一种基于中央空调的虚拟电厂调度与控制系统及方法与流程

本发明涉及楼宇中央空调调度和控制技术，特别涉及一种基于中央空调的虚拟电厂调度与控制系统及方法。

背景技术：

1、楼宇中央空调系统的调频调度技术，近年来取得了显著的发展。一方面，现代楼宇中央空调系统的调度技术发展趋向于更高度的智能化和自动化，通过使用ai和机器学习算法，系统自动调整其运行参数，提高效率并减少能源消耗，并根据建筑物的能源需求、天气条件、能源价格等因素进行实时优化。另一方面，楼宇中央空调系统通过接入网络，允许远程监控和控制，提供了更高的灵活性和便捷性，物联网设备还提供了丰富的数据，用于优化和调整系统的运行。同时，随着环保意识的提高，节能和可持续性已经成为楼宇中央空调系统设计的重要考虑因素。

2、通过采用新的控制策略和高效的设备，一些大型公共建筑和商业建筑的中央空调系统的能效已经大大提高，实现了更精细化、智能化的空调系统管理和控制。

3、但是，现有技术中，楼宇中央空调系统通常只关注满足建筑内部的温度需求，而忽视了其对电网的影响。在电力需求高峰期，大量的楼宇中央空调系统同时运行，可能会对电网产生巨大压力，甚至导致电力供应不足。

技术实现思路

1、本发明所要解决的问题是：提供一种基于中央空调的虚拟电厂调度与控制系统及方法，用于根据电网的实时需求变化，及时优化调整楼宇中央空调的运行状态。

2、本发明采用如下技术方案： 一种基于中央空调的虚拟电厂调度与控制方法，将若干个楼宇中央空调系统联合起来，形成虚拟电厂，进行集中调度与控制，包括如下步骤：

3、s1、数据收集：基于每个楼宇中央空调系统安装的数据采集设备，采集实时数据，包括楼宇中央空调设备运行数据和环境数据，通过有线或无线网络，将采集的实时数据传输到集中控制系统；

4、s2、数据处理：集中控制系统接收到采集的实时数据后，进行数据清洗和处理，包括去除异常值、填补缺失值、以及数据标准化；

5、s3、优化决策：能源管理系统根据电力市场信息，基于采集到的实时数据，进行优化计算，得出每个楼宇的中央空调运行策略；

6、s4、控制信号发送：优化决策完成后，集中控制系统将中央空调控制信号发送到每个楼宇中央空调系统；

7、s5、需求响应：当电网运营商发出需求响应信号时，集中控制系统调整每个楼宇的中央空调运行策略，以降低电网负荷；

8、s6、数据分析和优化：在每个楼宇中央空调系统运行过程中，集中控制系统不断收集和分析实时数据，能源管理系统评估系统的性能，运用数据分析和机器学习算法，优化控制策略，提高楼宇中央空调系统的经济性和可靠性。

9、s7、能量回收及存储：能源管理系统还包括储能模块，为每个楼宇中央空调系统提供能源的储存和释放功能，以实现电力成本的优化和系统效率的提高。

10、进一步的，步骤s1中，设备运行数据，基于每个楼宇中央空调系统设备上的传感器和智能电表获取，包括：中央空调系统的运行状态、电力消耗、冷却或加热能力。

11、所述环境数据，基于室内外的环境传感器和网络服务获取，包括：室内温度、湿度等环境参数，以及天气预报数据。

12、进一步的，步骤s2中，基于python数据库，集中控制系统对收到的实时数据进行数据清洗和处理，识别实时数据中缺失值，删除重复项，转换成可用的格式或标准化的刻度，得到数据结构一致的实时数据，用于分析和优化。

13、进一步的，步骤s3中，电力市场信息包括电力市场数据、电网需求数据及天气预报数据；电力市场数据，通过电力市场的网络服务获取，包括：电力市场的实时价格、预测价格、交易规则；

14、电网需求数据：通过电网运营商的网络服务获取，包括：电网的实时需求、预测需求、需求响应信号。

15、当上述电力市场数据或电网需求数据发生变化时，能源管理系统进行优化计算，得出每个楼宇的空调运行策略并对比，所述优化计算，方法包括线性规划和/或动态规划：

16、s3.1、线性规划：通过线性规划，确定每个楼宇中央空调系统的运行策略，在满足电网需求的同时，最小化电力购买成本和/或最大化电力销售收益；定义最大化电力销售收益c、约束条件的系数a、约束条件的边界值b，使用linprog(c, a, b)函数求解线性规划；

17、s3.2、动态规划：基于时间序列因素的优化，根据预测的电力市场价格和电网需求，确定每个时间段的空调运行策略，进行动态规划求解，计算出每个时间段的电力销售收益和电力需求及总电力产出能力。

18、进一步的，步骤s4中，集中控制系统通过有线或无线网络，或者通过楼宇自动化系统bas，将控制信号发送到每个楼宇的空调系统；所述控制信号为对每个楼宇空调系统的控制信号，由集中控制系统生成，包括：开关机指令、设定温度指令。

19、进一步的，步骤s5中，集中控制系统与楼宇中央空调系统建立实时通信链接，根据电网运营商发出需求，调整空调运行策略，发送至楼宇中央空调系统。

20、进一步的，步骤s6中，数据分析和机器学习算法包括:回归分析、聚类分析、神经网络；优化结果由能源管理系统生成，用于控制信号的生成和系统性能的评估，包括：每个楼宇的空调运行策略、预期的电力消耗和成本。

21、进一步的，步骤s7中，所述储能模块为电池储能系统或热能储存系统，进行储能模块的集成，为系统提供能源的储存和释放，用于优化电力成本和提高楼宇中央空调系统效率；

22、电池储能系统，通过电池系统直接储存电能，并在需要时将电能释放回电网或用于楼宇的能源需求；热能储存系统，在电力价格低时，利用多余的电力生成热能并储存，然后在电力价格高时，将储存的热能转换回电能或直接用于满足楼宇的热能需求；

23、储能模块的集成包括：数据集成，集成储能模块的运行数据，包括储能量、充/放电状态；控制集成，调度控制中心发送指令到控制模块，控制储能模块的充电和放电操作；优化集成，在优化算法中基于储能模块的状态和能力，优化每个楼宇的空调运行策略和电力交易策略。

24、本发明技术方案还包括一种基于中央空调的虚拟电厂调度与控制系统，使用上述任一种虚拟电厂调度与控制方法进行楼宇中央空调系统的调度与控制，包括：

25、数据收集模块，用于收集每个楼宇中央空调系统的运行数据，包括但不限于温度、湿度、电力消耗等，这些数据将被用于决定每个系统的运行状态；

26、通信模块，用于将数据收集模块收集到的数据发送到调度控制中心，并接收调度控制中心的指令，所述通信模块使用无线通信技术建立通信，包括wi-fi或4g/5g；

27、调度控制中心：整个系统的核心，使用云计算技术，以提供足够的计算资源，根据收到的数据和电网的需求，使用优化算法决定每个楼宇中央空调系统的运行状态，包括集中控制系统等；

28、储能模块，为每个楼宇中央空调系统提供能源的储存和释放功能，以实现能量的回收及存储；

29、控制模块：使用plc或其他工业控制设备，用于根据调度控制中心的指令，控制每个楼宇中央空调系统的运行。

30、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

31、1、本发明通过将多个楼宇中央空调系统联合起来，形成一个虚拟的电厂，可以根据电网的需求，灵活地调整每个系统的运行状态，从而实现电力需求的平衡。

32、2、本发明通过对虚拟电厂的调度和控制，可以根据电力价格的变化，优化每个楼宇中央空调系统的运行状态，从而实现电力成本的优化。

33、3、本发明通过优化每个楼宇中央空调系统的运行状态，可以提高系统的能源效率，从而节省能源。

34、4、本发明通过平衡电力需求和优化电力成本，可以减少电网在电力需求高峰期的压力，从而提高电网的稳定性。

35、5、本发明通过优化算法，可以尽可能地减少对用户舒适度的影响，从而提高用户体验，同时，通过提高能源效率和节省能源，可以减少碳排放，从而对环保做出贡献。