能源管理系统对电力市场影响
现有能源管理系统(EMS)允许建筑运营商接入并监测传感器数据、修改空气处理机组的操作(设定点)条件，恒温器、冷水机组、冰蓄冷等设备要结合外部的天气和价格条件进行变化，保证以最少的能源成本满足使用者整天的舒适度。下面是小编为大家分享能源管理系统对电力市场影响，欢迎大家阅读浏览。
1.动机和需求
碳排放、可靠性、供应能力、基础设施升级问题推动电力市场的现代化。迫使市场上大规模采用可再生能源，并采用必要的调节功能—智能电网定价、需求响应、分布式存储和分布式发电设备。翼虎能源先进的能源管理系统中包含电力需求响应功能，快速响应市场电价变动、响应政府调峰活动并获得补贴，对于商业建筑等大型公共建筑十分有利。暖通空调系统的用电量占整个建筑能源需求的30-40%，暖通空调优化是能源管理平台中的关键能力，同样也是我们最为擅长的部分。
现有能源管理系统(EMS)允许建筑运营商接入并监测传感器数据、修改空气处理机组的操作(设定点)条件，恒温器、冷水机组、冰蓄冷等设备要结合外部的天气和价格条件进行变化，保证以最少的能源成本满足使用者整天的舒适度。目前EMS系统配备基本的优化功能—利用预冷和预热控制尽量减少能源使用。但管理员仍需要在做出大量建筑经济决策的同时监测设备是否正确运作。然而天气因素和市场条件的高频、不定期变化，很大程度上局限了管理者的决策能力。
当前EMS系统的一个限制因素是自身反应能力。换句话说，他们缺乏必要的机制去准确地量化并预测天气、入住率、建筑设计和建筑动态响应的市场价格、能源需求和成本、舒适条件所带来的影响。缺乏对电力市场系统性了解，限制其参与电力需求响应计划。例如遇到极端意外事件时，建筑受到电力市场实时高波动价格影响，却低估了在计量、自动化和储存技术上的投资。因此缺乏对电力市场的认知，会间接导致储存资产的贬值。
主动型能源管理系统进一步提升了楼宇自动化水平。这些系统使用的预测模型能够自动优化建筑点位，在外部条件不断变化时保证能源收入最大化并维持舒适条件。预测模型协调建筑热动力与天气、入住率和价格动态变化之间的关系并据此预测、量化能源需求。预测模型利用可用的传感器数据和基本的建筑技术信息，并依靠统计学和机器学习技术进行建立。这种方式保证了高模块化、低技术成本和快速的部署时间。
2.积极主动能源管理
一个典型的电力暖通空调系统。周围的空气在当前温度和湿度条件下进入空气处理机组(AHU)。(实际情况比图1所示更复杂，使用冷水机组和冰储蓄向AHU提供制冷量)。加湿/除湿调节湿度后，通过冷却混合物来除去空气中的多余热量。将混合物进一步冷却移除热量，来实现预定的冷负荷。当温度和空气流量达到适宜比例时，也能获得相同的冷负荷。大型空调机组通过空气阻尼器将新鲜空气输送到各个独立的区域，每个独立区域的封闭回路中的阻尼器和恒温器协同工作，检测其内部的温度变化。影响内部条件变化的因素包括：占用率、设备、外部太阳能辐射和风对流产生的热负荷。各个区域的空气不断循环再返回到AHU，最终排放到大环境中形成闭环。这样即可依靠环境条件、环境优化组合和空气循环节省能源。
主动能源管理系统使用天气预报和建筑区域预测动态模型，预测并挖掘天气和内部变化趋势以尽量减少AHU的制冷负荷。如果建筑自身的动力/热力环境优良(例如建筑自身通风、光照条件良好)，我们就能更好的平衡节能量与需求之间的关系，进行优化配置而不影响用户舒适度。在图3显示的是以AHU操作为基础来优化电力配置。我们发现确保舒适度的条件下，可以在波谷/峰值时期实现20–30%的电力节约。用能峰值期间，以最佳方式利用建筑动能降低能耗量并减少用户不满。
两项关键的技术进步使主动能源管理系统的发展成为可能。第一个是可用性统计学和机器学习技术，利用可用性传感器数据和最少的建筑技术信息建立低成本、自适应建筑模型。第二项是准确的预测能力——数值天气预报(NWP)。准确的天气预报密切影响着电网和建筑运行其中的经济利益。
3.电力市场
由于预测风险困难、操作的高可变性和效率低下(例如设备)，电力市场的实时价格的经济利益大打折扣，而且目前需求响应项目只偶尔运行，因此积极主动的能源管理系统可以发挥更大作用，它通过ISOs(通信软件系统)确保建筑积极参与其他几个市场。由此获得的经济效益还可以应用在能源管理技术投资上。
日前需求和储备市场:建筑可以在一天的不同时间内提交价格需求并保存投标价。能源存储、需求转移和暖通空调系统的切负荷能力(事故情况下，为维持电力系统的功率平衡和稳定性，将部分负荷从电网上断开)会影响投标价格。通信软件系统使用来自发电机和消费者的投标价搜寻市场价格，并为消费者包括建筑物设置日前价格和需求计划。此类形式广泛用于钢铁、半导体、和水泥厂等大工业用户。在日前需求市场中，其市场价格往往低且稳定，因为它包括从低成本批量设备中得到的`发电量如煤发电和原子核发电。能源管理系统可以利用天气预报和投标价预测模型预测能源需求。并且在冰蓄冷形式或切负荷能力需求下分配一定量的储能能源。长远来看建筑物可以锁定协议价格减少实时价格波动带来的影响。此外建筑物可以更好地利用快速暖通空调斜坡容量以及照明设备去跟踪日前清除的需求配置文件。用户还可以利用需求投标价优化日前消费安排，进一步削减成本增加收入。
实时市场:建筑物可以提交需求响应投标价格，通信软件系统每隔3到5分钟进行一次安排调度。电力市场会平衡来自日前预测和管理突发事件两种需求之间的实时偏差。其中冰蓄冷设备和快速暖通空调切负荷能力(即斜坡容量)是非常宝贵的资产。一旦能源价格上涨，用户可以通过根据前一天的预测用量，优化第二天的用电计划，从而将潜在收益最大化。
辅助服务市场:建筑物可以分配存储和切负荷能力向通信软件系统提供调节服务，由此服务获得的收入可以抵消能耗成本支出。
利用一些操作任务和市场类型建立额外的资产，潜在的收入极大的鼓励了业主进行主动投资。此外，预测能源管理系统可以帮助建筑物减少高波动实时价格带来的影响，激化在能源效率、自动化和存储技术上的投资。建筑有能力提供配套的市场服务，也有助于整合间歇性可再生资源，系统管理员也可依赖稳定的电网频率提升资产使用率。
由于预测风险困难、操作的高可变性和效率低下(例如设备)，电力市场的实时价格的经济利益大打折扣，而且目前需求响应项目只偶尔运行，因此积极主动的能源管理系统可以发挥更大作用，它通过ISOs(通信软件系统)确保建筑积极参与其他几个市场。由此获得的经济效益还可以应用在能源管理技术投资上。
辅助服务市场:建筑物可以分配存储和切负荷能力向通信软件系统提供调节服务，由此服务获得的收入可以抵消能耗成本支出。
利用一些操作任务和市场类型建立额外的资产，潜在的收入极大的鼓励了业主进行主动投资。此外，预测能源管理系统可以帮助建筑物减少高波动实时价格带来的影响，激化在能源效率、自动化和存储技术上的投资。建筑有能力提供配套的市场服务，也有助于整合间歇性可再生资源，系统管理员也可依赖稳定的电网频率提升资产使用率。
4.研究需求
我们对几个研究方向进行了探索，以加快主动能源管理系统的广泛部署并量化在市场和业务上的影响力。
为建筑系统开发竞价策略。开发优化公式去量化不同的建筑资产，以最有效的方式提供储备和配套服务的能力。
评估电力市场效益。区域化的研究需要分析建筑需求的弹性变化、储备对市场的影响和可再生一体化这三个方面。例如它必须量化排放、区域边际电价、辅助服务价格并减少传动装置和发电投资。
为建筑物重新评估适合的电力市场。市场的宗旨不是以物质的方法激励先进自动化技术的部署。例如，当前的智能电网在需求响应项目中的几次用电调度，可能没有向楼宇业主提供足够的资助。在某些情况下，能源管理系统甚至可以帮助建筑物在电力市场中更快地做出反应进而节约能耗成本。
多功能建筑能源管理。分布式能源管理算法可以协调多个大型建筑场所，例如商场、大学和企业园区。现场协调也需要更有效地参与到市场中来，协调生成水和蒸汽的核心机组，尽量减少能量损失。我们会进一步减轻已知风险，找到抑制建筑资源利用率的技术瓶颈。
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