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      實時電價環(huán)境下太陽能建筑夏季用電優(yōu)化

      2018-04-09 08:46:30徐敏姣徐青山李國棟王旭東
      現(xiàn)代電力 2018年2期
      關(guān)鍵詞:電價水箱蓄電池

      徐敏姣,徐青山,李國棟,王旭東,蔣 菱,戚 艷

      (1. 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院,江蘇南京 210096;2.國網(wǎng)天津市電力公司電力科學(xué)研究院,天津 300384)

      0 引 言

      空調(diào)負荷作為季節(jié)性負荷是造成夏季負荷峰谷差加劇的主要原因之一,致使夏季電網(wǎng)的發(fā)電成本急劇升高,因此采用有效手段降低空調(diào)負荷的用電需求迫在眉睫[1]。而太陽能建筑,作為一種部分或全部依賴太陽能制冷或供暖的節(jié)能建筑,可節(jié)省電力、煤炭等能源,不污染環(huán)境,對于年日照時間長、空氣潔凈度高、陽光充足而缺乏其他能源的地區(qū),太陽能建筑更能發(fā)揮巨大優(yōu)勢。

      在太陽能輔助制冷方面,文獻[2-4]中研究了太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)模型,利用trnsys建模分析其熱力學(xué)特性,并對水箱水溫、房間制冷制熱溫度等參數(shù)進行靈敏度分析,結(jié)果表明太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)月平均節(jié)電量在25%~42%之間[2]。文獻[5]中分析改進了光伏光熱一體化系統(tǒng)的熱電性能,改進后光熱轉(zhuǎn)換效率約60%,光電部分的轉(zhuǎn)換效率約11%,綜合性能效率明顯高于獨立的光伏或光熱系統(tǒng)??梢姙榭照{(diào)系統(tǒng)配置太陽能輔助設(shè)備可有效降低電費成本。但是在大多數(shù)文獻中關(guān)于太陽能輻射利用主要基于確定性方法[6-8],研究中忽略了其自有的不確性特性。

      此外,在用電優(yōu)化方面,文獻[9-10]提出了針對實時電價環(huán)境的家庭負荷的能量管理策略。實時電價作為市場化的產(chǎn)物,在國外部分國家已經(jīng)實行,而我國發(fā)改委近日也下發(fā)了《關(guān)于擴大輸配電價改革試點范圍有關(guān)事項的通知》,提出穩(wěn)慎推進上網(wǎng)電價與銷售電價市場化的要求。實時電價通過市場手段進行負荷調(diào)節(jié),對降低夏季峰谷差造成的高發(fā)電成本具有一定積極意義,而另一方面,關(guān)于用電優(yōu)化的研究也只有在波動的電價環(huán)境下才更具有意義。

      為了充分利用太陽能資源,本文研究的太陽能建筑配置了光伏/光熱一體化系統(tǒng),該系統(tǒng)光熱部分收集的熱能用于降低建筑空調(diào)系統(tǒng)對電量的需求,光電部分產(chǎn)生的電能被存儲于蓄電池中,負責向晚間負荷供電。同時針對不確定性問題,引入了誤差概率模型,采用蒙特卡洛模擬方法計算太陽能建筑的日用電成本,并且考慮不同可控負荷的用電特性,優(yōu)化建筑內(nèi)部電氣設(shè)備的用電時段,以實現(xiàn)降低實時電價環(huán)境下用戶的用電成本的目標。算例分析中,對比分析了配置有光伏/光熱一體化設(shè)備的太陽能輔助系統(tǒng)和傳統(tǒng)系統(tǒng)的用電經(jīng)濟性。

      1 太陽輻射的預(yù)測誤差概率分布

      影響太陽輻照強度大小的因素有很多,其中尤以天空云層的遮蓋情況為主[6-7, 11],因此在考慮太陽輻射強度預(yù)測時分別就晴朗天氣和突變天氣兩種天氣類型進行討論,采用EMD(經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,empirical mode decomposition)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法[6]對不同天氣情況下的太陽輻照強度進行預(yù)測。

      分別對兩類天氣類型的預(yù)測相對誤差進行統(tǒng)計,其概率分布如圖1柱狀圖所示,可以發(fā)現(xiàn),晴朗天氣下的預(yù)測誤差普遍較小,其概率分布比較集中;相比而言突變天氣下的預(yù)測誤差較大,其概率分布比較分散。根據(jù)文獻[12-13],太陽輻射強度的預(yù)測誤差主要服從高斯分布,利用最大似然估計方法由歷史數(shù)據(jù)進行曲線擬合,得到其概率分布參數(shù)并做出概率分布曲線如圖1(a)實線所示,可以發(fā)現(xiàn),該曲線能較好地反映原始統(tǒng)計得到的預(yù)測相對誤差的概率分布。

      因此修正太陽輻射強度的表達式:

      (1)

      式中:λIt為t時刻的預(yù)測相對誤差值,服從高斯分布。

      2 太陽能建筑用電經(jīng)濟性模型

      本節(jié)給出太陽能建筑的用電經(jīng)濟模型。該模型中太陽能建筑配置了太陽能光伏光熱一體化設(shè)備,光熱部分收集的熱能用于降低建筑空調(diào)系統(tǒng)對電量的需求,降低建筑內(nèi)部溫度調(diào)節(jié)和制備熱水時的電量消耗;光電部分產(chǎn)生的電能被存儲于蓄電池中,負責向晚間負荷供電。本文將配合光熱組件的空調(diào)系統(tǒng)稱為太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括太陽能光熱組件、蓄熱水箱、直接蒸發(fā)式空調(diào),其工作原理參考文獻[2]。由于太陽輻射強度受天氣影響呈現(xiàn)較大隨機性和波動性,因此在該系統(tǒng)中考慮配置輔助電加熱器,作為后備熱源。

      此外,本文所研究的用電環(huán)境中還包括一些具有不同性質(zhì)的可控負荷。圖2為太陽能建筑用電系統(tǒng)示意圖,本文主要從空調(diào)系統(tǒng)和可控負荷兩方面著手進行用電經(jīng)濟性優(yōu)化。

      將一天24 h作為一個能量優(yōu)化周期,將其分成NT個時間長度為τ的等距時間段,每個時間段中的電價值由實時電價決定??紤]太陽輻射的不確定性,采用蒙特卡洛模擬方法,生成NS個隨機場景,優(yōu)化不同時段的用電量,反復(fù)求解不同場景下各個時刻的用電成本,即對模型進行滾動求解。

      2.1 目標函數(shù)

      本文詳細討論了計及實時電價不確定性的太陽能建筑用電經(jīng)濟性問題,在保證用戶體感舒適度要求得到滿足的條件下,將建筑用電成本最小作為優(yōu)化目標,對一天24 h進行用電成本優(yōu)化,其目標函數(shù)表示為

      (2)

      式中:ps表示場景s的概率;Pi,t0表示負荷i在初始時間段t0的電量消耗;et0表示t0時的電價;Pi,t,s表示場景s中t時刻的電量消耗;et,s表示場景s中t時刻的電價;D表示用電設(shè)備的集合,包括空調(diào)系統(tǒng)、輔助加熱器和其他可控用電負荷;NS和NT分別表示場景總數(shù)和考察的單位時間個數(shù)。

      2.2 約束條件

      2.2.1PV/PT一體化系統(tǒng)

      ① 光熱組件

      光熱組件主要為太陽能集熱器,太陽能由集熱器收集并轉(zhuǎn)化為水箱的熱能,為簡化模型,集熱器收集的能量由下式計算得到:

      Psl,t,s=ηsl,sAslIt,s

      (3)

      式中:Asl為集熱器的面積(下文算例中Asl取35 m2);It,s為場景s中t時刻的太陽輻射預(yù)測值,由式(1)得到;轉(zhuǎn)換效率ηsl,s為二階曲線,與室外溫度及太陽參數(shù)有關(guān),為了簡化計算,本文采用線性形式近似表示:

      ηsl,s=ηsl,0-asl(Twt,t,s-To,t,s)

      (4)

      式中:asl為溫差系數(shù);ηsl,0為集熱器的標準集熱效率;Twt,t,s和To,t,s分別為場景s中的t時刻的水箱溫度和室外溫度。

      ② 光電組件

      光電組件由光伏板組成,光伏板將太陽能轉(zhuǎn)化為電能存儲到蓄電池中,用于晚間可延遲可中斷負荷的供電。光伏板的發(fā)電功率可由下式計算:

      Pe,t,s=ηe,sAeIt,s

      (5)

      式中:Ae為集熱器的面積,下文算例中Ae取35m2;ηe,s為轉(zhuǎn)換效率,取0.11。

      2.2.2蓄電池

      蓄電池作為電量存儲設(shè)備,可實現(xiàn)光伏發(fā)電量利用時間的轉(zhuǎn)移。為保證蓄電池的正常工作,其荷電狀態(tài)需保證在一定范圍內(nèi),即

      SOCmin≤SOCt,s≤SOCmax

      (6)

      式中:SOCmin、SOCmax分別為蓄電池荷電狀態(tài)的上、下限約束。此外,為了避免蓄電池出現(xiàn)同時充、放電狀態(tài),規(guī)定蓄電池在晚間運行的可延遲可中斷負荷允許工作起始時間之前結(jié)束充電,定義蓄電池允許充電時間段為[αbat,βbat],晚間運行的可延遲可中斷負荷允許工作時段為[αCDCI,βCDCI],則需滿足約束:

      βbat<αCUCI

      (7)

      (8)

      (9)

      式中:Pin,t,s為蓄電池在場景s中t時刻的充電功率;Ebat、ηin分別為蓄電池的額定容量和充電效率。

      充電結(jié)束時(即t=βbat時),蓄電池中存儲的電量為

      Ebat,βbat,s=SOCβbat,sEbat

      (10)

      2.2.3儲熱水箱

      儲熱水箱通常采用熱分層結(jié)構(gòu)以提高儲熱容量[14],但該模型較為復(fù)雜,且不適用于長時仿真。因此本文采用一階單層模型描述水箱的熱動態(tài)特征。水箱從太陽能集熱器、后備輔助加熱器吸收能量,并將能量供給空調(diào)系統(tǒng)(HVAC)和滿足用戶的熱水需求,水箱的動態(tài)微分方程為式(11),將其離散化得到式(12),同時水箱溫度需保證在一定范圍內(nèi)(式(13)),因而有如下約束條件:

      (11)

      (12)

      Twt,min≤Tw t,t,s≤Twt,max

      (13)

      式中:Twt,t,s、Tr,t,s、Ph,t,s、Psl,t,s、Psh,t,s和Pwd,t,s分別為場景s中t時刻的水箱溫度、室內(nèi)溫度、加熱器的功率、集熱器功率、HVAC系統(tǒng)從儲熱水箱中獲得的熱量和熱水需求;Uwt為水箱熱輻射損失因子;Awt為水箱熱損失面積;Cwt為水箱的比熱容量。

      為了應(yīng)對太陽能輸出隨機性的影響,水箱采用了電輔助加熱作為后備熱源,輔助加熱器的功率消耗應(yīng)滿足其最大出力約束:

      Ph,minuh,t,s≤Ph,t,s≤Ph,maxuh,t,s

      (14)

      式中:uh,t,s為場景s中t時刻加熱器的開關(guān)狀態(tài)變量。

      2.2.4空調(diào)系統(tǒng)

      當室內(nèi)有人員活動時,需維持室溫在規(guī)定范圍內(nèi)以保證用戶體感舒適度要求。假定空調(diào)系統(tǒng)的運行時間段αHAVC,βHAVC,體感舒適度允許范圍Tr,min,Tr,max,即

      Tr,min≤Tr,t,s≤Tr,max,t∈αHAVC,βHAVC

      (15)

      室溫的動態(tài)微分方程如式(16),將其離散化得到式(17)。

      (16)

      (17)

      式中:Tr,t,s、To,t,s、Pu,t,s分別為場景s中t時刻的室內(nèi)溫度、室外溫度及制冷熱傳遞;Ra為房間的等效熱阻;Cr為房間的比熱容量;ηw為太陽輻射透過窗戶的效率;Aw房間有效窗戶面積;σ取-1表示制冷。

      定義傳熱Pu,t與消耗的電能之間的比例為HAVC的COP,即COP=Pu,t/PHAVC,PHAVC為空調(diào)額定功率。

      通過太陽能輔助設(shè)備集熱為HVAC供能,可極大提高系統(tǒng)的COP值[2]。定義COPa和COPc分別為系統(tǒng)獨立運行時和配備了太陽能輔助供能聯(lián)合運行時的COP。當HVAC工作在獨立運行模式時,Pu=COPaPHVAC。當HVAC工作在聯(lián)合運行模式時,其所需的一部分能量來源于儲熱水箱,可表示為

      Pu=COPa(PHVAC+Psh)=COPcPHVAC

      (18)

      因此,HVAC系統(tǒng)的約束條件如下:

      Pu,t,s=COPaPHVAC,a,t,s+COPcPHVAC,c,t,s

      (19)

      uHVAC,a,t,s+uHVAC,c,t,s≤1

      (20)

      uHVAC,a,t,sPHVAC,min≤PHVAC,a,t,s≤uHVAC,a,t,sPHVAC,max

      (21)

      uHVAC,c,t,sPHVAC,min≤PHVAC,c,t,s≤uHVAC,c,t,sPHVAC,max

      (22)

      式中:PHVAC,a,t,s與PHVAC,c,t,s分別為場景s中t時刻的系統(tǒng)獨立運行功率及聯(lián)合運行功率;uHVAC,a,t,s與uHVAC,c,t,s分別為場景s中t時刻系統(tǒng)獨立運行的開關(guān)狀態(tài)變量及聯(lián)合運行的開關(guān)狀態(tài)變量。約束(19)與(20)說明HVAC可以工作在獨立模式和具有其他熱量供應(yīng)的聯(lián)合模式下,但是在任一時間段中只能選擇一種工作模式。約束(21)和(22)分別代表HVAC的上下限功率約束。

      HVAC系統(tǒng)的電量消耗可表示為

      PHVAC,t,s=PHVAC,a,t,s+PHVAC,c,t,s

      (23)

      儲熱水箱提供的能量為

      (24)

      可以發(fā)現(xiàn),在單位時間段中太陽能輔助空調(diào)的電量消耗來自于水箱的輔助加熱器的電量消耗與HVAC的電量消耗。

      2.2.5其他可控負荷

      在建筑用電環(huán)境中,可以根據(jù)用戶的不同需求,將負荷按其是否可延遲、是否可中斷分成以下3種負荷類型:可延遲可中斷負荷(CDCI),如電動汽車等工作時段靈活且工作過程可分階段完成的用電設(shè)備;可延遲不可中斷負荷(CDUI),如洗衣機等啟動時間相對靈活,但工作過程需一次性完成的用電設(shè)備;不可中斷不可延遲負荷(UDUI),即必須在用戶規(guī)定時間開始工作且過程無中斷的用電設(shè)備,通常在用戶有特殊需求時出現(xiàn),如當電器設(shè)備被設(shè)置為定時啟動時。

      假如要求每個可控負荷i在時間窗口αi,βi范圍運行,那么需滿足如下約束:

      Pi,t=0,t?αi,βi

      (25)

      對于具有最大延遲裕度DEi的可延遲負荷i,有如下約束:

      (26)

      式中:ui,t,s為負荷i在場景s中t時刻的開關(guān)狀態(tài)變量,并且如果負荷設(shè)備i是不可延遲的,則DEi=0。

      ① 可中斷可延遲負荷CUCI(I類):

      以電動汽車為例,僅考慮其單向從電網(wǎng)取電的充電工作狀態(tài),其充電任務(wù)可以延遲及中斷,有如下約束:

      (Ebat,βbat,s-SOCminEbat)ηoutηev+Eev,βi,s≥Ed

      (27)

      Eev,t+1,s=Eev,t,s+ηeviPev,t,sτ

      (28)

      Eev,min≤Eev,t,s≤Eev,max

      (29)

      式中:ηev表示充電效率;Eev,βi,s表示βi時刻電動汽車存儲的能量;ηout表示蓄電池的放電效率;Eev,min(max)表示電動汽車所需能量(kWh)的下(上)限值;Eev,t,s表示場景s中t時刻的電動汽車的存儲能量;Ed表示電動汽車的充電需求;Pev,t,s為場景s中t時刻的電動汽車充電功率。

      ② 不可中斷可延遲負荷約束CDUI(II類):

      該類負荷有如下約束:

      (30)

      式中:t∈αi,βi;Hi表示負荷i運行的時間段數(shù)量。

      ③ 不可中斷不可延遲負荷UDUI(III類):

      這類負荷的運行時間約束為

      (31)

      2.2.6系統(tǒng)約束

      系統(tǒng)約束方面,由于電網(wǎng)與用戶之間聯(lián)絡(luò)線輸送的功率是有限的,因此在各個時刻負荷的總功率消耗受上限約束。假定其他不可控負荷的功率消耗可以從歷史數(shù)據(jù)中統(tǒng)計獲得,則有系統(tǒng)約束如下:

      (32)

      式中:PNCL,t,s是場景s中t時刻的不可控負荷的總功率消耗;AC表示可控負荷集合。

      2.3 實時電價對用電方式的影響

      實時電價作為電力市場化的產(chǎn)物,充分利用市場供需的影響,反饋調(diào)節(jié)用戶負荷。對于電力公司而言,通過實行實時電價有利于拉平負荷曲線,縮小用電負荷的峰谷差,從而降低發(fā)電成本;對于電力用戶而言,為了獲得更大的經(jīng)濟效益,用戶可能會根據(jù)電價的漲落重新規(guī)劃用電設(shè)備的用電時段,其用電行為將發(fā)生改變。因此,在實時電價的激勵下,將形成不同于當前電價機制下的用戶負荷曲線。可見電價與負荷之間存在有著密切的聯(lián)系,一方面實時電價的波動會引起負荷的某些變化,另一方面目前的負荷曲線也影響著電價的制定,即用電高峰時電價較高,用電低谷時電價較低。

      基于實時電價與負荷之間的影響關(guān)系,采用文獻[9]提出的實時電價預(yù)測方法,假定單位時段中電價服從分段函數(shù),其分段函數(shù)中的關(guān)鍵參數(shù)由待預(yù)測日前一日、前兩日及上周同日對應(yīng)時段的電價信息進行加權(quán)得到,該預(yù)測方法基于文獻中提供的電價數(shù)據(jù),通過統(tǒng)計分析分別得到周一至周日各天的關(guān)鍵參數(shù)值。算例中采用的實時電價曲線如圖3所示。

      圖3 預(yù)測電價波動曲線

      2.4 求解方法

      上述用電優(yōu)化模型屬于混合整數(shù)規(guī)劃,利用CPLEX工具箱求解。優(yōu)化問題的目標函數(shù)為式(2),約束條件分別為:PV/PT一體化系統(tǒng)約束(3)~(5);蓄電池約束(6)~(10);太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)約束(12)~(15)、(17)~(24);系統(tǒng)約束(32);其他可控負荷約束(25)~(31)。

      本文采用蒙特卡洛仿真方法[15-16]產(chǎn)生數(shù)量足夠多的隨機場景,以保證計算的有效性,但此時由于計算量過于龐大,會降低求解效率。為了使得計算量與有效性之間得以平衡,采用場景縮減方法[17]對所有場景進行聚類,以減輕計算負擔。算例中場景縮減由通用代數(shù)建模系統(tǒng)(GAMS,general algebraic modeling system)優(yōu)化軟件模型庫中的場景類算法scnred01和scnred02實現(xiàn)。

      3 算例分析

      算例分析部分比較了傳統(tǒng)系統(tǒng)場景與太陽能輔助系統(tǒng)場景下的建筑用電經(jīng)濟性。

      本文氣象數(shù)據(jù)采用可再生能源實驗室(NREL)網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)。算例中選取A地2010年8月19日(晴)為預(yù)測日,通過上文提到的預(yù)測方法得到該日各時刻的實時電價和太陽輻射強度的預(yù)測數(shù)據(jù),假設(shè)太陽輻射強度預(yù)測的相對誤差概率密度分布服從N(0,0.2),采用蒙特卡洛方法生成隨機場景,通過GAMS場景類算法對場景進行縮減后得到20個聚類場景,各場景對應(yīng)的發(fā)生概率如表1所示。

      表1 聚類場景的發(fā)生概率

      以15min為單位間隔將每天24h分成96個時間段。設(shè)置用戶體感舒適溫度為20.5℃,允許溫度波動范圍在±1.5℃;蓄電池SOC允許范圍[0.2,1],額定容量Ebat=10kWh,充、放電功率分別為ηin=0.7、ηout=0.9,充電允許時段:6:00~18:00;建筑參數(shù)Ra= 46.5℃/kW,Cr= 8.10kWh/℃,ηw=0.3,Aw=18.51m2。各類可控負荷的運行參數(shù)如表1所示,太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)的各項參數(shù)如表2所示。傳統(tǒng)空調(diào)的COP取3,太陽能輔助空調(diào)的COP取5[2]。

      表2 各類負荷運行參數(shù)

      表3 太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)配置參數(shù)

      3.1 太陽能輔助系統(tǒng)場景下的用電分析

      通過對優(yōu)化模型進行求解,得到太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)用電情況如圖4所示,其他可控負荷運行狀態(tài)如圖5所示,室溫溫度變化曲線如圖6所示,儲能系統(tǒng)充電時段的SOC變化曲線如圖7所示。經(jīng)計算,該場景下總用電成本為26.18元,且室溫波動在允許范圍內(nèi)。

      如圖4(b)所示,8:00~16:00由于太陽輻照情況較好,水箱水溫上升,輔助加熱器停止工作;16:00~21:00由于水箱的保溫作用,溫度下降較緩慢,該時段仍可滿足水箱溫度約束。

      圖4 太陽能輔助空調(diào)場景下的空調(diào)系統(tǒng)用電情況

      圖5 其他可控負荷運行狀態(tài)

      如圖5所示,可延遲可中斷負荷的啟動時間為21:30,整個工作過程分3次完成;不可中斷不可延遲負荷啟動時間為17:15,工作過程無中斷無延遲;可延遲不可中斷負荷啟動時間為13:45,延遲1h15min啟動,延遲時間在允許范圍內(nèi),工作過程無中斷。

      如圖7所示,由于晴天輻照情況較好,光伏發(fā)電量較大,蓄電池在靠近正午時就已經(jīng)完成充電,顯然充沛的太陽能資源未被充分利用。若建筑所在地區(qū)處于光照資源豐富地區(qū),則算例中蓄電池的配置欠缺一定合理性。由于篇幅限制,此處不再對蓄電池容量進行深入探討。

      圖6 室溫變化曲線

      圖7 儲能SOC變化曲線

      3.2 傳統(tǒng)系統(tǒng)場景下的用電分析

      圖8為傳統(tǒng)系統(tǒng)場景下的空調(diào)系統(tǒng)工作情況以及可延遲可中斷負荷各時刻的運行狀態(tài),該場景下用電成本為33.64元。

      圖8 傳統(tǒng)空調(diào)場景下的空調(diào)系統(tǒng)及輔助加熱器用電情況

      對比圖5,圖8中負荷的用電情況和運行狀態(tài),可以發(fā)現(xiàn)可延遲可中斷負荷的工作時間在傳統(tǒng)系統(tǒng)場景下明顯延長,空調(diào)負荷的總體耗電量也明顯增加,兩者同時作用,導(dǎo)致傳統(tǒng)系統(tǒng)場景下電費成本明顯增高。

      通過比較發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)系統(tǒng)場景下的單日電費成本比太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)場景下的電費多7元左右。太陽能輔助空調(diào)系統(tǒng)場景下由于光伏、光熱組件產(chǎn)生的替代能量而使總體電費成本下降,隨著用電優(yōu)化時間的延長,得到的經(jīng)濟效益會更加可觀,大約每月可節(jié)約210元左右。

      4 結(jié)束語

      本文提出了配置太陽能光伏/光熱一體化系統(tǒng)的建筑用電優(yōu)化方法,提出了將太陽能儲熱水箱和蓄電池作為動態(tài)儲能設(shè)備以降低系統(tǒng)消耗的外部電網(wǎng)電量。得到的結(jié)論如下:

      ① 提出了光伏/光熱一體化系統(tǒng)與蓄電池配合的策略,實現(xiàn)光伏組件發(fā)電量利用時間的轉(zhuǎn)移,同時規(guī)避蓄電池頻繁充放電的問題;

      ② 提出了建筑用電優(yōu)化的復(fù)雜模型,能夠?qū)崿F(xiàn)在保證用戶體感舒適度條件下用電成本最小的目標。該模型考慮了熱力學(xué)動態(tài)特性以及太陽輻射不確定性等問題,對混合太陽能輔助空調(diào)-熱水系統(tǒng)進行了精細化建模;

      ③ 研究了太陽能輔助HVAC-熱水系統(tǒng)和其他家庭負荷智能調(diào)度的潛在經(jīng)濟效益,配備太陽能光伏/光熱一體化系統(tǒng)在電費成本的縮減上效果顯著。

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