特性，同时也验证了该模型高效和实用性的优点。另外，文献说针对室内房屋参数热模型进行了进一步的研究，并评估了电采暖负荷的可参与调峰能力。该文献进一步进行了时移电量和调峰成本的运算仿真，最终获得了多样化的研究成果。在电采暖负荷控制策略的研究领域，文献画探索了电热泵的控制策略，并成功建立了电热泵聚合控制模型，以削峰填谷为目标。同时，文献】采用轮控管理方法，以温控负荷为研究对象，激发并挖掘了温控负荷的配置潜力，为电采暖负荷控制策略的改进提供了关键思路。相较而言，文献【22】以电采暖集群控制策略为出发点，旨在实现降低煤炭消耗及消纳可再生能源的目标。最终，文献田采用等值热力学模型对聚合负荷的分钟、小时级调节能力进行了精准的评估，并通过直接负荷控制和状态队列时序方法调控各装置的温度，提高了调控性能。通过算例仿真，进一步验证了该方法的有效性。1.3 本文研究的主要内容目前，虚拟电厂优化配置方法的研究领域中，许多学者只注重可控负荷需求响应对整体配置的影响，而对于针对可控负荷个性化需求的充分运用方面缺乏更深入的探讨。为了更好地解决这一问题，本文提出了一种聚合型电采暖虚拟电厂调峰经济优化配置方法，旨在实现电采暖负荷可主动参与电网资源调控的目标。在第一章的研究中发现，现有的需求响应模型大多是综合性的模型，无法满足室内使用电采暖的用户在参与用能时的经济性、舒适性等个体差异化需求。因此，需要对电采暖用户的需求响应进行分类，因为不同用户可能包含具有差异的响应。然而，现有研究通常未考虑到这一点，同时也未对负荷分类进行区分。第1章重点介绍了选题的背景和意义。首先在本章中对虚拟电厂运营模式与特征进行了阐述，对部分国内外虚拟电厂示范工程进行了简略介绍。之后，对虚拟电厂优化配置与配置方法的研究方面进行了分析。然后，对电采暖负荷建模方法进行研究，从而为本文的针对电采暖建模研究工作提供了参考和指导。最后，对本文的研究内容和方法进行了探讨，并对本文的主要工作内容进行阐述。第2章对虚拟电厂组织架构和管理机制进行介绍，用户与虚拟电厂控制中心的交互工作。首先基于电采暖负荷建模方法，建立了室内电采暖房屋模型。引入PMV指数，对人体舒适度进行划分为五级，最后根据划分好的人体舒适度将用户的分为三类，并根据三种用能差异化的用户制定激励策略，以达到激励效果的最佳化。第3章主要研究了虚拟电厂（VPP）经济优化配置模型，以参与电网调峰活动为手段，通过确定电采暖负荷调用计划，实现VPP的最大化运营收益。为此，本章构建了一种日前经济优化配置模型，旨在使得VPP在次日的运营收益期望最大化。该模型的决策变量是各类电采暖负荷的调用容量，目的是达到最佳的经济效益。第4章基于第3章中的所建立的虚拟电厂经济优化配置模型，本章节选取粒子群算法进行matlab编程，并制定相应的算法编程步骤。然后，本章节以黑龙江某地区实际算例为基础，进行实际的算例仿真，得到不同类型电采暖可调控容量分析和最终的优化配置结果，结果显示通过合理的虚拟电厂配置可以实现较为理想的虚拟电厂经济优化配置。第2章基于电采暖模型的VPP需求侧响应激励策略参与电力市场交易及电力系统运行，实现了能源的有效整合与市场化消纳。从需求侧入手，针对聚合型电采暖虚拟电厂的架构，可以首先对单个电采暖负荷模型进行深入分析。本文引入了室内温度变化和传热量的关系式，对具体的房屋室内房屋进行了温度分析，并建立了较为符合现实环境的模型。其次，为了实现虚拟电厂的运行效益最大化的目标，本文制定了电采暖的负荷计划，使之参与电网的调峰。以最大的单日经济效益为目标函数，建立了VPP经济优化配置模型。最后，针对经济优化配置模型，本文从三个方面补充了对模型的约束条件来确保模型更好地适应实际场景。综上所述，通过聚合型电采暖虚拟电厂，可以有效解决分布式可再生能源消纳难题，促进能源的有效整合和市场化消纳。同时，从需求侧入手，建立较为符合现实环境的模型和经济优化配置模型，可以提高虚拟电厂的运行效益和市场竞争力。2.1 电采暖型虚拟电厂互动机制与管理架构虚拟电厂是近年来备受瞩目的一种全新能源管理方式，其实现离不开大数据信息通信技术的强有力支持。以电采暖为代表的分散式可再生能源消纳方案，其容量较小、地理位置分散及可预测性低等特点极易导致发电和用电之间的错位，使得电网稳定性和安全性面临严峻挑战。而虚拟电厂则构建了一种高效的负荷聚合器运行机制，通过聚合用户侧电热负荷，实现将分散的电力负荷整合起来，从而有效地消纳分布式可再生能源。此外，虚拟电厂的外部灵活性也是其重要特征之一。通过合理的激励策略，虚拟电厂可以让电采暖负荷参与需求侧响应，实现整体输出和虚拟发电特性的灵活调整，以满足市场需求。同时，将虚拟电厂作为一个整体参与电力市场买卖电力和电网调峰市场，可以实现利润最大化的经营目标。图1电采暖型虚拟电厂组织架构与互动机制图1展示了电采暖虚拟电厂的组织架构和相互作用机制，为提供了深刻的视角。显示了虚拟电厂在可再生能源消纳和市场化消纳方面的重要性和运行机理。值得关注的是，虚拟电厂由多个部分组成，其中电采暖负荷聚合器和控制器等核心组成部分对于保障虚拟电厂高效运行至关重要。在虚拟电厂内部，智能管控中心可以通过双向通信交互，实时感知电采暖负荷的状态，并进行合理控制。此外，虚拟电厂还需要评估电加热负荷的可调能力，必须制定最优经济激励策略，并采取控制器向各电采暖集群发放相应的控制信号来实现。用户可以通过短信获知有关的激励和控制策略，并通过手机APP轻松调整个人的电加热设备，从而实现对虚拟电厂的更加精确的运行控制。这样的机制使得虚拟电厂在可再生能源消纳和市场化消纳方面扮演着至关重要的角色。尤其在大数据信息通信技术的支持下，虚拟电厂通过灵活调整和优化管理，能够高效地管理电采暖负荷。这为构建智能配电网和促进可持续发展提供了新思路。因此，虚拟电厂已经成为电力领域中不可或缺的元素，且无法被替代。最后，必要的成果是拓展虚拟电厂的应用研究，以更好地满足未来发电和电力消费模式的需求。2.2 单个电采暖负荷热动态模型为凸显所建立房屋模型与实际情况的符合性，该研究综合考虑了房屋室内房屋结构、室内温度、天气等相关因素。据室内房屋物热量传递原理，本研究因此建立房屋室温内部变化与传热量的关系时变方程已久该方程可以展示出室内温度改变与传热量的关系为。二Q(2-1)air式中：为室内房屋内部温度变化；Qh为通过电加热装置提供的热量，维持房屋的适当温度；Q，为房间里由阳光所提供的热量；2和&分别为室内外室内房屋所围护相关结构的导热和空气换热，从室内至室外的换热为的正方向;C而是室内房屋物中含有空气的总热容量。对于具体的室内房屋，已知房屋结构和保温参数，可以根据文献同中室内房屋的热传递关系进行计算。由室内房屋节能设计标准可得，如式(2)式(4)。Qc=KC(TinT。”)(2-2)Qv=阳-&)(2-3)Qs=GE(2-4)式中，1、Q分别为室内温度、室外温度；KC为一种综合的传热系数，它与房屋各部分的室内建筑房屋墙体、屋顶、地面、门窗和室内房屋的围护面积的传热房屋系数有关；氏为综合的换热系数，与室内建筑房屋比热容、空气密度及漏风间隙与室内建筑总面积有关；E为室外空气的风速；入为室内建筑房屋物的实际有效等效的采光面积，与门窗的面积的折减系数和室外阳光辐射强度有关。GS为阳光的辐射的强度。为了保持室内建筑温度恒定，可以根据能量平衡关系表示式(1)。Qh=Q+2-。=(÷vv)(n-7Lut)-GsFw(2-5)2.3 考虑人体舒适度的建筑内设定温度计算在电采暖装置的性能评价中，人体舒适度可以作为主要指标。本论文创新性地采用室内温度人体热感觉(PMV)指数261的预测均值来反映人体热舒适。这种方法可以更具体地评价电加热装置的采暖性能。通过考虑人体热感觉因素，本文可以更全面地评估电加热装置的性能。PMV指数是预测人体感受到的温度和湿度等因素的数学模型。通过对这些因素进行分析和计算，并取其预测均值作为主要的评价指标，可以更准确地衡量电加热装置的采暖性能，并提高整体效率。具体而言，本文采用PMV指数预测均值来反映人体热舒适度，因为这一指标考虑了人体与环境的相互作用关系，可以反映出人体对温度和湿度等因素的感知情况。通过比较实际温度和PMV指数预测均值之间的差异，可以更好地了解电加热装置的实际采暖效果，并在此基础上进行优化调整，提高其性能和使用效果。本研究PMV指数计算公式如下v -2.43-3.76«-宵 V)M(el+0.1)(2-6)式中：件MV表示反映人体最适宜热舒适度的PMV指标；A表示人体皮肤温度；M表示给hi实际人体代谢率；/“表示人体实际服装热阻。将式(6)经数学变换,得到考虑实际人体舒适度指标的室内建筑温度为(2-7)3.76(7；YMV)M(d+0.1)在人体热舒适度的评估中，PMV指数是一种常用的分析方法。根据该指数的计算结果，可以将人体热舒适度划分为不同的等级，以便更具体地描述人体舒适度的状态。具体而言，PMV指数按实际人体感受可分为5个等级，如表1所示，其中O代表人体的最佳热舒适状态。除此之外，还有其他几个等级与舒适度的对应关系，这些内容已在表1中进行了详细阐述。需要注意的是，根据ISO7730标准规定，PMV指数在-1,1之间被认为是人体最佳的热舒适状态。因此，在对PMV指数进行评价和分析时，应特别关注其数值范围，以便更准确地描述人体的热舒适状态，并为相应的采暖设备调整和优化提供科学依据。表1PMV指标分级舛MV取值-2-10人体感觉稍凉 适宜稍热24考虑用能差异化的电采暖负荷用户激励策略本文通过分析电热负荷的热力学模型来推论用户舒适度范围、室外温度以及电热热参数的随机性将对电热负荷的调节能力产生影响。具体而言，本研究指出用户舒适区是一个可调整的因素。因此，通过采取补贴等政策，可以督促用户更改其固有的能耗模式，进而使电采暖负荷具备需求侧响应特性，更好地参与电网的运行和优化。从参与需求响应的电热负荷用户的角度来看，本研究发现用户的舒适偏好和经济偏好是具有高度稳定性、可观察性和可量化性的能耗偏好。表2则详细列举了这些能耗偏好的特征，可作为评价电采暖负荷效能以及优化能源使用的重要参考指标。表2电采暖负荷用能需求分类实际分类需求偏好具体人群舒适度区间对温度需求较老人、儿童、高收入人群舒适型用户高，对经济性需求较低1-0.5,0.5标准型用户对温度与经济性需求占比适中对温度需求较绝大部分低收入用户、环保人士-1，H经济型用户低，对经济性需求较高-1.5,1.5本文针对用户能源需求的差异，对虚拟电厂电采暖用户的激励策略进行了具体规划。具体而言，当用户的能源需求处于舒适指数范围-0.505内时，被称为第一级舒适度。在该温度范围内，本文将虚拟电厂范围内的单位电负荷初始补贴价格设定为能最大程度地激发舒适用户的效果。当用户能源需求处于舒适指数范围-1,1内时，被称为第二级舒适度。此时，本文将单位容量的初始补贴价格设定为能够最优化标准用户激励效果的值。当用户舒适度指数在-1.5.5之间时，则为第三级舒适度。在这个舒适度级别下，本文将单位产能的初始补贴价格进行设定，以实现对经济用户激励效果的最大化。另外，以需求侧响应特征和效益模型理论为基础，可以得出结论：电采暖呼叫容量和补贴价格存在边际增长效应。鉴于此，采用二次型函数来简化电采暖用户单M(243-v)4+0l)(2-8)位呼叫容量的补贴成本。3.76式中：，是用户类型;CHs为各类电采暖负荷的实际单位调用容量补贴成本，为时间，时各种电热负荷的实际电功率，加。八利必为时间t时电热负荷的偏差惩罚系数和首选功率。第3章考虑用能差异化的虚拟电厂经济优化配置方法在该模型中，本章节主要关注VPP参与电网调峰的特点，并将重点放在了电采暖负荷调用计划的制定上。通过合理安排电采暖负荷的调用容量，以期在电网调峰时段内取得更高的收益。此外，本文关注了模型的经济效益，旨在实现VPP次日运行收益期望的最大化，以实现最佳的运营效益。3.1 VPP日前经济优化配置模型虚拟电厂(VPP)是一种基于信息通信技术的先进分布式能源管理方式。在实践中，VPP运用大数据技术，将各种分散型可再生能源装置和负荷设备进行统一的管理和配置，以达到提高资源利用率、降低资源消耗以及强化能源供应体系等目标。其中，VPP经济优化配置模型是实现该目标的关键因素之一。VPP经济优化配置模型中目标函数是制定电采暖负荷调控计划来参与电网的调峰，同时提VPP的运行效益，实现次日营业收入的期望最大化。其决策变量主要包括各种电加热负荷的呼叫能力，通过这些决策变量，VPP可以计划其电采暖负载，进而最大化次日的经营效益。VPP日前经济优化配置模型的目标函数是基于上述内容，通过对各项电采暖负载进行精细化管理与配置，使得VPP次日预期效益最大化。为此，必须充分协调电网调峰需求和VPP内部经济因素，并在此基础上对电采暖负荷计划进行科学合理的制定。这种优化配置模型能够让VPP更加高效地参与电力市场，提高能源利用效率，以及增加经济收益。具体目标函数为VPP的日营业收入F,其中各项收益含VPP调峰收益耳、实际用户售电收益、经济成本包括电力市场采购成本a、电采暖负荷调用成本CJ27。具体表示为：Tmax尸=£(片+B-G-C2)(3-1)/=I(1) VPP调峰收益24G=Z4vPp(f)&PPF(f)(3-2)式中：pp>用，PF分别表示虚拟电厂在t时段参与电力调峰辅助服务调峰报价和中标容量。该部分与不同时段电网的需求不同而变化，是虚拟电厂参与中标的容量。当可参与调控容量增大时，中标容量也进行变化。(2) VPP辖区售电收益F=，一为1,(。+"-441.(，)+%>4为1«)(3-3)77p7r式中：乙、乙、人分别表示VPP制定的分时段峰、平、谷专属电价；m、小P分别表示单日内分出的峰、平、谷时段个数；k(z)为，时段电采暖负荷用户实际采购电功率。该部分为对于该区域的售电收益，基本每天为固定值。(3) VPP市场购电成本24G=Z右RPPB(3-3)/=1式中：儿、&PBa)分别为t时段日前电力市场电价与VPP电力市场采购电功率。(4)电采暖负荷调用成本243C=Xchi,rO(3-4)z=/=I式中：%u(z)为f时刻第i类电采暖负荷调用容量。3.2 VPP日前经济优化配置模型约束条件在虚拟电厂(VPP)经济优化配置模型中，为了对各项约束条件进行考虑和完善，需要建立完整的配置模型，其中包括热功率平衡约束、用户舒适度指标约束以及电采暖调用容量和调用次数的约束。首先，在VPP经济优化配置模型中，热功率平衡约束是非常关键的因素之一。该约束条件要求通过合理调节各项电采暖设备的负载，保证整个系统内部的热平衡状态。具体来说，通过考虑热量的传输和流通过程，可以建立热功率平衡约束模型，制定一个虚拟电厂内部的温度控制策略，达到热量平衡的目的，从而保障用户的舒适度。其次，用户舒适度指标约束也是VPP经济优化配置模型中的重要约束条件之一。这个指标衡量了用户使用电采暖设备时所感受到的温度和湿度等因素，直接关系到用户对产品的评价和信任度。因此，在VPP的经济优化配置模型中，需要考虑用户舒适度指标约束的限制，并根据实际情况，进行有效的优化和调控。最后，电采暖调用容量和调用次数的约束也是必不可少的因素。在进行经济优化配置时，需要根据每台电采暖设备的实际容量和调用次数情况，对其进行科学合理的配置和限制，以保障整个VPP系统运行的稳定性和安全性。对于这个约束条件，本文可以通过一系列数学规划方法来实现其有效管理和控制。综上所述，完善虚拟电厂经济优化配置最大收益模型，需要对热功率平衡约束、用户舒适度指标约束以及电采暖调用容量和调用次数等约束条件进行考虑和分析，建立相应的限制模型和数学规划模型，最终实现VPP系统内部的高效稳定运行。下面介绍具体的各项约束条件3.2.1 负荷侧约束(1)热功率平衡约束具体见式(2-5)。(2)用户舒适指标约束一级舒适度PMV1：mv-0.5,0.5;二级舒适度PMV2：mv-1,1j三级舒适度PMV3：mv-2,2o(3)电采暖的调用容量以及调用次数约束电采暖负荷所调用容量约束为：(3-5)DR.IGl-%LJ，IL.,6r,2()eI-%L2，吊L21JdrjW-l,3,l.3(3-6)调用具体次数约束为：./.max3.2.2 VPP功率平衡约束，3(3-7)Z=IGPPB(，)=>为RJ/=1/=I3.3.3VPP调峰约束(3-8)RpP.f")IKPVPP.F.max式中：GPEmax为VPP最大调峰容量。第4章模型求解方法与算例分析本章节的重点在于改善后的基于人体舒适度的虚拟电厂配置优化模型的求解过程。本文将通过寻找合适的算例并进行数据分析，依据实际条件完成模型求解，从而达到优化配置的目的。本文采用MATLAB软件编程的粒子群算法进行模型求解。相较遗传算法而言，粒子群算法具备更强的全局搜索能力和更高的求解速度，并且算法编程更为简单易懂。下面，本文将介绍粒子群算法的原理，并建立完整的模型求解步骤，最终选取合适的算例进行求解。4.1 粒子群算法概述1995年，Kennedy和Eberhart提出了全局智能优化算法粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PS0)。该算法的创意灵感来源于对鸟群捕食行为的研究，粒子群优化算法是一种高效的全局优化算法。在这一过程中，某些较为敏感和感知能力强的鸟类个体通过不断地信息交流来协助整个鸟群快速找到食物位置。同理，在本文中，认为PSO算法中的解群就相当于鸟群，其求解过程也就是寻找食物的过程。在该过程中，粒子之间的信息交流扮演着个体之间相互交流的角色，快速将优秀信息传递至其他个体，并有针对性地指导群体找到全局最优解方面具有重要意义。PSO算法以其参数设置简单、计算效率高等特点，广泛应用于工程配置、函数寻优、系统控制及参数识别等多个领域。在该算法的求解过程中，基本单元是粒子，每个粒子代表着一个可行解空间内的解，并由适应度函数(即目标函数)评估其解的优劣。此外，粒子还具有速度，该速度指示了它变化的方向和距离，帮助粒子寻找更优解。在PSO算法的求解过程中，首先需要随机生成一组粒子，并在迭代过程中不断优化求解。在每次迭代中，粒子会以两个参照值来更新自身位置。一个参照值是个体极值，即粒子找到的最优解；而另一个参照值是全局极值，即目前整个种群找到的最优解。当粒子的适应度达到顶点不再变化或者算法迭代次数达到最大迭代次数时，即可获得该优化问题的最终解。这种求解方法具有非常高的效率和精度，可以应用于许多实际问题的优化中。同时，PSO算法最大的优势在于实现简单的前提下具有较强的求解能力，因此成为一种重要的全局优化算法。在未来的发展中，应进一步研究和完善PSO算法，以能够更好地应用于不同领域和提高算法性能，从而促进更多领域的发展。由于PSo算法具有广泛的适用性和优越的求解能力，将其应用于不同领域的研究和实践都将具有重要的价值。4.2 模型求解步骤分析本文基于MatIab仿真软件，以小时为时段、日为运行周期进行研究。通过粒子群算法实现模型的优化求解。具体步骤如下：(1)根据历史数据，获取冬季典型日各时段的室外温度、VPP电采暧用户室内取暖温度以及原始电网电价等初始数据。以此为基础，获取电采暖用户各时段的热负荷需求曲线。(2)以日峰电开始时刻为起点，初始化VPP内电采暖用户类型和每户电采暖设备参数等数据