[发明专利]一种短时期建筑热负荷预测的方法

权利要求书

1.一种短时期建筑热负荷预测的方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、选取给定时间段内的气象数据和供热量数据，构建数据集作为输入变量；

步骤2、对输入变量的数据进行预处理，具体包括坏数据的识别和修复以及数据的标准化处理；

步骤3、利用长短期记忆LSTM网络对预处理后的输入变量进行特征提取，实现高层次的特征学习；

步骤4、在LSTM网络中加入Attention机制，通过分配注意力权重，对LSTM网络输出特征中影响输出变量的关键特征赋予更大的权重；所述输出变量是指滞后于所述输入变量时间m个周期后的热负荷预测数据；

步骤5、将经过步骤4Attention机制赋值权重后的输出特征再输入一个LSTM网络，重复步骤3的操作，输出预测结果，实现短时期建筑热负荷预测。

2.根据权利要求1所述短时期建筑热负荷预测的方法，其特征在于，所述步骤2的过程具体为：

1)识别输入变量数据中的坏数据，首先利用下式1计算数据的均值和方差：

上式中，Q_m,i为第m天第i时刻的负荷值；分别为其均值和方差；M为总天数；

然后基于3σ原理，利用下式2实现坏数据识别：

上式中，σ_i为的标准差；ε为设置的阈值；

若负荷数据不满足式2，则为正常数据，将其保留；若负荷数据满足式2，则判定为坏数据，进行后续修正处理；

2)修复识别的坏数据，修复坏数据的公式如下：

上式中，为第m天第i时刻的负荷修正值；Q_m±1,i为Q_m,i前后2个同类日第i时刻的负荷值；表示Q_m,i前后2个相似日第i时刻的负荷值；α，β，γ为权重系数；

3)然后进行数据标准化处理，具体是对输入变量数据使用min-max标准化，使标准化后的结果都位于0～1之间，进而将数据的量纲统一，消除数据之间量纲差异对预测结果产生的影响，min-max标准化的计算公式如下：

上式中，x代表输入变量数据；x_min代表输入变量数据的最小值；x_max代表输入变量数据的最大值；y代表标准化后的数据。