[发明专利]一种空调负荷可调节能力量化评估方法及装置

权利要求书

1.一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，所述方法包括：

构建全信息空调的多维向量，其中，所述全信息空调包括已获取所述空调对应房间的比热容和房间热阻参数的空调；

执行循环步骤：初始化期望最大化算法的参数，根据所述期望最大化算法的参数和所述全信息空调的多维向量计算得到全信息空调集合；

利用隐变量扩展所述全信息空调集合，得到完全数据集合；

计算所述完全数据集合的对数似然函数，求解对数似然函数最大化所对应的参数；

根据对数似然函数最大化所对应的参数求解所述完全数据集合的贝叶斯信息量；

判断所述贝叶斯信息量中的高斯混合成分数量是否达到预设值，若未达到所述预设值，则返回执行所述循环步骤，若达到上述预设值，则执行以下步骤：

将所述贝叶斯信息量中的最小值对应的参数作为高斯混合模型的参数，得到高斯混合模型；

根据所述高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力和空调负荷集群的可调节能力总量，其中，所述非全信息空调包括除所述全信息空调外的空调，所述空调负荷集群包括非全信息空调和全信息空调的集群。

2.根据权利要求1所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，所述初始化期望最大化算法的参数，包括：

初始化迭代次数和期望最大化算法参数。

3.根据权利要求1所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，所述全信息空调的多维向量的计算公式为：

其中，i为空调负荷编号，为所述全信息空调的多维向量，I代表初始时刻，为空调i在初始时刻的运行功率， 为室外环境温度，为初始时刻的室内温度，T为矩阵的转置符号。

4.根据权利要求1所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，所述利用隐变量扩展所述全信息空调集合，得到完全数据集合，包括：

利用K维隐变量扩展所述全信息空调集合，其中，所述隐变量符合以下公式：

其中，所述K高斯混合成分数量，即为所述隐变量的维度。

5.根据权利要求1所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，在得到完全数据集合之后，所述方法还包括：

计算先验概率和对数似然函数L；

获取所述对数似然函数最大化对应的参数。

6.根据权利要求5所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，所述获取所述对数似然函数最大化对应的参数，包括：

获取所述对数似然函数的表达式：

其中，所述K为高斯混合成分数量， 为全信息空调集合的数量， 是第k个高斯混合成分对应的混合系数， 和是第k个高斯混合成分对应的参数；

将所述对数似然函数最大化对应的参数表示为：

分别对对数似然函数最大化对应的参数的变量求导并等于0，表示为：

求得第次迭代对应的最优参数，对比第次迭代和上一次（第j次）迭代对应的对数似然函数最大值，即和，将和作差，如果，则令，得到所述对数似然函数最大化对应的参数。

7.根据权利要求1所述的一种空调负荷可调节能力量化评估方法，其特征在于，所述根据所述高斯混合模型计算非全信息空调的可调节能力，计算公式为：

其中，所述i为空调负荷编号， 表示非全信息空调，K为所述隐变量的维度，向量为负荷集群中的非全信息空调的多维向量，为向量属于高斯混合模型中第k个成分的概率密度函数的概率，为高斯混合模型中第k个成分的全信息空调的可调节能力期望。