[发明专利]基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法

权利要求书

1.一种基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：

步骤一、根据空调运行情况，收集每个时间粒度空调负荷数据和空调参数；

步骤二、根据空调所属区域获取环境温度，建立环境温度与时间关系数据集；

步骤三、根据所述步骤一中收集的数据参数，结合所述步骤二中获取的环境温度，建立多元回归模型；多元回归模型为：，根据步骤一和步骤二中收集的数据，完成模型训练；

步骤四、根据历史天气周期性，将多元回归模型参数做离群点检测，优化所述多元回归模型参数，完成预设时间的空调负荷预测。

2.根据权利要求1所述的基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法，其特征在于所述的步骤一中根据时间粒度收集空调负荷数据，粒度至少到小时级。

3.根据权利要求1或2所述的基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法，其特征在于所述的空调参数包括：制冷剂类型、定/变频和制冷量。

4.根据权利要求3所述的基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法，其特征在于所述的制冷剂类型为：R22、R410、或R32类型。

5.根据权利要求1所述的基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法，其特征在于所述的步骤二包括：获取空调设备所在区域的环境温度，并且环境温度与时间建立对应关系，粒度至少到小时级。

6.根据权利要求1所述的基于时间、温度与空调参数的空调负荷预测方法，其特征在于所述的步骤四中将多元回归模型参数做离群点检测是通过K-means算法去除离群点，进一步收敛，提升模型预测的准确度。