本發(fā)明屬于建筑冷負荷預(yù)測，具體涉及基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法和系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、建筑冷負荷預(yù)測是一項至關(guān)重要的技術(shù)，它能夠有效減少中央空調(diào)系統(tǒng)冷負荷不確定性，為平衡供需、實現(xiàn)建筑內(nèi)能源管理系統(tǒng)的最優(yōu)控制提供了關(guān)鍵支持。當(dāng)前，中央空調(diào)系統(tǒng)存在普遍的滯后現(xiàn)象，這就要求研究者采用短期預(yù)測方法，提前調(diào)整設(shè)備的最優(yōu)設(shè)置，以實現(xiàn)按需制冷。在實際應(yīng)用中，為了解決滯后性可能帶來的不必要能耗浪費，研究人員提出了將中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負荷預(yù)測與節(jié)能優(yōu)化控制相結(jié)合的方法。通過這種方式，中央空調(diào)系統(tǒng)能夠在滿足建筑冷負荷需求的前提下，準(zhǔn)確而快速地實現(xiàn)整個系統(tǒng)的供需平衡。這種方法已經(jīng)成為中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的重要方向之一。此外，建筑冷負荷預(yù)測的準(zhǔn)確性直接決定了控制策略的有效性，從而直接影響系統(tǒng)的運行能耗。因此，為了確保建筑能源系統(tǒng)在運行中的穩(wěn)定性和安全性，提高負荷預(yù)測的精度已成為近年來研究的熱點和重點。

2、目前在建筑冷負荷預(yù)測領(lǐng)域常用的模型主要包括兩類：分別是物理方法預(yù)測和數(shù)據(jù)驅(qū)動預(yù)測。物理方法的預(yù)測精度在很大程度上依賴于建筑系統(tǒng)的詳細信息，如果物理原理的假設(shè)沒有滿足，模型性能可能不一致，基于物理方法，研究人員已經(jīng)開發(fā)了各種建筑能耗模擬軟件，包括energyplus、dest、trnsys等。目前，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法所包含的統(tǒng)計方法以及基于人工智能的方法在建筑冷負荷預(yù)測領(lǐng)域取得較為理想的效果。統(tǒng)計方法利用建筑歷史負荷數(shù)據(jù)、日程數(shù)據(jù)以及天氣數(shù)據(jù)等得出影響負荷因素和實際負荷之間的相關(guān)性來計算預(yù)測方程，這種方法對歷史數(shù)據(jù)的全面性以及準(zhǔn)確性要求很高，并且難以處理非線性的復(fù)雜問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、對于復(fù)雜的建筑冷負荷預(yù)測問題，數(shù)據(jù)往往具有多樣性和復(fù)雜性，單一預(yù)測模型往往難以完全捕捉到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，從而導(dǎo)致預(yù)測效果不佳，因此，提供一種組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法和系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)。

2、為達到上述目的，本發(fā)明提供以下技術(shù)方案：

3、本發(fā)明提供一種基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，包括以下步驟：

4、將影響建筑冷負荷的特征因素的實際數(shù)據(jù)輸入組合預(yù)測模型，獲得建筑冷負荷；

5、所述組合預(yù)測模型的構(gòu)建過程為：

6、收集建筑冷負荷以及各種影響因素的歷史數(shù)據(jù)，對歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到訓(xùn)練集；

7、將訓(xùn)練集輸入lightgbm算法進行訓(xùn)練，確定影響建筑冷負荷的特征因素；

8、將影響建筑冷負荷的特征因素的數(shù)據(jù)分別輸入若干個單一預(yù)測模型進行預(yù)測；

9、根據(jù)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果采用minsse算法確定每個單一預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建組合預(yù)測模型。

10、所述影響建筑冷負荷的特征因素包括t-1時刻建筑冷負荷、室外干球溫度、室外露點溫度、t-1時刻輻射照度、人員流動量、室外相對濕度、圍護結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)、照明設(shè)備使用、t-2時刻輻射照度和風(fēng)速。

11、所述若干個單一預(yù)測模型包括lstm模型、svr模型和cnn模型。

12、所述根據(jù)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果采用minsse算法確定每個單一預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)具體為：

13、若干個單一預(yù)測模型加權(quán)系數(shù)滿足以下要求：

14、

15、根據(jù)組合預(yù)測模型的預(yù)測誤差計算組合預(yù)測誤差的平方和；

16、

17、設(shè)則得j＝ltel；

18、其中，j為組合預(yù)測誤差的平方和，et為組合預(yù)測模型在時間t的預(yù)測誤差，t＝1,2,…,p，p是時間步長；

19、設(shè)r＝[1kk1]t，確定使組合預(yù)測誤差的平方和j最小化的加權(quán)系數(shù)向量；

20、minj＝ltel,

21、其中，e為預(yù)測誤差，r為決定系數(shù)。

22、通過單一預(yù)測模型的預(yù)測誤差，計算組合預(yù)測模型的預(yù)測誤差；

23、eit＝(xt-xit)

24、

25、其中，et為組合預(yù)測模型在時間t的預(yù)測誤差，t＝1,2,…,p，p是時間步長；eit為第i個單一預(yù)測模型在時間t的預(yù)測誤差，i＝1,2,…n；xt為時間t處建筑冷負荷的實際值；xit為第i個單一預(yù)測模型在時間t的建筑冷負荷預(yù)測值；li為第i單一預(yù)測模型的加權(quán)系數(shù)。

26、設(shè)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測誤差向量組線性獨立，則問題的最優(yōu)解和目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值如下：

27、

28、其中，e為預(yù)測誤差，r為決定系數(shù)。

29、所述構(gòu)建組合預(yù)測模型，具體為：

30、通過加權(quán)系數(shù)和單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果構(gòu)建組合預(yù)測模型；

31、

32、其中，為時間t時建筑冷負荷的組合預(yù)測值，kw；xit為第i個單一預(yù)測模型在時間t的建筑冷負荷預(yù)測值。

33、本發(fā)明還提供一種基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測系統(tǒng)，包括：

34、預(yù)測模塊，用于將影響建筑冷負荷的特征因素的實際數(shù)據(jù)輸入組合預(yù)測模型，獲得建筑冷負荷；

35、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于收集建筑冷負荷以及各種影響因素的歷史數(shù)據(jù)，對歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到訓(xùn)練集；

36、數(shù)據(jù)篩選模塊，用于將訓(xùn)練集輸入lightgbm算法進行訓(xùn)練，確定影響建筑冷負荷的特征因素；

37、單一預(yù)測模型預(yù)測模塊，用于將影響建筑冷負荷的主要因素的數(shù)據(jù)分別輸入若干個單一預(yù)測模型進行預(yù)測；

38、構(gòu)建組合預(yù)測模型模塊，用于根據(jù)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果采用minsse算法確定每個單一預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建組合預(yù)測模型。

39、本發(fā)明還提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法的步驟。

40、本發(fā)明還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法的步驟。

41、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：

42、本發(fā)明首先對歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理來確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，再通過lightgbm算法篩選出來影響建筑冷負荷的特征因素，剔除影響較小的因素，lightgbm算法能夠保證在處理數(shù)據(jù)的過程中的速度以及結(jié)果的精確性，然后選取預(yù)測性能好的單一預(yù)測模型，利用各個模型的優(yōu)勢進行預(yù)測，采用minsse算法確定每個單一預(yù)測模型的權(quán)重或加權(quán)系數(shù)，并結(jié)合單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進行加權(quán)平均或其他組合方式來降低整體預(yù)測誤差。通過本發(fā)明方法得到的組合預(yù)測模型預(yù)測效果好、泛化能力強，能夠有效捕捉到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，預(yù)測結(jié)果在整體上與真實數(shù)據(jù)較為接近，在局部極值處和高負荷時間段表現(xiàn)更加穩(wěn)定。

技術(shù)特征：

1.一種基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，所述影響建筑冷負荷的特征因素包括t-1時刻建筑冷負荷、室外干球溫度、室外露點溫度、t-1時刻輻射照度、人員流動量、室外相對濕度、圍護結(jié)構(gòu)傳熱系數(shù)、照明設(shè)備使用、t-2時刻輻射照度和風(fēng)速。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，所述若干個單一預(yù)測模型包括lstm模型、svr模型和cnn模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，所述根據(jù)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果采用minsse算法確定每個單一預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)具體為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，通過單一預(yù)測模型的預(yù)測誤差，計算組合預(yù)測模型的預(yù)測誤差；

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，設(shè)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測誤差向量組線性獨立，則問題的最優(yōu)解和目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)值如下：

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法，其特征在于，所述構(gòu)建組合預(yù)測模型，具體為：

8.一種基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項所述基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于組合預(yù)測模型的建筑冷負荷預(yù)測方法和系統(tǒng)、設(shè)備和介質(zhì)，屬于建筑冷負荷預(yù)測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過收集建筑的歷史數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理得到訓(xùn)練集；用LightGBM算法對訓(xùn)練集進行訓(xùn)練，確定影響建筑冷負荷的特征因素；將影響建筑冷負荷的特征因素的數(shù)據(jù)分別輸入若干個單一預(yù)測模型進行預(yù)測；根據(jù)若干個單一預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果采用minSSE算法確定每個單一預(yù)測模型的權(quán)重系數(shù)，構(gòu)建組合預(yù)測模型進行預(yù)測。通過本發(fā)明方法得到的組合預(yù)測模型具有較好的預(yù)測效果和較強的泛化能力，能夠有效捕捉到數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，預(yù)測結(jié)果在整體上與真實數(shù)據(jù)較為接近，在局部極值處和高負荷時間段表現(xiàn)更加穩(wěn)定。

技術(shù)研發(fā)人員：于軍琪,王靖淇,陳博雅,王萌,王登甲
受保護的技術(shù)使用者：西安建筑科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19