基于用电习惯的空调负荷曲线研究

陆斌

为了全面评估空调负荷的调度潜力并为制定负荷调度计划提供参考，本文对不同用电习惯下的空调负荷曲线及可调度容量进行了研究。首先提出了基于蒙特卡罗法的空调负荷曲线计算方法，结合空调负荷模型，通过蒙特卡罗法模拟规模化空调负荷的运行情况，从而计算负荷曲线。其次结合算例对比分析了不同开机时间、设定温度、关机方式等用户用电习惯下空调负荷的负荷曲线结果显示，空调负荷曲线随着用电习惯的多样化而趋于平滑。

【关键词】空调负荷 负荷计算 可调度容量 用电习惯

随着国民经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，全社会的电力供需均呈现持续快速增长的趋势，国内负荷结构也随之发生深刻变化。在国内的大中城市中，空调负荷在用户负荷中的比例逐渐上升，在夏季高峰负荷时期体现得尤为明显。大量的空调负荷造成高峰负荷的不断攀升，峰谷差进一步拉大，出现显著的负荷尖峰现象，而低谷期电力富余，部分发电容量处于闲置状态，电力设备利用率降低，对电网运行带来巨大的负面影响。

与此同时，空调所属建筑环境具备一定的热储存能力，能够在一定时间范围内将电能转化为热能进行储存，且在一定温度范围内对用户体验无明显影响。目前已有较多学者对空调所属建筑物的模型进行了研究。文献[4]应用基于电路模拟的等效热参数（equivalent thermal parameters，ETP）建模方法，得到了空调负荷所属建筑物的热力学模型；文献[5]应用基于冷（热）负荷计算的建模方法，根据能量守恒定理，推导出室内温度变化的递推公式。如果能充分利用空调负荷的热储存能力，结合合理的手段对空调负荷进行调控，不仅可以在几乎不影响用户舒适度体验的情况下降低系统高峰时段的用电需求，缓解高峰时段的供电压力，提高低谷时段电力设备的利用率，还能在系统出现频率波动时主动参与有功调节，以较小影响用户舒适度的代价协助维护系统的频率稳定，减少系统的运行成本。因此，对空调负荷用电计划的优化和运行控制策略进行研究，制定合适的用电计划和控制策略，对维护电力系统的安全、稳定、经济运行具有重要意义。

然而，目前的研究大都假设空调负荷全天完全受控，或某一时间段完全受控进行调控，虽然室内温度始终维持在舒适范围，但未考虑用户对空调负荷的实际使用需求和用电习惯，可能出现家中无人而空调却打开，或要求用户削减负荷时用户不愿削减的情况，导致实际调节效果较预期出现偏差。因此，在制定调度计划前，针对用户不同用电习惯，进行负荷计算，可为合理制定调度计划提供参考。本文以空调负荷模型为基础，应用蒙特卡罗模拟法对不同开机时间、关机方式等用电习惯下空调的负荷曲线进行了计算和对比分析。

1 空调负荷建模

2 空调负荷曲线计算

空调负荷曲线计算流程图如图1所示。首先根据用户对空调使用规律的概率分布，通过蒙特卡罗模拟技术得到空调用户的开机时间和关机时间。对单台空调，在用户开机后，根据式（3）、（4）模拟空调的运行，每隔一定时间计算一次本段时间间隔内空调负荷的平均功率，并更新室内外温度等参数。如此循环，直到空调关机，即可得到该台空调的负荷曲线。将区域内所有空调负荷的负荷曲线进行叠加，即得规模化空调负荷的负荷曲线。

3 算例分析

本章对500台额定功率为2kW的空调负荷，选取开机时间、关机方式、设定温度等用电习惯，计算不同用电习惯下当日16：00至次日08：00的负荷曲线及可调度容量并进行对比分析。假设相同用电习惯下用户的开关机时间均服从正态分布。

3.1 不同开机时间

对到家后即开启空调、到家2小时后开启空调和上述2种情况各占一半这3种不同的开机时间下的负荷曲线进行对比，如图2所示。其中p为到家2小时后开启空调的概率，同时假设所有用户均设定空调在凌晨4：00前后关闭。

由图2可以看出，若所有用户都在到家后立即开启空调，从17：00开始，随着用户的开机，负荷快速增加并达到高峰；20：00前后，大部分用户室内温度降低至设定温度上下，空调开始以较低功率运行以维持室内温度，整体负荷功率降低，负荷高峰期结束； 23：00开始，随着室外温度的进一步降低，空调负荷功率也随之降低。若所有用户都推迟2小时开机，则负荷尖峰也相应推迟，但尖峰负荷并不会减少。若用户按0.5的概率在2种开机时间内进行选择，由于开机时间的分散，尖峰负荷有明显降低。因此，若能利用分时电价等方式引导用户的开机时间，将负荷高峰提前或推迟，则可有效避免高峰期尖峰负荷的进一步提升，即使不能改变所有用户的开机时间，也能在一定程度上使负荷曲线变得平滑。

3.2 不同关机方式

用户常见的关机方式有2种，一种是睡前设定定时关机，另一种为睡前将空调设定温度调高，但并不關机，直到早上。本文对上述2种关机方式及2种方式并存的情况进行仿真分析，假设定时关机的用户设定在次日凌晨4：00前后关机，睡前调高温度的用户在0：00前后将空调设定温度调高2℃。对比结果如图3所示，其中p为睡前调高设定温度的概率。

由图3可见，0：00前后随着用户调高设定温度，室内温度低于设定温度，部分空调处于停机状态，负荷曲线出现一段低谷期；在1：30前后停机的空调开始恢复工作，负荷低谷期结束。若所有用户均在0：00前后调高温度，则低谷期后随着室外温度的上升，空调功率逐步增加；若用户按0.5的概率选择是否在0：00前后调高设定温度，在4：00前后随着部分用户的关机，空调功率下降。这种情况下的负荷曲线较p=1情况下的曲线更为平滑，结合图3中p=0.5情况下的曲线可见，用户用电习惯的多样化可使负荷曲线变得平滑。

4 结论

本文主要针对不同用电习惯下的空调负荷曲线及可调度容量展开研究，采用蒙特卡洛模拟法对500台空调负荷在不同开机时间、设定温度、关机方式等用户用电习惯下的负荷曲线及可调度容量进行计算和对比分析，得出以下结论：

（1）大量用户的同时开关机会带来空调负荷的高峰和低谷，调整开关机时间可有效改变用电高峰和低谷出现的时间；

（2）用户用电习惯的多样化对平滑负荷曲线有显著作用；综合以上结论，本文的研究可对正确分析空调负荷调度潜力、合理规划空调负荷用电计划提供参考。

参考文献

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[6]宋梦，高赐威.苏卫华.面向需求响应应用的空调负荷建模及控制[J].电力系统自动化，2016，40（14）：158-167.

作者单位

南京师范大学南瑞电气与自动化学院 江苏省南京市 210042