[论文解读] Towards a systematic characterization of the potential of demand side management

David Kleinhans|arXiv (Cornell University)|Jan 8, 2014

Smart Grid Energy ManagementEngineering参考文献 18被引用 16

一句话总结

本文提出了一种时间解析的、等效储能的框架，通过将单个设备和部门的负荷转移能力建模为具有时变大小和容量的等效储能缓冲器，系统性地表征需求侧管理（DSM）潜力。该方法通过抽象操作复杂性，可直接集成到大规模能源系统模型中，提供一种标准化、可比较的DSM度量指标，其特性与储能相似，同时考虑了调度和转移窗口等现实约束。

ABSTRACT

With an increasing share of electric energy produced from non-dispatchable renewable sources both energy storage and demand side management might gain tremendously in importance. While there has been significant progress in general properties and technologies of energy storage, the systematic characterization of features particular to demand side management such as its intermittent, time-dependent potential seems to be lagging behind. As a consequence, the development of efficient and sustainable strategies for demand side management and its integration into large-scale energy system models are impeded. This work introduces a novel framework for a systematic time-resolved characterization of the potential for demand side management. It is based on the specification of individual devices both with respect to their scheduled demand and their potential of load shifting. On larger scales sector-specific profiles can straightforwardly be taken into account. The potential for demand side management is then specified in terms of size and capacity of an equivalent storage device. This intermediate layer of abstraction isolates the gross effects and opportunities of demand side management from questions concerning the operation of individual devices, which eases the integration of the results in existing schemes for the commitment of production units and system models. The novel framework is applicable for conceptual or predictive approaches and for real-time optimization and operation of energy systems involving demand side management.

研究动机与目标

• 解决大规模能源系统建模中缺乏系统性、时间解析的DSM潜力表征问题。
• 开发一种方法，将DSM从单个设备控制中抽象出来，聚焦于聚合缓冲器的大小和容量，以用于系统级仿真。
• 通过将DSM潜力表达为等效储能形式（大小和容量），实现在大小和容量上与储能技术的直接比较。
• 通过提供一种可扩展的中间抽象层，支持能源系统中的概念性、预测性和实时优化。
• 以一种形式化方式表征DSM潜力，同时考虑时间依赖性约束，如负荷调度和转移窗口。

提出的方法

• 该框架基于设备的计划负荷曲线及其负荷转移潜力（由时间窗口Δtc定义）对单个设备进行建模。
• 引入连续时间的负荷函数Lc(t)和负荷容量函数Λc(t)，以表征需求和灵活性。
• 通过时间上的积分运算推导出DSM的最大和最小缓冲器大小，估算可储存或前后转移的能量。
• 对于离散数据，该方法采用负荷和容量的分段常数近似，将积分运算替换为时间区间上的直接求和。
• 基于转移窗口与负荷时段之间的时间重叠，使用分段条件计算出缓冲器大小包络线Emax(t)和Emin(t)。
• 该方法抽象了设备级控制和反弹效应，专注于为集成到机组组合和系统模型中而设计的系统级总体潜力。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地表征需求侧管理的时间解析潜力，以实现与大规模能源系统模型的集成？
• RQ2 在考虑负荷转移约束和调度的情况下，DSM行动的等效储能容量和大小是什么？
• RQ3 如何将DSM形式化为具有时变大小和容量的等效储能缓冲器，以实现与储能技术的直接比较？
• RQ4 离散时间数据对实际应用中DSM缓冲器包络线估计的影响是什么？
• RQ5 如何在所提出的框架内对第2类DSM行为（影响长期能量平衡）进行泛化？

主要发现

• 所提出的框架通过将DSM建模为具有时变大小和容量的等效储能缓冲器，实现了系统性、时间解析的DSM潜力表征。
• 该方法提供了一个标准化的抽象层，将DSM潜力与设备级操作复杂性分离，促进了其在现有能源系统模型中的集成。
• 缓冲器大小包络线Emax(t)和Emin(t)通过考虑转移窗口和负荷调度的分段函数推导得出，可在无需连续积分的情况下实现精确估计。
• 对于离散时间数据，该框架将积分运算替换为时间区间上的直接求和，提升了计算效率和实际适用性。
• 该方法既支持第1类DSM（无长期能量失衡），也可通过放松能量平衡约束，扩展至第2类DSM。
• 所得的等效储能指标使DSM与储能技术在大小和容量方面可实现直接比较，从而增强系统层面的规划与优化能力。