[發明專利]基于負荷預測的空調控制方法、裝置及計算機存儲介質

有效

• 申請號: 201910232200.2
• 申請日: 2019-03-26
• 公開（公告）號: CN109945420B
• 公開（公告）日: 2020-11-17
• 發明（設計）人: 楊玉;牛洪海;陳霈;管曉晨;李兵;耿欣;余帆
• 申請（專利權）人: 南京南瑞繼保電氣有限公司;南京南瑞繼保工程技術有限公司
• 主分類號: F24F11/63
• 分類號: F24F11/63;F24F11/64;F24F11/61
• 代理公司: 北京派特恩知識產權代理有限公司 11270
• 代理人: 張振偉;張穎玲

1.一種基于負荷預測的空調控制方法，其特征在于，包括：

確定待預測周期對應的特征集，所述特征集包括空調在所述待預測周期及與所述待預測周期相關的參考周期的運行特征；

基于權重系數對所述特征集內的所述運行特征進行計算得到負荷量基礎值，根據所述負荷量基礎值和差異系數得到所述待預測周期的預測負荷量，其中，所述權重系數由對歷史周期對應的所述特征集及負荷量進行非線性回歸估計得到，所述差異系數為根據所述歷史周期的負荷量與所述歷史周期對應的所述負荷量基礎值得到；

確定所述預測負荷量對應的控制策略，按照所述控制策略進行控制；

其中，所述基于權重系數對所述特征集內的所述運行特征進行計算得到負荷量基礎值之前，還包括：

基于所述歷史周期對應的所述特征集構建樣本輸入向量，基于所述歷史周期的負荷量構建樣本輸出向量；

將所述樣本輸入向量和所述樣本輸出向量組合為訓練樣本，分析與至少兩個所述訓練樣本之間的損失最小的擬合函數，根據所述擬合函數確定所述權重系數及所述差異系數。

2.如權利要求1所述的空調控制方法，其特征在于，所述將所述樣本輸入向量和所述樣本輸出向量組合為訓練樣本，包括：

確定聚類個數，選取一個所述樣本輸入向量作為聚類中心；

將所述聚類中心之外的各樣本輸入向量確定為候選向量，計算各候選向量與已有的所述聚類中心之間的歐式距離，將最短的歐式距離確定為衡量距離，在至少一個所述衡量距離中將最長的衡量距離所對應的所述候選向量確定為下一個所述聚類中心，直到所述聚類中心的數量達到所述聚類個數為止；

計算候選向量與聚類中心之間的歐式距離，將最短的歐式距離所對應的候選向量和聚類中心組成聚類，直到不存在未組成所述聚類的所述候選向量為止；

計算所述聚類的質心；

當所述質心滿足設定條件時，將所述質心設置為所述聚類的新的所述聚類中心，重新計算候選向量與聚類中心之間的歐式距離，將最短的歐式距離所對應的候選向量和聚類中心組成聚類，直到聚類的聚類中心不再變化為止；

當所述質心不滿足所述設定條件時，維持所述聚類原有的所述聚類中心；

將所述聚類中心和對應的所述樣本輸出向量組合為所述訓練樣本。

3.如權利要求1所述的空調控制方法，其特征在于，所述根據所述負荷量基礎值和差異系數得到所述待預測周期的預測負荷量，包括：

將滿足設定的校正條件的所述歷史周期確定為校正周期，根據所述校正周期確定校正系數，所述校正系數表征滿足所述校正條件的周期的預測負荷量與歷史實際負荷量之間的數值關系；

若所述待預測周期滿足所述校正條件，則根據所述待預測周期的預測負荷量及所述校正系數得到更新后的所述預測負荷量。

4.如權利要求3所述的空調控制方法，其特征在于，所述根據所述校正周期確定校正系數，包括：

根據所述權重系數、所述差異系數及所述校正周期對應的所述特征集計算所述校正周期的預測負荷量，將所述校正周期的預測負荷量確定為校正負荷量；

確定所述空調在所述校正周期的歷史實際負荷量；

根據所述校正負荷量與所述歷史實際負荷量得到校正系數。

5.如權利要求1所述的空調控制方法，其特征在于，所述確定待預測周期對應的特征集，包括：

確定循環時長，將所述待預測周期所在的所述循環時長確定為待測時長，其中，所述循環時長包括至少一個周期，所述周期、所述待預測周期及所述歷史周期的時長相同；

將所述待預測周期確定為待預測周期k，將所述待測時長內的所述待預測周期k的第一缺量特征、歷史時長內的周期k的第二缺量特征、所述待測時長內的周期k-a至周期k-1的全量特征以及所述歷史時長內的周期k-a至周期k-1的所述全量特征組合為所述特征集，其中，k＞0，1≤a＜k，所述歷史時長為所述待測時長之前的所述循環時長，所述歷史時長內的周期k、所述待測時長內的周期k-a至周期k-1以及所述歷史時長內的周期k-a至周期k-1均為所述待預測周期k相關的所述參考周期。