CN107062548B - 一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，该方法包括以下步骤：步骤一、建立水冷中央空调机组模型；步骤二、进行中央空调变负载率调节控制，步骤二、进行中央空调变负载率调节控制，主要包括负荷分群、温度优先排序、群体筛选、调整负载率四个环节的控制策略，实现考虑用户舒适度的前提下的中央空调变负载率调节控制。与现有技术相比，本发明的一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，与中央空调负荷模型相互配合，实现了对中央空调群体进行有效的控制，从而达到跟踪群体响应目标的目的。

Description

一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法

技术领域

本发明涉及中央空调控制领域，特别是涉及一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法。

背景技术

随着分布式电源大量接入、用户与电网双向互动广泛应用。配电网主动性增强、运行方式日趋复杂。传统的配电网运行理论已不再完全适用，正逐渐向主动配电网理论发展。即根据电力系统实际运行状态，对大量接入的分布式电源进行主动管理，能够自适应调节各类资源的配电网。负荷调控，作为其中负荷调度的关键技术之一，通过优化调度以中央空调为代表的负荷群，实现可调度负荷、可再生能源与大规模集中发电的有效整合。

近年来，中央空调得到广泛应用。受季节性空调用电负荷影响，各电网用电负荷逐年增长迅速，导致电网安全运行压力加大。中央空调具有较大的调控潜力，由多台中央空调构成的负荷群具备规模化的调节能力，能够为电网提供多种辅助服务。综合来说：对中央空调负荷群的合理调度有利于缓解电力供应紧缺矛盾，优化用电方式，对实现电力资源的优化配置和可持续发展具有深远意义。

发明内容

基于现有技术，本发明提出了一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，利用主要包括负荷分群、温度优先排序、群体筛选、调整负载率四个环节的控制策略实现在考虑用户舒适度的前提下的中央空调群体调节的有效控制。

本发明提出了一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，该方法包括以下步骤：

步骤一、建立水冷中央空调机组模型：

(a)、分为两个工作模式，建立中央空调系统的室温时变方程：

其一、待机模式下，此时对于中央空调机组建模有：

建立主机非制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

建立主机制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

建立主机非制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

建立主机制冷状态下的室温时变方程，表示如下：：

式(1)～(4)中：

为中央空调非制冷状态运行时，用户 i在第m个周期t、t-Δt时刻的室内温度；

为中央空调制冷状态运行时，用户i在第m个周期t、t-Δt时刻的室内温度；

为用户i主机的额定供冷量；p为低耗系数，一般取[0.1,0.2]，参量M_i,m、N_i、Y_i由建筑参数和中央空调参数决定：

式(5)中：

为新风量(g/s)；

为第m个周期的室外温度，b_i,m为用户i在第m个周期中的楼宇计算参数，即公式(6)中的参数b_i，其公式中的各个参数取对应时刻的值即可；C为空气定压重量比热；V_i为用户i的制冷空间体积；ρ为空气密度； R_i为用户i的内墙面蓄热系数(W/m²·℃)；为内墙面积(m²)，a_i和b_i的展开式如下：

式(6)中：S_i,j为用户i第j面的传热面积；

为外墙第j面的窗户面积；

为用户i的制冷区面积；K_c[i,j]为用户i第j面的外墙传热系数(W/m²·℃)；K_c[i,j]为用户i第j面窗户的窗玻璃传热系数(W/m²·℃)；K_z[i,j]为用户i第j面窗户的窗玻璃遮阳系数；为控制周期m第j面窗玻璃的冷负荷系数；D_j为外墙第j面窗户的日射得热因数(W/m²)；为设备和照明的冷负荷系数；N_e、N_l为设备和照明的单位面积散热量(W/m²)；q_s、q_l为人体显热和潜热热量；

为人体显热散热冷负荷系数；n_k为单位面积人数；Φ为群集系数。

(b)、建立中央空调系统的热电耦合模型，温度变化和设备消耗功率具有一一对应的热电耦合关系，如式(7)、(8)所示：

P＝R·P_cool (7)

其中，P_cool为中央空调的额定制冷功率；R代表中央空调负载率，反映了其负荷水平，由式(8)确定：

其中，T_max、T_min为室内温度的上、下限，R(t)、R(t+Δt)代表t、t+Δt时刻中央空调的负载率；L_min代表中央空调非制冷状态运行时的负载率，一般取值为(0,0.5]； H_set代表CAC制冷状态运行时用户设定的负载率，即CAC由非制冷状态进入到制冷状态后的初始负载率，一般取值为(0.5,1]；

在考虑中央空调压缩机最小关闭时间的情况下，添加压缩机约束模块；

步骤二、进行中央空调变负载率调节控制，具体流程包括：

步骤301、获取中央空调负荷群运行状态；

步骤302、中央空调分群K^t、G^t；

步骤303、判断响应目标的类型；

步骤304、当类型是需要削减系统负荷消耗时，需要对制冷群K^t实施控制，使部分中央空调非制冷运行；

步骤305、当类型是需要提升系统负荷消耗时，需要对非制冷群G^t实施控制，使部分中央空调制冷运行；结合式(7)，定义单台中央空调的功率消耗和所处负载率的关系式为：

选取用户室内温度为序列化参数，初步构建中央空调负荷群筛选队列，在t时刻，分两种情况考虑：

步骤306、在步骤(304)所述的第一种情况下，需要削减系统负荷消耗

在负载群K^t内，筛选出所有符合式(10)约束的中央空调，并按照式(11)依次按照温度升序排列；

步骤307、依据步骤306，形成式(12)所示的可以参与系统负荷削减的中央空调响应群体

其中，m₃为K^t中符合式(10)约束的中央空调数目，m₃≤m₁；

表示中央空调按温度升序排列之后的下标；

步骤308、制冷群温度筛选需满足以下条件，依据下式求解出实际参与负荷削减的中央空调数目：

其中，u^t为t时刻参与调控的中央空调数目，步骤305；

至此，形成基于参数序列化的响应群体队列，得到可参与调控的负荷群记为：

步骤309、在步骤305所述的第二种情况下，需要提升系统负荷消耗

在G^t内，筛选出所有符合式(15)约束的中央空调，并按照式(16)依次以温度降序排列，。

步骤310、依据步骤306，形成式(17)所示的可以参与系统负荷提升的中央空调响应群体

即依据式(15)和(16)求得的可以参与系统负荷提升的中央空调群体

意思是只有在这个群体内的中央空调才可能被调控。后面关于负荷群内响应个数的计算是在式(17)的基础上进行。

其中，m₄为G^t中符合式(15)约束的中央空调数目，m₄≤m₂；表示中央空调按温度降序排列之后的下标。

步骤311、非制冷群温度筛选需满足如下条件，依据下式求解出实际参与负荷提升的中央空调数目：

其中，v^t为t时刻参与调控的中央空调数目、；

至此，形成基于参数序列化的响应群体队列，得到可参与调控的负荷群记为：

对于最后一台被筛选参与调控的中央空调，对其进行调整量的计算原则如下：

需要削减系统负荷消耗时：

需要增加系统负荷消耗时：

其中，

为第j_e、i_g台中央空调的最大档位；q为最后一台被筛选参与调控中央空调档位；

根据式(18)、(21)筛选出满足条件的中央空调，并根据需要依次降低或提高

内中央空调负载率，最终使得被选中的中央空调改变其运行状态，包括非制冷与制冷的运行状态改变；

步骤312、进行中央空调负载率调节，调节遵循如下原则：

若降低

内各中央空调负载率，有：

若增加

内各中央空调负载率，有：

负载率调节会改变中央空调运行功率。

与现有技术相比，本发明的一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，与中央空调负荷模型相互配合，实现了对中央空调群体进行有效的控制，从而达到跟踪群体响应目标的目的。

附图说明

图1为中央空调系统调控框架图；

图2为室内温度自然波动曲线图；

图3为基于变负载率调节的策略图；

图4为考虑压缩机“约束锁定”情况下的中央空调机组工作策略流程图；

图5为基于变负载率调节的中央空调调控逻辑图；

图6为基于变负载率调节的仿真效果图(不考虑锁定约束)；

图7为基于变负载率调节的仿真效果图(考虑锁定约束)；

图8为中央空调参与削峰仿真效果图。

具体实施方式

在每一个最小控制周期内，中央空调系统都存在制冷状态与非制冷状态两个负荷群，分别表示为

和

其中，t为所研究的时刻， K^t和G^t为在t时刻处于制冷状态与非制冷状态的负荷群，其中所包含负荷数分别为m₁和m₂，可控设备数为m＝m₁+m₂。可以看出，随着时间的变化，K^t和G^t中设备数目和各自的运行状态均会发生变化，因此，m,m₁,m₂数值会随着时间t而发生变化。根据以上描述，将所有的中央空调设备的负载群表示为

定义设备群在t时刻的运行温度、温度下限、温度上限、温度设定值、响应群体筛选约束温度上、下限、温度死区如

和

式中，

分别表示第k台设备在t时刻的运行温度、温度下限、温度上限、温度设定值；

表示第k台设备在t时刻的温度死区，定义为：

表示第k台中央空调在t时刻响应群体筛选约束温度上、下限，定义为：

定义t时刻的中央空调设备的用电功率、额定制冷功率为

式中，

为第k 台中央空调设备在运行时刻t所消耗的功率、额定制冷功率。则整个S^t中央空调设备在 t时刻消耗的总功率为

如图5所示的基于变负载率调节的中央空调调控逻辑图中，描述了t时刻所有中央空调的相对位置，并定义了中央空调响应群体筛选的温度范围

和

在该范围外，中央空调处于制冷状态或非制冷状态时间较短，没有达到可控条件，不宜参与响应控制。图5中两个虚曲线描述了两种典型中央空调状态变化模式。第一种，中央空调仍保持制冷运行，负载率由R1调节为R2；第二种，中央空调由制冷运行变为非制冷运行，负载率由R3调节为R4。两种模式中，中央空调室内温度变化均保持在上下限

之内，保证了用户舒适度。

控制策略对响应群体中单台中央空调进行负载率调节，改变了单台中央空调功率，进而影响整个负荷群的功率。

下面将结合附图对本发明技术方案进行进一步地详细描述。

本发明的一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法流程，具体步骤描述如下：

步骤101、建立水冷中央空调机组模型：

本发明的研究对象是常规型中央空调系统，如图1所示，构建夏季中央空调的调控架构图，中央空调系统主要由主机、冷冻水泵、冷却塔、冷却水泵和终端组成。组件之间的水循环方向如图所示，其中包括高温水、低温水，最后由风机带动，使室内降温。通信架构层，上层服务器向下层中央空调主机系统发送需求响应控制指令，每时刻接受外部的响应目标，发出控制指令。

如图2所示，表示上述常规型中央空调系统的室内温度波动曲线图。对常规型中央空调系统的工作模式以及温度的变化过程进行分析。以夏季为例，一天内中央空调机组存在两个运行模式：待机和工作模式。室内温度上升时，中央空调主机以非制冷状态运行；室内温度下降时，中央空调主机以制冷状态运行。在温度下降过程中，伴随着中央空调档位的变化，即不同负载率的变化。t时刻，对于一台中央空调而言，当运行状态处于其最大负载率的50％以上时，称该台中央空调在t时刻处于高负载率运行区间(高载区)；当运行状态处于其最大负载率的50％及以下时，称该台中央空调在t时刻处于低负载率运行区间(低载区)。根据能量守恒原理，任何时段中央空调房间内的热量变化，可以表示为两部分之差：一部分为该时段房间的得热量和新风负荷之和，另一部分为建筑内表面的蓄热量和空调供冷量之和。由此，推导出中央空调系统的室温时变方程，分为待机模式和工作模式两个工作模式。

(1)分为两个工作模式，建立中央空调系统的室温时变方程：

其一、待机模式下，此时对于中央空调机组建模有：

1)建立主机非制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

2)建立主机制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

其二、工作模式下，此时对于中央空调机组建模有：

3)建立主机非制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

4)建立主机制冷状态下的室温时变方程，表示如下：：

式(1)～(4)中：

为中央空调非制冷状态运行时，用户 i在第m个周期t、t-Δt时刻的室内温度；

为中央空调制冷状态运行时，用户i在第m个周期t、t-Δt时刻的室内温度；Q_i ^C为用户i主机的额定供冷量；p为低耗系数，一般取[0.1,0.2]。参量M_i,m、N_i、Y_i由建筑参数和中央空调参数决定：

式(5)中：

为新风量(g/s)；C为空气定压重量比热；V_i为用户i的制冷空间体积；ρ为空气密度；R_i为用户i的内墙面蓄热系数(W/m²·℃)；

为内墙面积 (m²)。a_i和b_i的展开式如下：

式(6)中：S_i,j为用户i第j面的传热面积；

为外墙第j面的窗户面积；

为用户i的制冷区面积；K_c[i,j]为用户i第j面的外墙传热系数(W/m²·℃)；K_c[i,j]为用户i第j面窗户的窗玻璃传热系数(W/m²·℃)；K_z[i,j]为用户i第j面窗户的窗玻璃遮阳系数；为控制周期m第j面窗玻璃的冷负荷系数；D_j第j面窗户的日射得热因数(W/m²)；

为设备和照明的冷负荷系数；N_e、N_l为设备和照明的单位面积散热量(W/m2)；q_s、q_l为人体显热和潜热热量；

为人体显热散热冷负荷系数；n_k为单位面积人数；Φ为群集系数。

(2)建立中央空调系统的热电耦合模型，温度变化和设备消耗功率具有一一对应的热电耦合关系，如式(7)、(8)所示：

P＝R·P_cool (7)

其中，P_cool为中央空调的额定制冷功率；R代表中央空调负载率，反映了其负荷水平，由式(8)确定：

其中，T_max、T_min为室内温度的上、下限，R(t)、R(t+Δt)代表t、t+Δt时刻中央空调的负载率；L_min代表中央空调非制冷状态运行时的负载率，一般取值为(0,0.5]； H_set代表CAC制冷状态运行时用户设定的负载率，即CAC由非制冷状态进入到制冷状态后的初始负载率，一般取值为(0.5,1]。

在考虑中央空调压缩机最小关闭时间的情况下，添加压缩机约束模块；执行如图4所示的考虑压缩机“约束锁定”情况下的中央空调机组工作策略流程图；通常，为避免中央空调频繁被控制，压缩机安装有延时继电器。因此，压缩机在某一时间段内将处于“关闭”状态，这种现象称为压缩机的“锁定约束”。此时，处于“关闭”状态的压缩机存在最小“关闭”时间，如5分钟。最小“关闭”时间又称“锁定时间”，处于锁定状态的中央空调不参与调控。“锁定约束”对用户的用电曲线、用户舒适度、控制策略的实施均会产生一定程度影响；

步骤102、在考虑用户舒适度的前提下，提出了一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，属于直接负荷控制的一种。所述调控流程如图3所示，详细描述如下：

通过对单台中央空调模型式(1)-(4)进行分析可知：如图2所示的室内温度自然波动曲线图中，所表达的特征包括单台中央空调在t+1时刻运行状态取决于t时刻运行状态、室内温度和温度死区。根据上述特征，将多台中央空调聚集，就形成中央空调负荷群。中央空调负荷群行状态，步骤301；中央空调分群K^t、G^t，步骤302；判断响应目标的类型，步骤303；当类型是需要削减系统负荷消耗时，需要对制冷群K^t实施控制，使部分中央空调非制冷运行，步骤304；当类型是需要增加系统负荷消耗时，需要对非制冷群G^t实施控制，使部分中央空调制冷运行；

结合式(7)，定义单台中央空调的功率消耗和所处负载率的关系式为：

选取用户室内温度为序列化参数，初步构建中央空调负荷群筛选队列。在t时刻，分两种情况考虑，步骤305：

在步骤304所述的第一种情况下，需要削减系统负荷消耗

在负载群K^t内，筛选出所有符合式(10)约束的中央空调，并按照式(11)依次按照温度升序排列，步骤306；

依据步骤306，形成式(12)所示的可以参与系统负荷削减的中央空调响应群体

其中，m₃为K^t中符合式(10)约束的中央空调数目，m₃≤m₁；

表示中央空调按温度升序排列之后的下标，步骤307；

制冷群温度筛选需满足以下条件，依据下式求解出实际参与负荷削减的中央空调数目：

其中，u^t为t时刻参与调控的中央空调数目；

至此，形成基于参数序列化的响应群体队列，得到可参与调控的负荷群记为：

，步骤308；

在步骤305所述的第二种情况下，需要提升系统负荷消耗

在G^t内，筛选出所有符合式(15)约束的中央空调，并按照式(16)依次以温度降序排列，步骤308，依据步骤(308)，形成式(17)所示的可以参与系统负荷提升的中央空调响应群体

其中，m₄为G^t中符合式(15)约束的中央空调数目，m₄≤m₂；

表示中央空调按温度降序排列之后的下标，步骤310；

群体筛选需满足如下条件，依据下式求解出实际参与负荷提升的中央空调数目：

其中，v^t为t时刻参与调控的中央空调数目；

至此，形成基于参数序列化的响应群体队列，得到可参与调控的负荷群记为：

，步骤311；

由于响应精度的要求，对于最后一台被筛选参与调控的中央空调，对其进行调整量的计算原则如下：

需要削减系统负荷消耗时：

需要增加系统负荷消耗时：

其中，为第j_e、i_g台中央空调的最大档位；q为最后一台被筛选参与调控中央空调档位。

(3)变负载率调节

根据式(18)、(21)筛选出满足条件的中央空调，并根据需要依次降低

或提高

内中央空调负载率，最终使得被选中的中央空调改变其运行状态(制冷(非制冷)、非制冷(制冷))。中央空调负载率调节原则如下：

若降低

内各中央空调负载率，有：

若增加内各中央空调负载率，有：

负载率调节会改变中央空调运行功率，从而达到跟踪群体响应目标的目的；步骤312。

下面以具体的实验来验证本发明提供的一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法的可行性，详见下文描述：

为了验证本发明方法的合理性，对中央空调机组施加基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法。并通过对中央空调机组是否考虑锁定效应分别进行仿真，来分析结果的变化。此外，考虑一个实际案例，当中央空调处于工作模式时，上层电网控制中心在11:00-14:00对中央空调负荷群发送削峰信号，然后对仿真结果进行了分析。

在验证基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法的可行性时，以140台中央空调负荷为研究对象，研究起始时间为8点，停止时间为18点。在仿真的过程中，以1分钟为时间单位，进行仿真。仿真总时间为600分钟。此外，考虑一个实际案例，当中央空调处于工作模式时，上层电网控制中心在11:00-14:00对中央空调负荷群发送削峰信号，然后对仿真结果进行了分析。

如图6所示的基于变负载率调节的仿真效果图。在不考虑压缩机锁定效应时，应用基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法的响应结果。其中，(a)为响应结果图：黑色实线为实际响应结果，灰色实线为中央空调跟踪目标；(b)响应偏差曲线。由图6可知：该控制策略使得中央空调负荷较好地响应了跟踪目标，偏差波动相对较小，基本保持在误差允许范围之内。

如图7所示的基于变负载率调节的仿真效果图。在考虑压缩机锁定效应时，应用基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法的响应结果如图7所示。其中：(a) 为响应结果图，黑色实线为实际响应结果，灰色实线为中央空调跟踪目标；(b)为响应偏差曲线。由图7分析可知：在考虑锁定效应之后，中央空调负荷群能够跟踪目标，但与图6相比，响应偏差较大。原因是锁定约束使得中央空调运行状态改变限制增加，响应群体筛选更加严格，当跟踪目标值持续单方向变化(升高或降低)时间较长，会造成K^t或G^t响应资源不足，响应偏差变大。

当中央空调处于待机模式时，中央空调不受控；当处于工作模式时，上层电网控制中心在11:00-14:00对中央空调负荷群发送削峰信号。仿真效果如下图8所示。上图为响应效果图，下图为中央空调实际削减量。在响应时段内，中央空调削减了自身负荷，较好地跟踪了响应目标。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，以上所述仅为本发明的较佳实施例，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于参数序列化的中央空调变负载率调节控制方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、建立水冷中央空调模型：

(a)、分为两个工作模式，建立中央空调的室温时变方程：

其一、待机模式下，此时对于中央空调建模有：

建立主机非制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

建立主机制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

其二、工作模式下，此时对于中央空调建模有：

建立主机非制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

建立主机制冷状态下的室温时变方程，表示如下：

式(1)～(4)中：为中央空调非制冷状态运行时，用户i在第m个周期t、t-Δt时刻的室内温度；

为中央空调制冷状态运行时，用户i在第m个周期t、t-Δt时刻的室内温度；

为用户i主机的额定供冷量；p为低耗系数，参量M_i,m、N_i、Y_i由建筑参数和中央空调参数决定：

式(5)中：

为新风量；

为第m个周期的室外温度，b_i,m为用户i在第m个周期中的楼宇计算参数，即公式(6)中的参数b_i，其公式中的各个参数取对应时刻的值即可；C为空气定压重量比热；V_i为用户i的制冷空间体积；ρ为空气密度；R_i为用户i的内墙面蓄热系数；

为内墙面积，a_i和b_i的展开式如下：

式(6)中：S_i,j为用户i第j面的传热面积；

为外墙第j面的窗户面积；

为用户i的制冷区面积K_w[i,j]为用户i第j面的外墙传热系数；K_c[i,j]为用户i第j面窗户的窗玻璃传热系数；K_z[i,j]为用户i第j面窗户的窗玻璃遮阳系数；

为控制周期m第j面窗玻璃的冷负荷系数；D_j为外墙第j面窗户的日射得热因数；

为设备和照明的冷负荷系数；N_e、N_l为设备和照明的单位面积散热量；q_s、q_l为人体显热和潜热热量；

为人体显热散热冷负荷系数；n_k为单位面积人数；Φ为群集系数；

(b)、建立中央空调的热电耦合模型，温度变化和设备消耗功率具有一一对应的热电耦合关系，如式(7)、(8)所示：

P＝R·P_cool (7)

其中，P_cool为中央空调的额定制冷功率；R代表中央空调负载率，反映了其负荷水平，由式(8)确定：

其中，T_max、T_min为室内温度的上、下限，R(t)、R(t+Δt)代表t、t+Δt时刻中央空调的负载率；L_min代表中央空调非制冷状态运行时的负载率；H_set代表中央空调制冷状态运行时用户设定的负载率，即中央空调由非制冷状态进入到制冷状态后的初始负载率；

在考虑中央空调压缩机最小关闭时间的情况下，添加压缩机约束模块；

步骤二、进行中央空调变负载率调节控制，具体流程包括：

步骤(301)、获取中央空调负荷群运行状态；

步骤(302)、中央空调分群K^t、G^t；

步骤(303)、判断响应目标的类型；

步骤(304)、当类型是需要削减系统负荷消耗时，需要对制冷群K^t实施控制，使部分中央空调非制冷运行；

步骤(305)、当类型是需要提升系统负荷消耗时，需要对非制冷群G^t实施控制，使部分中央空调制冷运行；结合式(7)，定义单台中央空调的功率消耗和所处负载率的关系式为：

选取用户室内温度为序列化参数，初步构建中央空调负荷群筛选队列，在t时刻，分两种情况考虑：

步骤(306)、在步骤(304)所述的第一种情况下，需要削减系统负荷消耗在负荷群K^t内，筛选出所有符合式(10)约束的中央空调，并按照式(11)依次按照温度升序排列；

步骤(307)、依据步骤(306)，形成式(12)所示的可以参与系统负荷削减的中央空调响应群体

其中，m₃为K^t中符合式(10)约束的中央空调数目，

表示中央空调按温度升序排列之后的下标；

步骤(308)、制冷群温度筛选需满足以下条件，依据下式可以求解出实际参与负荷削减的中央空调数目：

其中，u^t为t时刻参与调控的中央空调数目；

至此，形成基于参数序列化的响应群体队列，得到可参与调控的负荷群记为：

步骤(309)、在步骤(305)所述的第二种情况下，需要提升系统负荷消耗

在G^t内，筛选出所有符合式(15)约束的中央空调，并按照式(16)依次以温度降序排列，

步骤(310)、依据步骤(306)，形成式(17)所示的可以参与系统负荷提升的中央空调响应群体

其中，m₄为G^t中符合式(15)约束的中央空调数目，

表示中央空调按温度降序排列之后的下标；

步骤(311)、非制冷群温度筛选需满足如下条件，依据下式求解出实际参与负荷提升的中央空调数目：

其中，v^t为t时刻参与调控的中央空调数目；

至此，形成基于参数序列化的响应群体队列，得到可参与调控的负荷群记为：

对于最后一台被筛选参与调控的中央空调，对其进行调整量的计算原则如下：

需要削减系统负荷消耗时：

需要增加系统负荷消耗时：

其中，

为第j_e、i_g台中央空调的最大档位；q为最后一台被筛选参与调控中央空调档位；

根据式(18)、(21)筛选出满足条件的中央空调，并根据需要依次降低

或提高

内中央空调负载率，最终使得被选中的中央空调改变其运行状态，包括非制冷与制冷的运行状态改变；

步骤(312)、进行中央空调负载率调节，调节遵循如下原则：

若降低

内各中央空调负载率，有：

若增加

内各中央空调负载率，有：

负载率调节会改变中央空调运行功率，从而达到跟踪群体响应目标的目的。

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