[發明專利]基于大數據的空調負荷預測方法及系統

有效

• 申請號: 201710445946.2
• 申請日: 2017-06-14
• 公開（公告）號: CN107220514B
• 公開（公告）日: 2020-05-08
• 發明（設計）人: 喬振勇;盧軍;張紅;黃渝蘭;于忠;高波;巫朝敏
• 申請（專利權）人: 四川省建筑科學研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 成都領航高智知識產權代理有限公司 51285
• 代理人: 王斌

1.一種基于大數據的空調負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取空調所在現場擬預測時刻的室外溫度t，t的單位為℃；

2)基于預定預測步長s及所述室外溫度t，得到溫度區間[t-s，t+s]，s的單位為℃；

3)從歷史積累的該空調運行于穩定條件下的冷或熱負荷實測值、照明和設備總功率、室內人數、敞開水表面積、室內外空氣焓差、室內外溫度差大數據中篩選出在所述溫度區間內的數據，所篩選出的數據包括i個數據組，每個數據組所對應的室外溫度為t_i，其中，i為正整數；

4)基于所篩選出的數據，計算得到擬預測時刻的冷或熱負荷最終值，計算方法如下：

Q_n'＝ε+(α₁Δt+α₂Δt²+…+α_nΔtⁿ)+β₁E+r₁P+δ₁A+MΔh (1)

式(1)中，ε＝β₀+r₀+δ₀+α₀，為常數；Q_n'表示該空調擬預測時刻的冷或熱負荷，單位為kw；β₀、β₁表示照明和設備總功率引起的冷或熱負荷逐時變化的相關系數；E表示照明和設備總功率，單位為kw；r₀、r₁表示室內人數引起的冷或熱負荷變化逐時變化的相關系數；P表示室內人數；δ₀、δ₁表示敞開水表面積引起的冷或熱負荷變化逐時變化的相關系數；A表示敞開水表面積，單位為㎡；M表示新風量，單位為kg/s；Δh表示室內外空氣焓差的絕對值，單位為kj/kg；α₀、α₁……α_n表示室內外溫差引起的冷或熱負荷逐時變化的相關系數；Δt表示室內外溫差的絕對值，單位為℃；n為正整數；

首先取n＝1，在所篩選出的數據中按照接近原則抽取n+5＝6個數據組，該n+5＝6個數據組中，與該室外溫度t最接近的t_i所對應的那個數據組作為最接近數據組，其余的n+4＝5個數據組的數據代入式(1)進行回歸計算得到α₁、β₁、r₁、δ₁、ε，共計n+4＝5個參數，再將該5個參數代回式(1)，此時該式(1)的變量為Δt、E、P、A、M、Δh，然后將最接近數據組的數據代入此時的式(1)，計算得到Q₁’,若Q₁’不滿足精度條件，則依次取n＝2、3、…，繼續按前述方式迭代計算,直至滿足精度條件為止，其中，精度條件為|Q_n'-q_n|/q_nT₁,q_n為當取n＝1、2、…時所抽取的數據組中最接近數據組所對應的冷或熱負荷實測值,該精度條件中的Q_n'為當取n＝1、2、…時對應迭代計算得到的擬預測時刻的冷或熱負荷過程值，T₁表示第一預定閾值；

迭代計算完畢后，將滿足精度條件的回歸計算所得到的α₁、α₂、…α_n、β₁、r₁、δ₁、ε及滿足精度條件時所取的n代入式(1)，再將擬預測時刻實際監測所得的Δt、E、P、A、M、Δh值代入此時的式(1)計算出擬預測時刻的冷或熱負荷最終值；

所述穩定條件包括：用戶側供水溫度恒定，波動小于T₂；用戶側回水溫度恒定，波動小于T₃；機組輸入功率恒定，波動小于T₄；用戶側冷凍水泵輸入功率恒定，波動小于T₅；以及穩定持續時間不低于T₆；其中，T₂表示第二預定閾值，單位為℃；T₃表示第三預定閾值，單位為℃；T₄表示第四預定閾值，為百分數；T₅表示第五預定閾值，為百分數；T₆表示第六預定閾值，單位為h。