空调虚拟电厂python

### 使用Python实现空调虚拟电厂

#### 背景介绍
空调系统作为重要的负荷侧资源，可以被纳入到虚拟电厂体系中进行统一管理。通过智能化调度，不仅能够优化能源利用效率，还能参与到电力市场的辅助服务当中，如频率调节、削峰填谷等操作。

#### 数学建模基础
构建空调虚拟电厂的核心在于建立合理的数学模型来描述其工作特性及约束条件。考虑到实际应用场景中的复杂性和多样性，通常会涉及到以下几个方面：

- **温度动态方程**：用于模拟室内环境随时间变化的情况；
- **功率消耗函数**：定义不同工况下空调设备耗电量的关系表达式；
- **舒适度指标设定**：确保调整过程中不会影响用户的正常使用体验；

基于上述要素，下面给出一段简单的Python代码片段，展示如何初步搭建这样一个系统框架[^3]。

import numpy as np
from scipy.optimize import minimize


class HVACVirtualPowerPlant:

    def __init__(self, initial_temperature=25.0, target_temperature=22.0,
                 max_power_consumption=10.0, min_comfort_level=70):
        self.initial_temperature = initial_temperature  # 初始室温(℃)
        self.target_temperature = target_temperature     # 设定目标温度(℃)
        self.max_power_consumption = max_power_consumption  # 单位时间内最大允许功耗(kW)
        self.min_comfort_level = min_comfort_level       # 用户最低接受舒适度(%)

    @staticmethod
    def temperature_dynamics(current_temp, power_input, time_step=0.5):
        """计算下一个时刻的房间温度"""
        heat_transfer_rate = 0.8 * (current_temp - outside_air_temperature())
        cooling_effectiveness = 0.9 * power_input / COP()  # 假设制冷系数COP固定不变
        
        next_temp = current_temp + (-heat_transfer_rate + cooling_effectiveness) * time_step
        return next_temp
    
    @staticmethod
    def comfort_index(temp_diff):
        """评估当前状态下的用户满意度"""
        if abs(temp_diff) <= 1:
            return 100
        elif temp_diff > 1 and temp_diff < 3:
            return 80
        else:
            return 60

def objective_function(x, hvac_system):
    """
    定义优化的目标函数，
    尽可能减少总能耗的同时保持较高的居住者满意程度。
    :param x: 输入变量列表 [power_schedule]
    :return: 待最小化的成本值
    """

    total_energy_cost = sum([p*hvac_system.temperature_dynamics(hvac_system.initial_temperature, p)*time_interval for p in x])
    
    final_room_temperatures = []
    prev_temp = hvac_system.initial_temperature
    for i in range(len(x)):
        new_temp = hvac_system.temperature_dynamics(prev_temp, x[i], time_interval)
        final_room_temperatures.append(new_temp)
        prev_temp = new_temp

    avg_comfort_score = np.mean([
        hvac_system.comfort_index(t-hvac_system.target_temperature) 
        for t in final_room_temperatures])

    penalty_factor = 1e6 if any(c<hvac_system.min_comfort_level for c in [
        hvac_system.comfort_index(t-hvac_system.target_temperature) 
        for t in final_room_temperatures]) else 1
    
    return total_energy_cost/penalty_factor*avg_comfort_score*(-1)


if __name__ == '__main__':
    # 参数初始化
    time_horizon = 4                # 预测时域长度(hours)
    num_intervals_per_hour = 2      # 每小时划分几个时段
    time_interval = 1./num_intervals_per_hour  # 时间步长(hour)
    
    hvac_vpp = HVACVirtualPowerPlant()
    
    bounds = [(0., hvac_vpp.max_power_consumption)]*(int(time_horizon*num_intervals_per_hour))
    
    res = minimize(objective_function, 
                   x0=[hvac_vpp.max_power_consumption]*len(bounds), 
                   args=(hvac_vpp,), method='SLSQP', bounds=bounds)
                   
    optimized_powerschedule = list(res.x)
    print(f'Optimized Power Schedule:{optimized_powerschedule}')

此段代码实现了基本的功能模块设计，包括但不限于：
- 创建了一个`HVACVirtualPowerPlant`类用来封装有关于特定建筑物内暖通空调系统的属性及其行为逻辑；
- `temperature_dynamics()`方法负责预测下一刻钟内的预期气温走势；
- `comfort_index()`则衡量了给定条件下住户对于周围环境的感受好坏；
- 主程序部分采用最优化算法求解出使得整体效益最佳的一系列动作指令序列（即每段时间间隔里应该开启多大强度的工作模式），从而达到既节省开支又不影响生活质量的目的。