(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210842512.7 (22)申请日 2022.07.18 (71)申请人 东南大学溧阳研究院 地址 213300 江苏省常州市溧阳市昆仑街 道泓口路218号A幢428室 （江苏中关村 科技产业园内） 申请人 南京东博智慧能源研究院有限公司 (72)发明人 刘盼盼　章锐　周吉　钱俊良　 邰伟　 (74)专利代理 机构 南京鑫之航知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 32410 专利代理师 姚兰兰 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06K 9/62(2022.01) H02J 3/00(2006.01) H02J 3/14(2006.01) (54)发明名称 一种基于 Kmeas—GM的空调负荷日前响应能 力评估方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于Kmeas—GM的空调负 荷日前响应能力评估方法， 包括： 空调运行信息 采集； 根据不同空调运行特性， 基于 Kmeas聚类算 法对采集的数据进行聚类分析， 将海量空调分为 若干类； 基于GM算法， 对聚类后的不同类型日前 空调用户数量进行预测， 得到日前不用时间段不 同类型空调用户数量； 日基于不同类型空调的日 前预测用户数量， 评估日前不同类型空调的最 大、 最小响应能力； 最后， 构建空调负荷日前响应 能力评估模 型， 基于不同类型空调用户日前响应 能力， 对日前不同类型空调负荷进行聚合， 评估 日前空调负荷日前响应能力。 本发 明的方法充分 挖掘了空调负荷日前响应能力， 掌握其日前响应 功率上下限值， 支撑了电网日前运行计划的制 定， 减轻了主网调控压力。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115130899 A 2022.09.30 CN 115130899 A 1.一种基于Kmeas—GM的空调负荷日前响应能力评估方法， 其特征在于： 包括如下步 骤： 步骤1， 采集日内空调运行信息； 步骤2， 提出基于kmeas聚类的空调负荷分类模型， 基于kmeas聚类算法对 空调运行信息 进行聚类分析， 将海量空调分为若干类； 步骤3， 基于灰色模型GM， 对日前不同类型空调的数量进行训练， 预测日前不同类型空 调数量， 提出基于GM的日前不同类型空调用户数量预测方法； 步骤4， 构建日前不同类型空调最大、 最小响应能力评估模型， 基于不同类型空调的日 前预测用户数量， 评估日前不同类型空调的最大、 最小响应能力； 步骤5， 基于不同类型空调用户日前响应能力， 对日前不同类型空调负荷进行聚合， 评 估空调负荷日前响应能力。 2.根据权利 要求1所述一种基于Kmeas—GM的空调负荷日前响应能力评估方法， 其特征 在于： 所述步骤1采集的信息包括不同时间的室内温度信息、 室内温度设定上下限、 空调启 动周期、 空调停运周期、 空调负荷信息， 表达式为： 式中： Xi(t)为采集的第i台空调的采集信息， Tin(t)为第i台空调在不同时间t的室内温 度信息， Tiup(t),Tidn(t)分别为第i台空调在室内温度设定的上和下限值， 分别为空调 i启动周期、 停运周期， Pi为空调i的负荷信息 。 3.根据权利 要求1所述一种基于Kmeas—GM的空调负荷日前响应能力评估方法， 其特征 在于： 步骤2中聚类分析 过程如下： 步骤2.1， 输入样本集， 并从数据集D中随机选择k个样本作 为初始的k个质心向量， 表达 式如下： { μ1, μ2,…, μk} 其中， di为第i个样本集， 聚类的簇树 k， m是样本数量， 最大迭代次数N； 步骤2.2， 计算样本di和各个质心向量 μj,(j＝1,2, …,k)的距离， 表达式如下： 将di标记最小的Lij归入Cj； 步骤2.3， 重新计算样本的质心， 表达式如下： 返回步骤2.2， 直到所有样本计算归类完成； 步骤2.4， 输出最终的分类， 表达式为： C＝{c1,c2,…,ck}。 4.根据权利 要求1所述一种基于Kmeas—GM的空调负荷日前响应能力评估方法， 其特征 在于： 步骤3中日前不同类型空调数量数据样本如下：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115130899 A 2式中： 为第k类空调日前数据集， 为第k类空调第n个时间点的空调数据量； 通过 对原始数据进行累加， 以弱化随机序列的波动性和随机性， 得到新序列， 表达式如下： 式中： 为预测第k类空调在日前时间t时刻的空调数量。 a和u为灰色预测发展系数 和灰色作用量， 由最小二乘法求出。 5.根据权利 要求1所述一种基于Kmeas—GM的空调负荷日前响应能力评估方法， 其特征 在于： 步骤4具体操作为： 步骤4.1， 基于GM算法预测的日前不同类型空调数量 计算出不同类型空调最大、 最小功率 值 表达式如下： 式中： 分别为第k类空调t 时刻的最大、 最小响应能力， 为第k类空调 日前t时刻数量， 分别为第k类空调日前室外温度、 室内设定的最大、 最小温 度， ηk为第k类空调单个周期内平均 负荷功率， 分别为第k类空调的启停运行周期， Pk 为第k类空调的负荷功率； 步骤4.2， 将各种不同类型空调的最大、 最小功率值 进行求和， 得到负荷 聚合商控制空调的日前功率上限和下限， 表达式如下： 式中： 分别为预测的日前负荷聚合商控制下的k类空调总最大、 最小调节 能力， NK为k类空调的总类别数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115130899 A 3