含可再生能源的配电网最佳空调负荷优化控制研究附Matlab代码

原创于 2025-12-05 21:22:07 发布 · 227 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、研究背景

在全球能源转型与 “双碳” 目标（碳达峰、碳中和）的推动下，可再生能源（如太阳能、风能）在配电网中的渗透率正快速提升。据国际能源署（IEA）数据显示，2024 年全球可再生能源发电量占比已突破 30%，预计 2030 年这一比例将超过 45%。然而，可再生能源具有间歇性、波动性与随机性的固有特性 —— 例如，光伏发电受昼夜交替、云层遮挡影响，风电受风速变化制约，这些特性直接导致配电网的功率平衡难度显著增加，易引发电压波动、频率偏移等问题，甚至威胁电网运行稳定性。

与此同时，随着城市化进程加速与居民生活水平提升，空调已成为建筑领域的核心用电负荷。据中国电力企业联合会统计，夏季用电高峰时段，空调负荷占城市总用电负荷的比例可达 35%-50%，部分地区甚至超过 60%。传统空调负荷采用 “即开即停” 的刚性控制模式，不仅会在用电高峰时段加剧配电网的供电压力，还会因与可再生能源发电曲线错配（如白天光伏出力高峰时空调负荷未充分消纳，夜间负荷高峰时无足够可再生能源支撑），造成大量清洁能源浪费。

在此背景下，如何通过科学的空调负荷优化控制，实现其与可再生能源出力的协同匹配，既能平抑配电网负荷波动、保障电网安全运行，又能提升可再生能源消纳率、降低能源消耗与碳排放，已成为当前配电网领域亟待解决的关键问题。

二、研究意义

（一）保障配电网安全稳定运行

通过优化空调负荷的启停时间与运行功率，可有效 “削峰填谷”—— 在用电高峰时段（如夏季午后）降低空调总负荷，避免配电网过载；在用电低谷时段（如夜间或光伏出力高峰）适当提升空调负荷，平衡电网功率供需。这一过程能减少配电网的电压偏差与频率波动，降低变压器、线路等设备的运行压力，延长设备使用寿命，从而提升配电网的运行稳定性与可靠性。

（二）提升可再生能源消纳率

空调负荷具有一定的 “可调节性”—— 通过合理控制室内温度设定值（如夏季将温度从 24℃上调至 26℃）、采用 “错峰运行” 模式（如不同建筑的空调分时启动），可将空调负荷调整为与可再生能源出力曲线相契合的 “柔性负荷”。例如，在白天光伏出力高峰时，引导空调满负荷运行；在夜间风电出力较高时，维持空调低功率运行，从而减少可再生能源因 “出力与负荷错配” 导致的弃光、弃风现象，提升清洁能源的利用效率。

（三）降低能源消耗与碳排放

优化空调负荷控制可直接减少空调的无效能耗 —— 例如，通过智能感知室内人数、室外温度，动态调整空调运行状态，避免 “无人时空调仍运行”“室外温度较低时空调满负荷工作” 等情况。据测算，科学的空调负荷优化控制可使空调能耗降低 15%-25%，间接减少火力发电的煤炭消耗与二氧化碳排放，为实现 “双碳” 目标提供重要支撑。

（四）为用户降低用电成本

在当前 “峰谷电价” 政策下，空调负荷优化控制可引导用户在电价低谷时段（如夜间）多用电，在电价高峰时段（如白天午后）少用电。例如，夏季可在夜间电价低谷时将空调温度设定为较低值，利用建筑的 “热惯性” 维持室内凉爽，白天电价高峰时适当上调温度或减少空调运行时间，从而降低用户的月度电费支出，实现 “电网 - 用户” 的双赢。

三、研究内容

（一）含可再生能源的配电网负荷特性分析

可再生能源出力特性建模

基于历史数据（如光伏电站的逐时发电量、风电场的逐时风速与发电量），结合气象预测信息（光照强度、风速、温度），建立可再生能源出力的概率模型与短期预测模型。例如，采用 “马尔可夫链” 模型描述光伏发电的波动性，利用 “长短时记忆网络（LSTM）” 实现未来 24 小时的可再生能源出力精准预测，为后续空调负荷优化提供数据支撑。

空调负荷特性分析

从 “用户舒适性” 与 “负荷可调性” 两个维度，分析空调负荷的运行特性：

舒适性维度：确定室内温度的合理范围（如夏季 24℃-28℃，冬季 18℃-22℃），量化温度偏离设定值对用户舒适性的影响（如采用 “热舒适投票（PMV）” 指标）；

可调性维度：分析空调负荷的调节潜力，包括 “功率调节范围”（如 1 匹空调的功率可从 500W 调整至 1000W）、“调节响应速度”（如空调从启动到满负荷运行的时间）、“持续调节时长”（如在不影响舒适性的前提下，空调可维持低功率运行的最长时间），明确空调负荷的柔性调节边界。

配电网整体负荷耦合特性分析

结合可再生能源出力特性与空调负荷特性，分析两者的耦合关系 —— 例如，统计不同季节、不同时段内，可再生能源出力高峰与空调负荷高峰的重叠程度，识别配电网的 “功率供需失衡时段”（如夏季午后，光伏出力下降而空调负荷上升的时段），为优化控制策略的制定指明方向。

（二）空调负荷优化控制模型构建

目标函数设计

以 “多目标优化” 为核心，设计兼顾电网、用户、环境三方利益的目标函数：

电网侧目标：最小化配电网的功率波动（如最小化逐时负荷与平均负荷的偏差）、最大化可再生能源消纳率（如最小化弃光、弃风电量）、最小化配电网线损；

用户侧目标：最大化用户热舒适性（如将室内温度维持在 PMV 指标的 “舒适区间” 内）、最小化用户用电成本（基于峰谷电价计算）；

环境侧目标：最小化二氧化碳排放量（基于火力发电的碳排放系数与空调能耗计算）。

约束条件确定

明确优化模型的约束边界，确保控制策略的可行性：

电网约束：配电网线路的功率限额（避免线路过载）、节点电压的允许偏差范围（如 ±5% 额定电压）、可再生能源出力的预测误差约束（如考虑 ±10% 的预测偏差）；

空调设备约束：空调的最大 / 最小运行功率、启停次数限制（避免频繁启停导致设备损坏）、运行温度范围（如夏季不高于 28℃，冬季不低于 18℃）；

用户舒适性约束：室内温度的波动范围（如每小时温度变化不超过 2℃）、PMV 指标的阈值（如 - 0.5 至 0.5，代表 “较舒适”）。

优化模型求解

针对多目标、多约束的复杂优化问题，选择合适的求解算法：

对于小规模问题（如单栋建筑的空调负荷优化），可采用 “线性规划”“整数规划” 等传统算法，确保求解速度与精度；

对于大规模问题（如区域配电网内多栋建筑的空调负荷协同优化），可采用 “粒子群优化（PSO）”“遗传算法（GA）” 等智能优化算法，通过迭代搜索找到最优解；

引入 “加权系数法” 或 “层次分析法（AHP）”，将多目标问题转化为单目标问题，根据实际需求（如电网优先、用户优先）调整各目标的权重，提高模型的实用性。

（三）优化控制策略的实际应用探索

硬件系统设计

设计基于 “云 - 边 - 端” 架构的智能控制硬件系统：

终端层：安装智能温控器（采集室内温度、湿度、人数）、智能电表（采集空调用电量），实现数据实时采集；

边缘层：在社区或配电网分区部署边缘计算节点，负责本地空调负荷的实时控制（如响应速度要求高的调节指令），减少数据传输延迟；

云层：搭建云平台，实现可再生能源出力预测、全局空调负荷协同优化、数据存储与分析，为边缘层提供优化指令。

软件系统开发

开发配套的软件系统，包括：

数据采集与监控系统（SCADA）：实时监测可再生能源出力、配电网运行状态、空调负荷运行数据；

优化控制系统：根据预测数据与约束条件，自动生成空调负荷的优化控制指令；

用户交互系统：通过手机 APP、网页端，向用户展示空调运行状态、用电成本、舒适性评价，允许用户调整温度偏好（如 “节能模式”“舒适模式”）。

试点应用与改进

在某社区或工业园区开展试点应用，收集实际运行数据（如可再生能源消纳率、用户反馈、设备故障率），分析优化控制策略在实际场景中存在的问题（如预测误差导致的控制偏差、用户对温度调整的抵触），并针对性改进：

例如，若预测误差较大，可引入 “实时修正机制”，根据实际可再生能源出力调整空调负荷；

若用户对温度调整不满，可增加 “个性化设置”，允许用户自主选择舒适性权重，提高用户接受度。

四、研究方法

（一）数据驱动方法

数据采集

通过传感器、智能电表、可再生能源电站监控系统，采集多维度数据：

气象数据：光照强度、风速、温度、湿度（逐时数据，分辨率 15 分钟）；

可再生能源数据：光伏、风电的逐时发电量、出力波动情况；

空调负荷数据：空调的启停时间、运行功率、室内外温度、用户设定温度；

配电网数据：节点电压、线路电流、线损、变压器负载率。

数据预处理

采用 “异常值检测（如 3σ 原则）”“缺失值填充（如线性插值、均值填充）”“数据归一化（如 Min-Max 归一化）” 等方法，处理原始数据中的噪声与异常，确保数据质量；通过 “相关性分析（如皮尔逊相关系数）”，识别影响可再生能源出力、空调负荷的关键因素（如光照强度与光伏出力的相关性、室外温度与空调负荷的相关性），减少冗余数据。