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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;合肥工业大学;国网安徽省电力有限公司申请的专利一种基于物理-信息融合的空调虚拟机组控制方法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：CN116857782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310894044.2，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权一种基于物理-信息融合的空调虚拟机组控制方法是由徐斌;王鲸杰;王小明;白云龙;赵文广;吴红斌;于明杰;仇茹嘉设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理-信息融合的空调虚拟机组控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理‑信息融合的空调虚拟机组控制方法，包括：1、采集原始样本数据，对居民空调负荷进行聚类，建立空调负荷虚拟机组模型；2、基于改进WF2Q+调度算法进行聚合商云平台协调控制，协调各虚拟机组空调负荷响应状态信息传输至聚合商云平台的时间；3、确定其管控下各虚拟机组内空调负荷的响应优先级顺序，进行空调虚拟机组的动态调度；4、通过构造空调用户需求曲线，满足虚拟机组控制的灵活性及用户舒适性需求，实现调度层面的最优控制。本发明能有效解决由于通信延迟导致聚合商云平台对高响应优先级机组的滞后响应问题，通过聚合商对分散的空调负荷的虚拟聚合管控，从而实现削峰填谷的目的提高了电网供电效率。

本发明授权一种基于物理-信息融合的空调虚拟机组控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理-信息融合的空调虚拟机组控制方法，其特征在于，是应用于由负荷聚合商、聚合商云平台和调度中心所组成的场景中，并按如下步骤进行： 步骤一、考虑用户属性相似度和可调节特性的空调负荷综合聚类； 步骤1.1、采用K-means算法对具有相似用电规律性及可调节特性的用户空调负荷进行聚类，得到具有相似响应能力的用户空调负荷集群，负荷聚合商以用户空调负荷集群为单位，建立用户空调负荷集群的虚拟机组模型； 步骤1.2、按响应能力由强到弱的顺序，将负荷聚合商控制下的全部空调虚拟机组划分为四种等级的虚拟机组队列，其中，Q1表示响应等级为一级的第1组虚拟机组队列，Q2表示响应等级为二级的第2组虚拟机组队列，Q3表示响应等级为三级的第3组虚拟机组队列，Q4表示响应等级为四级的第4组虚拟机组队列；令第i种等级的虚拟机组队列所对应的分组记为Qi；i＝1,2,...,4； 步骤二、聚合商云平台基于改进WF2Q+调度算法对四种等级的空调虚拟机组队列进行协调控制； 步骤2.1、将最先接受聚合商云平台服务的虚拟机组队列的分组序号记为l；利用式1得到聚合商云平台在t+Δt时刻的虚拟服务时间VTt+Δt： 式1中：VTt表示聚合商云平台在t+Δt时刻的虚拟服务时间，Δt表示时间间隔；Sl表示第l组最先接受聚合商云平台服务的空调虚拟机组队列Ql的虚拟服务开始时间；At＝{i|Qit-≠0}表示t时刻的聚合商云平台中等待服务的空调虚拟机组队列的分组序号集合；Qit-表示第i组空调虚拟机组队列Qi在t时刻前的队列长度；l＝1,2,...,4； 步骤2.2、将第i个空调虚拟机组队列Qi的虚拟服务开始时间Si以及虚拟服务完成时间Ei按响应等级进行定义并进行调度； 步骤三、空调虚拟机组的动态调度； 步骤3.1、将空调虚拟机组的开关状态划分为开关开启上限状态Son+、开关开启状态Son0、开关开启下限状态Son-、开关关闭上限状态Soff+、开关关闭状态Soff0、开关关闭下限状态Soff-； 初始化空调虚拟机组的温度设定值为Tset0时，空调虚拟机组的运行功率按照从大到小的顺序排列分别为开关开启上限功率Pon+、开关开启功率Pon0、开关开启下限功率Pon-、开关关闭上限功率Poff+、开关关闭功率Poff0、开关关闭下限功率Poff-； 步骤3.2、当空调虚拟机组的任务目标为t时刻需减少功率Pt,offt时，通过式4确定全部空调虚拟机组中需要关闭的机组数量Nclose： 式4中，Pr,ikt为t时刻第i组空调虚拟机组队列Qi内第k个空调虚拟机组中第j台空调的运行功率； 步骤3.3、当空调虚拟机组的任务目标为t时刻需增加功率Pt,ont时，通过式5确定全部空调虚拟机组中需要开启的机组数量Nopen： 步骤3.4、当任务目标为减少功率时，则控制减少空调虚拟机组的运行功率，并通过式6确定第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组的关闭系数Doff,ik： 式6中：Dt,ik为第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组在t时刻所处室温的加权值，Tr,ikt为第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组在t时刻所处的室温；Dct,ik为第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组受控次数的加权值，Nt,ikt为截止至t时刻为止，第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组内负荷的累计受控次数； 步骤3.5、当任务目标为增加功率时，则控制增加空调虚拟机组运行功率，并通过式7确定第i个虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组的开启系数Don,ik： 步骤3.6、当电网将调度任务分配给负荷聚合商时，负荷聚合商根据任务目标及各空调虚拟机组的响应等级来调控空调虚拟机组的响应数量； 步骤四、通过构造空调用户需求曲线，满足空调虚拟机组控制的灵活性及用户舒适性需求，实现调度层面的最优控制； 步骤4.1、利用第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组内第j台空调的调温幅值Vri,kj作为负荷聚合商发布的控制信号； 步骤4.2、负荷聚合商通过对第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组内第j台空调的单体功率函数值pi,kj＝Di,kjVri,kj进行综合，其中，Di,kj表示第i组空调虚拟机组队列Qi内第k个空调虚拟机组中第j个空调的单体功率-调温幅值函数；从而利用式8得到第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组内所有空调的总功率函数值Pi,k： 式8中，Nk代表第i组空调虚拟机组队列Qi内第k个空调虚拟机组中空调数量； 步骤4.3、负荷聚合商利用式9得到第i组空调虚拟机组队列Qi内第k个空调虚拟机组的调温幅值Vri,k： 式9中，Di,k表示第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组内所有空调总功率-调温幅值函数；表示第i组空调虚拟机组队列Qi中第k个空调虚拟机组内所有空调总功率-调温幅值函数的反函数； 步骤4.4、调度中心将调温幅值Vri,k作为控制信号下发给负荷聚合商，从而通过聚合商云平台将需求功率分配至每个空调虚拟机组。

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