[0063] 式中A1表示连续采集的第i个室外温度；
[0064] (a2)判断是否成立：若不成立，则说明心是正常数据；否则说明、是坏 数据，需要进行修正；
[0065] (a3)坏数据修正公式为：
[0066]
[0067] 式中：ξ表示修正后的第i个室外温度，α，β为自定义的修正系数，且α + β = 2〇
[0068] (3)建立空调所属建筑物的设计参数及空气、固体的固有属性确定札和R2的取值 范围，将RJPR 2的取值范围作为协同粒子群的求解空间；确定协同粒子群的粒子数Ν、子种 群数Μ、通信频率函数F (t)及迭代次数H ;在对粒子的初始化过程中，其中一个粒子的位置 初始值为前一时间段的参数辨识值，其余N-I个粒子的位置初始值在求解空间中根据平均 随机分配原则进行初始化，同时对每个粒子的移动速度进行初始化。
[0069] 子种群数M的取值原则如下：假设种群的粒子数目一定；M值越大表示整个种群的 子种群数目越多，其多样性越好，更利于找到全局最优解；但M值增大的同时，参数辨识过 程中所需要的计算机存储空间越大，计算时间也就越长；综合二者考虑，可以取M = 3。
[0070] (4)粒子j的当前位置记为X]=(R1」，R2」），将（R 1」，R2」）带入式⑴和式（2)，根 据常微分方程的求解方法对式（1)和式（2)进行求解，η组输入数组（T ci, Q，t)计算得到η 个解（Ty，Tni j);其中，Rl j表示粒子j的R i值，R2 j表示粒子j的R2值，T υ表示粒子j的 T1值，T "」表示粒子j的T J直；通过公式变换，可以直接使用下式计算T ^和T "」：
[0071]
[0072]
[0073]
[0074]
[0075]
[0076]
[0077]
[0078]
[0079]
[0080]
[0081]
[0082]
[0083] 式中=T1(O)表示室内空气温度初始值；Tni(O)表示室内固体初始温度。
[0084] (5)设定协同粒子群的适应度函数fflt_s，计算每个粒子所有解的适应度值，用每 个粒子的最小适应度值所对应的位置更新其最优位置pbest，并从每个子种群中选择出适 应度值最小的粒子的最优位置为该子种群的全局最优位置gbest。
[0085] 协同粒子群的适应度函数fflt_sS :
[0086]
[0087] 式中：T1,表示通过计算得到的粒子j的室内温度，T u表示通过计算得到的粒子 j的室内固体温度，表示实际测量得到的粒子j的室内温度，之_,表示实际测量得到的 粒子j的室内固体温度。
[0088] (6)令
，并判断g(t)与F(t)的大小关系：若 g (t) <F (t)，选择所有子种群中适应度值最小的全局最优位置gbesttest，并更新其他子种群 的全局最优位置为gbest = gbestbf3St;g g (t)彡F (t)，则每个子种群的全局最优位置gbest 保持不变；在更新完所有子种群的全局最优解后，按规则更新每一个粒子的当前移动速度 和位置。
[0089] 更新每一个粒子的当前速度和位置的规则为：
[0090]
[0091]
[0092] 式中：cjP c 2为非负常数，表示加速因子；rand丨和rand 2为0~1之间的随机数； w表示惯性权值，
表示第h次迭代时粒子j的移动速度；#表 示第h次迭代时粒子j的位置；?"^]表示粒子j的最优位置。
[0093] (7)返回步骤（4)，直至迭代次数h达到Η。
[0094] (8)将所有子种群的全局最优位置gbest进行对比，选择适应度值最小的全局最 优位置gbest test作为最终的优化结果。
[0095] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人 员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应 视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法，其特征在于：包括 如下步骤： (1) 构建空调所属建筑物的二阶等效热参数模型，确定输入量为Tc^Q和t，输出量为T1和Tni，待辨识参数为札和R 2:式中：T。表示室外温度，T1表示室内空气温度，Tni表示室内固体温度，Q表示制冷/制 热量，Ca为空气比热容，Cni为固体比热容，R1为空气热损失系数的倒数，1? 2为固体热损失系 数的倒数；t表示时间； (2) 负荷聚合商通过智能电网的高级计量终端采集输入数据，并对采集的输入数据进 行预处理形成η组输入数组； (3) 建立空调所属建筑物的设计参数及空气、固体的固有属性确定&和1?2的取值范围， 将札和R 2的取值范围作为协同粒子群的求解空间；确定协同粒子群的粒子数Ν、子种群数 Μ、通信频率函数F(t)及迭代次数H ;在对粒子的初始化过程中，其中一个粒子的位置初始 值为前一时间段的参数辨识值，其余N-I个粒子的位置初始值在求解空间中根据平均随机 分配原则进行初始化，同时对每个粒子的移动速度进行初始化； (4) 粒子j的当前位置记为X]=(R1」，R2」），将（R1」，R 2」）带入式⑴和式（2)，根据常 微分方程的求解方法对式（1)和式（2)进行求解，η组输入数组（Tci, Q，t)计算得到η个解 (Ty，Tni j);其中，Rl j表示粒子j的R i值，R 2 j表示粒子j的R 2值，T υ表示粒子j的T i值， Tni j表示粒子j的T J直； (5) 设定协同粒子群的适应度函数fflt_s，计算每个粒子所有解的适应度值，用每个粒 子的最小适应度值所对应的位置更新其最优位置pbest，并从每个子种群中选择出适应度 值最小的粒子的最优位置为该子种群的全局最优位置gbest ; (6) 令g(t) = rand(0, 1):<并判断g⑴与F (t)的大小关系：若g (t) <F (t)， 选择所有子种群中适应度值最小的全局最优位置gbestbf3St，并更新其他子种群的全局最优 位置为gbest = gbestbf3St;若g (t)彡F (t)，则每个子种群的全局最优位置gbest保持不变； 在更新完所有子种群的全局最优解后，按规则更新每一个粒子的当前移动速度和位置； (7) 返回步骤（4)，直至迭代次数h达到H ; (8) 将所有子种群的全局最优位置gbest进行对比，选择适应度值最小的全局最优位 置gbesttest作为最终的优化结果。2. 根据权利要求1所述的空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法， 其特征在于：所述步骤（2)中，对采集的输入输出数据进行预处理，具体包括以下内容： (al)按照如下方法计算室外温度的平均值和标准差S :CN 105159085 A _权利要求书_ _2/3 页式中A1表示连续采集的第i个室外温度； (a2)判断是否成立：若不成立，则说明ti是正常数据；否则说明t i是坏数 据，需要进行修正； (a3)坏数据修正公式为：式中：i表示修正后的第i个室外温度，α，β为自定义的修正系数，且α +β = 2。3. 根据权利要求1所述的空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法， 其特征在于：所述步骤（3)中，子种群数M = 3。4. 根据权利要求1所述的空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法， 其特征在于：所述步骤（4)中，直接使用下式计算T1^PTnu:CN 105159085 A TA 文小 ~P 3/3 贞式中=T1(O)表示室内空气温度初始值；Tni(O)表示室内固体初始温度。5. 根据权利要求1所述的空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法， 其特征在于：所述步骤（5)中，协同粒子群的适应度函数ffltnKJ% :式中：Ty表示通过计算得到的粒子j的室内温度，Tnu表示通过计算得到的粒子j的 室内固体温度，表示实际测量得到的粒子j的室内温度，之，表示实际测量得到的粒子 j的室内固体温度。6. 根据权利要求1所述的空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法， 其特征在于：所述步骤（6)中，更新每一个粒子的当前速度和位置的规则为：式中：心和C2为非负常数，表示加速因子；rand JPrand2So~1之间的随机数；w表 示惯性权值，w = Wmax-(Wmax-Wmin) X h/H ; $表示第h次迭代时粒子j的移动速度；乂表示第 h次迭代时粒子j的位置；示粒子j的最优位置。
【专利摘要】本发明公开了一种空调所属建筑物二阶等效热参数模型的实时参数辨识方法，实时建立空调所属建筑物的二阶等效热参数模型，用以进行空调负荷等效聚合模型的建立与实时控制；建立空调负荷所属建筑物的二阶微分方程组，确定输入输出量及需要辨识的参数，通过智能电网的高级计量终端对输入输出量进行实时数据采集，并向负荷聚合商进行数据传递，负荷聚合商利用协同粒子群算法进行实时参数辨识。本发明弥补了国内空调负荷实时建模方面的研究不足，构建了较为精确的空调负荷模型，为其参与需求响应提供了技术支撑。
【IPC分类】G05B13/04
【公开号】CN105159085
【申请号】CN201510570735
【发明人】高赐威, 宋梦
【申请人】东南大学
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年9月9日