申请/专利权人：山东大学

申请日：2023-10-20

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933442A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/08;G06F18/214;G06F18/2113;G06F18/2135;G06N3/0475;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/043;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明属于空调负荷预测技术领域，尤其涉及一种基于数据增强的大型建筑中央空调负荷预测方法及系统，其中方法包括：获取大型建筑中央空调系统的原始数据集，基于生成对抗网络对原始数据集进行数据生成与增强，得到日运行混合数据集和日负荷混合数据集；采用皮尔逊相关系数和主成分分析法对日运行混合数据集进行特征提取并消除变量之间的相关性，得到特征提取后的日运行混合数据集；基于特征提取后的日运行混合数据集以及日负荷混合数据集训练综合负荷预测模型，利用训练完成的综合负荷预测模型对大型建筑中央空调系统的进行区间负荷预测和点负荷预测。

主权项：1.一种基于数据增强的大型建筑中央空调负荷预测方法，其特征在于，包括：获取大型建筑中央空调系统的原始数据集，所述原始数据集包括大型建筑中央空调系统的日运行数据集和日负荷数据集；基于生成对抗网络对原始数据集进行数据生成与增强，得到日运行混合数据集和日负荷混合数据集；采用皮尔逊相关系数和主成分分析法对日运行混合数据集进行特征提取并消除变量之间的相关性，得到特征提取后的日运行混合数据集；利用特征提取后的日运行混合数据集以及日负荷混合数据集训练综合负荷预测模型，基于训练后的综合负荷预测模型对大型建筑中央空调系统进行区间负荷预测和点负荷预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东大学 基于数据增强的大型建筑中央空调负荷预测方法及系统

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