考虑多能协同的工厂综合需求侧响应模型
本文提出了一种考虑多能协同的工厂综合需求侧响应模型。
问题源起
在能源互联网背景下，分散化的能源市场和能源网络结构使得传统的电力需求侧响应DR（Demand Response）逐步向综合需求侧响应IDR（Integrated Demand Response）的方向发展。
IDR是能源互联网中能量流、信息流与价值流汇聚融合在用户侧的重要体现，是能源互联网中实现用户深度参与系统调控、传递能源市场价格信号、参与能源市场的重要切入点。IDR的实施能够实现系统供需双侧资源的协同效益。而工业园区以其能源需求不断增大、能源种类多、能源结构不合理、常规能源储备量减小、能源利用率普遍偏低、峰谷电力负荷差额大等特点，成为IDR实施的良好平台。因此，在多能协同的框架下，研究工业用户的IDR模型以及对用电信息的潜在行为响应，对未来综合能源系统在工业用户领域的推广以及电网系统实现智能配电的最优设计具有重要的指导意义。
主要思路
同时考虑光伏、电储能、冰蓄冷和水蓄冷的IDR物理模型
同时考虑光伏、电储能、冰蓄冷和水蓄冷的工业园区微电网示意图如下图所示。
m组光伏发电系统、蓄电池和直流负荷分别连接到m条直流母线上，通过双向变流器与公共的交流母线相连，再由交流母线通过变压器接入配电网，并在交流母线上接入冰蓄冷装置。该系统既可满足直流负荷需求，也可满足交流负荷需求。
为了实现工业园区微电网的多能协同优化、提高能源利用效率，本文设计了下图所示的IDR策略。
其中，输入数据是通过预测获得的用户交/直流负荷、冷负荷、光伏输出和分时电价数据。 在实现目标和约束的基础上，形成电池充放电和转换器的操作策略以及冰蓄冷、水蓄冷装置制冷机和蓄冰槽的冷负荷分配策略。
基于IDR工厂物理模型建立的IDR数学模型
针对上述的IDR策略，本文列出了工业园区IDR的数学模型，并给出了优化问题的求解方法。
目标函数为包含初始安装成本、运行维护成本和电网购电成本的系统运行成本最低，约束条件包含总功率平衡约束，交直流转换器效率约束，直流母线总负荷约束，储能电池放电功率约束，储能电池电量状态约束，储能电池日电量累积约束，冰蓄冷装置约束，以及水蓄冷装置约束。在上述优化模型中，除交直流转换器效率约束是分段线性函数外其余都是线性函数，可以采用分支定界法将含分段线性函数的线性优化问题转化成混合整数线性规划来求解。 最终，可以得到储能电池的充放电策略，冰蓄冷、水蓄冷装置的响应行为以及全天的总电费值。
主要贡献
本文针对同时含光伏、电储能、冰蓄冷和水蓄冷等分布式资源的工业园区提出了一种考虑多能协同的工厂IDR模型。 建立园区内能源系统IDR的物理和数学模型，并将其转换为混合整数线性规划用分支定界法进行求解。
结论、思考与讨论
结果表明，IDR的实施能够给工厂的多个环节带来一定的效益，从系统运行层面来看，IDR能够促使能量在不同层级能源系统中切换和梯级利用，提升工厂整体的用能效率。从用户用能层面来看，IDR的实施使用户能够依据价格信号调整自身不同类型能源使用需求和用能习惯，从而降低自身的用能成本。此外，IDR的实施能够增加工厂系统调节的灵活性，提高用户在系统运行和能源市场中的参与程度，充分挖掘用户需求侧的调节潜力。因此，IDR在工业园区中具有很好的推广价值。
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