[发明专利]一种空压站空压机组能耗的预测方法

权利要求书

1.一种空压站空压机组能耗的预测方法，其特征在于包括如下步骤：

S1、获取待预测空压机组历史数据：

S1-1、获取空压机组中各空压机的容调值LD、储气罐气压P、空压机组的总能耗E；

S1-2、使用数据获取模块按照时间间隔T将第S1-1步骤中获取的数据收集汇总；

S1-3、数据存储模块将数据以时间戳为主键存储在数据库中；

S2、数据预处理模块对历史数据进行与处理，得到空压机组能耗特征向量v，对空压机组能耗特征向量v进行预处理后，存储在数据库中；

S3、训练模型：将空压机组能耗特征向量v输入能耗模型训练模块，计算得到空压机组能耗预测模型；

S4、验证模型：将空压机组当前各空压机的容调值LD＇、储气罐压力P＇，转化为能耗预测特征向量数据v＇，将能耗预测特征向量数据v＇输入空压机组能耗预测模型中，得到空压机组下一时间间隔的总能耗E＇。

2.根据权利要求1所述的一种空压站空压机组能耗的预测方法，其特征在于：步骤S1所述时间间隔T为5分钟。

3.根据权利要求1所述的一种空压站空压机组能耗的预测方法，其特征在于：所述步骤S2的具体过程如下，

S2-1、数据预处理模块通过方差检测对奇异值进行分析、剔除；

S2-2、预处理后的数据中5/6的数据作为训练集，余下1/6作为验证集；

S2-3、将历史数据以时间戳为主键，转换为空压机组能耗特征向量v：

v＝(LD_1,t,LD_2,t,...LD_n,t,LD_1,t-T,LD_2,t-T,...LD_n,t-T,P_t,P_t-T)

其中，LD_1,t为t时刻编号为1的空压机的容调值，LD_1,t-T为t-T时刻编号为1的空压机的容调值，LD_2,t为t时刻编号为2的空压机的容调值，LD_2,t-T为t-T时刻编号为2的空压机的容调值，LD_n,t为t时刻编号为n的空压机的容调值，LD_n,t-T为t-T时刻编号为n的空压机的容调值，P_t为t时刻储气罐的气压，P_t-T为t-T时刻储气罐的气压，T为时间间隔，n为空压机组中空压机的个数。

4.根据权利要求1所述的一种空压站空压机组能耗的预测方法，其特征在于：所述步骤S3的具体过程如下，

S3-1、从数据库中读取训练集的空压机组能耗特征向量；

S3-2、将空压机组能耗特征向量输入能耗模型训练模块中的支持向量回归算法，算法回归模型为：

E_t＝f(LD_1,t,LD_2,t,...LD_n,t,LD_1,t-T,LD_2,t-T,...LD_n,t-T,P_t,P_t-T)

其中，E_t为t时前一个时间间隔空压机组总能耗，LD_1,t为t时刻编号为1的空压机的容调值，LD_1,t-T为t-T时刻编号为1的空压机的容调值，LD_2,t为t时刻编号为2的空压机的容调值，LD_2,t-T为t-T时刻编号为2的空压机的容调值，LD_n,t为t时刻编号为n的空压机的容调值，LD_n,t-T为t-T时刻编号为n的空压机的容调值，P_t为t时刻储气罐的气压，P_t-T为t-T时刻储气罐的气压，T为时间间隔，n为空压机组中空压机的个数；

S3-3、支持向量回归算法结果保存为模型文件。

5.根据权利要求1所述的一种空压站空压机组能耗的预测方法，其特征在于：所述步骤S4的具体过程如下，

S4-1、读取数据库中的验证集数据；

S4-2、按照下列公式得出能耗预测特征向量数据v’：

v＝(LD_1,t,LD_2,t,...LD_n,t,LD_1,t-T,LD_2,t-T,...LD_n,t-T,P_t,P_t-T)

其中，LD_1,t为t时刻编号为1的空压机的容调值，LD_1,t-T为t-T时刻编号为1的空压机的容调值，LD_2,t为t时刻编号为2的空压机的容调值，LD_2,t-T为t-T时刻编号为2的空压机的容调值，LD_n,t为t时刻编号为n的空压机的容调值，LD_n,t-T为t-T时刻编号为n的空压机的容调值，P_t为t时刻储气罐的气压，P_t-T为t-T时刻储气罐的气压，T为步骤1-2中的时间间隔，n为空压机组中空压机的个数，t为当前时刻；

S4-3、将能耗预测特征向量数据v’输入空压机组能耗预测模型中，得到空压机组下一时间间隔的总能耗E_t’。