一种基于BP神经网络的中央空调负荷资源激励-响应特性量化方法

本发明公开了一种基于BP神经网络的中央空调负荷资源激励‑响应特性量化方法，属于电力负荷调控领域，解决了现有的量化评估方法用于评估中央空调负荷的激励响应特性时偏差大、准确度低的问题。方法步骤如下，首先对中央空调运行信息进行采集，然后，构建中央空调开机和停机运行约束模型，其次，构建基于BP神经网络的中央空调启停损耗模型，最后，构建基于BP神经网络的中央空调激励‑响应特性模型，本发明更加精准的量化评估了中央空调的激励响应特性，进而提升了对中央空调调控的有效性，同时提升了对中央空调负荷资源的挖掘能力，最终提升了新型电力系统的整体调节能力。