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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态调控方法及系统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：CN120016500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411643560.9，技术领域涉及：H02J3/14；该发明授权一种计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态调控方法及系统是由赵靖;陈紫一;史琳钰;杨紫岚设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态调控方法及系统，包括：通过采集系统运行数据，建立暖通空调系统主要用能设备能耗数学模型，开发供需双侧预测模型算法软件，构建光伏产能动态跟踪模型预测控制代价函数，得到计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态跟踪模型预测控制动态调控系统，对冷冻水供水温度、冷冻水流量和冷却水回水温度进行优化计算，并对系统输出冷量进行反馈矫正，实现自动调控。本发明使需求侧空调负荷消耗曲线动态跟踪光伏发电曲线的变化，不仅使系统能耗成本最小化，并且考虑了当前大规模使用太阳能所带来的电网波动，对提高电网稳定性，实现建筑需求响应具有重要意义。

本发明授权一种计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种计及柔性负荷的空调系统光伏产能动态调控方法，其特征在于，包括： 采集光伏发电系统和暖通空调系统的历史数据，构建暖通空调系统冷负荷数据库和光伏发电系统数据库； 基于所采集的暖通空调历史数据中的运行参数，构建耗能设备的能耗与历史数据之间的数学模型，得到暖通空调用电量； 在供给侧，基于光伏发电系统数据库，采用灰狼优化算法GWO优化长短期记忆LSTM神经网络算法，建立基于GWO‑LSTM的太阳辐射预测模型，将太阳辐射预测值作为输入参数，建立基于反向传播神经网络的光伏发电量预测模型，得到光伏发电系统发电量； 在需求侧，基于暖通空调系统冷负荷数据库，建立基于广义回归神经网络GRNN的建筑冷负荷预测模型，基于冷负荷预测模型线性变换得到室内温度预测模型； 基于暖通空调用电量、光伏发电系统发电量和室内温度预测模型，构建光伏产能动态跟踪模型预测控制代价函数； 基于遗传算法对代价函数进行多次全局在线优化，最小化暖通空调系统用电量曲线和光伏发电曲线的差值以及优化差值所造成的室温惩罚得到未来有限时域内的最优控制变量，进而对冷冻水供水温度、冷冻水流量和冷却水回水温度进行优化计算，并对系统冷量进行反馈矫正，完成空调系统光伏产能的动态调控； 所述采用灰狼优化算法GWO优化长短期记忆LSTM神经网络算法，具体为： 采集数据集，并对数据集进行预处理； 将预处理后的数据集进行划分，得到训练集与测试集； 分别初始化LSTM神经网络和灰狼优化算法的超参数；将训练集输入至灰狼优化算法中，输出最优解α狼的位置，作为超参数输入中GWO‑LSTM预测模型； 基于测试集进行验证，输出结果，并评价GWO‑LSTM模型的预测性能； 所述建筑冷负荷预测模型为黑箱模型；基于所述建筑冷负荷预测模型线性变换得到室内温度预测模型，具体为：选取暖通空调系统冷负荷数据库中的当前时刻冷负荷Qt、室内温度Tnt、预测时刻的室外温度Twt+1、太阳总辐射Et+1、环境相对湿度RHt+1和室温设定值Tset作为冷负荷预测模型的输入参数，冷负荷预测模型预测输出冷负荷预测值Qt+1； 通过线性回归得到预测室温与当前室温及冷负荷之间的关系式，简化算法设计及优化时长，关系式如下所示： Tnt+1＝0.244+0.993×Tnt‑0.003×Qt+1+0.003×Qt。

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