公开(公告)号：CN119760385A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411905258.6

申请日：2024-12-23

Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 ,  同济大学 ,  商丘市天宇电力工程勘测设计有限公司 ,  国网河南能源互联网电力设计院有限公司

Inventor： 肖波 ,  席小娟 ,  郭正位 ,  孟华 ,  景川 ,  王晓玉 ,  胡鑫 ,  李勇 ,  阮应君 ,  杨敏 ,  韩星辰 ,  杨建华 ,  后鹏 ,  程健

IPC: G06F18/2113 ,  G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06F18/15 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  F24F11/64 ,  F24F11/61 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于特征值选择的空调负荷预测方法，属于机器学习和建筑节能技术领域。本发明的一种基于特征值选择的空调负荷预测方法通过数学互信息与物理冗余度协同化进行特征值的选择，并通过预测模型后验方式对所选择的特征值进行评价，准确地确定了模型最佳的输入特征值。本发明的一种基于特征值选择的空调负荷预测方法可以定量扑捉影响空调实时负荷值的动态特征，确保模型具有较高的预测精度，能够使空调负荷预测模型的精度在相关系数上提升5.62％，在平均误差上降低约16％～22％，同时基本不增加计算成本，具有较好的实际应用价值。