智慧楼宇多时间调度策略
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💥1 概述
考虑需求侧响应的智慧楼宇多时间尺度调度策略研究
上世纪末期，需求响应技术初次介入电力市场参与用电调控。需求响应技术参与市场调控可保障电力系统运行的稳定性，降低电网峰谷差、负荷均方差，同时降低需求侧用电成本及提高能源消纳率[10]。其调控市场的方式是运用价格机制和补偿机制，在满足用户需求响应满意度的前提下，优化楼宇综合能源系统运行方案与用电效率。需求侧响应根据不同的驱动源，可以分为激励型需求响应(Incentive-based DemandResponse, IDR)与价格型需求响应(Price-based Demand Response, PDR)两类[11]。激励型需求响应指电网或售电公司直接采用政策激励或用电补偿的方式，引导需求侧参与电力系统的调度，比如在电力系统的负荷高峰时，接受政策激励或用电补偿，实现削减负荷。用户以此可获得电费折扣或直接得到削减负荷补偿金[12]。价格型需求响应机制指通过定制分时电价、实时电价等措施，改变不同时段的电价，用户依据电价信息主动改变自身的电力消费行为[13]。IDR 侧重于实时控制，在电力系统运行的紧急时刻，通过控制中心直接向下发送调节命令，参与实时需求响应的用户响应快速削减用电或停止用电，IDR 具有响应速度快、可靠性高等优点[14]。PDR 则主要是通过电价机制，培养用户的用电习惯，让用户主动参与调控。这种方式的调节能力较低，适合长期调度，不适用于突发故障处理[15]。
我们的研究聚焦于智慧楼宇多时间尺度调度问题，考虑了需求侧的响应。具体而言，我们关注楼宇综合能源系统的设备组成结构，包括屋顶光伏系统、冷-热-电联供系统中的燃气轮机、燃气锅炉、光伏溴化锂制冷机、卡琳娜余热发电系统、中央空调系统以及外网交互系统的配电网电功率交互与天然气管网交互。同时，我们考虑了冷-热-电负荷侧的弹性电价需求响应，包括电动汽车负荷、可平移电负荷以及可削减的温控需求响应负荷等。我们通过数学建模，将这些因素融入多时间尺度优化调度中，以获得日前、日内和实时不同阶段的最佳调度结果。
我们采用Matlab和YALMIP进行求解，使用Gurobi作为求解器，将程序分为四个部分：日前调度、日内非滚动调度、日内滚动调度以及实时修正。
近年，可再生能源的发展加快，并网规模也大幅度增加，其带来的不确定性也在增加综合能源系统运行的波动性。综合能源系统为了解决可再生能源带来的不确定性，会产出高于用电需求的电量用以备用，这造成了弃风弃光量的增加[22]。如今多时间尺度调度策略多为滚动调度，国内外主流学派常将多时间尺度调度分为以下几个阶段：第一阶段是日前调度，研究各类机组出力、需求测响应资源量等各个方面 [23]；第二类是日内调度阶段，主要针对短时间尺度的调度协调问题，研究各类机组的调度成本、需求侧响应速度、系统稳定运行的约束及对日前调度计划的修正[24]；第三类是实时修正阶段，利用真实的源荷曲线，进行优化调度，制定修正偏差的实时调度计划，更贴合实际控制需求。
一、多时间尺度调度的基本框架
智慧楼宇作为能源系统的关键节点，其多时间尺度调度策略通过将日前、日内非滚动、日内滚动和实时修正调度有机结合，实现对可再生能源波动性和需求侧灵活性的动态响应。各阶段时间分辨率逐级细化（小时→15分钟→5分钟→秒级），形成“预测-计划-执行-修正”闭环。需求侧响应（DR）作为核心调节手段，贯穿于各阶段，通过价格信号（如分时电价）和激励补偿机制引导用户负荷调整，提升系统经济性与可靠性。
二、各阶段调度策略的技术要点
1. 日前调度
定义与目标
以24小时为周期，以小时为单位制定机组启停、储能充放电及负荷响应计划，目标包括：
- 经济性：最小化运行成本（燃料、维护、购电成本）；
- 环保性：降低碳排放，例如通过虚拟电厂整合分布式能源；
- 可靠性：平衡供需波动，考虑光伏出力预测、室外温度等参数。
优化方法
- 多场景随机规划：生成风光出力及负荷预测的典型场景，优化期望成本；
- 模糊机会约束：处理预测不确定性，如模糊化负荷波动范围；
- 分层优化：分阶段制定日前计划与日内调整。
智慧楼宇应用现状
- 动态电价激励：通过分时电价（TOU）引导可转移负荷（如电动汽车充电）削峰填谷；
- 虚拟储能集成：将温控负荷（TCLs）和电动汽车虚拟化为储能，参与日前调度；
- 多目标优化：以运行成本与净负荷波动方差最小为目标，结合储能损耗成本、激励成本等。
挑战
- 可再生能源预测精度不足导致计划偏差；
- 用户舒适度与负荷削减的权衡。
2. 日内非滚动调度
定义与特点
在日前计划基础上，以15分钟为间隔制定未来数小时的非滚动调整计划，仅执行首个时段指令，不进行滚动更新。其核心是静态修正，重点解决风光出力与负荷的短期偏差。
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