[發(fā)明專利]一種建筑能耗短期預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810191237.0
• 申請日: 2018-03-08
• 公開（公告）號: CN108320016B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 唐桂忠;錢青
• 申請（專利權(quán)）人: 南京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08
• 代理公司: 南京禹為知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 32272
• 代理人: 王曉東

1.一種建筑能耗短期預(yù)測方法，其特征在于：包括，

采集建筑分項(xiàng)能耗歷史數(shù)據(jù)，確定并采集影響建筑能耗分項(xiàng)預(yù)測的主要影響因素歷史數(shù)據(jù)，所述主要影響因素包括建筑照明能耗歷史數(shù)據(jù)；

將采集的建筑照明能耗歷史數(shù)據(jù)區(qū)分為輸入數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，分析并確定基于時(shí)間序列自回歸模型構(gòu)建照明能耗預(yù)測模型，并將輸入數(shù)據(jù)作為預(yù)測模型的輸入?yún)?shù)，對照明能耗短期預(yù)測并通過驗(yàn)證數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果；

根據(jù)建筑分項(xiàng)能耗歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，建立建筑分項(xiàng)能耗數(shù)據(jù)庫，然后與采集到的建筑分項(xiàng)能耗的主要影響因素歸一化處理，最后再將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)，利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練和測試構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)DBN網(wǎng)絡(luò)的能耗預(yù)測模型；

將時(shí)間序列模型預(yù)測出的照明能耗與實(shí)際監(jiān)測的主要影響因素一同作為訓(xùn)練后DBN模型的輸入?yún)?shù)，分項(xiàng)預(yù)測空調(diào)能耗、動(dòng)力能耗、特殊能耗；

所述DBN網(wǎng)絡(luò)模型包括無監(jiān)督受限制性玻爾茲曼機(jī)RBM與有監(jiān)督反向傳播BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的DBN網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測建筑分項(xiàng)能耗，其中：

RBM能量函數(shù)，又叫做專家乘積系統(tǒng)定義為：

其中，n表示可視單元數(shù)量，m表示隱含單元數(shù)量；

在式(5)表示的能量函數(shù)下，隱含層神經(jīng)元h_j被激活的概率為：

由于RBM是雙向連接，可見層神經(jīng)元同樣能被隱含層神經(jīng)元激活，其概率為：

其中，S(x)是tanh激活函數(shù)，輸出在[-1,1]之間，相當(dāng)于把輸入的均值調(diào)整為0，便于后續(xù)處理，其表達(dá)式

同一層神經(jīng)元之間具有獨(dú)立性，所以概率密度滿足獨(dú)立性，得到下式：

采用逐層迭代的方式訓(xùn)練RBM，獲得學(xué)習(xí)參數(shù)θ＝{W,b,c}的值，其中b_i為可見節(jié)點(diǎn)i的偏置，c_j為隱含層節(jié)點(diǎn)j的偏置，W_ij為可見節(jié)點(diǎn)i與隱含層節(jié)點(diǎn)j之間的連接矩陣，通過學(xué)習(xí)參數(shù)擬合給定訓(xùn)練數(shù)據(jù)；

采用隨機(jī)梯度上升法最大化對數(shù)似然函數(shù)對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終權(quán)重的更新公式為：

VW_ij＝η(v_ih_jdata-v_ih_jrecon)?(10)

Vb_i＝η(v_idata-v_irecon)?(11)

Vc_j＝η(h_jdata-h_jrecon)?(12)

其中，η為學(xué)習(xí)率，～_data為訓(xùn)練樣本定義的分布，～_recon為模型重構(gòu)后樣本定義的分布。

2.如權(quán)利要求1所述的建筑能耗短期預(yù)測方法，其特征在于：所述建筑分項(xiàng)能耗包括空調(diào)能耗、動(dòng)力能耗和特殊能耗，所述主要影響因素包括照明能耗、室外平均溫度、室外平均濕度、天氣特征值、節(jié)假日、平均風(fēng)速和一天中的24個(gè)整點(diǎn)時(shí)刻這七個(gè)特征作為建筑能耗分項(xiàng)預(yù)測的主要影響因素。