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1、评价住宅HVAC控制战略需求响应计划摘要对于个别房主以及住房人口,为了分析需求响应方案的好处,一个详细的模拟程序被开发。本文描述了用于模拟模型的方法开发,和对于暖气,通风和空调(HVAC)系统,当应用负载形状不同的控制策略时,对经济利益和影响配电馈线模拟模型的应用研究。使用模拟程序,各种住宅HVAC控制对单户住宅和多人住宅进行战略分析。结果表明,削减控制策略提供了最需要救济。但是,紧接削减事件,这个需求缓解以安慰和差异为代价。预冷几乎提供了削减策略的需求缓解,但是消耗了更多的能源和成本。随着预冷控制策略实施,没有舒适性和多样性在削减前和后被保持。简介在过去的一些年,许多公用事业和独立的系统运营
2、商(ISOs)开始市场需求的反应(DR)程序。程序可以提高电力需求弹性,它可以温和的供应商的能力行使市场的力量来操纵电价和减少对纺纱储备的需要。在放松管制市场,对DR方案通常有两种目标:减缓价格波动和供需平衡。传统上,如纺纱储备、负载以下和频率调节这些服务由发电机提供。当低于某一阈值,在高频继电器被触发,摆脱负荷恢复到平衡发电机,为此目的使用负荷控制系统频率下降。(陆和Ham1nerStrOm2005年)。在调整电源系统,可提供的服务也许是市场根基。由于负荷控制能够起到与在维护电力系统的平衡方面,发电机的功率控制作用非常相似角色,它也可以参与在低频率减少负荷程序中作为紧急情况下的快速补救行动(
3、约万诺维奇等。1994年,德尔菲诺等人。2001年)。虽然DR程序可以提高需求弹性并提供救济的需求,许多家庭和楼宇业主和建筑商有很少信息,他们可以提供多少救济的需求或什么经济上的回报,将会是一个DR计划的参与。此外,设计者和DR程序的实施者(公共事业佣金,公用事业,和ISo)也有DR程序广泛采用对传输和分配系统影响的一些小知识。为了更好地了解广泛参与,准确,详细的能源资源分布模型的潜在影响,在分布馈线水平是必要。在DR控制策略的应用程序(博恩1982;施瓦耶普等。1989年;DMyanina等。1989年,路和ChaSSin2004年,路等。2005)可分为三类:削减负荷,负荷转移和替代(燃料
4、转换)。负荷削减,顾名思义,减少负荷,高峰期间,预计价格或高峰负荷期和关闭用户或在削减期装置用电消耗削减。负荷转移,顾名思义,高峰期前转移用电,或者高峰期后在预期的消费高峰期价格期减少用电。一个负载转移战略的一个重要特点是,它可以针对温控设备,如循环荷载(TCAs)。(循环荷载)包括住宅供暖,通风,和空调(HVAC)系统,电热水器,冰箱,冰柜。变化的一个TCA恒温器设定能够转移数以万计的三氯乙酸的消耗,这取决于产品。如果设定值控制在应对市场价格,转移三氯乙烷的能源消耗有助于减少那个时期的负荷。一般来说,三氯乙酸的能源消耗被及时转移,而不是减少,因此,在这事件前或者后电将要不得不被消耗。能源消耗
5、可减少或转移,从高价位时期到低价位时期,以减少高峰负荷和合理选择控制战略的能源成本。本文重点对各住宅空调负荷控制策略评价,这种策略可被用来减轻价格波动。在下一节中,我们提供了一个简要的概述各种造型已经由他人使用,研究人员还描述了该方法被用于这项研究。对一些关键投入该模型的灵敏度空调在下面的部分进行了详细分析。然后,多变的住宅空调控制策略制定,实施,并评估了单户住宅。这个控制策略对服务多户住宅配电馈线的影响也进行了分析。虽然本文的分析是对住宅空调的DR控制策略方案有限的评价,该方法也可用于研究其他住宅设备的影响。此外,该模型也可用于评价来自小型商业建筑物的影响。家用电器建模住宅设备分为那些恒温控
6、制的和那些没有恒温控制。在一个居住空调系统有四个主要的循环荷载,电热水器,冰箱,和冰柜。估计一个三氯乙烷的能源消耗,一准确的模型是至关重要的。许多不同类型的建模方法已被用于家电能源消费模式。在下一节中,我们回顾了一些建模方法和用于当前的分析描述方法。TCAs建模方法几乎所有今天的分配负荷预测是根据经验确定的一些组合测量和概率。(HeUniS和赫尔曼2002年;威利斯1997年;HatZiargyriOU等。1990年)。一些研究人员已申请的统计分析历史数据模型,用于TCAs模型结束使用负荷,(Ge1IingS和泰勒1981年底使用的负载布赖斯1985;井原和施瓦耶普1981;郎等人。1982年
7、)。因为从所有的馈线载荷部件内的贡献与一个单一的集总模型结合,不允许从总负荷(GUttromSon等。2003)提取或回归的各部分。基于一个工作周期方法的模型(Ryan等。1989年)也已经形成直接负荷控制。这些模型也是基于一些在变电所收集到的历史数据。虽然这些模型比数据模型灵活,因为它们能占非工程因素,例如天气模式和顾客的行为,他们是经验驱动和非交互式。为预测每小时或每小时住宅最终使用的负荷,以第一原则为基础的或以物理为基础的方法,也被用来评价负荷管理方案的影响。陈等人,(1981年)用于多元化的负荷,该负荷从数量有限的个别住户负荷形状到形成一个负载的多样化模式。这种方法考虑到这些设备的热特
8、性,导致以自下而上的方法。基于第一原则的负荷建模方法,更适合DR效益分析因为这些模型预测个别负荷动态响应,同时提供的这些合理准确地负载聚合反应(莫利纳等。2003年)。TCAS作为时间函数的能量消耗也可以准确估计,采用简化的第一原则模型,如等效热参数(SOndCreggCrI978年的SUbbaraO1981;威尔逊等人。1985年,普拉特和泰勒1994年)。这种方法模型的制冷和制热负荷的居住或小型商业建筑作为一些集总参数的函数(有效信封电导,有效热质量,有效的太阳能孔)和性能系数(缔约方大会),天气,内部收益和恒温器设定点。热水器,冰箱的负荷冷冻机也可以使用这种简化的建模方法。研究在各种载荷
9、下的住宅价格的反应的分析,仿真模型被开发出来,这种策略是基于等效热参数(ETP)的方法。如图1所示,它是一个自下而上方法,其中ETP模型是用来预测每种类型的电器设备负荷。每个电气设备的单独负荷,每个家庭的负荷,及对某一组的家庭总负荷能够利用该模型进行估计。虽然这种方法有许多优点,它是计算机密集,对大量的负荷不能处理好(大于10000)o欲了解更多关于仿真模型详情,GUttrOmSOn等涉及到。(2003年)。暖通空调系统的等效热物性参数模型由于对住宅负荷模型和能源消耗ETP方法已被证实,还因为它是基于第一原理,这种建模方法已为目前的工作所选择(1978年Sonderegger选择;1981年的
10、SUbbarao;威尔逊等人。1985年,普拉特和泰勒1994年)。一个ETP电路模拟模型用来模拟一个典型住宅加热和冷却负荷显示于图2。传热性能由用于建模的恒温控制空调系统的相关参数的等效电气元件来代表。ETP模型的状态空间描述正在解决ETP模型,我们可以得到的冷却/加热负荷,因此能量被消耗,从而保持住宅在要求的舒适度水平。使用空调系统的ETP模型,作为单个家庭时间函数的热负荷可以计算。然后通过使用典型生产商提供的空调部分负荷性能数据热负荷转换为能量。使用相同的仿真模型,对多人家庭的能源消费也可以计算。虽然模拟一人口的家庭,每个家庭的能源消耗在每个时间段被计算机模拟。因此,当电力负荷汇总时,我
11、们得到一个准确的配电馈线表示。由于热参数广泛的多样性(质量,效率,设备和OVerSiZing因子)用于计算整个家庭负荷,建立了这些参数(见表1)的范围。由于在建设实践中的区域分歧和差异很大,即使在一个地区,一个值的范围被分配为基于计量研究上的关键参数(普拉特等人。1990)O虽然估计个人住宅的能源消耗,热参数是随机(从既定的范围利用均匀分布)分配给每个家庭。在人口简单,支持使用多个ETP模型仿真程序的所有房子中,但是同样的ETP模型被用来表示。因此,除了改变输入参数,同时模拟一个家庭人口,在ETP模型也可以更改为准确反映一给定建筑存量。这将确保它准确地再现负载多样性的影响。暖通空调模型的灵敏度
12、分析之前仿真模型可用于研究各种DR方案HVAC控制策略,一般该模型的反应必须是通过仔细分析验证。因此,在本节中,该模型的敏感性,在估计能源消耗和其他关键产出作为一个主要热和控制参数时被表示。在一分钟间隔和每小时、每天恰当汇集值作为需要,模拟进行。敏感性分析通过一次改变一个关键的输入,同时保持其他投入恒定在典型值而进行,(表1第3栏)。暖通空调系统平均功耗和室内温度响应,为一个典型的夏季的一天绘制三种不同的UA值在图3。相应的室外温度配置文件也绘制,正如预期的那样,耗电量增加与UA有关。对于所有的模拟运行时,室内冷温度设定为75华氏度(23.9C),但在夜晚,在室内温度被允许浮动低至60华氏度(
13、15.6)加热开启以前。因此,室内白天温度通常约为75华氏度(23.9C)(正/负死区),并在晚上为浮动低至60华氏度(15.6C)。居住的室内温度衰减,正如预期,随着UA增加。当住宅内部热质量增加时(BTU/小时华氏度或W/oO,它储存热量的能力也增加。图4显示了作为一个时间函数的室内温度响应,随着热质量作为住宅的一个参数(三个不同的热质量值),平均功率消耗不随着热质量一致改变,然而,具有较高质量的住所在晚上室内温度有较慢的衰变(图4)。在三个不同值的暖通空调设备的尺寸情况下平均功率消耗的大小显示在图50模拟住宅的设计冷却能力约3.5吨。所以,3吨单位将略有不足的,而4吨股将超大。3吨单位的
14、平均功率能耗是比3.5吨的功率使用和由于长时间的3吨用完的4吨是低的。此外,由于部分负荷性能,所有这三个设备的COPd大小被认为是相同的,在一天的能源消费量与所有三种情况几乎相等。然而,规模较小的单位比较大的单位循环频率低。平均功耗和三死区恒温器的室内温度值如图6所示。随着温控器死区增加,功耗作为有略有增加。虽然与实际测量一户响应的模拟模型尚未校准,立足于敏感性分析了模拟一般反应模型被预期,并会提供有用的结果,需求响应以及比较可以采用的不同的控制战略。本文的其余部分将分析对与单户住宅以及多人的住宅不同的住宅空调控制策略。暖通空调控制对策需求的缓解金额,缓解期限是可以实现的,和舒适的损失取决于许
15、多因素,包括使用的控制策略的类型。有许多暖通空调控制策略可以用来要求的提供救济。一些控制策略明显的影响舒适性,同时增加能源其他消费。对于这个分析,下面的控制策略进行了评价:1恒定室内温度设定值75华氏度(23.9C)O2恒室内温度设定值80华氏度(26.7C)。3总的削减高峰时段的价格。4在价格高峰期复位温度(从75华氏度23.9增加至80华氏度26.7oC)O5在价格高峰期前预冷(从75华氏度23.9下降到65华氏度18.3)。图7显示了作为一个室内温度设定值,一天中的时间函数的评估了这项研究各种空调控制策略。此分析的高峰期价格被假定为下午三时至8时,前两个控制策略是基于一个固定的室内设定值
16、,即室内温度设定值保持不变,无论是在低价格和高峰时段的价格。对于削减控制策略,室内温度被人为复位高值,使该单位不会拒绝在关于高峰期的价格,基本上锁定了空调系统。对于温度复位控制策略,室内冷却设定点在价格高峰期由原来的75华氏度(23.9摄氏度)到80华氏度(26.7C)。修改后的复位控制策略是类似的复位控制策略,但价格高峰后,立即期结束,气温降低1华氏度(0.56C),而不是每小时立即降低到75华氏度(23.9对于预冷控制战略,降低室内温度从75华氏度(23.9C)到65华氏度(18.3C)高峰期的价格开始前的几个小时,然后在高峰期允许温度浮动到80华氏度(26.7C)。同样,在事件发生后完成,温度降低到75华氏度(23.9)。该修改控制预冷是与预冷类似的控制,但相反,降低温度和温度升高是在几个小时逐步完成的。复位温度控制评价与总缩减为了评估各种暖通空调控制的有效性战略,一个单独的住所