[發明專利]能耗預測模型構建方法、短期能耗預測方法及相關裝置

有效

• 申請號: 202210921658.0
• 申請日: 2022-08-02
• 公開（公告）號: CN115345355B
• 公開（公告）日: 2023-09-19
• 發明（設計）人: 童厚杰;聞雅蘭
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F18/20
• 分類號: G06F18/20;G06Q50/06;G06N3/08;G06N3/04;G06F18/25;G06F18/213
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

本公開提供了一種能耗預測模型構建方法、短期能耗預測方法及相關裝置，涉及深度學習、大數據等人工智能技術領域，可應用于能耗預測和節能減排場景。該方法包括：利用預設的編碼器處理目標對象在歷史時段的能耗數據序列和影響因子數據序列，編碼器基于引入注意力機制的循環神經網絡構建得到；利用預設的解碼器處理編碼器的輸出數據、目標對象在預測時段的天氣數據和節假日數據，得到能耗預測結果，解碼器基于循環神經網絡構建得到，預測時段為在與歷史時段在時間序列上具有連續性的時段；將訓練完成的基于編碼器和解碼器構建的能耗預測模型，輸出為目標能耗預測模型。應用該方法提供的能耗預測模型可以更好對目標對象的短期能耗進行預測。

技術領域

本公開涉及數據處理技術領域，具體涉及深度學習、大數據等人工智能技術領域，可應用于能耗預測、節能減排場景，尤其涉及一種能耗預測模型構建方法和短期能耗預測方法，以及對應的裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。

背景技術

諸如大型購物商場、大型游樂場、大型游樂景點等大型商業綜合體的節能減排是實行雙碳戰略的重要渠道。

為提高建筑的能耗效率、降低成本并減少排放，如何準確獲取最優的能耗估值是關鍵。

發明內容

本公開實施例提出了一種能耗預測模型構建、短期能耗預測方法、裝置、電子設備、計算機可讀存儲介質及計算機程序產品。

第一方面，本公開實施例提出了一種能耗預測模型構建方法，包括：利用預設的編碼器處理目標對象在歷史時段的能耗數據序列和影響因子數據序列；其中，編碼器基于引入注意力機制的循環神經網絡構建得到，影響因子數據序列包括：天氣、客流、節假日三種影響因子的數據；利用預設的解碼器處理編碼器的輸出數據、目標對象在預測時段的天氣數據和節假日數據，得到能耗預測結果；其中，解碼器基于循環神經網絡構建得到，預測時段為在與歷史時段在時間序列上具有連續性的時段；將訓練完成的基于編碼器和解碼器構建的能耗預測模型，輸出為目標能耗預測模型。

第二方面，本公開實施例提出了一種能耗預測模型構建裝置，包括：編碼器處理單元，被配置成利用預設的編碼器處理目標對象在歷史時段的能耗數據序列和影響因子數據序列；其中，編碼器基于引入注意力機制的循環神經網絡構建得到，影響因子數據序列包括：天氣、客流、節假日三種影響因子的數據；解碼器處理單元，被配置成利用預設的解碼器處理編碼器的輸出數據、目標對象在預測時段的天氣數據和節假日數據，得到能耗預測結果；其中，解碼器基于循環神經網絡構建得到，預測時段為在與歷史時段在時間序列上具有連續性的時段；能耗預測模型訓練單元，被配置成將訓練完成的基于編碼器和解碼器構建的能耗預測模型，輸出為目標能耗預測模型。

第三方面，本公開實施例提出了一種短期能耗預測方法，包括：獲取目標預測對象的能耗預測信息；其中，能耗預測信息包括能耗預測時段和能耗預測時段的天氣數據和節假日數據；確定與能耗預測時段在時間序列上具有連續性的歷史時段能耗信息；其中，歷史時段能耗信息包括歷史時段的能耗數據序列和影響因子數據序列，影響因子數據序列包括：天氣、客流、節假日三種影響因子的數據；將歷史時段能耗信息和能耗預測信息輸入目標能耗預測模型，得到輸出的能耗預測結果；其中，目標能耗預測模型根據如第一方面中任一實現方式描述的能耗預測模型構建方法得到。

第四方面，本公開實施例提出了一種短期能耗預測裝置，包括：能耗預測信息獲取單元，被配置成獲取目標預測對象的能耗預測信息；其中，能耗預測信息包括能耗預測時段和能耗預測時段的天氣數據和節假日數據；歷史時段能耗信息確定單元，被配置成確定與能耗預測時段在時間序列上具有連續性的歷史時段能耗信息；其中，歷史時段能耗信息包括歷史時段的能耗數據序列和影響因子數據序列，影響因子數據序列包括：天氣、客流、節假日三種影響因子的數據；能耗預測單元，被配置成將歷史時段能耗信息和能耗預測信息輸入目標能耗預測模型，得到輸出的能耗預測結果；其中，目標能耗預測模型根據如第二方面中任一實現方式描述的能耗預測模型構建裝置得到。