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申请/专利权人：浙江中烟工业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于混沌时间序列的空调能耗预测方法、系统及存储介质，旨在解决传统预测方法已不能满足空调运行控制需求的技术问题。其包括：识别空调能耗时间序列的混沌特性；对空调能耗时间序列进行相空间重构，获得空调能耗相空间矩阵；利用支持向量回归方法对空调能耗相空间矩阵进行拟合，获得初始空调能耗预测模型；利用模拟退火算法优化初始空调能耗预测模型的模型参数，获得优化后的空调能耗预测模型；利用优化后的空调能耗预测模型进行空调能耗预测，生成预测结果。本发明具有全局优化能力和较高的计算性能，提升了空调能耗预测精度。

主权项：1.一种基于混沌时间序列的空调能耗预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、根据李雅普诺夫特性指数识别空调能耗时间序列的混沌特性；步骤2、针对满足混沌特性的空调能耗时间序列，基于坐标延迟法进行空调能耗时间序列的相空间重构，获得空调能耗相空间矩阵；步骤3、利用支持向量回归方法对空调能耗相空间矩阵进行拟合，获得初始空调能耗预测模型；步骤4、利用模拟退火算法优化初始空调能耗预测模型的模型参数，获得优化后的空调能耗预测模型；步骤5、利用优化后的空调能耗预测模型进行空调能耗预测，生成预测结果；所述步骤2的具体操作如下：步骤201、设空调系统中共有个空调，则空调能耗时间序列为，其中，表示第j个空调的运行参数时间序列，，，表示第j个空调第t个时刻的运行参数序列，为时间序列长度；步骤202、设各个空调的运行参数时间序列的时间延迟为，嵌入维数为，基于坐标延迟法进行空调能耗时间序列的相空间重构，空调能耗时间序列在相空间i时刻的状态坐标如下： ；其中，表示空调能耗时间序列在相空间i时刻的状态坐标，，，为重构后相空间坐标个数，，为对应的时间延迟，为对应的嵌入维数；步骤203、根据获得空调能耗相空间矩阵： ；其中，表示空调能耗相空间矩阵；步骤3的具体操作如下：步骤301、获取支持向量回归方法的拟合函数： ；其中，为拟合函数的输入，为时间为时拟合函数的输入，为支持向量，为拉格朗日乘子,是对的估计，为核函数，为偏差值,；步骤302、将空调能耗相空间矩阵的相点作为拟合函数的输入，将作为拟合函数的输出，通过代数运算计算支持向量的值；步骤303、根据支持向量的值和拟合函数构建初始空调能耗预测模型，具体公式如下： ；其中，为向前预测的步数；所述核函数采用多项式核函数与RBF核函数的组合，其组合公式如下： ；其中，为多项式核函数，为RBF核函数，为多项式核函数在组合时的权重，；所述多项式核函数的具体公式如下： ；其中，为多项式核函数的核参数；所述RBF核函数的具体公式如下： ；其中，和分别为RBF核函数的核参数；步骤4的具体操作如下：步骤401、利用目标参数建立模拟退火模型，并设置目标参数的取值范围、模拟退火初始温度、模拟退火阶段一结束温度、模拟退火阶段二结束温度和最大迭代次数Q，其中，所述目标参数包括，为惩罚因子；步骤402、为目标参数取随机值，利用初始空调能耗预测模型计算初始预测能耗值，并对初始预测能耗值和空调实测能耗值进行交叉验证，获得交叉验证误差值，将交叉验证误差值作为模拟退火系统的当前状态；步骤403、根据第一扰动公式对目标参数进行扰动，生成新的目标参数集合，所述第一扰动公式如下： ；其中，表示第p个目标参数，，表示扰动后的第p个目标参数，为扰动比例，，为[0,1]内均匀分布的随机数，[,为目标参数的取值范围；步骤404、根据新的目标参数集合进行空调能耗预测和交叉验证，获得新的临界状态，并计算状态误差，；步骤405、当＜0时，接受临界状态，否则根据Metropolis准则进行如下判断： ；其中，为预设常数，为当前模拟退火系统温度；步骤406、当模拟退火系统满足步骤405中的公式时，接受临界状态，否则返回步骤403，重新扰动目标参数，更新系统状态，期间如果到达最大迭代次数Q，则进入步骤407；步骤407、利用第一阶段退火公式进行降温，当阶段一结束温度小于等于时，进入步骤408，否则返回步骤403，所述第一阶段退火公式为： ；其中，表示降温后温度，为降温次数，为第一阶段降温常数；步骤408、根据第二扰动公式对目标参数进行扰动，生成新的目标参数集合，根据新的目标参数集合和K折交叉验证方法获得新的临界状态，并计算状态误差，所述第二扰动公式如下： ；其中，为模拟退火系统当前迭代数，为模拟退火系统阶段一的迭代次数；步骤409、当＜0时，接受临界状态，否则根据Metropolis准则进行判断，当模拟退火系统满足判断时，接受临界状态，否则返回步骤408，重新扰动目标参数，更新系统状态，期间如果到达最大迭代次数Q，则进入步骤409；步骤409、利用第二阶段退火公式进行降温，所述第二阶段退火公式为： ；其中，表示第二阶段的初始温度，为第二阶段降温常数；步骤410、判断是否满足迭代终止条件，所述迭代终止条件包括阶段二结束温度是否小于等于、迭代次数是否达到最大迭代次数Q，当模拟退火系统满足任一迭代终止条件，则终止迭代，将模拟退火系统最低温度对应的目标参数作为最佳模型参数，否则返回步骤408；步骤411、将最佳模型参数代入初始空调能耗预测模型，获得优化后的空调能耗预测模型。

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