[发明专利]一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法和系统

权利要求书

1.一种考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，具体包括：

S1抽取影响供热负荷的天气、建筑物类型、时间以及对应的热负荷数据；

S2；对所述建筑物类型以及所述天气进行加权处理得到加权建筑物类型和加权天气；

S3基于Pearson积差相关系数法以及Spearman秩相关系数法的综合相关系数法对所述加权建筑物类型、所述加权天气、所述时间与所述热负荷数据间进行相关性分析，根据分析结果得到加权建筑物类型相关性系数、加权天气相关性系数、时间相关性系数；

S4基于所述加权建筑物类型相关性系数、所述加权天气相关性系数、所述时间相关性系数对所述加权建筑物类型、加权天气、时间进行进一步的加权处理，得到预测建筑物类型、预测天气、预测时间；

S5将所述预测建筑物类型、预测天气、预测时间以及对应的热负荷数据作为训练集输入到基于GRU算法以及LIBSVM算法的预测模型中，得到训练完成后的预测模型；

S6基于所述训练完成后的预测模型，将当前的建筑物类型、天气、时间进行加权处理后，得到当前的预测建筑物类型、预测天气、预测时间，送入到所述训练完成后的预测模型，得到热负荷预测结果。

2.如权利要求1所述的考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，所述天气包括当前时刻温度、当天最高温度、当天最低温度、降雪量、湿度，当天平均温度，所述时间包括节假日类型、月份值、日份值、小时值，建筑物类型分为办公楼影响因子、学校影响因子、工厂影响因子、住宅影响因子。

3.如权利要求2所述的考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，所述办公楼影响因子、学校影响因子、工厂影响因子、住宅影响因子采用专家打分进行确定。

4.如权利要求1所述的考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，在进行所述建筑物类型以及所述天气进行加权处理之前，需要对所述天气、时间采用PCA主成分分析法进行降维处理。

5.如权利要求1所述的考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，所述加权建筑物类型和加权天气的计算公式为：

T_j＝t_jT_jc

T_t＝t_tT_tc

其中T_j、T_t分别为加权建筑物类型、加权天气，t_j、t_t分别为建筑物类型的权值、天气的权值，T_jc、T_tc分别为建筑物类型、天气。

6.如权利要求1所述的考虑高寒地区用热特性的热负荷预测方法，其特征在于，所述预测建筑物类型、预测天气、预测时间的计算公式为：

T_jf＝t_jfT_j

T_tf＝t_tfT_t

T_sf＝t_sT_s

其中T_jf、T_tf、T_sf分别为预测建筑物类型、预测天气、预测时间，t_jf、t_tf、t_s分别为加权建筑物类型的权值、加权天气的权值、时间的权值，T_jc、T_tc、T_s分别为加权建筑物类型、加权天气、时间。