温控负荷的需求响应潜力评估及其协同优化管理研究（Matlab代码实现）
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
文献来源：
温控负荷的应用场景与参与需求响应的效果有着密切联系。以空调负荷为例，居民用户、商业用户与工业用户之间的空调应用场景，空调功率、能效比等参数区别很大，在需求响应的实际应用中应加以区分。本节将根据冷负荷概算指标I81]分居民、商业、工业对典型的空调负荷应用场景进行分析。
针对于标准使用情况下空调负荷的参考值，可得表2-2:
表2-2中，显冷负荷表示空调区域内空气由较高的温度降到舒适的空调温度所需消耗的冷量功率;潜冷负荷表示空调区域内为抵消较高湿度的空气发生冷凝转变为较低湿度的空气放出的冷凝潜热所消耗的冷量功率;全冷负荷为显冷负荷与潜冷负荷的总和。
由上表可得，居民用户、商业用户以及工业用户的典型负荷有其各自的特点。显冷负荷与潜冷负荷对用户所在房间面积以及房间内的结构参数、人流情况等因素有关。一般来说，显冷负荷总体看来，工业用户的全冷负荷最大，商业用户次之，居民用户最小。
根据以上分析，居民、商业、工业用户场景下的空调负荷聚合模型外界参数分布如表2-3所示。
2009 National Housing Transportation Survey (NHTS)提供了样本家庭的出行时间及出
行习惯。通过实测数据仿真可以得到用户侧资源较为真实的聚合特性。从NHTS数据库中抽取1000组空调负荷的数据在激励信号作用下参与响应，每台空调额定功率设为2kW。典型日的空调负荷开启停趋势如下图所示，图中纵轴标幺值为1000台空调负荷全部同时满负荷工作时的总功率2MW:
本节将比较不同控制温度（0.2°C-0.6C)，不同外温（37°℃-39C)，不同调控时间(高峰段时间14:00与低谷段时间6:00)条件下的1000户居民用户空调聚合功率需求侧响应，得到灵活负荷在激励信号条件下的响应不确定性区间。
📚2 运行结果
调节温度对响应潜力的影响
在外温30℃条件下，分别将空调负荷群的空调运行温度调整0.2°℃、0.4°C、0.6°℃，聚合功率变化曲线如下:
复现之：
🎉3 参考文献
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[1]谢敦见. 温控负荷的需求响应潜力评估及其协同优化管理研究[D].浙江大学,2019.