基于居住房屋空调实时零售价格的动态需求响应控制器外文翻译资料

 2022-09-19 10:09

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基于居住房屋空调实时零售价格的动态需求响应控制器

摘要

需求响应和动态零售价格是智能电网降低高峰负荷和提高电网效率的关键因素。空调和采暖负荷在居民生活总耗电量中占绝大部分。在炎热的天气中像奥斯丁,德克萨斯州,房屋内的电力制冷负荷导致在高峰期间出现危险的高峰负荷。需求响应(DR)的价值是,以减少用户住宅建筑的电力负荷和能源成本为最终结果。本文重点发展

一种实时响应价格的空调系统控制策略为峰值负载减少。拟议的动态需求响应控制器(DDRC)通过根据电力零售价格公布每15分钟改变设定点的温度控制空调系统负荷,使部分负荷被转移远离高峰。所提出的控制策略的优点是DDRC有一个详细的调度功能和实时零售价的电力价格门槛的比较,为控制空调负荷的客户设定的偏好考虑能源成本。此外,详细的单户住宅模型的开发利用openstudio和EnergyPlus的考虑住宅建筑与地理环境的几何形态。为每家暖通空调模拟提供了一个房子的模拟。根据身体舒适度水平,反映到DDRC身体不适的时候口改变设定点温度。我们的DDRC的实现基于Matlab / Simulink和通过建立虚拟连接到Energyplus软件的模型控制测试床(BCVTB)。实时零售价格的基于德克萨斯在美国市场实时价格。这个基于热舒适度的模型的研究表明,应用于住宅空调系统DDRC可以显着降低峰值负载和电力价格。

索引词:建筑控制的虚拟测试床(BCVTB),需求响应(DR)、

Engerplus、加热、家庭能源管理系统(HEMS),Matlab/Simulink,实时价格(RTP),住宅,恒温、通风空调(HVAC)。

引言

美国国内的家庭电力消费量,在过去的二十年里增长了10% [ 1 ]。在家庭总用电,家庭平均消费的总用电量的27%用于取暖和空调[ 2 ]。住宅建筑的电力使用在电力可靠性委员会的高峰期期间。Manuscript received August 28, 2012; revised December 08, 2012, March

13, 2013; accepted April 27, 2013. Date of current version December 24, 2013.

. Paper no. TSG-00531-2012.

The authors are with the Department of Electrical and Computer Engineering,

University of Texas at Austin, Austin, TX 78712-0240 USA (e-mail: yoon.ji.

hoon@utexas.edu).

Color versions of one or more of the figures in this paper are available online

at http://ieeexplore.ieee.org.

Digital Object Identifier 10.1109/TSG.2013.2264970

德克萨斯(ERCOT)以上的用电负荷在50%

炎热的一天,导致电网压力[ 3 ]。

家庭能源使用量的增加需要更多的产出和输电线路容量,以满足高峰值需求同时也降低了整体电网的效率。因此,家庭能源需求增加了电力生产成本和容量。例如,增加传输的成本容量为400 /兆瓦英里到3000 /兆瓦英里新建筑[ 4 ]。减少暖气,减少通风和空调(HVAC)在高峰时段的负荷很重要,使公用事业和客户两者有着显着的节省。

在2003年的峰值时期,奥斯汀能源是市政公用事业,在奥斯汀,德克萨斯州,美国,对他们的3000客户免费安装着可控恒温器,以减少HVAC负荷.。到2009年超过有86000恒温器安装在住宅和商业建筑中。暂时关闭发动机使负载损耗在高峰期的约2000兆瓦减少了90兆瓦[ 5 ]。

温控器的控制是降低HVAC负荷需求响应(DR)的有效途径。然而,由于缺乏沟通和功能奥斯丁提供的恒温器不能够响应实时电力零售价格。

恒温器[ 6 ]动态控制的和[ 7 ]HVAC管理是基于室内空气温度耐受性或死区的空调运行。这些温控器不能在HVAC控制下考虑零售价格。因此,在用电价格高峰期,HVAC的负荷可能不会被切断。

在另一个先前[ 8]的研究中,在零售价格各不相同时期改变HVAC的负荷。设定点温度为制冷时,在过去24个小时的价格是改变的,与目前的价格有很大的不同。如果零售价

是足够小于波动的平均价格,然后将所需的冷却设定点温度降低。客户可以改变所需的设定点温度。但是,价格限度却是不能选择的。

与在[ 6 ]-[ 8 ]中引入的控制策略相比,本文提出的动态需求响应控制器(DDRC)旨在减少家庭HVAC在用电高峰的使用,针对零售电价格的变动考虑

客户在设定点温度和价格容忍之间的参数选择。该DDRC有一个详细的计划实时电价与电力零售价格的比较以一个用户们设定的价格为门槛。它改变了恒温器温度取决于实时零售电力价格变动的方式。在客户指定的阈值零售价格和实时零售电价相比较时。当零售价格高于阈值的价格变化,DDRC温度设定点根据温控器的零售价格售价格和用户制定价格的差异。对于冷却来说,DDRC按1摄氏度增加设置点温度。同样,对于加热,它从原始设定点温度减少1摄氏度加热设置点温度。在客户设定门槛价格后自动改变设定点温度。

在价格加法模型中,HVAC系统建模是另一个分析电力消费的重要参数。

HVAC系统的温控器建模,等效热参数(ETP)是用来估计HVAC系统在[ 9 ]和[ 10 ]中的的负荷。然而,HVAC的电力消耗是相当大的影响的建筑的效果。通过建筑物的大小,绝缘水平[ 11 ]-[ 13 ],[ 14 ]阁楼,和窗户 [ 15 ],[ 16 ],来确定HVAC的尺寸和类型,对其计算其能源消费很重要。同时,地理位置和季节户外环境[ 17 ]也会引起空调负载的变化。所以,一个详细的模型房子应该是用来计算 HVAC电力消费的。EnergyPlus和openstudio是用来在本文中生成一个详细的单一家庭住宅的三维模型。

上述许多建筑因素被认为是在建议的模型。热舒适性被认为是改变设定点温度来减少不适[ 18 ]。

本文表明,DDRC是适合实时定价,并评估它的贡献,以减少峰值负载和电力成本的。第二部分介绍了一种使用EnergyPlus和假想的实时零售价的基础上在2011 ERCOT市场批发价的单户住宅的详细建模。我们提出的恒温控制方法是在第三第四节解释说明如何将MATLAB建模和EnergyPlus用BCVTB结合起来。在第五节讨论的结果和舒适度。

  1. 房子和实时零售价格的建模

A.单一家庭模式

一个单一的家庭牧场风格的房子的建模是仿照国家可再生能源实验室(NREL)建立的。我展示了一个单一家庭住宅模式[ 19 ]的建筑特点。牧场式的房子是一个德克萨斯市中心的单户普遍的住宅类型。

使用的模拟气象数据是奥斯丁缪勒市机场,奥斯丁,得克萨斯州,美国典型气象年(TMY3)一个单一的家庭房子是仿照位于缪勒奥斯丁市机场前的缪勒奥斯丁社区建立的。它有三间卧室和一个车库,面向南。单户住宅面积为1683平方英尺,为单层。单一家庭住宅模式的HVAC系统是一种集合的终端热泵以供冷空气和热空气进入开发区。单户住宅有三个热带模型:房间,车库,阁楼,只有房间的区域是

生活区,由HVAC系统冷却和加热。我们假设额定系数的性能,热泵的效率是3。房子的内部荷载是四个成年居民,照明和设备,如电脑,电视,炉灶和冰箱,等等。

一个家庭住宅建筑特点

建筑材料的热特性

建单户住宅建筑材料的热工特性在表二[ 19 ]。建设材料显著影响者建筑的能耗[ 11 ] [ 16 ]。有八个窗户。除了浴室的小窗其他的面向南面和北面。窗户的传热系数为0.28 W / m。传热系数是热能转移到房子的热电阻。的U值

窗户是0.28瓦/米。如果材料的传热系数值太高,来自外部环境的热能倒入房间内便很慢。这种情况表明,房子是很好的隔温效果。玻璃的有效阻断由太阳光引起的热量是太阳的热系数(SHGC)是0.54。低的太阳热系数反映了大量的太阳热辐射。

外墙的传热系数0.43w/并且他们的厚度为0.1米,天花板上有与外墙相同的传热系数值但它的厚度是外墙的两倍0.22米。我们假设居民计划在工作时间离开自己的家,在工作日晚上回来。在周末期间,他们整天呆在家里。另外,在假期期间房子是空的。

开放工作室是附加给草图大师和提供建筑物三维建模以及用户界面的程序。它是由国家可再生能源实验室开发并能允许对建筑材料进行编辑和建筑模型[ 20 ]内部负荷和运行时间表。能源部开发的开放工作室将房屋三维模型转换成文件输入EnergyPlus。EnergyPlus是一个来分析建筑能耗和提供各种仿真的工具步骤:1分钟、15分钟、1小时。15分钟的EnergyPlus模拟步骤是用于单个家庭建模 [ 21]。图1为开放式工作室的单户住宅三维造型。

B.实时电价零售价

实时零售电价模型是在从德克萨斯电力可靠性委员会(ERCOT)批发市场的历史批发价格的基础上建立的。在2010ERCOT电力批发市场从一个分区的区域市场的变成一个节点市场。实时批发区位边际价格(RTLMP)在超过1000节点的电网计算每5分钟间隔实时结算点(RTLMP)提供批发价格为每15分钟间隔负荷区和中心平均价格但他们都是基于节点的市场[ 22 ] RTLMP。

由于单户住宅被假定为位于奥斯丁,得克萨斯州,为奥斯丁能源网络(AEN)RTSPP,用于实时零售电价。奥斯丁能源还没有采用动态定价,并保持在其住宅电价的零售价零售价。因此,我们假设的零售电价是基于AEN 2011 ERCOT批发RTSPP生成的。一般而言,零售电价的关税也包含了一些收费和费用,如配套服务。还增加了传输和分发服务的交付费用。在本文中,在这个模拟的零售定价设置为100%的实时结算点的价格在2011的奥斯丁能源网络。

零售电价在15分钟的基础上提供比每小时为基础的定价更精细的控制。由于电力高峰期间高的零售价客户延后使用,电力在高峰负荷下降,但它可能会引起另一个新的峰后典型峰。由于随后的较低的零售价电力和能源的累积需求。

电力消费后的典型的峰可能增加,以每小时为基础的零售价格往往会导致新的峰值负载典型在高峰值负载后,然而,15分钟为基础的零售电力价格有效地分散需求后的典型峰[ 8 ]。因此,我们假设电力零售基于AEN在ERCOT 的RTSPP提供的价格为15分钟。2011年15分钟的零售价格从RTSPP奥斯丁在8月和一月的能源网络,如图2所示。

图2.假设零售价格变动在一月和8月份。

图3 动态需求响应控制器框架

如果足够多的零售价对价格作出反应,则

批发价格将受到影响。这个问题很重要,但超出了本文的范围,我们忽略了DR对价格的影响。我们预计,大量异构的房子口控制器会有一个顺利的对价格的影响和需求高峰。

三、控制策略

本文提出的动态需求响应控制器(DDRC)在当前的零售价格高于客户的门槛价格时,温度的设定值的设定点温度在1摄氏度的温度变化要实现节约能源。另一方面如果门槛价格高于目前的零售价格DDRC,与恒温保持初始冷却加热设定点温度。总之,DDRC只有改变设定点温度时,电力零售价格高于客户的偏好。图3显示了口仿真框架。

在本文中,HVAC控制器的住宅模型首先发展到计算它的电力消耗时,室内温度保持等于设定点温度。

空调用电所消耗的电量取决于住宅,暖通空调类型,建筑和地理特征,暖通空调模型应考虑许多因素,包括室内和室外的情况,以准确估计的电力消耗。然而,在[ 6 ],[ 18 ],[ 27 ],[ 28 ],调节器控制器不具有暖通空调模型。因此,这些控制器不能计算消耗多少电

通过空调或评估是否负荷转移或缩短在高峰期相比,正常运作。

在[ 9 ]其他恒温器,[ 10 ],[ 26 ]有暖通空调耗电量的计算模型。以前的工作[ 10 ]和[ 26 ]报道用ETP模型。只有室外空气温度影响ETP模型室内空气温度。在[ 9 ]的暖通空调模型中,从太阳获得的热能。然而,这些模型不能反映室外环境的变化,如风,降水,阴影以及室内环境,包括活动,通风和设备的使用。

相反,[ 9 ]、[ 10 ],和[ 26 ],该口的贡献是使用基于EnergyPlus的精密空调模型计算电力消耗。室内空气温度不仅受室外温度的影响,而且还受室内温度、室内活动、内部负荷、建筑面积等的影响。因此,这些因素对室内空气温度变化的影响,应考虑在高峰期控制空调负荷。EngerPlus考虑这些变量的仿真处理[ 29 ]中。

在我们的研究中,EnergyPlus是用来开发暖通空调负荷功能的口算法。这些功能显示了暖通空调用电量作为一个功能的温控器设定点温度变化。最初的单一家庭住宅模拟设定点温度固定在23摄氏度的冷却和22的加热,这些都是初始设定点的温度。仿真结果计算为每一个时间步长(15分钟)的。在暖通空调用电量的变化,然后评估增加和减少0

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