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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利空调系统柔性调节潜力量化方法、装置、终端及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120027509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510512940.7，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权空调系统柔性调节潜力量化方法、装置、终端及存储介质是由王慧龙;付嘉俊;莫金汉;谈卓越;邓惠丹设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本空调系统柔性调节潜力量化方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种空调系统柔性调节潜力量化方法、装置、终端及存储介质，属于建筑能量管理技术领域，所述方法包括：持续采集目标建筑的室内外环境数据和空调系统运行数据，并筛选出第一训练数据子集和第二训练数据子集；构建室温预测模型；依次确定室温预测模型中的空调系统热阻、热阻热容参数组合和室内得热时刻表，并在每次计算后将计算结果作为模型固定参数；得到室温预测曲线；确定最大可调时长作为空调系统的柔性调节潜力。本发明在构建室温预测模型时考虑了空调系统运行数据，利用该模型求解需求响应时空调系统的最大响应时长，可有效提高空调系统柔性调节潜力的量化精度，可为需求响应策略提供精准的数据支持。

本发明授权空调系统柔性调节潜力量化方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种空调系统柔性调节潜力量化方法，其特征在于，所述方法包括： 利用预设的若干传感器持续采集目标建筑的室内外环境数据和空调系统运行数据，从历史采集的时序室内外环境数据和时序空调系统运行数据中，筛选出第一训练数据子集和第二训练数据子集； 利用所述第一训练数据子集和所述第二训练数据子集构建室温预测模型，所述室温预测模型用于预测需求响应启动后目标建筑内温度的变化，其中，所述需求响应为目标建筑有内热状态下空调压缩机关闭且水泵及末端空气处理单元运行； 依次计算所述室温预测模型中的空调系统热阻、热阻热容参数组合以及室内得热时刻表，并在每次计算后将计算结果作为模型固定参数，其中，所述热阻热容参数组合包括：建筑围护结构与室内空气之间热传递的阻值、建筑围护结构与室外空气之间热传递的阻值、室内空气热容、空调系统热容和建筑围护结构热容； 当接收到需求响应指令时，计算需求响应启动时刻的墙体温度，并将其和需求响应启动时刻前最后一次采集的室内外环境数据和空调系统运行数据代入已固定参数的室温预测模型，得到室温预测曲线； 基于所述需求响应启动时刻、预设温度阈值和所述室温预测曲线，确定最大可调时长，并作为空调系统的柔性调节潜力； 所述室内外环境数据包括室内空气温度和室外空气干球温度，所述空调系统运行数据包括冷冻水出水温度、冷冻水回水温度、回风温度、送风温度、冷冻水流量和空气湿度；从历史采集的时序室内外环境数据和时序空调系统运行数据中，筛选出第一训练数据子集和第二训练数据子集，包括： 从历史采集的时序室内外环境数据和时序空调系统运行数据中，筛选出第一历史时间段内采集的室内空气温度、室外空气干球温度、冷冻水出水温度、冷冻水回水温度、回风温度、送风温度、冷冻水流量和空气湿度作为第一训练数据子集，在所述第一历史时间段内目标建筑处于无内热状态，空调压缩机关闭且水泵及末端空气处理单元运行； 从历史采集的时序室内外环境数据和时序空调系统运行数据中，筛选出第二历史时间段内采集的室内空气温度、室外空气干球温度、冷冻水出水温度、冷冻水回水温度、回风温度、送风温度、冷冻水流量和空气湿度作为第二训练数据子集，在所述第二历史时间段内目标建筑处于有内热状态且空调系统稳定运行； 利用所述第一训练数据子集和所述第二训练数据子集构建室温预测模型，包括： 从所述第一训练数据子集中筛选出目标时刻的冷冻水出水温度、冷冻水回水温度和室内空气温度，所述目标时刻为目标建筑处于无内热状态，空调压缩机关闭且水泵及末端空气处理单元运行的情况下，空调系统温度达到露点温度的时刻； 基于目标时刻的冷冻水出水温度和冷冻水回水温度得到第一空调系统温度，基于所述第一空调系统温度和目标时刻的室内空气温度得到温差系数； 基于所述第二训练数据子集的回风温度和室内湿度得到回风焓值，基于所述第二训练数据子集的送风温度和室内湿度得到送风焓值； 获取预设的空气比热容，基于所述空气比热容、所述第二训练数据子集的回风温度、所述第二训练数据子集的送风温度、所述回风焓值和所述送风焓值，得到显热占比； 基于所述显热占比得到潜热与显热占比，基于所述第二训练数据子集的冷冻水出水温度和冷冻水回水温度得到第二空调系统温度； 基于所述潜热与显热占比、所述第二训练数据子集的室内空气温度、所述第二空调系统温度和所述温差系数，得到比例系数； 基于所述温差系数和所述比例系数，耦合目标建筑和空调系统的蓄热特性，构建温度预测模型。

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