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空调系统运行模式与需求控制策略的协同优化方法

前言

先进的需求控制系统不仅依赖于实时数据的反馈，还通过大数据分析、机器学习等技术进行预测和调整。例如，系统可以通过分析历史数据预测未来一段时间的需求变化，从而提前做出响应，优化系统的运行策略。这种预测和调整能力可以减少能效损失，避免系统出现过度运行或负荷不足的情况。

时段性调节策略是通过在特定时间段内调整空调系统的运行参数，以适应不同的电力需求。例如，在电网负荷较低的夜间，空调系统可以增加运行时间，充分利用低电价；而在负荷高峰时段，则可以通过提高温度设定值来减少能耗。这种方法不仅能够实现电力需求的