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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司;国网北京市电力公司;国家电网有限公司申请的专利温控负荷集群特性分析方法、系统、设备及可读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：CN115437255B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211166718.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权温控负荷集群特性分析方法、系统、设备及可读存储介质是由毛文博;耿建;李峰;李亚平;杨胜春;朱克东;严嘉豪;王勇设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本温控负荷集群特性分析方法、系统、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：一种温控负荷集群特性分析方法、系统、设备及可读存储介质，方法包括基于预先建立的空调负荷热力学模型，构建温控负荷数值计算模型，并设计温控负荷集群控制器，构建温控负荷集群仿真环境；选取温控负荷集群的观测数据构成观测向量，设计温控负荷集群调节特性分析的动作向量以及奖励函数，构建温控负荷集群可调特征分析学习环境；采用深度强化学习算法，依据观测向量，通过策略神经网络生成可调度范围，在可调度范围之内，将决策结果与学习环境交互，获得动作经验，更新策略神经网络；利用训练好的温控负荷集群特征分析神经网络进行温控负荷集群特性分析。本发明采用模型、数据双驱动，实现利用部分温控负荷设备的量测数据分析整体可调节特性。

本发明授权温控负荷集群特性分析方法、系统、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种温控负荷集群特性分析方法，其特征在于，包括： 基于预先建立的空调负荷热力学模型，构建温控负荷数值计算模型，并设计温控负荷集群控制器，构建出温控负荷集群仿真环境； 基于温控负荷集群仿真环境，选取温控负荷集群的观测数据构成观测向量，设计温控负荷集群调节特性分析的动作向量以及奖励函数，构建出温控负荷集群可调特征分析学习环境； 基于温控负荷集群可调特征分析学习环境，采用深度强化学习算法，依据观测向量，通过策略神经网络生成可调度范围，在可调度范围之内，将决策结果与学习环境交互，获得动作经验，更新策略神经网络，完成温控负荷集群特征分析神经网络的训练； 利用训练好的温控负荷集群特征分析神经网络进行温控负荷集群特性分析； 所述空调负荷热力学模型按照如下方式建立： 假设温控负荷室内是均匀温度场，则温控负荷在介质的热传导公式为： 式中，为热交换功率，为导热率，为传热方向上的温度梯度，为传热面积； 式中，为室温，为环境温度； 只考虑空气的蓄热过程，到时刻的蓄热量计算公式为： 式中，为空气中的蓄热量变化量，为空气比热容，为空间体积，为空气密度； 由此，推导出温控负荷的热力学方程为： 式中，为室温变化速率，为空间导热面介质种类数，为不同介质种类序号； 推导出，温控负荷在介质均匀和室温温度场均匀的条件下的室温演化公式如下： 式中，=，该参数描述负荷的蓄热性能； ，该参数描述负荷与外界热交换的性能； 所述温控负荷数值计算模型采用改进欧拉法构建，模型构建过程包括如下步骤： 采用改进欧拉法，对室温变化的一阶微分方程进行近似求解，求解的迭代公式如下： 式中，为按起点温度变化速度计算的下一时间点室温预测值，为按估计终点温度变化速率计算的下一时间点室温预测值，为修正后下一时段室温； 所述温控负荷集群控制器的设计方法如下： 采用比例控制器进行集群控制，比例控制器的反馈环节如下式： 式中，为聚合体功率调节量，为集群比例控制系数，为集群序号，为目标功率，为集群实时功率；通过所述比例控制器的反馈环节进行目标功率跟踪； 通过所述温控负荷集群控制器将调度中心下发的调度指令变换为温度调节信号； 功率-温度变换公式如下： 式中，为功率-温度转换系数； 采用线性变换求取集群设定温度调节量。

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