公开(公告)号：CN112070262B

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202010653511.9

申请日：2020-07-09

Applicant: 深圳市计量质量检测研究院(国家高新技术计量站、国家数字电子产品质量监督检验中心)

Inventor： 马志同 ,  孙雪萌 ,  黄小龙 ,  姚婷婷 ,  兰云飞 ,  梁在铉 ,  黄宇文 ,  曾宗环

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及控制技术，涉及一种基于支持向量机的空调负荷预测方法。步骤1，收集室外环境逐时参数，建筑用户逐时使用参数，空调系统逐时运行参数。步骤2，以步骤1中采集20组参数为特征，组成25×20=500个特征向量，以1组空调负荷为输出值，构建组逐时数据采集序列。步骤3，对样本向量进行归一化处理，建立基于蚁群算法优化的支持向量机的中央空调负荷预测模型，得到最优化参数组合。步骤4，重复步骤2的方法，构建当前时刻的特征向量为输入值，对输入向量进行归一化处理后，利用步骤3建立的预测模型得到计算结果，反归一化处理后得到当前时刻的空调负荷预测值。本发明方法能实现空调负荷预测快速收敛和全局最优运行。

公开(公告)号：CN112070262A

公开(公告)日：2020-12-11

申请号：CN202010653511.9

申请日：2020-07-09

Applicant: 深圳市计量质量检测研究院(国家高新技术计量站、国家数字电子产品质量监督检验中心)

Inventor： 马志同 ,  孙雪萌 ,  黄小龙 ,  姚婷婷 ,  兰云飞 ,  梁在铉 ,  黄宇文 ,  曾宗环

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及控制技术，涉及一种基于支持向量机的空调负荷预测方法。步骤1，收集室外环境逐时参数，建筑用户逐时使用参数，空调系统逐时运行参数。步骤2，以步骤1中采集20组参数为特征，组成25×20=500个特征向量，以1组空调负荷为输出值，构建组逐时数据采集序列。步骤3，对样本向量进行归一化处理，建立基于蚁群算法优化的支持向量机的中央空调负荷预测模型，得到最优化参数组合。步骤4，重复步骤2的方法，构建当前时刻的特征向量为输入值，对输入向量进行归一化处理后，利用步骤3建立的预测模型得到计算结果，反归一化处理后得到当前时刻的空调负荷预测值。本发明方法能实现空调负荷预测快速收敛和全局最优运行。