一種區(qū)域供冷供熱冷熱量負(fù)荷的預(yù)測方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202010809482.0 申請日 -
公開（公告）號 CN111932015A 公開（公告）日 2020-11-13
申請公布號 CN111932015A 申請公布日 2020-11-13
分類號 G06Q10/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 陳新輝;向成城;王亦斌 申請（專利權(quán)）人 武漢中電節(jié)能有限公司
代理機(jī)構(gòu) 武漢世躍專利代理事務(wù)所(普通合伙) 代理人 武漢中電節(jié)能有限公司
地址 430070 湖北省武漢市東湖新技術(shù)開發(fā)區(qū)光谷大道77號金融港后臺服務(wù)中心一期A4棟10樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種區(qū)域供冷供熱冷熱量負(fù)荷的預(yù)測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：采集區(qū)域環(huán)境溫濕度數(shù)據(jù)及熱量計(jì)量表數(shù)據(jù)；獲取歷史數(shù)據(jù)，并對獲取的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和測試集；采用基于LSTM的Seq2Seq循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和測試集進(jìn)行模型訓(xùn)練及測試；采用TensorFlow框架導(dǎo)入訓(xùn)練好的模型文件，部署運(yùn)行；以當(dāng)前時段以前的歷史數(shù)據(jù)作為模型預(yù)測的輸入，輸出未來的冷熱量負(fù)荷預(yù)測值。本發(fā)明提出的基于LSTM的Seq2Seq循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的自學(xué)習(xí)多維時間序列多步預(yù)測的方法，有著更好的擬合性和擴(kuò)展性，算法準(zhǔn)確度更高。將負(fù)荷預(yù)測系統(tǒng)與現(xiàn)有自動控制系統(tǒng)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享。預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于運(yùn)營，能夠節(jié)能降耗、降低運(yùn)營成本。