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建筑负荷用能行为习惯与负荷运行特性分析

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在双碳目标政策驱动下,我国正构建以新能源为主体的新型电力系统。未来,建筑将成为集发储用于一身的新型能源综合体,不仅要满足绿色低碳的用能需求,还要满足电力系统灵活电力平衡的需求。为实现电力供需平衡,需要分析建筑负荷用能行为习惯与负荷运行特性,实现建筑负荷的高效控制。从源储网荷 (备)网格化能源、分区分类维度,对典型家庭负荷、源储网荷 (备)单元系统、典型负荷进行分析,得出家庭光储系统设计需根据家庭负荷及用能行为习惯确定,通过源储网荷 (备)日周月季年的用能数据客观评价系统运行情况进而挖掘系统节能改善点,提出典型负荷空调分时启动分区控制、热水器定时控制等设想。

结论

从源储网荷网格化能源、分层分级、分区分类供用电等角度,进一步精细化特征分类可有效丰富负荷调节能力的预测策略,对建筑负荷高效调控、快速需求响应及虚拟电厂发展起到了积极作用。

对于融合光储一体的建筑系统内的典型家庭,源储荷的能源系统设计具有良好的设计能力,系统的峰值功率需求完全可以通过储能放电满足。家庭负荷的特征情况及使用习惯是光储系统设计的重要依据,配置储能容量时最优满足一天中家庭负荷峰时段用电量之和。进一步,推导家庭用电数学模型、光伏发电数学模型,可以较精准控制储能充放电,有效降低家庭能耗。

以源储网 荷 (备)为 基 本 单 元,进 行 源 储 网 荷(备)电特征参数 UIPQ 的采集,可有效保证数据的颗粒度,实时识别负荷的行为特性,同时统计源储网荷(备)日周月季年的行为特性数据,有助于按分区分类客观评价系统源储网荷(备)实际运行情况,找出与预期目标的差距,快速迭代改进及实施负荷调节策略。

通过开展负荷用能特征提取,能源数据采集及大数据挖掘分析,利用大数据技术对数据进行筛选、预处理、变换及挖掘,预测负荷能耗行为,同时,基于用户基线负荷算法,采用基于聚类的基线计算方法,实现基于用电特性制定负荷的需求响应控制策略,如空调分时延迟启动、分区控制、分组控制策略,热水器定时控制策略等,通过与需求侧结合,同时兼顾能源供给情况动态实现系统源储网荷(备)最优匹配。

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