[发明专利]热泵的负荷预测方法及装置、存储介质、处理器

权利要求书

1.一种热泵的负荷预测方法，其特征在于，包括：

确定台区的所述热泵的平均负载率；

将所述台区下的用户分为不同的供暖类型；

确定用户在不同的供暖类型中所占的比例；

根据获取的所述台区的室外的历史温度信息预测得到所述台区的室外的预测温度信息；

利用所述平均负载率、所述用户在不同的供暖类型中所占的比例以及所述预测温度信息对所述热泵的负荷进行预测；

其中，对所述热泵的负荷预测是在供暖季节进行的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述台区的所述热泵的平均负载率包括：

获取每个台区的电量信息；

根据所述每个台区的电量信息确定所述台区的所述热泵的平均负载率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述台区下的用户分为不同的供暖类型包括：

根据所述台区下的所述用户的用电量确定所述热泵的日间平均负载率和夜间平均负载率；

根据所述日间平均负载率和所述夜间平均负载率将所述用户分为不同的供暖类型，其中，所述不同的供暖类型包括：日间型、夜间型、全天型、无电采暖型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据获取的所述台区的室外的历史温度信息预测得到所述台区的室外的预测温度信息包括：

通过所述台区下的室外气温采集装置或者数据库获取所述历史温度信息；

分别计算不同年份的所述历史温度信息与第一预定时间内的室外温度信息的差值的平方和，并纪录各个平方和中的最小值的日期；

将最小值的日期的后一天的温度信息作为所述预测温度信息，或者，在存在多个最小值的情况下，将最接近的日期的后一天的温度信息作为所述预测温度信息。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述平均负载率、所述用户在不同的供暖类型中所占的比例以及所述预测温度信息对所述热泵的负荷进行预测包括：

利用预设的热泵外特性模型计算的所述热泵的电功率确定所述热泵的负荷的初始值；

利用神经网络并根据所述初始值、所述平均负载率、所述用户在不同的供暖类型中所占的比例以及所述预测温度信息对所述热泵的负荷进行预测。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用所述平均负载率、所述用户在不同的供暖类型中所占的比例以及所述预测温度信息对所述热泵的负荷进行预测后，所述方法还包括：

对所述热泵的负荷进行预测的预测值进行极值校验。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述热泵为空气源热泵。

8.一种热泵的负荷预测装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于确定台区的所述热泵的平均负载率；

第一处理模块，用于将所述台区下的用户分为不同的供暖类型；

第二确定模块，用于确定用户在不同的供暖类型中所占的比例；

第二处理模块，用于根据获取的所述台区的室外的历史温度信息预测得到所述台区的室外的预测温度信息；

预测模块，用于利用所述平均负载率、所述用户在不同的供暖类型中所占的比例以及所述预测温度信息对所述热泵的负荷进行预测；

其中，对所述热泵的负荷预测是在供暖季节进行的。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任一项所述的方法。