[发明专利]一种基于热量组分解析的建筑空调负荷预测方法

摘要

本发明公开一种基于热量组分解析的建筑空调负荷预测方法，包括以下步骤：S1：模拟获取典型类型建筑空调负荷中具有不同物理意义及形态特征的热量组分数据，抽取部分热量组分数据构成各组分字典学习样本矩阵；S2：对各组分字典学习样本矩阵运用非负K‑SVD字典学习算法，获得相应字典矩阵；S3：结合各字典矩阵，运用非负稀疏表示算法进行解析，获得历史数据中各项负荷组分的估计值；S4：在实际监测中获取预测训练样本对应时刻的室外气象参数；S5：对于S3中解析获得的由外部扰动产生的分项负荷组分，创建以室外气象参数及历史分项负荷组分数据为输入变量的黑箱预测模型；S6：创建自回归预测模型；S7：建立总预测模型。

主权项

1.一种基于热量组分解析的建筑空调负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：模拟获取典型类型建筑空调负荷中具有不同物理意义及形态特征的热量组分数据，包括由外部扰动产生的各类分项负荷组分，与由内部扰动产生的各类分项负荷组分；抽取部分热量组分数据构成各组分字典学习样本矩阵；S2：对各组分字典学习样本矩阵运用非负K‑SVD字典学习算法，获得相应字典矩阵；S3：对预测对象建筑的历史空调总负荷数据进行整理，构成预测训练样本；结合各字典矩阵，运用非负稀疏表示算法进行解析，获得历史数据中各项负荷组分的估计值；S4：在实际监测中获取预测训练样本对应时刻的室外气象参数；S5：对于S3中解析获得的由外部扰动产生的分项负荷组分，创建以室外气象参数及历史分项负荷组分数据为输入变量的黑箱预测模型；S6：对于S3中解析获得的由内部扰动产生的分项负荷组分，创建自回归预测模型；S7：建立总预测模型；将S5、S6中各模型的预测结果相加，得到总负荷预测值。