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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利空調系統柔性調節潛力量化方法、裝置、終端及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120027509B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510512940.7，技術領域涉及：F24F11/89；該發明授權空調系統柔性調節潛力量化方法、裝置、終端及存儲介質是由王慧龍;付嘉俊;莫金漢;談卓越;鄧惠丹設計研發完成，并于2025-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本空調系統柔性調節潛力量化方法、裝置、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明所提供的一種空調系統柔性調節潛力量化方法、裝置、終端及存儲介質，屬于建筑能量管理技術領域，所述方法包括：持續采集目標建筑的室內外環境數據和空調系統運行數據，并篩選出第一訓練數據子集和第二訓練數據子集；構建室溫預測模型；依次確定室溫預測模型中的空調系統熱阻、熱阻熱容參數組合和室內得熱時刻表，并在每次計算后將計算結果作為模型固定參數；得到室溫預測曲線；確定最大可調時長作為空調系統的柔性調節潛力。本發明在構建室溫預測模型時考慮了空調系統運行數據，利用該模型求解需求響應時空調系統的最大響應時長，可有效提高空調系統柔性調節潛力的量化精度，可為需求響應策略提供精準的數據支持。

本發明授權空調系統柔性調節潛力量化方法、裝置、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種空調系統柔性調節潛力量化方法，其特征在于，所述方法包括： 利用預設的若干傳感器持續采集目標建筑的室內外環境數據和空調系統運行數據，從歷史采集的時序室內外環境數據和時序空調系統運行數據中，篩選出第一訓練數據子集和第二訓練數據子集； 利用所述第一訓練數據子集和所述第二訓練數據子集構建室溫預測模型，所述室溫預測模型用于預測需求響應啟動后目標建筑內溫度的變化，其中，所述需求響應為目標建筑有內熱狀態下空調壓縮機關閉且水泵及末端空氣處理單元運行； 依次計算所述室溫預測模型中的空調系統熱阻、熱阻熱容參數組合以及室內得熱時刻表，并在每次計算后將計算結果作為模型固定參數，其中，所述熱阻熱容參數組合包括：建筑圍護結構與室內空氣之間熱傳遞的阻值、建筑圍護結構與室外空氣之間熱傳遞的阻值、室內空氣熱容、空調系統熱容和建筑圍護結構熱容； 當接收到需求響應指令時，計算需求響應啟動時刻的墻體溫度，并將其和需求響應啟動時刻前最后一次采集的室內外環境數據和空調系統運行數據代入已固定參數的室溫預測模型，得到室溫預測曲線； 基于所述需求響應啟動時刻、預設溫度閾值和所述室溫預測曲線，確定最大可調時長，并作為空調系統的柔性調節潛力； 所述室內外環境數據包括室內空氣溫度和室外空氣干球溫度，所述空調系統運行數據包括冷凍水出水溫度、冷凍水回水溫度、回風溫度、送風溫度、冷凍水流量和空氣濕度；從歷史采集的時序室內外環境數據和時序空調系統運行數據中，篩選出第一訓練數據子集和第二訓練數據子集，包括： 從歷史采集的時序室內外環境數據和時序空調系統運行數據中，篩選出第一歷史時間段內采集的室內空氣溫度、室外空氣干球溫度、冷凍水出水溫度、冷凍水回水溫度、回風溫度、送風溫度、冷凍水流量和空氣濕度作為第一訓練數據子集，在所述第一歷史時間段內目標建筑處于無內熱狀態，空調壓縮機關閉且水泵及末端空氣處理單元運行； 從歷史采集的時序室內外環境數據和時序空調系統運行數據中，篩選出第二歷史時間段內采集的室內空氣溫度、室外空氣干球溫度、冷凍水出水溫度、冷凍水回水溫度、回風溫度、送風溫度、冷凍水流量和空氣濕度作為第二訓練數據子集，在所述第二歷史時間段內目標建筑處于有內熱狀態且空調系統穩定運行； 利用所述第一訓練數據子集和所述第二訓練數據子集構建室溫預測模型，包括： 從所述第一訓練數據子集中篩選出目標時刻的冷凍水出水溫度、冷凍水回水溫度和室內空氣溫度，所述目標時刻為目標建筑處于無內熱狀態，空調壓縮機關閉且水泵及末端空氣處理單元運行的情況下，空調系統溫度達到露點溫度的時刻； 基于目標時刻的冷凍水出水溫度和冷凍水回水溫度得到第一空調系統溫度，基于所述第一空調系統溫度和目標時刻的室內空氣溫度得到溫差系數； 基于所述第二訓練數據子集的回風溫度和室內濕度得到回風焓值，基于所述第二訓練數據子集的送風溫度和室內濕度得到送風焓值； 獲取預設的空氣比熱容，基于所述空氣比熱容、所述第二訓練數據子集的回風溫度、所述第二訓練數據子集的送風溫度、所述回風焓值和所述送風焓值，得到顯熱占比； 基于所述顯熱占比得到潛熱與顯熱占比，基于所述第二訓練數據子集的冷凍水出水溫度和冷凍水回水溫度得到第二空調系統溫度； 基于所述潛熱與顯熱占比、所述第二訓練數據子集的室內空氣溫度、所述第二空調系統溫度和所述溫差系數，得到比例系數； 基于所述溫差系數和所述比例系數，耦合目標建筑和空調系統的蓄熱特性，構建溫度預測模型。

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