[發明專利]基于數據驅動的混合建筑電耗預測方法及系統

在審

• 申請號: 202010935278.3
• 申請日: 2020-09-08
• 公開（公告）號: CN112257894A
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發明（設計）人: 陳園園;段培永
• 申請（專利權）人: 山東師范大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F30/27;G06K9/62;G06Q50/06;G06Q50/08;G06N3/04
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 黃海麗

本申請公開了基于數據驅動的混合建筑電耗預測方法及系統，包括：獲取混合建筑電耗數據；對建筑電耗數據進行預處理；對預處理后的建筑電耗數據進行聚類處理，得到若干類能耗數據；對聚類處理后的每一類能耗數據中每個小時能耗數據進行模態分解，基于模態分解結果，實現混合建筑電耗預測。

技術領域

本申請涉及建筑電能耗預測技術領域，特別是涉及基于數據驅動的混合建筑電耗預測方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提到了與本申請相關的背景技術，并不必然構成現有技術。

隨著全球工業化和城市化進程的不斷加快，建筑能源的需求總量不斷增加。隨著建筑能耗用量的不斷增加，給周圍環境也帶來了一些負擔，二氧化碳的排放，使得全球氣候變暖，給人類社會和自然界帶來了難以想象的災難。因此，尋求合適的策略降低建筑能耗，是非常迫切且必要的。

目前的建筑電能耗預測方法，對一所建筑數據進行預測時往往只使用一種方法，即使通過聚類算法進行聚類后，所有的類依舊是使用同一種算法，這忽略了每類數據的線性結構不同，針對一所建筑電耗數據，一種算法是無法滿足要求的。每種算法對不同的數據預測效果不同，單單使用一種會降低預測的準確率。同時。預測前的數據預處理時極其重要的，目前最多的數據預處理只是簡單的對數據進行歸一化，只進行歸一化的前提是采集的數據是完全準確的。但是，卻忽略了在數據采集過程中，會受到天氣，斷電，設備準確率等情況的影響，導致產生的空值的數據，部分數據連續循環，離群數據等等，因此，只簡單地進行標準化預處理的預測結果往往也不準確。

發明內容

為了解決現有技術的不足，本申請提供了基于數據驅動的混合建筑電耗預測方法及系統；解決數據前期可能存在的異常問題與適合該類數據的最佳預測算法的選擇問題，來最大限度的提高預測的準確率。

第一方面，本申請提供了基于數據驅動的混合建筑電耗預測方法；

基于數據驅動的混合建筑電耗預測方法，包括：

獲取混合建筑電耗數據；

對建筑電耗數據進行預處理；

對預處理后的建筑電耗數據進行聚類處理，得到若干類能耗數據；

對聚類處理后的每一類能耗數據中每個小時能耗數據進行模態分解，基于模態分解結果，實現混合建筑電耗預測。

第二方面，本申請提供了基于數據驅動的混合建筑電耗預測系統；

基于數據驅動的混合建筑電耗預測系統，包括：

獲取模塊，其被配置為：獲取混合建筑電耗數據；

預處理模塊，其被配置為：對建筑電耗數據進行預處理；

聚類模塊，其被配置為：對預處理后的建筑電耗數據進行聚類處理，得到若干類能耗數據；

預測模塊，其被配置為：對聚類處理后的每一類能耗數據中每個小時能耗數據進行模態分解，基于模態分解結果，實現混合建筑電耗預測。

第三方面，本申請還提供了一種電子設備，包括：一個或多個處理器、一個或多個存儲器、以及一個或多個計算機程序；其中，處理器與存儲器連接，上述一個或多個計算機程序被存儲在存儲器中，當電子設備運行時，該處理器執行該存儲器存儲的一個或多個計算機程序，以使電子設備執行上述第一方面所述的方法。

第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，用于存儲計算機指令，所述計算機指令被處理器執行時，完成第一方面所述的方法。

第五方面，本申請還提供了一種計算機程序(產品)，包括計算機程序，所述計算機程序當在一個或多個處理器上運行的時候用于實現前述第一方面任意一項的方法。

與現有技術相比，本申請的有益效果是：