基于需求侧响应的空调负荷虚拟储能模型研究(2)

摘要:\({{P}_{\text{ac }\!\!\_\!\!\text{ s}}}(t)=\left\{ \begin{align} 0,{{T}_{\text{set}}}(t){{T}_{\text{r}}}(t) \\ {{P}_{\text{rated}}},{{T}_{\text{set}}}(t){{T}_{\text{r}}}(t) \\ \end{align} \right.\) (

无心法师第二季可心卡盟克里克拉克空城魅影空降库卡隆恐惧废土鳄鱼洞孔维沁寇玉磊库汉村庄有几名npc 库米沙的努力

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2）提前充电策略,即在高峰时段前先降温度设定值储存部分冷量,虚拟储能提前充电,之后的控制策略与1相同。

\({{P}_{\text{dr}}}={{P}_{\text{o}}}+{{P}_{\text{ves }\!\!\_\!\!\text{ sum}}}\) (15)

图10
空调负荷群功率

从图8可看出,空调负荷群的功率与室外温度的变化趋势非常相似,在15:00时室外温度最高点,空调负荷功率达到最大值,约为39 kW;凌晨4:00—7:00,空调负荷群功率几乎为0。对高温时段的空调负荷群响应能力进行评估,结果见表2。

4 结论

本文通过建立虚拟储能模型,为空调负荷参与电网能量调度建立了特性指标体系,并对其响应潜力实现了定量评估。结果表明：

2 空调负荷群的调控裕量评估

空调负荷参加需求侧响应时,需要将大量分散负荷聚合,形成在各个时段稳定可控的总体负荷资源,并对其提供的调控裕量进行评估。

由图7可知,前600 s时Tr处于稳态,Sovc保持在0.5,虚拟储能功率为0。在600 s,Tr随Tset变化而缓慢升高,虚拟储能以0.35 kW功率放电,Sovc降低。直到1950 s,Tr达到可接受温度上限27 ℃,Sovc降为0,系统重新进入稳态。在2400 s,Tset从27 ℃降至25 ℃,系统动态变化过程与之前相反,虚拟储能以0.66 kW功率充电,持续约600 s后,回升至0.5,虚拟储能充放电能量守恒。

图2
热感觉投票值与室温的关系