商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)參與城市電網(wǎng)負(fù)荷調(diào)控綜述

1

典型商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)建模方法典型商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)建模方法主要包括基于熱交換的建筑模型、基于等效熱參數(shù)（equivalentthermalparameters，ETP）的負(fù)荷模型、灰箱熱力模型等，通常是為了反映空調(diào)系統(tǒng)能耗、制冷/熱量與室溫的時(shí)變關(guān)系。除了典型商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)的單體模型，還可以通過(guò)蒙特卡洛抽樣、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立大規(guī)模空調(diào)負(fù)荷集群的聚合模型。1.1

基于熱交換的建筑模型擁有空調(diào)系統(tǒng)的商業(yè)建筑可以被視為一種具有熱量?jī)?chǔ)存能力的整體，以熱量的形式存儲(chǔ)電能，從而參與電網(wǎng)的負(fù)荷調(diào)控。建筑物內(nèi)外環(huán)境的熱交換關(guān)系如圖1所示，建筑內(nèi)的熱量來(lái)源主要包括太陽(yáng)輻射、室內(nèi)外空氣交換、墻體熱傳導(dǎo)、內(nèi)部產(chǎn)熱等；建筑內(nèi)的冷量來(lái)源主要是空調(diào)系統(tǒng)，根據(jù)能量守恒定理,擁有空調(diào)系統(tǒng)的建筑熱量變化等于建筑所獲得的熱量與空調(diào)的制冷/制熱量之差。表示模型參數(shù)關(guān)系的公式為圖1

基于熱交換的建筑模型Fig.1

Thermalmodelofthebuildingd式中：

Ti

為室內(nèi)溫度；

To

為室外環(huán)境溫度；

Q

為空調(diào)制冷制熱量；

α、β、δ

分別為基于建筑設(shè)定的常系數(shù)。這種模型計(jì)算簡(jiǎn)單快速，但關(guān)于建筑的熱力常參數(shù)可能需要基于經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行設(shè)定，無(wú)法保證準(zhǔn)確。1.2

ETP負(fù)荷模型ETP模型將室內(nèi)外環(huán)境的熱交換等效替換成電路的能量流動(dòng)，用電阻、電容來(lái)替代建筑熱交換中的墻體熱傳導(dǎo)率、空氣熱質(zhì)量、制冷量等因素。模型中各項(xiàng)參數(shù)可以準(zhǔn)確量化，模型精確度也有一定保證。一種二階ETP模型如圖2所示，模型公式為圖2

二階ETP負(fù)荷模型Fig.2

Thesecond-orderETPmodel式中：Ta

為室內(nèi)溫度；

Tm

為由家具和建筑材料決定的建筑內(nèi)部質(zhì)量溫度；

Uo

為建筑外部的導(dǎo)熱率；

Hm

為室內(nèi)空氣與固體材料的導(dǎo)熱率；

Ca

為空氣熱質(zhì)量；

Cm

為建材熱質(zhì)量；

Qa

為制冷/制熱量；

Qm

為流入建筑內(nèi)部固體材料的熱量。二階ETP模型描述了熱量的變化規(guī)律，這種模型忽略了空氣與建筑材料導(dǎo)熱率的差異，從而一定程度上降低了計(jì)算難度。如果再忽略室內(nèi)固體材料和室內(nèi)空氣的熱質(zhì)量差，則可得到一階ETP模型如圖3所示，該模型的參數(shù)關(guān)系公式為圖3

一階ETP負(fù)荷模型Fig.3

Thefirst-orderETPmodel式中：

Ri

為等效傳熱阻抗。文獻(xiàn)[19]使用二階ETP模型對(duì)新型室內(nèi)智能恒溫系統(tǒng)進(jìn)行了模擬，幫助其確定環(huán)境溫度與空調(diào)耗能的關(guān)系，提高了恒溫系統(tǒng)精度，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相比傳統(tǒng)的恒溫系統(tǒng)，這種新型恒溫系統(tǒng)能夠節(jié)能11.5%。文獻(xiàn)提出了一種動(dòng)態(tài)需求響應(yīng)控制器并用于調(diào)整空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)定溫度，其中采用了ETP模型對(duì)室內(nèi)溫度進(jìn)行估計(jì)，使控制器做出對(duì)應(yīng)的操作。最終實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在氣候最寒冷的一月份，空調(diào)系統(tǒng)的用電量減少了12%，電力成本降低了29%。在最炎熱的八月份，空調(diào)系統(tǒng)用電量降低了29%，電力成本降低了31%。1.3

灰箱熱力模型灰箱熱力模型也可以視為一種進(jìn)階的ETP模型，如圖4所示。模型主要涉及4個(gè)節(jié)點(diǎn)：室內(nèi)實(shí)體、室內(nèi)環(huán)境、圍護(hù)結(jié)構(gòu)和室外環(huán)境?；蚁錈崃δＰ驼狭私ㄖ犴憫?yīng)的物理原理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化技術(shù)，通過(guò)對(duì)智能家居能源管理系統(tǒng)與氣象臺(tái)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可以更準(zhǔn)確地對(duì)需求響應(yīng)過(guò)程中空調(diào)溫度設(shè)定值調(diào)節(jié)程度進(jìn)行預(yù)測(cè)。圖4

灰箱熱力模型Fig.4

Greyboxthermalmodel通過(guò)建立灰箱熱力模型，研究了香港民宅負(fù)荷的響應(yīng)潛力，通過(guò)考慮香港的實(shí)際氣候與大部分住宅建筑采用輕質(zhì)墻體，即沒(méi)有隔熱材料的情況下，將外墻考慮為1個(gè)熱阻和2個(gè)相等的熱容。研究表明這種熱模型既能反映空調(diào)房間的基本熱動(dòng)力學(xué)，又具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)。在實(shí)地測(cè)試中，模型預(yù)測(cè)溫度與實(shí)際測(cè)量結(jié)果的均方差可低至0.28℃，能夠有效降低居民的能源成本。此外，公用事業(yè)公司可以利用灰箱熱力模型進(jìn)行大規(guī)模的需求響應(yīng)預(yù)測(cè)，并據(jù)此制定相應(yīng)的激勵(lì)政策，協(xié)助電網(wǎng)公司開展負(fù)荷調(diào)控。提出了一種基于灰箱模型的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法，在提取建筑負(fù)荷的季節(jié)特征后利用灰箱模型對(duì)動(dòng)態(tài)負(fù)荷的行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。1.4

大規(guī)模聚合建模當(dāng)對(duì)單個(gè)空調(diào)建筑進(jìn)行建模后，可以通過(guò)蒙特卡羅方法、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的k均值聚類等方法對(duì)單體空調(diào)系統(tǒng)模型進(jìn)行聚合。例如，文獻(xiàn)[18]利用蒙特卡洛方法對(duì)二階ETP模型聚合計(jì)算，得到大規(guī)?？照{(diào)參與需求響應(yīng)前的基線負(fù)荷，并通過(guò)大量仿真證明，這種方法可以有效地對(duì)大規(guī)?？照{(diào)系統(tǒng)進(jìn)行管理，從而提供調(diào)頻削峰的服務(wù)。仿真計(jì)算了75萬(wàn)臺(tái)空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行情況，通過(guò)直接負(fù)荷控制來(lái)改變空調(diào)的設(shè)定溫度，從而進(jìn)行負(fù)荷調(diào)控協(xié)助電網(wǎng)削峰填谷。提出了一種基于大規(guī)?？照{(diào)聚合的微電網(wǎng)調(diào)控策略，具體如圖5所示，研究了光伏系統(tǒng)與儲(chǔ)能系統(tǒng)下負(fù)荷的靈活調(diào)度優(yōu)化，仿真實(shí)驗(yàn)表明此方法可以有效協(xié)助電網(wǎng)降低峰谷差。圖5

微電網(wǎng)靈活負(fù)荷調(diào)控方法Fig.5

Flexibleloadregulationmethodinmicrogrids此外，利用自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)監(jiān)督、高效率的特性，對(duì)大規(guī)模用戶的多種負(fù)荷類型進(jìn)行識(shí)別并分類聚合，建立了一種負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，從而實(shí)現(xiàn)了電力價(jià)格變化下的大規(guī)模用戶響應(yīng)預(yù)測(cè)，幫助制定需求響應(yīng)調(diào)控策略以降低用電成本。文獻(xiàn)[26]利用偏微分方程描述了一定溫度范圍內(nèi)負(fù)荷數(shù)量在單位時(shí)間的變化，建立了一階ETP的負(fù)荷聚合模型，并以這種偏微分方程模型為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的需求響應(yīng)控制器。實(shí)驗(yàn)表明這種控制器擁有良好的魯棒性，在系統(tǒng)含高比例波動(dòng)性風(fēng)力發(fā)電的條件下可以達(dá)到良好的節(jié)能效果。1.5

基于大型商業(yè)建筑的綜合模型大型商業(yè)建筑的空調(diào)系統(tǒng)大多使用中央空調(diào)系統(tǒng)。中央空調(diào)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)相比單體空調(diào)更加復(fù)雜。以基于水冷的中央空調(diào)為例，主要可以分為冷水機(jī)組、一次水泵、二次水泵、風(fēng)機(jī)盤管，其中冷水機(jī)組是電力消耗的主要部分，因此對(duì)中央空調(diào)冷水機(jī)組的負(fù)荷調(diào)控可以迅速降低建筑的耗電量。但是如果只簡(jiǎn)單的切斷冷水機(jī)組負(fù)荷會(huì)導(dǎo)致空調(diào)系統(tǒng)的冷水分配不均問(wèn)題，建筑內(nèi)部分區(qū)域的溫度可能會(huì)超出可接受范圍，同時(shí)空調(diào)系統(tǒng)其他設(shè)備的功耗也會(huì)受到很大影響，存在影響設(shè)備使用壽命的可能。因此需要更復(fù)雜全面的一種模型來(lái)輔助需求響應(yīng)決策。在文獻(xiàn)[27]提出的一種調(diào)控方案中綜合了3種模型，熱舒適度犧牲決定模型、建筑制冷需求預(yù)測(cè)模型、負(fù)荷決定模型。熱舒適度犧牲決定模型用于得到用戶在需求響應(yīng)過(guò)程中愿意接受的建筑室內(nèi)溫度上升量。用戶的接受度與電力公司給出的激勵(lì)量呈正相關(guān)。當(dāng)用戶接受令室內(nèi)溫度上升的條件后，建筑制冷需求預(yù)測(cè)模型用于計(jì)算當(dāng)前情況所需要的空調(diào)制冷量，即式中：為在

k

時(shí)刻商業(yè)建筑需求的制冷量；為因?yàn)榻ㄖ豳|(zhì)量散失的制冷量，其可由文獻(xiàn)[28]提出的熱儲(chǔ)能模型計(jì)算得到；

Cin

為空氣比熱容；

dTin/dt

為需求響應(yīng)過(guò)程中室內(nèi)溫度的上升速率；

Mair

為室內(nèi)的空氣總質(zhì)量。負(fù)荷決定模型對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)中冷水機(jī)組、一次水泵、二次水泵、風(fēng)機(jī)盤管4個(gè)部分分別建模，基于建筑制冷需求預(yù)測(cè)模型輸出的結(jié)果和幾種設(shè)備各自的運(yùn)作方式分別計(jì)算所需要的負(fù)荷量。在基于這種模型的實(shí)驗(yàn)中，商業(yè)建筑可以削減34%的負(fù)荷量，同時(shí)維持室內(nèi)溫度保持在可接受的范圍。表1列舉了前文所述的幾種需求響應(yīng)策略，并根據(jù)它們各自的特點(diǎn)做出了對(duì)比。表1

商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)參與需求響應(yīng)建模方法對(duì)比Table1

Comparisonofmodellingmethodsofcommercialbuildingsfordemandresponse2

空調(diào)系統(tǒng)調(diào)控潛力評(píng)估方法2.1

基于模型的調(diào)控潛力評(píng)估商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)調(diào)控潛力評(píng)估有助于發(fā)掘潛在的用戶，對(duì)提高負(fù)荷響應(yīng)的規(guī)模、制定合理的負(fù)荷響應(yīng)激勵(lì)方案意義重大。然而，商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)的調(diào)控潛力除了受到物理?xiàng)l件的影響，也受到用戶自身的價(jià)格偏好、舒適度、數(shù)據(jù)隱私等限制，以及外界環(huán)境、生活習(xí)慣等不確定因素的影響。通過(guò)建立一種恒溫控制負(fù)載（thermostaticallycontrolledload，TCL）系統(tǒng)模型，如圖6所示，對(duì)消費(fèi)者行為和需求響應(yīng)過(guò)程進(jìn)行描述，在優(yōu)化用戶滿意度與需求響應(yīng)調(diào)節(jié)效果的同時(shí)，提高了空調(diào)系統(tǒng)調(diào)控潛力的評(píng)估精度。通過(guò)智能電表每小時(shí)測(cè)得的數(shù)據(jù)，利用隱藏馬爾可夫模型對(duì)熱環(huán)境和空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行建模，得到了用戶熱負(fù)荷曲線并實(shí)現(xiàn)了可調(diào)控潛力評(píng)估?；隈R爾可夫模型和美國(guó)采暖、制冷與空調(diào)工程師學(xué)會(huì)標(biāo)準(zhǔn)，提出了用戶舒適度約束的負(fù)荷調(diào)控潛力評(píng)估方法。圖6

恒溫控制負(fù)載系統(tǒng)模型與控制架構(gòu)Fig.6

Modellingandcontrolofthermostaticallycontrolledload文獻(xiàn)[33]通過(guò)聚類方法得到一個(gè)離散的狀態(tài)空間，使用隱藏馬爾可夫方法將供冷供暖的部分從房屋整體中分離，實(shí)現(xiàn)了建筑負(fù)荷分解，提高了負(fù)荷調(diào)控潛力評(píng)估的準(zhǔn)確度。文獻(xiàn)[34]設(shè)計(jì)了如圖7所示的一套評(píng)估負(fù)荷調(diào)控潛力的方案，并對(duì)中國(guó)江蘇、美國(guó)德克薩斯州奧斯汀、美國(guó)西部馬薩諸塞州等發(fā)達(dá)省市進(jìn)行了試點(diǎn)研究。通過(guò)使用智能電表和溫度傳感器對(duì)能耗和溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行了相同時(shí)間尺度的計(jì)量，將記錄的數(shù)據(jù)按冬季、夏季、春秋季分類，并采用k均值聚類方法區(qū)分如工作日和非工作日中空調(diào)的開閉情況?；讷@取的空調(diào)負(fù)荷數(shù)據(jù)，利用二階ETP模型和參數(shù)辨識(shí)算法，評(píng)估得到單個(gè)建筑的負(fù)荷調(diào)控潛力，并利用區(qū)間潮流或仿射潮流方法得到了區(qū)域負(fù)荷調(diào)控潛力的評(píng)估結(jié)果。圖7

負(fù)荷調(diào)控潛力評(píng)估流程Fig.7

Loadregulationpotentialevaluatingprocess設(shè)計(jì)了一種基于建筑熱質(zhì)量和制冷設(shè)備模型優(yōu)化的需求響應(yīng)潛力預(yù)測(cè)方法。通過(guò)EnergyPlus軟件建立大型商業(yè)辦公建筑的熱模型，采用粒子群優(yōu)化算法得到了空調(diào)制冷系統(tǒng)中各設(shè)備流程對(duì)建筑溫度和能耗的影響。通過(guò)設(shè)定的舒適溫度界限后模擬出了空調(diào)系統(tǒng)整體和系統(tǒng)下的冷卻塔、冷水機(jī)組、組合式空調(diào)箱、水泵在保持室內(nèi)舒適溫度的情況下所能降低的能耗，并通過(guò)優(yōu)化算法得到了最佳控制策略。這種預(yù)測(cè)方法被應(yīng)用到休斯頓某大型商業(yè)建筑中，并在維持舒適溫度的情況下減少了23%~47%的能耗需求。2.2

基于數(shù)據(jù)的調(diào)控潛力評(píng)估對(duì)歐洲地區(qū)多種行業(yè)的需求響應(yīng)潛力進(jìn)行了評(píng)估。通過(guò)各地多行業(yè)實(shí)際的用電數(shù)據(jù)與典型負(fù)荷特征模型估計(jì)了靈活可調(diào)負(fù)荷的裝機(jī)量。并通過(guò)氣候數(shù)據(jù)估計(jì)了多地的供冷、供暖需求，得到了歐洲多個(gè)國(guó)家多種行業(yè)類型的需求響應(yīng)潛力預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí)關(guān)注了不同行業(yè)的地理位置分布和其可以進(jìn)行需求響應(yīng)的時(shí)間特征，完善了對(duì)地區(qū)范圍內(nèi)需求響應(yīng)潛力預(yù)測(cè)的全面性研究。通過(guò)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的分析，肯定了商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)在需求響應(yīng)中的時(shí)間靈活性和可調(diào)資源量，擁有良好的潛力。采集能源密集型企業(yè)在一天中幾個(gè)不同時(shí)段的最高負(fù)荷值、最低負(fù)荷值、負(fù)荷中位值等負(fù)荷指標(biāo)，通過(guò)聚類方法構(gòu)建了企業(yè)的負(fù)荷特征數(shù)據(jù)庫(kù)，建立了一種不同能耗等級(jí)企業(yè)的需求響應(yīng)潛力指標(biāo)，可用于描述企業(yè)對(duì)于電價(jià)的敏感度和需求響應(yīng)潛力。文獻(xiàn)[38]利用電力信息采集系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)河南17個(gè)主要行業(yè)的需求響應(yīng)潛力進(jìn)行了評(píng)估。在確立企業(yè)的典型負(fù)荷特征數(shù)據(jù)后，得到該企業(yè)的可調(diào)負(fù)荷量和需求響應(yīng)周期，在考慮企業(yè)用電規(guī)模的基礎(chǔ)上對(duì)區(qū)域整體和區(qū)域內(nèi)的需求響應(yīng)目標(biāo)客戶進(jìn)行了篩選。3

商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)的控制方法3.1

直接負(fù)荷控制直接負(fù)荷控制的開關(guān)控制允許管理側(cè)利用通信和終端操控裝置直接對(duì)用戶的電器進(jìn)行開閉操作，適用于時(shí)間尺度上較為細(xì)分的電網(wǎng)系統(tǒng)，比如居民住宅和小型工商業(yè)用戶。提出了一種面向大規(guī)模商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)的直接跟蹤負(fù)荷控制方法，如圖8所示。利用典型夏季日負(fù)荷通過(guò)聚合建模計(jì)算得到預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷曲線，用于面向空調(diào)集群的設(shè)定溫度參考信號(hào)，基于此設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)爬坡的負(fù)荷跟蹤控制器，控制器的原理公式為圖8

大規(guī)模建筑空調(diào)系統(tǒng)直接負(fù)荷控制Fig.8

Directloadcontroloflarge-scaleairconditioners式中：

Tset(t)

為t時(shí)刻空調(diào)的設(shè)定溫度；

K

為通過(guò)類似遺傳算法等優(yōu)化方法確定的預(yù)定參數(shù)；Δe(t)為通過(guò)空調(diào)實(shí)際功率計(jì)算產(chǎn)生的誤差信號(hào)。3.2

周期性輪?？刂浦芷谛暂喭？刂疲╠utycyclingcontrol，DCC）又被稱為“輪?！?，是對(duì)空調(diào)壓縮機(jī)進(jìn)行的周期性開閉控制。壓縮機(jī)啟動(dòng)的時(shí)間在一個(gè)控制周期內(nèi)所占比值被稱為“占空比”，不同的占空比控制方案給用戶提供了靈活多樣的調(diào)控方式和補(bǔ)償種類[40]。因此，與傳統(tǒng)開閉控制相比，DCC更能注重保證用戶的舒適度。文獻(xiàn)[41]提出了一種基于DCC的優(yōu)化模型，以占空比作為決策變量，考慮了室溫的變化，滿足了用戶舒適度的差異性需求，并根據(jù)建筑參數(shù)提出了空調(diào)開閉與室溫的時(shí)變公式，即式中：分別為開啟或停機(jī)期間用戶

k

在控制周期

n

中t時(shí)刻的室溫；Qk

為空調(diào)的額定制冷量；

Ak

、

Bk

、

Ck

、

Xk

、

a

分別為用戶

k

的建筑和空調(diào)參數(shù)。文獻(xiàn)[41]以上海某商業(yè)區(qū)的中央空調(diào)為例測(cè)試了該模型，分析發(fā)現(xiàn)DCC控制有優(yōu)良的負(fù)荷調(diào)峰效果，并能滿足多種舒適度要求。3.3

交互式柔性控制交互式柔性控制與直接負(fù)荷控制相比，更多地考慮了用戶的用電需求。例如，提出了一種云邊協(xié)同的空調(diào)集群控制架構(gòu)，多元用戶可以設(shè)置異質(zhì)性舒適溫度需求，電網(wǎng)下發(fā)調(diào)控需求指令后并不需要對(duì)空調(diào)進(jìn)行開關(guān)操作，通過(guò)調(diào)整壓縮機(jī)運(yùn)行頻率來(lái)改變空調(diào)的運(yùn)行功率，實(shí)現(xiàn)快速柔性靈活調(diào)節(jié)。文獻(xiàn)[43]提出了一種面向商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)的雙層控制架構(gòu)，通過(guò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)電熱模型的量化評(píng)估，設(shè)計(jì)了一種在線自適應(yīng)分配方法去滿足電網(wǎng)調(diào)控需求，在滿足室內(nèi)溫度舒適區(qū)間要求下，保證了電網(wǎng)功率的調(diào)節(jié)精度。此外，提出了一種能充分利用空調(diào)子系統(tǒng)的市場(chǎng)框架，如圖9所示。通過(guò)建立雙向的競(jìng)價(jià)拍賣機(jī)制，提出了商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)參與電力市場(chǎng)、天然氣市場(chǎng)、冷氣市場(chǎng)以及暖水市場(chǎng)的框架，通過(guò)算法迭代交互，得到期望的市場(chǎng)價(jià)格和需求響應(yīng)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的交易市場(chǎng)機(jī)制對(duì)建筑室內(nèi)溫度的影響很小，同時(shí)達(dá)到了調(diào)峰、負(fù)荷轉(zhuǎn)移和降低能耗的效果。提出了一種針對(duì)虛擬電廠的兩階段優(yōu)化調(diào)度方法，依據(jù)電力市場(chǎng)的日前預(yù)測(cè)，通過(guò)使用模型預(yù)測(cè)控制策略對(duì)日內(nèi)的運(yùn)行計(jì)劃進(jìn)行調(diào)整，有效提高了可再生能源設(shè)備的利用率，提高了經(jīng)濟(jì)效益。圖9

空調(diào)系統(tǒng)參與多能源市場(chǎng)Fig.9

Airconditionersparticipateinmulti-market3.4

考慮功率反彈的全流程控制空調(diào)系統(tǒng)在參與需求響應(yīng)時(shí)如果有計(jì)劃外的設(shè)備參與到響應(yīng)中，或者在需求響應(yīng)結(jié)束后有大量設(shè)備重新啟動(dòng)并接入系統(tǒng)，在系統(tǒng)負(fù)荷恢復(fù)過(guò)程中有可能導(dǎo)致系統(tǒng)的負(fù)荷峰值提升到高于平時(shí)的水平，這種現(xiàn)象被稱為需求響應(yīng)反彈。這種現(xiàn)象會(huì)對(duì)需求響應(yīng)效果造成負(fù)面影響，并有可能造成嚴(yán)重的電力系統(tǒng)故障。在早期的研究中，對(duì)系統(tǒng)中部分負(fù)荷進(jìn)行隨機(jī)啟停被當(dāng)做一種解決需求響應(yīng)反彈的方法，將蓄電池和熱水器作為儲(chǔ)能設(shè)備，設(shè)計(jì)了一種調(diào)控策略，有效地緩解了需求響應(yīng)反彈。文提出了一種針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的最優(yōu)化調(diào)度策略，這種調(diào)控策略將系統(tǒng)中的空調(diào)分成若干組進(jìn)行順序控制。在需求響應(yīng)過(guò)程中，一組空調(diào)產(chǎn)生的需求響應(yīng)反彈被視為下一組空調(diào)的需求響應(yīng)容量，通過(guò)對(duì)多組空調(diào)進(jìn)行調(diào)度緩解每一組空調(diào)產(chǎn)生的反彈效應(yīng)。將電能、天然氣等多種能源作為可調(diào)度資源，設(shè)計(jì)了一種基于多能源的綜合需求響應(yīng)策略。通過(guò)建立多能源熱動(dòng)力模型，研究了多能源耗能與室溫的關(guān)系。在需求響應(yīng)結(jié)束階段，調(diào)度其他能源對(duì)室內(nèi)溫度進(jìn)行調(diào)整，避免了大量空調(diào)負(fù)載接入系統(tǒng)造成的電網(wǎng)壓力，緩解了系統(tǒng)的需求響應(yīng)反彈現(xiàn)象。對(duì)中央空調(diào)調(diào)節(jié)電力系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種定量評(píng)估方法和兩層協(xié)調(diào)控制方案。通過(guò)中央空調(diào)電熱模型得到離散化的中央空調(diào)電熱運(yùn)行特性，通過(guò)自適應(yīng)控制算法進(jìn)行了大規(guī)模中央空調(diào)的聚合控制。實(shí)驗(yàn)表明，這種控制方法能快速地實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)所需的需求響應(yīng)調(diào)控效果，同時(shí)能協(xié)調(diào)資源的合理調(diào)度，緩解95%以上的功率反彈。本文概述的幾種控制方法在控制難度、敏捷性等方面各有特點(diǎn)，具體在表2中做出了對(duì)比。表2

商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)參與需求響應(yīng)控制方法對(duì)比Table2

Comparisonofcontrolmethodsofcommercialbuildingsfordemandresponse4

商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)典型示范隨著商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)參與城市電網(wǎng)負(fù)荷調(diào)控技術(shù)的發(fā)展，空調(diào)系統(tǒng)調(diào)控從理論研究逐漸進(jìn)入示范應(yīng)用階段，尤其是在部分較早展開需求響應(yīng)研究、擁有較為成熟的自動(dòng)需求響應(yīng)控制技術(shù)的國(guó)家和地區(qū)。本文以中國(guó)、美國(guó)、澳大利亞為例，分析展示了商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)的典型示范項(xiàng)目。2014年7月，上海設(shè)立針對(duì)大型商業(yè)建筑的需求響應(yīng)試點(diǎn)，建筑超過(guò)80%的部分有空調(diào)系統(tǒng)覆蓋，系統(tǒng)包括2臺(tái)504kW的冷水機(jī)和1臺(tái)314kW的冷水機(jī)，通過(guò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的開閉控制實(shí)現(xiàn)需求響應(yīng)。在預(yù)測(cè)的需求響應(yīng)時(shí)間發(fā)生前，2臺(tái)504kW的冷水機(jī)組對(duì)建筑進(jìn)行預(yù)冷；當(dāng)需求響應(yīng)發(fā)生時(shí)，關(guān)閉其中1臺(tái)504kW的機(jī)組，啟動(dòng)314kW的機(jī)組。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該建筑可以通過(guò)需求響應(yīng)有效降低耗電量，并能維持室內(nèi)的舒適溫度。在實(shí)行了每度電補(bǔ)貼2元的激勵(lì)情況下，該商業(yè)建筑一天中獲得了1580元的補(bǔ)貼，且電費(fèi)較平時(shí)降低了2528元。2020年，上海黃浦區(qū)開展了需求響應(yīng)示范項(xiàng)目，通過(guò)將商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)集群等效為虛擬電廠，參與電網(wǎng)調(diào)控。該項(xiàng)目共包含300棟建筑，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，調(diào)節(jié)空調(diào)系統(tǒng)出回水溫度，降低了38.4%負(fù)荷峰谷差。美國(guó)某需求響應(yīng)研究中心從2003年開始，進(jìn)行了數(shù)年的商業(yè)建筑空調(diào)系統(tǒng)實(shí)地測(cè)試,測(cè)試中使用了全局溫度調(diào)節(jié)策略（globaltemperatureadjustment，GTA），允許控制端通過(guò)人機(jī)界面（humanmachineinterface，HMI）和能源管理控制系統(tǒng)（electricalmonitoringandcontrolsystem，EMCS）調(diào)節(jié)整個(gè)建筑的溫度設(shè)定值。測(cè)試結(jié)果表明，在需求響應(yīng)發(fā)生的3h~6h中，空調(diào)系統(tǒng)的峰值需求平均減少了約8%，其中最高時(shí)可減少56%。此外，美國(guó)加州在2006年也開展了需求響應(yīng)測(cè)試項(xiàng)目，除了利用GTA技術(shù)，還加入了風(fēng)機(jī)變頻限制的調(diào)控策略，