田 硕，郭权利

（沈阳工程学院a.研究生部；b.电力学院，辽宁 沈阳 110136）

微网是由分布式电源、所在区域内的负荷、储能装置及监控保护设备所组成的较小范围的电网［1］。可再生能源是大多数微网的出力源。近年来，太阳能和风能是新能源的主要发展方向，但易受到环境的影响，所以其出力具有随机性、波动大等特点，从而导致微源的受控性也随之变差［2］。系统功率平衡的调节方式为改变源的出力并对负荷功率变化进行跟踪，负荷被视为被动的物理终端。随着电网的智能化趋势和通信技术的发展，使得以空调、热水器和热泵为代表的温控负荷的可控性大大增强［3-5］。此类负荷称其为温控负荷，它是指在系统正常运行过程中，能够被集中控制或分散控制，响应有功调度。就微网而言，在发生功率缺额或溢出时，用户表达接受控制的意愿，将负荷控制权交出，电力部门对负荷进行迅速投切［6］。文献［7］提出对农村微网负荷进行分类，根据负荷等级进行顺序控制，提高了供电可靠性。文献［8］设计了温控负荷控制器，并利用神经网络算法对控制器调参，避免因温控负荷建模导致控制系统的不精确。文献［9］应用温度优先列表和储能状态标识，评估可控负荷的虚拟储能容量，并使用滤波器将频率信号分为高频分量和低频分量，通过储能电池和可控负荷对微网联络线功率进行平衡。文献［10］对不同类型的变频空调进行分类，引入权重因子，基于模糊控制实现空调的功率调节，进而实现辅助发电机调频的能力。

本文分析了空调负荷在微网中的调频特性，建立暖通空调的等效热力学参数模型，为控制策略的提出和仿真提供基础；然后提出基于暖通空调负荷的孤立型微网主动参与度［11］的动态调频控制策略，该策略考虑用户意愿和设备动作的触发温度；最后，建立含风机的孤网模型，验证该策略的有效性。

1 空调在微网孤岛运行的调频特性

频率作为电力系统电能质量和电网稳定的重要考核指标之一，在智能电网的发展中备受关注。空调负荷入网调频不仅可以有效地利用资源，而且对微电网调频控制策略研究具有重要意义。

孤岛微电网的频率稳定在实质上就是系统功率的平衡，其频率特性取决于微网的电源类型和负荷类型。作为温控负荷的代表，空调负荷因为其热动态过程具有延迟性，故可以通过改变其功率状态来响应功率需求。微网频率下降时，空调目标负荷温度线性升高；微网频率升高时，目标温度下降。文献［12］表明，在夏季若将空调的温度设定值提高1℃，空调的负荷将下降8%～10%。空调在参与微网系统频率调节时，由于用户参与度系数的不同，所以空调参与调频的能力也不同，即参与度越大，空调的调频能力越强；参与度较小，空调的调频能力也相对较弱。文献［13］指出，当大规模的空调负荷聚合体参与调频时，其调节容量可以等效为发电机组，在响应时效方面可以达到秒级，同时对空调负荷的控制也增强了负荷自然频率的响应特性。在这种情况下，发电侧调频备用降低，减轻了系统调频压力。空调负荷温度设定值与微网频率的关系如图1所示。

图1 空调负荷目标温度与微网频率的关系

2 温控类负荷建模和特性分析

空调是温控负荷的典型负荷，其工作原理是基于空调设备和内外环境的能量交换。为了研究空调的温控特性，需要考虑其热力学动态过程，大多数研究者通常用以下热力学参数模型来进行研究，如图2所示。

图2 空调负荷等值热力学参数模型

图2 描述了空调负荷等值热力学参数的高阶模型，用微分方程表示其状态空间模型为

式中，Ti表示室内空气温度；Tm表示建筑物温度；To表示室外温度；u表示空调的开启状态，u=1；R1和R2为等效热阻；C1表示空气比热容；C2表示固体比热容；Q表示电能。

该物理模型用矩阵表示出电路图形式的等效模型关系。但由于矩阵运算量大，所以该高阶模型在处理大量数据时，计算周期长，在工程仿真分析时，该高阶模型适用性不如低阶模型。文献［6］根据室内外环境、电功率及房间的建筑参数对上述高阶模型进行修正简化，提出低阶温控负荷的物理模型，其温控负荷的动态运行表示为

式中，T为传感器所测量的室内温度；ω为对空调的使用意愿，使用时其值为1，不使用时其值为0；γ为建筑物热时间常数；Tf可等效为外温；Tg为空调负荷温度的增益梯度。

对式（2）进行分析，以每小时为时间变量，定义为h，并对间隔时间t进行离散化。考虑到房间交换热量和室内热量等因素的影响，引入V(nh)温度误差量得出：

以制冷过程为例，设备对应的开启/停止状态为

空调参与调频时，温度和功率关系的对照图如图3所示。

图3 空调温度及功率变化特性

空调设备的温度和电功率具有周期性变化规律。以制冷为例，当温度到达关断值To-时，控制器控制压缩机开关，空调关闭；随着室内温度上升，温度值达到To+时，压缩机再次启动，循环往复。

以上简化的模型利用指数的变化近似模拟出空调负荷的温度变化过程。虽然模型趋于简单化，但却降低了运算的复杂性，能够保留其精度，无论是何种规模的温控负荷聚合，该模型都能够较好地模拟出其聚合特征。

3 温控负荷的控制策略

温控负荷的控制策略分为间接控制策略和直接控制策略（Direct Load Control，DLC）。间接控制策略是指基于电力部门的电价响应或者政府出台的相关政策，去影响居民的使用习惯，缓解用电高峰造成系统频率波动的压力。这种控制策略虽然可以有效地抑制频率的波动，但是由于居民习惯或个体差异，在某些功率缺额或溢出造成系统频率波动的情况下，稳频效果不太理想。直接负荷控制是基于通信设备和灵敏传感器对热水器、空调、智能洗衣机等进行合理的开断状态控制。直接负荷控制分为集中式控制和分散式控制。集中式控制对所响应的可控负荷设备进行统一管理和调度。基于高需求的通信设备，集中式控制优势明显，但对于高级通讯系统的要求较高。分散式控制消除了常规的通信路径，避免了通信延迟，并在负荷侧安装了可以直接响应电力系统频率偏差信号的控制器，从而使空调可以独立地参与系统的频率调节过程。故本文采用分散式控制策略。

本文提出一种基于空调负荷的用户主动性稳频控制策略。该策略基本内容如下：当微源出力不平衡造成微网频率不稳定时，用户可以自主选择参与负荷调频的相应系数，这样既兼顾了用户的舒适度又使得空调参与系统调频响应，分散控制器根据调节容量的大小调整响应系数进而调整触发温度，传感器根据温度变化向压缩机发出启停信号。

空调开断的初始触发温度定义为To+和To-，温度的变化修正量为Δt，响应系数为k，其大小决定了空调温度的变化范围，同时也决定了空调参与调频的响应程度。文献［14］采用国际标准舒适温度确定空调的触发温度。本文采用修正量Δt对初始触发温度进行修正。考虑到用户的舒适度，设置用户自主响应系数，用户根据舒适度自主选择响应程度。在用户舒适度可接受范围内，其响应触发温度根据用户自主参与度进行修正，修正后各参数为

修正量中自主响应系数和频率差决定了空调开断的触发温度，修正后的触发温度与系统频率成一定的函数关系，触发温度成动态变化［15］。该分散控制策略合理改变了空调的开断比例，避免了因可再生能源出力不稳定造成系统频率的波动。空调工作状态的程度由用户自主决定，避免了切断用电负荷对用户的舒适度造成不良的影响。同时为避免空调设备的频繁启动对压缩机造成的物理伤害，规定设备再启动时间间距为5 min。

4 算例分析

4.1 仿真模型

本研究微网运行方式为孤岛运行。间歇式分布能源为风机、储能蓄电池。该模型带3 类负荷，分别为重要负荷、普通负荷、空调负荷。系统仿真模型如图4 所示，其中风机采用无功恒功率控制，保持其无功功率稳定，风机的出力参数见表1 所示。负荷1和负荷2的额定电压为380 V，额定功率分别为10 kW 和12 kW，负荷3为空调负荷，选取参与控制的数量为200 台，设定功率为2 000 W，温度上下限根据k值不同进行动态触发，风功率波动设置为ΔP。

图4 独立微网系统仿真模型

表1 风电出力参数

4.2 仿真分析

设备的温度初值和空调的开启状态均满足平均分布。空调设备通过采集频率信号和根据居民参与度动态调整空调负荷开关，相当于为微网提供一定的备用容量。仿真分析提供两种方案，方案一是空调负荷不参与系统调频，方案二是空调负荷参与系统调频。根据设定，在风机不稳定出力的情况下，比较两种方案在某一天内各个时刻的频率，如图5 所示。从图中可以看出，在空调系统不参与调频的情况下，在11时左右出现频率峰谷差，在12时出现频率最低值，系统的频率波动较大；在有空调负荷参与系统调频的情况下，系统频率波动明显改善，频率的峰谷差减小；有负荷反弹及考虑居民舒适度的情况下，在14 时左右出现较大的频率峰谷差。由仿真结果可知，本文提出的基于空调负荷调频的控制策略的可行性，在孤立微网等小型电力系统微源出力不稳定的情况下，空调系统参与系统调频，能够有效地平抑可再生能源出力不稳定引起的系统频率波动。

图5 系统频率波动比较

5 结语

针对可再生能源微网频率波动的问题，基于温控负荷（以空调为例）提出了主动参与度的动态调频策略，考虑了用户意愿，以及通过改变控制器的触发温度进而改变负荷功率。结合可再生能源和储能装置，搭建仿真模型，验证了所提出的控制策略的可行性及有效性。

然而，单一的温控负荷调频往往受到居民舒适度体验和聚合数量的影响。在实际应用时，用户对空调设备的损耗和对空调的高依赖度使用户参与调频的意愿可能会降低。因此，提高用户舒适度及使设备损耗降至最低是空调负荷参与调频的关键点。温控负荷涵盖热水器、冰箱和智能洗衣机等多种类型负荷，如何协调控制多种负荷是未来研究的方向。