大规模变频空调的可信聚合优化与自适应分散协调方法

董联鑫; 范帅; 王治华; 郏琨琪; 何光宇

doi:10.7500/AEPS20231102004

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大规模变频空调的可信聚合优化与自适应分散协调方法

学术研究 | 更新时间：2025-06-16

- 大规模变频空调的可信聚合优化与自适应分散协调方法
- Credible Aggregation Optimization and Adaptive Decentralized Coordination Method for Large-scale Inverter Air Conditioning
- 电力系统自动化 2024年48卷第16期页码：109-122
- 作者机构：
  
  1.电力传输与功率变换教育部重点实验室(上海交通大学),上海市 200240
  2.上海非碳基能源转换与利用研究院,上海市 200240
  3.国网上海市电力公司电力调度控制中心,上海市 200122
  4.国网上海市区供电公司,上海市 200080
- 作者简介：
  
  董联鑫(1997—)，男，博士研究生，主要研究方向：柔性负荷调控、需求响应、虚拟电厂。E-mail：donglianxin@sjtu.edu.cn
  范帅(1993—)，男，通信作者，博士，助理研究员，主要研究方向：智能用电、需求响应、虚拟电厂。E-mail：fanshuai@sjtu.edu.cn
  王治华（1977—），男，硕士，高级工程师，主要研究方向：电网调度自动化。E-mail：wangzh@sh.sgcc.com.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52207123);上海市青年科技英才扬帆计划(22YF1418900)
- DOI：10.7500/AEPS20231102004
  中图分类号：
- 收稿：2023-11-02，
  
  修回：2024-03-05，
  
  网络出版：2024-07-22，
  
  纸质出版：2024-08-25
- 稿件说明：
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董联鑫,范帅,王治华等.大规模变频空调的可信聚合优化与自适应分散协调方法[J].电力系统自动化,2024,48(16):109-122.

DONG Lianxin,FAN Shuai,WANG Zhihua,et al.Credible Aggregation Optimization and Adaptive Decentralized Coordination Method for Large-scale Inverter Air Conditioning[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(16):109-122.
董联鑫,范帅,王治华等.大规模变频空调的可信聚合优化与自适应分散协调方法[J].电力系统自动化,2024,48(16):109-122. DOI： 10.7500/AEPS20231102004.

DONG Lianxin,FAN Shuai,WANG Zhihua,et al.Credible Aggregation Optimization and Adaptive Decentralized Coordination Method for Large-scale Inverter Air Conditioning[J].Automation of Electric Power Systems,2024,48(16):109-122. DOI： 10.7500/AEPS20231102004.

摘要

变频空调（IAC）可观的调节潜力使其成为电力系统的重要灵活性资源，但其海量、异质和隐私敏感的特点使得集中式调控实施性不佳。现有的弱中心化方法较为关注计算效率的提高，对结果的可行性和解聚合的自适应性考虑不足，极易导致实际负荷分配越界且收敛困难。因此，首先基于IAC物理模型，通过构建保守能量场景得到个体可信边界，以保证集群调度曲线始终处于可调范围内。然后，为了敏捷地分配负荷，提出基于分层分散式架构的自适应解聚合策略，使集群在各时段精确跟踪调度目标并最小化效用损失。其控制过程轻量、无参数化，且仅需极少迭代即可快速得到可行次优解；数据经分层汇总后实现降维，避免了个体隐私泄露，更具实施性。最后，为进一步挖掘实时调节潜力，利用IAC集群进行三相负载均衡，开创了应用场景，并通过“迭代即调整”方式平抑负荷与光伏波动，实现能量优化、分配、平衡的完整统一。算例结果验证了所提方法的高效性，为海量IAC的灵活性挖掘提供了新思路。

Abstract

Inverter air conditioning (IAC) becomes an important flexibility resource for power systems due to its considerable potential of regulation

but its characteristics of massive volume

heterogeneity and privacy sensitivity make centralized regulation less applicable. The existing weak-centralization methods pay more attention to the improvement of computational efficiency

and do not consider the feasibility of the results and the adaptability of the disaggregation

which easily leads to the actual load distribution crossing the boundary and the difficulty of convergence. Therefore

based on the IAC physical model

the individual credible boundary is obtained by constructing the conservative energy scenario to ensure that the cluster scheduling curve is always in the adjustable range. Then

in order to distribute the load nimbly

an adaptive deaggregation strategy based on hierarchical distributed architecture is proposed

which enables the cluster to accurately track the scheduling target and minimize the utility loss in each period. The control process is lightweight and non-parametric

and the feasible sub-optimal solution can be obtained quickly with very few iterations. After the data is summarized by layers

the dimension is reduced

which avoids individual privacy disclosure and is more practical. Finally

in order to further tap the potential of real-time regulation

the IAC cluster is used to carry out three-phase load balancing

creating the application scenario

and through the “iterative adjustment” way to smooth the load and photovoltaic fluctuations

to achieve a complete unity of energy optimization

distribution and balance. The case results verify the efficiency of the proposed method and provide a new idea for flexible mining of massive IAC.

关键词

Keywords

references

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