本发明属于电力系统技术领域，尤其涉及一种空气源热泵的控制方法、装置、设备和存储介质。
背景技术：
近年来，国内大力推广利用电采暖供暖方式实现用能低碳化，例如空气源热泵采暖方式，使得电采暖负荷呈现增长趋势。然而，电采暖负荷具有较强的随机性与动态性，其大规模无序接入配电网，极易造成尖峰负荷，使变压器及部分线路重载。
目前亟需一种能够解决由电采暖负荷带来的重载问题的与电采暖负荷相关的控制方法。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明实施例提供了一种空气源热泵的控制方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中由电采暖负荷带来的重载问题。
本发明实施例的第一方面提供了一种空气源热泵的控制方法，包括：
获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数；
根据房间参数对各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据用户参数以及每个房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量；
将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到空气源热泵集群的控制信息；预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件；
根据控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。
可选的，空气源热泵集群包括多个空气源热泵，每个空气源热泵对应一个房间；
根据用户参数以及每个房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量，包括：
将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量；
汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
可选的，房间热模型包括：
其中，t为时刻，tin为室内温度，tout为室外温度，ηcop为制热效率，p为空气源热泵的功率，r为房间热阻，c为房间热容。
可选的，用户参数至少包括用户月收入或用户年龄中的一种。
可选的，目标函数包括：
其中，f为目标函数，pl,t为第l个空气源热泵在t时刻的电量大小，t为所有t时刻的集合，n为空气源热泵的数量。
可选的，电量约束条件，包括：
0≤δpl,t≤cl,t
δpl,t＝pl,t-pl,t-1
其中，cl,t表示空气源热泵l在t时刻的最大可控电量，pl,t表示空气源热泵l在t时刻的负荷值，δpl,t表示空气源热泵l在t时刻与t-1时刻的负荷差值；
变压器约束条件，包括：
pm,t≤pm，max
其中，pm,t为变压器m在t时刻的负荷值，pm,max表示变压器m最大容量；
传输功率约束条件，包括：
其中，
传输电流约束条件，包括：
其中，iij为节点i,j之间线路在t时刻传输的电流，iijmax为节点i,j之间线路可传输的最大电流；
节点电压约束条件，包括：
0.95u≤ui≤1.05u
其中，ui表示节点i的电压，u表示标准电压。
本发明实施例的第二方面提供了一种空气源热泵的控制装置，包括：
获取模块，用于获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数；
确定模块，用于根据房间参数对各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据用户参数以及每个房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量；
输入模块，用于将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到空气源热泵集群的控制信息；预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件；
控制模块，用于根据控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。
可选的，空气源热泵集群包括多个空气源热泵，每个空气源热泵对应一个房间；
确定模块，还用于：
将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量；
汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
可选的，房间热模型包括：
其中，t为时刻，tin为室内温度，tout为室外温度，ηcop为制热效率，p为空气源热泵的功率，r为房间热阻，c为房间热容。
可选的，用户参数至少包括用户月收入或用户年龄中的一种。
可选的，目标函数包括：
其中，f为目标函数，pl,t为第l个空气源热泵在t时刻的电量大小，t为所有t时刻的集合，n为空气源热泵的数量。
可选的，电量约束条件，包括：
0≤δpl,t≤cl,t
δpl,t＝pl,t-pl,t-1
其中，cl,t表示空气源热泵l在t时刻的最大可控电量，pl,t表示空气源热泵l在t时刻的负荷值，δpl,t表示空气源热泵l在t时刻与t-1时刻的负荷差值；
变压器约束条件，包括：
pm,t≤pm，max
其中，pm,t为变压器m在t时刻的负荷值，pm,max表示变压器m最大容量；
传输功率约束条件，包括：
其中，
传输电流约束条件，包括：
其中，iij为节点i,j之间线路在t时刻传输的电流，iijmax为节点i,j之间线路可传输的最大电流；
节点电压约束条件，包括：
0.95u≤ui≤1.05u
其中，ui表示节点i的电压，u表示标准电压。
本发明实施例的第三方面提供了一种控制设备，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如第一方面所述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本发明实施例可以根据空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数，对这些房间进行聚类处理，得到多个房间聚类。之后，可以根据各个房间的用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定出每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。之后，可以通过预设模型得到空气源热泵集群的控制信息，进而可以根据该控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。由于每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量，均考虑到了该房间聚类中每个房间的用户参数，并且在对房间进行聚类处理时，也考虑了不同房间的实际情况，因此，确定出的上述最大可控容量结合了不同房间的实际情况，具有极高的参考度和准确度。此外，预设模型的目标函数是以配电网负荷波动最小为目标，如此，基于上述最大可控容量和预设模型所得到的控制信息，能够基于当前配电网的负荷情况，准确且规律地对不同房屋的空气源热泵进行控制，实现了电采暖负荷有序地介入配电网，避免了尖峰负荷，实现了削峰填谷，从而可以解决由电采暖负荷带来的重载问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种空气源热泵的控制方法的步骤流程图；
图2为本发明实施例提供的一种等效热参数模型的示意图；
图3为本发明实施例提供的一种空气源热泵的控制装置的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种控制设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
如背景技术所描述的，近年来，国内大力推广利用电采暖供暖方式实现用能低碳化，例如空气源热泵采暖方式，使得电采暖负荷呈现增长趋势。然而，电采暖负荷具有较强的随机性与动态性，其大规模无序接入配电网，极易造成尖峰负荷，使变压器及部分线路重载。
发明人经过研究发现，电采暖负荷属于柔性负荷，具有参与电网互动的潜力，有一定的可控性。然而，现有的对空气源热泵进行控制的方法，没有考虑不同房间的实际情况以及房间使用者的用户情况，不能很好地解决由电采暖负荷带来的重载问题。
为了解决现有技术问题，本发明实施例提供了一种空气源热泵的控制方法、装置、设备和存储介质。下面首先对本发明实施例所提供的空气源热泵的控制方法进行介绍。
空气源热泵集群可以包括多个台区和多个台区控制器，每个台区可以包括多个空气源热泵，台区控制器可以对一个或者多个台区中的空气源热泵的开启或关停进行控制，每个空气源热泵对应一个房间，并能够对该房间进行供暖。
空气源热泵的控制方法的执行主体，可以是空气源热泵的控制装置，该控制装置可以是上述台区控制器。
如图1所示，本发明实施例提供的空气源热泵的控制方法包括以下步骤：
步骤s110、获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数。
在一些实施例中，房间参数可以是与建筑围护结构相关的参数，例如框架材料、是否有外墙层、地板材料、是否有屋顶层等；用户参数可以是房间的使用者的相关参数，例如用户月收入、用户年龄，其中，用户月收入可以用于确定房间的使用者所处的收入区间，例如高收入区间、中等收入区间以及低收入区间，用户年龄可以用于确定房间的使用者的年龄阶段，例如儿童、青年人或者老年人。
需要说明的是，一个房间的用电量通常由主流使用者决定，例如，高收入人群的用电量通常比低收入人群的用电量大，青年人的用电量通常比老年人或儿童的用电量大。如此，当一个房间中有多个使用者，且使用者的用户月收入和用户年龄不同时，可以按照如下的判断方式确定房间的用户参数：将用户月收入最高的使用者所处的收入区间，确定为房间对应的收入区间；当同时存在青年人、老年人以及儿童时，将青年人确定为房间对应的年龄阶段。
步骤s120、根据所述房间参数对所述各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据所述用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
在一些实施例中，可以采用k均值聚类算法对各个房间的房间参数进行聚类处理，得到多个房间聚类。之后，可以根据所述用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
可选的，上述确定最大可控电量的处理，具体可以如下：将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量；汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
在一些实施例中，如图2所示，提供了一种等效热参数模型，可以表示建筑物的热传递过程，在该模型的基础上进行简化，默认同一时间内室内气体与固体的温度相同，可以得到房间热模型，具体如下：
其中，t为时刻，tin为室内温度，tout为室外温度，ηcop为制热效率，p为空气源热泵的功率，r为房间热阻，c为房间热容。
在一些实施例中，在得到多个房间聚类后，可以将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量。之后，可以汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
具体的，可以根据不同的用户参数、实时采集的温度参数以及每个房间聚类的房间热模型，获取到各个房间对应的空气源热泵的开启时间和关停时间，然后可以根据开启时间和关停时间，得到空气源热泵的运行时间，即开启时间和关停时间之间的时间。之后，可以根据关停时间占上述运行时间的比例，以及空气源热泵的功率，计算出目标时段内每个空气源热泵对应的所有房间的最大可控电量。最后，汇总每个空气源热泵的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
值得一提的是，关停时间占上述运行时间的比例，可以反映出未开启的空气源热泵占所有空气源热泵的比例，而未开启的空气源热泵可以作为控制对象，当配电网的负荷处于波谷时，可以开启相应数量的空气源热泵，起到填谷的作用。相应的，当配电网的负荷处于波峰时，可以关闭相应数量的空气源热泵，起到削峰的作用。
步骤s130、将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到空气源热泵集群的控制信息。
在一些实施例中，预设模型的求解方法可以是细菌群体趋药性算法。
在一些实施例中，预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件。
具体的，预设模型的目标函数可以包括：
其中，f为目标函数，pl,t为第l个空气源热泵在t时刻的电量大小，t为所有t时刻的集合，n为空气源热泵的数量。
电量约束条件，可以包括：
0≤δpl,t≤cl,t
δpl,t＝pl,t-pl,t-1
其中，cl,t表示空气源热泵l在t时刻的最大可控电量，pl,t表示空气源热泵l在t时刻的负荷值，δpl,t表示空气源热泵l在t时刻与t-1时刻的负荷差值；
变压器约束条件，可以包括：
pm,t≤pm，max
其中，pm,t为变压器m在t时刻的负荷值，pm,max表示变压器m最大容量；
传输功率约束条件，可以包括：
其中，
传输电流约束条件，可以包括：
其中，iij为节点i,j之间线路在t时刻传输的电流，iijmax为节点i,j之间线路可传输的最大电流；
节点电压约束条件，可以包括：
0.95u≤ui≤1.05u
其中，ui表示节点i的电压，u表示标准电压。
可选的，预设模型的约束条件还可以包括潮流约束条件，该潮流约束条件包括：
其中，
步骤s140、根据控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。
在一些实施例中，在获取到上述控制信息后，可以根据该控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。
具体的，控制信息可以包括不同房间聚类中各个房间对应的空气源热泵的启停信息，例如开启时间、关停时间等。
在本发明实施例中，可以根据空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数，对这些房间进行聚类处理，得到多个房间聚类。之后，可以根据各个房间的用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定出每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。之后，可以通过预设模型得到空气源热泵集群的控制信息，进而可以根据该控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。由于每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量，均考虑到了该房间聚类中每个房间的用户参数，并且在对房间进行聚类处理时，也考虑了不同房间的实际情况，因此，确定出的上述最大可控容量结合了不同房间的实际情况，具有极高的参考度和准确度。此外，预设模型的目标函数是以配电网负荷波动最小为目标，如此，基于上述最大可控容量和预设模型所得到的控制信息，能够基于当前配电网的负荷情况，准确且规律地对不同房屋的空气源热泵进行控制，实现了电采暖负荷有序地介入配电网，避免了尖峰负荷，实现了削峰填谷，从而可以解决由电采暖负荷带来的重载问题。
为了更好的理解上述实施例提供的空气源热泵的控制方法，提供一种实现上述空气源热泵的控制方法的实施方式。
首先，对房间进行聚类。具体的，相同户型的房间具有相近的墙体面积及房间面积，也将具有相近的热阻参数和热容参数，因此可以根据房间热参数对房间进行聚类，将具有相似特征的房间聚为一类，在此采用k均值聚类法。
具体的，房间热阻参数范围可以设置为[ra-r，ra+r]，热容参数范围可以设置为[ca-c，ca+c]，其中r为热阻聚类半径，c为热容聚类半径，利用k均值聚类法对rc乘积进行聚类，即可将相似房间聚为一类，共聚为n类，然后根据rc乘积的大小，选取空气源热泵的功率。
根据参数范围，随机生成若干个数据对象，对该若干个数据对象进行聚类处理，为了避免数据基值对聚类结果产生影响，在此，考虑将r与c的平均值分别作为参考值，对数据进行标准化处理，处理结果如下：
其中，
在一些实施例中，可以聚为3类，分别为小户型、中户型、大户型，其相对应的空气源热泵的功率分别为p1、p2、p3，p1<p2<p3，对应热容参数为c1、c2、c3，c1<c2<c3，对应热阻参数为r1,r2,r3，r1<r2<r3。
接着，对用户进行热舒适度设计。考虑到不同人群的热舒适度不同，下面对不同人群对应的热舒适度进行设计。热舒适度一般指不同特征的个体对所处的周围环境做出的冷热感受主观满意度评价，主要包括物理方面、生理方面、心理方面三项内容，它是一个综合作用结果。在此，采用国际公认的热舒适度评价指标pmv热舒适评价指标。pmv热舒适评价模型及人体热负荷计算模型如下：
pmv＝[0.303exp(-0.036m)+0.0275]tl
tl＝(m-w)-3.05[5.733-0.007(m-w)-pa]-
0.42(m-w-58.15)-1.73×10-2m(5.876-pa)-
1.4×10-3m(34-ta)-3.96×10-8×fcl[(tcl+273)4-
(tr+273)4]-fclhc(tcl-ta)
其中，m为人体能量代谢率，w/m2；w为人体所做机械功，w/m2；pa为人体周围水蒸气分压力，kpa；ta为人体周围环境温度，℃，fcl为服装面积系数，％；tcl为服装外表面平均温度，℃；tr为环境平均辐射温度，℃；hc为对流换热系数，w/m2·℃。该式综合考虑了人体皮肤扩散蒸发散热、显性出汗蒸发散热、呼吸潜热散热、呼吸显热散热、体表辐射散热和体表对流散热的变化。
由于上述模型考虑因素较多，求解所需的参量多，计算pmv会较复杂，可采用简化后的iso热舒适度模型对人体平衡特性进行建模。具体的，可以采用一种简化的热舒适度模型，仅输入室内温度ta以及湿度参数，建立模型如下：
ipmv＝ata+bpv+c
其中，ipmv为pmv指标值，a、b、c为已知参数。
具体的，可以将人群分为两个群体：青年群体，以及含老人或小孩的群体。并分别对500个个体进行调查，并拟合结果，由此，确定青年用户采暖最佳温度为24度，有老人或小孩的用户采暖最佳温度为26度。
如此，在第t时段，设室外温度为tt,out，由于不同类型用户所采用的空气源热泵的功率及所设置的热舒适度范围不同，设第i类户型的空气源热泵功率为pi，第j类用户的热舒适度范围为[ti,j,t,min，ti,j,t,max]，结合空气源热泵取暖情况下的动态热模型，可得第i类户型的第j类用户在第t个时间段其空气源热泵的控制周期τi,j,t,c、开启时间τi,j,t,on及关停时间τi,j,t,off如下：
整理后，可得关停时间、开启时间及控制周期如下：
相应的，第i类空气源热泵在t时段负荷最大可控容量为：
空气源热泵l在t时段负荷最大可控容量为：
其中，ti,j,t,max表示所属第i类户型的第j类用户在t时段设置的最高温度，ti,j,t,min表示所属第i类户型的第j类用户在t时段设置的最低温度，pi表示所属第i类户型的用户所采用的空气源热泵功率，nl,i表示第l个台区中采用第i类户型的空气源热泵总台数。
通过上述实施例的处理，在满足用户取暖需求及考虑用户行为意愿的情况下，对不同家庭结构的人群进行最佳热舒适度设计，并利用k均值聚类法对房间热参数进行聚类，然后采用轮控法对电采暖设备进行控制，可以求取出各个房间聚类对应的所有空气源热泵的最大可控电量。
此外，为了系统的安全稳定运行，电网对峰谷差进行调整，在考虑最优潮流的条件下，建立以负荷波动最小为目标的电采暖负荷集群调度模型，并以最大可控容量约束、变压器可控容量约束、线路传输功率越限约束、线路传输最大电流约束、节点电压约束、潮流约束为目标的约束进行求解，能够更好地对空气源热泵进行控制。
此外，还有助于降低调度成本且提高电网削峰填谷效果，降低网损，有利于系统的经济运行。考虑系统的最优潮流约束，可以保证在电网进行负荷调度时，使得各台区控制器对应的空气源热泵的功率分配更加合理，提高系统运行的经济性与安全性。同时，能够根据用户的行为差异性，考虑用户对舒适度与经济性的偏好，提高用户参与需求响应的积极度。
基于上述实施例提供的空气源热泵的控制方法，相应地，本发明还提供了应用于该空气源热泵的控制方法的空气源热泵的控制装置的具体实现方式。请参见以下实施例。
如图3所示，提供了一种空气源热泵的控制装置，该装置包括：
获取模块310，用于获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数；
确定模块320，用于根据房间参数对各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据用户参数以及每个房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量；
输入模块330，用于将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到空气源热泵集群的控制信息；预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件；
控制模块340，用于根据控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。
可选的，空气源热泵集群包括多个空气源热泵，每个空气源热泵对应一个房间；
确定模块，还用于：
将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量；
汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
可选的，房间热模型包括：
其中，t为时刻，tin为室内温度，tout为室外温度，ηcop为制热效率，p为空气源热泵的功率，r为房间热阻，c为房间热容。
可选的，用户参数至少包括用户月收入或用户年龄中的一种。
可选的，目标函数包括：
其中，f为目标函数，pl,t为第l个空气源热泵在t时刻的电量大小，t为所有t时刻的集合，n为空气源热泵的数量。
可选的，电量约束条件，包括：
0≤δpl,t≤cl,t
δpl,t＝pl,t-pl,t-1
其中，cl,t表示空气源热泵l在t时刻的最大可控电量，pl,t表示空气源热泵l在t时刻的负荷值，δpl,t表示空气源热泵l在t时刻与t-1时刻的负荷差值；
变压器约束条件，包括：
pm,t≤pm，max
其中，pm,t为变压器m在t时刻的负荷值，pm,max表示变压器m最大容量；
传输功率约束条件，包括：
其中，
传输电流约束条件，包括：
其中，iij为节点i,j之间线路在t时刻传输的电流，iijmax为节点i,j之间线路可传输的最大电流；
节点电压约束条件，包括：
0.95u≤ui≤1.05u
其中，ui表示节点i的电压，u表示标准电压。
在本发明实施例中，可以根据空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数，对这些房间进行聚类处理，得到多个房间聚类。之后，可以根据各个房间的用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定出每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。之后，可以通过预设模型得到空气源热泵集群的控制信息，进而可以根据该控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。由于每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量，均考虑到了该房间聚类中每个房间的用户参数，并且在对房间进行聚类处理时，也考虑了不同房间的实际情况，因此，确定出的上述最大可控容量结合了不同房间的实际情况，具有极高的参考度和准确度。此外，预设模型的目标函数是以配电网负荷波动最小为目标，如此，基于上述最大可控容量和预设模型所得到的控制信息，能够基于当前配电网的负荷情况，准确且规律地对不同房屋的空气源热泵进行控制，实现了电采暖负荷有序地介入配电网，避免了尖峰负荷，实现了削峰填谷，从而可以解决由电采暖负荷带来的重载问题。
图4是本发明一实施例提供的控制设备的示意图。如图4所示，该实施例的控制设备4包括：处理器40、存储器41以及存储在所述存储器41中并可在所述处理器40上运行的计算机程序42。所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各个空气源热泵的控制方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤110至140。或者，所述处理器40执行所述计算机程序42时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图3所示模块310至340的功能。
示例性的，所述计算机程序42可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器41中，并由所述处理器40执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序42在所述控制设备4中的执行过程。例如，所述计算机程序42可以被分割成获取模块、确定模块、输入模块、控制模块，各模块具体功能如下：
获取模块，用于获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数；
确定模块，用于根据房间参数对各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据用户参数以及每个房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量；
输入模块，用于将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到空气源热泵集群的控制信息；预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件；
控制模块，用于根据控制信息，对目标时段的空气源热泵集群进行控制。
所述控制设备4可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述控制设备可包括，但不仅限于，处理器40、存储器41。本领域技术人员可以理解，图4仅仅是控制设备4的示例，并不构成对控制设备4的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述控制设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器40可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器41可以是所述控制设备4的内部存储单元，例如控制设备4的硬盘或内存。所述存储器41也可以是所述控制设备4的外部存储设备，例如所述控制设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard,smc)，安全数字(securedigital,sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器41还可以既包括所述控制设备4的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器41用于存储所述计算机程序以及所述控制设备所需的其他程序和数据。所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
1.一种空气源热泵的控制方法，其特征在于，包括：
获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数；
根据所述房间参数对所述各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据所述用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量；
将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到所述空气源热泵集群的控制信息；所述预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，所述预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件；
根据所述控制信息，对所述目标时段的所述空气源热泵集群进行控制。
2.如权利要求1所述的空气源热泵的控制方法，其特征在于，所述空气源热泵集群包括多个空气源热泵，每个空气源热泵对应一个房间；
所述根据所述用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量，包括：
将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量；
汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
3.如权利要求2所述的空气源热泵的控制方法，其特征在于，所述房间热模型包括：
其中，t为时刻，tin为室内温度，tout为室外温度，ηcop为制热效率，p为空气源热泵的功率，r为房间热阻，c为房间热容。
4.如权利要求2所述的空气源热泵的控制方法，其特征在于，所述用户参数至少包括用户月收入或用户年龄中的一种。
5.如权利要求1至4任一项所述的空气源热泵的控制方法，其特征在于，所述目标函数包括：
其中，f为目标函数，pl,t为第l个空气源热泵在t时刻的电量大小，t为所有t时刻的集合，n为空气源热泵的数量。
6.如权利要求1至4任一项所述的空气源热泵的控制方法，其特征在于，所述电量约束条件，包括：
0≤δpl,t≤cl,t
δpl,t＝pl,t-pl,t-1
其中，cl,t表示空气源热泵l在t时刻的最大可控电量，pl,t表示空气源热泵l在t时刻的负荷值，δpl,t表示空气源热泵l在t时刻与t-1时刻的负荷差值；
所述变压器约束条件，包括：
pm,t≤pm，max
其中，pm,t为变压器m在t时刻的负荷值，pm,max表示变压器m最大容量；
所述传输功率约束条件，包括：
其中，
所述传输电流约束条件，包括：
其中，iij为节点i,j之间线路在t时刻传输的电流，iijmax为节点i,j之间线路可传输的最大电流；
所述节点电压约束条件，包括：
0.95u≤ui≤1.05u
其中，ui表示节点i的电压，u表示标准电压。
7.一种空气源热泵的控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取空气源热泵集群对应的各个房间的房间参数和用户参数；
确定模块，用于根据所述房间参数对所述各个房间进行聚类，得到多个房间聚类，并根据所述用户参数以及每个所述房间聚类的房间热模型，确定每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量；
输入模块，用于将每个房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量输入至预设模型，得到所述空气源热泵集群的控制信息；所述预设模型的目标函数以配电网负荷波动最小为目标，所述预设模型的约束条件包括电量约束条件、变压器约束条件、传输功率约束条件、传输电流约束条件以及节点电压约束条件；
控制模块，用于根据所述控制信息，对所述目标时段的所述空气源热泵集群进行控制。
8.如权利要求7所述的空气源热泵的控制装置，其特征在于，所述空气源热泵集群包括多个空气源热泵，每个空气源热泵对应一个房间；
所述确定模块，还用于：
将每个房间聚类中每个房间的用户参数以及实时采集的温度参数输入到相应房间聚类的房间热模型，得到相应房间聚类中每个房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量；
汇总每个房间聚类中所有房间对应的空气源热泵在目标时段内的最大可控电量，得到相应房间聚类对应的所有空气源热泵在目标时段的最大可控电量。
9.一种控制设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
技术总结