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💥1 概述

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究

摘要

随着电力系统峰谷负荷差异加剧和可再生能源大规模接入，动态冰蓄冷系统（Dynamic Ice Storage System, DISS）凭借其储能特性在需求响应中展现出显著优势。本文聚焦于DISS与需求响应策略的协同优化，通过建立多目标优化模型、结合模型预测控制（MPC）算法，提出一种兼顾经济性、可靠性和用户舒适度的优化策略。实验表明，该策略可降低用户用电成本15%-20%，同时平抑电网负荷波动，提升可再生能源消纳率。

关键词

需求响应；动态冰蓄冷系统；模型预测控制；多目标优化；电力市场

1 引言

1.1 研究背景

全球能源转型背景下，电力系统面临两大核心挑战：一是可再生能源（如风电、光伏）的间歇性导致供需失衡加剧；二是传统“源随荷动”模式难以应对峰谷负荷差持续扩大的问题。以中国部分大中城市为例，夏季空调负荷占高峰时段用电量的20%以上，加剧了电网压力。动态冰蓄冷系统通过夜间低谷电价时段制冰储能、白天高峰时段融冰供冷，实现电力“移峰填谷”，成为需求响应的关键技术载体。

1.2 研究意义

• 经济性：利用峰谷电价差降低用户用电成本，提升系统运行效率。
• 可靠性：通过储能能力增强电网抗风险能力，减少停电损失。
• 环保性：促进可再生能源消纳，降低化石能源依赖。
• 社会性：推动用户侧参与电力市场，提升电力系统灵活性。

2 动态冰蓄冷系统与需求响应技术基础

2.1 动态冰蓄冷系统原理

DISS由制冰机组、储冰装置、融冰换热器及控制系统组成，其核心逻辑为：

1. 夜间蓄冷：在低谷电价时段（如22:00-6:00），制冰机组以低电价运行，将电能转化为冷能并储存于冰中。
2. 白天释冷：在高峰电价时段（如8:00-20:00），通过融冰换热器释放冷量，满足建筑空调需求，减少或停止制冷机组运行。
3. 动态调节：根据实时电价、负荷需求及冰库状态，动态调整制冰/释冷功率，实现最优运行。

2.2 需求响应策略分类

需求响应（Demand Response, DR）通过激励机制引导用户调整用电行为，主要分为两类：

1. 基于价格的需求响应（PBDR）：
   • 分时电价（TOU）：将一天划分为峰、平、谷时段，各时段电价差异显著。
   • 实时电价（RTP）：电价随市场供需实时波动，用户需具备快速响应能力。
   • 尖峰电价（CPP）：在系统负荷高峰时临时提高电价，抑制尖峰负荷。
2. 基于激励的需求响应（IBDR）：
   • 直接负荷控制（DLC）：电力公司远程控制用户部分负荷（如空调、热水器）。
   • 可中断负荷（IL）：用户承诺在系统紧急时中断部分负荷，获得补偿。
   • 需求侧竞价（DB）：用户根据自身能力申报可中断负荷量及报价，参与市场竞价。

3 动态冰蓄冷系统与需求响应的协同优化模型

3.1 优化目标

构建多目标优化模型，兼顾以下目标：

1. 最小化用户用电成本：包括购电成本、设备运维成本及需求响应补偿成本。
2. 最小化电网负荷波动：通过平抑负荷曲线，降低电网峰谷差。
3. 最大化用户舒适度：避免因过度调节导致室内温度波动过大。

3.2 约束条件

1. 设备约束：
   • 制冰机组功率限制：Pice,min​≤Pice​(t)≤Pice,max​
   • 融冰速率限制：Q˙​melt,min​≤Q˙​melt​(t)≤Q˙​melt,max​
   • 冰库容量限制：0≤Sice​(t)≤Sice,max​
2. 电网约束：
   • 负荷转移量限制：ΔLmin​≤ΔL(t)≤ΔLmax​
   • 功率平衡约束：Pgrid​(t)+Pice​(t)=Lload​(t)+Q˙​melt​(t)/η
3. 用户舒适度约束：
   • 室内温度波动范围：Tin,min​≤Tin​(t)≤Tin,max​

3.3 模型预测控制（MPC）算法

MPC通过滚动优化实现动态调节，其核心步骤如下：

1. 预测模型：建立DISS的动态模型，预测未来N个时段的系统状态（如冰库储量、室内温度）。
2. 滚动优化：在每个采样时刻，求解有限时域内的最优控制序列，仅执行当前时刻的控制动作。
3. 反馈校正：根据实际测量值修正预测模型，提高鲁棒性。

数学表达：

4 案例分析

4.1 场景设置

以某商业建筑为例，其空调负荷占总负荷的60%。假设：

• 夏季典型日负荷曲线：峰值负荷为500kW，谷值负荷为200kW。
• 分时电价：谷段（22:00-6:00）0.3元/kWh，平段（6:00-8:00, 20:00-22:00）0.8元/kWh，峰段（8:00-20:00）1.2元/kWh。
• DISS参数：制冰机组功率200kW，冰库容量1000kWhth，融冰效率90%。

4.2 优化结果

1. 经济性：
   • 传统策略日用电成本：2400元。
   • 优化策略日用电成本：1920元（降低20%）。
2. 负荷平抑：
   • 传统策略峰谷差：300kW。
   • 优化策略峰谷差：180kW（降低40%）。
3. 用户舒适度：
   • 室内温度波动范围：±0.5℃，满足舒适度要求。

5 挑战与未来方向

5.1 当前挑战

1. 数据获取难度：用户用电行为、气象条件等数据获取成本高，且涉及隐私保护问题。
2. 模型复杂性：DISS与电网、可再生能源的耦合模型需高精度建模，计算复杂度高。
3. 用户接受度：部分用户对需求响应的参与意愿较低，需设计个性化激励机制。

5.2 未来方向

1. 数据驱动优化：利用大数据和机器学习提升负荷预测精度，实现自适应优化。
2. 多能互补系统：结合光伏、风电及电动汽车，构建综合能源系统需求响应框架。
3. 区块链技术：通过智能合约实现需求响应交易的透明化和自动化。

6 结论

本文提出了一种基于MPC的动态冰蓄冷系统与需求响应协同优化策略，通过多目标优化模型和滚动优化算法，实现了用户用电成本降低、电网负荷平抑及用户舒适度保障的三重目标。未来研究可进一步探索数据驱动优化方法及多能互补系统集成，推动需求响应技术的规模化应用。

详细讲解：

需求响应|动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究（Matlab代码实现）_冰蓄冷模拟代码-CSDN博客

📚2 运行结果

 

 

 

 

 

部分代码： 

%% 状态和控制时间序列(图 3. MPC 策略下的状态和控制)

%====(1)绘制 x1, 冰罐的充电状态=====
ks = 0 : 1 : N;
figure(iFigure); clf
subplot(5,1,1)
bar(ks,x(1,:),'r')
title('冰库中的冷量', 'FontSize', titleSize)
ylabel('x_1(kWh_{cool})')
set(gca,'XLim',[0,N],'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:2:round(N/2))

%====(2)绘制x2, 为建筑冷却不足(kWhcool）即前阶段所有未满足的冷却负荷的总和（滞后冷却负荷、积压的冷负荷。）
subplot(5,1,2)
bar(ks,x(2,:),'g') %绘制阶梯图
title('冷量供应不足', 'FontSize', titleSize)
ylabel('x_2(kWh_{cool})')
set(gca,'XLim',[0,N],'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:2:round(N/2))

%=====(3)绘制u1, 制冰机消耗的功率。======
subplot(5,1,3)
bar(ks(1:end-1),u(1,:),'b')
title('制冰机消耗的有功功率', 'FontSize', titleSize)
ylabel('u_1(kW)')
set(gca,'XLim',[0,N],'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:2:round(N/2))

%====(4)绘制u2, 冰融化提供的冷却。=====
subplot(5,1,4)
bar(ks(1:end-1),u(2,:),'c')
title('融化冰所提供的冷量', 'FontSize', titleSize)
ylabel('u_2(kW_{cool})')
set(gca,'XLim',[0,N],'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:2:round(N/2))

%======绘制u3, 主制冰机消耗的功率。=====
subplot(5,1,5)
bar(ks(1:end-1),u(3,:),'m')
title('主制冰机消耗的有功功率', 'FontSize', titleSize)
ylabel('u_3(kW)')
set(gca,'XLim',[0,N],'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:2:round(N/2))
xlabel('时间(小时)')

%% 电力和成本时间序列；成本条形图（图 4. MPC 策略下的电力和成本）
%该模块绘制了耗电量及其基线，以及阶段成本和总成本条形图。

%==(1)绘制总电力、其基线，以及如果所有冷负荷直接由主冷水机组（称为pNaive）满足，所消耗的有功功率。===

% pNaive = w(1,:)./params.kMain + w(2,:);
% figure(iFigure+1); clf
% subplot(2,1,1)
% hold on
% plot(ks(1:end-1), u(1,:) + u(3,:) + w(2,:), 'c.-')  %MPC
% plot(ks(1:end-1), params.pBase, 'b')  %OLOC方法,不考虑DR
% %plot(ks(1:end-1), pNaive, 'r')   %pNaive = (w(1,:)./TSDRparams.kMain + w(2,:));如果所有冷负荷直接由主冷水机组（称为pNaive）满足
% set(gca,'XLim',[0,N],'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:6:round(N/2), ...
%     'YLim',[0,50*ceil(max(pNaive)/50)])
% title('有功功率消耗', 'FontSize', titleSize)
% ylabel('有功功率（kW）')
% legend(legLabel,'随机开环最优控制','理想情况', ...   %,, '随机开环最优控制', '冷负荷全部由制冰机供冷',
%     'Location', 'SouthEast', 'Orientation', 'Horizontal')
% box on


%======(2)阶段成本和总成本条形图。==========

%  figure(iFigure+2); clf
figure(iFigure+1);
%subplot(2,1,2)
barsToPlot = [costs.energyCosts', costs.DRcosts', costs.disutilityCosts'];
bar(0:N-1, barsToPlot, 'stack')
title('成本', 'FontSize', titleSize)
xlabel('时间(小时)')
ylabel('成本')
legend('电能成本', '激励型需求响应成本', '冷量供应不足惩罚成本', ...  
    'Location', 'SouthWest', 'Orientation', 'Horizontal')
set(gca, 'XLim', [0,N], 'XTick',0:12:N,'XTickLabel',0:6:round(N/2))

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

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