[发明专利]一种制冷机房的负荷预测方法和预测系统

权利要求书

1.一种制冷机房的负荷预测方法，其特征在于，包括步骤：

控制装置每隔一定时间获取一次制冷机房的环境信息和工作信息，所述工作信息包括制冷机房的冷负荷信息和制冷机房的实时用电功率信息；

控制装置获取天气数据，所述天气数据包括天气状态和温度信息；

控制装置将环境信息、工作信息和天气数据输入贝叶斯神经网络模型，所述贝叶斯神经网络模型的输入单元包括直接输入单元、全连接神经网络输入单元和一维卷积神经网络输入单元；

控制装置将冷负荷信息输入直接输入单元、将天气状态和温度信息输入全连接神经网络输入单元并将实时用电功率信息和环境信息输入一维卷积神经网络输入单元，贝叶斯神经网络模型对数据进行整合处理以获得制冷机房的负荷分布。

2.根据权利要求1所述的一种制冷机房的负荷预测方法，其特征在于，所述工作信息包括制冷机房冷冻水总管的供水温度、回水温度和供水流量，所述控制装置根据供水温度、回水温度和供水流量获取机房的冷负荷信息。

3.根据权利要求2所述的一种制冷机房的负荷预测方法，其特征在于，所述冷负荷＝比热×密度×供水流量/3600，所述比热＝4.1868kJ/(kg·℃)，所述密度＝1000kg/m³。

4.根据权利要求3所述的一种制冷机房的负荷预测方法，其特征在于，所述控制装置将冷负荷信息输入直接输入单元，具体包括步骤：

控制装置获取预测点之前、一定时间段内的冷负荷信息，并将该时间段内的冷负荷信息输入直接输入单元。

5.根据权利要求1所述的一种制冷机房的负荷预测方法，其特征在于，所述天气状态包括阴天、晴天、雨天三种状态；所述温度信息包括预测点当天的平均温度信息和预测点下一小时的温度信息。

6.根据权利要求1所述的一种制冷机房的负荷预测方法，其特征在于，所述环境信息包括环境温度信息、环境湿度信息和太阳辐照度信息。

7.一种制冷机房的预测系统，其特征在于，包括控制装置和数据采集机构，所述数据采集机构用于采集制冷机房的环境信息和工作信息；所述控制装置包括处理单元、存储单元和通讯单元，所述存储单元存储有计算机程序，所述计算机程序能够被执行以实现如权利要求1-6任一项所述的制冷机房的负荷预测方法；所述通讯单元与外部机构通讯连接，用于获取天气数据；所述通讯单元、存储单元和数据采集机构分别与所述处理单元电性连接。

8.根据权利要求7所述的一种制冷机房的预测系统，其特征在于，所述数据采集机构包括用于检测制冷机房环境温度的第一温度检测装置、用于检测制冷机房环境湿度的湿度检测装置、用于检测太阳辐照度的辐照度检测仪、用于检测冰冻水总管的供水温度的第二温度检测装置、用于检测冰冻水总管的回水温度的第三温度检测装置、用于检测冰冻水总管的供水流量的流量计以及用于获取制冷机房实时用电功率的电能检测装置。