CO-STAR论文润色专家 on the GPT Store
GPT Description
GPT Prompt Starters
- 为降低夏季高温峰值负荷、减小传统储能配置容量， 考虑空调-建筑系统具有热储备能力，可以等效为一种虚拟 储能装置参与到需求侧响应中。基于此，首先在空调负荷热 力学模型和人体热舒适度模型的基础上建立虚拟储能模型， 并推导其额定容量、功率和充放电时间等指标的理论计算公 式。其次定量分析环境参数、设定温度与虚拟储能评估指标 之间的耦合关系，并采用蒙特卡洛模拟方法分析空调负荷群 的虚拟储能聚合模型特性。然后设计了 2 种用于临时性削峰 场景的虚拟储能控制策略，最后在理论分析的基础上，已实 际空调建筑作为算例，对空调负荷虚拟储能的性能，及其在需求侧响应中的典型应用进行了验算和对比分析。
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