极端高温下区域供冷系统供需双侧协同优化：基于冷却需求响应的虚拟储能调控策略

针对极端高温导致区域供冷系统(DCS)峰值负荷激增的挑战，研究人员提出了一种融合时间分阶冷价(TOUCP)与建筑热惯性的供需双侧协同优化框架。通过建立冷却需求响应(DR)机制，引导用户利用虚拟储能(VESS)转移负荷，实现峰值削减率12.1%，用户成本降低8.57%，为极端气候下的城市供冷系统韧性提升提供了经济-舒适双赢方案。

　　

随着全球变暖加剧，2022年中国创纪录的热浪导致人均21天高温暴露，直接造成5.09万例热相关死亡。城市区域供冷系统(DCS)作为集中式制冷方案，在极端高温下面临峰值负荷超过设计容量的风险。传统扩容方案因设备利用率低而经济性差，而单纯供给侧优化难以应对极端气候的随机性。如何通过需求侧资源挖掘实现系统韧性提升，成为城市能源领域亟待解决的难题。

中国研究人员提出创新性解决方案：将冷却需求响应(DR)机制引入DCS，构建基于Stackelberg博弈的供需协同优化框架。研究团队开发了模块化用户侧能耗代理模型，通过时间分阶冷价(TOUCP)激励用户利用建筑围护结构热惯性实现虚拟储能(VESS)，并引入基于24℃基准的违反热舒适(TC)惩罚项平衡经济性与舒适度。仿真显示该方法在华南地区实现12.1%的峰值削减率，用户成本降低8.57%的同时保持室内温度在舒适区间。

关键技术方法包括：1)建立RC(热阻-热容)热网络模型量化建筑热惯性；2)采用NSGA-II算法求解Stackelberg博弈均衡；3)开发模块化用户能耗代理模型处理区域异质性；4)基于ASHRAE标准构建动态PMV(预测平均投票)热舒适评价体系。

【Thermodynamic model】
通过等效电路原理建立建筑围护结构RC网络模型，将墙体导热过程转化为热阻(R)-热容(C)串联电路，量化延迟效应对室内温度的影响。DCS设备模型包含离心式冷水机组、冰蓄冷装置和变频水泵，采用COP(性能系数)曲线描述部分负荷特性。

【Methodology】
构建双层博弈框架：供给侧(领导者)制定TOUCP策略优化售冷收益，需求侧(追随者)响应价格信号调整用能行为。引入违反热舒适度惩罚函数TC=∫(T_in
-24)²
dt，通过NSGA-II多目标优化求解Pareto前沿，最终获得Nash均衡解。

【Case study】
华南地区仿真表明：1)TOUCP高峰时段价格提升20%时，办公楼通过预冷策略将14.3%负荷转移至低谷；2)当用户舒适偏好系数β=0.7时，系统实现最佳经济-舒适平衡；3)与单纯供给侧优化相比，协同方案使设备利用率提高18.6%。

【Conclusion】
该研究突破性地将DR机制引入DCS领域，创新点在于：1)建立首个考虑冷却负荷特性的TOUCP机制；2)通过VESS实现建筑集群"削峰填谷"；3)模块化建模解决用户异质性难题。研究为应对气候变化的城市供冷系统升级提供了新范式，其方法论可扩展至区域综合能源系统(RIES)优化领域。未来工作需进一步研究多建筑类型耦合效应及极端天气不确定性建模。