控制需求（通用9篇）
控制需求 篇1
在现行的装备器材供应过程中, 需求变异现象在供应的各节点间不同程度的存在着, 致使有限的装备器材生产和供应资源合理配置受到干扰。
需求变异, 也称牛鞭效应, 是美国供应链管理专家Hau L. Lee教授对需求的信息扭曲在供应链中传递的一种形象描述。早在20世纪50年代Forrester教授就发现这一现象, 即微小的市场波动会造成制造商在进行生产计划时遇到巨大的不确定性。当供应链的各节点企业只根据来自其相邻的下级需求信息进行生产或供应决策时, 需求信息的不真实性会沿着供应链逆流而上, 产生逐级放大的现象, 达到最源头时, 其获得的需求信息和真实的市场需求信息发生了很大的偏差, 即形成了“牛鞭效应”。
装备器材供应需求变异, 是指在装备器材供应链中, 各级业务主管部门只根据其所属的下级单位的需求信息进行供应需求计划编制, 由于需求预测不准确, 需求信息的即时变化, 或为使本级器材供应充足而人为放大需求等原因, 各级器材需求信息都会不同程度被放大, 这种不真实的需求信息沿着器材供应链逆流而上, 产生逐级放大的现象, 使总部决策机构获得的需求信息和实际部队需求量相差较大的现象。
表面上看, 需求变异放大表现为需求的不确定, 但实质上, 这种不确定却是由于需求信息在由供应链下游向上游传递过程中被扭曲、放大的结果。针对装备器材供应需求变异产生的机理, 本文认为, 控制需求变异要做好以下几个方面工作。
做好需求预测
做好需求预测, 是做好装备器材管理决策的前提。做好需求预测要根据部队担负的任务、装备的技术状况、器材消耗规律、经费指标、装备维修等级等具体情况综合考虑, 减小修正系数, 运用科学的预测方法, 周密组织、科学计划。 一是加强器材消耗规律研究。装备器材消耗规律是器材需求预测的基本依据, 消耗规律主要取决于装备本身的可靠性, 是由装备固有属性确定的。根据装备研制单位提供的可靠性参数, 合理确定器材的消耗定额, 同时, 借助装备维修过程中器材实际消耗的历史数据资料, 进行统计分析, 总结器材消耗特点, 寻求器材消耗规律。二是运用科学的预测方法。目前需求预测的方法主要有:灰色预测方法、一元回归分析法、多元线性回归分析法、最小二乘法、德尔菲定性预测法、均方误差预测法、BP神经网络法等, 不同的预测方法会产生不同的预测效果, 应根据不同类别、不同装备器材的具体特点, 采用两种或两种以上不同的预测方法, 将各种预测方法进行加权组合, 以产生较好的预测效果, 提高预测精度。
优化供应流程
优化供应流程, 减少供应环节, 提高供应效率, 是控制装备器材供应需求变异的基本途径和策略。一是减少器材申请和供应环节。装备器材需求变异的一个重要原因——供应层级太多, 随着层级的缩减, 需求变异将显著减小。为此, 应调整器材申请与供应方式, 尽量减少器材申请和供应环节。例如, 将供应环节减少到二至三层, 逐步扩大“工厂直达部队”的直供比例, 增加基层单位直接向总部或军区机关申请器材的比例, 由总部或军区仓库直接向基层单位供应器材, 降低由于“逐级供应”体制对器材供应效率的制约。二是调整器材供应周期。充分利用提前期理论, 采取措施干预提前期分布, 调节供应链上各环节的提前期的长短。适当延长基层用户的提前期, 给基层用户更多的时间收集整理数据, 总结器材消耗规律;压缩机关的提前期, 增大提前期之间的差距, 从而提高提前期的标准差。同时, 做好装备器材供应链上各环节需求信息共享, 达到削弱需求变异放大的目的。
优化订货策略和库存控制
装备器材订货策略和库存管理, 是产生供应需求变异的重要影响因素。控制供应需求变异, 就要优化装备器材订货策略, 实施科学的库存控制。一是优化订货策略。 优化订货策略, 就是缩短器材订货、供货周期, 将各级装备器材的需求变化信息及时反馈到器材的生产计划中, 即实现订单的动态调整。由各级装备器材管理信息系统实时统计需求变化情况, 及时汇总到总部器材管理部门, 总部器材管理部门将需求变化及时反馈到生产厂家。二是实施联合库存管理策略 (V M I策略) 。在装备器材管理中实施V M I策略, 建立具有军队特色的V M I体系, 由总部通过信息化网络实时掌握各级业务主管部门的器材出入库情况、净库存情况, 并根据相关情况及时补充和调配器材, 从根本上抑制需求变异问题。建立各级业务主管部门的协作机制, 确定器材供应业务处理流程、库存控制方法与参数, 如订货点、安全库存等, 确定库存信息传递方式等; 调整各级业务主管部门职能, 改变管理决策的方式和方法, 制定相关的管理制度, 为实施V MI策略提供组织保证。
构建完善联动机制
供应链联动机制是指从供应链合作的角度促成多方力量的联合, 体现装备器材供应链整体价值的实现。在可利用资源上, 要整合优化资源, 压缩供应环节和流程;在节点合作上, 要注重供应链机构、节点之间密切合作, 构建完善的联动机制, 形成巨大的有效管理态势, 有效控制供应需求变异。一是要建立军地联动的供应机制。基于供应链的装备器材供应机构联动, 主要是依据装备器材供应链的信息共享及时将供应的等级、任务内容和各成员需要准备的工作情况等通知相关机构和成员, 使其按照供应任务和等级的要求进入联动状态, 做到装备器材供应等级联动、机构联动、预案联动和信息联动, 提高供应的准确性, 从机制上有效预防需求变异。二是要建立军地联动预案机制。基于供应链的装备器材联动预案是将军队和地方各部门、行业的总体预案和专项预案结合起来, 从预案编制的内容、应对措施和保障工作等方面进行兼容和有效连通, 形成相互配套和相互支撑的预案体系, 达到联动一致的效果, 提供装备器材供应的实时性。对于基于供应链的装备器材供应预案体系来说, 一方面要和国家、地方政府和供应商的预案相互支持和联动, 另一方面又要从军队内部构建实施预案和保障预案。定期组织有军队、政府机关和企业单位参加的联动演练, 不断完善联动机制, 提高装备器材保障的有效性和针对性, 切实降低需求变异的风险。
应用先进信息技术
需求变异产生的根本原因在于供应链各节点信息的不透明、不一致和不准确, 应用先进信息技术, 实现信息实时共享, 减少需求信息扭曲, 是控制需求变异的重要方法和途径。一是应用先进的数据交换技术。在装备器材供应链中, 都是下级向上级申请器材, 并且每级都对自己的库存控制和器材申请负有责任, 但是只有下级仓库真实掌握器材需求信息。由此, 需要应用先进的数据交换技术, 将下级仓库器材实时消耗和库存信息准确传递到上级部门, 以减小供应需求变异。 例如, E D I (电子数据交换) 技术, E D I是信息交换的基础, 是两个应用层之间进行相互合作的接口。通过标准化、结构化的格式, 使得数据能够直接从接收方的应用软件进行处理而不需人工的干预或数据的更改;销售点数据 (POS) 系统, 使上游节点及时、准确地了解产品的最终市场需求, 过滤掉中间环节预测所带来的信息干扰。另外, 采用二维条码、射频标签识别、P D A、无线组网、数据库等技术均可实现储存装备器材信息可视, 利用Internet网络或通信网络, 实现装备器材信息采集、识别与传输。二是建立器材管理信息系统。 建立器材管理信息系统, 在器材供应链上构建一个畅通的信息链路, 实现需求数据实时、准确、快速传递和高度共享。这样, 器材供应链的每一层级可共享实际需求数据, 进行需求预测, 从而显著地降低需求变异的影响, 实现需求信息的可获得性、一致性和及时性, 减少由于多重预测导致的需求信息扭曲。 与此同时, 需要根据信息的不同敏感程度选择合适的共享模式, 既可以保证军事秘密的安全, 又能够促进需求信息的共享, 在最大程度上减轻需求变异带来的影响。
控制需求 篇2
资格证书费：800元/人(参加认证考试的学员须交纳比费用，不参加认证考试的学员无须交纳)
备注：
1、凡希望参加认证的学员，在培训结束参加考试合格者，颁发(国际职业认证标准联合会)<<高级采购管理师>>国际国内双职业资格证书，（国际国内认证／全球通行／雇主认可／网上查询）
2、凡参加认证的学员须提交本人身份证号码及大一寸蓝底电子版数码照片！
3、课程结束后20天内将证书快寄给学员。
课程简介
“计划又要改！你们计划怎么搞的”—车间主管怨声载道： 要么忙得要死：制造部门天天救火！产能不够！人力不够！材料告急！客户催货！要么闲得要死：设备闲置，工人放假！生产停线！随着市场竞争的激烈，工厂品种不断增多，批量不断减少，生产计划不但要以市场需求和客户个性化的要求来确定，还要根据企业制造资源的实际能力和库存、生产进度的动态变化来调整，制造过程的优化和监控成为提高企业核心竞争力不可回避的环节。如何做好主生产计划平衡？
如何应对多品种、小批量的急单、插单、改单？
发生变化时如何进行生产排程的调整？
如何保证客户满意度，又能控制内部生产成本与库存指标？
如何实施供应链与物流协同作业？
如何进行切实有效地订单及产品预测？
如何进行生产过程中的订单安排及有效排期？
如何更好地做好生产过程中进度控制工作？
这些都是当今企业所面临的实质性问题。
生产计划和物料控制部门是一个企业“心脏”，统筹营运资金、物流、信息等动脉，其制度和流程决定公司盈利成败。PMC部门掌握企业生产及物料运作的总调度和命脉，部门运营状况将直接影响生产部、工程部、采购、货仓、品控部、开发设计部、人力资源及财务成本预算控制的运营效率。面对激烈竞争及少量多样、快速变化的市场需求，传统的大批量生产方式及水平式的机台布置已无法适应。如何制订出最优的的生产计划？满足市场的需要。如何适时适量的生产，同时又能削减库存、消除不必要的人力、时间及物料的浪费己成为企业界急需解决的问题。柔性生产计划与物料控制即是针对上述问题，依据丰田生产方式改良而来，不仅能克服大批量生产方式及库存问题，并能一眼看出作业线隐藏的弊端，及时发现并予以改善。柔性化不单成为改造生产方式的现代武器，更是引导廿一世纪生产的利器。本课程将带您一起了解弹性眼单与柔性排产布置的物料运营管理内涵！
课程大纲
第一部分：PMC的工作职责与工作目标
1．PMC生管物控的工作职责
2．PMC生管物控的工作目标
第二部分：弹性产能负荷分析
1．产能负荷分析的步骤
2．产能负荷分析的关键点
3．人力负荷分析的方法
4．机器负荷分析的方法
5．产能负荷的管理方式
第三部分：柔性生产计划制定与编排
1、少量多样生产方式的特性
2、少量多样生产方式的管理对策
3、生产排程常见的六种方式
4、计划排程的五大要素
5、生产计划的时间跨度
6、生产计划排程的优先五规则
7、生产计划内函、实质与应满足的条件
8、生产类型、特点与对策
9、计划和生产控制八步骤
10、生产计划制定--各阶段时间因素考虑
11、生产排序优先规则
12、生产计划排程表MPS与DPS13、插单、加单产量规划和应变方法
14、紧急订单防范处理与应对
第四部分：优先率排程要领与演练
1、优先率排程的关键五要素
2、优先率排程的计算方式
3、优先率排程订单的处置方式
第五部分：弹性滚动排程要领与演练
1、滚动计划的特点和编制程序
2、滚动计划实施的滚动方式
3、滚动规则调节库存量和采购前置时间
第六部分：弹性生产进度的控制
1、跨部门生产进度控制七步骤
2、生产进度监控三个阶段
3、生产进度控制个三方式
4、生产过程异常情况出现、反馈与处理
5、生产进度落后的七条改善措施
第七部分：弹性生产排程问题解决
1、急单与插单的解决方案
2、短期生产力调整八大方法
3、控制插单急单的二十种措施
4、少量多样化订单的解决方案
5、产销失调的解决方案
6、产销协调流程的合理化与规范化
7、销售预测必须考虑的八大因素
第八部分：弹性生产线平衡技巧与改善
1、生产计划进度的控制方式
2、生产绩效检讨改进方式
3、工序平衡分析表
4、生产线平衡改善方法
5、生产平衡率的计算
第九部分：缩短交货周期确保准时交货
1、缩短订单处理周期
2、缩短采购处理周期
3、缩短生产处理周期
4、缩短运输配送周期
第十部分：弹性物料需求计划的制定
1、物料管理范围和意义
2、思考：企业凭什么打价格战
3、物料管理的职能：追求“5R”
4、思考：MC部门的主要职能有那些？
5、物料管理三大因素结构图
6、案例：深圳某电子有限公司结构图
7、物料管理精髓---三不政策和八大死穴
8、物料控制的精髓——“三不”
9、物料计划流程七步骤
10、材料计划跟进流程实例展示
11、如何来制定物料需求计划
12、常备性物料需求计划与专用性（批次生产性）物料需求计划
13、MRP、MRPⅡ、ERP相关概念、区别
14、案例研讨、分析——如何预防物料计划的“牛鞭效应”
15、安全心理对库存的影响
16、物料损耗如何来制定
17、问题研讨：物料损耗率如何制定？
18、物料损耗控制流程（图示）
19、问题研讨：如何避免生产收尾时，才发现物料短缺现象？
第十一部分：如何督促物料到位
1、剖析物料供应不继六大方面
2、物料短缺八大原因
3、物料短缺七种预防对策
4、物料进度督促技巧
5、采购零配件的货期跟进
6、物料进度落后的对策
第十二部分：仓储管理与物料控制
1、储位规划与可视化管理
2、提高仓库利用率的有效方法
3、收发料控制
4、料账不准的原因分析及对策
5、物料仓储的盘点管理
6、缺料的控制
7、呆滞料的预防与处置
第十三部分：库存量控制与削减
1、影响库存水平的主要因素
2、物料库存量控制
3、求算库存周转率的意义
4、如何评判库存周转率
5、提高库存周转率的八点要领
6、加速库存周转提高资金周转率
第十四部分：建立快速反应的库存控制体系
1、库存控制第一关键点—销售预测
2、库存控制第二关键点—生产计划
3、库存控制第三关键点—送料方式
4、库存控制第四关键点--采购方式
第十五部分：弹性物流一体化管理
1、传统领料与发料方式，暴露出物料库存信息不准与物料消耗控制
2、物流一体化管理含义
3、物料库存全过程控制
4、如何利用物料全过程管理方式有效管理VMI5、如何利用物料库存全过程控制观念，杜绝非生产性借料问题
主讲老师：张小强老师
FMP（Fine Management Positioning）培训模式创始人；2009年全球生产类十强华人讲师；“双七”领导力大中华区启航导师。
出版著作有：《砍掉浪费》《在绝望中寻找希望》《今天，你创业了吗》《疯狂管理》
中国经济管理大学工商管理硕士；国资委特聘生产管理培训专家；清华继续教育学院经理人研修班特聘专家；国家发改委培训中心特邀生产管理培训师；国内制造系统实战管理培训导师；香港生产力促
进中心精益生产管理顾问；
曾任职于全球五百强企业联想集团生产经理；台资龙头企业鸿海集团富士康科技PCEBG事业群生产运营总监；法国知名企业松源股份供应链运营经理、常务副总等职务。10年企业任职生涯中，张老师从一线工人到高阶管理岗位的亲身体验，总结并独创出了一套制造型企业生产系统细节定位运营模式，尤其在制造型企业生产制造，质量管理，物料统筹及采购优化等专业方面有其独到的见解，至力于帮助中国企业培养实战型的管理人才，并已成功为上百家大中型企业做过培训咨询服务，帮助诸多企业在制造成本、生产运营、物流统筹等领域取得极大的收益，张老师“不求深奥，但求有效，生产统筹，细节定位”的培训与管理思想受到客户的一致认可与赞许。
服务客户包括五粮液、格力电器、广州钢铁股份、广东南粤药业、四川铁骑力士实业集团、煤炭科学研究总院重庆研究院、四川天味实业、南车集团、许昌烟草机械有限责任公司、河南省宋河酒业、金星啤酒集团、中原特钢股份、中国电子系统工程第四建设有限公司、中航光电科技股份、中国空空导弹研究院、青岛啤酒、广西柳工集团、兰州石化、兰州金川集团、青海水泥股份有限公司、大连三岛食品、北京首钢建设集团有限公司国际工程分公司、广东众生药业股份、东莞玖龙纸业、一汽丰田汽车有限公司、中粮生化能源、中国造币总公司、修正药业、福田汽车、美的集团等数百家知名优秀企业
控制需求 篇3
关键词:前端控制 电子文件 生命周期 元数据
随着档案学基础理论的发展和技术的进步，前端控制的思想被不断赋予新的内容。20世纪末和本世纪初的前后十年，档案学界长期基于纸质文件的研究而建立起来的基础理论受到电子文件的强烈冲击。前端控制思想（也有学者在论述中将其称为前端控制原则）是档案学界针对电子文件的出现所带来的档案工作流程和工作内容的变化而做出的理论回应，体现着新的管理环境和网络环境下档案学理论与实践的发展趋势。
一、 档案学前端控制的学术渊源和研究历程
为应对电子文件的出现及电子文件对档案管理工作的影响，档案学界在重新审视相关基础理论的同时，对前端控制的思想不断进行梳理并完善。在这一过程中，国内外档案学界起初是并没有明确提出“前端控制”的概念，只是在理论的发展中体现着这一思想。
前美国国家档案与文件局局长詹姆斯·罗兹在其1983年的一份研究报告中提出，“文件生命周期包括四个阶段：文件的形成阶段、文件的利用和维护阶段、文件的处理阶段和档案管理阶段。”[1]他进而认为，“一个综合文件管理系统将与一个组织的文件在其完整的生命周期的每一件事情有关。”[2]
日本学者作山宗久（Munehisa Sakuyama）在《文件生命周期》一书（1995 年出版）中提到，“与其当办公室内文件太多时烦恼不堪，不如在文件产生的前期就加以控制更有效果。”[3]
国际档案理事会电子文件委员会制订的《电子文件管理指南》（草案）将对电子文件的“干预时机”确定在电子文件管理系统的设计阶段，将原来纸质文件管理系统中的许多“后控制”手段提到最前端，并主张“在文件形成前就采取行动”。[4]这体现出该委员会对档案馆参与前端控制的重视。
国内以冯惠玲、刘家真、刘越男等为代表的知名学者紧跟时代步伐，几乎与国际档案界同步关注电子文件这一新的文件形态的出现对档案学界的影响并积极向国内介绍当时国际档案界对相关问题与现象的研究进展，同时对前端控制思想进行着积极的研究和梳理。
冯惠玲指出，“在系统设计阶段即考虑作为档案保管的要求，把可能预先设定的管理功能纳入系统之中……强调前端控制并不意味着一切依赖于设计，档案工作者在电子文件的形成和维护阶段还有许多事要做，以弥补系统设计的缺陷，监督系统的运行和使管理活动得以延续，保证电子文件在其整个生命周期受到严密的控制。”[5]
刘越男指出，“档案界将文件和档案看成同一事物的两个不同阶段由来已久……直到电子文件时代，在很多经验教训的基础上，档案界才肯定地说应在文件阶段就施加控制, 即前端控制。”她进而提出，“‘前端控制’并不是电子文件时代全新的思维，其萌芽产生于电子文件出现以前，我们认为前端控制思维是近一个世纪以来档案界不懈努力的结晶。”[6]
二、档案学前端控制的产生背景
档案前端控制的提出有着广泛的社会背景和技术背景。电子文件的产生、文件数量的激增和文件保存的困难性加大使档案学界意识到传统的档案学理论在应对电子文件的管理时明显力不从心，于是开始有意识地从理论和实践层面分别寻求突破，主流的档案学传统理论都开始针对电子文件的内容、载体、特性等进行理论的拓展和升级。如果我们仅从档案学专业自身来看，前端控制的提出主要源于以下因素：
2.1 文件形态的变化
电子文件有别于纸质文件的的最大特点是记录信息的方式和载体的不同，其主要特点为信息的非人工识读性、系统依赖性、信息与特定载体之间的可分离性、信息的易变性、信息存储的高密度性、多种信息媒体的集成性和信息的可操作性等。[7]
“在手工文件保管系统中，不管是文件格式还是整理顺序的变化都能实实在在的反映出来，但是在电子系统中的格式和顺序只是逻辑概念。在电子文件保管系统中，针对文件系列的著录可能是软件、数据表结构、系统体系结构的逻辑电路的组成部分，也可能没有包含在电子文件系统之中。”[8]文件的特征是内容固化和形式稳定。对于纸质文件而言，其内容、背景和结构是同时固化在同一载体（纸张）上的，任何一个要素发生变化，都会在纸质载体上表现出来。只要保存纸质文件的完整性，其文件本质（即凭证价值）就不会损坏。而电子文件的情况则完全不同。电子文件在其整个生命周期的运行过程中，其内容、背景和结构三个要素在任何一个环节都可能被改变且不受载体的制约，关键的问题是电子文件的使用者和管理者轻易无法察觉这些变化，除非在电子文件的形成阶段从管理与技术两个方面采取措施，这是由电子文件的“信息与特定载体之间的可分离性”这一特点所决定的，解决的办法就是引用前端控制思想从电子文件的形成阶段开始“干预”。
2.2 文件数量的激增
随着人类社会活动的增多，人类社会的信息量呈几何增长的趋势。信息的复制靠鼠标就可轻松实现，信息的杂乱降低着人们查找和获取信息的效率。“信息爆炸”、“信息超载”、“信息疾病”等说法和现象带给人类无限的焦虑，正如前美国档案工作者协会主席杰拉尔德·汉姆所言，“信息过载现象逐渐严重，信息的判断比信息的处理和获取显得更为关键”。[9]与此相对应，“文件雪崩”的现象不可避免，电子文件的出现并逐步成为主流的文件形式加剧了人们的这种焦虑程度。从档案学科的视角出发，解决信息污染的方式之一就是以文件生命周期理论为基础对电子文件实施“全程管理原则”，而前端控制思想与这些理论和原则相契合。
2.3 文件保存的困难
保证电子文件内容、背景和结构三要素不被修改是保障电子文件真实性和完整性的前提。在电子文件整个生命周期中可能影响电子文件真实性和完整性的环节主要包括：捕获时格式的转换、文件的复制、存取过程、保存与维护过程、系统的维护过程和存储系统更新换代。[10]电子文件的“信息的非人工识读性”和“系统依赖性”等特点使电子文件即使在保证了内容、背景和结构三个要素不被改变的情况下，也要应对计算机软硬件平台升级换代所面临的信息迁移等问题。电子文件存储介质的损坏、文件格式和存储技术的过时以及软硬件的兼容性问题，都会给电子文件带来风险。目前可行的解决方案无论是管理方法（如，行政手段出具证明或权威机构认证等）还是技术手段（如，数字签名、数字证书、数字水印和公共密钥等）都体现着前端控制的思维。
三、 档案学前端控制的基本内容
对于“前端控制”，众多学者在文献中都给出过不同的描述。
刘越男认为，“所谓‘前端控制’，是指针对电子文件的管理，要从文件形成之时甚至形成之前（即电子文件管理系统设计阶段) 就对文件形成一直到归档整个过程给予通盘规划，把可能预先设定的管理功能纳入系统之中，并在文件形成和维护阶段进行监督。”[11]
冯惠玲认为，“前端控制是现代文件、档案管理理念的重要内容，它以文件生命周期理论为基础，把文件从形成到永久保存或销毁的不同阶段看作一个完整的过程……是对整个管理过程的目标、要求和规划进行系统分析、科学整合，把需要和可能在文件形成阶段实现或部分实现的管理功能尽量在这一阶段实现……是实现电子文件全程管理的重要保障，是全面、系统、优化思想的集中体现。”[12]
正如不少学者指出的，前端控制，是电子文件时代档案界在总结经验和教训的基础上提出的将控制环节提前到文件形成阶段的一个管理概念。这一概念的提出又促使档案学界反思是否它也适用于纸质或其它载体的档案，后经不断探讨发现不但其适用而且在电子文件产生前一些档案学理论和实践就体现着前端控制的思想，只是没有系统地总结和表述罢了，直到电子文件产生后才促进了这一思想的提出和完善。
前端控制这一学术思想涉及多个档案学基础理论，体现着档案学术理论的发展脉络。前端控制思想与档案学传统的“文件生命周期”、“文件连续体”理论以及现在广受瞩目的“新来源观”、“知识服务”等存在着有机的联系。尤其在新的技术环境下，对电子文件的本质进行研究，有利于把握电子文件前端控制的内容与实质，有利于电子文件前端控制的实现。随着技术环境的变化和档案学理论的不断发展，档案学界对前端控制这一概念认识，还在不断的深化和拓展。
四、 档案学前端控制的实践需求
前端控制作为一个概念的提出到进入理论层面的探讨，反映了档案学界对电子文件管理进行研究的整个历程。在实践层面，前端控制思想的体现可以从行业和技术二个维度进行观察。
在高校，《高等学校档案管理办法》中规定，“组织实施档案信息化建设和电子文件归档工作”是高校档案机构的管理职责之一。目前许多高校已开始运用“前端控制”原则将对电子文档的干预时段放在电子文件管理系统的设计阶段，把原来纸质文件管理系统中的许多“后控制”手段提到前端，提前介入到高校各系、部、处及其它职能部门的归档工作中，以扭转信息资源分散、缺乏统一规划的状况。
目前医疗机构对电子病案（简称EMR）和电子保健档案（简称HER）给予了格外的重视，因为病案信息是医院信息的基础。电子病案和电子保健档案主要包括病史、诊断（会诊）记录、医嘱、检查结果、护理记录、出院（死亡）记录等等，是网络技术与信息技术在医学领域应用的必然。对电子病案和电子保健档案实施前端控制，有利于病案管理系统提前介入电子病案和电子保健档案的形成阶段，从而建立一个完整的、全程概念的管理体系，以保证电子病案和电子保健档案的真实性和有效性。
另外，城市重点建设项目和大型集团企业的项目实施，也开始重视运用前端控制理论对项目进程中各阶段形成的纸质文档、声像档案及电子文件实施一体化管理模式。[13] [14]
前端控制在技术层面主要体现在档案数字化管理系统软件的设计和元数据的处理等方面。文件的完整性是保证其凭证价值的基础，在进行电子文件管理系统的设计时，要包含能够标识文件内容、结构和背景的元数据，从而将档案管理工作提前至文件生命周期的最初阶段。
五、 学术争议和展望
前端控制是以“文件生命周期”和“文件连续体”等理论为基础、针对不断发展的技术环境而逐步发展的一个管理原则，而“文件生命周期”和“文件连续体”等理论又具有明显的时代局限性，加之新技术的更新，前端控制的思想内核也在随着时间的推移而不断受到质疑并不断被完善。在电子文件环境下，前端控制是电子文件管理活动中不可或缺的一项特有原则。而在电子政务环境和知识管理的时代需求下，前端控制又开始表现出了局限性。有学者指出，“有必要跳出档案工作相对狭隘的范围，转入电子政务领域，以更大的视角，把文件与档案管理纳入电子政务的政务信息管理进行问题分析与问题解决，从文件生成的源头就对政务信息管理流程进行优化重组，用顶层设计与源头控制代替前端控制，来研究电子政务相关部门做什么，档案部门做什么，从而解决电子政务环境中政务信息的有效管理与开发利用问题。”[15]
从目前电子文件管理相关法规、标准和科研项目实施情况来看，前端控制思想在新环境下会不断地被修订。例如， 在云计算环境下，如何运用前端控制思想维护档案的功能和档案整个生命周期的完整，如何维护档案以及元数据之间的链接， 是摆在我们面前的一个重要问题。[16]
网络环境下，电子文件对传统的档案管理模式、工作流程和理论体系等的冲击，会不断引发档案学界对前端控制进行深层次的思考。前端控制有着深刻的理论渊源和现实基础，对其内涵不断发展，对避免社会记忆的缺失、保持文化的传承具有积极的促进作用。
参考文献：
[1] 詹姆斯·罗兹著，孙钢译,何嘉荪校.档案和文件管理在国家信息系统中的作用—文件档案管理规划（RAMP）研究[C].浙江档案,1984，(06):32
[2]、[3] 冯惠玲.对档案著作的评价[J].档案学通讯,1996,(05):16
[4]电子文件管理指南（征求意见稿）,国际档案理事会电子文件委员会,国家档案局科研所译.
[5] 冯惠玲.电子文件时代新思维 “拥有新记忆——电子文件管理研究”摘要之六 [J].档案学通讯,1998,(06):46
[6]、[11]刘越男.从一个新的视角审视“前端控制”思维[J].浙江档案,2001,(07)
[7]、[12]冯惠玲.电子文件管理教程—21世纪档案学系列教材[M],北京:中国人民大学出版社，2001
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[14] 李军.加强工程项目档案的前端控制—中国寰球工程公司对工程项目文档一体化管理模式的探索[J].中国档案,2008,(09)
[15] 傅荣校，韩云云.前端控制与源头控制的政务信息管理模式比较[J].档案学通讯,2008（04）
[16] Guidance on Managing Records in Cloud Computing Environments ，http://www.archives.gov/records-mgmt/bulletins/2010/2010-05.html，2012-7-23
基于节能需求的住宅通风控制研究 篇4
住宅通风的主要目的之一是去除含湿量,并保持一个舒适健康的室内环境。在许多国家,恒定的通风量在建筑物法规中必须含有,例如在丹麦最低通风量为0.35 L/m2建筑物面积[1],为了提高能源效率,住宅在建造时必须考虑住宅的气密性和机械通风的热回收。如果平均通风速率可以减少到低于当日的恒定流量,机械通风可以使空气流动控制和能源节约变为能。
通风的控制需求(Demand controlled ventilation,DCV)指的是在办公场所,学校和其它一些建筑为保持一定的空气量而控制通风量。由于法律和运行成本的原因,DCV在丹麦的建筑中时不常见的。在住宅,一天中人的污染量也不是时刻相同的,另外,在许多情况下住宅每天有几个小时是没有人的。因此,应选择DCV,用以改善空气质量,降低能源消耗。
丹麦建筑研究所已在有排气通风的家庭就湿度控制的通风进行了若干项目调查。结果表明,在一个典型的公寓内,不降低室内空气质量的情况下,基本的的通风量可减少20%~30%。在瑞典,建筑法规允许无人的情况下,通风量减少0.1 L/m2住宅面积。
本研究探讨住宅DCV策略。相对于基本恒定的通风量,在空气质量和湿度浓度无显著变化的前提下,目的是为了减少能源消耗。通风量可以是住宅被使用时的高换气率,也可是无人时的低换气率。依据测量排风和室外空气之间CO2的浓度差来判断人的数量。排出的空气和室外空气之间绝度湿度的差值是对CO2控制的补充。
1 控制通风需求的策略
通风需求控制策略是在高换气率和低换气率之间切换空气流通量。高换气率是依据丹麦的建筑法规所规定的,低换气率是基于对室内空气质量标准的最低要求。
丹麦建筑法规中的空气流量的最低要求是0.35L/m2及厨房、浴室等对排气特殊要求场合要求的通风量总和之中的最大值。相对于恒定的通风,在入住期间,法规所允许的高换气率,DCV系统可维持几乎不变的空气质量。在无人居住的时候,低换气率能维持空气质量。在办公楼无人的情况下,EN15251要求的最低室内环境标准为0.1L/m2。此外,瑞典的建筑法规要求在空置的住宅内最低的通风量为0.1L/m2。
高低换气率之间的切换依据是CO2及排风和送风的绝对湿度的测量的数值。如果排出的空气和室外空气之间的CO2和绝对湿度的差值都低于各自的阈值,通风系统将以低的通风量运行。
绝对湿度的阈值是根据一个采暖季节的大部分时段保持相对湿度低于50%。在丹麦,一年中有3000h室外空气温度低于5℃。相对湿度为100%时空气的绝对湿度是5.4g/kg。室内空气中加热至20℃,其相对湿度50%,绝对湿度为7.3g/kg。因此,排气和室外空气在绝对湿度上的差值阈值是2g/kg,这是作为高速通风和低速通风湿度控制的切换点。
当人在建筑中时应确保高换气率。排风和室外空气之间CO2浓度的差值用来确定入住率。假设在0时刻,室内外CO2浓度一致,这时一个或四个人进入120m2建筑物,通风量是0.1L/m2,图1显示了这个住宅排风和室外空气CO2浓度差值的发展。据此,在人入住后,CO2浓度差值最好在100×10-6和200×10-6之间,以确保系统切换到最大通风量时不需要花费太多时间。
注:在时间为0时一个人或四个人进入120m2的房间的CO2浓度的变换,其通风率每平米0.1l/s。图中实线为一个人,虚线为四个人。
2 测试房间
测试工作是在2002年对140m2一套新的家庭住宅进行测量的。该建筑有两个大人和两个孩子居住。两个大人白天在外工作,此时孩子在托儿所或是学校。由丹麦建筑规范所要求的通风量为216m3/h(每平方米建筑面积0.43L/S),见表1。
测试结果表明,房间内的CO2浓度和空气含湿量一般都在需要的限度内。1000×10-6通常用作可接受空气质量的CO2浓度的限制,大部分房间的二氧化碳浓度都低于此值。晚上1000×10-6以上的CO2浓度都出现在卧室。这就是晚上两个熟睡的成年人和两个小孩在卧室休息造成的结果。白天房间无人,CO2浓度下降到和室外浓度一致。
3 需求通风控制的性能
根据通风控制策略对建筑的现有通风系统进行了改造,以符合通风控制策略的控制要求。216m3/h或者80m3/h的通风量是依据空气处理机组中CO2浓度的差值及排风和室外空气之间绝对湿度差值。风扇转速改变以达到控制流量,低流量下风扇的转速只有高流量下转速的40%。
实验结果通风系统的流量减少大部分发生在白天室内无人的时候。绝对湿度的差值总是低于2g/kg,这表明含湿量能够保持在所需范围内。图2显示了相对风扇速度和排风和室外空气之间CO2浓度的差值。
在卧室内检测到了过高的CO2浓度值,这是由通风速率不能超过建筑物规例规定的基本速率这个事实造成的。在监控系统仍处于活动状态时CO2浓度不发生明显变化。
在CO2浓度和湿度的基础上进行评价,相比于恒定的通风量,实施通风控制策略不会导致室内空气质量和湿度的显著变化和降低。通风量减少了37%的时间,这为通风显著节省了电能。
这就意味着,流量从216m3/h减少到80m3/h,从理论上来说减少了95%的电力消耗。相对于经常通风,在低流速下能节省37%的时间和35%的电能。减少空气流量也能影响采暖能耗。流量从216m3/h减少到80m3/h的过程占整个通风时间的37%,结果是通风热损失比恒定通风减少23%。因此,可以假定,在低流速情况下,通风系统可以减少运行37%的时间,通风热损失率可以减少23%。
4 结语
该文把需求通风控制策略应用到一个有两成人和两孩子组成的家庭的住房中。该策略是基于感应室外空气和排风中的CO2浓度和含湿量。所选择的通风量是根据丹麦建设法规和室内空气质量标准规定的。通风量可以在高换气率和低换气率之间切换。实验测量数据表明,房间内部CO2浓度和湿度没有显著变化和降低时,通风时间最少可以减少37%。从理论上说,用于风扇的电能节省了35%。从而可以得到结论,在空气质量和含湿量无明显负面影响时,住宅的平均通风系统流量有可能减少,并能达到节能的目的。
摘要：提出了基于传感器和空气处理机组的一个控制住宅通风系统策略。该策略是基于传感室外空气和排风中的二氧化碳浓度和含湿量。通风换气率可切换为两个状态:高换气率和低换气率。对现有安装机械通风系统控件的住宅进行了测量。结果表明,通风时间可以最少减少房间里CO2浓度和湿度水平没有显著变化时间的37%,相应的风扇节能可以达到35%。
关键词：控制通风的需求,能源消耗,空气质量,住宅
参考文献
内部控制信息的需求动机研究 篇5
南海、安然、世通等舞弊案件的爆发,充分说明内部控制信息披露不足,会导致投资者遭受巨大的损失。内部控制信息披露的法制化由此提上了日程,2002年美国颁布了SOX法案,内部控制信息的强制性披露被法制化,成为公司透明度建设的重要组成部分(李享,2009)。在两权分离的现代企业中,信息的需求主体呈现多元化格局。企业内部控制信息的需求者来源于多个方面,不同的信息需求主体,具有不同的需求动机。接下来,本文将从企业所有者、企业管理当局、潜在投资者以及政府监管部门等四个方面,对企业内部控制信息的需求动机作一个系统的阐述,以求抛砖引玉。
二、企业所有者的需求动机
企业委托代理关系(principal-agent relation)是指,当一个人或更多的人(即委托人)聘用另一个人或一些人(即代理人)代表他们来履行某些服务,并由此而将若干决策权托付给受托人时所形成的关系(陈汉文,2009)。委托人与代理人之间是一种责任分担、收益分享的关系,委托人(即企业所有者)具有资源的所有权,代理人(即企业管理当局)享有资源的保管权和运用权。委托人和代理人之间面临的最大困境,在于信息不对称而导致的代理冲突。为了最大限度地缓解与代理人之间的信息不对称性,委托人具有强烈的动机要求企业管理当局提供包括财务信息、内部控制信息等在内的企业经营管理的信息,以便降低委托人的监督代理成本。
就内部控制信息而言,企业管理当局直接负责内部控制制度的设计与运行,他们掌握的内部控制信息比较全面,拥有绝对的信息优势;而企业所有者限于自身能力以及时间等因素的限制,并不能了解到企业内部控制的所有方面,处于绝对的信息劣势。显然,企业所有者与管理当局之间的信息不对称,不仅表现在信息的数量方面,而且还表现在信息的质量方面。基于自利的经济人假设,委托人和代理人都是以其个人效用最大化为其行动目标的。由于管理当局有着机会主义倾向,为了追求自身利益最大化,在一定程度上可能会损害企业所有者的利益。为了约束管理当局的机会主义行为,需要强制管理当局披露全面、真实的内部控制信息,以便衡量管理当局受托经济责任的履行情况。总之,内部控制信息披露的作用,在于约束代理人的机会主义行为,检验管理当局受托经济责任执行的效率和效果,保证受托经济责任履行的完整性和稳定性。
三、企业管理当局的需求动机
当资源的积累达到一定程度,资源所有者自己无法有效管理这些资源时,就将所拥有的资源委托给专业管理人员经营,这样就形成了委托关系(审计理论课题研究组,2009)。随着经济的发展和社会环境的变化,受托经济责任的内涵也在不断拓展和变化。建立并维持有效的内部控制制度是管理当局的责任,内部控制信息披露是建立在董事会和管理当局对内部控制评价的基础上(李明辉、王学军,2004)。《深圳证券交易所上市公司内部控制指引》规定:“公司董事会对内部控制的建立健全、有效实施及其检查监督负责;董事会、监事会、高级管理人员及其他相关人员应当确保公司信息披露的真实、准确、完整和公平”。《上海证券交易所上市公司内部控制指引》也有类似的规定。《企业内部控制基本规范》指出:董事会负责内部控制的建立健全和有效实施;监事会对董事会建立与实施内部控制进行监督;经理层负责组织领导企业内部控制的日常运行。上述规定,使得管理当局制定并实施有效的内部控制,成为其重要的受托经济责任。
企业管理当局的需求动机,主要表现为内部控制信息的“自愿性”披露。内部控制信息披露具有信号传递效应,作为最了解内部控制的公司管理当局,会通过一些信号向外部传递其真实信息,而市场会对此做出积极的反应。内部控制信息披露是管理当局解脱受托经济责任的一种方式,以证明自己工作的勤勉程度,显示其工作的努力和有效性。内部控制信息披露反映了内部控制的总体水平,管理水平高的公司管理层有动机将公司高品质的信号(如较好的业绩、较好的内控及风险防范信息)及时传递给投资者(林斌、饶静,2009),以向市场传递积极的信号,进而区别于那些内部控制质量比较低的企业。也就是说,当企业的内部控制制度设计合理并且有效运行时,管理当局通过披露企业真实的内部控制状况,不仅显示了自己的工作成绩,而且还有利于其在资本市场上树立良好的形象,增强投资者对企业的信心,进而提高企业的市场竞争力。
四、潜在投资者的需求动机
在资本市场上,任何投资决策都面临着风险,理性的投资者具有风险控制的愿望。对于大多数投资者,他们是风险规避型的。资本市场本质上是一个信息市场(刘东霖等,2009),投资者广泛依赖于企业披露的信息,通过阅读和分析企业所披露的财务信息和非财务信息,并结合企业的外部环境,对未来的盈利水平和风险状况作出预期,进而作出合理的投资决策。显然,充分、及时和准确的信息披露,有利于保护投资者利益,促进资本市场健康发展。随着经济的发展,投资者期望得到更全面、更详细的企业信息,不仅仅包括企业的财务信息,而且对非财务信息的需求也越来越大。由于企业的内部控制信息,能够在一定程度上反映企业的经营效率和效果、法律法规的遵循情况以及财务报告的可靠性,因此投资者尤其关注内部控制方面的信息。
然而,投资者在获取上市公司信息方面处于弱势地位,使得投资者与企业之间存在着不同程度的信息不对称,因而承担了额外的信息风险。2000年以来发生了一系列令人瞩目的企业财务丑闻和经营失败事件,使投资者遭受到了巨大损失,充分暴露了企业内部控制的薄弱及其信息披露的缺乏,人们对加强企业内部控制建设及其信息披露的呼声越来越强烈。内部控制信息披露是重要的信号显示机制,能够增加公司治理信息的透明度,使投资者在一定程度上了解企业管理控制是否有效,从而弥补投资者的信息弱势地位,降低内部控制信息的使用风险。在现实中,内部控制信息披露质量的高低,直接影响到投资者决策的科学性及其风险的大小,进而影响到投资者对资本市场的信心。具体来说,内部控制信息披露的多少与详细程度,会影响到投资者的投资策略。高质量的内部控制信息披露,可以有效地缓解投资者与企业之间的信息不对称,引导投资者做出合理的决策,从而促进资本市场的有效运行;反之,低质量的内部控制信息披露,将不利于投资者做出科学的投资决策,影响资本市场的运行效率。
五、政府监管部门的需求动机
政府是国家管理经济和行使社会职能的代表,负有对国家经济进行宏观管理和调控的职责。市场经济的健康发展,需要政府对市场行为和市场经济秩序进行适度、必要的监管,以提高经济的运行效率。内部控制信息在资本市场上公开披露,具有公共产品的属性。所谓公共产品,是指非排他性和非竞争性的商品。内部控制信息披露具有非排他性和非竞争性的特征,比如,当投资者依据内部控制信息作出决策时,并不能排除他人使用该信息;由于增加额外一名投资者使用该信息,不会增加信息披露的成本与收益,故而也不存在竞争性问题。然而,由于内部控制信息的公共产品属性,使得内部控制信息生产不足,信息披露者与信息使用者之间存在着信息不对称,从而可能会产生不合理的资源配置,降低资本市场的效率,加大市场运行的成本,导致市场机制失灵。政府监管是对市场失灵的一种补救措施,由于政府监管具有权威性和足够的强制力,监管部门的强制性内部控制信息披露要求,就是对市场失灵的回应(周曙光、陈丽蓉,2011)。
政府监管部门的需求动机,主要表现为内部控制信息的“强制性”披露。在我国,2005年10月,证监会发布了《关于提高上市公司质量的意见》的通知,要求上市公司要加强内部控制建设,强化内部管理,对内部控制制度的完整性、合理性及其实施的有效性进行定期检查和评估,同时要通过外部审计对公司的内部控制制度以及公司的自我评估报告进行核实评价,并披露相关信息;上海证券交易所和深圳证券交易所在2006年分别颁布了《上市公司内部控制指引》,要求从2007年度起上市公司在年度报告中需要全面披露内部控制的建立健全情况;2008年5月和2010年4月,财政部会同证监会、审计署、银监会、保监会先后发布了《企业内部控制基本规范》、《企业内部控制应用指引》、《企业内部控制评价指引》以及《企业内部控制审计指引》,在基本建成我国企业内控规范体系的同时,确立了企业内控有效性的自我评价制度和注册会计师审计制度(刘玉廷、王宏,2010)。总之,市场机制本身不可能决定出最优化的供给与需求,政府部门对资本市场的适当监管,即强制性内部控制信息披露机制,使内部控制置于公众的监督之下,能够在一定程度上协调内部控制信息的供需矛盾问题,降低资本市场信息的不对称,形成良好的信息需求与供给秩序,促进社会公平和效率。
六、结语
内部控制信息是一种重要的非财务信息,具有明显的信号传递效应。不同的信息需求主体,具有不同的需求动机。企业所有者的需求动机,在于约束管理当局的机会主义行为,检验管理当局受托经济责任的履行情况;企业管理当局的需求动机,在于向外界传递积极的信号,以显示其工作的努力和有效性;潜在投资者的需求动机,在于降低信息的使用风险,提高其投资决策的科学性和合理性;政府监管部门的需求动机,在于规范资本市场行为,协调内部控制信息的供需矛盾问题。
参考文献
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中央控制室各类需求问题之剖析 篇6
中央控制室可理解为多功能的建筑构成。容纳多服务器, 囊括通信设备和人机对话终端, 使用环境、使用条件相同或相近, 以及安全管理需求方面的“集合体”, 这不仅仅是一些服务器的集合, 实践证明这样理解和配置的集合, 便于运行、使用和维护。笔者通过多年的实践和测试, 对中央控制室同类问题进行了研究, 提出以下问题予以剖析和讨论。
2 建筑构成情况
(1) 各种类型中央控制室的采光面选择, 要设置于建筑物背阴的一侧, 尽量减少阳光辐射产生的热量, 用于减少日常运行过程中制冷消耗的能源。这样的考虑, 对中央控制室建成后, 长期运行的能耗成本降低十分有利。
(2) 宜建在大楼的一层, 并且不要设在建筑物用水楼层的下方, 避免一旦上层水患出现时殃及中央控制室的运行, 造成大规模的损失, 这种类型的损失程度将无法预测。
(3) 排烟气的出口位置宜设置在机房的上部, 排除废气的出口设置在机房的下部。排烟、除气功能是非常必要的设备, 有些早期建设或改建的中央控制室往往忽视这个问题。
(4) 中央控制室的扩展问题:中央控制室如果需要扩充容量, 应及时有效的予以扩展, 若没有足够扩充的余地, 对于扩充后的集中管控会造成麻烦, 因为中央控制室的不断扩充, 是当今信息时代发展的必然趋势。
(5) 除上述要求外, 其建筑环境的门体、门框、玻璃窗框、玻璃材料都需要特殊材料, 要求的防护级别要与被保护区域的最高防护级别相一致, 防爆、防弹、防入侵等设置应基于公安部门的法规及文博建筑物防入侵问题的规定, 考虑到这类控制室有可能遭受到入侵人员的攻击, 应对各种作案手段的特殊情况设置相应功能。职守人员的有效撤离等问题是消防法规定的必要条件, 因为在一幢建筑物发生火灾、地震时, 往往消防控制室的人员会最后撤离, 所以保留两条以上的撤离通路是必要的, 设在最容易撤离的地点也是必要条件, 因而不宜设置在建筑群的中心地域, 如果有这样的考虑是不符合建设需求的。
(6) 消防控制室和安防控制室都是中央控制室, 如果考虑放在一起建设, 就形成了两个系统以上的架构, 具备复合控制能力, 即综合控制室。
(7) 关于运行职守的问题, 人机结合是各类控制室运行的基本模式, 人员在岗情况、出警情况、值守情况等, 都是必须记录和掌控的重要内容。24小时昼夜运行的职守人员, 要全程监控整个系统设备设施的运行情况, 而系统的视频设备也应全程记录值守人员的运行情况, 这是一种人机互锁、闭环监视、全程掌控的手段。当前端发生各类问题时, 整个存储设备能够实现前端和后台情况双调看的功能, 便于对各类案件的深入调查、研究和取证, 并清晰有效的保存和调阅这些内容, 这是十分必要的保障环节。
3 中央控制室主要功能
中央控制室为数据的存储和使用而建设。在数据使用的构成中, 其中一类是数据文件的事务性处理和分析, 另外一类是数据文件的查询。数据处理或分析一般是在数据库中完成, 而数据查询分为搜索技术和数据库查询技术。但是消防控制室和安防控制室, 这类控制室使用的数据查询、搜索技术和数据库查询问题不是一个社会共享的系统, 必须有严格的管控手段, 特别是对视频资料的调阅和索取等问题, 必须有严格的管理控制规定、使用范围和调阅权限, 并且设置专门的人机对话终端予以保障, 确保其不是一个任意开放的环境。以上两个方面既有共同之处, 也有差异之点, 不可混淆。
4 中央控制室温/湿度
(1) 中央控制室机房的设计与温/湿度的环境要求其应远离腐蚀气体、易燃易爆物;腐蚀气体随着新风吸入机房后会对计算机设备和人员健康造成危害, 同时不洁净的空气, 也会对计算机设备的运行造成不良影响, 还会对机房内精密空调、新风机等设备的过滤网等造成污染。
(2) 温度、湿度的要求:温度和湿度必须要严格控制, 最大变化速度每小时5℃ (9℉) , 最大露点为21℃ (69.8℉) , 干球温度为20℃~25℃ (68℉~77℉) 。中央控制室内必须干净、洁净, 湿度也应得到有效控制, 忽视湿度控制会造成一系列的严重问题, 包括IT设备和基础设施的损坏。在大多数情况下, 中央控制室最佳的相对湿度 (RH) 范围是40%~55%。如果RH降低到不合格的水平, 主机房内绝缘体的静电电位将大于1000V。要引起静电荷的聚集和释放, 设备设施长期处在这样的环境里, 必然会影响其正常运行。
(3) 噪声:计算机系统停机时, 机房内的噪声在主机房中心处测试应小于6Sd B (A) 。
(4) 其他方面:无线电干扰场强, 在频率为0.15MHz~1000MHz时不宜大于126d B, 磁场干扰场强不大于800A/m。主机房地面及工作台面的静电泄漏电阻应符合现行国家标准《计算机机房用活动地板技术条件》GB 6650-1986的规定。
5 存储
磁盘的运行模式可以是全体磁盘同时运转或单个磁盘顺序运转, 前者响应速度快, 磁盘长期运行的故障率高, 后者响应速度慢, 磁盘长期运行的故障率低。现在的技术已经做到了休眠运行的状态, 系统硬盘也不再像传统硬盘, 只要系统开通运行, 全部的硬盘就开始高速运转, 一直运行到损毁为止。但现在的技术改变运行和使用条件, 使硬盘数据存满后自动转入到休眠状态, 这种休眠状态使旋转电机不用高速运转, 但硬盘始终保持在预备状态下运行, 休眠后如果系统需要使用, 则硬盘及时响应即可高速旋转;系统不用或使用完成后, 硬盘可再度转入到休眠状态。这样的使用情况对降低温升、提高保障程度、降低故障率、提高硬盘的寿命、节约运行成本、延长整个系统的生命周期都极为有利。视频图像资料的存储以这样的方式存储比较合理。
消防控制室和安防控制室等存储情况, 一般是以日期时间段落的连续记录形式为存储提供文件, 如果存储周期满了, 则最早一天的内容会自然丢失, 故此整个磁盘存储的形式在存储周期内都是满负荷运行, 硬盘运转和休眠状态的交替转换运行模式, 特别适合这种存储情况的需求。
6 直流电配电和管理系统的情况
中央控制室大部分电子元件都是由低压直流电源驱动运行的, 引入高压单向和三向交流电源, 经降压器处理达到所需电压, 每次转换都会导致电量消耗。据统计, 即使是现今最好的转换器最高转换率通常也只有98%, 而小型转换器只能达到95%的效能, 如果涉及到转换步骤为N次, 那么理论的计算值就是98%的N次方, 这种情况的电能损失较大。因此, 在这种设备上的电力配送, 可通过内置于设备构造之中的转换器一次实现, 而大型铜制汇电板则负责高电流直流电的配送, 实践证明这是目前比较好的节能措施之一。
7 电源管理
中央控制室的配电电源和备用电源都是非常重要的保障设备, 主要保障供电的可靠性、如果无故停电其损失是非常巨大的, 若是金融领域的现场交易环节则更为严重。配电电源负责日常的供电保障, 备用电源是在配电电源发生故障时, 及时切换补充自动提供, 其切换的“时间”和保障的“时长”都有规定, 必须满足整个系统运行的要求。“切换时间”用于保障系统在电源转换时刻, 运行系统不会出现瞬间故障;“保障时长”用于抢修配电恢复系统及有效保存重要数据的时间。
但是消防控制室和安防控制室, 其电源管理更为特殊, 由于是实时监视控制系统, 又是灾害控制设备, 同时还要防止入侵人员的破坏, 一般要求从控制室直接输出供电线路予以保障。当供电线路发生故障时能够向控制室报警, 且线路走向尽量不要通过公共区域。如果没有条件从控制室输出, 则需要在现场的防区 (安防系统) 之内, 另行配备备用电源全力保障。在任何情况下, 当电源发生故障时, 前端的各种探测、记录、报警设备不会立即失效, 保障前端的设备设施要符合要求的有效时长。
8 结束语
控制需求 篇7
随着广域同步测量和数字化变电站技术的发展与成熟, 在复杂电网环境下部署能够快速识别与隔离故障、简化保护整定计算的广域保护控制装置, 可保障电网安稳运行[1,2,3,4,5]。IEC 61850规范了变电站内保护/控制IED (智能电子设备) 之间的通信行为和相关要求, IEC 61850-90-1-2010《电力应用自动化用通信网络和系统第90-1部分:变电站之间通信对标准IEC 61850的使用》中包含了基于双端量测信息的电流差动、纵联距离和方向保护通信标准。广域继电保护可以此为基础, 建立广域继电保护系统的数据模型和通信服务模型, 制定数据传输和交互机制[6,7,8], 但具体广域信息的数据传输速度、精度和同步性能目前没有明确技术要求, 也无法判断什么样的通信网络能够支撑广域保护控制系统。为此本文具体分析了系统对站间广域通信的各方面要求。
1 广域保护控制系统功能结构
广域保护控制是实现继电保护和自动控制相关功能的二次系统, 它以高效、可靠、实时的网络通信技术为基础, 根据所覆盖区域内电力系统多节点的状态、故障信息, 在电网发生故障或运行方式变化等情况下, 通过实时控制决策, 进行故障精确定位, 并选择最小范围快速隔离故障, 对故障进行的切除;同时可分析故障切除后系统安全稳定状况。广域保护控制系统可分为2类:一类实现电网安全监测、稳定计算和电网控制等功能, 另一类实现继电保护后备保护功能。广域保护控制系统是常规继电保护系统及调度自动化系统之间的系统保护控制手段, 其动作时间范围在0.1~100 s之间。
广域保护控制系统通常有分布式和集中式结构, 对通信的需求不同。分布式系统将保护和控制功能分散到各个广域保护控制终端中完成, 信息一次传送, 通信延时要求不苛刻。集中式系统中, 保护控制主站设备具有决策功能, 保护控制主站通过通信网络传送各子站设备的监测信息, 做出决策后再通过通信网络传送控制命令到执行子站, 这时信息交换的延时会作为系统性能的重要指标[2]。一般广域保护控制系统通信方式会综合二者优点, 各种保护信息为区域内相邻站点互相交换, 区域稳定控制信息由区域控制中心收集信息、决策、下发控制指令。广域保护控制系统结构如图1所示。
对于传输流量大而且实时性要求高的广域保护控制系统而言, 现有的调度数据网络不能满足其通信性能要求, 需要重新组建区域过程层通信网传输广域保护控制的过程层交互信息, 其站间通信模式如图2所示。
2 广域保护控制系统通信需求
2.1 业务覆盖与分类
广域保护控制系统覆盖220 k V以下电网作安全稳定紧急控制及后备保护使用, 节点包括220 k V、110 k V、35 k V变电站、电厂, 通常的区域为片区电网几个乃至十几个站点。
根据广域保护控制功能, 其交互信息分为监测信息类、控制信息类。监测信息类包括采样值信息、状态量信息、故障报告信息等, 信息交互节点主要为线路相邻站点间通信, 部分数据还需要中心站与受控站间通信;控制信息类包括保护跳合闸命令信息、控制命令信息等, 信息交互节点主要为中心站与受控站间通信。
2.2 业务接口与带宽
IEC 61850-90-1中明确了业务类型为IP数据业务, 网络接口支持802.3以太网接口, 包括各类GE/FE光电接口, 装置针对不同通信信息类别, 提供独立的物理接口。
由于广域保护控制系统数据流以采样值信息为主, 根据IEC 61850-9-2-2011《公用电力事业自动化的通信网络和系统第9-2部分:专用通信服务映射 (SCSM) 通过ISO/IEC 8802-3的抽样值》中采样值报文帧相关定义, 按照每帧报文1个ASDU考虑, 每帧采样值数据长度约为169~226 Byte。每台合并单元输出的每周波80点采样值带宽计算式为:采样值数据长度/APDU×8bits/byte×80APDU/周波×50周波/s, 即带宽为5.4~7.2 Mbps。
各类交互信息按照不同报文长度成帧, 根据信息应用需求通信交互频率各不同, 具体信息如表1所示。
以一个110 k V变电站为例。110 k V出线4回, 110 k V主变2台, 35 k V和10 k V共出线28回, 所有电压等级均采用单母分段接线形式, 网络出口流量计算如表2所示。
由表2可知, 上述110 k V变电站出口总带宽需求为43.84 Mb/s。
由于站间交互的变压器、母线采样值信息是重复性信息, 可应用网络组播技术实现节省网络带宽的目的, 即通过向多个接收方传送单信息流方式, 可以减少具有多个接收方同时收听或查看相同资源情况下的网络通信流量。
2.3 业务传输性能
广域保护控制系统要求完成线路保护的后备保护功能, 其启动作时间比线路主保护动作时间慢, 范围在0.1~100 s之间。广域保护典型各元件动作时间分配如图3所示。
从图3可以看出, 为满足广域保护控制系统动作时间要求, 状态量信息以及控制命令信息通信通道端到端时延 (含光缆时延) 不超过15 ms。目前的广域保护控制装置通信缓存容量为64 kbits, 如装置间时延抖动过大, 会造成数据溢出丢失, 故任意2个装置间延时抖动尽量小于0.5 ms。目前, 广域保护控制系统跳合闸命令信息、控制命令信息为TCP协议通信存在丢帧重发机制, 但丢帧重发一次造成时延增加10 ms。采样值信息、状态量信息等为UDP协议通信无丢帧重发机制, 装置要求的总帧数量达到99%, 综合两方面要求通信通道误码率小于10–6, 丢包率小于10–3。
2.4 业务保障要求
根据广域保护控制装置各类信息用途, 业务保障有以下不同。
1) 采样值信息若带有时标信息, 不需要保证收发时延一致性, 可以进行收发通道异步的自愈保护, 并要求在50 ms内进行自愈保护。
2) 若采样值信息不带有时标信息, 则需要保证收发时延一致性, 并严禁使用收发通道异步的自愈保护。
3) 跳合闸命令信息、控制命令信息、状态量信息由于具有操作实时性要求, 要求在50 ms内进行自愈保护。
4) 广域监控信息、故障报告信息传输的故障信息往往为永久故障信息, 对系统暂态影响不大, 故要求在20 s内进行自愈保护。
2.5 业务安全防护
广域保护控制系统业务目前没有包含在电监安全[2006]34号《电力二次系统安全防护方案》中, 但符合其安全Ⅰ区“直接实现对电力一次系统的实时监控”的业务特征, 故应满足电力安全Ⅰ区的业务安全防护规定要求:安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证。
3 广域保护控制系统同步需求
广域保护控制系统要在时间—空间—幅值三维坐标下同时观察电力系统全局的机电动态过程全貌, 就需要所覆盖站点采样值信息同步。其中广域测量系统 (WAMS) 要求同步精度4μs, 否则将不能形成统一状态断面, 无法进行全网暂态分析;电流差动后备保护要求同步精度1μs, 否则会引起保护装置误动。因此, 广域保护控制系统各装置应实现的时间同步的精度要求能够达到1μs。
4 结语
综上所述, 广域保护控制系统对通信网络技术要求为:支持IP传输技术, 满足网络专用、横向隔离的要求, 覆盖110 k V、35 k V变电站/电厂, 区域控制中心站每接入间隔带宽2.3 Mbit/s, 受控站每间隔带宽9.59 Mbit/s, 网络故障支持50 ms自愈保护, 支持数据帧组播, 线路相邻站通道传输时延小于15 ms, 中心站至受控站传输时延小于15 ms, 延时抖动小于0.5 ms, 误码率小于10–6, 丢包率小于10–3, 各站装置要求传输时间同步信号, 同步精度1μs。
将来随着广域保护控制业务的逐步推广, 应利用电力通信网资源组建区域过程层通信网满足以上要求。广域保护控制技术在不断发展, 其通信需求也在不断变化, 只有掌握系统交互信息的作用与约束条件, 才能不断调整网络以适应业务需求的变化。
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控制需求 篇8
目前,推动可再生能源发展、提高能源使用效率、实现节能减排已成为各能源领域的共识。2014年全国风电新增装机容量19.81GW,风电总装机达到95.81GW,位居世界第一[1],太阳能发电并网新增容量为8.17 GW,总装机容量为26.52GW[2]。风电、太阳能发电等间歇性新能源大规模接入电网,极大增加了电力潮流的不确定性,对系统安全稳定造成了巨大威胁,对电网自动调节能力提出了更高要求。另一方面,虽然用电量增长趋缓,但国内电力供需仍有可能出现阶段性、局部性的紧张状态。需求响应技术是智能电网的核心技术之一,能够有效抑制潮流随机波动,缓解供需紧张态势,提高系统运行效率,促进节能减排。中国政府和相关电力企业通过示范工程立项、需求侧管理试点城市建设、颁布相关行政法规等措施大力引导推进该领域的相关工作。
需求响应工作的有效开展建立在对电力负荷进行深入了解和分析的基础上。近年来,国内负荷结构正发生深刻变化。据统计,在夏季负荷高峰期,国内空调负荷目前已占尖峰负荷的30%~40%[3,4,5],北京、上海等城市甚至达到了50%左右,巨大的空调负荷已成为高峰负荷不断攀升和负荷特性不断恶化的重要原因,对电网安全经济运行带来极大负面影响;而低谷电力富余,部分发电厂发电机处于闲置状态,造成资源浪费,大大降低了系统运行效率。
近年来智能电网的双向通信技术和高级量测体系的快速发展为监测和控制用户端负荷提供了技术支撑[6,7]。空调负荷所属建筑环境具备热存储能力,能够在特定时间内将电能转化为热能进行存储,并且在一定温度范围内对人体无明显影响,因此,比其他传统负荷更有应用前景。通过合理调控,不仅能够快速削减负荷,减缓负荷高峰压力,而且能够提供多种辅助服务,保证电网安全稳定运行,提高系统运行效率,与建设电厂相比,投资成本低,具有良好的社会效益和经济效益。因此,空调可作为重要的需求响应资源予以深入研究。
空调负荷可挖掘潜力大,调度方式灵活,已经越来越多地应用于需求响应的各个方面,在电力系统的调度运行中发挥着越来越大的作用。本文将在充分调研国内外相关文献的基础上,分别从空调系统建模、聚合模型、控制模式、调控策略四个方面对空调负荷研究进展进行阐述。这四部分内容之间的关系是:空调系统建模是空调参与需求响应的基础,聚合模型可以建立大规模空调群的模型,引导相关部门制定控制策略,控制模式决定了空调群是否需要进行聚合建模,而调控策略是对前面三个部分的综合应用。最后,文章在总结当前研究现状的基础上对国内空调负荷在需求响应领域未来发展趋势的关键点和难点进行了分析。
1 空调系统建模
1.1 空调所属建筑物的热力学模型
空调系统建模是空调负荷参与需求响应的基础,其包含两方面的内容:空调所属建筑物的热力学建模和空调机组的电热转化。前者重点描述建筑物室内温度与制冷(热)量的时变关系;后者构建了空调制冷(热)量与功率之间的定量关系(即能效比)。两者共同建立了室内温度与功率的内在联系,为制定空调负荷的需求响应策略提供了依据。在构建空调所属建筑物的热力学模型方面,目前国内外已有2种比较准确的建模方法:基于电路模拟的等效热参数(equivalent thermal parameters,ETP)建模方法[8,9,10]和基于冷(热)负荷计算的建模方法[11,12,13]。
1.1.1 ETP建模方法
ETP建模方法可以将房间环境(室内温度、内部产热、相邻房间热交换)、外界环境(室外温度、太阳辐射、空气渗透率)以及空调制冷(热)量等参数等效成电路的电阻、电容及电源等相关电路参数[10,14],用以模拟热量在房间内的传递过程。文献[14]综合考虑能量在环境与建筑物之间的传递过程,计及室内空气、外墙、内墙温度之间的差异性,提出了较为经典的三阶状态空间的空调系统热力学模型,建立了影响空调工作状态的温度变量与相关参数的状态方程。当进一步忽略温度在内外墙之间的差异性时,可以得到空调系统的二阶热力学模型[15,16]。虽然高阶模型的精度较高,但其结构复杂,计算量大,难以在工程领域进行大规模应用。
从简化计算的角度出发,可以再进一步假设室内空气温度与固体温度相等,得到当前在文献中最常用的空调系统的一阶热力学等效热参数模型[17,18,19],如图1所示。
由图1可以得出:
式中:Ca为等效比热容;Q为制冷/热量;To为外界温度;Ti为室内气体温度;R1为等效阻抗。
由式(1)可知,该模型能够建立起室内空气温度微分方程,可进一步推导出室温的时变方程用于空调所属建筑物的室温预测,同时也为空调负荷在需求响应的大规模调控奠定了理论基础。
1.1.2 基于冷(热)负荷计算的建模方法
基于冷(热)负荷计算的建模方法是根据能量守恒定理,任意时间段的空调所在建筑物的能量变化值等于空调制冷(热)量与建筑物所获得的热量之差,如图2所示。由此可建立建筑物能量变化恒等式,进而推导出室内温度的变化递推公式如下[11]:
式中:α,β,δ为常系数。
文献[11]根据任意时段内空调房间的热量变化值等于该时段房间得热量和新风负荷与房间内表面蓄热量和空调供冷量之差,建立了中央空调制冷期和停机期的室温时变方程,用以对中央空调进行周期性暂停控制,实现了良好的削峰和节电效益。文献[13]则根据能量守恒,建立了空调制冷量与建筑物储能及热量散失之间的关系,推导出空调房间内温度的连续变化规律,有效评估了不同控制方法下的空调负荷削峰潜力。
1.1.3 两种建模方法的对比
两种建模方法在本质上都是基于能量守恒原理,模拟房间与环境之间的热交换情况,故简化后的一阶ETP模型与基于能量守恒的冷负荷计算模型具有相似的表现形式(见式(1)和式(2)),前者在相关研究中一般忽略内部产热,因此式(1)中没有常数项,两种模型的对比如表1所示。模型参数受众多因素影响,会实时发生变化,而且模型的计算精度和速度与其使用范围密切相关,如何建立一个精度和速度都符合电力系统调度运行需求的模型对空调负荷的大规模参与需求响应有着至关重要的作用。
1.2 空调机组的电热转化
空调设备是一种将电功率转换为冷/热量的电气装置,从需求响应角度而言,建立空调负荷所属建筑物热力学模型的实质是为了在满足用户舒适度的室温范围内,调整空调负荷的电功率使其参与到系统的调度与运行,而空调电功率与制冷/热量之间的电热转化情况与空调类型密切相关。
目前国内外在空调参与系统运行方面的研究主要是针对分体式定频空调,电功率乘以恒定的能效比即可转换为制冷(热)量[15,16,17,20,21,22,23,24],电热转化较为简单。而分体式变频空调的电功率与制冷(热)量的比值不恒定,其值与压缩机频率有关,频率越大,能效比越低,其关系更为复杂[25,26,27,28]。文献[25]通过一系列实验证明,变频空调电功率及制冷功率与压缩机的频率、冷凝器的外部温度、蒸发器的回水温度呈一次线性关系,电功率、热功率、能效比(COP)与压缩机频率关系如图3所示。
对于集中式空调(中央空调),其制冷量除了跟压缩机有关,还涉及冷冻水循环系统、冷却水循环系、新风系统等多个热交换模块[20,29]。文献[11]建立了基于能量守恒原理的中央空调室温时变方程,但在建立空调电热转化模型时,并未考虑到中央空调内部能量转化情况,将空调制冷量与压缩机功率的比值设为恒定值,模型较为简单,无法真实反映中央空调的电热转化。
虽然国内外能源与环境及建筑能耗领域的科研工作者已经对各种空调的电热转化机制做了相关研究,但是在电力系统运行与调度领域中,基于变频空调系统热力学模型为系统提供调频、机组组合、调峰等辅助服务的研究还不足。而中央空调内部多个变量之间复杂的相互联系与转化,直接制约中央空调的精细化控制,仍有待进一步研究。
2 空调负荷的聚合模型
2.1 空调负荷聚合建模需要考虑的因素
空调负荷分布范围广,体量大,对于调度部门来说,不仅难以得到空调群组的总体特性(如功率变化情况),而且无法对其进行直接控制参与系统的运行。因此有关部门可利用聚合技术,对空调负荷进行资源整合,建立聚合模型,并进行相关聚合参数(开关、功率)的计算,方便系统的集中调度与控制。根据现有国内外空调负荷聚合模型的建模过程可以分析得到,影响空调负荷聚合模型建模效果的因素主要有2个。
1)空调群内部参数的多样性。空调负荷的分布特性决定了不同空调的模型参数由于建筑物结构、人员、照明等因素的不同,往往呈现出多样性的特点。而国内外很多学者为了在建立聚合模型过程中减少计算量,往往假设所有空调系统模型参数完全一致[20,23,30],这不仅违背实际情况,而且负荷参数多样性的缺失往往引发振荡问题,不利于空调负荷的有效控制。文献[20]指出,对参数相同的空调负荷群进行聚合经常会引起系统的振荡,而参数多样性的聚合模型往往会产生一个自然阻尼,具有更好的稳定性。
2)外部控制条件的变化。随着需求响应项目的大量开展,空调的开关状态和温度设置常常会发生变化,不考虑外部条件变化的静态情况下建立的空调负荷聚合模型已经无法准确地获取空调群组的负荷动态特性[23,30],这不利于有关部门对空调群的状态评估和实时控制。因此,在进行空调负荷聚合模型的建模过程中要充分考虑需求响应等外部条件的影响。
2.2 空调负荷聚合模型的建模方法
空调负荷在处理参数多样性的过程中,一般采用二次聚合的方式,其中一次聚合是将参数近似的同一区域的空调分为一组,利用状态转换[23,31]、蒙特卡洛抽样[32]、状态队列[22]等方法和模型对空调群的开关状态或功率变化进行分析,构建开关概率分布或聚合功率随时间的变化关系;二次聚合则是对于不同区域参数差异较大的负荷,通过加权等方式对所有空调组建立聚合模型,得到整个空调群组的运行状态和功率变化情况。文献[15,24,33,34]使用标准k均值算法将参数不同的空调负荷按参数相似度划分不同的组别,同一组的空调负荷,利用空调系统二阶ETP模型,根据空调开关状态和温度值划分不同的状态,计算空调在不同时刻每个状态的概率密度,建立了精度较高的同类型负荷的聚合模型,最后将不同组的模型按照一定的权重进行相加,建立了能够准确获取需求响应情况下空调负荷群暂态特性的聚合模型。文献[35]在空调系统一阶ETP模型基础上利用新型偏微分方程(PDE)结构表述单位温度与单位时间内负荷数量变化的关系,用以描述空调负荷在温度区域内的动态变化过程,建立起相同参数空调群的聚合模型,并将空调群的差异性参数作为系统的未知变量,设计出一种基于李雅普诺夫稳定理论的综合聚合模型。
对于因参与需求响应而使空调负荷自然状态下的开关或温度发生变化,大部分文献都是将控制指令作为系统输入量纳入空调群的状态转换模型中[20,30,31],以获取不同时间下空调群的开关或总功率情况。文献[31]在使用马尔可夫链模型模拟空调群状态变化的过程中将外界环境变化作为一个输入量计入状态空间方程中,建立起包含开关状态的空调负荷状态转化模型,用以分析空调群在信息完整度不同的场景下参与系统负荷平衡的可行性。当设定温度改变后,文献[35]认为,总流量(单位时间内穿过某一截面的空调数量)等于原有控制量(单位温度内空调的数量)叠加一个变量后所造成的结果,用以对温度变化后的空调群进行动态表征,实现了聚合模型对空调群的动态拟合。
3 空调负荷的控制模式
空调负荷在参与需求响应的过程中,要根据接收的控制信号做出一系列的响应,根据控制信号的决策位置,可以将空调负荷响应需求响应信号的控制模式分为两类:集中控制和分散控制[36]。
3.1 集中控制
调度部门对所辖空调负荷建立聚合模型,针对系统负荷平衡、输电线路上的潮流波动等需求进行优化调度,并制定相应的控制策略,对空调负荷进行统一控制的模式为集中控制,其特点是可靠性高、可预测性强[36],但由于相关部门与空调负荷之间需要架构通信线路,存在着投资费用高和通信延迟的问题,目前空调负荷参与需求响应大部分都是基于集中控制[37,38,39]。为了解决集中控制频繁通信的问题,文献[16]提出一种空调负荷提供连续调节储备服务的设计构想,为了减少集中控制对双向通信的依赖,文中设计了一种集预测和控制于一体的预测器,每隔一定时间,预测器会利用实测值对温度和开关预测值进行校正,这种预测—矫正机制可以大大减少控制部门与负荷之间的通信频率,削弱了集中控制时间延迟问题。
3.2 分散控制
安装于用户侧的智能电表实时监测系统电压、频率等因素发生变化并对空调负荷发布相应控制信号的控制模式为分散控制[36,40]。由于分散控制可以根据监测结果并结合自身情况迅速做出响应,无需进行空调负荷聚合模型的建模,故其响应速度快,具有较高的灵敏性,但由于没有统一的控制中心,其响应随机性较高,可能存在响应不足或过量响应的问题。目前基于分散控制手段空调负荷参与需求响应的研究还较少,文献[41]通过负荷的分散控制方式为系统提供一次调频服务,它将负荷的响应特性类比于机组的下垂特性,并根据频率变化与监测时间划分不同的控制区域,负荷的控制器可以根据频率检测情况做出相应的控制,仿真结果显示,在有空调等负荷参与需求响应情况下,一次调频效果更好。
3.3 基于负荷聚合商业务的控制模式
目前在发达国家出现了一种新兴的需求响应提供商—负荷聚合商[17,42,43],它能够对大量中小型负荷进行资源整合,进行统一调度与控制,以充分挖掘负荷侧资源并实现最大化经济效益。如图4所示,调度部门可以由多个负荷聚合商提供资源与服务,并与其架构通信线路,当调度部门将系统需求信息下达给各个负荷聚合商,负荷聚合商可以根据一定的控制目标,对所辖负荷下达控制指令或广播信号。基于负荷聚合商的控制模式,虽然能在某一定程度上减少调度部门信号产生及其与负荷之间频繁通信的压力,但负荷聚合商与空调负荷之间需要进行信息传递和交换,仍然存在着集中控制双向通信架构的投资成本高、时间延迟和分散控制响应效果差的问题。
3.4 三种控制模式的对比
空调负荷体量大,分布范围广,集中控制因其较高的可靠性是目前需求响应领域最常用的控制模式,但其需要产生大量控制信号并与其进行频繁通信,这对通信网络和实时调度带来了巨大的负担。而分散控制随机性较大,难以精准完成控制目标,整体控制效果较差。如何将集中控制的可靠性、可预测性与分散控制的灵敏性相结合,是实现空调负荷大规模参与需求响应的关键问题之一。基于负荷聚合商业务的控制模式在一定程度上兼具了集中控制的高可靠性和分散控制较快的响应速度等优点,减轻了调度部门与负荷之间的通信压力,具有良好的控制效果,已经越来越多地被应用于需求响应领域。
4 空调负荷的调控策略
在电力市场环境中,需求响应按照不同的用户响应方式可以分为基于价格的需求响应和基于激励的需求响应[44]。
基于价格的需求响应由于用户在参与需求响应过程中是完全自愿的,随机性较强,无法精确完成需求响应的目标,因此,空调负荷在此需求响应中的研究较少。
基于激励的需求响应主要的调控手段包括[45,46]:直接负荷控制(direct load control,DLC)、可中断负荷(interruptible load,IL)、需求侧竞价(demand side bidding,DSB)等。其中可中断负荷一般适用于大型工业和商业用户,而空调是中小型商业和居民负荷,较常见于直接负荷控制和需求侧竞价这两种需求响应项目。
4.1 DLC
DLC是空调负荷参与需求响应最主要的方式,它需要调度部门根据系统需求或电价信息制定相关策略(决策过程),并通过一定的方法实现对空调负荷的有效控制(控制方法),故其控制模式主要为集中控制。空调负荷在参与系统需求响应过程中,决策模型与控制方法相辅相成、紧密结合,为其参与系统服务提供了理论和技术支撑。
目前国内外已经对空调负荷参与需求响应的决策模型进行了大量研究,目标函数、约束条件、决策变量,这三个因素共同组成了空调负荷的优化调度模型。在空调负荷参与需求响应的过程中,目标函数一般是以供电商(最大化供电商收益[43,47,48])、系统运营商(最大化削负荷量[49,50,51]、最小化运行成本[52,53,54])以及用户(最大化用户满意度[50,55,56,57])这三方的利益为主,进行系统资源的优化整合;约束条件一般用以对求解结果进行约束,以满足系统运行条件及用户需求,主要包括负荷平衡[58]、控制持续时间[58,59](中断持续时间和连接持续时间)、温度调节范围[11,60]、用户削负荷能力[61,62]等;决策变量一般是空调负荷的开关状态[50,59,62]、占空比[11]等。空调负荷的优化决策模型从数学角度来说,是一个组合优化的问题,求解方法主要包括传统的线性规划[48,49,63]、动态规划[64]、模糊动态规划[53,54,58,65]、多通道动态规划[61]以及现代智能算法的遗传算法[59,66]、排队系统理论[67]等。
依托智能电网的快速发展,高级量测体系(advanced metering infrastructure,AMI)为空调负荷参与性需求响应提供了3种不同的控制方法[11,45]:(1)开关控制,有关部门发出指令,直接关断空调负荷;(2)温度控制,通过调整空调温度器进行负荷控制;(3)周期性暂停控制,对开关负荷进行周期性循环控制。
4.1.1 开关控制
开关控制一般是指在系统需要削减负荷时,有关部门提前对空调发出关断指令,空调负荷根据指令将开关断开的控制方法。开关控制的决策变量一般是开关状态,根据不同的目标函数和约束条件进行开关关断优化组合控制[50,59,62]。文献[50]以最大化削减负荷量为目标函数,以机组的最大关断时间为约束条件,并根据人体舒适度及负荷反弹的影响,确定空调负荷的控制时间,利用分组控制方法进行空调的启停控制,达到了良好的削峰效果。文献[59]以最小化空调负荷实际值与预测值之间的误差为目标函数,以空调机组允许的最大关断时间与最小运行时间为约束条件,利用深度迭代遗传算法求解最优开关组合状态,增加公司效益的同时,也提高了用户满意度。
4.1.2 温度控制
在外界环境一定的情况下,根据空调系统热力学方程(式(1)和式(2))可以看出,当室内温度保持稳定时,不同的温度设置点对应不同的功率,可以通过调整温度设置点达到控制功率的目的。空调的温度控制主要是根据电价和室外温度的变化情况,将负荷从高电价时段转移到低电价时段,降低用户费用[55,60],或根据系统运行情况调节温度设置值,为系统提供辅助服务,保证电力系统的稳定运行[56,68]。
在对空调负荷进行温度调整时,尤其是定频空调,由于压缩机机组只有额定功率运行和停机两个状态,温度一旦发生变化,处于启停状态的空调群数量也随之发生变化,新温度带的空调群分布将不再连续,负荷运行状态多样性受到破坏,会引起空调群聚合功率的波动[15,22,35,69,70,71],这对电网的安全稳定运行十分不利。在解决功率波动的问题上,文献[18]在分析聚合负荷波动机理的基础之上,提出一种对空调群个体分别进行温度上下限控制的分离方法,即对空调开关的“打开”和“闭合”的两种状态分别进行控制,将温度变化前后的温度带划分为不同的区域,分别对开关进行相应控制,能够有效地克服负荷波动现象。文献[70]粗略地概述了温度变化前后,可通过安装智能元件保存调整前的温度信息,当需求响应控制结束,开关从断开切换到闭合状态时可以根据保存的原温度重新对开关进行控制,因此不会存在因温度变化空调负荷状态重叠问题,进而消除系统振荡。文献[72]在文献[70]的研究基础之上进一步详细地分析和完善了该控制策略,并考虑了通信延迟对控制的影响,取得了良好的控制效果。
4.1.3 周期性暂停控制
周期性暂停控制是根据用户舒适度划定温度带,改变空调运行温度上下限,对空调系统主机施以周期性暂停控制,并将一个周期内主机运行时间所占的比重称为“占空比”,目前主要应用于中央空调领域,常用于系统削峰。以暖通空调为例,在运行期,空调机组工作,温度上升,到达温度最大值时,开关断开,进入停机期,由于进入房间的冷量和内墙的蓄冷作用,温度下降,到达温度最小值,此时开关再次闭合,进入运行期[17]。空调每开7 min,断开3min的状态变化如图5所示。文献[11]以空调的运行时间占空比为决策变量,以最大化节电量为目标函数,在空调的室温时变方程基础上,计入人体舒适度差异约束,提出了中央空调的周期性暂停控制优化模型,有较显著的节电削峰效益。文献[73,74]则从系统设计和实际应用方面分析了中央空调周期性暂停控制的可行性和实用性。
周期性暂停控制也常常与开关控制相结合,在保证用户舒适度的情况下,为系统提供更优良的服务。文献[16]扩大了空调负荷调节的温度带,在对空调负荷进行控制时,根据其所处温度带的位置,对空调负荷设定中断控制优先级顺序,负荷跟踪效果显著。文献[75]在此研究基础上,在已知可再生能源功率输出、空调量测参数以及联络线功率控制目标的前提下,设计出了微网联络线功率波动平滑算法,成功抑制了可再生资源引起的联络线功率的波动。
4.1.4 三种控制方法的比较
文献[76]指出,开关控制可以直接控制空调开关,能够瞬间改变空调负荷的大小,可调容量大,响应速度较快,但是在人体舒适度限制下无法进行更长时间尺度的功率调整,因此比较适用于调频、调峰等对时间要求比较高的调度运行场景;而温度控制在控制过程中有一个相对较长时间的反应过程,虽然可调容量较小,但能够在更长时间尺度上满足负荷调整要求,比较适用于负荷分配、机组组合等对时间要求不高的调度运行场景。空调负荷的可调度潜力与控制方式密切相关,不同的应用场景对于响应时间和持续时间有着不同的要求,故需要对不同控制方法下空调负荷的多种时间尺度响应特性及不同控制方法之间的优化组合进行分析,针对不同的应用场景选择设计更符合要求的空调负荷控制策略。周期性暂停控制兼具了开关控制和温度控制的优点,不仅能够快速进行电功率调整,而且有较长时间尺度的调度周期,是一种比较实用的调控方式。
4.2 DSB
DSB使需求侧资源不再是单纯的价格接受者,而是通过改变用户的用电模式以竞价的方式参与到电力市场竞争并获取一定经济效益。对于大量中小型空调负荷资源而言,往往需要借助于负荷聚合商参与到电力市场的运营。文献[17]提出双层调度模型,使空调负荷资源作为一种辅助服务参与到电力市场的竞价过程中,以实现负荷聚合商经济效益最大化。在宏观层中,电力公司规定负荷削减时段及报酬问题,根据负荷聚合商的投标情况安排第二天的调度计划;微观层面上,负荷聚合商获取用户的需求响应资源供应情况并在日前市场进行投标,并根据投标结果制定相关的控制策略。文献[77,78]则在电力市场的投标和出清策略的设计过程中考虑了空调负荷的内部响应特性以实现社会福利的最大化和解的最优化。作为一种优质的需求响应资源,空调负荷参与DSB前景广阔,但目前空调负荷在DSB方面的研究还处于起步阶段,有待进一步发展。
5 进一步研究方向
5.1 变频及中央空调的建模与调控
变频空调由于其节能省电、调温迅速的特点,市场占有率不断提高,已经成为空调市场的主流;中央空调功耗大,分布较为集中,与分体式空调相比,调节潜力更大,是一种优质的需求响应资源。而目前绝大多数文献都是基于分体式定频空调模型进行需求响应调控,对于变频空调和中央空调参与需求响应的研究较少,如何充分挖掘分体式变频空调和中央空调的需求响应潜力,建立更为符合其运行特性的电热转化模型、聚合模型及调度模型,实现变频空调和中央空调的有效控制,是空调负荷实现需求响应工程应用的重要一步。
5.2 空调负荷储能建模技术
空调所属建筑物具有热能存储特性,在特定时间内,能够将电能转化为热能存储于建筑物空间,这与常规储能元件具有相似的特性。模拟蓄电池的充放电过程,结合空调负荷的不同控制方式,进行相关电气参数计算,建立不同时间尺度下空调系统的储能模型,可以充分利用已有的常规电池的调度模型,将大量空调负荷纳入常规调度模式,这不仅能够实现系统层面的调度模型简化,而且可以将空调负荷应用到更多不同需求的应用场景,最大程度地挖掘空调负荷参与需求响应的潜力。
5.3 动态参数辨识技术
空调所属建筑物的热力学模型参数受多种因素影响,如太阳辐射、空气湿度、空气渗透率、室内人员流动等,这些因素都会随时间发生变化,造成空调热力学模型参数实时变化,这对大规模空调负荷的潜力评估和调度都会造成巨大的影响,因此必须结合相关调度的时间尺度对空调负荷的热力学模型进行在线动态参数辨识,实时矫正空调负荷模型参数,减少调度误差,实现对空调负荷的精确控制。
5.4 适应不同应用场景的空调负荷动态聚合建模技术
空调属于分散的需求响应资源,空间位置的不同往往会导致空调负荷外部参数的差异,在多时间尺度情况下,空调负荷的可调容量、响应速度等也会呈现不同的特性。在有限的需求响应资源情况下,系统调度部门常常需要在削峰、调频等不同的应用场景下进行负荷调度与控制,因此根据不同的应用场景对调度参数的需求,建立计及空调负荷多时空尺度、用户使用随机性、外界环境变化的在线动态聚合模型,实现可调度容量、可持续时间等技术参数的在线计算,是空调负荷实现在线调度与控制的研究重点。
5.5 高可靠性和灵敏度的空调负荷控制模式
从负荷角度而言,空调负荷体量大、分布范围广的特点决定了对其进行集中式双向通信控制需要较高的代价和较长时间的响应延迟;从系统角度而言,调度部门需要负荷迅速地响应控制信号,准确地实现控制目标。现有的控制模式———集中控制和分散控制,无法同时满足负荷和调度两个层面的控制需求,将集中控制的可靠性和可预测性与分散控制的灵敏性和经济性相结合是现在空调负荷控制模式的发展趋势。
5.6 电力市场环境下空调负荷参与DSB
空调负荷具有热存储性能,调度潜力大,目前已经在需求响应的DLC中有了大量的研究,实现了空调负荷在调峰、调频、抑制可再生能源波动等方面的应用,但对于空调负荷参与DSB的研究还较少。实施DSB在实现社会效益最大化、提高需求弹性等方面具有很好的应用前景,因此需要研究空调负荷本身响应特性并结合其调控策略建立电力市场环境下多种竞价优化模型,不仅可以提高用户层面的经济效益,也可以有效促进电力市场的多样化发展并提高系统的可靠性。
6 结语
当前资源枯竭、环境污染、气候变化已经在全球范围内引起关注,越来越多的可再生能源接入电网,给电网的安全稳定运行带来危机,需求响应技术为解决这一难题提供了一个良好的契机。空调负荷因其巨大的可调潜力已经成为重要的需求响应资源之一,在全球能源互联网的环境下,空调负荷参与需求响应有着良好的发展前景。本文结合国内外研究现状,分别阐述了空调在热力学建模、聚合模型、控制模式、调控策略四个方面的研究内容,可以看出,国外发达国家电力市场环境比较成熟,空调参与需求响应的研究起步较早,技术发展较快。而国内电力市场机制还不健全,电价还未放开,无法为空调参与需求响应提供良好的发展环境,虽然基于需求响应应用的空调负荷技术已经开始起步,但仍与其他国家有较大的差距。因此中国需要加快电力市场的发展,建立起一套良好的市场机制,为需求响应的发展提供制度和技术的保障,进一步引导空调负荷参与需求响应,实现系统层面稳定的运行和经济层面的利益最大化。
摘要：空调负荷是一种优良的需求响应资源,对空调的合理调控能够有效缓解供需不平衡,提高电力系统综合运营效率,实现资源优化配置,但这需要建立在对空调负荷运行特性基础理论的深刻理解基础上。文中从空调系统热力学建模、聚合模型、控制模式、调控策略四个角度,讨论了空调负荷在需求响应中的研究现状,并针对目前国内外空调负荷研究的实际情况,对空调负荷进一步的研究方向进行了展望。
控制需求 篇9
为满足电力峰荷需求,需要大量备用电能,这将造成非峰荷时段资源的浪费。此外,分布式电源可能存在的反调峰特性以及电动汽车集中并网[1]聚合效应等可能对平滑负荷曲线造成一定影响。智能用电双向交互技术[2]可指导用户合理用电,有效调节电网负荷峰谷差,从而提高电能利用率及电网运行效率[3]。
为改善电网负荷曲线,传统的需求响应(DR)主要针对工商业等大型电力用户展开[4,5],针对居民用户主要采用拉闸限电的调峰策略,用电方式较为被动。智能电网环境下,智能终端设备的接入、电力通信技术的发展以及高级量测架构的建设[6,7,8],促进了智能用电双向交互技术的发展,双向交互为居民参与自动DR、实现智能用电提供了技术基础。智能用电双向交互技术充分考虑了居民用电的自主性、差异性特征,可为用户提供智能化、多样化、便利化服务,同时又可实现电力公司对居民用电的有效管理与控制[9]。居民用户中智能可控负荷比例的不断增加[10],为采用新型负荷控制手段主动响应电网需求提供了可能。
结合智能电网及电力DR技术,国内外学者对智能小区用电[11,12]、用户侧能量管理[13,14,15]、负荷建模及控制技术[16,17,18]、发用电互动调度[19,20]等展开了相关研究。文献[21]结合智能电网关键技术,对智能小区配用电建设进行了探讨,着重从概念、理论入手,并未涉及具体技术的实现方法;文献[22]从节能与转移负荷的角度,提出了用户侧能量管理系统(U-EMS)的软硬件设计及实施方案,但该系统未实现与电网间的通信,所控负荷不能参与电力DR;文献[23-24]针对居民用户,提出了家庭能量管理系统,实现了对不同家电进行管理以参与电力DR,然而其控制过程未考虑家电实时状态的变化,且过多的用户输入也降低了其友好性。
本文基于智能用电双向交互技术,针对居民用户参与DR,在满足用电要求的基础上,以尽量满足用户舒适度为目标,提出了智能家电管理(home appliances management,HAM)控制方案。分析了不同类型家电在改善负荷曲线中的作用。
1 智能HAM控制系统
居民用电时间及专业知识的限制对其参与DR造成了不便,智能HAM可实现DR自动控制,同时尽量不影响居民正常生活。据统计,居民可控负荷约占总负荷的60%,其中主要有空调、热水器及电动汽车3类[10]。本文基于文献[19]家电负荷模型进行研究,且仅考虑上述3类负荷。
智能HAM系统包括家电控制器、通信模块、控制主机等,系统结构如图1所示。
图1中,该系统采用基于智能电网的通信技术,与小区电力控制中心、小区控制中心与电网控制中心间都可进行双向通信。
智能家电控制器位于被控家电端,包括数据采集处理模块、控制模块及通信模块。其功能如下。
1)数据采集及处理,实时采集被控家电运行状态信息,并进行数据处理。
2)控制功能,针对不同的家电实现通断电控制。
3)通信功能,可与控制主机进行双向通信。一方面,将实时采集的家电状态数据传送至控制主机;另一方面,可接收控制主机下发的各项家电控制命令。
为实现电网削峰填谷或其他负荷控制目的,小区电力控制中心接收电网控制中心命令,并根据不同用户用电特性向用户控制主机下发DR命令;控制主机接收到DR信号后,对比分析实时家电数据,当总用电功率高于DR用电要求时,执行算法做出负荷控制决策。此外,用户可通过控制主机的人机交互界面,预先对被控家电进行负荷需求设定,提高用户参与DR的主动性。
2 智能HAM控制算法
2.1 负荷模型分类
家电可分为重要负荷与可控负荷2类。重要负荷如电炉、照明类家电等,其断电会给用户生活造成较大影响,因此不参与DR控制;可控负荷如空调、电动汽车等,用电时间及规律较为稳定,且其短时间断电几乎不影响居民正常生活,便于参与DR控制。
本文研究的被控负荷有空调、热水器和电动汽车3类。根据用电特点,在DR中其作用可分为2类:一是削减负荷,如空调断电时,由于不具备储能特点,再次通电后达到舒适度范围时其耗电量将减少;二是转移负荷,如热水器和电动汽车,由于能够储能,再次通电达到舒适度设定时,其总体耗电量基本不变。
2.2 智能家电控制模型
被控家电的通断电状态与家电舒适度有关,同时家电舒适度又受其功率影响。本文所述家电模型数据采样周期为1 min。对于每种被控家电,用户可预先进行负荷需求设定。在满足DR用电要求的前提下,为实现智能家电合理控制,本文提出了家电舒适度指数KAPP来表征家电实时状态,其计算公式如下:
由式(1)可知,舒适度指数越大,说明用户满意度越低,相应家电用电优先级越高,而其参与DR的优先级则越低。KAPP已经过标幺化处理,可作为所有被控家电的典型状态参数进行比较处理。
2.2.1 空调
假定空调工作于制冷模式,空调运行状态与室温设定有关。当室温高于最高值时,空调通电;低于最低值时,空调断电;处于设定范围内时,空调保持原来状态。其控制模型及其舒适度指数KAC,t计算如下:
式中:SAC,t为t时段空调的工作状态(值为0表示断电,值为1 表示通电);TAC,s为最低室温设定值;ΔTAC为室温设定范围;TAC,t为t时段室温。
KAC,t为标幺化后当前室温与最低设定值之差,室温越高,舒适度指数KAC,t越大,用户的满意度越低,因此其用电优先级越高。DR期间,根据空调优先级控制其通断电状态。
2.2.2 热水器
热水器运行状态与水温设定有关。当水温高于最高温度TWH,s时,热水器断电;低于最低温度时,热水器通电;处于设定范围内时,热水器保持原来状态。热水器控制模型及其舒适度指数KWH,t如下:
式中:SWH,t为t时段热水器工作状态(值为0表示断电,值为1 表示通电);TWH,s为最高水温设定值;ΔTWH为水温设定范围;TWH,t为t时段水温。
KWH,t为标幺化后当前水温与最高设定值之差,水温越低,舒适度指数KWH,t越大,用户满意度越低,因此其用电优先级越高。DR期间,根据热水器优先级控制其通断电状态。
2.2.3 电动汽车
假设电动汽车为即插即充式。根据其充电特点,其负荷需求设定为:规定时刻前电动汽车应达到满充。如假设从21:00开始充电,设定为次日04:00达到满充。式(6)表示电动汽车控制模型;电动汽车的舒适度指数计算方式与空调、热水器不同。规定,当预计电动汽车在规定时间前不能完成充电时,其舒适度指数趋于无穷大;反之,若可以完成充电,则该指数为0。
式中:SEV,t为t时段电动汽车状态(值为0 表示断电,值为1表示通电);Qt为t时段电动汽车的电量;Qmax为电池荷电状态(SOC)最大值;Qmin,t为t时段电池SOC最小值。
KEV,t趋于无穷大时,表明电动汽车不能在规定时间前完成充电,此时可将其用电优先级设为最高。DR期间,根据电动汽车优先级控制其通断电状态。
2.3 家电动态优先级
为实现合理的家电控制,需对家电优先级进行设定,本文所提优先级均指家电用电优先级。优先级最低的家电最先参与DR控制。文献[24]提出由用户预先设定家电优先级,控制主机据此执行控制算法。然而,该方案不能体现家电状态实时变化,且过多的用户输入也给实际应用造成了不便。
鉴于此,本文提出了家电动态优先级K,K可随家电状态实时变化。对于每种家电,舒适度指数KAPP越大,说明用户满意度越低,则其动态优先级越高。因此,可以用舒适度指数KAPP来表征家电动态优先级K。K值计算如下。
式中:为小于x的最小整数;N(x)为x的排序函数;KAPP0(t)为t时段K的采样值。
先对KAPP以n min为采样周期得到KAPP0,再对3种家电KAPP0排序并将其划分为1,2,3等级,其中3表示优先级最高。分析可知:当n=1时,每分钟更新1次K值,可能造成家电通断电状态的频繁变化,影响家电正常工作;当n较大时,K值的更新周期较长,该动态优先级有一定滞后性,将影响用户舒适度。因此,合理选择n值可防止家电运行状态频繁变化,同时保证控制的实时性。
2.4 控制算法
控制主机接收到DR信息后,执行控制算法,作出智能家电响应决策。算法目标是:DR期间,在满足用电要求的前提下,按照家电动态优先级K由低到高执行控制决策,尽量满足用户舒适度需求。具体流程如图2所示。图中:P1为被控家电总功率;P2为DR给定功率限制;i为算例模型。
步骤1:当P1>P2时,根据家电数据进行KAPP和K的计算排序。
步骤2:按照动态优先级由低到高顺序,若该家电为通电状态,则令其断电并更新P1,然后重复步骤1;否则,若该家电处于断电状态,则判定较高优先级家电状态并进行决策;直至P1
步骤3:根据2.2节中家电工作状态模型更新所有家电功率状态,进入下一轮控制过程。
3 智能HAM控制方案
本文的智能HAM控制方案如下。
1)在接收到电网控制中心DR命令后,小区控制中心根据不同居民用电特点,向用户控制主机下发DR信息,包括DR时间、用电功率要求等。
2)用户通过控制主机设置被控家电舒适度,同时控制主机接收家电控制器上送的家电状态信息。
3)控制主机进行数据处理,包括计算被控家电的KAPP和K;比较P1与P2大小,执行控制算法,作出控制决策。
4)控制主机向家电智能控制器下发决策命令,智能控制器动作完成通断电控制。
4 算例分析
4.1 算例参数
算例中,被控负荷功率及负荷需求设定如表1所示。
电动汽车初始充电时间可人为设定,电池SOC初始值Q0=10%,完成充电时Qmax=90%。额定功率下,6h可完成充电;由于22:00左右,居民热水用量较大,因此水温下降较快。给定DR用电功率PDR=6kW,响应时段为20:00—00:00。
4.2 算例仿真
4.2.1 算例1
K更新周期n为1 min,电动汽车从17:00 开始充电。采用所提负荷控制方案后,负荷工作状态仿真结果见图3,家电动态优先级K见图4。
由图3和图4可知,17:00开始,水温处于设定范围内,此时热水器不耗电;DR期间,20:00—22:00时段内,热水器处于断电状态,此时空调动态优先级最高,因此空调与电动汽车交替工作;22:00—23:30时段内,水温下降,热水器动态优先级升高,因此热水器通电工作,空调断电;之后,热水器与空调根据动态优先级交替工作;DR结束后,电动汽车持续充电,直至次日凌晨约01:40满充。
22:00—00:00时段内,空调与热水器舒适度指数十分接近,导致两种家电通断电状态频繁切换,这将对家电正常运行造成不利影响。
4.2.2 算例2
为避免开关频繁动作,设家电动态优先级每10min更新一次,电动汽车17:00开始充电。负荷工作状态仿真结果见图5,家电动态优先级见图6。
由图5和图6可知,所有家电起始工作状态与算例1相同;22:00—00:00时段内,热水器与空调动态优先级随其状态不断变化,不再出现通断电状态的频繁切换,控制结果较算例1更为理想;由于电动汽车SOC始终满足Qmin,t要求,因此其动态优先级一直最低。DR结束后电动汽车开始充电,次日01:40左右完成充电。
4.2.3 算例3
设定电动汽车从21:00开始充电,动态优先级更新周期为10 min,采用负荷控制方案后,负荷工作状态仿真结果见图7,家电动态优先级见图8。
由图7和图8可知,22:30时电动汽车SOC不满足设定要求,即在次日04:00前不能满充,因此其优先级变为最高;此后电动汽车持续充电,空调与热水器断电。DR结束后,空调与热水器恢复工作并达到负荷设定要求。
4.3 仿真结果分析
4.3.1 DR前后区域负荷曲线变化
假设参与DR的用户数目为400户,可控智能负荷渗透率为50%。当参与DR的用户比例分别为100%和50%时,区域负荷曲线变化见图9。
可知,DR前,21:30—23:00为区域用电峰期,最大功率为8.8 MW;DR后,负荷曲线趋于平缓,50%用户参与DR的最大功率和100%用户参与DR最大功率分别降为7.3 MW和6.2 MW,且23:30—次日02:00谷时段用电量明显增加。随着参与DR用户比例的提高,电网区域负荷曲线移峰填谷效果更为显著。负荷峰谷差的变化有助于减少系统峰荷备用、提高电网运行的安全稳定裕度。
4.3.2 DR前后用户效益
考虑居民侧分时电价,DR控制将对用户用电量及电费产生影响。算例1中家电频繁动作不利于其正常工作,因此不考虑该方式的实际应用效果。分时电价如下[25]:09:00—23:00 时段电价0.595元/(kW·h);23:00—次日09:00 时段电价0.315元/(kW·h)。算例2中,17:00—次日04:00的被控家电耗电量、电费情况如表2所示。
由表2可知,被控负荷总耗电量基本不变。热水器工作情况发生变化,耗电量增加了0.4kW·h;空调具有负荷削减作用,耗电量减少了0.5kW·h;电动汽车起转移负荷作用,其耗电量不变。DR前后被控负荷总电费分别为25.05元和22.34元,大约减少10.82%。
算例3相应耗电量及电费情况如表3所示。被控家电总耗电量减少了1.69kW·h;考虑分时电价,DR前后被控家电总电费分别为25.05 元和17.67元,大约减少了29.46%。
综上,智能家电参与DR后,从电网运行角度,负荷曲线的移峰填谷有助于减少峰荷备用,提高电能利用率;从用户角度,分时电价实施背景下,在尽量不影响用户正常生活前提下,可显著节约电费。
5 结语
以居民用户参与电力DR为例,本文系统地介绍了智能HAM系统及其控制方案。在满足DR给定用电功率要求的前提下,提出了家电舒适度指数的概念,并根据被控负荷实时动态优先级执行用电决策。仿真结果表明以下几点。
1)随着智能可控负荷参与DR比例的提高,所提控制方案可显著改善电网负荷曲线,减少峰谷差。
2)允许用户预先设定负荷需求范围,并据此实时计算负荷动态优先级,使控制结果尽量不影响用户正常生活。
3)在考虑分时电价背景下,本文提出的控制方案可指导用户合理错峰用电,显著减少用电费用。
本文所提智能HAM方案为用户参与电网互动、实现智能用电提供了技术支撑。下一步研究将考虑电网区域控制中心与所有用户间的协调互动技术,以及HAM系统普及后,设备投资与节电效益相比所带来的经济效益、环境效益等,为HAM系统广泛应用奠定基础,也为智能用电网建设提供依据。
摘要：运用智能电力需求响应(DR)技术,有效整合用户侧电网响应潜力以提升电网运行的安全性、稳定性和经济性值得深入研究。以居民用户为例,利用智能电网双向交互能力,提出了智能家电管理(HAM)系统及其控制方案。建立了不同家电的控制模型,并根据家电运行特点提出了家电舒适度指数的概念。在满足DR用电要求并尽量满足用户舒适度的前提下,根据家电实时状态在线计算其动态优先级,并按照优先级顺序执行负荷控制决策。分析了不同家电参与DR后,对改善电网负荷曲线的作用。从电力公司与用户两方面分析了所提控制方案的控制效果。仿真结果验证了智能家电控制方案的合理性。