[发明专利]一种建筑能耗短期预测方法

摘要

本发明公开了一种建筑能耗短期预测方法，包括采集建筑分项能耗历史数据，确定并采集影响建筑能耗分项预测的主要影响因素历史数据；分析并确定基于时间序列自回归模型构建照明能耗预测模型；构建基于深度学习DBN网络的能耗预测模型；分项预测空调能耗、动力能耗、特殊能耗。本发明的有益效果：本发明提供的一种建筑能耗短期预测方法，能够更加精确有效地预测建筑能耗中的各分项能耗。

主权项

1.一种建筑能耗短期预测方法，其特征在于：包括，采集建筑分项能耗历史数据，确定并采集影响建筑能耗分项预测的主要影响因素历史数据，所述主要影响因素包括建筑照明能耗历史数据；将采集的建筑照明能耗历史数据区分为输入数据和验证数据，分析并确定基于时间序列自回归模型构建照明能耗预测模型，并将输入数据作为预测模型的输入参数，对照明能耗短期预测并通过验证数据验证结果；根据建筑分项能耗历史数据进行综合分析，建立建筑分项能耗数据库，然后与采集到的建筑分项能耗的主要影响因素归一化处理，最后再将预处理后的数据划分为训练数据和测试数据，利用训练数据和测试数据通过训练和测试构建基于深度学习DBN网络的能耗预测模型；将时间序列模型预测出的照明能耗与实际监测的主要影响因素一同作为训练后DBN模型的输入参数，分项预测空调能耗、动力能耗、特殊能耗。