ИЕРАРХИЧЕСКИЙ НЕЯВНЫЙ КОНТРОЛЛЕР ДЛЯ ЭКРАНИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ В ЭНЕРГОСЕТИ
HIERARCHICAL IMPLICIT CONTROLLER FOR A SHIELDED SYSTEM IN A POWER GRID

Область техники, к которой относится настоящее изобретение
Настоящее изобретение относится к системе или способу, по меньшей мере, частичного управления системами, например, обогрева и/или охлаждения и кластерами таких систем, например, когда неизвестен контроллер системы, или когда неизвестна передаточная функция системы. Настоящее изобретение также относится к управлению потоком энергии, например, тепловой энергии/энергии для охлаждения/электроэнергии с целью подачи энергии в систему или кластер систем, а также предпочтительно к управлению общими ограничениями, такими как проблемы с параметрами мощности.
Предшествующий уровень техники настоящего изобретения
Известно, что системы обогрева могут управляться с использованием стратегий распределенного управления, описанных, например, в следующих документах:
«Система и способ управления электросетями», заявка на патент №ЕР 3000161. Авторы изобретения: De Ridder F., Claessens В. и De Breucker S;
Авторы De Ridder F., Claessens В., Vanhoudt D., De Breucker S., Bellemans Т., Six D. и Van Bael J., работа под названием «On a fair distribution of consumer's flexibility between market parties with conflicting interests», журнал International Transactions on Electrical Energy Systems, DOI: 10.1002/etep.2188, 2016 год;
Авторы D'hulst R., De Ridder F., Claessens В., Knapen L. и Janssens, D. 2015, работа под названием «Decentralized coordinated charging of electric vehicles considering locational and temporal flexibility», журнал International Transactions on Electrical Energy Systems, 25(10), 2562-2575;
Авторы De Ridder F., Reinhilde D'Hulst, Luk Knapen и Davy Janssens, Глава «Electric Vehicles in the Smart Grid» в работе под названием «Data Science and Simulation in Transportation Research», Редакторы: Janssens D., Yasar А. и Knapen L., IGI Global, 2013 год;
Авторы De Ridder F., Reinhilde D'Hulst, Luk Knapen и Davy Janssens, работа под названием «Applying an Activity Based Model to Explore the Potential of Electrical Vehicles in the Smart Grid», Журнал Procedia of Computer Science, 19, 847-853, 2013 год.
На практике многими системами невозможно управлять, так как внутренняя система управления экранирована, или же к ней закрыт доступ. Часто это имеет место в автоматизированных системах управления зданиями (АСУЗ) или на крупных промышленных объектах, где многие материальные потоки оптимизированы. Многими системами и кластером систем невозможно управлять из-за экранирования внутренней системы управления, вследствие чрезмерной сложности внутренней системы управления или потому, что такая система управляется в ручном режиме. Эти внутренние системы управления имеют большое значение, так как они сохраняют внутренние ограничения, например, относящиеся к надежности энергоснабжения, ограничения по созданию комфортных условий работы, минимальные/максимальные температуры и меры по технике безопасности, например, предусматривающие отключение насосов при обнаружении падения давления, что может указывать на протечку в трубопроводе.
Известные схемы управления, предназначенные для управления кластером устройств, основываются на явно заданных знаниях базовой системы. Даже в случае применения технологий машинного самообучения без использования моделей, они могут управлять лишь некоторыми параметрами управления. Схемы управления кластером сложно реализовать на практике по нескольким причинам:
- Часто не предусмотрен доступ к внутреннему контроллеру (например, потому, что он является собственностью частной компании и эксплуатируется этой компанией).
- При изменениях в системе контроллеры также требуют внесения изменений, что отнимает много времени.
- При изменениях в конфигурации, например, при добавлении или изъятии устройств, потребуется внесение изменений в контроллер, что также отнимает много времени.
- Многие меры по обеспечению безопасности усложняют вмешательство в управление реальной системой.
Например, до настоящего времени один из способов, с помощью которого элемент внутреннего управления мог бы повлиять на режим работы АСУЗ, заключался в блокировке автоматического управления уставками термостата. В некоторых особых случаях для этой цели провайдер АСУЗ может предложить необязательный второстепенный (с более низким приоритетом) входной соединитель контроллера, что обуславливает зависимость от поставщика, требует доскональных знаний и разрешения провайдера АСУЗ, а также часто влечет за собой дорогостоящее взаимодействие и консультации с поставщиков, включая эксплуатационные расходы. Блокировка автоматического управления уставками, такими как уставки термостата, может привести к возникновению опасных ситуаций, например, перегреву.
В этой связи предлагается замерять тепловое состояние внутри зданий и регулировать работу АСУЗ соответствующим образом. Однако во многих сферах применения это сложно реализовать. Кроме того, многие устройства, такие как тепловые насосы, обладают своей собственной внутренней системой управления, регулировать работу которой можно лишь частично. Часто активированы временные ограничения ожидания; например, если тепловой насос отключится, то он останется выключенным в течение 20 минут. Такие (неизвестные) ограничения сложно учесть.
Интенсивное внедрение распределенных энергоресурсов (DER) меняет ландшафт энергетических систем. Это способствует росту неустойчивости и неопределенности в системах энергоснабжения по всей цепочке энергообеспечения. На уровне распределения рутинными становятся нештатные ситуации, такие как перегрузки сети, граничащие с опасным повышением/падением напряжения, с которыми ежедневно вынуждены иметь дело операторы распределительных систем (DSO).
Одно из решений, позволяющее справиться с повышением неустойчивости и возникающей в этой связи проблемой/проблемами, заключается в повышении гибкости системы. Это может быть сделано за счет еще большего вовлечения конечных потребителей в решение проблемы несоблюдения лимитов при пользовании низковольтными сетями путем внедрения программ управления спросом (DR). Для обеспечения успеха программ DR необходимо, чтобы операторы DSO стали более активными и исполняли координирующую роль при распределении DR-ресурсов (т.е. распределенных энергоресурсов (DER)). Для этого операторы DSO должны быть способны определить минимальную степень гибкости, потребную им для доставки электроэнергии из каждой зоны энергосети. Известен вариант с предложением программы централизованного управления спросом, которая объединяет производящих потребителей с целью сведения к минимуму перетока резервной энергии и максимального повышения чистого дохода на рынке электроэнергии по сделкам на сутки вперед. Известен кооперационный алгоритм, который обеспечивает смягчение проблемы перегрузки сети за счет локального обмена электроэнергией. Для решения указанной проблемы могут быть внедрены локальные энергоаккумулирующие системы. Предложена платформа уравновешивания спроса и предложения на конкурентных рынках, которая синхронно работает с существующими рынками электроэнергии по сделкам на сутки вперед и по сделкам в течение суток. Известен локальный рынок, работающий в режиме реального времени, который делает упор на обеспечение баланса в реальном масштабе времени.
Управление кластерами может осуществляться с использованием алгоритмов распределенного управления. Существенный недостаток такого решения заключается в том, что для каждого отдельного устройства в кластере необходимо разработать отдельный блок управления. С точки зрения IT (информационных технологий) отдельные устройства могут управляться агентом, но при этом проявляется существенный недостаток, состоящий в том, что для каждого устройства должен быть написан специальный агент. С точки зрения управления может быть разработан контроллер для всего кластера, но эта задача представляется довольно масштабной. В любом случае схемотехническое решение не является расширяемым, т.е. каждое изменение в системе требует внедрения новых изменений и дополнений в схему управления. Кроме того, система управления должна иметь доступ к каждому устройству. Часто это запрещено.
Многие здания снабжены системами АСУЗ, к которым нет доступа; или же тепловые насосы снабжены внутренним контроллером (по причинам безопасности или иным причинам), к которым также нет доступа.
Краткое раскрытие настоящего изобретения
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают способ управления - по меньшей мере, частичного - например, системами обогрева и/или охлаждения устройств, зданий и тому подобного, а также кластерами таких устройств, зданий и тому подобного, например, когда неизвестен контроллер системы, или когда неизвестна передаточная функция системы. Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают возможность управления потоком энергии, например, тепловой энергии/энергии для охлаждения/электроэнергии, с целью подачи энергии в систему или кластер систем, а также предпочтительно для управления общими ограничениями, такими как проблемы с параметрами мощности. Варианты осуществления настоящего изобретения находят применение внешним датчикам или потокам данных, которые используются, например, другими контроллерами (и которые доступны).
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают внешний контроллер, например, пригодный для модернизации и для управления системой, которая содержит устройства, потребляющие «горячую» или «холодную» тепловую энергию, а также для расходования или генерирования электроэнергии, подаваемой электрораспределительной сетью, причем для электрораспределительной сети предусмотрены ограничения и целевые показатели, причем, по меньшей мере, одно устройство снабжено внутренним контроллером для регулирования потребления «горячей» или «холодной» тепловой энергии, а также для приема параметров в качестве входных данных для внутреннего контроллера, причем, по меньшей мере, один из этих параметров доступен для внешнего модернизированного контроллера, причем внешний модернизированный контроллер выполнен с возможностью обработки, по меньшей мере, одного параметра и выдачи обработанного параметра на внутренний контролер с целью изменения режима работы, по меньшей мере, одного устройства или системы с устройствами, потребляющими «горячую» или «холодную» тепловую энергию, с обеспечением соответствия - по меньшей мере, частичного - ограничениям и целевым показателям электрораспределительной сети.
Внешний модернизированный контроллер может представлять собой автономное устройство, или же он может быть встроен в другой компонент электронной схемы. Модернизированный контроллер может быть снабжен запоминающим устройством (таким как энергонезависимый машиночитаемый носитель, ОЗУ (оперативное запоминающее устройство) и/или ПЗУ (постоянное запоминающее устройство)); операционной системой; необязательным дисплеем, таким как дисплей с фиксированным форматом, например, дисплей на органических светодиодах (OLED-дисплей); устройствами ввода данных, такими как клавиатура; указывающим устройством, таким как компьютерная мышь; последовательными или параллельными портами для связи с другими устройствами; сетевыми картами и разъемами для подсоединения к сети.
Запоминающее устройство модернизированного внешнего контроллера может использоваться для хранения ограничений и целевых показателей электрораспределительной сети, благодаря чему, например, модернизированный контроллер может выполнять свою функцию по обработке, по меньшей мере, одного параметра, одновременно учитывая ограничения и целевые показатели электрораспределительной сети. Последовательные или параллельные порты связи могут быть использованы для соединения с контроллером электрораспределительной сети, например, DSO, для получения и загрузки ограничений и целевых показателей сети. Модернизированный внешний контроллер может быть выполнен с возможностью взаимодействия с одним или несколькими DSO электрораспределительных сетей для согласования ограничений и целевых показателей одной или нескольких электрораспределительных сетей.
В вариантах осуществления настоящего изобретения обрабатываемый параметр может представлять собой поток доступных внешних данных (например, информационный канал) или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером. Дополнительный, например, внешний модернизированный контроллер, к примеру, перезаписывает или отклоняет один или несколько результатов измерений или выходных данных внешних датчиков и/или сигналы одного или несколько внешних информационных каналов, например, в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Результаты измерений или выходные данные внешних датчиков и/или сигналы одного или нескольких внешних информационных каналов известны модернизированному контроллеру; т.е. модернизированный контроллер выполнен с возможностью приема результатов измерений или выходных данных внешних датчиков и/или сигналов одного или нескольких внешних информационных каналов. Отклик модернизированного контроллера может быть определен в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
В запоминающем устройстве внешнего модернизированного контроллера могут храниться данные о том, какой параметр подлежит обработке, а также о том, какой поток доступных внешних данных (например, информационный канал), или какие выходные данные внешних датчиков подлежат обработке. Внешний модернизированный контроллер может быть выполнен с возможностью обучения функции отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера; или же в запоминающем устройстве модернизированного внешнего контроллера может храниться одна или несколько функций отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера.
Соответственно, варианты осуществления настоящего изобретения могут предложить внешний контроллер, предназначенный для управления системой, включающей в себя одно или несколько устройств, потребляющих «горячую» и «холодную» тепловую энергию, а также для расходования или генерирования электроэнергии, подаваемой электрораспределительной сетью, причем для электрораспределительной сети предусмотрены ограничения и целевые показатели, причем, по меньшей мере, одно устройство снабжено внутренним контроллером для регулирования потребления «горячей» или «холодной» тепловой энергии, а также для приема параметров, таких как входные данные внутреннего контроллера, причем, по меньшей мере, один из этих параметров доступен для внешнего контроллера, причем внешний контроллер выполнен с возможностью обработки, по меньшей мере, одного параметра и выдачи обработанного параметра во внутренний контролер для изменения режима работы, по меньшей мере, одного устройства с обеспечением соответствия - по меньшей мере, частичного - ограничениям и целевым показателям электрораспределительной сети, причем, по меньшей мере, один обрабатываемый параметр представляет собой поток доступных внешних данных или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером. Внешний контроллер может представлять собой модернизированный внешний контроллер.
Таким образом, дополнительный внешний контроллер может обрабатывать и/или перезаписывать и/или отклонять результаты измерений внешних датчиков и/или сигналы внешних информационных каналов в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Внешние целевые показатели могут включать в себя ограничения, передаваемые из системы управления сетью на модернизированный внешний контроллер. Внешний контроллер может содержать средство обучения тому, как должна реагировать система на изменения внешних переменных/параметров, а также средство построения функций отклика, указывающих на то, как должна реагировать или вести себя система в каждой конкретной ситуации. Внешний контроллер может использовать такую функцию отклика для оценки оптимальных неявных управляющих сигналов, подаваемых во внутренний контроллер, путем обработки внешних переменных/параметров с обеспечением соответствия внешним целевым показателям и ограничениям.
Внутренний контроллер может управлять использованием «горячей» или «холодной» тепловой энергии и, таким образом, управлять системой, включающей в себя устройства, потребляющие «горячую» или «холодную» тепловую энергию.
Варианты осуществления настоящего изобретения не создают помехи для внутреннего контроллера, такого как контроллер системы АСУЗ. На самом деле перекрываются только значения датчиков, такие как наружная температура. За счет этого может быть повышен КПД (коэффициент полезного действия) всей системы в целом, а отдельные системы АСУЗ могут по-прежнему обеспечивать такие же гарантии по сохранению внутренних температур в пределах заданных диапазонов. Перезапись датчиков внутренних температур или уставок контроллера может привести к возникновению ситуаций, когда здание чрезмерно охлаждается и/или чрезмерно обогревается. При проведении каких-либо манипуляций с датчиком внутренней температуры, аннулировании выдачи аварийных сигналов или блокировке автоматического управления уставками термостатов может произойти нагрев системы до более высоких температур, превышающих значения, рассчитанные для внутреннего буферного контроллера. Это может привести к возникновению угрозы безопасности (может закипеть нагреватель, случиться пожар, обвариться персонал и тому подобное).
Варианты осуществления настоящего изобретения могут управлять системами в электрических сетях и/или в тепловых или охлаждающих сетях, которые напрямую управляются третьими сторонами; или же они могут применяться в отношении отдельных блоков/зданий/устройств. Доступ к контроллеру не требуется, поскольку воздействие на режимы его работы осуществляется посредством некоторых доступных внешних параметров. Это обеспечивает простой, но эффективный способ использования неизвестной внутренней маневренности, которая характерна для системы и может быть обеспечена этой системой. Примерами таких доступных регулируемых параметров служат: наружная температура, значения которой часто используются в системах управления зданиями; снабжение электроэнергией, используемой при регулировании процесса производства на промышленных предприятиях; температура и/или расход в тепловых или охлаждающих сетях; напряжение, частота, сила тока и тому подобные параметры в электрораспределительных сетях.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут управлять системой, которая может быть включена в состав более крупного кластера. Управление такой системой может осуществляться таким образом, чтобы она поддерживала целевые показатели и ограничения более крупного кластера и способствовала их достижению. Могут быть достигнуты такие целевые показатели более крупного кластера, как минимизация потерь, и такие ограничения более крупного кластера, как предельные показатели параметров мощности сети, стабилизация напряжения, частоты и силы тока в электросетях и материальные потоки между промышленными предприятиями. Варианты осуществления настоящего изобретения могут обеспечить систему управления с иерархической структурой.
Варианты осуществления настоящего изобретения включают в себя систему, содержащую доступные внешние датчики и/или данные, используемые экранированным внутренним контроллером. Это обеспечивает возможность обработки выходных данных с доступных внешних датчиков и/или данных, используемых внутренним контроллером; и, следовательно, позволяет управлять экранированным внутренним контроллером.
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают систему и способ управления системой, которые обучает тому, как система должна реагировать на внешние параметры, и которые обеспечивают обработку некоторых из этих параметров для управления системой. Варианты осуществления настоящего изобретения позволяют управляемой системе справляться с другими задачами управления, такими как стабилизация электрической и/или отопительной сети.
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают внешнее устройство, используемое для модификации эксплуатационных характеристик системы. Это устройство может быть модифицировано таким образом, чтобы влиять и изменять эксплуатационные характеристики системы.
Варианты осуществления настоящего изобретения также предлагают систему и способ, которые могут быть применены к широкому спектру продуктов, таких как:
- Механизм управления системами в тепловой и/или охлаждающей сети.
- Механизм управления системами в распределительной сети с ограниченными параметрами мощности.
- Механизм управления системами, соединенными с агрегатором и/или субъектом, ответственным за поддержание баланса в энергосети.
- Механизм управления для составления графиков выработки мощности на крупных промышленных предприятиях/компаниях.
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают способ, который способен частично взять на себя функции внутренних контроллеров. Это обеспечивается путем обработки, например, отклонения доступных внешних параметров, которые используются внутренним контроллером. Например, сначала он может обучить тому, как внутренний контроллер должен реагировать на изменения этих внутренних регулируемых параметров, а затем он может обработать, т.е. изменить эти параметры таким образом, чтобы реакция внутреннего контроллера соответствовала некоторым общим целевым показателям и ограничениям. Однако он изменяет только внешние параметры внутреннего контроллера. Меры по обеспечению безопасности, предпринимаемые внутренним контроллером, никогда не блокируются.
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают способ обработки параметра, который может представлять собой поток доступных внешних данных (например, информационный канал) или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером. Один или несколько результатов измерений или выходных данных внешнего датчика и/или сигналы одного или нескольких внешних информационных каналов обрабатываются, например, перезаписываются или отклоняются, например, в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут обеспечить способ управления системой, которая включает в себя устройства, потребляющие «горячую» или «холодную» тепловую энергию, а также расходования или генерирования электроэнергии, подаваемой электрораспределительной сетью, причем для электрораспределительной сети предусмотрены ограничения и целевые показатели, причем, по меньшей мере, одно устройство снабжено внутренним контроллером для регулирования потребления «горячей» или «холодной» тепловой энергии, а также для приема параметров, таких как входные данные внутреннего контроллера, причем, по меньшей мере, один из этих параметров известен и доступен для модернизированного внешнего контроллера, причем модернизированный внешний контроллер выполнен с возможностью обработки, по меньшей мере, одного параметра и выдачи обработанного параметра во внутренний контролер для изменения режима работы, по меньшей мере, одного устройства с обеспечением соответствия - по меньшей мере, частичного - ограничениям и целевым показателям электрораспределительной сети, причем, по меньшей мере, один обрабатываемый параметр представляет собой поток доступных внешних данных или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером.
Таким образом, предложенный способ обрабатывает и/или перезаписывает и/или отклоняет результаты измерений с внешних датчиков и/или сигналы внешних информационных каналов в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для обеспечения подачи сигналов на внутренний контроллер, которые выполнены с возможностью изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Результаты измерений или выходные данные внешних датчиков и/или сигналы одного или нескольких внешних информационных каналов известны модернизированному контроллеру, т.е. модернизированный контроллер выполнен с возможностью приема результатов измерений или выходных данных внешних датчиков и/или сигналов одного или нескольких внешних информационных каналов. Предложенный способ включает в себя отклик модернизированного контроллера, определяемый в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера модернизированным контроллером, выполненным с возможностью передачи сигналов на внутренний контроллер с целью изменения его работы таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Этот способ может быть реализован в тепловых сетях, где доступным внешним параметром могла бы служить наружная температура; при этом предложенный способ также применим к таким системам, как промышленные комплексы, заводы и прочие предприятия, которые реагируют на нарушения устойчивости в электросети, такие как недостаточная выработка электроэнергии или переизбыток вырабатываемой электроэнергии, колебания частоты, перепады напряжения, силы тока или мощности или даже колебания цен на электроэнергию.
Экспериментально полученные данные свидетельствуют о том, что возможно принятие внешних параметров, что большинство систем реагирует на эти внешние параметры, и что они могут быть обучены ответной реакции, которая может использоваться для управления системой в соответствии с некоторыми общими целевыми показателями.
Для системы реагирования, которая, как представляется, изменяется с течением времени, для отслеживания отклонений может применяться фильтрующее устройство, такое как фильтр Калмана. Могут также применяться прочие интерактивные обучающие средства.
Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают возможность динамической передачи ограничений и целевых показателей электросети в модернизированный внешний контроллер. Для этого в вариантах осуществления настоящего изобретения может быть смоделирована распределительная система. Управление сетью может осуществляться с помощью планировщика, системы слежения, составителя прогнозов и агентов зданий. Цель таких вариантов осуществления настоящего изобретения заключается в том, чтобы минимизировать локальный недоотпуск энергии RES (возобновляемыми источниками энергии) из-за проблем с локальными сетями. Для идентификации этих проблем с сетями может быть реализован агент DSO, основанный, например, на расчёте потокораспределения нагрузок. Этот агент может определить, необходима ли активация гибкого распределения нагрузки, и в предпочтительном варианте гарантировать, что маневрирование нагрузками не приведет к дополнительным нарушениям ограничений сети. Распределительная сеть может быть разбита на кластеры зон локальной сети, а управление этими кластерами осуществляется DCM (диспетчером динамического управления объединением).
Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают возможность составления планов оптимизации, в которых учитываются проблемы с локальными сетями, недоотпуск энергии RES и расчеты потокораспределения нагрузок. Это позволяет включить в распределенные ресурсы дисбалансы всей системы, использующей локальные ресурсы.
Любой из вариантов осуществления внешнего модернизированного контроллера согласно настоящему изобретению может быть реализован в виде цифрового устройства с возможностью обработки данных, включая один или несколько микропроцессоров, процессоров, микроконтроллеров или центральных процессоров (CPU) и/или графических процессоров (GPU), выполненных с возможностью выполнения соответствующих функций, запрограммированных с использованием программного обеспечения, т.е. одной или нескольких компьютерных программ. Программное обеспечение может быть скомпилировано таким образом, чтобы его можно было прогонять на любом из микропроцессоров, процессоров, микроконтроллеров или центральных процессоров (CPU) и/или графических процессоров (GPU).
Краткое описание фигур
На фиг. 1 показана система управления согласно одному из вариантов осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 2 показана иерархическая система управления согласно одному из вариантов осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 3 представлена блок-схема реализации способа согласно одному из вариантов осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 4 показана система управления согласно одному из вариантов осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 5 показана организация платформы DCM (диспетчера динамического управления объединением) согласно еще одному из вариантов осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 6 проиллюстрирована схема взаимодействия UML (универсальный язык программирования) для UC1 (сценария использования №1) согласно еще одному из вариантов осуществления настоящего изобретения.
На фиг. 7 приведен пример контрольной сети с девятью шинами. Направленные вниз стрелки обозначают нагрузку. Направленные вниз стрелки, пересекающиеся с косыми линиями, обозначают варьируемые нагрузки. Ромбы с надписью «DER» обозначают распределенные энергоресурсы, которые могут сокращаться.
На фиг. 8 приведен пример контрольной сети с девятью шинами, где показаны детали всех подключенных зданий.
Фиг. 9: Базовая нагрузка и маневрирование нагрузками.
Фиг. 10: Запрос на маневрирование нагрузками от DSO для трех групп.
Фиг. 11: Выходные данные планировщика по оптимизации для каждого кластера.
Фиг. 12: Выходные данные системы слежения для каждого кластера.
Фиг. 13: Иллюстрация сходимости схемы ADMM (метода переменных направлений множителей) (ось у на измерительной шкале).
Фиг. 14: Реакция отдельных зданий на шине 9 до разбивки по маневренности (исходное состояние) и после разбивки по маневренности (окончательное состояние).
Фиг. 15: Недоотпуск энергии RES на разных временных этапах.
Фиг. 16: Недоотпуск энергии RES.
Фиг. 17: Выработка электроэнергии RES.
Фиг. 18: Общая выработка энергии RES.
Перечень таблиц
Таблица 1: Перечень условных обозначений.
Таблица 2: Перечень условных обозначений.
Таблица 3: Параметры примера воображаемой сети. Величины r, х и b обозначают последовательное сопротивление, индуктивность и параллельную реактивную проводимость каждого соединения.
Таблица 4: Верхний и нижний диапазоны активной и реактивной мощности и маневренности. Значения активной мощности приведены в МВт, а значения реактивной мощности - в MBAp.
Таблица 5: Параметры, используемые при моделировании.
Таблица 6: Обзор МАРЕ (средней ошибки прогнозирования) для каждого управляемого здания.
Определения
- Неявный управляющий сигнал: набор параметров, которые используются внутренним контроллером, и которые могут обрабатываться внешним контроллером согласно вариантам осуществления настоящего изобретения.
- АСУЗ: автоматизированная система управления зданием.
- Внутренний контроллер: компьютерная программа или устройство, управляющее реальной локальной системой. Примерами служат АСУЗ в здании или диспетчерский центр, который управляет промышленным предприятием.
- Внешний контроллер: компьютерная программа или устройство, которое используется для управления внутренним контроллером для обеспечения соответствия набору общих ограничений, таких как проблемы с параметрами мощности в электросети или в тепловой схеме.
- Система: устройство или кластер устройств с внутренним контроллером.
- Внешние переменные: доступные данные за пределами системы, которые влияют на внутренний контроллер, такие как наружная температура, время, день недели, день в году, вид экономической деятельности, курс акций, цены на электроэнергию, устойчивость сети и тому подобное.
- Фиксированные внешние переменные: необрабатываемые внешние переменные, т.е. внешние переменные, которые не могут обрабатываться.
- Регулируемые или доступные внешние переменные: внешние переменные, которые могут обрабатываться внешним контроллером, такие как стоимость энергии и внешняя температура.
- «Модернизация» или «модернизированный» относится к добавлению к устаревшим системам, т.е. системам с устаревшими устройствами, новых технологий или признаков. Устаревшее устройство может быть идентифицировано по дате его установки или по иным учетным документам. Модернизированное устройство также может быть идентифицировано по дате его установки или по иным учетным документам.
- «Локальные средства обеспечения безопасности» относятся к устаревшим средствам обеспечения безопасности устаревшего энергонакопителя, таким как уставки безопасности, автоматические отключающие приспособления, такие как плавкие предохранители, срабатывание термостатов, подача звуковых аварийных сигналов и т.п.
Подробное раскрытие примеров осуществления настоящего изобретения
Настоящее изобретение описано на примере конкретных вариантов своего осуществления и в привязке к определенным чертежам; при этом заявленное изобретение не ограничено этими вариантами, а определяется исключительно формулой изобретения. Описанные чертежи носят лишь иллюстративный, а не ограничительный характер. Размеры некоторых элементов на чертежах могут быть увеличены и не соответствовать реальному масштабу, что сделано в иллюстративных целях. Размеры и относительные размеры не соответствуют действительному осуществлению настоящего изобретения на практике.
Более того, термины «первый», «второй», «третий» и тому подобные, встречающиеся в описании и в формуле изобретения, используются для проведения различия между схожими элементами, а не обязательно для описания определенной последовательности или хронологического порядка. Следует понимать, что при соответствующих условиях используемые таким образом термины являются взаимозаменяемыми, и что варианты осуществления заявленного изобретения, раскрытые в настоящем документе, выполнены с возможностью функционирования в других последовательностях, отличных от тех, которые описаны или проиллюстрированы в настоящем документе.
Следует отметить, что термин «содержащий», используемый в формуле изобретения, не должен рассматриваться как ограничивающий что-либо признаками, перечисленными ниже; он не исключает наличия других элементов или стадий. Таким образом, он должен рассматриваться как говорящий о наличии указанных признаков, целых чисел, стадий или элементов, но не исключающий наличия или возможности добавления одного или нескольких других признаков, целых чисел, стадий или элементов или их сочетаний. Таким образом, объем выражения «устройство, содержащее средства А и В» не должен ограничиваться устройствами, состоящими только из элементов А и В. Это значит, что в рамках настоящего изобретения единственными значимыми элементами являются элементы А и В.
Вариант осуществления №1: Тепловые системы
Варианты осуществления настоящего изобретения относятся к тепловым или охлаждающим сетям, которые обеспечивают отопление и охлаждение здания или группы зданий. Каждое из этих зданий или группа зданий управляется своей собственной частной системой АСУЗ. Система АСУЗ гарантирует, что значения температуры внутри здания остаются в четко заданных диапазонах; что температура среды в обратных линиях оптимизирована, что обеспечивает успешную работу тепловых насосов; что давление в трубопроводах отслеживается; и что исключается циркуляция воды в случае индикации протечек по факту падения давления. Во многих случаях сторонние лица не имеют доступа к самой системе АСУЗ, и поэтому прямое регулирование отоплением, охлаждением и/или мощностью, потребляемой зданием, невозможно. Во многих случаях отопления и/или охлаждения зданий одним из внешних параметров, используемых системой АСУЗ, служит температура окружающей среды. Например, что касается тепловой сети, то при падении температуры окружающей среды здания будут потреблять больше тепла и наоборот. В других случаях для регулирования тепла, потребляемого зданием, используются результаты измерений температуры внутри помещений.
В этом варианте осуществления настоящего изобретения используются обработанные или подстановочные внешние значения доступных внешних параметров управления, одним из примеров которых являются значения температуры окружающей среды. Этот параметр обрабатывается, обеспечивая возможность управления системой АСУЗ. Например, если обработанная температура оказывается ниже реальной температуры, то сначала здание может потреблять больше энергии, а спустя некоторое время после получения сигналов обратной связи с внутренних датчиков о росте температуры внутри помещений система может потреблять меньше энергии, чем было спрогнозировано. Если отклик системы может быть охарактеризован, то управление этой системой может осуществляться на основе обработанных значений температуры окружающей среды.
Нагревательное или охлаждающее устройство, которое подает тепло/холод в тепловую сеть, облагает ограниченной производительностью; или же ограниченной производительностью характеризуются сетевые трубопроводы, по которым транспортируется тепловая энергия; или же необходимо подключать вспомогательную нагревательную/охлаждающую установку, когда спрос превышает пороговый уровень; или же тепло подается ТЭЦ (теплоэлектроцентралью)/тепловым насосом, которая покупает/продает свою электроэнергию на рынках электроэнергии. Эта ТЭЦ/тепловой насос занимает определенное положение на рынке электроэнергии по сделкам на сутки вперед и должна вырабатывать/потреблять обязательный объем электроэнергии; или же некоторые кластеры зданий потребляют тепло/холод, а другие вырабатывают избыток тепла/холода (например, центры обработки данных, производственные компании, супермаркеты с охладительными установками); или же в тепловых/охлаждающих сетях предусмотрены накопители тепловой энергии.
Во всех этих случаях желательно управлять зданиями или накопителями тепловой энергии таким образом, чтобы обеспечить более эффективное использование установленной мощности, меньше использовать более дорогие устройства или оптимизировать выработку электроэнергии ТЭЦ/тепловым насосом, улучшить баланс между кластерами потребителей и производителями тепла/холода и по максимуму использовать возобновляемые источники энергии.
На фиг. 1 показана система АСУЗ 4, управляющая нагревательными и охлаждающими устройствами 6, например, здания 8. Эти нагревательные и охлаждающие устройства 6 соединены с тепловой и/или электрораспределительной сетью 12. В этом варианте осуществления настоящего изобретения контроллер 14 указанной сети не может напрямую сообщаться с АСУЗ 4 (но настоящее изобретение не ограничено этим вариантом). Например, варианты осуществления настоящего изобретения предлагают модернизированную систему, которая перезаписывает выходной сигнал датчика 5 наружной температуры и передает обработанные значения наружной температуры в АСУЗ 4. Это позволяет модернизированному внешнему контроллеру 16 управлять АСУЗ 4 и привести потребление в соответствие или приблизить его к соответствию целевым показателям и ограничениям контроллера 14 сети. Модернизированный внешний контроллер 16 может представлять собой автономное устройство, или же он может быть встроен в другой компонент электронной схемы. Модернизированный внешний контроллер 16 может характеризоваться наличием запоминающего устройства (такого как энергонезависимый машиночитаемый носитель, ОЗУ (оперативное запоминающее устройство) и/или ПЗУ (постоянное запоминающее устройство)); операционной системы; необязательного дисплея, такого как дисплей с фиксированным форматом, например, дисплей на органических светодиодах (OLED-дисплей); устройств ввода данных, таких как клавиатура; указывающего устройства, такого как компьютерная мышь; последовательных или параллельных портов для связи с другими устройствами; сетевых карт и разъемов для подсоединения к сети.
Запоминающее устройство модернизированного внешнего контроллера 16 может использоваться для хранения ограничений и целевых показателей электрораспределительной сети, благодаря чему, например, модернизированный контроллер может выполнять свою функцию по обработке, по меньшей мере, одного параметра, одновременно учитывая ограничения и целевые показатели электрораспределительной сети. Обрабатываемым параметром может служить выходной сигнал потока доступных внешних данных (например, информационного канала) или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером. Дополнительный, например, модернизированный внешний контроллер, к примеру, перезаписывает или отклоняет один или несколько выходных сигналов потока доступных внешних данных (например, информационного канала) или результаты измерений и/или выходные данные внешних датчиков и/или сигналы одного или нескольких внешних информационных каналов, например, в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Например, могут быть обработаны выходные данные с датчика 5 наружной температуры, после чего обработанные значения наружной температуры могут быть переданы в АСУЗ 4.
В других вариантах осуществления настоящего изобретения для соединения с контроллером электрораспределительной сети, например, DSO, с целью получения и загрузки ограничений и целевых показателей сети могут быть использованы последовательные или параллельные порты связи. Модернизированный внешний контроллер 16 может быть выполнен с возможностью взаимодействия с одним или несколькими DSO электрораспределительных сетей для согласования ограничений и целевых показателей одной или нескольких электрораспределительных сетей.
Вариант осуществления №2: Промышленные предприятия
Многие промышленные предприятия оптимизируют свою работу таким образом, чтобы обеспечивать надлежащее управление потоками товаров и людей. Эта оптимизация часто усложнена и выполняется группой управления и/или компьютерами. Одним из исходных параметров для управления такими сложными процессами является наличие электроэнергии и организация электросети. Предполагается, что поставки электроэнергии в будущем будут все более нестабильными из-за роста использования возобновляемых источников энергии. В результате в процессе принятия решений промышленные предприятия вынуждены будут учитывать не только цены на электроэнергию, но также и наличие самой электроэнергии. Для промышленных предприятий, распределительных сетей и операторов сетей электропередачи становится целесообразным более взвешенно подходить к управлению использованием электроэнергии.
Синхронизация нагрузок может причинить вред распределительной сети. Когда к одной и той же сети подключено множество гибких потребителей энергии, все они будут стараться максимально увеличить свое потребление. Большинство сетей не в состоянии справиться с этой проблемой, поскольку принято считать, что пиковое потребление распределено по времени.
В одном из аспектов варианты осуществления настоящего изобретения могут оптимизировать резервирование электроэнергии на рынке энергоресурсов, чтобы исключить (где это возможно) нарушение сетевых ограничений.
Определить, как каждое отдельное промышленное предприятие отреагирует на каждое возможное резервирование электроэнергии и профиль цены на электроэнергию, представляется сложной задачей. Тем не менее, для соблюдения общих ограничений оператору необходимо будет получить доступ на рынки энергоресурсов и/или управлять потреблением энергоресурсов. Весь процесс производства промышленного предприятия и решения, принимаемые его руководством, сложно смоделировать. Для прогнозирования реакции такого промышленного предприятия варианты осуществления настоящего изобретения используют функции отклика.
Вариант осуществления №3: Рекурсивный и иерархический подход к управлению промышленными объектами
Варианты осуществления настоящего изобретения могут быть применены к промышленным предприятиям и их подразделениям рекурсивно, вплоть до уровня отдельных устройств, если в этом возникнет необходимость. Варианты осуществления настоящего изобретения также позволяют оптимизировать множество промышленных объектов (например, находящихся в одном регионе) в их совокупности на основе иерархического подхода (см. фиг. 2). В варианте осуществления, который показан на фиг. 2, проиллюстрирован промышленный объект/соединение объектов 10 с тремя уровнями контроллеров: уровень контроллеров №1, уровень контроллеров №2 и уровень контроллеров №3. Это могут быть уровни модернизированных контроллеров. Каждая система, такая как системы 21, 22, 31 и 32, характеризуется наличием доступных внешних переменных 23, 24, 33 и 34, которые могут быть обработаны. К ним относится, например, измеренное значение датчика наружной температуры. Каждый из уровней 1 и 2 модернизированных контроллеров также характеризуется наличием доступных внешних переменных 13 и 25, которые могут быть обработаны. Согласно одному из вариантов осуществления настоящего изобретения к ним относится, например, измеренное значение датчика наружной температуры. Таким образом, модернизированный контроллер на уровне контроллеров №1 может обработать значение доступной внешней переменной 13, такой как измеренное значение датчика наружной температуры, с целью управления следующим контроллером на уровне контроллеров №2. Следующий контроллер на уровне контроллеров №2 может представлять собой модернизированный контроллер, который - в свою очередь - выполнен с возможностью управления системами 21 и 22 посредством обработки доступных внешних переменных 23 и 24 систем 21 и 22, соответственно. Этот контроллер на уровне контроллеров №2 также может управлять контроллером на уровне контроллеров №3 посредством обработки доступной внешней переменной 25, такой как значение датчика наружной температуры. Следующий контроллер на уровне контроллеров №3 может представлять собой модернизированный контроллер, который - в свою очередь - выполнен с возможностью управления системами 31 и 32 посредством обработки доступных внешних переменных 33 и 34 систем 31 и 32, соответственно. Такая иерархическая структура модернизированных контроллеров обеспечивает несколько уровней абстракции, а планирование ресурсов на каждом из уровней 1, 2 и 3 может выполняться независимо от других более низких уровней. Единственными факторами, имеющими отношение к каждому уровню, являются доступные внешние переменные для управления контроллерами и системами более низких уровней, управление которыми может осуществляться посредством их обработки. Корректировка каждой из доступных внешних переменных 13, 23, 25 и 33 путем их обработки приведет к генерированию откликов на эти изменения переменных контроллерами или системами более низкого уровня. Следовательно, эти отклики являются сигналами обратной связи, которые могут подаваться на модернизированные контроллеры, позволяя им оптимизировать свою работу. Это обеспечивает возможность эффективного управления иерархической системой со сложным взаимодействием. Примером такой системы служит кластер промышленных объектов, показанный на фиг. 2. Каждое производственное помещение или комплекс управляет несколькими системами с внутренними блоками управления, а агрегатор промышленных систем и контроллеров, например, на уровне контроллеров №3, может выполнять глобальные задачи, такие как выработка электроэнергии, энергии для обогрева или охлаждения, способной одновременно удовлетворить потребности всего промышленного объекта/соединения объектов 10 с несколькими уровнями ограничений.
Варианты осуществления настоящего изобретения применимы к системе, показанной на фиг. 2, которая снабжена или может быть снабжена внутренней системой управления со своим собственным внутренним контроллером. Согласно вариантам осуществления настоящего изобретения внутренние системы управления не обязательно должны находиться под прямым воздействием извне, а вместо этого на них влияет обработка доступных внешних данных или выходных данных с датчиков. Система, показанная на фиг. 2, может быть соединена с другой внешней системой, такой как распределительная сеть, и эта внешняя система характеризуется определенными целевыми показателями, такими как минимизация издержек, и определенными ограничениями, такими как ограниченные параметры мощности. Преимущество заявленного изобретения состоит в том, что предложена модернизированная система управления, которая выполнена с возможностью достижения - по меньшей мере, частичного - новых целевых показателей, относящихся не только к локальным системам. Это позволяет адаптировать системы к новым целевым показателям, например, обусловленных использованием возобновляемых источников энергии.
Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают возможность управления внутренними системами в соответствии с этими внешними целевыми показателями и ограничениями без блокировки внутренних контроллеров. Это позволяет обеспечить или гарантировать соблюдение внутренних ограничений, например, относящихся к надежности энергоснабжения, когда управление системой осуществляется в соответствии с внешними целевыми показателями и ограничениями.
Варианты осуществления настоящего изобретения не требуют каких-либо сведений или предоставления фактических параметров управления; и, таким образом, они применимы к системам, которые недоступны извне. Вместо управления некоторыми регулируемыми переменными варианты осуществления настоящего изобретения обрабатывают некоторые доступные данные, на основании которых внутренний контроллер системы АСУЗ 4, показанной на фиг. 1, или каждой из систем 21, 22, 31 и 32, показанных на фиг. 2, принимает свое решение.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут характеризоваться каким-либо одним, несколькими или всеми нижеперечисленными преимуществами:
- Варианты осуществления настоящего изобретения могут быть применены к широкому спектру контроллеров;
- Варианты осуществления настоящего изобретения могут быть использованы в иерархическом контроллере (см. фиг. 2). Сам внутренний контроллер может представлять собой неявный контроллер;
- Варианты осуществления настоящего изобретения требуют меньше данных и сведений об управляемой системе;
- Варианты осуществления настоящего изобретения могут по-прежнему гарантировать соблюдение всех мер обеспечения внутренней безопасности;
- Варианты осуществления настоящего изобретения добавляются к имеющимся неявным контроллерам. Следовательно, оператору технологических процессов нет необходимости заменять имеющийся контроллер;
- Варианты осуществления настоящего изобретения позволяют избежать жесткой привязки потребителей к поставщику, причем взаимодействие с поставщиком систем управления или заводом-изготовителем не требуется;
- Варианты осуществления настоящего изобретения устойчивы к замене/обновлениям прошивки имеющихся контроллеров;
- Варианты осуществления настоящего изобретения уменьшают степень вмешательства в работу действующей установки; нет необходимости в доступе к аппаратуре управления;
- Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают возможность неинтрузивной интеграции аппаратуры управления от множества разных конкурирующих поставщиков;
- Варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают средства управления системами или кластерами систем, где нет доступа к внутренним механизмам управления этой системой/системами; и
- Варианты осуществления настоящего изобретения могут осуществлять управление системами, которые эволюционируют с течением времени, которые управляются сложными процессами, например, с использованием сложных компьютерных программ, с вмешательством человека и т.п., и которые управляются аппаратными/программными средствами от конкурирующих поставщиков, не требуя усилий по стандартизации контроллеров открытой архитектуры в мировом масштабе.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут требовать замены некоторых внешних датчиков внутреннего контроллера или перезаписи, по меньшей мере, измеренного значения таких датчиков.
Для определения того, какие из различных (типов) потенциально доступных датчиков должны быть выбраны для замены и работы, например, тех из них, работа которых выявляет наибольший потенциал в плане воздействия на целевые показатели оптимизации, могут быть применены такие методы, как методы машинного обучения.
Во-вторых, методы машинного обучения могут быть применены для усвоения откликов управляемой системы.
В-третьих, эти отклики могут быть зашиты в неявный контроллер.
Варианты осуществления настоящего изобретения отклоняют результаты измерений внешних датчиков. Варианты осуществления настоящего изобретения позволяют внутреннему контроллеру системы по-прежнему выполнять свои функции, связанные с управлением. Варианты осуществления настоящего изобретения обрабатывают некоторые внешние данные, на которых основывается внутреннее управление, а не на замене имеющегося контроллера контроллером с другими признаками, но с аналогичными стандартами безопасности. Варианты осуществления настоящего изобретения осуществляют управление контроллером в требуемом направлении, не подвергая опасности ни меры по обеспечению безопасности, ни надежность энергоснабжения. Варианты осуществления настоящего изобретения работают лучше всего с внутренним контроллером, функционирование которого основано, по меньшей мере, на одном внешнем параметре, таком как снабжение электроэнергией, наружная температура, температура и расход в тепловой сети, состояние (напряжение, частота, сила тока и прочие характеристики) электросети. Таким образом, прерывается работа датчика или перехватывается поток данных, после чего эта информация обрабатывается, и это влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером. Реакция системы на такую обработку усваивается, и на основании этой реакции варианты осуществления настоящего изобретения могут рассчитать, как может осуществляться управление системой с помощью ряда обработанных данных.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут использовать функцию отклика, например, линейную функцию отклика, которая является линейной в отношении параметров и линейной в отношении обработанных параметров. Это позволяет вариантам осуществления настоящего изобретения использовать такую функцию отклика в качестве линейной функции во внешнем контроллере. Это свойство полезно тем, что можно рассчитать надежное численное решение по внешним целевым показателям. Однако могут быть также использованы функции отклика, не являющиеся линейными, такие как выпуклые функции, которые являются выпуклыми как в отношении параметров системы, так и в отношении параметров управления, или нелинейные функции, которые имеют нелинейные соотношения применительно к параметрам системы и/или параметрам управления. При использовании таких функций больше нельзя гарантировать, что контроллер будет функционировать оптимальным образом (в математическом смысле: сходимость может быть медленной или отсутствовать вообще, в алгоритмах поиска могу наблюдаться локальные минимумы и т.п.).
Варианты осуществления настоящего изобретения дают прогноз в отношении оценки энергопотребления сети на следующий период, например, на следующие 24 часа, т.е. контрольного потребления.
Планировщик, который предоставляет целевые показатели управления (ограничение пиковой нагрузки/взаимодействие с рынком
электроэнергии/уравновешивание топливных элементов), может определить профиль оптимального потребления кластера, который может быть достигнут с учетом этого прогноза и функций отклика зданий.
Предусмотрен диспетчер или система слежения, которая задействует отдельные управляющие сигналы, необходимые для отслеживания/сопровождения профиля оптимального потребления.
Дополнительные варианты осуществления планировщика и системы слежения представлены ниже и раскрыты в привязке к фиг. 5-18.
Для обработки выходных данных датчиков или иных потоков данных может быть использовано цифровое устройство обработки данных, такое как компьютер и некоторые аппаратные средства. Компьютер и некоторые аппаратные средства могут быть использованы для замещения потоков данных. Цифровое устройство обработки данных, такое как компьютер и некоторые аппаратные средства, может быть использовано для предоставления письменных прогнозов в отношении температуры внутри помещений, или же могут использоваться прогнозы в отношении наружной температуры. Для осуществления управления системой в требуемом направлении обрабатываются некоторые внешние переменные. Варианты осуществления настоящего изобретения узнают от системы, например, от управляемых зданий, как они должны реагировать на обработанные значения температуры.
Реакция системы, т.е. ее отклики, усваивается компьютером, и отклик системы включается во внешнее управление, которое может использоваться в своих собственных целях. Эти функции отклика используются для управления зданиями и предотвращения пиковой нагрузки.
Один из вариантов осуществления настоящего изобретения представляет собой способ 100 (см. фиг. 3):
1. Сначала идентифицируется один или несколько доступных датчиков или информационных каналов с тем, чтобы можно было перезаписать внешние сигналы с этих датчиков или информационных каналов (стадия 102). Внутренний контроллер часто зависит от некоторых внешних данных, таких как данные о погоде, прогнозы, наружная температура и снабжение электроэнергией. Эти внутренние системы снабжены своей собственной независимой системой управления, в которую невозможной зайти. Но эти внешние данные влияют на решение, принимаемое внутренним контроллером. Управление внутренним контроллером осуществляется посредством отклонения этих потоков внешних данных и/или датчиков.
2. Далее усваивается, как система должна реагировать на изменения этих внешних параметров (стадия 104). Эта операция основана, например, на технологиях машинного обучения, которые соотносят динамический отклик системы с изменениями признаков. Эти признаки включают в себя обработанные данные. Вполне возможно, что функция отклика может быть сложной, изменяющейся во времени и пр.
3. Эта функция отклика используется для управления системой в соответствии с внешними целевыми показателями и ограничениями (стадия 106). Это позволяет сконфигурировать внешние модернизированные контроллеры, которые могут управлять внутренними системами в сети. Управление внутренними контроллерами может осуществляться с использованием методов оптимизации, таких как выпуклая оптимизация, многократная пристрелка и пр.
Может быть использован внешний модернизированный контроллер, который может представлять собой автономное устройство или устройство, встроенное в другой компонент электронной схемы. Модернизированный контроллер может характеризоваться наличием запоминающего устройства (такого как энергонезависимый машиночитаемый носитель, ОЗУ (оперативное запоминающее устройство) и/или ПЗУ (постоянное запоминающее устройство)); операционной системы; необязательного дисплея, такого как дисплей с фиксированным форматом, например, дисплей на органических светодиодах (OLED-дисплей); устройств ввода данных, таких как клавиатура; указывающего устройства, такого как компьютерная мышь; последовательных или параллельных портов для связи с другими устройствами; сетевых карт и разъемов для подсоединения к сети.
Запоминающее устройство модернизированного внешнего контроллера может использоваться для хранения ограничений и целевых показателей электрораспределительной сети, благодаря чему, например, модернизированный контроллер может выполнять свою функцию по обработке, по меньшей мере, одного параметра, одновременно учитывая ограничения и целевые показатели электрораспределительной сети. Обрабатываемым параметром может служить выходной сигнал потока доступных внешних данных (например, информационного канала) или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером. Дополнительный, например, модернизированный внешний контроллер, к примеру, перезаписывает или отклоняет один или несколько выходных сигналов потока доступных внешних данных (например, информационного канала) или результаты измерений и/или выходные данные внешних датчиков и/или сигналы одного или нескольких внешних информационных каналов, например, в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Например, могут быть обработаны выходные данные с датчика 5 наружной температуры, и обработанные значения наружной температуры могут быть переданы в АСУЗ 4. Внешний контроллер для модернизации согласно вариантам осуществления настоящего изобретения может быть усовершенствован путем использования более сложных методов машинного обучения в сравнении с простыми линейными моделями отклика. Более сложные методы машинного обучения могут представлять собой выпуклые или нелинейные модели, включая модели машинного обучения, например, обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия, ванильные нейронные сети, сверточные нейронные сети, LSTM (долгая краткосрочная память), древовидные схемы решений и многое другое.
Варианты осуществления настоящего изобретения отличаются от других технологий, поскольку им нет необходимости брать управление локальной системой на себя. Вместо этого они дополняют собой имеющиеся контроллеры.
Варианты осуществления настоящего изобретения усваивают отклик системы, благодаря чему даже при изменении системы или режима ее работы с течением времени такое изменение может быть отслежено.
Варианты осуществления настоящего изобретения выполнены расширяемыми и компонуемыми. Внутренняя система со своим внутренним контроллером может представлять собой еще один неявный контроллер, который управляет несколькими устройствами со своими собственными локальными целевыми показателями и ограничениями.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут применяться для управления устройствам в тепловой или охлаждающей сети.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут применяться для управления устройствам в электрораспределительной сети.
Варианты осуществления настоящего изобретения могут применяться для управления устройствам в портфеле BRP.
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают систему управления, обладающую одной, несколькими или всеми из перечисленных ниже возможностей:
• усвоения того, как система должна реагировать на изменения внешних параметров, например, как здание должно реагировать на обработанные значения температуры, как установка должна реагировать на изменения в электроснабжении и т.п.;
• построения функции отклика для моделирования реакции регулируемой системы;
• определения неявных параметров управления, используемых для усвоения функции отклика (например, быстрый или самый быстрый, точный или самый точный и/или достоверный или наиболее достоверный);
• использования функции отклика в своих собственных целях; и
• усвоения изменений в функции отклика.
Система, в которой могут быть использованы варианты осуществления настоящего изобретения, включает в себя или содержит устройство или ряд устройств и внутренний контроллер. При этом допускается, что к управляющих узлам внутреннего контроллера нет доступа. Это устройство или ряд устройств соединен с электрической и/или тепловой сетью, которая обеспечивает электроэнергию. Внутренний контроллер управляет устройствами, руководствуясь, например:
(i) набором фиксированных внешних параметров; и
(ii) набором обработанных параметров. Внутренний контроллер не отличает и обычно не в состоянии отличить регулируемые внешние параметры от фиксированных внешних параметров.
Один из вариантов осуществления настоящего изобретения может быть описан следующим образом. Устройство/устройства соединены с электрической и/или тепловой сетью и потребляют и/или распределяют энергию. Эта сеть подвержена ряду ограничений, таких как максимальная мощность, баланс между потреблением и выработкой и пр. Система управления сетью удостоверяется в том, что эти ограничения соблюдены, или преследует цель удостовериться в том, что эти ограничения соблюдены. В тепловой сети система управления сетью может просто регулировать выработку тепла; в электросети выполняется множество расчетов резерва мощности, механизмов рынка энергоресурсов и потокораспределения нагрузок с целью поддержания устойчивости сети. Внутренний контроллер устройства вряд ли осведомлен о состоянии контроллера сети, и его цель состоит исключительно в том, чтобы обеспечивать соблюдение внутренних ограничений, например, относящихся к надежности установки, соблюдение уставок, относящихся к созданию комфортных условий работы, и т.д. Цель внешнего контроллера, например, модернизированного контроллера согласно любому из вариантов осуществления настоящего изобретения состоит в том, чтобы связать систему управления сетью с внутренним контроллером. Поскольку внутренний контроллер не имеет прямого сопряжения, это сложно, но не невозможно. В вариантах осуществления настоящего изобретения для управления внутренним контролером может обрабатываться одна доступная внешняя переменная или несколько доступных внешних переменных. Именно в этом заключается роль внешнего контроллера. Путем обработки одной доступной внешней переменной или нескольких внешних переменных он может (частично) управлять системой с тем, чтобы она лучше реагировала на ситуации, возникающие в сети.
Один из вариантов осуществления настоящего изобретения относится к системе 22 с системой управления, включающей в себя внутренний контроллер 27, как это схематически показано на фиг. 4. К системе управления и внутреннему контроллеру 27, их модифицированию и настройке запрещен прямой доступ третьих лиц. Внутренний контроллер 27 системы 22 принимает значения внешних параметров 29, которые недоступны для третьих лиц и не могут ими регулироваться. Без каких-либо изменений вариантов осуществления настоящего изобретения система 22 с внутренним контроллером соединена с другой системой, такой как тепловая и/или электрораспределительная сеть 11, а эта сеть 11 характеризуется определенными целевыми показателями, такими как минимизация издержек, и определенными ограничениями, такими как ограниченные параметры мощности. Этот вариант осуществления настоящего изобретения обеспечивает возможность управления системой 22, по меньшей мере, в частичном соответствии с этими внешними целевыми показателями и ограничениями без блокировки внутреннего контролера или внутренних контроллеров 27. Это означает, что внутренние ограничения, такие как надежность энергоснабжения, будут гарантированы, а система 22 при этом будет управляться в соответствии с внешними целевыми показателями и ограничениями.
Внешний контроллер 16 обрабатывает значения регулируемых и доступных внешних параметров 24, таких как наружная температура, и передает эти обработанные значения на внутренний контроллер 27 посредством неявного управляющего сигнала. Внутренний контроллер может также принимать фиксированные внешние параметры 29, которые не обрабатываются. Внутренний контроллер управляет устройствами 28 системы 22 посредством внутренних управляющих сигналов. Электроэнергия и/или энергия для обогрева или охлаждения для устройств 28 подается электросетью и/или тепловой сетью 12, которая может являться частью более крупной сети 11. Сеть 11 характеризуется наличием системы 14 управления сетью, которая сообщается с модернизированным внешним контроллером 16. Поэтому состояние сети 11, а также ограничения и целевые показатели контроллера 14 сети известны внешнему контроллеру 16.
Для управления системой 22 в соответствии с запросами системы 14 управления сетью внешний контроллер 16 в предпочтительном варианте снабжен средствами для прогнозирования реакции системы 22 после того, как будут обработаны регулируемые внешние переменные 24. Следовательно, внешний контроллер 16 должен усвоить, как будет реагировать система на изменения внешних переменных 24. Это обучение состоит из двух этапов. На первом этапе он вступает в диалог с системой 22 и усваивает, какие внешние параметры следует выбрать, чтобы получить как можно больше информации. На втором этапе он строит функции отклика, которые говорят о том, каким будет отклик или реакция системы 22 в каждой конкретной ситуации.
Функция отклика представляет собой функцию, которая прогнозирует энергопотребление в зависимости от ряда признаков. Эти признаки включают в себя внешние переменные (по меньшей мере, некоторые из них), возможно с некоторыми дополнительными переменными, и обработанные внешние переменные 24. Внешний контроллер 16 может использовать функцию отклика для оценки оптимальных неявных управляющих сигналов, которые могут подаваться на внутренний контроллер 27 системы 22.
Функция отклика может быть построена с помощью оценки идентифицированных параметров и выбора модели. Диалог с системой 22 может быть оптимизирован. Функция отклика может быть обобщена с тем, чтобы можно было также управлять откликом, изменяющимся с течением времени.
Модернизированный внешний контроллер 16 может представлять собой автономное устройство или устройство, встроенное в другой компонент электронной схемы. Модернизированный контроллер 16 может быть снабжен запоминающим устройством (таким как энергонезависимый машиночитаемый носитель, ОЗУ (оперативное запоминающее устройство) и/или ПЗУ (постоянное запоминающее устройство)); операционной системой; необязательным дисплеем, таким как дисплей с фиксированным форматом, например, дисплей на органических светодиодах (OLED-дисплей); устройствами ввода данных, такими как клавиатура; указывающим устройством, таким как компьютерная мышь; последовательными или параллельными портами для связи с другими устройствами; сетевыми картами и разъемами для подсоединения к сети.
Запоминающее устройство модернизированного внешнего контроллера 16 может быть использовано для хранения ограничений и целевых показателей электрораспределительной сети таким образом, чтобы модернизированный контроллер мог, например, выполнять свою функцию по обработке, по меньшей мере, одного параметра, одновременно учитывая ограничения и целевые показатели электрораспределительной сети. Обрабатываемым параметром может служить выходной сигнал потока доступных внешних данных (например, информационного канала) или выходные данные внешнего датчика, обработка которых влияет на решение, принимаемое внутренним контроллером, вследствие чего осуществляется управление этим контроллером. Дополнительный, например, модернизированный внешний контроллер, к примеру, перезаписывает или отклоняет один или несколько выходных сигналов потока доступных внешних данных (например, информационного канала) или результаты измерений и/или выходные данные внешних датчиков и/или сигналы одного или нескольких внешних информационных каналов, например, в соответствии с ранее усвоенной функцией отклика для изменения или управления работой внутреннего контроллера таким образом, что обеспечивается соответствие внешним целевым показателям и ограничениям без блокировки внутреннего контроллера, благодаря чему может быть также гарантировано соответствие внутренним ограничениям регулируемой системы.
Например, могут быть обработаны выходные данные с датчика 5 наружной температуры, и обработанные значения наружной температуры могут быть переданы в АСУЗ 4.
Признаки функции отклика
Цель функции отклика заключается в прогнозировании потребления энергии, например, электрической энергии и/или тепловой энергии/энергии для охлаждения, руководствуясь некоторыми известными переменными, которые ниже будут называться признаками. Сам прогноз называется выходными данными. Одно из подмножеств признаков представляет собой неявные управляющие сигналы, передаваемые внешним контроллером 16 на внутренний контроллер 27.
Возможное содержание вектора признаков выглядит следующим образом (неограничивающий и неисчерпывающий перечень):
- День недели;
- День в году и государственные праздники;
- Время суток;
- Вид экономической деятельности;
- Цены на фондовом рынке;
- Цены на сырьевые товары;
- Прогнозы погоды;
- Прогнозы в отношении энергопотребления;
- Цены на рынке энергоресурсов;
- Прогнозы в отношении рынка энергоресурсов;
- … ;
- Недавно использованный неявный управляющий сигнал;
- Неявный управляющий сигнал.
Вектор признаков обозначается символом ƒ, а выходные данные - символом у.
Функция отклика
Функция отклика представляет собой математическую взаимозависимость признаков и выходных данных. Наиболее очевидной зависимостью является линейная зависимость, вследствие чего выходные данные представляют собой просто линейную комбинацию всех признаков (и необязательно константу). Основное преимущество линейной зависимости состоит в том, что оценка параметров представляет собой стационарный процесс с множеством известных свойств, которые могут быть использованы для проверки решения. Кроме того, простые нелинейности могут быть введены в таблицу признаков в виде линейных зависимостей.
Функция отклика может носить нелинейный характер, что может иметь место, например, если система насыщена. Например, промышленное предприятие может отреагировать на увеличение доступности электроэнергии, обусловленное, например, 50-процентным падением электроснабжения. Эта реакция может состоять в том, что предприятие подключит к сети все свои устройства. При дальнейшем падении электроснабжения, например, еще на 50 процентов никакой дополнительной реакции не будет, поскольку все устройства уже подключены. Такую реакцию в условиях насыщения сложно смоделировать с помощью линейного отклика. Специалистами по машинному обучению предлагается широкий спектр решений, таких как метод опорных векторов, нейронные сети, логическая регрессия и многие другие, которые способны справиться с описанной ситуацией.
Функция отклика может быть записана следующим образом:
, где величина H обозначает функцию признаков ƒ (вектор), а величина y обозначает вектор с энергопотреблением в будущем (Nx1 ). Ее можно упростить до следующего вида:
в случае линейной модели (где θ - матрица MxN).
Этот отклик подвержен двум ограничениям:
1. Инвариантность времени
Влияние неявного управляющего сигнала (например, подаваемого с внешнего контроллера 16 на внутренний контроллер 27) в момент времени t на потребление в момент времени t+n должно быть таким же, что и его влияние в момент времени t+m на потребление в момент времени t+n+m, где обе величины n и m являются положительными числами.
2. Антикаузальность
На практике невозможно добиться, чтобы неявное управляющее воздействие в момент времени t влияло на потребление в момент времени t-n, где величина n является положительным числом.
Оценка параметров
Предполагается доступность временных рядов признаков и выходных данных. Они могут быть собраны путем подачи неявного управляющего сигнала и измерения фактических откликов системы. Оценка параметров зависит от используемого метода. Методы оценки параметров доступны для большинства методов машинного обучения. В случае линейной модели для идентификации матрицы θ может быть использована оценка по методу наименьших квадратов:
при условии, что
Эти уравнения могут быть без труда решены с использованием общедоступных программных средств; см., например, Michael Grant и Stephen Boyd, CVX: Matlab software for disciplined convex programming, version 2.0 beta, http://cvxr.com/cvx, сентябрь 2013 года; Michael Grant и Stephen Boyd, Graph implementations for nonsmooth convex programs, книга «Recent Advances in Learning and Control)) (памяти M. Vidyasagar), V. Blondel, S. Boyd и H. Kimura, редакторы, страницы 95-110, журнал Lecture Notes in Control and Information Sciences, издательство Springer, 2008 год, http://stanford.edu/~boyd/graph_dcp.html.
Идентификация модели
Под «идентификацией модели» понимается, что предусмотрены правила, которые позволяют определить, какие признаки в совокупности признаков имеют значение, а какие нет. Не всегда целесообразно использовать максимально возможное число признаков, поскольку некоторые из них не будут способствовать улучшению прогноза, ведь параметры, которые соотносятся с этими признаками, характеризуются некоторой неопределенностью, и эта неопределенность будет снижать точность прогноза. Поэтому указанные признаки лучше исключить. Существует несколько правил, позволяющих идентифицировать значимые признаки.
par
con
Один из способов определить, какие признаки улучшают прогноз, а какие признаки не являются значимыми, заключается в использовании информационных критериев, таких как информационные критерии Акаике (AIC), см., например, Akaike, Hirotugu, «А new look at the statistical model identification)), журнал IEEE transactions on automatic control, 19.6 (1974 год): 716-723.; критерии BIC (байесовские информационные критерии) [Schwarz, Gideon, «Estimating the dimension of a model», журнал The annals of statistics, 6.2 (1978 год): 461-464.]; критерии MDL (минимальная длина описания) [Rissanen, Jorma, «Modeling by shortest data description)), журнал Automatica, 14.5 (1978 год): 465-471.]; и пр. Они способны обеспечить хорошо сбалансированный компромисс между достоверностью и точностью исключительно на основе функции C остаточной стоимости, количества  наблюдений и числа N - N свободных параметров:
На практике сначала оптимизируются параметры для каждого возможного набора признаков, после чего выбирается набор с минимальными критериями. Дополнительно могут быть использованы другие критерии выбора признаков, простейший из которых состоит в исключении двух признаков, сильно коррелированных друг с другом, поскольку они, вероятнее всего, дадут такую же исходную информацию.
Диалог с системой
В условиях реального применения предложенный способ может начинаться с обработки внешним контролером 16 единичного признака и получения отклика системы. Основываясь на том и другом, можно приступить к построению функции отклика. В следующей итерации предоставляются/обрабатываются новые признаки, и принимается новый отклик. Эта операция может повторяться до тех пор, пока система не будет описана надлежащим образом. Этот диалог с системой может быть оптимизирован; например, могут быть идентифицированы неявные управляющие сигналы, которые убыстряют получение точных моделей отклика. Может оказаться важным усвоить отклик системы как можно быстрее, а также как можно точнее и достовернее. Может быть доказано, что обучение с использованием каких-либо иных диалогов будет происходить медленнее.
Строго говоря, могут быть выявлены неявные управляющие сигналы, которые максимизируют информационную матрицу Фишера (FIM); см. Fedorov, Valerii Vadimovich, Theory of optimal experiments, издательство Elsevier, 1972 год. Информационная матрица Фишера имеет следующий вид:
, где величина ∑ обозначает ковариационную матрицу выходных данных. Если допустить, что погрешность измерения выходных данных представляет собой независимо и одинаково распределенный шум, то эта ковариационная матрица является диагональной матрицей с постоянной диагональю.
Цель заключается в том, чтобы максимизировать эту матрицу FIM.
Константа отбрасывается, так как она не влияет на максимизацию. Она может быть представлена в виде выпуклой задачи, которая может быть решена с помощью общедоступных решателей, таких как CVX; см. Michael Grant и Stephen Boyd, CVX: Matlab software for disciplined convex programming, version 2.0 beta, http://cvxr.com/cvx, сентябрь 2013 года; Michael Grant и Stephen Boyd, Graph implementations for nonsmooth convex programs, книга «Recent Advances in Learning and Control» (памяти M. Vidyasagar), V. Blondel, S. Boyd и H. Kimura, редакторы, страницы 95-110, журнал Lecture Notes in Control and Information Sciences, издательство Springer, 2008 год, http://stanford.edu/~boyd/graph_dcp.html. Вероятнее всего неявный управляющий сигнал u и служит ограничением. Эти ограничения могут быть легко интегрированы.
Системы с переменными параметрами/фильтр Калмана
Соотношение между признаками и выходными данными может немного изменяться с течением времени. Эта проблема необязательно должна быть в явном виде учтена в модели, а может быть решена путем фильтрации. Один из способов решения заключается в реализации, например, фильтра Калмана, который будет отслеживать изменяющиеся параметры.
Схема обновления Калмана для линейной модели выглядит следующим образом:
θ
Q
+
, где величина K обозначает коэффициент усиления фильтра Калмана; величина Σ обозначает ковариационную матрицу параметров модели отклика; величина Σ обозначает ковариационную матрицу так называемого «технологического шума»; величина θ обозначает обновленные параметры; а величина  обозначает ковариационную матрицу обновленных параметров.
Задача/решение задачи управления
Внешний контроллер 16 может использовать функцию отклика для управления системой 22 таким образом, чтобы может было обеспечить соблюдение целевых показателей и ограничений сети. Возможны различные целевые функции, которые подробнее описаны ниже.
В общем виде целевая функция может быть выражена через функцию потребления электрической и тепловой энергии, E и Q
Если задача состоит только в том, чтобы удерживать энергопотребление в неких границах, то
Если тепло должно вырабатываться более дешевой установкой (или установкой, использующей возобновляемые источники энергии), такой как установка, работающая на топливных таблетках, и более дорогой установкой, работающей на ископаемом топливе (например, на мазуте), то
, где величина  обозначает стоимость энергии, вырабатываемой установкой,
работающей на топливных таблетках; величина  обозначает максимальную выработку энергии установкой, работающей на топливных таблетках (или на возобновляемом источнике энергии); а величина  обозначает стоимость энергии, вырабатываемой установкой, работающей на ископаемом топливе (например, на мазуте). Максимальный оператор возвращает  всякий раз, когда это величина является положительной или же нулевой.
Если потребляемая энергия приобретается на рынке электроэнергии по сделкам на сутки вперед, а система отвечает за свое положение небаланса, то
DAM
DAM
-
+
DAM
DAM
, где величина E обозначает энергию, приобретенную на рынке электроэнергии по сделкам на сутки вперед; величина λ обозначает стоимость энергии на рынке электроэнергии по сделкам на сутки вперед; а величины λ и λ обозначают, соответственно, положительное и отрицательное сальдо. Минус-оператор возвращает E-E всякий раз, когда это величина является отрицательной или же нулевой, а максимальный оператор возвращает E-E, всякий раз, когда это величина является положительной или же нулевой.
Любой целевой показатель, который может быть сформулирован математически, может быть записан и использован в виде целевой функции.
Конечная цель внешнего контроллера заключается в том, чтобы решить следующую задачу:
при условии, что
E
, где величина F обозначает признаки, которые используются, но не обрабатываются; а величина  обозначает признаки, которые могут обрабатываться.
Нижний индекс Е указывает на то, что эти величины используются для регулирования электроэнергии; а нижний индекс Q обозначает тепловую энергию.
Черточка под символом обозначает его нижнюю границу, а черточка над символом - его верхнюю границу.
Результаты
Пример: Тепловая сеть
2
Система включает в себя около 175 зданий, подключенных к тепловой сети. Десятью из них можно управлять, а остальные здания могут лишь потреблять энергию. Однако на эти десять зданий приходится около половины годового потребления тепла указанной сетью. Тепло вырабатывается двумя установками. Первая из них представляет собой котельную, работающую на древесных стружках (или установку, использующую возобновляемые источники энергии), которая может вырабатывать 2,7 МВт. Если этого недостаточно для обогрева всех зданий, то установка, работающая на мазуте (или ином ископаемом топливе) может обеспечить еще 3 МВт. Невозможно управлять всеми зданиями напрямую, но можно обучить их тому, как они должны реагировать на обработанные значения наружной температуры, и использовать эти доступные датчики для управления зданиями. Механизм управления можно было бы использовать для минимизации издержек на обогрев, но он используется лишь для того, чтобы избегать задействования установки, работающей на мазуте. Таким образом, сокращаются выбросы СО. Алгоритм управления был усовершенствован путем установки значений параметров, показанных в Таблице 5. Следует отметить, что эксплуатационные расходы котельной, работающей на древесных стружках, были приравнены нулю. Последствие этого выбора состоит в том, что для целевой функции не важно, сколько тепла вырабатывается котельной, работающей на древесных стружках.
Обучение
Данные по управляемым зданиям представляют собой наборы данных, которые можно разбить на три части: обучающий набор данных, контрольную выборку и набор тестовых данных. Обучающий набор данных используется для сопоставления моделей отклика с набором тестовых данных. Контрольная выборка используется для проверки качества моделей отклика, а набор тестовых данных используется для управления тепловой сетью.
Можно отметить, что качество прогноза не снижается с течением времени. В Таблице 6 представлен обзор значений средней ошибки прогнозирования (МАРЕ) в отношении всех управляемых зданий вплоть до прогноза на сутки вперед (S). Эти значения МАРЕ варьируются в пределах 10-30%, что является достаточно хорошим показателем, и поэтому способ согласно вариантам осуществления настоящего изобретения может идентифицировать в меру своих возможностей отклик здания на обработанные значения наружной температуры. Эта функция отклика может быть использована для управления кластером зданий в соответствии с некоторыми общими ограничениями и целевыми функциями.
Внешний контроллер 16
Внешний контроллер согласно вариантам осуществления настоящего изобретения может использовать функции отклика для управления системой с соблюдением общих ограничений и общих целевых показателей.
Цель внешнего контроллера может состоять, например, в том, чтобы минимизировать использование ископаемого топлива, например, работу установки, работающей на мазуте, и обеспечить выработку максимально возможного количества тепла с использованием возобновляемого источника энергии, такого как установка, работающая на топливных таблетках. В этом эксперименте потребность в тепле была увеличена на 70% для провоцирования ситуации, в которой установка, работающая на топливных таблетках, в одиночку не в состоянии вырабатывать тепло в требуемом объеме.
Признаками, которые используются в настоящем документе, служат обработанные в прошлом значения температуры, текущие значения температуры и значения температуры, подлежащие обработке в будущем, потребление тепла зданием в прошлом, спрогнозированная наружная температура, время суток, день недели и день в году.
при условии, что
, где
, являясь целевой функцией, которая минимизирована в уравнении
Последний член в уравнении
является штрафным членом, который поддерживает обработанную температуру близко к фактической наружной температуре в случае, если это не снижает затраты.
a
Величина  является малым числом, а величина  обозначает наружную температуру.
Эта минимизация подвержена следующим ограничениям:
-
Признаки функции отклика:
Q
F - нерегулируемые признаки
Q
u - регулируемые признаки (наружная температура)
Q
ƒ - все признаки
-
Линейная модель отклика:
Q
θ - параметры линейной модели отклика
Q - потребление тепла в будущем
-
Ограничения потребления тепла:
- нижняя граница теплопотребления
- верхняя граница теплопотребления
-
Ограничения обработанной температуры:
- нижняя граница обработанной температуры
- верхняя граница обработанной температуры
В этом эксперименте здания реагировали надлежащим образом, и во время пиковых нагрузок потребляли меньше энергии, чем было предсказано. На управление повлияли обработанные значения температуры, которые некоторое время были ниже фактических значений наружной температуры перед пиком потребления. Это вызвало заблаговременный рост теплопотребления, который был покрыт установкой, работающей на топливных таблетках (например, на возобновляемом источнике энергии), что привело к повышению температуры в преддверии пиковой нагрузки. Это позволило зданию потребить меньше энергии во время пиковой нагрузки, что без настоящего изобретения было бы за пределами возможностей установки, работающей на топливных таблетках (например, на возобновляемом источнике энергии). За счет более интенсивного использования установки, работающей на топливных таблетках (например, на возобновляемом источнике энергии) вплоть до момента максимальной пиковой нагрузки, было сокращено фактическое потребление во время самой пиковой нагрузки. Таким образом, внешний контроллер способен использовать динамику системы и прогнозировать потребление заранее.
Теплопотребление кластера, включающего в себя управляемые и неуправляемые здания, было улучшено. Результатом работы внешнего модернизированного контроллера стало то, что тепло вырабатывалось только установкой, работающей на топливных таблетках (например, на возобновляемом источнике энергии), а потребление тепла, вырабатываемого установкой, работающей на мазуте, было в значительной мере сокращено в сравнении с неуправляемой ситуацией. Таким образом, внешний контроллер способен использовать динамику системы при теплопотреблении, немного превышающем максимальную мощность, но при этом внешний контроллер также способен обеспечить выработку тепла только установкой, работающей на топливных таблетках (например, на возобновляемом источнике энергии).
При приближении пика потребления внешний контроллер увеличивает теплопотребление, передавая на внутренние контроллеры более низкие значения наружной температуры. Управляемые здания получают обработанные значения температуры, которые ниже фактических значений температуры в часы, предшествующие пику потребления. Не все здания реагировали одинаково. Некоторые из них характеризовались более быстрой динамикой, тогда как другие начинали реагировать лишь в самый последний час. Внешний контроллер также оказался способным снизить расходы на эксплуатацию системы.
Интерактивное обучение
В вариантах осуществления настоящего изобретения параметры модели могут обучаться в периодическом режиме. Значения параметров модели могут существенно разниться в зависимости от выбора данных для обучения. Это означает, что значения параметров не являются постоянными во времени. Например, значения некоторых параметров в солнечные дни могут отличаться от значений этих параметров в дождливые дни, или параметры в зимнее время могут отличаться от параметров в летний период, и т.д. Варианты осуществления настоящего изобретения имеют дело с эволюционирующей моделью. Для корректировки постоянных параметров может быть использован фильтр или фильтры. Один из надежных способов учета медленных вариаций параметров заключается в использовании фильтра Калмана. В литературе описаны многие другие фильтры, такие как многочастичные фильтры, ансамблевые фильтры Калмана, расширенные фильтры Калмана и прочие.
При использовании стандартного фильтра Калмана предполагается, что:
» модель является линейной по своим параметрам (что хорошо); и
» возмущения распределены нормально (что не хорошо). Спрос на горячую воду обуславливает большие пиковые значения тепловой нагрузки.
Данные были разбиты на обучающий набор данных, контрольную выборку и набор тестовых данных. Для этого эксперимента используется набор тестовых данных.
Для некоторых зданий, участвующих в эксперименте, при использовании фильтра Калмана существенно сократились ошибки прогнозирования. Фильтр Калмана улучшил прогноз даже в условиях пиковых нагрузок потребления горячей воды, которые было практически невозможно спрогнозировать.
Ошибки прогнозирования, усредняемые по всему эксперименту, обычно уменьшаются в среднем на 20-50%. Определенные варианты выбора обработанных значений температуры могут быть более информативными и более полезными для оценки/обновления параметров модели. Максимизация следа информационной матрицы Фишера приводит к максимизации квадрата обработанных значений температуры, когда здание обогревается только топливными таблетками.
Один из вариантов осуществления внешнего модернизированного контроллера согласно настоящему изобретению может быть реализован в виде цифрового устройства с возможностью обработки данных, включая один или несколько микропроцессоров, процессоров, микроконтроллеров или центральных процессоров (CPU) и/или графических процессоров (GPU), выполненных с возможностью выполнения соответствующих функций, запрограммированных с использованием программного обеспечения, т.е. одной или нескольких компьютерных программ. Программное обеспечение может быть скомпилировано таким образом, чтобы его можно было прогонять на любом из микропроцессоров, процессоров, микроконтроллеров или центральных процессоров (CPU) и/или графических процессоров (GPU).
Такое устройство (например, модернизированный контроллер 16) может представлять собой автономное устройство, или же оно может быть встроено в другой компонент электронной схемы. Устройство (например, модернизированный контроллер 16) может характеризоваться наличием запоминающего устройства (такого как энергонезависимый машиночитаемый носитель, ОЗУ (оперативное запоминающее устройство) и/или ПЗУ (постоянное запоминающее устройство)); операционной системы; необязательного дисплея, такого как дисплей с фиксированным форматом, например, дисплей на органических светодиодах (OLED-дисплей); устройств ввода данных, таких как клавиатура; указывающего устройства, такого как компьютерная мышь; последовательных или параллельных портов для связи с другими устройствами; сетевых карт и разъемов для подсоединения к сети.
Программное обеспечение может быть зашито в компьютерный программный продукт, выполненный с возможностью выполнения последующих функций с целью управления системой, например, с помощью модернизированного внешнего контроллера 16, когда программное обеспечение загружено в соответствующее устройство или устройства, например, контроллер 16 или любое иное устройство, такое как сетевое устройство, одним из примеров которого служит сервер, и исполняется одним или несколькими модулями обработки данных, такими как микропроцессоры, специализированные заказные интегральные схемы (ASIC), программируемые логические матрицы типа FPGA и т.п. Способы согласно вариантам осуществления настоящего изобретения применимы к системе, содержащей один или несколько накопителей тепловой энергии и электрораспределительную систему для подачи электроэнергии в накопители тепловой энергии.
Программное обеспечение может быть зашито в компьютерный программный продукт, выполненный с возможностью выполнения следующих функций таких систем или способов управления температурой и энергопотреблением, когда программное обеспечение загружено в соответствующее устройство или устройства, например, контроллер 16 или иное устройство, и исполняется одним или несколькими модулями обработки данных, такими как микропроцессоры, специализированные заказные интегральные схемы (ASIC), программируемые логические матрицы типа FPGA и прочее:
- обработки, по меньшей мере, одного параметра, доступного для модернизированного внешнего контроллера; и
- подачи обработанного параметра на внутренний контроллер, по меньшей мере, одного регулируемого устройства с целью изменения режима работы, по меньшей мере, одного устройства с соблюдением - по меньшей мере, частичным - ограничений и целевых показателей электрораспределительной сети.
Программное обеспечение может быть зашито в компьютерный программный продукт, выполненный с возможностью выполнения следующих функций таких систем или способов управления температурой и энергопотреблением, когда программное обеспечение загружено в соответствующее устройство или устройства, например, контроллер 16 или иное устройство, и исполняется одним или несколькими модулями обработки данных, такими как микропроцессоры, специализированные заказные интегральные схемы (ASIC), программируемые логические матрицы типа FPGA и прочее:
- усвоения откликов, по меньшей мере, одного устройства на обработанный параметр; и
- фильтрации для отслеживания ухода, по меньшей мере, одного параметра.
Программное обеспечение может быть зашито в компьютерный программный продукт, выполненный с возможностью выполнения следующих функций таких систем или способов управления температурой и энергопотреблением, когда программное обеспечение загружено в соответствующее устройство или устройства, например, контроллер 16 или иное устройство, и исполняется одним или несколькими модулями обработки данных, такими как микропроцессоры, специализированные заказные интегральные схемы (ASIC), программируемые логические матрицы типа FPGA и прочее:
- чтобы модернизированный внешний контроллер:
не изменял уставки, относящиеся к обеспечению безопасности; не вмешивался в работу автоматических отключающих приспособлений или плавких предохранителей или не подавлял аварийные сигналы; не блокировал автоматическое управление термостатами, по меньшей мере, одного устройства; или
не обходил локальные средства обеспечения безопасности; и
- чтобы модернизированный внешний контроллер имел доступ, по меньшей мере, к одному параметру, выбранному из числа таких параметров, как наружная температура, снабжение электроэнергией, температура и/или расход в тепловых или охлаждающих сетях, напряжение, частота и сила тока в электрораспределительных сетях.
Любое программное обеспечение, указанное выше, может храниться на энергонезависимом носителе данных, таком как оптический диск (CD-ROM, DVD-ROM); магнитная лента; твердотельная память, такая как флеш-накопитель; магнитный диск, такой как жесткий диск компьютера или иное аналогичное устройство.
Данные, вводимые во внешний контроллер DSO
В последующих вариантах осуществления настоящего изобретения раскрыта платформа DSO (оператор распределительных систем), а также способ интегрирования расчетов потокораспределения нагрузок. Раскрыта конкретная математическая реализация планировщика и системы слежения (упомянуты выше). Также описана платформа DCM (диспетчер динамического управления объединением), причем обе платформы (DCM и DSO) связаны посредством файлов с интегрированными программными модулями, которые являются операционными и выполнены с возможностью сокращения недоотпуска энергии. В некоторых вариантах осуществления настоящего изобретения обеспечено сокращение недоотпуска энергии с повышением маневренности, при этом может быть обеспечено соответствующее увеличение выработки электроэнергии.
Варианты осуществления настоящего изобретения, описанные выше, включают в себя ограничения и целевые показатели сети, хранящиеся в запоминающем устройстве внешнего (модернизированного) контроллера. Другие варианты осуществления настоящего изобретения предлагают внешний контроллер, который реагирует на динамические изменения ограничений и целевых показателей сети. Например, варианты осуществления настоящего изобретения могут задействовать платформу DCM (диспетчер динамического управления объединением), которая содержит алгоритмы оптимизации с целью минимизации недоотпуска энергии RES (возобновляемыми источниками энергии) на уровне локальной распределительной сети безопасным для сети образом, минимизации недоотпуска энергии RES (= максимизации чрезмерного поглощения энергии RES) на уровне системы с маневрированием нагрузками распределительной сети в пределах ограничений локальной сети, а также балансировки энергоснабжения с маневрированием нагрузками распределительной сети в пределах ограничений локальной сети. Эти алгоритмы могут быть интегрированы в решение облачной платформы NODA и распространены с помощью стандартного интерфейса на DSO, BRP и агенты зданий.
Варианты осуществления настоящего изобретения включают в себя реализацию алгоритмов в агентах планировщика и системы слежения DCM, которые необходимы для UC1 (минимизации недоотпуска энергии локальным RES), а также для других сценариев использования. Один из целевых показателей предусматривает алгоритм оптимизации на сутки вперед и/или в течение суток для платформы DCM, который ограничивает недоотпуск энергии локальным RES посредством маневрированием нагрузками Р2Н (преобразование электрической энергии в тепловую) для локальных зданий. При оптимизации сети модернизированный внешний контроллер, описанный выше, используется для изменения локального режима работы с выгодой для всей сети в целом.
Например, DCM может управлять маневрированием нагрузками для совокупности зданий, руководствуясь следующей информацией:
прогнозом в отношении выработки RES (если таковая предусмотрена) для зданий на сутки вперед;
прогнозом в отношении профилей базовой нагрузки для зданий (суммы регулируемых нагрузок Р2Н и нерегулируемых нагрузок) на сутки вперед;
прогнозом в отношении возможностей зданий по маневрированию нагрузками с сопутствующими затратами на сутки вперед; и
данными о привязки здания к зоне сети, к которой оно относится.
На основании полученной информации алгоритмы рассчитают для каждого из зданий профиль нагрузок на сутки вперед или профиль нагрузок, запрошенных в течение суток. Этот профиль нагрузок может быть передан в модернизированный внешний контроллер, описанный выше.
Для того чтобы определить, следует ли инициировать маневрирование нагрузками во избежание локального недоотпуска энергии, из-за которого могут быть нарушены ограничения сети, и чтобы гарантировать, что маневрирование нагрузками само по себе не приведет к нарушению ограничений локальной сети, DSO выполняет расчёты потокораспределения нагрузок. Оператор DSO рассчитает запрос на маневрирование нагрузками и свяжется с DCM с запросом на инициирование маневрирования нагрузками, предлагаемого зданиями, с целью ограничения недоотпуска энергии распределенными возобновляемыми источниками энергии.
DSO рассчитывает запрос на маневрирование нагрузками, руководствуясь следующей информацией:
прогнозами в отношении RES (для объектов, не относящихся к зданиям);
прогнозами в отношении нагрузок для неуправляемых зданий (они могут быть отрицательными, если здание содержит RES);
прогнозами в отношении нагрузок для управляемых зданий (базовая + маневренность): они предоставляются диспетчером DCM;
прогнозами погоды (которые способствуют прогнозированию нагрузок RES или нагрузок для неуправляемых зданий); и
моделью локальной сети: модель локальной сети будет использована для анализа проблем перегруженности сети, обусловленной выработкой возобновляемой энергии.
Расчет запроса на маневрирование нагрузками дает в результате или пределы маневренности (ограничения на разрешенное маневрирование нагрузками), или профиль маневрирования нагрузками. В последнем случае DSO определит оптимальный с его точки зрения план маневрирования нагрузками, руководствуясь информацией о доступной маневренности и затратах.
Платформа DCM будет выполнять следующие функции:
сопряжение с DSO;
агрегирование прогнозов зданий по базовой нагрузке и маневренности;
дезагрегирование и диспетчерское управление маневрированием нагрузками; и
передачу обновленных ограничений или целевых показателей сети на внешний (модернизированный) контроллер 16, описанный выше, т.е. предоставления динамических ограничений и/или целевых показателей сети, а также прием обновленных данных об энергопотреблении с внешнего (модернизированного) контроллера 16.
Зональная кластеризация сети
Варианты осуществления настоящего изобретения предлагают рамочную структуру оптимизации, которая решает задачу оптимального маневрирования нагрузками для DSO. Эта рамочная структура определяет величину и стоимость маневрирования нагрузками, которую должен покрыть оператор.
Основная цель состоит в том, чтобы дать возможность DSO координировать структуру потребления энергии потребителями заблаговременно и в плановом порядке на сутки вперед и/или в течение суток. На успешность DSO при определении корректной величины маневренности, потребной в единицу времени, сильно влияет точность прогнозов в отношении нагрузок и выработки DER. Проблема заключается в том, что такие прогнозы сложно составить с требуемой точностью, поскольку профили нагрузок каждого из домохозяйств разительно отличаются друг от друга и практически не обладают характерной структурой. Следовательно, прогнозирование профиля нагрузок для зданий с горизонтом планирования на сутки вперед может быть ошибочным. При таких обстоятельствах DSO необходимо найти альтернативный ресурс обеспечения маневренности для компенсации отклонений.
Одно из решений указанной задачи предусматривает разбивку рассматриваемой распределительной сети на ряд зон. Основные причины перечислены ниже:
(i) Нарушение эксплуатационных пределов сети в большинстве случаев случается в конкретных точках сети (так называемых «узких местах сети»). Таким образом, идентифицировав узкие места, можно свести каждую группу безаварийных зданий (связанных с ними шин и домохозяйств) в одну группу и сократить размер задачи до ряда безаварийных кластеров (рассматриваемых в качестве медных пластин) зон сети, которые соединены с узкими местами, где наиболее вероятно нарушение эксплуатационных пределов.
(ii) Агрегированный профиль нескольких домохозяйств, в отличие от отдельного здания, можно спрогнозировать с более высокой точностью.
(iii) Поскольку каждый кластер зон сети рассматривается в качестве медной пластины, которая содержит ряд маневренных конструктивных элементов, то при невозможности придерживаться плана-графика одним из них по-прежнему остается пространство для других элементов в пределах этого кластера для принятия новых изменений с целью компенсации невыполнения своих задач некоторыми конструктивными элементами таким образом, что для DSO общая маневренность всего кластера остается неизменной. Это создает возможности для конструктивных элементов максимизировать использование программы DR и одновременно упрощает задачу для DSO, так как во многих случаях отклонения учитываются без прямого вмешательства DSO.
(iv) Во многих случаях параметры сети не всегда известны, или не всегда могут предоставляться с требуемой точностью. Если крупные части сети сводятся в один кластер зон сети, то точное значение параметров сети для ее частей, входящих в этот кластер, не требуется.
С учетом всех этих причин здания могут быть сведены в несколько зон сети, и вместо того, чтобы осуществлять управление отдельными зданиями, можно управлять кластерами зон сети в виде единого целого. Таким образом, внешний модернизированный контроллер 16 в любом из вариантов своего осуществления согласно настоящему изобретению может быть выполнен с возможностью управления кластером зданий, а не всего одним зданием. На практике для решения этой задачи может априори выполняться LFC (автоматическое регулирование частоты и мощности). Те части сети, где не возникает никаких проблем, сводятся в кластер. По определению может быть использовано 90% максимально возможной мощности. Если в какой-либо области сети этот порог никогда не превышается, то эта область сети образует отдельный кластер зон сети.
Оценка маневренности
Расчеты оптимального маневрирования нагрузками
Задача оптимального потокораспределения (OPF) и ее производные, такие как оптимальное маневрирование нагрузками, предусматривают рассмотрение физической сущности энергетических потоков, генерирующих блоков и пользовательских устройств, и являются многопериодными и учитывающими ограничения по безопасности.
Вследствие активации гибкого распределения нагрузок предполагается, что решатель должен предложить решение в течение разумно обоснованного периода времени. Эти типы задач могут включать в себя коммутации, операции по конфигурированию сети и прочие признаки, которые могут обусловить введение частично-целочисленных переменных в формулировку задачи. В последнее время появление накопителей энергии привело к введению дополнительных условий. Все эти аспекты говорят о том, что задачи, связанные с потокораспределением мощности, обычно представляют собой невыпуклые, нелинейные комплексные задачи, которые сложно поддаются решению.
При решении такой задачи необходимо балансировать и находить компромисс между временем моделирования и точностью решения. Иначе говоря, необходимо сделать выбор между решением невыпуклой задачи быстро и оптимально в локальном масштабе или медленно, но оптимально в общем масштабе. Для ее преобразования в легко разрешимую задачу предлагаются математические подходы, упрощающие задачу. Двумя подходами, описанными в литературе, которые преобразуют задачу, связанную с потокораспределением мощности, в выпуклую задачу с целью повышения эффективности вычислений за счет введения в окончательное решение небольшого компромиссного значения по точности, являются линеаризация и ослабление выпуклых ограничений задач оптимизации потокораспределения мощности. В вариантах осуществления настоящего изобретения для преобразования задачи в выпуклую задачу оптимального маневрирования нагрузками используется формулировка с ослабленными конусными ограничениями второго порядка для формулирования задачи потокораспределения мощности, рассчитанного на модели сети переменного тока.
N
Формулировка задачи оптимального маневрирования нагрузками Распределительная сеть рассматривается вместе с шиной n(Ω) где величина N обозначает набор всех шин. Индекс n относится к шинам, а индекс  относится к ответвлениям.
Выражение  описывает набор всех ответвлений, которые соединены с шиной n, где величины  обозначают набор ответвлений, которые подсоединены, соответственно, к «передающему концу» и «приемному концу». Индекс  обозначает каждый момент времени. Величина t относится к набору всех моментов времени фактической работы. Величины  отображают, соответственно, набор генераторов и нагрузок шины r. И, наконец, величина  обозначает ряд распределенных энергоресурсов (DER) в узле r.
Предполагается, что вся распределительная сеть сведена в несколько кластеров. Каждый кластер состоит из блоков гибкой и негибкой подачи и потребления электроэнергии. Каждый кластер рассматривается как медная пластина, которой управляет централизованный агрегатор, контролирующий регулируемые устройства подачи и потребления электроэнергии каждого домохозяйства в пределах этого кластера. Агрегатор собирает от агентств домохозяйств предложения по профилю базисной выработки электроэнергии и маневренности, агрегирует их, и с учетом агрегированных данных предлагает профили активной и реактивной подачи  и потреблении  электроэнергии. Агрегатор также устанавливает верхнюю
n
и нижнюю границы активной и реактивной маневренности  которые каждое регулируемое устройство подачи  или потребления  электроэнергии в кластере n∈Ω предлагает DSO в каждый момент времени . На основе полученной информации DSO определяет степень маневренности, которая потребна каждому регулируемому устройству  для решения конкретной рабочей задачи.
Мы рассматриваем узловое напряжение, активную и реактивную мощность, которая вырабатывается каждым генерирующим блоком или каждой гибкой нагрузкой каждого узла в каждый момент времени фактической работы, в качестве набора переменных оптимизации. Соответственно, перетоки активной и реактивной мощности мы определяем как зависимые переменные оптимизации.
Ниже представлены две альтернативные формулировки задачи OFD (оптимального маневрирования нагрузками).
Формулировка задачи OFD с расчетом на модели сети переменного тока
В качестве переменных  решения для каждой шины мы определяет фактическую маневренность каждого гибкого генератора  и гибкой нагрузки  реактивную маневренность каждого генератора  и нагрузки  а также комплексное напряжение. Задача OFD, рассчитанная на модели сети переменного тока, принимает следующий вид:
при условии, что
(Следует отметить, что в целевую функцию уравнения (22) могут быть также включены и иные элементы, такие как эксплуатационные расходы и/или издержки, связанные с потерей нагрузки. Выходные данные модели включают в себя степени маневренности, новые рабочие уставки всех гибких блоков (т.е. регулируемых устройств подачи и потребления электроэнергии), потокораспределение мощности по всем линиям и значения напряжения шин).
Учитывая, что
, где
Обратите внимание, что
Величина  обозначает отношение отводов, а величина  обозначает угловое смещение переноса согласно описанию, представленному в (Coffrin, 2015 год), (С. Coffrin, 2016 год).
Целевая функция (уравнение 22) стремиться минимизировать агрегированный недоотпуск DER всех кластеров за все время работы. Ограничения (23) и (24) определяют угол напряжения и абсолютное значение шины, которая соединяет каждый кластер с распределительной сетью. Уравнения (25) и (26) определяют выработку или потребление активной и реактивной мощности регулируемыми устройствами в каждом кластере как сумму базовой нагрузки и активированной маневренности. Ограничения (27) и (28) представляют собой, соответственно, нижнюю и верхнюю границы активной маневренности и мощности каждого регулируемого блока каждого кластера. Ограничения (29) и (30) накладывают аналогичные ограничения на реактивную маневренность и мощность. Уравнения (31)-(34) выражают закон Кирхгофа для напряжений на ответвлениях. Ограничения (35) и (36) соответствуют ограничениям перетока активной и реактивной мощности в обоих направлениях каждого ответвления. И, наконец, в ограничениях (37) и (38) реализован баланс активной и реактивной мощности. Задача (22)-(38) оптимизации смоделирована в ofd.jl, разработана на языке программирования Julia и реализована в редакторе кода АТОМ. В общем, она представляет собой нелинейную и невыпуклую задачу оптимизации. Следовательно, формулировка задачи, представленная выше, не особенно хороша, особенно для многопериодных задач высокой размерности из-за интенсивности вычислений. Тем не менее, эти функции могут быть определены (даже если их невозможно извлечь в замкнутом виде), как если бы они были решенными, и это могло бы вернуть точное решение задачи, как это описано в следующем разделе. Один из способов преобразования задач, заданных в уравнениях (22)-(38), в легко разрешимые задачи заключается в использовании формулировки потокораспределения мощности, рассчитанного на модели сети переменного тока, с ослабленными выпуклыми ограничениями согласно описанию, представленному в (Low S., 2014 год) и (L. Gan, 2015 год) и выведенному в следующем разделе.
Формулировка задачи OFD с ослабленными конусными ограничениями второго порядка
Существуют две основные формулировки задачи оптимального OPF (потокораспределения мощности) с ослабленными выпуклыми ограничениями: модель подачи мощности через шины (BEVI) и модель перетока мощности через ответвления (BFM). При определенных допущениях эти две формулировки являются эквивалентными (D'hulst F. G., 2017 год). Ниже представлена формулировка задачи OFD с ослабленными ограничениями SOC (конуса второго порядка).
Аналогично предыдущему случаю в качестве переменных решения для каждой шины мы определяет квадрат величины напряжения  активную маневренность каждого гибкого генератора  и гибкой нагрузки  а также реактивную маневренность каждого гибкого генератора  и гибкой нагрузки
Формулировка задачи оптимального маневрирования нагрузками с конусом второго порядка основана на работе, представленной в (Papavasiliou, 2017 год), и она может быть записана следующим образом:
при условии, что
, где
Обратите внимание, что в формулировке SOCP (коническое программирование второго порядка) задачи OFD комплексные переменные напряжения замещены
n,t
n,t
2
перекрестными произведениями напряжения на шинах u=(v) [22]. Уравнения (40)-(42) задают, соответственно, нижнюю и верхнюю границы квадрата величины напряжения и перекрестных произведений напряжения на шинах.
Обратите внимание, что величины  заданы в уравнении (23). Ограничение (43) задает ослабление ограничений повернутого конуса второго порядка в исходной формулировке задачи потокораспределения мощности, причем оно эффективно для имеющихся соединений mn, описанных в уравнении [22]. Обратите внимание, что уравнение (43) относится к случаю, где может наблюдаться ослабление ограничений по точности. Решение задачи могло бы характеризоваться физическим взаимопроникновением только в том случае, если бы ослабление ограничений SOCP было точным; а это значит, что уравнение (43) удовлетворяет требованиям ограничения типа равенства. Ограничения (44)-(47) идентичны ограничениям (25)-(38) с единственным отличием, которое заключается в том, что потокораспределение мощности в уравнениях (40)-(43) определяется в зависимости от квадратов величин напряжения и перекрестных произведений напряжения на шинах.
Устройство компонентов DCM
На фиг. 5 представлена базовая структура DCM согласно вариантам осуществления настоящего изобретения. Основными компонентами DCM являются планировщик, система слежения и составитель прогнозов. Диспетчер DCM может передавать ограничения и/или целевые показатели сети на внешний (модернизированный) контроллер 16, например, через DSO.
Диспетчер DCM/диспетчеры DCM сначала обратятся к планировщику, а затем - к статистике системы слежения в отношении разных кластеров или зон сети.
Каждый из компонентов подробнее описан в последующих подразделах.
Планировщик
Планировщик составляет заблаговременный план (обычно на сутки вперед) для кластеров (или зданий), которые являются частью области управления DCM. Этот план содержит данные об общем энергопотреблении кластером или кластерами. Планировщику не требуется план для отдельных зданий. Планировщик содержит несколько целевых показателей, зависящих от сценария использования. На основании прогнозов в отношении общей маневренности и базовой нагрузки кластера, а также руководствуясь ограничениями и целевым показателем сценария использования, планировщик решает задачу оптимизации, составляя план (на сутки вперед).
Предполагается, что для составления этого плана в соответствии с взаимодействиями, применимыми для сценария использования, описанного на фиг. 6, планировщик должен обеспечивать следующие взаимодействия:
Планировщик должен быть выполнен с возможностью сообщения с DSO, BRP, составителем прогнозов и системой слежения.
Планировщик должен быть способен изменять свои функциональные возможности в зависимости от UC.
Для каждого UC планировщик должен построить профиль потребления по каждому кластеру с целью его передачи в систему слежения. Этот профиль включает в себя исходное потребление и маневрирование всеми нагрузками.
При реализации режима маневрирования нагрузками в течение суток или в реальном масштабе времени могут потребоваться дополнительные адаптации. Предполагается, что при возникновении каких-либо взаимозависимостей между кластерами, планировщик должен иметь возможность управлять ими.
Настройка планировщика для UC 1
Планировщик обладает следующими функциональными возможностями для UC1 (сценария использования №1):
Инициализация:
Получение информации о кластеризации от DSO.
Планировщик передает отчет о кластеризации составителю прогнозов.
Операции:
После того как составитель прогнозов передаст прогноз и данные о маневренности планировщику, планировщик передаст этот прогноз DSO.
После получения планировщиком запроса на маневрирование нагрузками он составляет план для каждого кластера, учитывая запрос на маневрирование нагрузками (верхнюю и нижнюю границы мощности для каждого кластера) от DSO.
Планировщик минимизирует суммарные затраты на электроэнергию. При этом учитывается цена на электроэнергию, например, на рынке по сделкам на сутки вперед и наиболее оптимальный способ маневрирования нагрузками (с учетом снабжения электроэнергией и ограничений DSO).
Целевой показатель минимизации
Если планировщик открывает энергетическую позицию для всей зоны сети на
рынке энергоресурсов, величина α будет равна единице; а если нет, то величина α будет рана нулю. Описанная задача оптимизации подвержена следующим ограничениям:
Ограничение маневренности. Этим гарантируется, что маневрирование нагрузками удовлетворяет ограничениям типа линейного неравенства, которыми оно связано (верхняя граница, нижняя граница, скорость отслеживания графика нагрузки, суммарное потребление и т.п.).
Ограничение DSO (чтобы гарантировать соответствие маневрирования нагрузками запросу от DSO).
Система слежения
Система слежения работает на групповом уровне, получая план маневрирования нагрузками от планировщика и распределяя его среди всех базовых vDER. После составления этого плана планировщиком он передается в систему слежения, которая запускает итерационный процесс с участием vDER. Она начинает взаимодействовать с vDER посредством задачи распределенной оптимизации, называемой методом переменных направлений множителей (ADMM), см. (Boyd, Parikh, Chu, Peleato и Eckstein, 2010 год). Задача оптимизации, решенная системой слежения, суммирована ниже.
Согласно этому подходу система слежения решает следующую задачу оптимизации: Цель:
при условии, что
Эта задача решается с использованием следующей схемы обновления (профиль мощности обновляется в vDER, а цены обновляются в системе слежения):
Векторы, передаваемые агенту системой слежения:  (один раз),
Итерации повторяются до тех пор, пока не будет достигнута сходимость или максимальный предел.
Составитель прогнозов
Агент здания
Прогнозирование основывается на тепловых моделях зданий. Прогноз может быть составлен с учетом конкретного целевого показателя (например, ЕЕ (энергоэффективности), динамического ценообразования, потребления на месте и прочего). В особом случае, где прогноз составляется на основе динамического ценообразования, используется методология ADMM.
Схемы UML (универсального языка программирования) для UC 1
В этом разделе описана схема UML и даны некоторые пояснения касательно сценария использования №1 (UC1). Здесь детализированы стадии процесса, проиллюстрированные на схеме UML, которая показана на фиг. 6. Ниже перечислены этапы предварительной обработки данных:
1. Каждый агент здания прогнозирует профиль своей мощности на ближайшие часы/дни и оценивают свою маневренность. Данные о маневренности сохраняются в виде ограничения типа неравенства.
2. Прогнозы и оценки маневренности передаются составителю прогнозов.
3. Планировщик получает информацию о группировании (в расчете на зону сети) от DSO.
4. Планировщик передает эти данные о группировании составителю прогнозов.
5. Составитель прогнозов прогнозирует нерегулируемые нагрузки для каждого DER.
6. Составитель прогнозов агрегирует прогнозы в отношении регулируемой мощности и маневренности для каждой группы. В необязательном варианте составитель прогнозов использует информацию, связанную с неопределенностью, усвоенную по профилям отслеживания потребления для каждого кластера, и корреляцию между кластерами/зданиями.
7. Составитель прогнозов передает сгруппированные прогнозы и данные о маневренности планировщику.
8. Планировщик передает групповой прогноз DSO.
9. Возобновляемый источник энергии передает данные о своей плановой выработке DSO.
10. DSO прогнозирует потребление электроэнергии нерегулируемым DER (который не связан с DCM).
11. DSO выполняет расчеты оптимального маневрирования нагрузками, чтобы проверить, не потребуется ли сокращение передаваемой электроэнергии; и если это так, то DSO сформулирует запрос на маневрирование нагрузками для DCM (какая степень маневренности необходима и допустима, где и когда, чтобы решить проблему, и чтобы маневрирование нагрузками само по себе не создавало новых проблем).
12. На возобновляемый источник энергии передается сообщение «ОК» или «Ждите».
Расчет плана маневрирования нагрузками на сутки вперед и/или в течение суток
1. Планировщик составляет план (прогноз) для каждой группы, учитывая запрос на маневрирование нагрузками от DSO.
2. Этот погрупповой план передается в систему слежения.
3. Система слежения передает всем зданиям, входящим в соответствующую группу, профиль цены на электроэнергию. Для каждой группы эта цена может быть разной, что зависит от степени маневренности, потребной для конкретной группы, и значимости этой маневренности.
4. Каждый агент здания рассчитывает свое оптимальное энергопотребление по факту получения профиля цены.
5. Агент здания передает свой плановый профиль мощности в систему слежения.
6. Система слежения сравнивает общее потребление каждой группы с плановым потреблением и адаптирует цену на электроэнергию таким образом, чтобы привести эти два показателя в соответствие.
7. Четко определенный профиль цены в расчете на каждую группу передается всем зданиям.
8. Четко определенный профиль мощности в расчете на каждую группу передается планировщику (предложение по маневренности).
9. Планировщик передает плановые данные об энергопотреблении DSO (предложение по маневренности).
10. DSO подтверждает порядок маневрирования нагрузками для DCM.
11. DSO может передать запрос возобновляемому источнику на остаточный недоотпуск электроэнергии.
Отслеживание маневрирования нагрузками в реальном масштабе времени
1. Каждый агент здания непрерывно передает отчеты о своем фактическом потреблении в систему слежения.
2. Система слежения агрегирует данные о потреблении каждой группы и сравнивает их с цифрами планового потребления. Отклонение преобразуется в изменение цены.
3. Обновленный профиль цены передается агентам зданий с тем, чтобы они изменили свои планы таким образом, чтобы компенсировать выявленное отклонение.
4. Любое остаточное отклонение может вызвать проблему в сети, которая будет отслежена и решена DSO.
5. Отслеженные профили передаются составителю прогнозов для использования в целях усвоения надежности прогнозов.
Программное обеспечение DCM
Программное обеспечение для алгоритмов DSO и DCM реализовано на языке Python. При этом используется интерпретатор версии 2.7. Программное обеспечение имеет блочную структуру, при этом между различными компонентами DCM и модулями существует взаимно-однозначное соответствие. Кроме того, один модуль предусмотрен для считывания всей необходимой информации из базы данных, а еще один модуль - для установления очередности разных компонентов базы данных. Модули перечислены ниже:
- planner.ру: реализует функциональные возможности планировщика. Целевой показатель и ограничения планировщика встраиваются во фрейм задачи выпуклой оптимизации. Для ее решения в планировщике используется пакет программ оптимизации cvxpy. В качестве входных данных планировщик берет фрейм данных pandas со всеми релевантными данными для этого сценария использования - прогнозом в отношении базовой нагрузки, прогнозом в отношении маневрирования нагрузками и пределом маневренности DSO. После этого целевой показатель и ограничения подгоняются под структурную схему набора задачи выпуклой оптимизации, и решение опять возвращается в виде фрейма данных.
- tracker.py: реализует функциональные возможности системы слежения. Он принимает в качестве входных данных выходные данные планировщика и реализует алгоритм распределенной оптимизации ADMM. Это включает в себя по существу агрегирование откликов от агентов зданий, обновление теневых цен и рассылка этих цен до тех пор, пока совокупность данных от агентов зданий не будет соответствовать выходным данным планировщика.
- building_agent.py: агент здания может быть разработан в WP2. Для первых моделирований WP3 мы повторно используем упрощенные агенты, которые предоставляют информацию в заданных форматах. Этот упрощенный агент здания работает с линейной моделью здания, которая обучается по таким признакам, как наружная температура, тепловые нагрузки за прошлые периоды и т.д. Предполагается, то тепловая нагрузка напрямую влияет на электрическую нагрузку, как если бы здание обогревалось электрическим резистором. Агент здания выполняет локальную оптимизацию (также выпуклую) в соответствии с методологией ADMM.
- Controller.ру: представляет собой модуль сопряжения с базой данных, в которой содержится вся информация, необходимая для тестирования разработанных алгоритмов WP3, например, прогнозные данные о погоде и ценах, параметры модели зданий, границы DSO и пр.
- main.py: координирует работу/устанавливает очередность срабатывания различных задействованных модулей, т.е. сначала вступает в действие контроллер, затем планировщик и система слежения, после чего строятся графики результатов и т.д.
- vito_config_controller.yml: файл ввода с различными конфигурационными параметрами, например, параметрами оптимизации, такими как альфа-параметр для планировщика, перечень зданий в кластере, интервалы дат для данных, подлежащих выборке, параметр rho для системы слежения и горизонт прогнозирования.
- config.py: производит разбор информации, содержащейся в модуле vito_config_controller.yml.
Хотя в настоящем документе описана разработка и тестирование потребных алгоритмов WP3, а планировщик и DSO сообщаются друг с другом посредством файлов в формате json (гнездовые структуры словарей, понятные для основных языков программирования), заявленное изобретение ими не ограничивается. Планировщик генерирует json-файлы (например, по одному на каждый временной шаг) с необходимой информацией, потребной сети; а алгоритм, выполняемый на стороне DSO, обрабатывает эти j son-файлы один за другим, сохраняя результаты в соответствующих json-файлах вывода (которые после этого интерпретируются планировщиком). Это взаимодействие на основе файлов может быть заменено многоагентной коммуникационной структурой в рамках платформы DSO и DCM и разработкой соответствующего агента.
Организация и результаты моделирования
В последующем разделе описывается организация моделирования и результаты тестирования разработанных алгоритмов.
В качестве модели сети была использована воображаемая радиальная система с девятью шинами с восьмью ответвлениями, пятью DER и тремя гибкими нагрузками для различных сценариев, варьирующихся от сценария использования без маневрирования нагрузками до сценария использования с максимальным маневрированием нагрузками 29 кВт ч. На фиг. 7 показана схема сети, а в Таблицах 3 и 4 представлены, соответственно, параметры сети и генераторов.
При распространении гибких нагрузок на шины 5, 6 и 9 подробная схема сети будет выглядеть так, как это показано на фиг. 8.
На схеме, представленной на фиг. 8, каждый кластер содержит шесть домов (на шинах 5, 6 и 9). Цель этого моделирования состоит в том, чтобы показать, что варианты осуществления настоящего изобретения работают, и что разные алгоритмы сообща обеспечивают требуемые функциональные возможности. Для тестирования алгоритмов в условиях отсутствия фактических данных и модели были использованы следующие временные упрощения и округления.
• Учитывались цены на сутки вперед по данным за прошлые периоды на энергетической бирже Belpex.
• В отношении потребления базовой тепловой нагрузки в отсутствие каких-либо управляющих сигналов учитывался отклик моделей зданий. За основу была принята тепловая система, в которой тепловая нагрузка прямо пропорциональна электрической нагрузке.
• Использовались свои собственные агенты зданий. Были внесены лишь небольшие модификации для встраивания в структуру FHP. Агент здания реагировал на теневые цены в соответствии со схемой ADMM.
• По грубым оценкам отклонение верхней и нижней границ маневрирования нагрузками от базового потребления составили 7-9%.
• Производительность возобновляемых источников энергии была принята за постоянную величину.
Агрегированные границы базовой нагрузки и маневрирования нагрузками для каждого кластеры установлены так, как это показано на фиг. 9.
На основании этих вводных выполняется алгоритм OPF. Отклик с DSO представлен на фиг. 10.
По завершении выполнения алгоритма оптимального маневрирования нагрузками DSO планировщику передается запрос на маневрирование нагрузками. На будущее предусмотрено, что этот запрос на маневрирование нагрузками включает в себя «область допустимых значений», в пределах которой не предусмотрено никаких перегрузок. В дальнейшем планировщик может свободно предлагать любые кривые, не выходящие за пределы этой области. Пока данные об этих границах не предоставляются DSO. Для моделирования и демонстрации алгоритма планировщика мы допускаем смещение верхней и нижней границ на 1%, чтобы планировщик мог выполнить оптимизацию. В необязательном варианте эти границы могут быть предоставлены DSO.
Выходные данные по каждому кластеру показаны на фиг. 11 (для каждой из трех групп (гибкие нагрузки 5, 6 и 9)). В каждом случае можно видеть, что планировщик выполнен с возможностью удовлетворения запроса DSO в пределах заданных границ.
Система слежения получает выходные данные планировщика и вступает во взаимодействие с агентами DER с тем, чтобы суммарно все отклики от всех зданий как можно точнее соответствовали плану. При этом может быть предусмотрена связь с внешним (модернизированным) контроллером 16, описанным выше. Внешний (модернизированный) контроллер 16 может обрабатывать доступные выходные данные внешнего датчика или сигналы доступного внешнего информационного канала с целью изменения потребления электроэнергии зданием или кластером зданий. В предпочтительном варианте этот процесс является итерационным, а результат заключительной итерации (после достижения сходимости) показан на фиг. 12. В данном случае также можно видеть, что система слежения выполнена с возможностью следования плану для всех групп. В любом случае число итераций составляет менее 80. Критерий сходимости задан таким образом, что общее абсолютное отклонение в течение суток не превышает 10 кВт. На фиг. 13 сходимость при взаимодействии системы слежения с агентами отложена на измерительной шкале. При этом можно видеть, что сходимость достигается быстро во всех трех случаях (хотя скорость варьируется в зависимости от кластера), и что также не наблюдается никаких колебаний погрешности в направлении сходимости.
В ходе этого процесса каждое здание реагировало на данные системы слежения и, соответственно, отклонялось от базовой кривой, которая была запланирована изначально (иначе говоря, было введено маневрирование нагрузками). Это отклонение от базовой кривой может быть обеспечено внешним (модернизированным) контроллером 16, обрабатывающим доступные выходные данные внешних датчиков или сигналы доступного внешнего информационного канала с целью изменения потребления электроэнергии зданием или кластером зданий. Профили потребления до и после процесса согласования для шины 9 показаны на фиг. 13. Как можно видеть, разные здания по-разному отреагировали на цены, предоставленные системой слежения, причем некоторые здания в большей степени маневрировали нагрузками, чем остальные. Это может быть достигнуто путем закрепления за каждым зданием отдельного внешнего (модернизированного) контроллера 16. Некоторое число зданий или внешних (модернизированных) контроллеров отреагировали снижением энергопотребления, хотя общая цель состоит в том, чтобы увеличить энергопотребление. Однако в итоге окончательное суммарное потребление электроэнергии зданиями сошлось к запросу, который был передан планировщиком.
Анализ локального недоотпуска
Для оценки возможного влияния взаимодействия между DCM и DSO и маневрирования нагрузками в пределах групп зданий был подготовлен следующий эксперимент. Величина маневренности, обеспечиваемая гибкой нагрузкой, является варьируемой, начиная с нуля с приращениями по 5 кВт на каждый временной шаг, как в направлении повышения, так и уменьшения (всего 15 кВт для всех кластеров). DSO выполняет оптимальное маневрирование нагрузками в каждом из этих случаев с измерением суммарного недоотпуска всеми возобновляемыми источниками энергии. Такое маневрирование осуществляется путем добавления плановой выработки каждым возобновляемым источником энергии и ее вычитанием из общей располагаемой мощности. Суммарный недоотпуск мощности и электроэнергии различными возобновляемыми источниками энергии при разных уровнях маневренности, которые обеспечиваются DCM, показан, соответственно, на фиг. 15 и 16. На обеих фигурах можно видеть, что по мере повышения обеспеченного уровня маневренности недоотпуск постепенно уменьшается. Соответствующие данные по выработке представлены на фиг. 17 и 18. Как и в предыдущих наблюдениях, в этом случае также можно видеть, что выработка возобновляемыми источниками энергии возрастает по мере повышения заданного уровня маневренности. Дополнительные улучшения могут быть достигнуты, если закрепить за каждым зданием или кластером зданий отдельный внешний (модернизированный) контроллер 16, при этом обеспечиваемая им маневренность будет учитываться путем обработки доступных выходных данных внешнего датчика или сигналы доступного внешнего информационного канала с целью изменения потребления электроэнергии зданием или кластером зданий. Незначительное изменение, например, понижение ощущаемой наружной температуры на 1°С, не сильно повлияет на одно здание, но если спроецировать это изменение на миллионы зданий, то в сумме оно может дать существенное изменение энергопотребления.
Дополнительные ссылочные материалы
Boyd, S., Parikh, N., Chu, E., Peleato, В., & Eckstein, J. (2010). Distributed Optimization and Statistical Learning via the Alternating Direction Method of Multipliers. Foundation and Trends in Machine Learning, 3.
C. Coffrin, H. L. (2016). The qc relaxation: A theoretical and computational study on optimal power flow. IEEE Transactions on Power Systems, 3008-3018.
Cesa-Bianchi, N., & Lugosi, G. (2006). Prediction, Learning, and Games. Cambridge University Press.
Coffrin, С. H. (2015). DistFlow extensions for AC transmission systems. arXiv preprint arXiv: 1506.04773.
Convex relaxation of optimal power flow: A tutorial. (2013). Bulk Power System Dynamics and Control-IX Optimization, Security and Control of the Emerging Power Grid (IREP),(pp. 1-15).
D. Menniti, A. P. (2014). A local market model involving prosumers taking into account distribution network congestions. International Review of Electrical Engineering (IREE), 976-985.
D. T. Nguyen, M. N. (2011). Pool-based demand response exchange concept and modeling. IEEE Transactions on Power Systems, 1677-1685.
F. G. (2017). Optimal power flow formulations: Trade-offs in tractability, accuracy & numerical aspects. VITO.
R., & Geth, F. (2016). Optimal power flow formulations and relaxations for a generalized line model including switches and transformers. VITO.
G. Brusco, A. B. (2014). Energy management system for an energy district with demand response availability. IEEE Transactions on Smart Grid, 2385-2393.
G. Le Ray, E. M. (2016). Evaluating price-based demand response in practice-with application to the ecogrid eu experiment. IEEE Transactions on Smart Grid.
L. Gan, N. L. (2015). Exact convex relaxation of optimal power flow in radial networks. IEEE Transactions on Automatic Control, 72-87.
Lago, J., De Ridder, F., Vrancx, P., & De Schutter, B. (2017). Forecasting day-ahead electricity prices in Europe: the importance of considering market integration. Applied Energy (Under review).
Lago, J., De Ridder, F., Vrancx, P., & De Schutter, B. (2017). Forecasting spot electricity prices: deep learning approaches and empirical comparison of traditional algorithms. Applied Energy (Under review).
Low, L. G. (2014). Convex relaxations and linear approximation for optimal power flow in multiphase radial networks,. Power Systems Computation Conference (PSCC), (pp. 1-9).
Low, S. (2014). Convex relaxation of optimal power flow part I: Formulations and equivalence. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 15-27.
M. Marzband, A. S.-A.-G. (2013). Experimental evaluation of a real time energy management system for stand-alone microgrids in day-ahead markets. Applied Energy, 365-376.
Madlener, C. R. (2013). An auction design for local reserve energy markets. Decision Support Systems, 168-179.
Nemirovski, A. B.-T. (2001). On polyhedral approximations of the second-order cone.
Mathematics of Operations Research, 193-205.
P. G. Da Silva, D. I. (2014). The impact of smart grid prosumer grouping on forecasting accuracy and its benefits for local electricity. IEEE Transactions on Smart Grid, 402-410.
P. Pinson, L. M. (2017). Towards fully renewable energy systems: Experience and trends in Denmark. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 26-35.
Papavasiliou, A. (2017). Analysis of distribution locational marginal prices. IEEE Transactions on Smart Grid.
S. Kim, M. K. (2003). Second order cone programming relaxation of a positive semidefinite constraint. Optimization Methods and Software, 535-541.
Wu, M. E. (1989). Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing. IEEE Transactions on Power delivery, 1401-1407.
Zimmerman, R. D. (2010). Matpower 4.0 b4  manual. Power System Engineering Research Center.