[發明專利]基于MCMC的辦公室人員用能行為預測方法及系統

有效

• 申請號: 201910744738.1
• 申請日: 2019-08-13
• 公開（公告）號: CN110490379B
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發明（設計）人: 張桂青;劉曉倩;田晨璐;李成棟;田崇翼;李詠
• 申請（專利權）人: 山東建筑大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N7/00
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

1.一種基于MCMC的辦公室人員用能行為預測方法，其特征在于，包括：

獲取辦公室中所有電氣設備預設時間段內開關時間數據及工作時長數據；

利用邏輯回歸函數對電氣設備的開關時間數據的后驗概率分布進行建模，得到用電設備動作模型，利用MCMC算法對用電設備動作模型的參數進行隨機采樣，取所有樣本值的平均值為用電設備動作模型參數的最優值，得到用戶設備動作模型；其中，用電設備動作模型是指用電設備在給定時間內進入開機或關機狀態的概率；選擇邏輯回歸(logistic)函數來對電氣設備開關機時間的后驗概率分布進行建模，所述邏輯回歸函數表達式為：

其中：P表示某時刻動作的概率；β為MCMC訓練的參數；t為動作時間；α為偏移值；β和α為用電設備動作模型的參數，假設其先驗分布來自于正態分布或者高斯分布；

根據用電設備工作時長數據，確定出用電設備工作時長數據概率分布對應的函數，構建出用電設備工作時長模型，利用MCMC算法在先驗分布的參數分布中不斷采樣，取所有樣本參數的平均值擬合用電設備工作時長模型；

其中，用電設備工作時長模型是指用電設備用能持續時間的概率；當用電設備工作時長模型為偏斜正態分布時，通過MCMC算法獲取偏斜正態分布中均值、方差、偏斜度三個參數的最優值，擬合用戶使用相應用電設備時長的最大概率值；

根據用電設備動作模型及用電設備工作時長模型，預測出辦公室人員用能行為；

其中，利用MCMC算法對用電設備動作模型的參數進行隨機采樣的過程為：

a.設置采樣次數并賦予參數初始值準備采樣；

b.假設參數的先驗分布，通過搜索參數的分布空間進行Metropolis-Hastings隨機采樣，并利用馬爾科夫特性，根據當前狀態隨機分配新的隨機值給對應的參數；

c.檢查新的隨機值是否滿足Metropolis-Hastings隨機采樣要求，若不滿足，則拒絕這些值并返回到之前的狀態；若滿足，則接受這些值作為新的當前狀態；

d.對指定的迭代次數，重復步驟b和c，直至達到預先設定的采樣次數。

2.如權利要求1所述的基于MCMC的辦公室人員用能行為預測方法，其特征在于，還包括：

將獲取的辦公室中所有電氣設備預設時間段內開關時間數據及工作時長數據作為原始數據，對原始數據進行預處理操作，以保證數據的完整及正確性。

3.如權利要求2所述的基于MCMC的辦公室人員用能行為預測方法，其特征在于，對原始數據進行的預處理操作包括：日期處理與時間對齊、截取時間、去除零向量、補足數據、剔除異常值和新增數據列。