利用空調系統進行電網平衡的硬體迴路實驗測試平台

核心概念

本文介紹了一個用於測試空調負載控制策略的硬體迴路實驗測試平台，並展示了空調聚合參與電網平衡服務的可行性。

摘要

研究目標

本研究旨在設計、開發和驗證一個實驗測試平台，用於測試空調負載控制策略，並評估空調聚合為電網提供頻率調節服務的能力。

方法

• 建立一個由 20 個單區模型房屋組成的實驗測試平台，模擬真實住宅的熱力特性。
• 開發一個擴展的等效熱參數 (ETP) 模型，用於模擬空調的動態行為，並考慮溫度延遲等因素。
• 將實驗測試平台與模擬測試平台相結合，形成一個硬體迴路 (HIL) 測試環境，以擴展測試規模。
• 測試三種負載控制演算法：比例積分 (PI) 控制器、基於馬爾可夫模型的概率控制器和設備驅動的擴展分組能源管理 (PEM) 策略。
• 在不同的測試條件下評估控制器的性能，包括名義條件和極端條件，例如不同的參考信號類型和幅度、電壓調節器設置、通信網絡特性和室外溫度。

主要發現

• 實驗測試平台的行為與真實系統一致，模擬測試平台能夠複製實驗測試平台中觀察到的行為和現象。
• 基於馬爾可夫模型的概率控制器和擴展 PEM 控制器在跟踪性能方面優於 PI 控制器。
• PEM 控制器在大多数情况下优于马尔可夫控制器，但在通信网络不完善的情况下，马尔可夫控制器的性能更佳。
• 通信网络是影响控制器性能的主要因素之一，在极端通信条件下，控制器的跟踪误差较大。
• 所有控制器对变压器过载的影响相似，在大多数情况下，变压器过载时间很短，不会造成实际问题。
• 實驗空調的行為與虛擬空調相似，表明實驗空調的處理方式與虛擬空調沒有顯著差異。

主要結論

• 研究結果表明，空調負載控制策略在實際環境中是可行的。
• 空調聚合能夠提供快速的電網平衡服務，例如頻率調節。
• 未來需要進一步研究通信網絡對負載控制性能的影響。

意義

本研究為測試和基準化負載控制策略提供了一個有價值的平台，有助於推動空調聚合參與電網平衡服務的發展。

局限性和未來研究方向

• 實驗測試平台的規模有限，未來可以考慮擴大測試平台的規模。
• 未來可以研究更先進的負載控制演算法，以進一步提高控制性能。
• 需要進一步研究不同類型的空調對電網的影響，例如變頻空調。

統計資料

實驗測試平台由 20 個單區模型房屋組成。
虛擬測試平台包含 523 個虛擬空調。
虛擬空調的參數在標稱值附近隨機變化 ±20%。
每个虚拟空调开启时的平均功耗为 2.6 kW。
極端室外溫度條件下，模型房屋的熱增益為 375 W。
不完善的通信网络条件下，通信延迟呈正态分布，平均值为 18 秒，标准差为 3 秒。
不完善的通信网络条件下，所有输入命令的丢包率在 5% 到 10% 之间均匀分布。

引述

"For load aggregations to gain acceptance as grid balancing resources and avoid liability with both customers and system operators, it is necessary to test and debug control schemes to failure in an experimental environment before moving to field testing with real houses."
"These findings highlight some of the inherent challenges in using AC aggregations for grid balancing, and some techniques for overcoming those challenges."
"This is good news for load control; concerns about AC synchronization may be highly unlikely to materialize in practice."
"Overall, from Table II, we observe satisfactory tracking performances across most cases, even the extreme cases."
"These results indicate the feasibility of these load control strategies working in practical settings."

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Hardware-in-the-Loop Experimental Testbed using Air Conditioners for Grid Balancing

by Oluwagbemile... 於 arxiv.org 11-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.11893.pdf

深入探究

除了空調之外，還有哪些類型的家用電器可以用於電網平衡，它們各自有哪些優缺點？

除了空調之外，還有許多家用電器可以用於電網平衡，構成需求響應 (Demand Response) 的重要部分。以下列舉一些常見的例子以及它們的優缺點：
1. 電熱水器:

優點: 儲存容量大，可調節時間長，對用戶舒適度影響小。
缺點: 功率較大，頻繁開關可能影響設備壽命，需要較長時間才能達到設定溫度。
2. 洗衣機/烘乾機:

優點: 可調節時間長，對用戶舒適度影響小。
缺點: 功率較大，需要預先設定程序，無法中途停止或更改。
3. 電冰箱:

優點: 可調節時間較長，對用戶舒適度影響小。
缺點: 功率相對較小，頻繁開關可能影響設備壽命。
4. 電動汽車充電樁:

優點: 功率大，可調節時間長，配合時間電價 (Time-of-Use Pricing) 可大幅降低用戶充電成本。
缺點: 需要用戶配合充電時間，充電基礎設施普及率仍待提升。
5. 智能電錶控制的插座:

優點: 可控制多種小型家電，靈活性高。
缺點: 需要用戶配合設定，單個設備功率小。
總結: 不同類型的家用電器具有不同的可控性、功率大小和用戶舒適度影響，需要根據實際情況選擇合適的電器參與電網平衡。

如果用戶不願意參與負載控制計劃，如何才能確保電網的穩定性和可靠性？

即使用戶不願意參與負載控制計劃，仍然可以透過以下措施確保電網的穩定性和可靠性：
1. 電網側措施:

a) 提升電網靈活性: 加強輸電網路建設，發展儲能技術，例如抽水蓄能、電池儲能等，以應對可再生能源發電的間歇性和波動性。
b) 完善電力市場機制: 建立實時電價機制，鼓勵用戶在用電低谷時段用電，減輕高峰時段的供電壓力。
c) 加強需求預測: 利用大數據和人工智能技術，更準確地預測電力需求，提前做好供電準備。
2. 用戶側措施:

a) 推廣節能家電和建築: 鼓勵用戶使用節能家電和建築材料，從源頭上降低電力消耗。
b) 發展分佈式能源: 鼓勵用戶安裝太陽能光伏發電系統等分佈式能源，提高電力供應的可靠性。
c) 加強用戶用電教育: 提高用戶的節能意識，鼓勵用戶合理安排用電時間，避免電力浪費。
總結: 確保電網的穩定性和可靠性需要電網側和用戶側的共同努力，透過技術進步、市場機制和用戶參與等多種手段，才能構建安全、可靠、清潔的現代化電網。

人工智慧和機器學習技術如何應用於負載控制和電網管理，以提高效率和可靠性？

人工智能和機器學習技術在負載控制和電網管理中扮演著越來越重要的角色，以下列舉一些應用場景：
1. 負載預測:

利用機器學習算法分析歷史用電數據、天氣信息、用戶行為等因素，建立高精度的負載預測模型，為電網調度和負載控制提供依據。
2. 需求響應優化:

根據電網負載情況和用戶用電習慣，利用人工智能技術制定個性化的需求響應策略，例如最佳的空調溫度調節方案、電動汽車充電時間安排等，在滿足用戶舒適度的同時，最大限度地降低電網峰谷差。
3. 故障檢測和診斷:

利用機器學習算法分析電網運行數據，及時發現和定位故障，提高故障處理效率，保障電網安全穩定運行。
4. 電網設備維護:

利用機器學習算法分析電網設備運行數據，預測設備故障概率，制定合理的設備維護計劃，避免因設備故障導致的停電事故。
5. 分佈式能源管理:

利用人工智能技術協調管理分佈式能源，例如太陽能光伏發電、風力發電等，提高可再生能源的利用效率，促進能源互聯網的發展。
總結: 人工智能和機器學習技術的應用，可以有效提高負載控制和電網管理的效率和可靠性，促進電網向智能化、自動化、互動化方向發展，為構建以新能源為主體的新型電力系統提供有力支撐。