[發明專利]一種中央空調系統參與電力系統需求側響應的控制流程

在審

• 申請號: 202011482385.1
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN114640103A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 程博;牛紅日
• 申請（專利權）人: 九州能環（北京）科學技術有限公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00;H02J3/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種中央空調系統參與電力系統需求側響應的控制流程，其特征在于由調度計劃編制、用戶可控負荷預測、調控任務分配、用戶空調溫度設定值計算、指令下達和執行跟蹤組成。

2.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，在調度計劃編制中，國家電網調度D5000系統根據當前時刻下供需情況，下發需求側響應負荷調度數據。

3.根據權利要求2所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，國家電網調度D5000系統下發的需求側響應負荷調度數據，主要包括負荷調控量、負荷調控時間和負荷調控區域信息。

4.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，布置在用戶側的可控負荷預測模塊根據當前時刻中央空調系統運行參數和該用戶是否接受負荷調控情況，借助中央空調系統可控負荷預測算法計算該用戶中央空調系統最大可控負荷值，并將該最大可控負荷預測值發送給調控任務分配模塊。

5.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，調控任務分配模塊根據國家電網調度D5000系統下發的需求側響應負荷調度數據和用戶側可控負荷預測模塊計算得到的中央空調系統最大可控負荷值，計算得到各用戶調控任務分配值。

6.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，用戶調控溫度設定值計算模塊根據各用戶調控任務分配值和各用戶中央空調系統運行參數，計算得到各用戶空調溫度設定值，以完成各用戶調控任務分配值。

7.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，指令下達模塊將計算得到的各用戶空調溫度設定值，下發到各用戶中央空調系統的控制器，調整中央空調系統的實際設定溫度，實現用戶中央空調系統參與電力系統需求側響應。

8.根據權利要求1所述的一種基于機器學習算法的中央空調系統可調度負荷預測方法，其特征在于，執行跟蹤模塊監測各用戶中央空調系統的實時用電負荷和中央空調系統運行參數，以對中央空調系統參與電力系統需求側響應的執行情況進行記錄和跟蹤，便于后期數據分析的需要。