CN105135623B - 一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法，该方法根据热力平衡原理，建立空调减载运行时的室温时变模型，模拟出空调在不同运行负载下的房间室温变化过程。建立基于用户舒适度的优化控制模型，根据上一空调减载控制期结束时的室温的高低，确定用户舒适度级别和下一减载控制期的受控优先级。建立空调负荷超短时可信容量预测模型，预测下一减载控制期的调峰可信容量上限和下限。根据以上三个模型，建立减载容量与目标调峰容量相差最小的中央空调减载调峰控制模型，得出各控制期的受控用户及对应空调负载这两类优化结果，实现中央空调减载控制。

Description

一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法
技术领域
本发明属于电力需求侧管理技术领域，尤其涉及一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法。
背景技术
国外基于AMI的空调远程负控方式主要是——周期性暂停控制(duty cyclingcontrol，DCC)，又称轮停，指对空调制冷机实施周期性开/断，通常将一个控制周期内制冷机允许运行时间所占比例称为“占空比”(duty cycle，又称作占空因数或负载持续率)。但传统DCC模型不计入人体热舒适度要求，停机过长可能导致室温超出舒适范围。对此，有文献提出最大可停机时间的概念，并将可停机时间约束计入空调负控模型。这种计入热舒适度的方式是较粗糙的，因为室温上升时间与空调房间的蓄热特性、外界气温有关，即便制冷机停机时所有用户的室温从相同温度点开始上升、且要达到同样的温度上限，不同用户的可停机时间是不同的，同一用户在不同时段的可停机时间也是不同的。同时，中央空调频繁启停不仅会有损机组还会造成负荷反弹和波动。
发明内容
本发明的目的在于提供一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法，旨在提出一种适用于中央空调工作特点的、区别于传统轮停控制的新的中央空调负荷控制手段，降低传统轮停控制方法对中央空调设备损伤的风险，在满足电网调峰需求的同时，最大可能地保证用户舒适度，提高用户参与度。
本发明是这样实现的，一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法，其特征在于，所述满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法根据热力平衡原理，建立空调减载运行时的室温时变模型，模拟出空调在不同运行负载下的房间室温变化过程。建立基于用户舒适度的优化控制模型，根据上一空调减载控制期结束时的室温的高低，确定用户舒适度级别和下一减载控制期的受控优先级。根据空调日前5天内用电负荷平均值确定历史用电负荷基准值，建立空调负荷超短时可信容量预测模型，预测下一减载控制期的调峰可信容量上限和下限。根据以上三个模型，建立减载容量与目标调峰容量相差最小的中央空调减载调峰控制模型，得出各控制期的受控用户及对应空调负载这两类优化结果，实现中央空调减载控制，降低传统轮停控制方法对中央空调设备损伤的风险，在满足电网调峰需求的同时，最大可能地保证用户舒适度。
具体包括以下步骤：
步骤一，根据热力平衡原理，建立空调减载运行时的室温时变模型，模拟出空调在不同运行负载下的房间室温变化过程，并限定非减载期的空调负载输出，防止负荷反弹现象发生；
步骤二，建立基于用户舒适度的优化控制模型，根据上一空调减载控制期结束时的室温的高低，确定用户舒适度级别和下一减载控制期的受控优先级，室温越低，用户舒适度越高，受控优先级越高，并限定当室温与舒适度上限的温差小于某一数值时，认为继续控制该空调会影响用户舒适度，该空调不再具备接受减载控制的条件，强制进入非减载期；
步骤三，根据空调日前5天内用电负荷平均值确定历史用电负荷基准值，不包括周末、参加减载交易日、异常状况日数据，建立空调负荷超短时可信容量预测模型，预测下一减载控制期的调峰可信容量上限和下限，可信容量上限和下限分别指在用户确定的最高室温和理论舒适度边界最低温度情况下的空调用电减载量；
步骤四，建立减载容量与目标调峰容量相差最小的中央空调减载调峰控制模型，得出各控制期的受控用户及对应空调负载这两类优化结果，实现中央空调减载控制。
进一步，所述步骤一包括：
减载期的室温时变模型，根据能量守恒原理，任何时段空调房间热量变化值等于该时段房间得热量QCL、新风负荷QNW与建筑内表面蓄热量Qx和空调供冷量之差；
减载期，空调供冷量等于自然运行负载乘以能效比与控制负载r，第n个控制周期的停机期中，任意时刻t开始的dt时段内，成立：
式中：Ca＝0.28J/kg·℃为空气定压重量比热；Vk为用户k的制冷空间体积，可统一按商务楼标准层使用面积与地上层数之乘积估计；ρa＝1.29kg/m3为空气密度；为用户k制冷机的能效比值；为用户k在第n个减载期负载率rk,n条件下t时刻的室温；为时段n的历史用电负荷基准值；等式右侧中：Qk,n CL和Qk x分别为瞬时得热量和建筑内墙面蓄热量，由下面公式得到：
上式中，αk和βk,n为由建筑物面积、围护结构传热系数、第n控制周期外界气温决定的系数；Sk为内墙面蓄热系数，单位W/(m2·℃)，Ak in为内墙面积，单位m2；Gw为新风量；Din、Dout分别为室内、外空气含湿量；
在已知减载期初始室温Tk,n in-control(0)的条件下，求解该方程得减载期室温时变模型为：
上式中，为了简化公式，用Ak,n、Bk、Xk,代号表示建筑热工参数、空调参数、蓄热参数，分别为：
分别为用户k在第n个减载期负载率rk,n条件下t时刻的室温、第n个减载期初始0时刻的室温；αk和βk,n为由建筑物面积、围护结构传热系数、第n控制周期外界气温决定的系数；Sk为内墙面蓄热系数，单位W/(m2·℃)；Ak in为内墙面积，单位m2；为时段n的历史用电负荷基准值；Gw为新风量；Din、Dout分别为室内、外空气含湿量；
用户k的控制负载为rk，则某一个减载期结束时的室温为Tk,n in-control，5分钟。
进一步，所述步骤一还包括：非减载期的负荷控制
减载控制结束后应监控若干个控制期，在满足电网供电容量和目标调峰容量的条件下，控制空调负载即供冷量Qk cool的输出，使室温不直接降至Tset，确保空调负荷的平稳过渡。
进一步，所述步骤二具体包括：
根据第n个减载期结束时的室温Tk,n in-control，进行由高到低排序，优先控制室温低的用户空调，当Tk,n in-control越低对应的减载优先级越高，第n个减载期有三个用户空调接受减载控制，当室温与舒适温度上限Tmax之差⊿T，小于某一温度值时，认为继续控制会影响用户舒适度，不再具备接受减载控制的条件，进入非减载期。
进一步，所述步骤三具体包括：
以日为单位，计算日前5天的用电负荷的平均值，求得历史用电负荷基准值不包括周末、参加减载交易日、异常状况日，则，第n个控制期，K个用户智能减载控制下的可调峰容量总和为：
第n个控制期，室温与舒适温度上限Tmax之差在最小值⊿Tmin以上的用户均受控，此时可调峰容量最大；第n－1个控制期的受控用户数量和实际调峰容量，将影响第n个控制期的可调峰容量，满足减载调度目标Ln OB，确定调峰容量区间，即可信容量上限和下限，具体分别指在用户确定的最高室温和理论舒适度边界最低温度情况下的空调用电减载量，预测值如下：
其中，分别表示使用户室温上升到用户确定的最高室温、理论舒适度边界最低温度的空调负载率。
进一步，所述步骤四具体包括：
减载容量与目标调峰容量相差最小，xk是用户k是否受控的标识量，1表示受控、0反之，目标函数为：
减载调峰控制模型的约束条件包括：
(1)一个减载期结束时室温的上限约束：
(2)任一减载期的减载容量接近于目标调峰容量：
(3)决策变量取值范围约束：
0≤rk,n≤1；
本发明提供的满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法，是一种适用于中央空调工作特点的、区别于传统轮停控制的新的中央空调负荷控制手段，降低传统轮停控制方法对中央空调设备损伤的风险，在满足电网调峰需求的同时，最大可能地保证用户舒适度，提高用户参与度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法流程图；
图2是本发明实施例提供的单个用户减载控制期及控制后非减载期的室温变化曲线示意图；
图3是本发明实施例提供的基于室温高低确定空调受控优先级示意图；
图4是本发明实施例提供的减载控制可信容量上限和下限示意图；
图5是本发明实施例提供的响应电网调度的中央空调减载控制效果示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例的满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法包括以下步骤：
S101：根据热力平衡原理，建立空调减载运行时的室温时变模型，模拟出空调在不同运行负载下的房间室温变化过程，并限定非减载期的空调负载输出，防止负荷反弹现象发生；
S102：建立基于用户舒适度的优化控制模型，根据上一空调减载控制期结束时的室温的高低，确定用户舒适度级别和下一减载控制期的受控优先级，室温越低，用户舒适度越高，受控优先级越高，并限定当室温与舒适度上限的温差小于某一数值时，认为继续控制该空调会影响用户舒适度，该空调不再具备接受减载控制的条件，强制进入非减载期；
S103：根据空调日前5天内用电负荷平均值确定历史用电负荷基准值，不包括周末、参加减载交易日、异常状况日数据，建立空调负荷超短时可信容量预测模型，预测下一减载控制期的调峰可信容量上限和下限，可信容量上限和下限分别指在用户确定的最高室温和理论舒适度边界最低温度情况下的空调用电减载量；
S104：建立减载容量与目标调峰容量相差最小的中央空调减载调峰控制模型，得出各控制期的受控用户及对应空调负载这两类优化结果，实现中央空调减载控制。
下面结合具体实施例对本发明的应用原理做进一步的说明：
1、建立减载控制过程中的室温时变模型；
商务楼空调系统主要用电设备是制冷机和风机；风机中包括新风风机，负责打入新风以维持室内空气质量。如图2，减载期，制冷机减载工作，但由于进入房间的热量和内墙蓄热作用，室温不断上升。考虑到中央空调机组响应速度，方便调度的信号的发布与接受，设定5分钟为一个减载控制期(CHEN J M，LEEF N，BREIPOHL A M，et al.Scheduling ofdirect load control to minimize load reduction for a utility suffering fromgeneration shortage[J].IEEE Transactions on Power Systems，1993，8(4)：1525-1530.)。当室温与舒适温度上限Tmax之差⊿T，小于某一温度值时，该用户不再具备减载条件，进入非减载期。非减载期中：先是制冷期，制冷机持续运转尽快使室温降到初始设定温度Tset，但为了避免控制后的负荷反弹，室温不直接降至Tset，而是在不超过电网供电容量的前提下，先使室温下降到某一温度值；再是自然负载期，此时如同不参加减载控制的情况，由空调内置温差控制模块控制制冷机的功率输出，相应的负载称作自然负载(也可以看做为用户k在时段n的历史用电负荷基准值受控前连续正常工作5天空调用电负荷的平均值)。
1.1减载期的室温时变模型
据能量守恒原理，任何时段空调房间热量变化值等于该时段房间得热量QCL、新风负荷QNW与建筑内表面蓄热量Qx和空调供冷量之差。
减载期，空调供冷量等于额定功率乘以控制负载r与能效比，第n个控制周期的停机期中，任意时刻t开始的dt时段内，成立：
式中：Ca＝0.28J/kg·℃为空气定压重量比热；Vk为用户k的制冷空间体积，可统一按商务楼标准层使用面积与地上层数之乘积估计；ρa＝1.29kg/m3为空气密度；为用户k制冷机的COP值(为了简化计算，取固定值)；为用户k在第n个减载期负载率rk,n条件下t时刻的室温；为时段n的历史用电负荷基准值。等式右侧中：Qk,n CL和Qk x分别为瞬时得热量和建筑内墙面蓄热量，由下面公式得到：
上式中，αk和βk,n为由建筑物面积、围护结构传热系数、第n控制周期外界气温决定的系数；Sk为内墙面蓄热系数(单位W/(m2·℃))、Ak in为内墙面积(单位m2)；Gw为新风量；Din、Dout分别为室内、外空气含湿量；
在已知减载期初始室温Tk,n in-control(0)的条件下，求解该方程可得减载期室温时变模型为：
上式中，为了简化公式，用Ak,n、Bk、Xk,代号表示建筑热工参数、空调参数、蓄热参数等，分别为：
分别为用户k在第n个减载期负载率rk,n条件下t时刻的室温、第n个减载期初始0时刻的室温；αk和βk,n为由建筑物面积、围护结构传热系数、第n控制周期外界气温决定的系数；Sk为内墙面蓄热系数，单位W/(m2·℃)；Ak in为内墙面积，单位m2；为时段n的历史用电负荷基准值；Gw为新风量；Din、Dout分别为室内、外空气含湿量。
若用户k的控制负载为rk，则某一个减载期结束时的室温为Tk,n in-control(5分钟)。
1.2非减载期的负荷控制
非减载期之前一个时段，如果用户接受减载控制，为了使用户尽快恢复到初始温度设定值Tset，制冷机按额定供冷量满载工作，这样会有可能造成减载控制后的负荷反弹。为了避免负荷反弹现象的发生，减载控制结束后还应监控若干个控制期。在满足电网供电容量和目标调峰容量的条件下，控制空调负载即供冷量Qk cool的输出，使室温不直接降至Tset，确保空调负荷的平稳过渡。
2、建立基于用户舒适度的优化控制模型
根据第n个减载期结束时的室温Tk,n in-control，进行由高到低排序，优先控制室温低的用户空调，当Tk,n in-control越低对应的减载优先级越高。如图3所示，第n个减载期有三个用户空调接受减载控制，减载期结束时，①号用户室温最低、舒适度相对最好、对应减载优先级最高，②号用户室温居中、舒适度适中、对应减载优先级适中，③号用户室温最高、舒适度相对最差、对应减载优先级最低。第n+1个减载期将优先对①号用户空调进行减载控制。
当室温与舒适温度上限Tmax之差⊿T，小于某一温度值时，认为继续控制会影响用户舒适度，不再具备接受减载控制的条件，进入非减载期。
3、建立空调负荷超短时可信容量预测模型
以日为单位，计算日前5天的用电负荷的平均值，求得历史用电负荷基准值不包括周末、参加减载交易日、异常状况日。则，第n个控制期，K个用户智能减载控制下的可调峰容量总和为：
根据图2判断，第n个控制期，室温与舒适温度上限Tmax之差在最小值⊿Tmin以上的用户均受控(如⊿T＝1～3℃，室温为24～26℃)，此时可调峰容量最大。同时，当第n个控制期开始前，若有用户的室温已达到舒适度上限，则第n个控制期会进入非减载期，使总可调峰容量减小。并且，缩小舒适度跨度范围，室温与舒适温度上限Tmax之差在最大值⊿Tmax以下的用户均受控(如⊿T＝2～3℃，室温为24～25℃)，此时可调峰容量最小。第n－1个控制期的受控用户数量和实际调峰容量，将影响第n个控制期的可调峰容量。因此，为了确保每个时段都具有可调峰用户，满足减载调度目标Ln OB，确定调峰容量区间，即可信容量上限和下限，，具体分别指在用户确定的最高室温和理论舒适度边界最低温度情况下的空调用电减载量，预测值如下：
其中，分别表示使用户室温上升到用户确定的最高室温、理论舒适度边界最低温度的空调负载率。
4、建立中央空调减载调峰控制模型
如图4所示，减载控制期，室温下界由Tset限定，满足热舒适度的关键在于保证减载期末室温不超过热舒适上限；而减载末室温可表述为负载的函数。
减载容量与目标调峰容量相差最小，xk是用户k是否受控的标识量(1表示受控、0反之)，目标函数为：
减载调峰控制模型的约束条件包括：
(1)一个减载期结束时室温的上限约束：
(2)任一减载期的减载容量接近于目标调峰容量：
(5)决策变量取值范围约束：
0≤rk,n≤1；
下面结合具体的应用对本发明的应用效果作进一步的说明：
本发明首次提出满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法。采用MATLAB软件将减载期的室温时变模型、基于用户舒适度的优化控制模型、空调负荷超短时可信容量预测模型、中央空调减载调峰控制模型编写成模拟程序，对搜集的14个样本进行效果模拟。考虑中央空调温度响应速度，参考以往研究成果，设定控制周期为5分钟，即5分钟下发中央空调减载控制命令。用户室温均保持在舒适温度24～27℃之内。从图5来看，在考虑用户舒适度情况下，14个用户接受减载控制，基本能够满足电网调峰需求，如果样本数量越多，空调负荷削减量与电网调峰目标值匹配度越好。
某中央商务区14栋商务楼的建筑参数、空调参数
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法，其特征在于，所述满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法根据热力平衡原理，建立空调减载运行时的室温时变模型，模拟出空调在不同运行负载下的房间室温变化过程；建立基于用户舒适度的优化控制模型，根据上一空调减载控制期结束时的室温的高低，确定用户舒适度级别和下一减载控制期的受控优先级；根据空调日前5天内用电负荷平均值确定历史用电负荷基准值，建立空调负荷超短时可信容量预测模型，预测下一减载控制期的调峰可信容量上限和下限；根据以上三个模型，建立减载容量与目标调峰容量相差最小的中央空调减载调峰控制模型，得出各控制期的受控用户及对应空调负载这两类优化结果；
所述满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法包括以下步骤：
步骤一，根据热力平衡原理，建立空调减载运行时的室温时变模型，模拟出空调在不同运行负载下的房间室温变化过程，并限定非减载期的空调负载输出；
步骤二，建立基于用户舒适度的优化控制模型，根据上一空调减载控制期结束时的室温的高低，确定用户舒适度级别和下一减载控制期的受控优先级，室温越低，用户舒适度越高，受控优先级越高，并限定当室温与舒适度上限的温差小于某一数值时，认为继续控制该空调会影响用户舒适度，该空调不再具备接受减载控制的条件，强制进入非减载期；
步骤三，根据空调日前5天内用电负荷平均值确定历史用电负荷基准值，不包括周末、参加减载交易日、异常状况日数据，建立空调负荷超短时可信容量预测模型，预测下一减载控制期的调峰可信容量上限和下限，可信容量上限和下限分别指在用户确定的最高室温和理论舒适度边界最低温度情况下的空调用电减载量；
步骤四，建立减载容量与目标调峰容量相差最小的中央空调减载调峰控制模型，得出各控制期的受控用户及对应空调负载这两类优化结果。
2.如权利要求1所述的满足电网调峰和用户舒适度的中央空调减载控制方法，其特征在于，所述步骤一包括：
减载期的室温时变模型，根据能量守恒原理，任何时段空调房间热量变化值等于该时段房间得热量QCL、新风负荷QNW与建筑内表面蓄热量Qx和空调供冷量之差；
减载期，空调供冷量等于额定功率乘以控制负载r与能效比，第n个控制周期的停机期中，任意时刻t开始的dt时段内，成立：
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式中：Ca＝0.28J/kg·℃为空气定压重量比热；Vk为用户k的制冷空间体积，可统一按商务楼标准层使用面积与地上层数之乘积估计；ρa＝1.29kg/m3为空气密度；为用户k制冷机的能效比值；为用户k在第n个减载期负载率rk,n条件下t时刻的室温；为时段n的历史用电负荷基准值；等式右侧中：Qk,n CL和Qk x分别为瞬时得热量和建筑内墙面蓄热量，由下面公式得到：
<mrow> <msubsup> <mi>Q</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>L</mi> </mrow> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>T</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>o</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>T</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>T</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>o</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow>
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上式中，αk和βk,n为由建筑物面积、围护结构传热系数、第n控制周期外界气温决定的系数；Sk为内墙面蓄热系数，单位W/(m2·℃)，Ak in为内墙面积，单位m2；Gw为新风量；Din、Dout分别为室内、外空气含湿量；在已知减载期初始室温Tk,n in-control(0)的条件下，求解该方程得减载期室温时变模型为：
<mrow> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <msubsup> <mi>T</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>o</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>B</mi> <mi>L</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>O</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> </mrow> <msub> <mi>B</mi> <mi>k</mi> </msub> </mfrac> <mo>-</mo> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>B</mi> <mi>L</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mi>C</mi> <mi>O</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> </mrow> <msub> <mi>B</mi> <mi>k</mi> </msub> </mfrac> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>T</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>i</mi> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>c</mi> <mi>o</mi> <mi>n</mi> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mi>o</mi> <mi>l</mi> </mrow> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msup> <mi>e</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mfrac> <msub> <mi>B</mi> <mi>k</mi> </msub> <msub> <mi>X</mi> <mi>k</mi> </msub> </mfrac> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mi>t</mi> </mrow> </msup> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mo>;</mo> </mrow>
上式中，为了简化公式，用Ak,n、Bk、Xk,代号表示建筑热工参数、空调参数、蓄热参数，分别为：
<mrow> <msub> <mi>A</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mover> <mo>=</mo> <mrow> <mi>d</mi> <mi>e</mi> <mi>f</mi> </mrow> </mover> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>&amp;alpha;</mi> <mi>k</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>1.01</mn> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>G</mi> <mi>w</mi> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>T</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msubsup> <mo>+</mo> <msub> <mi>&amp;beta;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>+</mo> <mn>2.5</mn> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msub> <mi>G</mi> <mi>w</mi> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>o</mi> <mi>u</mi> <mi>t</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msub> <mi>D</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
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分别为用户k在第n个减载期负载率rk,n条件下t时刻的室温、第n个减载期初始0时刻的室温；αk和βk,n为由建筑物面积、围护结构传热系数、第n控制周期外界气温决定的系数；Sk为内墙面蓄热系数，单位W/(m2·℃)；Ak in为内墙面积，单位m2；为时段n的历史用电负荷基准值；Gw为新风量；Din、Dout分别为室内、外空气含湿量；用户k的控制负载为rk，则某一个减载期结束时的室温为Tk, nin-control，5分钟为一个减载控制期；
所述步骤一还包括：非减载期的负荷控制减载控制结束后应监控若干个控制期，在满足电网供电容量和目标调峰容量的条件下，控制空调负载即供冷量Qk cool的输出，使室温不直接降至Tset，确保空调负荷的平稳过渡；Tset指的是室温下界温度；
所述步骤二具体包括：
根据第n个减载期结束时的室温Tk,n in-control，进行由高到低排序，优先控制室温低的用户空调，当Tk,n in-control越低对应的减载优先级越高，第n个减载期有三个用户空调接受减载控制，当室温与舒适温度上限Tmax之差⊿T，小于某一温度值时，认为继续控制会影响用户舒适度，不再具备接受减载控制的条件，进入非减载期；
所述步骤三具体包括：
以日为单位，计算日前5天的用电负荷的平均值，求得历史用电负荷基准值不包括周末、参加减载交易日、异常状况日，则，第n个控制期，K个用户智能减载控制下的可调峰容量总和为：
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第n个控制期，室温与舒适温度上限Tmax之差在最小值⊿Tmin以上的用户均受控，此时可调峰容量最大；第n－1个控制期的受控用户数量和实际调峰容量，将影响第n个控制期的可调峰容量，满足减载调度目标Ln OB，确定调峰容量区间，即可信容量上限和下限，具体分别指在用户确定的最高室温和理论舒适度边界最低温度情况下的空调用电减载量，预测值如下：
<mrow> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>o</mi> <mi>w</mi> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>B</mi> <mi>L</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>r</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>T</mi> <mi>m</mi> <mi>a</mi> <mi>x</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mi>R</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>O</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
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其中，分别表示使用户室温上升到用户确定的最高室温、理论舒适度边界最低温度的空调负载率；
所述步骤四具体包括：
减载容量与目标调峰容量相差最小，xk是用户k是否受控的标识量，1表示受控、0反之，目标函数为：
<mrow> <mi>min</mi> <mi> </mi> <msup> <mi>L</mi> <mrow> <mi>d</mi> <mi>o</mi> <mi>w</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>r</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>d</mi> <mi>o</mi> <mi>w</mi> <mi>n</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mi>B</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>N</mi> </munderover> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>K</mi> </munderover> <msub> <mi>x</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <mrow> <mo>(</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>B</mi> <mi>L</mi> </mrow> </msubsup> <mo>-</mo> <msub> <mi>r</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> </msub> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>k</mi> <mrow> <mi>R</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>&amp;CenterDot;</mo> <msubsup> <mi>&amp;epsiv;</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> </mrow> <mrow> <mi>C</mi> <mi>O</mi> <mi>P</mi> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>L</mi> <mi>n</mi> <mrow> <mi>O</mi> <mi>B</mi> </mrow> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
减载调峰控制模型的约束条件包括：
(1)一个减载期结束时室温的上限约束：
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(2)任一减载期的减载容量接近于目标调峰容量：
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(3)决策变量取值范围约束：
0≤rk,n≤1；
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