一种楼宇中央空调需求响应控制方法及系统与流程

本公开涉及电力需求响应
技术领域：
，特别涉及一种楼宇中央空调需求响应控制方法及系统。
背景技术：
：本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
背景技术：
，并不必然构成现有技术。据调查显示，建筑能耗占当今全球能源消耗的40％之多，到2050年，建筑能耗占比预计将达到50％。在这期间的增长相当于今天俄罗斯和印度的能源消耗总量。随着电力系统负荷不断增长，需求响应逐渐受到人们的重视，而用电需求较大的建筑楼宇也成为重要的需求响应资源。人们对空调的依赖愈发强烈，夏季用电负荷连年突破新高，空调负荷占尖峰负荷的30％-40％，通过合理的调控手段可以实现对空调负荷调整。与分体式空调相比，中央空调系统具有容量更大，可控性更强等特点，具有更高的需求响应潜力和挖掘意义。中央空调系统由于自身系统特点决定了其负荷的可控性，理论上中央空调系统的控制方式主要分为刚性调控和柔性调控。目前刚性调控主要是在需求响应期间关闭中央空调的方式，柔性调控主要是改变制冷机组出水温度、提高中央空调末端设定温度和预制冷等方式。以此为基础，在需求响应的场景下充分考虑建筑中央空调的调控策略。发明人发现，在执行需求响应期间为了实现负荷削减的目的，改变了空调的运行状态，这必然会对楼宇用户产生一定的影响，而现有的负荷调整方式大多没有考虑到用户侧的收益或者舒适度，单纯的进行负荷削减必然带来较高的客户不满意度。技术实现要素：为了解决现有技术的不足，本公开提供了一种楼宇中央空调需求响应控制方法及系统，通过双层模型对需求响应策略参数进行求解，达到了制冷机组负荷最低的目的，最终得到策略的调控参数以及对用户带来的收益和舒适度损失，可以以舒适度优先或收益优先两种角度出发为用户筛选出最终执行的需求响应策略，适用范围广。为了实现上述目的，本公开采用如下技术方案：本公开第一方面提供了一种楼宇中央空调需求响应控制方法。一种楼宇中央空调需求响应控制方法，包括以下步骤：获取中央空调所在楼宇基本数据及环境数据，接收电网的需求响应指令，得到需求响应时间；根据获取的数据以及用户温度舒适区间和用户可接受的需求响应时间内温度可调区间，得到多项预制冷策略和多项关停部分制冷机组策略；去除预冷效用期小于电网指令的响应时间长度的预制冷策略，以舒适度损失最小或者收益最大为目标求解剩余策略，得到最终的需求响应控制策略。作为可能的一些实现方式，包括双层控制：第一层控制进行需求响应调控策略的计算，得到多项预制冷策略和关停部分制冷机组策略；第二层控制进行制冷机组能效提升控制，得到各策略中运行制冷机组的负载率、冷冻水出水温度、冷却水回水温度以及制冷机组的功率。作为可能的一些实现方式，以温度可调区间的最小值到温度舒适区间的最小值之间的所有温度分别作为预冷温度，与温度可调区间的最大值到温度舒适区间的最大值之间的室内最高温度相对应，形成多项预制冷策略。作为可能的一些实现方式，将各项预制冷策略分别代入预设的预制冷模型，得到预冷期时间、预冷效用期时间、室内温度变化和楼宇冷负荷变化量。作为进一步的限定，根据预设关停部分制冷机组模型，得到关停一定数量的制冷机组策略下的室内温度变化以及剩余工作的制冷机组的总制冷量。作为更进一步的限定，以楼宇冷负荷变化量和剩余工作的制冷机组的总制冷量为各台运行制冷机组的总制冷量，利用预设模型得到各策略中运行制冷机组的负载率、冷冻水出水温度、冷却水回水温度和以及制冷机组的功率。作为更进一步的限定，获取响应时间内对应的室外温度，并计算对应的基线负荷，根据得到的各项策略的制冷机组功率，进一步的得到响应负荷；根据得到的响应负荷，结合实际收益，得到各项响应策略的收益；根据得到的室内温度变化，得到各项策略的舒适度损失。本公开第二方面提供了一种楼宇中央空调需求响应控制系统，包括：数据获取模块，被配置为：获取中央空调所在楼宇基本数据及环境数据，接收电网的需求响应指令，得到需求响应时间；控制策略获取模块，被配置为：根据获取的数据以及用户温度舒适区间和用户可接受的需求响应时间内温度可调区间，得到多项预制冷策略和多项关停部分制冷机组策略；控制策略筛选模块，被配置为：去除预冷效用期小于电网指令的响应时间长度的预制冷策略，以舒适度损失最小或者收益最大为目标求解剩余策略，得到最终的需求响应控制策略。本公开第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面所述的楼宇中央空调需求响应控制方法中的步骤。本公开第四方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面所述的楼宇中央空调需求响应控制方法中的步骤。与现有技术相比，本公开的有益效果是：1、本公开所述的方法、系统、介质或电子设备，考虑预制冷策略和关停部分制冷机组策略，采用双层模型对需求响应策略参数进行求解，达到了制冷机组负荷最低的目的，最终得到策略的调控参数以及对用户带来的收益和舒适度损失，可以以舒适度优先或收益优先两种角度出发为用户筛选出最终执行的需求响应策略，适用范围广。2、本公开所述的方法、系统、介质或电子设备，根据预制冷策略和关停部分制冷机组策略计算得出所需冷负荷后，再对运行的制冷机组进行能效提升以实现同样制冷量下的制冷机组负荷最低，能够实现更好的负荷调整。本公开附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。附图说明构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。图1为本公开实施例1提供的楼宇中央空调需求响应控制方法的流程示意图。具体实施方式下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属
技术领域：
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。实施例1：如图1所示，本公开实施例1提供了一种楼宇中央空调需求响应控制方法，通过双层模型对需求响应策略参数进行求解并达到制冷机组负荷最低的目的，最终得到策略的调控参数以及对用户带来的收益和舒适度损失。第一层主要考虑预制冷和关停部分制冷机组策略，通过s3.1中的模型求解得到各项预制冷策略的预冷期时间tpre、预冷温度tpre、预冷效用期时间toff、室内最高温度toff、室内温度变化tin(t)、楼宇冷负荷qch(t)；通过s3.2中的模型求解得到各项关停部分制冷机组策略的可能运行的制冷机组数量n、可关闭的制冷机组数量ω、剩余工作的制冷机组数量s、室内温度变化tin(t)、剩余运行制冷机组的总制冷量qp(t)。第二层是在第一层的基础上进行对各项策略的冷负荷进行合理的分配，并通过3.3的模型最大化制冷机组能效，进而实现响应负荷的最大化，并得到各策略制冷机组的负载率η、冷冻水出水温度tchw、冷却水回水温度tcw。进一步由本实施例s2中所述的公式可计算出各策略的响应负荷pre、获得收益se、舒适度损失c2。最后在经过s3.4中的决策过程从舒适度优先或收益优先两种角度出发为用户筛选出最终执行的需求响应策略。具体的，包括以下内容：s1：基本计算模型s1.1：楼宇冷负荷模型根据能量守恒定律，具体如下所示：为了维持楼宇内的温度恒定，楼宇的瞬时得热量qci与护围结构蓄热量qx之和应等于中央空调的制冷量qch，其中楼宇的瞬时得热量qci由外墙和屋顶瞬变传热形成的逐时冷负荷qwq、外窗瞬变传热形成的逐时冷负荷qwc、透过玻璃窗的太阳辐射热形成的逐时冷负荷qfs、室内用电设备散热形成的逐时冷负荷qe、室内照明设备散热形成的逐时冷负荷ql、室内人体散热形成的逐时冷负荷qp和新风负荷qnw组成，计算公式分别为：qch＝qcl+qxqci＝qwq+qwc+qfs+qe+ql+qp+qnwqwq＝∑{kifi(tout-tin)}qwc＝∑[kcfc(tout-tin)]qfs＝∑(qffccscnccl)qe＝1000n1n2n3neql＝1000n4n5n6n7nlqnw≈1.01ftout-1.01ftin+38.5fqx＝hisindtin式中：fi为外墙或屋面的面积，m2；ki为外墙或屋面的传热系数，w/(m2·k)；tin为室内设计温度，℃；fc为外窗的面积，m2；kc为外窗的传热系数，w/(m2·k)；tout为室外空气温度，℃；qf为外窗日射得热量最大值，w/m2；cs为外窗玻璃类型修正系数，无量纲；cn为外窗的内遮阳的遮阳系数，无量纲；ccl为外窗玻璃冷负荷系数，无量纲；n1为电热设备的安装系数，无量纲；n2为电热设备的负荷系数，无量纲；n3为电热设备的同时使用率，无量纲；ne为电热设备的安装功率，kw；n4为照明设备的同时使用率，无量纲；n5为照明设备的蓄热系数，无量纲；n6为整流器消耗功率的系数，无量纲；n7为照明设备的安装系数，无量纲；nl为照明设备的安装功率，kw；cr为人体显热散热冷负荷系数，无量纲；n为公共楼宇中的总人数，无量纲；qn为每名成年男子的显热散热量，w；为群集系数，无量纲；qq为每名成年男子的潜热散热量，w；f为新风量，g/s；hi为内墙面的蓄热系数，w/(m2·k)；sin为内墙面积，m2。s1.2：室温变化模型在楼宇的制冷期，中央空调制冷机组持续供冷使室温不断降低；停机期，中央空调制冷机组停止工作，由于楼宇内外热源的放热作用以及楼宇内墙的蓄热作用，室温不断上升。因此，存在停机期与制冷期楼宇的室内空气热平衡关系：cvρdtin＝qcidt-qxcvρdtin＝qcidt-qx-qrdt式中：c为空气定压比热，取0.28j/kg·℃；v为公共楼宇的制冷空间体积，单位m3；ρ为空气密度，取1.29kg/m3；qr为空调末端输送的冷量，w。得到在停机期与制冷期内楼宇中央空调的热力学方程为：其中：将时间t离散化，并假设制冷期内中央空调系统末端输送的冷量为qr(t)，则可以得到停机期与制冷期内的楼宇室温时变方程。制冷期室温时变方程：停机期室温时变方程：tin(t+1)＝c·tin(t)+(1-ε)·d(t+1)式中：s1.3：制冷机组能耗模型在中央空调冷源系统中，制冷机组能耗占比最大且长期处于部分负荷下运行，在制冷机组实际运行过程中，机组冷负荷、冷冻水供水温度与冷却水进水温度对制冷机组运行能效的影响，其数学模型如下所示：cop＝a1+a2η+a3tchw+a4tcw+a5ηtchw+a6ηtcw+a7tchwtcw式中：cop为制冷机组运行能效，η为机组负载率，kw；qch为机组的实际制冷量，kw；q为机组的额定制冷量，kws；tchw为冷冻水供水温度，℃；tcw为冷却水回水温度，℃；a1-a7为模型系数。制冷机组能耗计算如下所示：式中，pchiller为制冷机组能耗，kw。s2：需求响应策略评估s2.1：基线负荷计算基线负荷是对响应时间内用户不参与需求响应的负荷进行预测。本次基线负荷的计算采用平均值法，平均值法将需求响应执行日前n天的对应响应时间内负荷的均值作为基线负荷，基线负荷的计算如下所示：式中：pb为基线负荷，kw；pb，ij为需求响应执行日前第i天的对应响应时间内第j个控制周期的负荷，kw，响应时长为thmin，调控周期为hmin，表示向上取整。s2.2：响应负荷计算式中：pre为响应负荷，kw；pavi，i为第i个调控周期的实际负荷，kw；pcbl，i为第i个调控周期的基线负荷，kw。假设响应时长为thmin，调控周期为hmin，表示向上取整。s2.3：收益计算用户执行需求响应产生了负荷削减，就可以按照与电网签订的合同获得相应的补偿。收益计算公式如下所示：se＝pre·u式中：se为执行本次需求响应获得的收益，元；pre为本次的响应负荷，kw；u为每削减1kw负荷获得的收益，元/kw。s2.4：用户舒适度损失评价在执行需求响应期间，由于空调运行状态的改变总会引起室内温度的变化，室内温度也由原本的舒适温度范围[tmin，tmax]变为[t′min，t′max]，其中t′min为室内温度最低值，t′min≤tmin；t′max为室内温度最高值，t′max≥tmax。用户的不舒适，是在执行需求响应时间内室内温度高于tmax或者室内温度低于t′min而产生的，用户的舒适度损失计算如下所示：式中：c2表示用户的不舒适程度；αi为第i个调控周期时室内温度的不舒适程度，调控周期为hmin，表示向上取整；如下所示：式中，tin为当前的室内温度；tmin和tmax分别为用户舒适温度的下限和上限，t′min和t′max分别为室内温度的下限和上限，当室内温度tin处于用户的舒适区间内时，用户的不舒适度α为0。s3：中央空调需求响应调控策略中央空调的柔性调控策略可以在不影响用户舒适度的基础上实现负荷的削减或转移，以达到需求响应时间内降低负荷的要求。本实施例中主要涉及的中央空调柔性调控策略主要有预制冷、关停部分制冷机组以及根据前两种策略计算得出所需冷负荷后，再对运行的制冷机组进行能效提升以实现同样制冷量下的制冷机组负荷最低。s3.1：预制冷在需求响应的背景下，预制冷也是有效的实现方式，预制冷主要分为预冷期和预冷效用期。预冷期是指在需求响应开始时间前的一段时间，在此期间内将室内温度降到可能相对用户平常较低的室温水平，制冷机增加制冷出力，使得室内温度降低，达到某一较低温度时停止运行。预冷效用期是指在预冷期结束后，在建筑蓄热的作用下即使没有冷量的输送室内也能在一定时间内维持在一定温度范围之内，在此期间制冷机暂停工作，一直到室内温度缓慢上升至可能相对用户平常较高的室温水平时再次开启。假设预冷期为tpre，预冷效用期为toff，用户平时的室内温度设定范围为[tmin，tmax]。在预冷期为了多制冷就会使得室内温度低于tmin，此温度为预冷温度tpre；为了尽可能延长响应时间可以允许预冷效用期结束时的室内温度高于tmax，此温度为室内最高温度toff。假设用户可接受的需求响应时间内温度可调节范围为[t′min，t′max]，将问题转化为在预冷期达到最低温度t′min且在预冷效用期结束时达到最高温度t′max，根据前面提到的室温变化模型对tpre和toff进行求解，相应的求解模型如下：t′min≤tin(t)≤t′maxtin(t+1)＝c·tin(t)+(1-ε)·d(t+1)，t∈toffqch(t)＝∑qr(t)预制冷的实现是在预冷期提前制备出预冷效用期的冷量，这也就导致了预冷期的用电量会有所增加。对于用户来说，虽然执行需求侧响应会有一定的收益，但是预冷期的增加能耗也会带来一定的额外投入。因此，针对预制冷策略需要将预冷期的负荷状况和电费情况纳入到评价因素中。这就需要计算在预冷期多耗的电费即额外预冷电费，用户实际获得的收益是执行需求侧响应获得的补偿与额外预冷电费的差，如下所示：额外预冷电费：式中：pre为响应负荷，kw；p′av，i为预冷期内第i个调控周期的实际负荷，kw；p′cbl，i为预冷期内第i个调控周期的基线负荷，kw；ec为预冷期内的电费，元/kwh。预冷期为tpremin，对应的调控周期为hmin，表示向上取整。实际收益：s′e＝se-sc式中：s′e为预制冷策略下的用户实际收益，元；se为预冷效用期用户获得的补偿，元。以某建筑为例，假设该建筑内用户日常舒适温度区间为[24℃，26℃]，用户可接受的需求响应时间内温度可调节范围为[22℃，29℃]，则该建筑可行的预制冷策略及相应的舒适度损失如下所示：s3.2：关停部分制冷机组大多数公共建筑都配有多台制冷机组，在响应时间内为了达到负荷削减的目的可以适当减少制冷机组的运行数量。首先根据楼宇负荷模型预估响应时间内所需的冷负荷，进而计算出可能运行的制冷机组数量为n，则可以关闭的制冷机组数量ω＝1，2…n-1，如下所示：式中：n为响应时间内预测制冷机组原有的运行数量；qch为中央空调在响应时间内的冷负荷，kw；qn为单台制冷机组的额定制冷量，kw；表示向上取整。则剩余运行的制冷机组的制冷量为：qch(t)＝qp(t)式中：qp为剩余运行制冷机组的总制冷量，kw；s为剩余工作的制冷机组数量，s＝n-ω。按照现有的制冷机组控制逻辑，多台制冷机组运行时的冷负荷是平均分摊的，即为每台运行制冷机组的实际制冷量，kw。由于制冷机组运行数量的减少必然会导致制冷量的减少，制冷量减少就会使得室内温度tm高于tmax。根据不同的制冷机组关停数量，通过室温变化模型即可求解在执行关停部分制冷机组策略时的室内温度，进一步计算执行策略的用户舒适度损失。以某建筑为例，假设该建筑内用户日常舒适温度区间为[24℃，26℃]，响应时间内预测制冷机组原有的运行数量为3，则该建筑可行的预制冷策略及相应的舒适度损失如下所示：序号关停数量/ω室内最高温度/tm舒适度损失11台27℃0.5222台29℃0.82s3.3：制冷机组能效提升中央空调多台制冷机组的总能耗与部分负荷下各设备之间的负荷分配方案密切相关，因此，需要考虑各机组性能差异，寻找可行的节能方案。cop最优化法是在冷负荷一定的条件下，通过改变冷冻水的出水温度，以及多台制冷机组并联运行下冷冻水出水温度相同时的负荷率分配，最大化制冷机组群的cop值，从而提高系统性能，达到能效最优，在制冷量已定的情况下消耗最少的电能。根据前面的调控策略确定所需制冷量，结合下面的约束条件对优化目标进行求解，进而得到最优的负荷分配方案和冷冻水出水温度。优化目标：优化约束：制冷量约束：冷冻水出水温度约束：tchw，min≤tchw≤tchw，maxtchw，1＝tchw，2＝…＝tchw，i冷却水回水温度约束：tcw，min≤tcw≤tcw，maxtcw，1＝tcw，2＝…＝tcw，i制冷机组负荷率约束：ηi，min≤ηi≤1式中：copi(t)为优化后的第i台运行制冷机组的能效值；tchw，i为第i台运行制冷机组的冷冻水出水温度，℃；tchw，min为制冷机允许最低出水温度，℃；tchw，max为制冷机允许最高出水温度，℃；tcw，i为第i台运行制冷机组的冷却水回水温度，℃；tcw，min为制冷机允许最低冷却水回水温度，℃；tcw，max为制冷机允许最高冷却水回水温度，℃；ηi，min为制冷机运行的最低负荷率；s为运行的制冷机组数量，台；qon，i(t)为第i台运行制冷机组的制冷量，kw。此时的制冷机组负荷如下所示：式中：pchiller，i(t)为第i台运行制冷机组的负荷，kw。针对预制冷和关停部分制冷机组策略进行冷负荷的计算，忽略冷量传输过程中的损失假设冷负荷与制冷机的制冷量相等，在计算出预制冷和关停部分制冷机组各策略相应的制冷量后带入能效提升模型进行计算求解。可以得到制冷机组的负荷率、冷冻水出水温度、冷却水回水温度以及制冷机组的负荷，进一步可以评估各策略的响应负荷和获得收益。以某建筑为例，需求响应补贴为30元/kw，详细内容如下所示：s3.4：响应策略的决策根据以上各项策略的相关计算结果，有预制冷的6条策略和关停部分制冷机组的2条策略总共8条响应策略。需要在这8条策略中做出选择，选出最终将要在需求响应中执行的策略。响应策略的决策需要经过两层筛选，第一层是时间的筛选，即按照电网指令的响应时间长度(设为tdr)筛选出符合要求的策略，即选择出预制冷中toff≥tdr的策略，以及关停部分制冷机组的所有策略(因为关停部分制冷机组的所有策略都可以长时间运行，只不过代价就是室内温度会整体提升)。经过第一层策略筛选后得到的策略，在经过第二层筛选进行最终的策略决策。第二层决策主要从两种角度出发，分别是舒适度优先和收益优先。舒适度优先是在各项策略计算完成后得出舒适度损失，选出其中舒适度损失最小的策略作为最终执行的需求响应策略；收益优先是在各项策略计算完成后得出获得收益，选出收益最大的策略作为最终执行的需求响应策略。假设某次电网指令的tdr要求为40min，则经过第一层筛选后选择的策略有预制冷的3、5、6策略和关停部分制冷机组的1、2策略。再进行第二层策略的筛选，按照舒适度优先的原则最终选定的策略为关停部分制冷机组的1策略，即按照1#制冷机组负载率为92％，2#制冷机组负载率为87％，冷冻水供水温度为8.5℃，冷却水回水温度为28.3℃运行；按照收益优先的原则最终选定的策略为预制冷的5策略，即响应开始时刻前32min开始预冷，预冷期的1#制冷机组负载率为80％，2#制冷机组负载率为85％，3#制冷机组负载率为86％，冷冻水出水温度为9℃，冷却水回水温度为28.5℃，当响应开始时刻到来时关停制冷机组。s4：整体实现思路针对电网的需求侧响应指令，用户在接收到电网的响应时间指令后，首先根据楼宇的日常工作安排，有无在响应时间内需要进行的设备检修或者重要会议等干扰事件，根据提前与电网的合同约定，当有双方预先规定好的干扰事件时用户可以向电网上报无法执行此次需求侧响应。若没有干扰事件冲突，则继续进行下述步骤，预估自己的响应负荷并向电网侧上报认缴负荷。首先获取响应时间内的室外温度，带入楼宇负荷模型和室温变化模型，同时进行3.1和3.2的第一层响应策略计算，进一步进行第二层制冷机组能效提升的计算过程。在计算得到室内温度、制冷机组负荷、基线负荷的基础上，进行需求响应策略评估的响应负荷与用户舒适度损失的计算，用户可以根据收益优先或者舒适度优先选择合适的运行策略，并将对应要执行策略的响应负荷信息上报给电网，等响应开始时刻即可按照预先选定的响应策略执行。整体总结为如下步骤：s4.1：接收电网的需求响应指令，获取响应时间。s4.2：根据楼宇的日程安排查看有没有与响应时间冲突的干扰事件存在，如果有则上报电网存在干扰事件无法执行此次需求响应，如果没有转到步骤3。s4.3：获取响应时间内对应的室外温度，并计算对应的基线负荷如本实施例s2.1中所示。s4.4：第一层(计算需求响应调控策略)s4.4.1：预制冷策略：获取tmin、tmax、t′min、t′max，将[t′min，tmin]区间内的所有温度分别作为预冷温度tpre，分别与[tmax，t′max]区间内的室内最高温度toff对应，形成各项预制冷策略。将各项预制冷策略分别带入s3.1中的预制冷模型，可得预冷期时间tpre和预冷效用期时间toff，并得到室内温度变化tin(t)和楼宇冷负荷变化qch(t)。s4.4.2：关停部分制冷机组策略：带入s3.2的模型计算得出可能运行的制冷机组数量n，结合1.2中的模型分别计算得出关停制冷机组数量ω＝1，2…n-1策略的室内温度变化tin(t)，以及对应剩余工作的制冷机组数量s＝n-ω的总制冷量qp(t)。s4.5：第二层(制冷机组能效提升)将s4.4中各项策略计算得到的楼宇冷负荷qch(t)以及制冷量qp(t)看作各台运行制冷机组的总制冷量带入s3.3中的模型进行计算，可得各策略中运行制冷机组的负载率、冷冻水出水温度和冷却水回水温度，以及制冷机组的功率。s4.6：需求响应策略评估s4.6.1：响应负荷：根据s4.5中得到的各项策略的制冷机组功率，以及s4.2中得到的基线负荷带入s2.2的模型即可得出响应负荷。s4.6.2：收益计算：在s4.6.1中的得到响应负荷后，即可带入s2.3中的模型对各项响应策略的收益进行求解，注意预制冷策略需要结合s3.1的实际收益计算。s4.6.3舒适度损失：将s4.4中各项策略的室内温度变化tin(t)带入到s2.4的模型进行舒适度损失求解，得到各项策略的舒适度损失。s4.7：需求响应策略的决策在对各项响应策略进行评估之后，按照s3.4进行决策，得到最终确定需要执行的某一项需求响应策略。s4.8：响应上报与执行将确定执行的需求响应策略的响应负荷上报给电网，并形成响应指令等待响应时刻到来便立即执行。实施例2：本公开实施例2提供了一种楼宇中央空调需求响应控制系统，包括：数据获取模块，被配置为：获取中央空调所在楼宇基本数据及环境数据，接收电网的需求响应指令，得到需求响应时间；控制策略获取模块，被配置为：根据获取的数据以及用户温度舒适区间和用户可接受的需求响应时间内温度可调区间，得到多项预制冷策略和多项关停部分制冷机组策略；控制策略筛选模块，被配置为：去除预冷效用期小于电网指令的响应时间长度的预制冷策略，以舒适度损失最小或者收益最大为目标求解剩余策略，得到最终的需求响应控制策略。所述系统的工作方法与实施例1提供的楼宇中央空调需求响应控制方法相同，这里不再赘述。实施例3：本公开实施例3提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本公开实施例1所述的楼宇中央空调需求响应控制方法中的步骤。实施例4：本公开实施例4提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开实施例1所述的楼宇中央空调需求响应控制方法中的步骤。c本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。当前第1页12