CN115829786A - 一种基于空调负荷的电网响应调节方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于空调负荷的电网响应调节方法，包括以下步骤：S1：从目标地区的参与者集合中选择若干用户样本，获取用户样本对应的空调负荷曲线，以及气温与设定温度的温差曲线；S2：根据温差曲线判断转折点，将空调负荷曲线分为若干阶段；S3：根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力；S4：当电网负荷达到调节条件时，根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。本发明通过对空调负荷曲线进行阶段的判断并结合温差曲线，最终得到更准确的可调目标及调节潜力，进而能够充分利用调节资源，更合理地实现电网响应调节，提高电网稳定性。

Description

一种基于空调负荷的电网响应调节方法

技术领域

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种基于空调负荷的电网响应调节方法。

背景技术

近年来，空调负荷逐年增加，空调的运行对于配电网的影响不容忽视，该类负荷在城区负荷总占比较大，因此被视作重要的需求响应资源，而空调、热泵等室内热负荷所属建筑具有热储存能力，在数分钟～几十分钟内调整运行状态对用户舒适度的影响很小，因此又可以为电网调控提供良好的调节资源。充分挖掘负荷侧空调在线响应能力对支撑电网实时调度具有重要意义。

但现有技术中，主要依靠参与者自行申报或电网统一调控的方式，缺陷较为明显，容易出现调节能力低于预期或影响空调使用体验的问题。因此如何根据负荷更准确地判断参与者的空调负荷的响应潜力，是目前亟需解决的问题。

发明内容

针对现有技术难以准确判断空调负荷的响应潜力的问题，本发明提供了一种基于空调负荷的电网响应调节方法，通过对空调负荷曲线进行阶段的判断并结合温差曲线，最终得到更准确的可调目标及调节潜力，进而能够充分利用调节资源，更合理地实现电网响应调节，提高电网稳定性。

以下是本发明的技术方案。

一种基于空调负荷的电网响应调节方法，包括以下步骤：

S1：从目标地区的参与者集合中选择若干用户样本，获取用户样本对应的空调负荷曲线，以及气温与设定温度的温差曲线；

S2：根据温差曲线判断转折点，将空调负荷曲线分为若干阶段；

S3：根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力；

S4：当电网负荷达到调节条件时，根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。

由于不同的空调工作方式存在差异，负荷变化并不规律，因此只分析空调负荷曲线很难得到明确的阶段划分；本发明主要用于对确定的目标地区的空调负荷进行分析，根据温差曲线判断出转折点，所述转折点表示了设定温度与气温的变化趋势出现转折，而这种转折将会改变空调的工作状态，因此根据转折点将空调负荷曲线分为不同的阶段，具有较好的代表性，能够综合反应用户需求与空调状态的变化，而后再进一步判断阶段特征，根据阶段特征判断出合适的可调目标以及对应的调节潜力，得到的结果更准确，避免出现调节能力低于预期或影响空调使用体验的问题。

作为优选，所述S1中，从目标地区的参与者集合中选择若干用户样本，获取用户样本对应的空调负荷曲线，以及气温与设定温度的温差曲线，包括：

预设抽样数量范围和抽样比例，根据参与者集合中的总样本数和抽样比例计算第一抽样数量；

如第一抽样数量在抽样数量范围内，则第一抽样数量为最终抽样数量，如第一抽样数量大于抽样数量范围的上限值，则以上限值作为最终抽样数量，如第一抽样数量小于抽样数量范围的下限值，则以下限值作为最终抽样数量；

根据最终抽样数量，从参与者集合中选择对应数量的用户样本；

以时间为横坐标、功率为纵坐标创建坐标图，在坐标图中绘制用户样本实时的空调负荷曲线；

以时间为横坐标、温度为纵坐标创建坐标图，在坐标图中绘制气温与设定温度的温差曲线。

本发明中，预设抽样数量范围和抽样比例可以控制抽取的样本数量在合理的范围内。

作为优选，所述S2中，根据温差曲线判断转折点，将空调负荷曲线分为若干阶段，包括：

获取温差曲线中的所有极大值点、极小值点以及瞬时变化率超过阈值的突变点，均记为转折点；

记录转折点的时间坐标值，根据所述时间坐标值在空调负荷曲线中标记出分割点；

利用所述分割点将空调负荷曲线分为若干阶段，当空调负荷曲线为实时绘制时，当前时间点与最接近的分割点之间为一个阶段。

本发明中，温差曲线中的所有极大值点、极小值点以及瞬时变化率超过阈值的突变点，均表示了温差的变化趋势发生改变，如温差从逐渐变大转为逐渐变小，或是温差从逐渐变小转为逐渐变大等，其中的原因包含了气温的变化或设定温度的变化，而这些变化将导致空调的工作状态发生改变或即将发生改变，因此这些转折点对应的时刻可以作为空调负荷曲线的阶段分割依据。而如果直接通过空调负荷曲线的转折点来进行阶段分割，由于不同空调工作方式不同，转折点可能会过多且大多数转折点并没有特殊的意义，进而会导致干扰元素难以排除，导致结果不具备参考性。

作为优选，所述S3中，空调负荷曲线每个阶段的阶段特征的判断过程，包括：

依次分析空调负荷曲线的每个阶段，其中，阶段中的负荷递增且超过预设幅度的记为爬坡阶段；阶段中的负荷变化在预设幅度内的记为稳定阶段；阶段中的负荷递减且超过预设幅度的记为低耗阶段；其余的阶段记为备选阶段。

本发明中，由于阶段的划分的依据来源是温差曲线的转折点，因此在阶段特征的判断过程中以整体趋势的判断为主，可以忽略负荷曲线的极大值、极小值等特征，大幅减少干扰因素和计算量，在此基础上进行负荷变化趋势的判断，可以得到不同的阶段特征。

作为优选，所述S3中，根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力，包括：

对于任意时段，如该时段下空调负荷曲线处于低耗阶段，则该空调负荷曲线对应的用户被选为对应时段下的候选目标；

判断候选目标在该时段下的温差曲线的平均温差，平均温差越小则优先级越高，所述优先级代表了负荷调节时的先后顺序，将候选目标按优先级排序，得到可调目标；

调取每个可调目标的历史平均温差，找到与当前时段平均温差最接近的时段，判断所述最接近的时段的空调负荷最低值，将当前的空调负荷与所述最低值之差作为调节潜力。

本发明中，低耗阶段预示着在该阶段内用户对于空调的依赖在降低，或空调对于电力资源的需求在减小，因此这类用户降低空调的工作强度对于使用体验的影响最小，作为可调目标更为合理，进一步地，平均温差越大预示着用户期望的温度与气温的差距越大，空调的作用越明显，因此优先级越低；另外，通过判断最接近的历史平均温差，可以得到最有参考价值的时段及对应的空调负荷，将最低值作为底线进而计算得到调节潜力，将最大程度减少对用户使用体验的影响。

作为优选，所述S3还包括：

对于任意时段，如该时段下空调负荷曲线处于稳定阶段，则该空调负荷曲线对应的用户被选为对应时段下的备选目标；

判断备选目标在该时段下的温差曲线的平均温差，平均温差越小则优先级越高，所述优先级代表了负荷调节时的先后顺序，将备选目标按优先级排序，得到备选可调目标；

调取每个备选可调目标的历史平均温差，找到与当前时段平均温差最接近的时段，判断所述最接近的时段的空调负荷最低值，将当前的空调负荷与所述最低值之差作为调节潜力；

其中，所述备选可调目标的最高优先级低于可调目标的最低优先级。

本发明中，处于稳定阶段的用户作为备选可调目标，在可调目标的调节潜力释放完毕后仍然无法稳定电网负荷时，备选可调目标可作为进一步调节的后备手段。

作为优选，所述S4中，当电网负荷达到调节条件时，根据调节潜力对可调目标进行负荷调节，包括：

当电网负荷达到调节条件时，根据优先级顺序依次根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现上述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法的步骤。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现上述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法的步骤。

本发明的实质性效果包括：通过对确定的目标地区的空调负荷进行分析，根据温差曲线判断出设定温度与气温的温差变化趋势转折点，根据转折点将空调负荷曲线分为不同的阶段，由于温差趋势的转折表示了需求的转折，因此具有较好的代表性，能够综合反应用户需求与空调状态的变化；而后再进一步判断阶段特征，由于阶段的划分的依据来源是温差曲线的转折点，因此在阶段特征的判断过程中以整体趋势的判断为主，可以忽略负荷曲线的极大值、极小值等特征，大幅减少干扰因素和计算量，在此基础上进行负荷变化趋势的判断，可以得到不同的阶段特征，最后根据阶段特征判断出合适的可调目标以及对应的调节潜力，得到的结果更准确，避免出现调节能力低于预期或影响空调使用体验的问题。

附图说明

图1是本发明实施例的流程图；

图2是本发明实施例某用户样本的空调负荷曲线图；

图3是本发明实施例某用户样本的气温与设定温度的温差曲线图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合实施例，对本技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。

下面以具体的实施例对本发明的技术方案进行详细说明。实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

实施例：

一种基于空调负荷的电网响应调节方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1：从目标地区的参与者集合中选择若干用户样本，获取用户样本对应的空调负荷曲线，以及气温与设定温度的温差曲线。参与者集合为自愿参与响应调节的用户集合。

其中S1具体包括：

预设抽样数量范围和抽样比例，根据参与者集合中的总样本数和抽样比例计算第一抽样数量；

如第一抽样数量在抽样数量范围内，则第一抽样数量为最终抽样数量，如第一抽样数量大于抽样数量范围的上限值，则以上限值作为最终抽样数量，如第一抽样数量小于抽样数量范围的下限值，则以下限值作为最终抽样数量；

在本实施例中，抽样数量范围为50-100户，抽样比例为10%，目标地区共1552户，因此根据上述内容，由于1552的10%为155，超过了抽样数量范围上限，为了保证计算量在合理区间，得到最终抽样数量为100户。

根据最终抽样数量，从参与者集合中选择对应数量的用户样本；

以目标地区某房屋为例，如图2所示，以时间为横坐标、功率为纵坐标创建坐标图，在坐标图中绘制用户样本实时的空调负荷曲线；

以同一房屋为例，如图3所示，以时间为横坐标、温度为纵坐标创建坐标图，在坐标图中绘制气温与设定温度的温差曲线，其中气温数据来自同地区气象站。

S2：根据温差曲线判断转折点，将空调负荷曲线分为若干阶段。

其中S2具体包括：

获取温差曲线中的所有极大值点、极小值点以及瞬时变化率超过阈值的突变点，均记为转折点；以图3为例，2、3、4、5、6、13、14、21、22等时段均是转折点。

记录转折点的时间坐标值，根据所述时间坐标值在空调负荷曲线中标记出分割点；

利用所述分割点将空调负荷曲线分为若干阶段，当空调负荷曲线为实时绘制时，当前时间点与最接近的分割点之间为一个阶段。

温差曲线随着气温和设定温度的变化而变化，在曲线波动的过程中，局部呈现一定的趋势性，当趋势改变时，就出现了极大值点、极小值点以及瞬时变化率超过阈值的突变点，这些共同作为转折点。

本实施例中，温差曲线中的所有极大值点、极小值点以及瞬时变化率超过阈值的突变点，均表示了温差的变化趋势发生改变，如温差从逐渐变大转为逐渐变小，或是温差从逐渐变小转为逐渐变大等，其中的原因包含了气温的变化或设定温度的变化，而这些变化将导致空调的工作状态发生改变或即将发生改变，因此这些转折点对应的时刻可以作为空调负荷曲线的阶段分割依据。而如果直接通过空调负荷曲线的转折点来进行阶段分割，由于不同空调工作方式不同，转折点可能会过多且大多数转折点并没有特殊的意义，进而会导致干扰元素难以排除，导致结果不具备参考性。

S3：根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力。

S3中，空调负荷曲线每个阶段的阶段特征的判断过程，包括：

依次分析空调负荷曲线的每个阶段，其中，阶段中的负荷递增且超过预设幅度的记为爬坡阶段，如图2中的6-13时等；阶段中的负荷变化在预设幅度内的记为稳定阶段，如图2中的3-6时等；阶段中的负荷递减且超过预设幅度的记为低耗阶段，如图2中的14-21时等；其余的阶段记为备选阶段。

需要说明的是，本实施例主要针对的是变频空调。本实施例设置预设幅度为15%，即负荷变化在15%以内的即为稳定阶段。稳定阶段一般为温差稳定时，空调工作状态趋于稳定，而负荷递增时一般为刚启动后的阶段或是温差加大后空调主动升频的阶段，递减则相反。

本实施例中，由于阶段的划分的依据来源是温差曲线的转折点，因此在阶段特征的判断过程中以整体趋势的判断为主，可以忽略负荷曲线的极大值、极小值等特征，大幅减少干扰因素和计算量，在此基础上进行负荷变化趋势的判断，可以得到不同的阶段特征。

S3中，根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力，包括：

对于任意时段，如该时段下空调负荷曲线处于低耗阶段，则该空调负荷曲线对应的用户被选为对应时段下的候选目标；

判断候选目标在该时段下的温差曲线的平均温差，平均温差越小则优先级越高，所述优先级代表了负荷调节时的先后顺序，将候选目标按优先级排序，得到可调目标；如用户A和用户B在14-21时段均处在低耗阶段，判断用户A在该时段的平均温差为9度，而用户B在该时段的平均温差为11度，则用户A的优先级更高；

调取每个可调目标的历史平均温差，找到与当前时段平均温差最接近的时段，判断所述最接近的时段的空调负荷最低值，将当前的空调负荷与所述最低值之差作为调节潜力；如用户A在n天前的15-22时段历史平均温差也为9度，且该时段空调负荷最低值为P1，如当前负荷为P0，则P0-P1即为所求的调节潜力。

本实施例中，低耗阶段预示着在该阶段内用户对于空调的依赖在降低，或空调对于电力资源的需求在减小，因此这类用户降低空调的工作强度对于使用体验的影响最小，作为可调目标更为合理，进一步地，平均温差越大预示着用户期望的温度与气温的差距越大，空调的作用越明显，因此优先级越低；另外，通过判断最接近的历史平均温差，可以得到最有参考价值的时段及对应的空调负荷，将最低值作为底线进而计算得到调节潜力，将最大程度减少对用户使用体验的影响。

在另一实施例中，S3还包括：

对于任意时段，如该时段下空调负荷曲线处于稳定阶段，则该空调负荷曲线对应的用户被选为对应时段下的备选目标；

判断备选目标在该时段下的温差曲线的平均温差，平均温差越小则优先级越高，所述优先级代表了负荷调节时的先后顺序，将备选目标按优先级排序，得到备选可调目标；

调取每个备选可调目标的历史平均温差，找到与当前时段平均温差最接近的时段，判断所述最接近的时段的空调负荷最低值，将当前的空调负荷与所述最低值之差作为调节潜力；

其中，所述备选可调目标的最高优先级低于可调目标的最低优先级。

即本实施例将处于稳定阶段的用户作为备选可调目标，在可调目标的调节潜力释放完毕后仍然无法稳定电网负荷时，备选可调目标可作为进一步调节的后备手段。

S4：当电网负荷达到调节条件时，根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。包括：

根据电网部门的工作安排，预设调节条件，如负荷达到某一阈值则触发该条件，根据优先级顺序依次根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。

本实施例相比传统方案具有明确的优势，对于传统方案来说，由于不同的空调工作方式存在差异，负荷变化并不规律，因此只分析空调负荷曲线很难得到明确的阶段划分；而本实施例根据温差曲线判断出转折点，转折点表示了设定温度与气温的变化趋势出现转折，而这种转折将会改变空调的工作状态，因此根据转折点将空调负荷曲线分为不同的阶段，具有较好的代表性，能够综合反应用户需求与空调状态的变化，而后再进一步判断阶段特征，根据阶段特征判断出合适的可调目标以及对应的调节潜力，得到的结果更准确，避免出现调节能力低于预期或影响空调使用体验的问题。

另外，本实施例还提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现上述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法的步骤。

本实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现上述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法的步骤。

综上所述，本实施例的实质性效果包括：通过对确定的目标地区的空调负荷进行分析，根据温差曲线判断出设定温度与气温的温差变化趋势转折点，根据转折点将空调负荷曲线分为不同的阶段，由于温差趋势的转折表示了需求的转折，因此具有较好的代表性，能够综合反应用户需求与空调状态的变化；而后再进一步判断阶段特征，由于阶段的划分的依据来源是温差曲线的转折点，因此在阶段特征的判断过程中以整体趋势的判断为主，可以忽略负荷曲线的极大值、极小值等特征，大幅减少干扰因素和计算量，在此基础上进行负荷变化趋势的判断，可以得到不同的阶段特征，最后根据阶段特征判断出合适的可调目标以及对应的调节潜力，得到的结果更准确，避免出现调节能力低于预期或影响空调使用体验的问题。

通过以上实施方式的描述，所属领域的技术人员可以了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将具体装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的结构和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的关于结构的实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个结构，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，结构或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是一个物理单元或多个物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个不同地方。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一个设备(可以是单片机，芯片等)或处理器(processor)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上内容，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：从目标地区的参与者集合中选择若干用户样本，获取用户样本对应的空调负荷曲线，以及气温与设定温度的温差曲线；

S2：根据温差曲线判断转折点，将空调负荷曲线分为若干阶段；

S3：根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力；

S4：当电网负荷达到调节条件时，根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。

2.根据权利要求1所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，所述S1中，从目标地区的参与者集合中选择若干用户样本，获取用户样本对应的空调负荷曲线，以及气温与设定温度的温差曲线，包括：

预设抽样数量范围和抽样比例，根据参与者集合中的总样本数和抽样比例计算第一抽样数量；

如第一抽样数量在抽样数量范围内，则第一抽样数量为最终抽样数量，如第一抽样数量大于抽样数量范围的上限值，则以上限值作为最终抽样数量，如第一抽样数量小于抽样数量范围的下限值，则以下限值作为最终抽样数量；

根据最终抽样数量，从参与者集合中选择对应数量的用户样本；

以时间为横坐标、功率为纵坐标创建坐标图，在坐标图中绘制用户样本实时的空调负荷曲线；

以时间为横坐标、温度为纵坐标创建坐标图，在坐标图中绘制气温与设定温度的温差曲线。

3.根据权利要求2所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，所述S2中，根据温差曲线判断转折点，将空调负荷曲线分为若干阶段，包括：

获取温差曲线中的所有极大值点、极小值点以及瞬时变化率超过阈值的突变点，均记为转折点；

记录转折点的时间坐标值，根据所述时间坐标值在空调负荷曲线中标记出分割点；

利用所述分割点将空调负荷曲线分为若干阶段，当空调负荷曲线为实时绘制时，当前时间点与最接近的分割点之间为一个阶段。

4.根据权利要求3所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，所述S3中，空调负荷曲线每个阶段的阶段特征的判断过程，包括：

依次分析空调负荷曲线的每个阶段，其中，阶段中的负荷递增且超过预设幅度的记为爬坡阶段；阶段中的负荷变化在预设幅度内的记为稳定阶段；阶段中的负荷递减且超过预设幅度的记为低耗阶段；其余的阶段记为备选阶段。

5.根据权利要求4所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，所述S3中，根据空调负荷曲线每个阶段的阶段特征判断对应时段的可调目标及对应的调节潜力，包括：

对于任意时段，如该时段下空调负荷曲线处于低耗阶段，则该空调负荷曲线对应的用户被选为对应时段下的候选目标；

判断候选目标在该时段下的温差曲线的平均温差，平均温差越小则优先级越高，所述优先级代表了负荷调节时的先后顺序，将候选目标按优先级排序，得到可调目标；

调取每个可调目标的历史平均温差，找到与当前时段平均温差最接近的时段，判断所述最接近的时段的空调负荷的最低值，将当前的空调负荷与所述最低值之差作为调节潜力。

6.根据权利要求5所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，所述S3还包括：

对于任意时段，如该时段下空调负荷曲线处于稳定阶段，则该空调负荷曲线对应的用户被选为对应时段下的备选目标；

判断备选目标在该时段下的温差曲线的平均温差，平均温差越小则优先级越高，所述优先级代表了负荷调节时的先后顺序，将备选目标按优先级排序，得到备选可调目标；

调取每个备选可调目标的历史平均温差，找到与当前时段平均温差最接近的时段，判断所述最接近的时段的空调负荷的最低值，将当前的空调负荷与所述最低值之差作为调节潜力；

其中，所述备选可调目标的最高优先级低于可调目标的最低优先级。

7.根据权利要求5或6所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法，其特征在于，所述S4中，当电网负荷达到调节条件时，根据调节潜力对可调目标进行负荷调节，包括：

当电网负荷达到调节条件时，根据优先级顺序依次根据调节潜力对可调目标进行负荷调节。

8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法的步骤。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种基于空调负荷的电网响应调节方法的步骤。

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