[發(fā)明專利]一種基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法、系統(tǒng)及設備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110256564.1
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112862213A
• 公開（公告）日: 2021-05-28
• 發(fā)明（設計）人: 徐瑩;楊豫森;王保民;鐘迪;黃永琪
• 申請（專利權(quán)）人: 中國華能集團清潔能源技術(shù)研究院有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 王艾華

1.一種基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法，其特征在于，包括以下過程：

根據(jù)當前時刻的特征向量，并結(jié)合隱狀態(tài)對cell狀態(tài)進行遺忘，對歷史誤用信息進行濾除，篩選cell狀態(tài)；

將隱狀態(tài)和當前時刻的特征向量經(jīng)過一層全連接層處理，并由tanh函數(shù)對其值域進行約束，然后對當前的新增狀態(tài)進行門控約束，并與篩選后的cell狀態(tài)進行融合，得到更新后的cell狀態(tài)；

對所述更新的cell狀態(tài)的值域利用tanh函數(shù)進行變換，再由輸出門進行信息約束，得到當前隱狀態(tài)，即系統(tǒng)當前所需要的供暖量預估值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法，其特征在于，所述當前時刻的特征向量包括建筑物面積、建筑物通風量、建筑物內(nèi)平均人流量、當前室外氣溫、當前室內(nèi)氣溫以及建筑物內(nèi)電器耗能，輸入特征向量中建筑物面積固定不變，輸入特征向量中其余參數(shù)每隔預設時間測量并更新一次。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法，其特征在于，根據(jù)當前時刻的輸入，并結(jié)合隱狀態(tài)對cell狀態(tài)進行遺忘，通過遺忘門實現(xiàn)，具體如下：

f_t＝z(W_f·[h_t-1,h_t-24,x_t]+b_f)；

其中，h_t-1是上一時刻LSTM的隱狀態(tài)，x_t是當前時刻的特征向量，W_f和b_f分別是遺忘門全連接層的權(quán)重和偏置，h_t-24是回饋狀態(tài)，收集前一天同一時刻所需熱量信息并編碼傳入系統(tǒng)得到，z為sigmoid函數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法，其特征在于，由隱狀態(tài)和輸入特征向量經(jīng)過一層全連接層處理；并由tanh函數(shù)對值域進行約束，然后對當前的新增狀態(tài)進行門控約束，并與所述篩選后的cell狀態(tài)進行融合，得到更新后的cell狀態(tài)C_t，具體計算公式為：

i_t＝z(W_i·[h_t-1,h_t-24,x_t]+b_i)

其中，W_i和b_i分別是遺忘門全連接層的權(quán)重和偏置，x_t是當前時刻的特征向量，W_c和b_c是cell狀態(tài)更新層的權(quán)重和偏置。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法，其特征在于，根據(jù)cell狀態(tài)和回饋狀態(tài)對隱狀態(tài)O_t進行更新，具體如下：

O_t＝z(W_o[h_t-1,h_t-24,x_t]+b_o)；

h_t＝O_t*tanh(C_t)；

W_o和b_o分別是輸出門全連接層的權(quán)重和偏置cell狀態(tài)，回饋狀態(tài)和隱狀態(tài)一同作為此刻細胞狀態(tài)的表達，并作為下一層LSTM或是時序預估網(wǎng)絡的輸入；通過計算得到的h_t就是系統(tǒng)當前時刻的供暖量預估值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于周期回饋LSTM的供熱需求量預估方法，其特征在于，采集過去的一設定時間的供熱需求數(shù)據(jù)，以最小均方誤差作為損失函數(shù)，對LSTM進行訓練，損失函數(shù)具體為：

其中y_t是每個小時的真實供熱需求量，W_l為輸出權(quán)重向量，對隱狀態(tài)的元素進行加權(quán)求和，利用反向傳播的方式對LSTM的權(quán)重進求導，并通過隨機梯度下降法進行更新。