温度控制方法、装置、非易失性存储介质及电子设备与流程

1.本发明涉及电网能源控制领域，具体而言，涉及一种温度控制方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。


背景技术：

2.现代微电网系统中，直流母线连接了包括储能、用电、配电等设备，负责了整个系统的能量供应与存储，因而母线电压的稳定是系统的重中之重。而热泵系统所消耗的功率通常能够达到楼宇微电网系统的50％以上，对微电网系统的稳定性影响最大。并且，在热泵系统进行调温的过程中，其热泵驱动电机需要在平衡室内外温差带来的热负荷的同时将温度调节至目标温度，电流很容易产生大幅度波动，导致系统产生较大的电压跌落，对直流母线上的其他共母线设备产生较大影响。因而需要采用一种控制策略，尽可能平滑、稳定地对温度进行过渡控制，从而抑制暂态过程的母线电压波动，提高含热泵电机的共母线微电网系统的稳定性。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种温度控制方法、装置、非易失性存储介质及电子设备，以至少解决热泵电机调节温度时容易对电网造成暂态冲击的技术问题。
5.为了实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种温度控制方法，包括：获取母线电压-温度关系，其中，所述母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，所述直流母线用于为所述热泵电机供电，所述热泵电机用于调节目标空间的温度；根据所述母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，所述母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，所述曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；根据粒子群算法求解所述母线电压跌落目标函数，得到所述曲线参数变量对应的最优参数值，其中，所述曲线参数变量取到所述最优参数值时所述母线电压跌落目标函数取得函数最小值；将所述最优参数值代入所述待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，所述目标温度过渡曲线表示对所述热泵电机的控制策略。
6.可选地，根据粒子群算法求解所述母线电压跌落目标函数，得到所述曲线参数变量对应的最优参数值，包括：根据所述曲线参数变量，生成所述粒子群算法的多个粒子，以及根据所述母线电压跌落目标函数，生成所述粒子群算法的适应度函数；根据所述多个粒子和所述适应度函数，采用如下方式进行迭代求解：在每个通过粒子群算法对多个粒子进行迭代更新的阶段，将多个粒子分为常规子群、随机混沌子群与定向混沌子群；为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量；以常规子群、更新后的随机混沌子群和更新后的定向混沌子群进行迭代更新，得到下一个迭代阶段的多个粒子；重复上述迭代过程，直到得到所述最优参数值。
7.可选地，为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值、随机混沌子群中粒子当前的位置坐标和混沌变量随机系数，确定随机混沌变量；将随机混沌子群中粒子当前的位置坐标添加一个随机混沌变量。
8.可选地，将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值和定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量，确定混沌速度变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量。
9.可选地，根据所述母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，包括：获取所述待定温度过渡曲线；采用切比雪夫多项式表示所述待定温度过渡曲线，得到七段式多项式；根据起始温度、结束温度及始末温度变化率的热边界条件，将所述七段式多项式进行消参，得到所述待定温度过渡曲线中的曲线参数变量；根据所述母线电压-温度关系和所述曲线参数变量，构建所述目标电压跌落目标函数。
10.可选地，上述方法还包括：根据人体舒适度约束、起始温度和结束温度，确定温度调节时间，其中，所述温度调节时间为所述目标电压跌落目标函数的约束之一。
11.可选地，获取母线电压-温度关系，包括：根据楼宇窗墙体结构热传导参数与供热网络热参数，计算得到所述热泵电机的输出功率-温度关系；根据所述热泵电机的等效电路和工况效率，计算得到母线电压-温度关系；根据所述热泵电机的输出功率-温度关系和母线电压-温度关系，确定所述热泵电机的母线电压-温度关系。
12.为了实现上述目的，根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种温度控制装置，包括：获取模块，用于获取母线电压-温度关系，其中，所述母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，所述直流母线用于为所述热泵电机供电，所述热泵电机用于调节目标空间的温度；确定模块，用于根据所述母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，所述母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，所述曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；求解模块，用于根据粒子群算法求解所述母线电压跌落目标函数，得到所述曲线参数变量对应的最优参数值，其中，所述曲线参数变量取到所述最优参数值时所述母线电压跌落目标函数取得函数最小值；代入模块，用于将所述最优参数值代入所述待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，所述目标温度过渡曲线表示对所述热泵电机的控制策略。
13.根据本发明实施例的又一方面，还提供了一种非易失性存储介质，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一项所述温度控制方法。
14.根据本发明实施例的再一方面，还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储程序，所述处理器用于运行所述存储器存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述任意一项所述温度控制方法。
15.在本发明实施例中，采用构造母线的电压跌落目标函数的方式，通过基于母线电压与温度的关系确定上述目标函数，采用粒子群算法求解目标函数中的曲线参数变量，然后基于曲线参数变量确定能够使直流母线的电压跌落速率最小的目标温度过渡曲线，达到
了生成对热泵电机的温度控制策略的目的，从而实现了降低热泵电机调温过程中的直流母线电压跌落幅度的技术效果，进而解决了热泵电机调节温度时容易对电网造成暂态冲击的技术问题。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
17.图1示出了一种用于实现温度控制方法的计算机终端的硬件结构框图；
18.图2是根据本发明实施例提供的温度控制方法的流程示意图；
19.图3是根据本发明可选实施例的热泵系统的电路连接示意图；
20.图4是根据本发明可选实施例的温度过渡曲线的曲线处理过程示意图；
21.图5是据本发明可选实施例母线电压跌落目标函数的求解结果示意图；
22.图6是根据本发明实施例提供的温度控制装置的结构框图；
23.图7是根据本发明实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
25.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.根据本发明实施例，提供了一种温度控制的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
27.本技术实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现温度控制方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出)处理器(处理器可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为bus总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造
成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
28.应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
29.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的温度控制方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的温度控制方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
30.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10的用户界面进行交互。
31.本发明的目的在于降低热泵系统在调温过程中热泵电机功率波动带来的直流母线电压跌落，提高共母线微电网系统稳定性的同时兼顾人体舒适度要求。为达到上述目的，本发明可以提供如下技术方案：根据热泵电机调温过程中的温升与母线电压变化关系，结合切比雪夫温度过渡策略建立温度过渡模型，推导评估温度过渡过程的母线电压跌落目标函数与函数对应的约束，并采用改进的粒子群算法对温度过渡参数进行最优化求解，最后代入温控策略得到最优温度过渡曲线。
32.下面结合优选的实施步骤对本发明进行说明，图2是根据本发明实施例提供的温度控制方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
33.步骤s202，获取母线电压-温度关系，其中，母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，直流母线用于为热泵电机供电，热泵电机用于调节目标空间的温度。
34.其中，目标空间可以为楼宇，热泵电机可以用于为楼宇进行温度调节，图3是根据本发明可选实施例的热泵系统的电路连接示意图，其中，热泵系统包括热泵电机，热泵电机也可以被称为热泵驱动电机，用于调节楼宇的温度。热泵电机通过控制器与直流母线连接，因此当热泵电机沿着温度过渡曲线对楼宇进行温度调节时，热泵电机的功率会出现涨落，导致直流母线的供电电压出现起伏跌落。若直流母线的电压跌落过于剧烈，会影响到其他共母线设备的正常工作，因此需要对热泵电机的工作曲线进行控制，找到使得直流母线的电压跌落速率最小的热泵电机的温度过渡曲线，即确定本实施例中的目标温度过渡曲线。
35.作为一种可选的实施例，可以通过如下方式获取母线电压-温度关系：根据楼宇窗墙体结构热传导参数与供热网络热参数，计算得到热泵电机的输出功率-温度关系；根据热泵电机的等效电路和工况效率，计算得到母线电压-温度关系；根据热泵电机的输出功率-温度关系和母线电压-温度关系，确定热泵电机的母线电压-温度关系。
36.本步骤中，可以根据楼宇窗墙体结构热传导参数与供热网络热参数计算热泵温
度，进而计算得到热泵电机的输出功率-温度关系；还可以根据热泵电机等效电路与工况效率，计算直流母线的母线电压与功率关系，进而计算直流母线的母线电压-温度关系。进而可以基于上述两种关系，确定热泵电机的母线电压-温度关系。
37.步骤s204，根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到。
38.由于母线电压跌落目标函数包括待定温度过渡曲线中的曲线参数变量，因此当母线电压跌落目标函数取得最小值时，此时的曲线参数变量取得的值即可确定为使得直流母线的电压跌落速率最小的最优参数值，进而可以根据该最优参数值确定热泵电机的工作曲线，控制热泵电机沿最优参数值对应的目标温度过渡曲线工作即可保证直流母线的电压不至于出现突然温度的答复跌落，保证微电网系统的电压稳定。
39.作为一种可选的实施例，根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，包括：获取待定温度过渡曲线；采用切比雪夫多项式表示待定温度过渡曲线，得到七段式多项式；根据起始温度、结束温度及始末温度变化率的热边界条件，将七段式多项式进行消参，得到待定温度过渡曲线中的曲线参数变量；根据母线电压-温度关系和曲线参数变量，构建目标电压跌落目标函数。
40.切比雪夫多项式是指满足某些特定条件的一类多项式函数。具体来说，在区间[-1，1]上，切比雪夫多项式可以表示为tn(t)，其中n是整数，代表了这个切比雪夫多项式的次数。tn(t)可以通过递推公式计算得到：
[0041]
t0(t)＝1
[0042]
t1(t)＝x
[0043]
tn(t)＝2x*t
n-1
(t)-t
n-2
(t)
[0044]
使用切比雪夫多项式可以方便地表示一条温度过渡曲线。例如，如果我们要用一个二次函数f(x)＝ax^2+bx+c来拟合一个给定的温度过渡曲线，并且希望在拟合误差最小的前提下尽量平缓地完成过渡，则应该选择切比雪夫多项式作为基础函数，并将f(x)表示为它们的线性组合：
[0045]
f(x)＝a0t0(t)+a1t1(t)+a2t2(t)
[0046]
其中ai表示待求系数，t是归一化后得到的时间变量(-1≤t≤1)。这样就能有效地描述出曲线过程中不同时间段内温度变化强度之间的转折关系。
[0047]
可选地，本可选实施例中可以将温度从当前温度t0调节至目标温度ts的温度过渡曲线te(t)通过切比雪夫多项式φe(t)进行表征，如图4所示，根据切比雪夫多项定义域与值域均位于[-1，1]的性质，对温度过渡曲线进行标幺化处理与坐标移动，经过反标幺和坐标移动，te(t)与φe(t)的关系如公式(1)所示：
[0048]
te(0)＝t0,te(ts)＝ts[0049]
te(t)＝φe[(2t/t
s-1)*0.5+0.5]*(t
s-to)+toꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0050]
其中ts为温度调节时间，φe(t)为七段式切比雪夫多项式，即：
[0051]
[0052][0053]
作为一种可选的实施例，可以根据人体舒适度约束、起始温度和结束温度，确定温度调节时间，其中，温度调节时间为目标电压跌落目标函数的约束之一。
[0054]
考虑人体温度适应度约束，设置可接受温度变化区间如公式(3)。并通过该公式计算温度调节时间ts。
[0055]
ts＜k
t
|t
s-t0|
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
[0056]
其中，k
t
表示人体舒适度约束对应的参数，ts是结束温度，t0是起始温度。可选地，可以根据公式(3)求解出温度调节时间ts，例如将ts能取到的最大值确定为温度调节时间。
[0057]
可选地，可以基于如下方式进行消参：通过起始温度、结束温度及始末温度变化率的热边界条件，将上述条件代入公式(2)，将公式(2)中的p0到p5均通过p6与p7表示，如公式(4)所示。
[0058][0059]
由于在上述可选实施例中ts已经确定，因此可以使得母线电压跌落目标函数称为仅包括p6与p7作为未知变量的函数，后续求解p6与p7使得母线电压跌落目标函数取得函数最小值即可。
[0060]
可选地，母线电压跌落目标函数的形式可以如下所示：
[0061][0062]
公式中，建筑内空气比热密度与容量为cρv，当前的母线电压为u
dc
。
[0063]
步骤s206，根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，其中，曲线参数变量取到最优参数值时母线电压跌落目标函数取得函数最小值。
[0064]
作为一种可选的实施例，根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线
参数变量对应的最优参数值，包括：根据曲线参数变量，生成粒子群算法的多个粒子，以及根据母线电压跌落目标函数，生成粒子群算法的适应度函数；根据多个粒子和适应度函数，采用如下方式进行迭代求解：在每个通过粒子群算法对多个粒子进行迭代更新的阶段，将多个粒子分为常规子群、随机混沌子群与定向混沌子群；为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量；以常规子群、更新后的随机混沌子群和更新后的定向混沌子群进行迭代更新，得到下一个迭代阶段的多个粒子；重复上述迭代过程，直到得到最优参数值。
[0065]
为求解p6与p7，可以设计一种改进的粒子群算法，该粒子群算法中，适应度函数可以根据母线电压跌落目标函数构建使得粒子的适应度函数增大时目标电压跌落目标函数的函数值减小。算法中的粒子数量可以记为n，粒子两个维度即为p6、p7，在第k次迭代时，第i个粒子的位置x
ik
与速度v
ik
信息为：
[0066][0067]
对于每个粒子，将其二维坐标作为待定温度过渡曲线中的两参数p6与p7带入公式(5)，将其最大电压跌落的倒数作为粒子当前的适应度pri(k)，则粒子速度表示为：
[0068][0069]
其中pbi(k)为局部适应度最高的粒子所在位置，gbi(k)为全局适应度最高的粒子所在位置。其中，ω表示粒子群算法中的惯性因子；c1和c2为粒子群算法中的学习因子，也可以称为加速因子。
[0070]
为提高算法适应度，并考虑实际电压跌落与理论偏差，可以在粒子群算法中引入定向混沌子群与随机混沌应子群。
[0071]
作为一种可选的实施例，为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量，包括：根据当前迭代次数k、最大迭代次数k
max
和邻域半径γ，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值、随机混沌子群中粒子当前的位置坐标和混沌变量随机系数zi(k)，确定随机混沌变量ηizi(k)；将随机混沌子群中粒子当前的位置坐标添加一个随机混沌变量ηizi(k)，得到更新后的位置坐标xi(k)。
[0072]
可选地，在随机混沌粒子群中，粒子位置在公式(7)计算得到的位置基础上增加混沌变量后如公式(8)所示：
[0073][0074]
可选地，邻域半径γ可以取0.1；zi(k)为混沌变量取值范围为[-1,1]。随机混沌粒子群中可以从总的粒子中选择20％粒子入群，从而避免算法陷入局部最优中。
[0075]
作为一种可选的实施例，将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值和定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量，确定混沌速度变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量。
[0076]
可选地，粒子群算法的粒子群中还可以同时选择20％的粒子作为定向混沌子群，该定向混沌子群可以通过混沌速度取代公式(7)中速度变量，如式(9)所示，
[0077][0078]
从而，通过k
max
次迭代，粒子群收缩位置适应度函数最大值即为温度过渡参数最优值，其对应坐标即为p6和p7的最优解参数值。
[0079]
步骤s208，将最优参数值代入待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，目标温度过渡曲线表示对热泵电机的控制策略。
[0080]
本步骤中，将p6和p7参数值带入切比雪夫轨迹，即可得到使电压跌落最优的温度过渡策略。
[0081]
通过上述步骤，采用构造母线的电压跌落目标函数的方式，通过基于母线电压与温度的关系确定上述目标函数，采用粒子群算法求解目标函数中的曲线参数变量，然后基于曲线参数变量确定能够使直流母线的电压跌落速率最小的目标温度过渡曲线，达到了生成对热泵电机的温度控制策略的目的，从而实现了降低热泵电机调温过程中的直流母线电压跌落幅度的技术效果，进而解决了热泵电机调节温度时容易对电网造成暂态冲击的技术问题。
[0082]
本发明涉及一种基于改进粒子群算法的温度最优过渡方法，属于微网能源控制领域。包括：基于七次切比雪夫多项式的热泵系统温度平滑过渡模型，并基于该模型进行过渡过程满足微网系统稳定性要求的价值函数设计与满足边界条件约束空的粒子空间限制；此外，通过分配多边缘模型适应子群与混沌子群的方法进行粒子群迭代，寻找过渡过程最优曲线参数；通过构建含热泵电机的仿真模型，对方法的有效性与性能进行验证。该方法在采用粒子群算法的同时考虑了因模型偏移与局部收敛导致的最优化偏差问题，能够高效、准确的实现目标温度过渡的同时尽可能抑制了暂态冲击对共母线设备的影响，提高了热泵微电网的稳定性与可靠性，具有较高的实用价值。
[0083]
下面提供一种基于本发明的可选实施方式提供的最优参数值求解过程：
[0084]
s1：根据热泵系统与温控对象的热力学性能，分析并计算温控对象外墙传热系数k
w sw与外窗散热系数k
i si、建筑内空气比热密度与容量cρv，同时确定室外温度、室内温度、目标温度ts以及当前母线电压u
dc
；
[0085]
s2：根据相关热参数与状态参数，确定过渡策略的目标函数δu
dc
(t)，即要求在温度过渡过程电压跌落程度为代价函数，过渡策略中参数设计的最终目标为实现电压变化幅度尽可能小，从而使得热泵运行过程对共母线电力系统冲击最小；
[0086]
s3：根据热边界条件，将起始温度与起始温度变化率约束带入切比雪夫方程中，将p0到p5均通过p6和p7表示，从而得到仅含p6和p7两个多项式系数以及过渡时间ts三个未知量的温度过渡方程；
[0087]
s4：根据人体舒适度温升约束，计算满足人体舒适度要求的最长温升时间，并将该时间作为过渡时间ts。至此，温度过渡方程简化为仅含两个未知量的最小电压跌落求解问题；
[0088]
s5：设置p6、p7边界条件为[-0.01,0.01]，设置随机分布在边界条件内的80个粒子，根据电压跌落最大值计算适应度函数，并寻找该迭代适应度函数最优值与总适应度最优值
作为局部最优粒子pbi(1)与全局最优粒子gbi(1)。通过最优粒子计算各粒子收缩速度矢量v(k+1)，从而得到迭代粒子位置x(k+1)。在迭代粒子进行下一次适应度计算之前，分别随机分取两组粒子，作为定向混沌粒子与随机混沌粒子进行位置更新。从而，以混沌粒子群作为下次迭代初始群重复上述部分，通过k
max
次迭代，粒子群收缩位置适应度函数最大值即为温度过渡参数最优值，其对应pbi(k
max
)、gbi(k
max
)坐标即为p6、p7参数值局部最优与全局最优位置。
[0089]
图5是据本发明可选实施例母线电压跌落目标函数的求解结果示意图，如图5所示，三维空间坐标系中的坐标轴分别为p6、p7和母线电压，将粒子群的求解结果可视化即可得到图5，由图中可以直观的看出p6和p7的最优参数值应当如何确定。
[0090]
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0091]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的温度控制方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例的方法。
[0092]
根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述温度控制方法的温度控制装置，图6是根据本发明实施例提供的温度控制装置的结构框图，如图6所示，该温度控制装置包括：获取模块62，确定模块64，求解模块66和代入模块68，下面对该温度控制装置进行说明。
[0093]
获取模块62，用于获取母线电压-温度关系，其中，母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，直流母线用于为热泵电机供电，热泵电机用于调节目标空间的温度；
[0094]
确定模块64，连接于上述获取模块62，用于根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；
[0095]
求解模块66，连接于上述确定模块64，用于根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，其中，曲线参数变量取到最优参数值时母线电压跌落目标函数取得函数最小值；
[0096]
代入模块68，连接于上述求解模块66，用于将最优参数值代入待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，目标温度过渡曲线表示对热泵电机的控制策略。
[0097]
此处需要说明的是，上述获取模块62，确定模块64，求解模块66和代入模块68对应于实施例中的步骤s202至步骤s208，四个模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在实施例提供的计算机终端10中。
[0098]
温度控制装置包括处理器和存储器，上述获取模块62，确定模块64，求解模块66和
代入模块68等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
[0099]
处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上，通过调整内核参数来实现上述温度控制方法。
[0100]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)，存储器包括至少一个存储芯片。
[0101]
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现温度控制方法。
[0102]
本发明实施例提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行温度控制方法。
[0103]
如图7所示，本发明实施例提供了一种电子设备，设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的温度控制方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的温度控制方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0104]
处理器执行程序时实现以下步骤：获取母线电压-温度关系，其中，母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，直流母线用于为热泵电机供电，热泵电机用于调节目标空间的温度；根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，其中，曲线参数变量取到最优参数值时母线电压跌落目标函数取得函数最小值；将最优参数值代入待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，目标温度过渡曲线表示对热泵电机的控制策略。
[0105]
可选地，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，包括：根据曲线参数变量，生成粒子群算法的多个粒子，以及根据母线电压跌落目标函数，生成粒子群算法的适应度函数；根据多个粒子和适应度函数，采用如下方式进行迭代求解：在每个通过粒子群算法对多个粒子进行迭代更新的阶段，将多个粒子分为常规子群、随机混沌子群与定向混沌子群；为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量；以常规子群、更新后的随机混沌子群和更新后的定向混沌子群进行迭代更新，得到下一个迭代阶段的多个粒子；重复上述迭代过程，直到得到最优参数值。
[0106]
可选地，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值、随机混沌
子群中粒子当前的位置坐标和混沌变量随机系数，确定随机混沌变量；将随机混沌子群中粒子当前的位置坐标添加一个随机混沌变量。
[0107]
可选地，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值和定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量，确定混沌速度变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量。
[0108]
可选地，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，包括：获取待定温度过渡曲线；采用切比雪夫多项式表示待定温度过渡曲线，得到七段式多项式；根据起始温度、结束温度及始末温度变化率的热边界条件，将七段式多项式进行消参，得到待定温度过渡曲线中的曲线参数变量；根据母线电压-温度关系和曲线参数变量，构建目标电压跌落目标函数。
[0109]
可选地，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：根据人体舒适度约束、起始温度和结束温度，确定温度调节时间，其中，温度调节时间为目标电压跌落目标函数的约束之一。
[0110]
可选地，处理器执行程序时还可以实现以下步骤：获取母线电压-温度关系，包括：根据楼宇窗墙体结构热传导参数与供热网络热参数，计算得到热泵电机的输出功率-温度关系；根据热泵电机的等效电路和工况效率，计算得到母线电压-温度关系；根据热泵电机的输出功率-温度关系和母线电压-温度关系，确定热泵电机的母线电压-温度关系。
[0111]
本文中的设备可以是服务器、pc、pad、手机等。
[0112]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取母线电压-温度关系，其中，母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，直流母线用于为热泵电机供电，热泵电机用于调节目标空间的温度；根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，其中，曲线参数变量取到最优参数值时母线电压跌落目标函数取得函数最小值；将最优参数值代入待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，目标温度过渡曲线表示对热泵电机的控制策略。
[0113]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，包括：根据曲线参数变量，生成粒子群算法的多个粒子，以及根据母线电压跌落目标函数，生成粒子群算法的适应度函数；根据多个粒子和适应度函数，采用如下方式进行迭代求解：在每个通过粒子群算法对多个粒子进行迭代更新的阶段，将多个粒子分为常规子群、随机混沌子群与定向混沌子群；为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量；以常规子群、更新后的随机混沌子群和更新后的定向混沌子群进行迭代更新，得到下一个迭代阶段的多个粒子；重复上述迭代过程，直到得到最优参数值。
[0114]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初
始化有如下方法步骤的程序：为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值、随机混沌子群中粒子当前的位置坐标和混沌变量随机系数，确定随机混沌变量；将随机混沌子群中粒子当前的位置坐标添加一个随机混沌变量。
[0115]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值和定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量，确定混沌速度变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量。
[0116]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，包括：获取待定温度过渡曲线；采用切比雪夫多项式表示待定温度过渡曲线，得到七段式多项式；根据起始温度、结束温度及始末温度变化率的热边界条件，将七段式多项式进行消参，得到待定温度过渡曲线中的曲线参数变量；根据母线电压-温度关系和曲线参数变量，构建目标电压跌落目标函数。
[0117]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：根据人体舒适度约束、起始温度和结束温度，确定温度调节时间，其中，温度调节时间为目标电压跌落目标函数的约束之一。
[0118]
本技术还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：获取母线电压-温度关系，包括：根据楼宇窗墙体结构热传导参数与供热网络热参数，计算得到热泵电机的输出功率-温度关系；根据热泵电机的等效电路和工况效率，计算得到母线电压-温度关系；根据热泵电机的输出功率-温度关系和母线电压-温度关系，确定热泵电机的母线电压-温度关系。
[0119]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0120]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0121]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或
多个方框中指定的功能。
[0122]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0123]
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(cpu)、输入/输出接口、网络接口和内存。
[0124]
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(ram)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(rom)或闪存(flash ram)。存储器是计算机可读介质的示例。
[0125]
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(pram)、静态随机存取存储器(sram)、动态随机存取存储器(dram)、其他类型的随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能光盘(dvd)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
[0126]
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0127]
本领域技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0128]
以上仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术。对于本领域技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的权利要求范围之内。

技术特征：
1.一种温度控制方法，其特征在于，包括：获取母线电压-温度关系，其中，所述母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，所述直流母线用于为所述热泵电机供电，所述热泵电机用于调节目标空间的温度；根据所述母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，所述母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，所述曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；根据粒子群算法求解所述母线电压跌落目标函数，得到所述曲线参数变量对应的最优参数值，其中，所述曲线参数变量取到所述最优参数值时所述母线电压跌落目标函数取得函数最小值；将所述最优参数值代入所述待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，所述目标温度过渡曲线表示对所述热泵电机的控制策略。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据粒子群算法求解所述母线电压跌落目标函数，得到所述曲线参数变量对应的最优参数值，包括：根据所述曲线参数变量，生成所述粒子群算法的多个粒子，以及根据所述母线电压跌落目标函数，生成所述粒子群算法的适应度函数；根据所述多个粒子和所述适应度函数，采用如下方式进行迭代求解：在每个通过粒子群算法对多个粒子进行迭代更新的阶段，将多个粒子分为常规子群、随机混沌子群与定向混沌子群；为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量；以常规子群、更新后的随机混沌子群和更新后的定向混沌子群进行迭代更新，得到下一个迭代阶段的多个粒子；重复上述迭代过程，直到得到所述最优参数值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，为随机混沌子群中粒子的位置坐标分别添加一个随机混沌变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值、随机混沌子群中粒子当前的位置坐标和混沌变量随机系数，确定随机混沌变量；将随机混沌子群中粒子当前的位置坐标添加一个随机混沌变量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量，包括：根据当前迭代次数、最大迭代次数和邻域半径，确定当前迭代阶段对应的混沌变量初值；根据当前迭代阶段对应的混沌变量初值和定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量，确定混沌速度变量；将定向混沌子群中粒子的位置迭代公式中的速度变量替换为混沌速度变量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，包括：
获取所述待定温度过渡曲线；采用切比雪夫多项式表示所述待定温度过渡曲线，得到七段式多项式；根据起始温度、结束温度及始末温度变化率的热边界条件，将所述七段式多项式进行消参，得到所述待定温度过渡曲线中的曲线参数变量；根据所述母线电压-温度关系和所述曲线参数变量，构建所述目标电压跌落目标函数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据人体舒适度约束、起始温度和结束温度，确定温度调节时间，其中，所述温度调节时间为所述目标电压跌落目标函数的约束之一。7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，获取母线电压-温度关系，包括：根据楼宇窗墙体结构热传导参数与供热网络热参数，计算得到所述热泵电机的输出功率-温度关系；根据所述热泵电机的等效电路和工况效率，计算得到母线电压-温度关系；根据所述热泵电机的输出功率-温度关系和母线电压-温度关系，确定所述热泵电机的母线电压-温度关系。8.一种温度控制装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取母线电压-温度关系，其中，所述母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系，所述直流母线用于为所述热泵电机供电，所述热泵电机用于调节目标空间的温度；确定模块，用于根据所述母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，所述母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，所述曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；求解模块，用于根据粒子群算法求解所述母线电压跌落目标函数，得到所述曲线参数变量对应的最优参数值，其中，所述曲线参数变量取到所述最优参数值时所述母线电压跌落目标函数取得函数最小值；代入模块，用于将所述最优参数值代入所述待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线，其中，所述目标温度过渡曲线表示对所述热泵电机的控制策略。9.一种非易失性存储介质，其特征在于，当所述非易失性存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1至7中任一项所述的温度控制方法。10.一种电子设备，其特征在于，包括一个或多个处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任意一项所述的温度控制方法。

技术总结
本发明公开了一种温度控制方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。涉及电网能源控制领域，该方法包括：获取母线电压-温度关系，其中，母线电压-温度关系表示直流母线的电压与热泵电机的调节温度之间的关系；根据母线电压-温度关系，确定母线电压跌落目标函数，其中，母线电压跌落目标函数包括曲线参数变量，曲线参数变量从待定温度过渡曲线中得到；根据粒子群算法求解母线电压跌落目标函数，得到曲线参数变量对应的最优参数值，其中，曲线参数变量取到最优参数值时母线电压跌落目标函数取得函数最小值；将最优参数值代入待定温度过渡曲线，得到目标温度过渡曲线。通过本申请，解决了热泵电机调节温度时容易对电网造成暂态冲击的技术问题。冲击的技术问题。冲击的技术问题。


技术研发人员：赵杨阳 赵伟 蒋一博 曾爽 秦帅 王喆 王立永 梁安琪 刘畅
受保护的技术使用者：国家电网有限公司 国网（苏州）城市能源研究院有限责任公司
技术研发日：2023.04.21
技术公布日：2023/9/14