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🔥 内容介绍
一、研究背景
（一）共享经济在电力系统的渗透
近年来，共享经济模式在各个领域取得了显著发展，其理念逐渐渗透到电力系统。在电力领域，共享储能作为一种新兴的模式，因其能够有效整合资源、降低储能投资规模并提高利用率，成为研究热点。传统的储能投资模式下，用户各自建设和管理储能设备，这不仅需要大量的资金投入，而且由于各用户的用电特性差异，储能设备的利用率往往不高。共享储能模式通过引入第三方投资运营，改变了这种局面。用户无需承担储能设备的投资成本，只需支付使用费用，即可享受储能带来的服务，这大大降低了用户参与储能应用的门槛，提高了储能资源的整体利用效率。
（二）三北地区电采暖的发展需求
在我国三北（东北、华北、西北）地区，冬季气候寒冷，供热需求巨大。随着电能替代政策的推进，电采暖作为一种清洁、高效的供热方式得到了广泛应用。蓄热式电采暖系统凭借其独特的优势，成为该地区冬季采暖的重要选择。蓄热式电采暖系统中的电锅炉可以根据实际需求，将产生的热能直接供给用户，也可以将多余的热能储存到蓄热水箱中。这种灵活性使得电采暖系统能够更好地应对电力负荷的波动，在保证房屋内舒适温度的前提下，优化用电策略，提高系统运行的经济性。
（三）优化调度的必要性
- 电力系统稳定性
：电采暖负荷在冬季具有明显的峰谷特性，大量电采暖设备的集中使用可能导致电力系统负荷峰谷差进一步加大，给电力系统的稳定运行带来挑战。通过对含蓄热式电采暖用户的优化调度，结合共享储能的调节作用，可以平滑负荷曲线，降低峰谷差，提高电力系统的稳定性和可靠性。
- 用户成本控制
：对于电采暖用户而言，合理的调度策略可以帮助他们充分利用分时电价政策，在电价低谷时段储存热能，在电价高峰时段减少电锅炉的直接供热，从而降低用电成本。同时，共享储能的引入使得用户能够以较低的成本获得储能服务，进一步提高了用户参与优化调度的积极性。
二、相关原理
（一）共享储能容量配置和优化调度模型
- 集中式储能投资间接电量共享模式
：共享储能由第三方进行投资运营，这意味着投资主体与用户分离。第三方负责储能设备的建设、维护和管理，用户通过购买电量的方式使用储能服务。在这种模式下，需要建立合理的容量配置模型，以确定共享储能的最佳容量规模。容量配置需要综合考虑多个因素，如参与共享的用户数量、用户的用电特性、电采暖负荷需求以及电力系统的整体运行情况等。通过精确的容量配置，可以在满足用户需求的同时，实现储能设备的高效利用和投资成本的最小化。
- 优化调度模型
：优化调度模型旨在制定合理的储能充放电策略以及电采暖设备的运行计划，以实现系统的最优运行。该模型通常以系统运行成本最小化为目标函数，其中包括用户的用电成本（与分时电价和用电量相关）、共享储能的使用费用以及可能涉及的电力系统运行成本等。同时，模型需要考虑一系列约束条件，如电力平衡约束（确保系统的发电功率与负荷需求和储能充放电功率之间保持平衡）、储能设备的充放电功率限制、容量限制以及电采暖系统的供热能力和温度约束等。通过求解这个优化调度模型，可以得到在不同时段共享储能的充放电状态以及电采暖设备的运行参数，实现系统的经济、高效运行。
（二）蓄热式电采暖系统原理
- 电锅炉与蓄热水箱协同工作
：蓄热式电采暖系统中的电锅炉是产生热能的核心设备。在电价低谷时段或系统电力充足时，电锅炉将电能转化为热能，一部分热能直接用于满足当前用户的供热需求，另一部分则储存到蓄热水箱中。蓄热水箱具有良好的保温性能，可以长时间储存热能。当电价高峰时段或电锅炉供热能力不足时，蓄热水箱释放储存的热能，为用户提供持续的供热服务。这种协同工作模式使得电采暖系统能够根据电力价格和供热需求的变化，灵活调整供热策略，实现经济效益和供热效果的双赢。
- 一阶等效热参数（ETP）模型
：为了准确模拟房屋的热量传递过程，采用一阶等效热参数（ETP）模型。该模型将房屋简化为一个集总参数系统，通过等效的热阻和热容来描述房屋的热特性。ETP 模型考虑了房屋与外界环境之间的热量交换，包括通过墙体、窗户等围护结构的传热以及室内热源（如电采暖设备）的散热。通过测量或估算房屋的相关参数，如墙体材料的导热系数、房屋的表面积、室内外温度等，可以利用 ETP 模型预测房屋在不同时段的温度变化。这对于制定合理的电采暖设备运行计划至关重要，因为电采暖系统的控制目标是维持房屋内的舒适温度，而 ETP 模型能够提供房屋温度变化的准确预测，帮助优化调度模型确定电采暖设备的供热功率和运行时间，以满足用户的供热需求并实现能源的高效利用。
考虑非居民自建共享储能的含蓄热式电采暖用户冬季日前优化调度，通过合理构建共享储能容量配置和优化调度模型，结合蓄热式电采暖系统的工作原理以及房屋热量传递的 ETP 模型，可以有效解决三北地区冬季电采暖带来的电力负荷问题，提高电力系统的稳定性和经济性，同时降低用户的用电成本，具有重要的现实意义和应用价值。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function [S,D,ya] = grnnJK(traindata,trainresult,x,spread)
%
% spread=0.8236
% x=testdata(4,:)';
[N1,N2]=size(traindata); % traindata N1：维数 N2：个数
N4=length(trainresult) ;
for i=1:N4
v(i)=sum((x-traindata(:,i)).^2);
end
for i=1:N4
yr(i) = exp(-v(i)/(2*spread.^2));
end
D=sum(yr)
for i=1:N4
ya(i,1)=trainresult(i)*yr(i)/(D);
end
S=sum(ya);
% end
🔗 参考文献
[1]于雷.含多类型能源的微网与外部电网协调运行机制和容量配置研究[D].华北电力大学(北京),2016.DOI:10.7666/d.Y3114218.🍅更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注
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