[发明专利]一种基于气象预报的办公建筑动态热负荷组合预测方法有效

专利信息
申请号: 201710581863.6 申请日: 2017-07-17
公开(公告)号: CN107392368B 公开(公告)日: 2020-11-10
发明(设计)人: 赵婧;刘晓娟 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06Q50/08
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 代理人: 刘子文
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要: 发明公开了一种基于气象预报的办公建筑动态热负荷组合预测方法,包括如下步骤:(1)利用敏感性分析方法,确定预测模型输入的气象参数类型;(2)利用相关性分析方法,选择气象参数和历史负荷的输入时刻,确定预测模型的输入参数;(3)利用小波变换方法进行历史负荷的特征提取,得到具有周期性和线性特征的低频分量以及具有随机性和非线性特征的高频分量;(4)建立样本数据,包括训练样本和预测样本,并根据所述历史负荷高低频分量的不同特征,建立不同的预测模型,包括支持向量机模型和偏最小二乘回归模型;(5)利用预测样本及所述支持向量机模型和偏最小二乘回归模型,得到最终负荷预测结果。本发明方法能够显著提高负荷的预测精度。
搜索关键词: 一种 基于 气象预报 办公 建筑 动态 负荷 组合 预测 方法
【主权项】:
一种基于气象预报的办公建筑动态热负荷组合预测方法,其特征在于,包括如下步骤:(1)利用敏感性分析方法,确定预测模型输入的气象参数类型;(2)利用相关性分析方法,选择气象参数和历史负荷的输入时刻,进一步确定预测模型的输入参数;(3)利用小波变换方法进行历史负荷的特征提取,得到具有周期性和线性特征的低频分量以及具有随机性和非线性特征的高频分量;(4)建立样本数据,包括训练样本和预测样本,并根据所述历史负荷高低频分量的不同特征,建立不同的预测模型,包括支持向量机模型和偏最小二乘回归模型;(5)利用预测样本及所述支持向量机模型和偏最小二乘回归模型,得到最终负荷预测结果。
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