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1. 南京工业大学 电气工程与控制科学学院,南京 211816;
2. 国网上海市电力公司,上海 200030;
3. 国网上海能源互联网研究院有限公司,上海 201210
作者简介:
刘雪蕊(2000—),硕士生,从事电力负荷调控研究。
基金资助:
国家电网公司科技项目(5108-202218280A-2-387-XG)
1. College of Electrical Engineering and Control Science, Nanjing Tech University, Nanjing 211816, China;
2. State Grid Shanghai Municipal Electric Power Company, Shanghai 200030, China;
3. State Grid Shanghai Energy Interconnection Research Institute, Shanghai 201210, China
摘要: 新型电力系统背景下,通过虚拟电厂对需求侧灵活性资源进行高效聚合与调控是提升新型电力系统灵活性的有利措施。空调负荷是最具潜力的需求侧资源之一,对其精准建模可为控制策略的设计奠定基础。针对当前空调系统参数辨识拟合精度有限、忽略环境变化因素以及求解效率低下等问题,本文提出了一种基于改进的牛顿拉夫逊优化算法(improved Newton-Raphson-based optimizer, INRBO)的空调二阶等效热力学参数(equivalent thermal parameters, ETP)解析解动态参数辨识方法。首先,为减少由于传统二阶递推形式参数辨识方法存在的固有累积误差,引入基于解析解的二阶等效热参数模型。其次,考虑开窗通风、温度骤变等因素导致的多参数动态特性,以仿真系统与实际系统的动态误差最小为优化目标,兼顾室内初始固体温度,建立计及多参数动态特性的空调二阶ETP参数辨识模型。最后,为提高求解效率,提出了基于Chebyshev混沌映射的INRBO算法求解上述模型,算例结果表明,本文所建立的动态参数辨识模型能够兼顾拟合精度与求解效率。
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