[發明專利]一種建筑運行能耗預測方法

在審

• 申請號: 202010162519.5
• 申請日: 2020-03-10
• 公開（公告）號: CN111340305A
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 于軍琪;段佳音;趙安軍;井文強;李若琳;高嬌嬌;焦森;劉奇特;田穎
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/08;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/10
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

1.一種建筑運行能耗預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、采集辦公建筑的運行能耗數據并進行預處理；

S2、對預處理后的辦公建筑運行能耗數據進行特征分析，統一量綱為千克標準煤的形式，得到辦公建筑運行能耗的時間序列；

S3、利用C-C相關估計法對辦公建筑運行能耗的時間序列進行相空間重構；

S4、利用最大lyapunov指數判斷步驟S3重構后的辦公建筑運行能耗時間序列是否具備混沌特性；

S5、利用Chaos-SVR神經網絡對步驟S4中具備混沌特性的辦公建筑運行能耗時間序列進行短期能耗預測；

S6、利用Chaos-SVR神經網絡劃分步驟S5預測結果的誤差區間，構建Markov概率轉移矩陣；

S7、對步驟S6的Markov概率轉移矩陣進行Markov鏈誤差修正，得到預測值對辦公建筑的運行能耗進行預測。

2.根據權利要求1所述的建筑運行能耗預測方法，其特征在于，步驟S1中，預處理具體為：將辦公建筑運行能耗數據劃分為水耗量、電耗量、燃氣量、集中供冷/熱量和其它能源使用量。

3.根據權利要求1所述的建筑運行能耗預測方法，其特征在于，步驟S3中，通過辦公建筑運行能耗逐時序列的關聯積分構成統計量，通過統計量和延遲時間的關系圖計算延遲時間τ和最佳窗寬τ_w，根據τ_ω＝(m-1)τ求出嵌入維數，得到重構后的相空間。

4.根據權利要求1所述的建筑運行能耗預測方法，其特征在于，步驟S4中，利用小數據量法求取最大Lyapunov指數，具體為：首先計算平均周期、延遲時間和嵌入維數，然后進行相空間重構，找出最臨近點，限制短暫分離，測量平均分離后，用最小二乘法進行直線擬合，當最大Lyapunov指數值為正值時，出辦公建筑總能耗量時間序列具有混沌特性。

5.根據權利要求1所述的建筑運行能耗預測方法，其特征在于，步驟S5中，運用混沌理論構造非線性映射，利用相空間重構技術將原始時間序列數據所隱含的信息進行還原重構，作為SVR模型的輸入進行非線性訓練和預測。

6.根據權利要求5所述的建筑運行能耗預測方法，其特征在于，具體為：

S501、構建預測模型結構，包括輸入向量、支持向量的非線性變化和輸出；

S502、利用支持向量機中的ε不敏感損失函數得到ε-SVR模型，采用高斯徑向基函數f(x_i,x)＝exp(-γ||x_i-x||²)作為ε-SVR的核，采用遺傳算法優化懲罰因子C和核函數參數γ；

S503、進行網絡循環學習，修正SVR的輸出及權值，直到誤差控制在允許范圍或迭代次數達到上限，訓練結束；

S504、取樣本前n個數據之后連續的Q個數據點作為預測數據，對模型進行預測，網絡的輸出值即為預測值，將預測值進行相應的反歸一化處理，得到預測的實際值。

7.根據權利要求1所述的建筑運行能耗預測方法，其特征在于，步驟S6具體為：

S601、分別用E₁,E₂,...,E_m表示誤差狀態區間，狀態轉移只在t₁,t₂,...,t_m可數時刻發生，定義誤差均值X和標準差S，根據中心極限原理，將誤差狀態區間劃分為5組，即

S602、Markov鏈由狀態E_i經過k步轉移到狀態E_j的轉移概率用表示，根據一步狀態轉移概率矩陣計算k步的狀態轉移概率矩陣；

S603、設初始向量為P⁽⁰⁾，經k步轉移后的狀態向量判斷k步所處的狀態空間；

S604、根據步驟S602所得概率轉移矩陣和步驟S603所得狀態向量，得出誤差修正后的值。