[发明专利]一种基于运行数据的中央空调能耗预测方法在审
| 申请号： | 201810768210.3 | 申请日： | 2018-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN108954680A | 公开（公告）日： | 2018-12-07 |
| 发明（设计）人： | 龙欢;杨平;郝晓红;蒋丹 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | F24F11/46 | 分类号： | F24F11/46;G06Q10/04;F24F140/20;F24F140/50;F24F140/60 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于运行数据的中央空调能耗预测方法，属于中央空调建模研究领域。本发明针对传统的机理分析法和系统辨识法难以解决的高度非线性中央空调建模问题，采用Boruta特征选择算法和BP神经网络相结合的方法，对中央空调能耗进行预测。首先Boruta特征选择算法对运行数据进行能耗特征选择，得到能耗特征子集，降低了运行数据中的能耗特征维度，继而采用pearson相关系数法降低能耗特征子集的冗余度；最后将能耗特征子集作为BP神经网络能耗模型的输入，中央空调系统总功率作为其输出，训练出的BP神经网络能耗预测模型可靠而普适，对运行节能策略意义重大。 | ||
| 搜索关键词： | 中央空调 能耗特征 运行数据 能耗预测 特征选择算法 建模 子集 中央空调系统 高度非线性 系统辨识法 机理分析 节能策略 能耗模型 特征子集 传统的 冗余度 系数法 总功率 维度 能耗 输出 预测 研究 | ||
【主权项】：
1.一种基于运行数据的中央空调能耗预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，采集中央空调系统的运行数据；步骤2，对采集到的运行数据进行预处理，得到能耗特征集；步骤3，根据预处理后得到的所述能耗特征集，提取能耗特征子集；步骤4，对能耗特征子集进行相关系数分析，降低能耗特征子集冗余度；步骤5，将进行相关系数分析后的能耗特征子集作为BP神经网络的输入参数，所述BP神经网络的输出参数为中央空调系统总功率，训练所述BP神经网络，得到能耗预测模型。
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