申请/专利权人：厦门合立道工程设计集团股份有限公司

申请日：2021-04-15

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN113449766B

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G06F17/11

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2021.10.22#实质审查的生效;2021.09.28#公开

摘要：本发明公开了一种短时空调负荷预测方法，所述方法包括：获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库；基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值。上述方法能够提高空调负荷预测的精度和效率。

主权项：1.一种短时空调负荷预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取空调系统相关变量的历史数据，并确定负荷预测模型的输入变量和输出变量；定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数；基于所述论域范围和所述隶属度函数定义所述负荷预测模型的模糊规则库，其中，所述模糊规则库包括个模糊规则，n表示所述输入变量的所述论域范围内的模糊集数量，p表示所述输入变量的个数；基于所述模糊规则库、乘积推理机和单值模糊器建立所述负荷预测模型的模糊系统；确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数，以得到所述负荷预测模型；将所述输入变量输入至所述负荷预测模型以获得输出结果，对所述输出结果进行中心平均解模糊运算，以得到短时空调负荷预测值；所述确定所述模糊系统的输出值以及计算回归参数的步骤包括：（a）利用确定所述模糊系统的输出值，其中，，并将带入中，则 ，其中，x0设为1；（b）计算回归参数包括：（b1）根据三角模糊数的乘法运算定义，则所述模糊系统的最小绝对非线性模型为： ；（b2）根据最小绝对回归准则，定义目标函数为： ，约束条件为：，其中，N为数据集组数，K为规则数，p为变量数；（b3）定义如下变量： ,并将所定义的变量带入（b2）的式中，则 ，约束条件为： ,其中，，，；所述定义每一所述输入变量和所述输出变量的论域范围，并在各个所述论域范围内为每一所述输入变量分配隶属度函数的步骤包括：定义p个所述输入变量的论域范围分别为，所述输出变量的论域范围为；在所述输入变量xj的论域范围上定义个相同的模糊集，并将所定义的模糊集的隶属度函数记为；所述模糊规则库包括个模糊规则，其中，第k个所述模糊规则的表达式为： If ，其中，为1~n之间任意的整数值，then，其中，。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门合立道工程设计集团股份有限公司 一种短时空调负荷预测方法和装置以及设备

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