本发明涉及空调负荷聚合调节，尤其涉及一种空调负荷聚合调节方法、系统、设备及可存储介质。
背景技术：
1、近年来，随着产业结构的调整和人民生活水平的提高，电力消费增速加快，其中，空调负荷快速增长，对电力电量平衡影响持续加大，导致电力供需矛盾不断加剧，夏季尖峰时刻空调负荷占最大用电负荷超过30％，严重影响了电力资源的优化配置，同时空调负荷具有可随时调节的高度灵活性、单类负荷资源的高度聚合性、可实时控制高度安全性等特性，具备参与电网柔性互动条件，所以研究空调负荷聚合调节方法迫在眉睫。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提出一种空调负荷聚合调节方法、系统、设备及可存储介质，可以实现空调负荷灵活性调节的效果。
2、本发明的技术方案是这样实现的：
3、一种空调负荷聚合调节方法，所述方法基于负荷聚合控制算法和暖通空调调节算法，具体包括：
4、获取空调基础信息和空调组件能耗数据；
5、依据负荷聚合控制算法对空调基础信息和空调组件能耗数据进行分析，得到空调调节预测方案，其中，所述空调调节预测方案包括空调调节优先级、可控负荷预测结果和调节的收益；
6、依据暖通空调调节算法对空调调节预测方案进行分析，得到空调调节最优调节方案；
7、依据空调调节最优调节方案对空调负荷进行调节，从而实现空调负荷的聚合调节。
8、作为所述空调负荷聚合调节方法的进一步可选方案，所述依据负荷聚合控制算法对空调基础信息和空调组件能耗数据进行分析，得到空调调节预测方案，具体包括：
9、依据空调基础信息进行分析，得到空调属性，其中，所述空调属性包括可控型空调负荷、可调型空调负荷和不可远程控制型空调负荷中的任意一种，所述可控型空调负荷对应的空调为第一优先级，所述可调型空调负荷对应的空调为第二优先级，所述不可远程控制型空调负荷对应的空调为第三优先级；
10、获取空调组件历史能耗数据、可控负荷历史数据和调节收益历史数据；
11、基于空调组件历史能耗数据、可控负荷历史数据和调节收益历史数据构建分析数据库；
12、基于分析数据库对空调组件能耗数据进行分析，得到可控负荷预测结果和调节的收益。
13、作为所述空调负荷聚合调节方法的进一步可选方案，所述依据暖通空调调节算法对空调调节预测方案进行分析，得到空调最优调节方案，具体包括：
14、建立空调组件能耗回归模型和制冷量预测模型；
15、基于制冷量预测模型进行制冷量预测，得到空调未来两小时的基础制冷量；
16、基于空调组件能耗回归模型对空调调节预测方案和空调未来两小时的基础制冷量进行分析，得到空调最优调节方案。
17、作为所述空调负荷聚合调节方法的进一步可选方案，所述建立空调组件能耗回归模型，具体包括：
18、采集空调组件功率与相对应的运行参数；
19、对空调组件功率与相对应的运行参数进行数据清洗，得到剔除异常值的空调组件功率与相对应的运行参数；
20、依据剔除异常值的空调组件功率与相对应的运行参数进行回归变量探索，得到多个能耗回归方程；
21、依据回归结果从多个能耗回归方程中选择出最优的能耗回归方程，从而构建出空调组件能耗回归模型。
22、作为所述空调负荷聚合调节方法的进一步可选方案，所述建立制冷量预测模型，具体包括：
23、采集空调基础制冷量和相关环境因素数据；
24、采用svm支持向量机算法对空调基础制冷量和相关环境因素数据进行预处理，得到剔除异常值的空调基础制冷量和相关环境因素数据；
25、依据剔除异常值的空调基础制冷量和相关环境因素数据进行回归变量探索，得到多个制冷量回归方程；
26、依据回归结果从多个制冷量回归方程中选择出最优的制冷量回归方程，从而构建出空调组件能耗回归模型。
27、作为所述空调负荷聚合调节方法的进一步可选方案，所述空调组件能耗回归模型包括冷机能耗回归模型、冷却水泵能耗回归模型、冷冻水泵能耗回归模型和冷却塔能耗回归模型。
28、作为所述空调负荷聚合调节方法的进一步可选方案，所述基于空调组件能耗回归模型对空调调节预测方案和空调未来两小时的基础制冷量进行分析，得到空调调节最优调节方案，具体包括：
29、依据空调未来两小时的基础制冷量，得到冷机的最小运行功率；
30、依据冷机的最小运行功率和空调调节预测方案，得到冷却水泵、冷冻水泵和冷却塔的最优运行功率；
31、依据冷机的最小运行功率、冷却水泵、冷冻水泵和冷却塔的最优运行功率，得到空调调节最优调节方案。
32、一种空调负荷聚合调节系统，包括：
33、获取模块，用于获取空调基础信息和空调组件能耗数据；
34、第一分析模块，用于依据负荷聚合控制算法对空调基础信息和空调组件能耗数据进行分析，得到空调调节预测方案，其中，所述空调调节预测方案包括空调调节优先级、可控负荷预测结果和调节的收益；
35、第二分析模块，用于依据暖通空调调节算法对空调调节预测方案进行分析，得到空调调节最优调节方案；
36、调节模块，用于依据空调调节最优调节方案对空调负荷进行调节，从而实现空调负荷的聚合调节。
37、一种计算设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项空调负荷聚合调节方法的步骤。
38、一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项空调负荷聚合调节方法的步骤。
39、本发明的有益效果是：通过获取空调基础信息和空调组件能耗数据，依据负荷聚合控制算法对空调基础信息和空调组件能耗数据进行分析，得到空调调节预测方案，依据暖通空调调节算法对空调调节预测方案进行分析，得到空调调节最优调节方案，依据空调调节最优调节方案对空调负荷进行调节，能够有效实现空调负荷的灵活性调节，从而有效解决电力供需的矛盾。
1.一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述方法基于负荷聚合控制算法和暖通空调调节算法，具体包括：
2.根据权利要求1所述的一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述依据负荷聚合控制算法对空调基础信息和空调组件能耗数据进行分析，得到空调调节预测方案，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述依据暖通空调调节算法对空调调节预测方案进行分析，得到空调最优调节方案，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述建立空调组件能耗回归模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述建立制冷量预测模型，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述空调组件能耗回归模型包括冷机能耗回归模型、冷却水泵能耗回归模型、冷冻水泵能耗回归模型和冷却塔能耗回归模型。
7.根据权利要求6所述的一种空调负荷聚合调节方法，其特征在于，所述基于空调组件能耗回归模型对空调调节预测方案和空调未来两小时的基础制冷量进行分析，得到空调调节最优调节方案，具体包括：
8.一种空调负荷聚合调节系统，其特征在于，包括：
9.一种计算设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任意一项空调负荷聚合调节方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任意一项空调负荷聚合调节方法的步骤。
